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[发明专利]一种基于R和HighCharts的数据挖掘可视化平台的构建方法-CN201710046496.X在审
发明人：叶枫;范仕良;王志坚;陈勇 -专利权人：河海大学
申请日： 2017-01-18 - 公布日： 2017-04-26 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于R和HighCharts的数据挖掘可视化平台的构建方法，包括以下步骤S1设计并实现数据上传构件；S2设计并实现数据预处理构件；S3设计并实现数据可视化构件；S4设计并实现数据建模构件；S5设计并实现结果可视化构件；S6集成和部署数据挖掘可视化平台，对所述步骤S1至S5中实现的各个构件提供配置接口，并提供以编辑配置文件的方式定制数据挖掘可视化平台功能的用户接口。本方法使得原始数据、挖掘流程、挖掘结果直观地展现在用户面前，具有良好的交互性，也大大提高了用户的参与度和体验。
一种基于 highcharts 数据挖掘可视化平台构建方法

[发明专利]基于云外包交易数据的频繁项集挖掘方法-CN201910381134.5有效
发明人：赵青青;王保仓;平源;庞宏平;薛冠豪;魏文宽;曾一波;曲全博 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-05-08 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：一种基于云外包交易数据的频繁项集挖掘方法，其步骤为：发送加密系统密钥；发送查询用户密钥；发送各参与方签名密钥；数据拥有者身份验证；合法数据拥有者上传交易事务；查询用户身份验证；合法查询用户上传查询数据；扰乱交易事务密文集；计算查询用户的交易事务与每个混淆交易事务的内积密文；计算查询用户交易事务的实际支持度；签名并发送挖掘结果密文；查询用户验证结果来源并解密。本发明利用数字签名技术验证用户身份，基于同态加密算法并削弱云服务器解密能力，保护了用户外包数据和挖掘结果的隐私，提高了云外包数据挖掘的安全性、可靠性。
基于外包交易数据频繁挖掘方法

[发明专利]坏例挖掘方法、装置和存储介质-CN202310531312.4在审
发明人：王雪如;陈婧妍 -专利权人：阿波罗智联（北京）科技有限公司
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本公开提供了坏例挖掘方法、装置和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及无人驾驶、车联网、语音语义等技术领域。获取数据样本，所述数据样本包括历史输入至交互设备的至少一个指令数据以及所述交互设备确定出的所述指令数据的线上分类结果；确定指令分类信息，所述指令分类信息用于对指令数据进行分类；将所述至少一个指令数据和所述指令分类信息输入至大语言模型，以使得所述大语言模型基于所述指令分类信息确定出所述至少一个指令数据分别对应的AI分类结果；基于所述指令数据的AI分类结果与所述指令数据对应的线上分类结果挖掘坏例。本公开的方法中坏例挖掘的准确性和效率均较高。
挖掘方法装置存储介质

[发明专利]基于大数据分析平台的网络数据处理系统-CN202310083853.5在审
发明人：黄海丰;黄美金;邱小睁 -专利权人：深圳市鹏发咨询服务有限公司
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F16/953 文献下载
摘要：本发明涉及网络数据处理技术领域，尤其涉及基于大数据分析平台的网络数据处理系统，针对当前现有的网络数据处理技术仍存在数据获取方式简单，且对于获取的数据大都进行统一分析，缺少对于数据的筛选，导致数据分析结果与数据挖掘后的分析结果相同率较低，数据处理效果较差的问题，现提出如下方案，其中包括获取模块、分类模块、筛选模块、转换模块，本发明的目的是通过基于大数据分析平台进行数据获取，获取的数据可信度高，并对获取的数据进行分类、筛选以及转换，极大化的对有效数据进行利用，同时通过机器对数据进行价值挖掘，提高数据处理效果，并提高了数据分析结果与数据挖掘后的分析结果相同率。
基于数据分析平台网络数据处理系统

[发明专利]个性化分布式数据挖掘系统-CN201510482685.2在审
发明人：刘挺 -专利权人：刘挺
申请日： 2015-08-10 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：个性化分布式数据挖掘系统提出了一种基于Excel,Java和Html的分布式个性化数据挖掘系统，包括中央控制模块，目标网站读取模块，结果文件生成模块，目标网站抽取并写入结果文件模块和数据清洗模块五个模块中央控制模块是整个系统参数控制的核心，设置了系统运行的参数，目标网站读取模块读取了用户设置的目标网站列表和关键词等参数，并且将其传递给了目标网站抽取并写入结果文件模块，该模块对目标网站进行二层乃至多层的数据分析，并且按照关键词进行过滤，并将分析结果传递给了数据清洗模块，将数据进行清洗，并写入了结果文件。综上所述，该系统是一个采用Excel保存用户参数，使用Java进行数据挖掘和分析，并将最终结果存储在Html的文件的一个系统。
个性化分布式数据挖掘系统

[发明专利]一种多媒体数据的挖掘方法、装置、存储介质及设备-CN202111529005.X在审
发明人：王培养 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本申请公开了一种多媒体数据的挖掘方法、装置、存储介质及设备，涉及数据挖掘技术领域，该方法包括获取少数民族语音的多媒体数据的转写结果和翻译结果，以及获取第一关键词和第二关键词，第一关键词为官方语音的关键词，第二关键词为翻译得到的少数民族语言的关键词；根据转写结果和翻译结果，结合第一关键词和第二关键词，获得多数媒体数据中存在关键词片段的置信度，然后根据多数媒体数据中存在关键词片段的置信度和关键词识别门限，获得识别结果，该识别结果包括多媒体数据中识别到的关键词。可见，该方法能够实现对少数民族语言的多媒体数据的挖掘。
一种多媒体数据挖掘方法装置存储介质设备

[发明专利]数据挖掘方法及系统-CN201110406892.1有效
发明人：罗峰;黄苏支;李娜 -专利权人：北京亿赞普网络技术有限公司
申请日： 2011-12-08 - 公布日： 2012-06-27 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本申请提供了一种数据挖掘方法及系统，其中，数据挖掘方法包括：获取对应于不同的数据挖掘子过程的多个程序脚本，其中，一个所述数据挖掘子过程包括至少一个所述程序脚本，每个所述程序脚本具有一个对应的脚本标识，所述脚本标识用于标示该脚本标识对应的程序脚本归属的数据挖掘子过程；获取所述多个程序脚本对应的多个脚本标识；按照所述不同的数据挖掘子过程的执行顺序，确定所述多个脚本标识对应的所述多个程序脚本的调用顺序；按照确定的所述调用顺序依次调用所述多个程序脚本，进行数据挖掘。通过本申请，既保证了数据挖掘结果的正确性，提高了数据挖掘效率，又节省了数据挖掘成本。
数据挖掘方法系统

[发明专利]基于可信计算及隐私保护的医疗数据联合学习系统及方法-CN201910506663.3有效
发明人：王爽;郑灏;王晓峰;汤海旭;窦佐超;王文浩 -专利权人：上海联息生物科技有限公司
申请日： 2019-06-12 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于可信计算及隐私保护的医疗数据联合学习系统及方法。联合学习中心控制层接受数据贡献者通过所在数据节点的数据贡献者管理层上传的非敏感的元信息进行备案，原始数据均在本地注册、存储及隔离计算；联合学习中心控制层处理数据挖掘者通过数据挖掘者交互层发起的联合学习请求，在安全计算区域对各数据节点基于原始数据进行本地隔离计算得到的非敏感的中间结果进行汇总，并将最终联合学习结果返回数据挖掘者交互层。本发明提供了一整套基于医疗大数据安全共享、可信计算、深度挖掘、权限认证，多平台联合学习的服务体系，解决了现阶段对医疗数据隐私保护及数据挖掘零散、单一、不完整的问题。
基于可信计算隐私保护医疗数据联合学习系统方法

[发明专利]一种基于遗传规划算法的增量数据挖掘方法-CN201410585693.5有效
发明人：杨振庚;吴楠 -专利权人：浪潮电子信息产业股份有限公司
申请日： 2014-10-28 - 公布日： 2015-02-11 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于遗传规划算法的增量数据挖掘方法,增量数据挖掘能够完成数据样本由少到多的增量模型学习任务，将数据输入到模型，输入层对数据做线性映射，将结果传入中间层；中间层分别做非线性变换和空间提升映射，将结果输出到投票系统；投票系统确定所属类别；反馈系统优化网络参数。处理增量数据时，新旧数据样本的耦合度低，挖掘新数据时不再考虑旧数据样本，有很好的继承性。
一种基于遗传规划算法增量数据挖掘方法

[发明专利]基于自动演练的数据挖掘分析系统及方法-CN201910488355.2在审
发明人：李宇鹏 -专利权人：四川蓉通达资讯科技有限公司
申请日： 2019-06-05 - 公布日： 2020-12-08 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了基于自动演练的数据挖掘分析系统及方法，涉及数据挖掘技术领域。本发明包括数据设定模块，用于设定需要挖掘的数据信息；数据分割模块；时间点设定模块；自动演练模块，根据设定好的时间点使系统数据虚拟地依次恢复各时间点所对应的状态；数据挖掘模块以及数据分析模块。本发明设定需要挖掘的数据信息，并根据数据信息对海量数据进行分割划分成若干数据集；再对不同数据集设定数据挖掘的时间起点和时间终点，并在时间起点和时间终点内设定数据挖掘的时间点，最后通过自动演练程序，恢复数据状态，获取数据结果并进行分析；提高了数据挖掘的效率和数据分析的准确性。
基于自动演练数据挖掘分析系统方法

[发明专利]一种基于大数据的智能导购处理系统-CN201910767861.5在审
发明人：赵其峰 -专利权人：合肥英泽信息科技有限公司
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据的智能导购处理系统，属于智能导购系统技术领域，包括用户管理模块、商品管理模块、交易支付模块和智能推荐模块；所述智能推荐模块通过数据预处理模块对用户使用该系统界面产生的数据进行挖掘处理，并根据挖掘的数据计算出推荐内容，该数据库挖掘包括内容挖掘、结构挖掘和使用挖掘，其中所述内容挖掘用于对用户的浏览记录和搜索结果进行挖掘，所述结构挖掘用于对用户使用的网络组织和网页引用进行挖掘，所述使用挖掘用于对用户的一般访问和个性模式访问进行跟踪，通过所述数据库挖掘提供给用户个性化服务。通过后台挖掘用户使用该系统的痕迹，根据用户的喜好、搜索来推荐商品或者关联商品。
挖掘用户使用智能推荐数据库数据预处理模块商品管理模块用户管理模块智能导购系统个性化服务处理系统关联商品交易支付模式访问数据计算搜索结果推荐内容网络组织系统界面浏览记录大数据导购喜好后台搜索网页引用个性智能跟踪访问

[发明专利]一种基于物联网和大数据分析的全闭环生产管理系统-CN202211446020.2有效
发明人：麦枝芳 -专利权人：麦高（广东）数字科技有限公司
申请日： 2022-11-18 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于物联网和大数据分析的全闭环生产管理系统，包括：数据中台构建模块，用于基于生产管理要求调用目标数据组件构建数据中台，并将数据中台与不同待管理系统进行对接；数据采集模块，用于基于对接结果根据数据中台接收不同待管理系统的生产运行数据，并对生产运行数据进行处理，得到对应的目标处理结果；数据应用模块，用于对目标处理结果进行数据挖掘，并基于挖掘结果对对应的待管理系统进行生产调控。通过数据中台对生产运行数据接收，消除系统与系统将强耦合的关联，对接收到的生产运行数据进行分析，挖掘其中有价值的数据，实现通过有价值的数据对不同待管理系统的生产过程进行调控，确保对各个生产环节进行准确有效的管理
一种基于联网数据分析闭环生产管理系统

[发明专利]基于数据挖掘和工艺模型的优化排程方法、系统、介质及设备-CN201911045861.0在审
发明人：王源涛;高云鹏;孔祥君;刘曙 -专利权人：国机智能技术研究院有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于数据挖掘和工艺模型的优化排程系统，包括：用于获取预设时段的历史数据，根据所述历史数据进行数据挖掘分析，获得历史数据分析结果的数据挖掘模块；用于利用初始模型结合特定行业工艺模型建立特定行业的数学物理模型的工艺模型模块；用于根据所述历史数据分析结果和/或所述特定行业的数学物理模型进行优化排程的计划排程模块。本发明还涉及一种基于数据挖掘和工艺模型的优化排程方法、介质及设备。
基于数据挖掘工艺模型优化方法系统介质设备

[发明专利]车辆行驶数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202211027312.2在审
发明人：沈卓然;吴盈盈 -专利权人：广州小马慧行科技有限公司
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： B60W60/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种车辆行驶数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：获取自动驾驶车辆周围的目标车辆对应的行驶数据，对目标车辆对应的行驶数据进行连续变道行为识别，得到目标车辆对应的变道行为识别结果，在变道行为识别结果判定为目标车辆存在连续变道行为时，则将变道行为识别结果确定目标车辆对应的车辆行为标签采用本方法能够自动挖掘出自动驾驶车辆周围的车辆出现连续变道行为的数据，作为机器学习的训练样本，无需人工进行数据挖掘，提高数据挖掘的效率。
车辆行驶数据处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种智能电网海量数据流的分布式数据挖掘方法-CN200910217750.3无效
发明人：曲朝阳;王敬东;刘俊洲;董如意;李鹏;程成;张亮 -专利权人：东北电力大学
申请日： 2009-10-19 - 公布日： 2010-04-14 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明一种智能电网海量数据流的分布式数据挖掘方法，其特点是它包含有：将海量数据流按信息窗大小，采用一数据分流器按序分割成各数据子流；将各数据子流分别发送至各数据预处理器；各数据预处理器分别进行数据预处理；对预处理后的数据采用若干个数据挖掘器进行数据流挖掘；将若干个数据挖掘器挖掘得出的各个模式，采用一模式整合器按所述序列进行整合；输出整合后的模式结果。由于数据预处理与数据挖掘的并行处理，大大提高了海量数据流挖掘的效率，能有效满足智能电网中海量数据流挖掘的实时性要求。
一种智能电网海量数据流分布式数据挖掘方法