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[发明专利]一种基于异质图神经网络的图谱频繁关系模式挖掘方法-CN202111517930.0在审
发明人：段立;封皓君;王晶;薛杰 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于异质图神经网络的图谱频繁关系模式挖掘方法，其提出了一种描述和提取节点范围内结构的异质图神经网络模型，旨在挖掘其中的频繁关系模式以及各关系模式的结构分布。该模型将关系信息作为节点特征输入，利用自编码机制与多头注意力机制保留原始结构信息，同时引入特征结构平移层将相同结构映射到同一空间中，以获得频繁出现的结构。实验结果表明，该模型可以更快地挖掘图谱关系模式以及各结构在图中的分布；同时在验证特征表达能力的链接预测任务中有稳定表现，在关系类型较多的异质图中甚至优于部分联合学习模型。
一种基于异质图神经网络图谱频繁关系模式挖掘方法

[发明专利]基于最大频繁模式的动态规则库构建方法-CN201810092166.9有效
发明人：肖如良;陈雄;蔡声镇;熊金波;倪友聪;龚平;许力 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2018-01-30 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于最大频繁模式的动态规则库构建方法，包括以下步骤：输入Web日志数据集，并对其进行数据过滤，将时间格式转化为时间戳，将IP和URL映射为数字；进行用户识别和会话识别，构造WASD；遍历WASDItalic>sc；计算min_support；对前缀进行权重计数，并提取频繁1项集；遍历频繁1项集，递归寻找频繁项集；计算最大频繁项集，得到基于最大频繁模式的动态规则库。
基于最大频繁模式动态规则构建方法

[发明专利]一种基于频繁项目集的图片标注推荐方法-CN201811516054.8有效
发明人：刘凡;吕坦悦 -专利权人：河海大学
申请日： 2018-12-12 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06F16/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频繁项目集的图片标注推荐方法。首先通过构建频繁模式树，从频繁模式树中获取频繁项目集；然后计算重合度并构建稀疏自编码神经网络，通过其计算频繁项目集中图片和用户标注过的图片的相似度，进而对用户进行推荐；最后判断图片是否标记完成。本发明对进行处理和分组后的数据进行频繁项目集发掘，并增加了稀疏自编码神经网络进行特征提取，根据提取到的特征将需要进行标注的图片推送到有对应兴趣或专业知识背景的用户那里进行标注，从而解决了海量图片标注过程中效率
一种基于频繁项目图片标注推荐方法

[发明专利]一种基于频繁项集增长算法的电影推荐方法及系统-CN201810092694.4有效
发明人：陈宏伟;罗启星;宗欣露;叶志伟;王春枝;严灵毓;陈颖哲;苏军 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2018-01-31 - 公布日： 2021-04-16 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频繁项集增长算法的电影推荐方法及系统。统计数据库中每个电影ID出现的次数，所述数据库包括用户ID和电影ID，所述电影ID出现的次数表示为支持度；将所述电影ID的支持度进行排序，得到最小支持度；提取支持度大于所述最小支持度的电影ID及对应的支持度，得到频繁一项集列表；将所述频繁一项集列表进行分组，得到多个频繁一项集组；根据所述频繁一项集组构建频繁模式树；通过粒子群算法对所述频繁模式树进行剪枝，得到条件子树，所述条件子树表示所述电影ID之间的关联关系；根据所述关联关系向用户推荐电影
一种基于频繁增长算法电影推荐方法系统

[发明专利]一种比特数据特征挖掘方法、系统、设备及可读介质-CN201910789662.4有效
发明人：李雪;姚秀娟;王春梅;闫毅;高翔;范亚楠 -专利权人：中国科学院国家空间科学中心
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： H04L12/26 文献下载
摘要：个出现位置的位置间隔值，统计各位置间隔值的数量，获得优势位置间隔值；根据优势位置间隔值、其出现的次数以及数据库中数据的长度，计算优势位置间隔值出现的比例，对优势位置间隔值出现的比例和设定的阈值比较，根据比较结果确定频繁序列，将具有强关联规则的频繁序列归纳为极大频繁模式集；根据极大频繁模式集提取极大频繁项，将极大频繁项与协议的特征集合对比，查找与极大频繁项符合的协议特征项，获得比特数据单元采用的协议特征和数据格式信息。
一种比特数据特征挖掘方法系统设备可读介质

[发明专利]基于频率关联规则的游戏道具包设置方法和系统-CN202111154860.7在审
发明人：黄晓鑫 -专利权人：杭州电魂网络科技股份有限公司
申请日： 2021-09-29 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： A63F13/79 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于频率关联规则的游戏道具包设置方法和系统，其中，该方法包括：通过对用户分级别购买统计表中的原始数据记录进行预处理得到每个级别的预设数据集，根据预设数据集生成相应的项头表，然后根据项头表和预设数据集得到频繁数据集，进一步根据频繁数据集生成相应的频繁模式树，对频繁模式树进行挖掘得到最大频繁项集，将最大频繁项集输出到游戏服务端数据库的游戏道具频繁项集表中，根据游戏道具频繁项集表中的数据来进行游戏道具包设置。
基于频率关联规则游戏道具设置方法系统

[发明专利]基于课程购买的购物篮推荐方法、装置及电子设备-CN202110845530.6在审
发明人：原泉泉;王健 -专利权人：弘成科技发展有限公司
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06Q30/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于课程购买的购物篮推荐方法、装置及电子设备，该方法包括以下步骤：收集课程购买数据条目；依据FP‑Growth算法，通过数据条目得到频繁模式；根据频繁模式，依据购买的第一课程，推荐第二课程，所述第一课程和第二课程均是频繁模式；利用新购买课程的数据，重复上述步骤。
基于课程购买购物推荐方法装置电子设备

[发明专利]基于相关性的教务数据矩阵加权正负模式挖掘方法及系统-CN201410484486.0在审
发明人：黄名选;韦吉锋 -专利权人：广西教育学院
申请日： 2014-09-22 - 公布日： 2014-12-24 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种基于相关性的教务数据矩阵加权正负模式挖掘方法及系统，利用教务数据预处理模块进行教务数据预处理；利用科目候选项集生成模块产生科目候选项集；利用科目频繁项集和负项集产生模块根据项集支持期望得到科目负项集，计算候选项集支持度，与最小支持度阈值比较，得到矩阵加权科目频繁项集和负项集；利用科目正负关联规则产生模块生成科目频繁项集和负项集的全部真子集，计算项集相关性和置信度，与最小置信度阈值比较得到矩阵加权科目正负关联规则模式；利用科目正负关联模式显示模块将科目正负关联规则模式显示给用户。本发明运用于教务信息管理系统，能挖掘出与实际更接近的科目关联规则模式，为教学改革和教务管理、决策提供科学依据。
基于相关性教务数据矩阵加权正负模式挖掘方法系统

[发明专利]一种应用于购买模式下的高效用周期频繁模式挖掘的方法-CN202211463101.3有效
发明人：张振洲;陈建铭;吴明泰;吴祖扬 -专利权人：山东科技大学
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供一种应用于购买模式下的高效用周期频繁模式挖掘的方法，包括如下步骤：S1，输入数据库和五个自定义阈值；S2，扫描数据库构建1项集x的HUPFPS‑list，并判断其是否为高效用周期频繁模式；S3HUPFPS‑list添加到集合中；S4，将修剪后的1项集相交合并成2项集，并判断2项集是否为HUPFPS；S5，递归循环n‑1项集的HUPFPS‑list生成n项集，直至不能扩展，则输出所有高效用周期频繁项集本发明的技术方案克服现有技术中大多数关于周期模式的研究都是在单个序列中挖掘，并且没有考虑模式的内部效用和外部效用的问题。
一种应用于购买模式效用周期频繁挖掘方法

[发明专利]一种从Web点击流数据中挖掘代表序列模式的方法-CN202110096836.6有效
发明人：赵宇海;汪嗣尧;王若飞;马生俊;印莹 -专利权人：东北大学
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供一种从Web点击流数据中挖掘代表序列模式的方法，涉及序列模式挖掘技术领域。该方法首先输入Web点击流序列数据集、最小支持度和最大覆盖度，并遍历一次数据集保留不小于最小支持度的所有频繁站点作为序列生成种子；对每一个序列生成种子采用缝隙扩展枚举树，结合缝隙扫描剪枝策略和闭合检查得到该种子的所有频繁闭合超序列；进一步采用局部代表序列筛选技术选出该种子的所有代表序列；遍历所有序列生成种子，输出每个种子的代表序列，得到Web点击流数据的所有代表序列模式。优点是：代表序列模式能有效解决频繁序列模式数量庞大而可用性低的矛盾，能增强结果的可用性；为Web点击流的在线用户行为分析、信息推荐、引擎优化等应用提供参考。
一种 web 点击数据挖掘代表序列模式方法

[发明专利]一种智能切换驾驶模式的控制系统及车辆-CN202011024290.5在审
发明人：丁立;田云;姜震;黄俊 -专利权人：重庆长安汽车股份有限公司
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： B60W30/182 文献下载
摘要：本发明提供了一种智能切换驾驶模式的控制系统及车辆，包括初始模式模块，用于检查车辆运行状态，以及设定智能模式下的初始驾驶模式；驾驶工况识别模块，根据加速度与车速变化率计算出路面坡度，进而识别车辆行驶工况；驾驶工况修正模块，根据所述车辆行驶工况对油门开度信号进行修正；激烈程度模块，根据油门开度与加速度以判断车辆的驾驶激烈程度；驾驶模式选择模块，根据油门开度、驾驶激烈程度、档位、加速度、车速以及刹车选择合适的驾驶模式进行执行；模式保持模块，用于对执行后的驾驶模式进行保持，避免频繁地切换驾驶模式。解决了面对复杂路况需要频繁手动选择驾驶模式的技术问题，以使驾驶员更加专注驾驶，提升了车辆行驶的安全性。
一种智能切换驾驶模式控制系统车辆

[发明专利]基于频繁模式树的本地化差分隐私保护频繁项集挖掘方法-CN201910760220.7有效
发明人：陈志立;王家礼;仲红;张顺 -专利权人：安徽大学
申请日： 2019-08-16 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于频繁模式树的本地化差分隐私保护的频繁项集挖掘方法，是应用于一个不可信第三方数据聚合者A和n位用户构成场景中，其步骤包括：S1、初始化阶段；S2、数据剪枝阶段；S3、建树阶段；S4、数据挖掘阶段本发明能在第三方数据聚合者A不持有任何用户隐私记录信息情况下，估计满足给定支持度阈值的所有频繁项集以及相应的支持度，从而保证第三方能够根据所得结果挖掘出有用的关联规则，为可能的决策提供支持。
基于频繁模式本地化隐私保护挖掘方法

[发明专利]一种移动目标关联共现模式的确定方法-CN201810029027.1有效
发明人：谢彬;张琨;蔡颖;朱满洲;赵静;麻孟越;周濛;张云纯 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2018-01-12 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明提出了一种移动目标关联共现模式的确定方法，包括以下步骤：步骤1、对移动目标的活动数据进行划分得到活动数据集；步骤2、依据改进的PrefixSpan算法，计算单个移动目标的频繁活动模式；步骤3、计算两两目标间的共现强度；步骤4、根据用户筛选条件，确定两两目标间的共现模式。本发明的移动目标关联共现模式的确定方法，借鉴关联挖掘相关算法，提供一种综合考虑移动目标自身频繁模式和目标间共现强度的关联共现模式的确定方法，且结果具有较高的可信度。
一种移动目标联共模式确定方法

[发明专利]一种基于整数规划的敏感上下车模式的隐藏方法-CN202110591865.X有效
发明人：杨蔡芸;张海涛;蔡馨蒙;宋锐;刘晋源 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： H04W12/02 文献下载
摘要：本发明提供一种基于整数规划的敏感上下车模式的隐藏方法，步骤为；1.上下车轨迹点对的提取以及其包含时空信息的离散；2.计算上车模式、下车模式、上下车模式的支持度，并基于用户设定的支持度阈值得到频繁的上下车模式集合；3.用户敏感的频繁上下车模式集的获取，支持矩阵的构建，条件表达的处理，整数规划求解和最佳移除项的确定，以及原始上下车轨迹数据的修改。
一种基于整数规划敏感下车模式隐藏方法

[发明专利]一种网络模式切换保护方法及装置-CN201510623461.9有效
发明人：王燕飞 -专利权人：宇龙计算机通信科技（深圳）有限公司
申请日： 2015-09-25 - 公布日： 2019-06-11 - 主分类号： H04W36/14 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种网络模式切换保护方法及装置，其中的方法可包括：当终端接收到网络模式切换指令时，判断在第一时间段内接收到的网络模式切换指令次数是否大于预设次数，所述第一时间段包括所述接收到网络模式切换指令时的当前时刻以及所述当前时刻之前的一段时间；若判断结果为是，则在第二时间段内禁止所述终端进行网络模式切换。采用本发明可以减少终端因网络模式频繁切换产生的功耗，且避免终端因网络模式频繁切换导致的当前注册的网络模式不可使用的问题，提升用户体验。
一种网络模式切换保护方法装置

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