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[发明专利]面向流数据的增量式时态频繁模式并行挖掘方法-CN201811292708.3有效
发明人：黄芳;赵义健;杜春修;章成源;张祖平 -专利权人：中南大学
申请日： 2018-11-01 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F16/2455 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向流数据的增量式时态频繁模式并行挖掘方法，包括两部分，第一部分为时态频繁模式和时态次频繁模式的增量式挖掘，第二部分是时态频繁模式树的重建。本发明在获取了当前数据集的K‑项集计数后通过历史的频繁模式树和历史次频繁模式的信息对每个频繁模式的时态频繁度进行更新计算，将更新完时态频繁度的频繁模式根据阈值分别加入到时态频繁模式集合和时态次频繁模式集合中本发明能以最小的空间代价来保存时态频繁模式的历史信息，提高频繁模式挖掘的准确性。
面向数据增量时态频繁模式并行挖掘方法

[发明专利]分类表达式生成方法和装置-CN201710961839.5有效
发明人：李德彦;晋耀红;郝思洋 -专利权人：鼎富智能科技有限公司
申请日： 2017-10-16 - 公布日： 2020-10-20 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本申请公开了一种分类表达式生成方法和装置，所述方法包括：获取至少两个分类，每个所述分类包括多个语料；根据各分类包括的语料对每个分类进行算法挖掘生成对应于该分类的频繁模式集合，每个所述频繁模式集合中包括至少一个频繁模式；比较每个所有分类下的频繁模式集合中，各个频繁模式的概念和/或要素，排除相同的频繁模式，保留至少有一个概念或要素与其它频繁模式不同的频繁模式，并生成候选频繁模式集合；将所述至少一个候选频繁模式中的概念和本方法能够排出分类中重复的频繁模式，并自动生成分类表达式，避免了人工筛选和挖掘过程，提高了语料筛选效率和准确度。
分类表达式生成方法装置

[发明专利]基于频繁模式的轨迹重建方法及装置-CN202111230232.2有效
发明人：司俊俊;羊晋;涂波;刘孟奇 -专利权人：北京数业专攻科技有限公司
申请日： 2021-10-22 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于频繁模式的轨迹重建方法及装置，其中，该方法包括：对一定时间内的历史轨迹数据进行频繁轨迹模式挖掘，得到通用频繁轨迹模式库；为通用频繁轨迹模式建立指纹索引；对历史轨迹数据中的轨迹序列按用户分组，对每个用户的历史轨迹数据进行频繁轨迹模式挖掘，得到用户频繁轨迹模式库；为各用户频繁轨迹模式建立指纹索引；获取待重建实时用户轨迹数据，提取其轨迹段指纹信息；在用户频繁轨迹模式库中对轨迹段指纹信息进行相应信息匹配查询，若未查询到，则在通用频繁轨迹模式库进行相应信息匹配查询；将匹配出的频繁轨迹模式作为替代轨迹段，替换待重建实时用户轨迹数据中对应的轨迹段。
基于频繁模式轨迹重建方法装置

[发明专利]基于大数据的医疗业务词条网络构建方法及云计算系统-CN202210148030.1在审
发明人：崔剑虹 -专利权人：崔剑虹
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G16H50/70 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种基于大数据的医疗业务词条网络构建方法及云计算系统，利用频繁模式项挖掘算法获取医疗业务的至少一个频繁模式项，频繁模式项是根据与医疗业务具有解释关系的词条的词条主题出现信息得到的频繁模式项，将与频繁模式项的主题匹配度大于阈值的词条划分至频繁模式项对应的频繁模式项分区内，根据词条的主题层级信息分别计算频繁模式项分区内，每个词条与频繁模式项的直接主题匹配度，然后根据直接主题匹配度确定医疗业务对词条的关联程度
基于数据医疗业务词条网络构建方法计算系统

[发明专利]频繁模式挖掘方法及装置-CN201810594153.1有效
发明人：李德彦;晋耀红;席丽娜 -专利权人：北京神州泰岳软件股份有限公司
申请日： 2018-06-11 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种频繁模式挖掘方法及装置，本发明实施例首先将各个分词转换为对应的编码，之后利用编码进行筛选，得到目标频繁项集编码组合，其中目标频繁项集编码组合包括频繁项集中各个词汇对应的编码，利用编码组成的目标频繁项集编码组合构造FP‑Tree或进行频繁模式挖掘，而不是直接利用词汇构造FP‑Tree或进行频繁项集挖掘，可以有效降低频繁模式挖掘过程中的空间消耗。同时，本发明实施例的技术方案中利用预定长度范围筛选频繁项集对应的编码，能够针对不同应用场景进行有意义频繁模式长度的频繁模式挖掘，从而有效降低了频繁模式挖掘的时间消耗和资源消耗，增强了本发明的技术方案的工程化应用能力
频繁模式挖掘方法装置

[发明专利]基于浏览模式的频繁站点-CN201380077587.X有效
发明人： V.S.坎南;T.S.瑟蒂 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2013-09-21 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G06F16/954 文献下载
摘要：各种实施例提供了一种频繁站点模块，其被设计用于基于用户的浏览模式为用户生成包括与用户相关的网站的频繁站点。在一个或多个实施例中，从指示了由用户与用户的浏览历史中标识的网站的互动的用户互动数据而生成频繁站点。web平台（例如web浏览器）可以在频繁站点用户界面容器中显示对于用户的频繁站点，以使得用户能够通过从频繁站点用户界面容器中选择网站而高效地导航至与用户相关的网站。各种实施例描述了基于浏览模式的频繁站点的其他方面，其包括多设备频繁站点、特定于设备的频繁站点、特定于域的频繁站点、特定于URL的频繁站点、频繁站点的衰减、近期频繁站点以及上下文频繁站点。
基于浏览模式频繁站点

[发明专利]关联规则挖掘系统-CN202080012949.7在审
发明人：周艳;卫星;韩四儿;张雪英;康维珊;李华 -专利权人：国际商业机器公司
申请日： 2020-02-24 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：在计算机系统中的处理节点中生成局部条件频繁模式树。局部条件频繁模式树中的节点表示项目和项目在事务中的频率。在处理节点中生成全局条件频繁模式树。处理节点中的每个处理节点使用处理节点中的一组局部条件频繁模式树来生成全局条件频繁模式树。由处理节点生成的全局条件频繁模式树被分发，使得处理节点中的每个处理节点具有由其他处理节点生成的全局条件频繁模式树。由计算机系统生成模式。使用处理节点中的全局条件频繁模式树和模式来生成规则集，其中该规则集定义项目之间的关系。
关联规则挖掘系统

[发明专利]一种基于非易失性存储器的频繁模式挖掘方法-CN201710027657.0有效
发明人：刘铎;林怡;黄铂钧;朱潇;李阳 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-01-16 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G06F16/22 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于非易失性存储器的频繁模式挖掘方法，它包括以下步骤：步骤1、利用多核系统对频繁模式树进行并行构建：先将数据库中的多条数据项大致均匀地分配到每个核中，利用CN106250549A记载的方法，在每一个核上构建一棵本地频繁模式树；步骤2、对步骤1所构建的频繁模式树进行合并：将本地频繁模式树的信息搜集起来，合并成一棵大的全局频繁模式树。由于本发明采用并行构建频繁模式树，大幅度缩短了构建的时间，提高了构建频繁模式树的效率，解决了挖掘大数据集时构建树的速度慢的问题。
一种基于非易失性存储器频繁模式挖掘方法

[发明专利]基于概率图模型的频繁模式关联分类方法-CN201210031662.6无效
发明人：刘惟一;岳昆 -专利权人：云南大学
申请日： 2012-02-14 - 公布日： 2012-07-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于概率图模型的频繁模式关联分类方法。在Apriori频繁模式挖掘算法的执行结果之上，提供一种基于概率图模型的频繁模式间相互关系的表示及频繁模式的关联分类方法。以马尔可夫网这一重要概率图模型作为知识表示的基本框架，建立频繁模式与概率图模型的内在联系，构建频繁模式中蕴含的马尔可夫网，通过结点自底向上的聚集对频繁模式进行不同抽象层次上的关联分类，可以从全局的角度方便高效地表示频繁模式间任意形式的相互关系
基于概率模型频繁模式关联分类方法

[发明专利]一种基于大规模图数据的top-k模式挖掘方法及相关设备-CN202210408776.1在审
发明人：唐博;曾剑 -专利权人：南方科技大学
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于大规模图数据的top‑k模式挖掘方法及相关设备。该方法包括：获取用户的查询请求信息，其中，上述查询请求信息包括大规模图数据、核心模式和频繁模式的目标数量；基于上述核心模式在上述大规模图数据中生成候选模式；计算上述候选模式的频繁度上界并对上述候选模式进行剪枝以获取目标候选模式；计算上述目标候选模式的频繁度精确值；根据上述频繁度精确值在上述目标候选模式中确定上述频繁模式。本申请实施例提供的方法，不需要数据图的先验知识来为top‑k频繁模式设置阈值，输入核心模式可以很好地捕获用户的查询意图，并避免返回结构简单的模式，提升了算法的运行速度。
一种基于大规模数据 top 模式挖掘方法相关设备

[发明专利]结构约束下获得可扩展标记语言频繁查询模式的方法-CN200410046524.0无效
发明人：刘云峰;杨冬青;唐世渭;王腾蛟;高军 -专利权人：北京大学
申请日： 2004-06-08 - 公布日： 2005-12-14 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种结构约束下获得可扩展标记语言频繁查询模式的方法，包括：处理XML查询遵从的DTD，生成结构约束矩阵；将XML查询模式树转换成用于挖掘频繁模式的XML查询模式扩展树；在XML查询模式扩展树集合中计算频繁1阶扩展子树；从频繁1阶扩展子树出发，对子树进行满足结构约束矩阵的扩展，直到获得所有的频繁查询模式。本发明提出的结构约束下XML频繁查询模式的快速发现方法，能够自动、快速挖掘出海量XML查询中的频繁查询模式，可以直接应用于XML数据集成与交换系统，有效提高XML查询执行的性能。
结构约束获得扩展标记语言频繁查询模式方法

[发明专利]一种基于多源交通大数据的居民出行行为挖掘算法-CN202110661297.6在审
发明人：黄方贞;罗玲;陈建军;郑天尧;黄静;张鹍鹏;张皓 -专利权人：深圳市综合交通设计研究院有限公司
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源交通大数据的居民出行行为挖掘算法，包括以下步骤：S1，居民出行频繁模式的挖掘；S2，居民出行模式图的生成；S3，基于频繁子图挖掘算法的频繁关联模式挖掘；S4，基于MulEdge算法的频繁关联模式挖掘本发明通过一个居民出行频繁模式挖掘框架MMoRFTP，从中发现了居民的活动习惯，所发现的频繁模式能够为政府等部门提供管理和决策的依据，数据提取过程能够提取事件发生的目的和意义，较多的关注居民出行频繁关联模式
一种基于交通数据居民出行行为挖掘算法

[发明专利]计算机化系统中的数据处理-CN200580010044.1无效
发明人： K·哈托宁;M·米耶蒂宁 -专利权人：诺基亚公司
申请日： 2005-04-14 - 公布日： 2007-03-28 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：在计算机化系统中，提供了一种来自数据模式的频繁模式。然后为所述频繁模式分配第一校验和。基于有关所述第一校验和的信息，以及有关在所述数据中所述频繁模式的出现的信息，计算对于在数据中所述频繁模式的出现的第二校验和。
计算机化系统中的数据处理

[发明专利]一种基于分布式日志的最大频繁序列模式挖掘方法-CN201810571573.8有效
发明人：肖如良;陈雄;蔡声镇;陈黎飞;许力;倪友聪 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2018-05-31 - 公布日： 2021-07-27 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于分布式日志的最大频繁序列模式挖掘方法，基于Spark分布式计算框架，提取局部最大频繁序列；利用前缀投影来划分搜索空间，递归提取出局部最大频繁序列；其中，利用频繁1序列删除日志序列数据集里面非频繁项，降低扫描数据库的规模，同时利用频繁序列模式与最大频繁序列模式之间对应关系减少候选序列数；提取全局最大频繁序列；将局部最大频繁序列按不同长度保存，相邻长度的序列模式进行超集检测，判断是否存在超集关系；如果存在，删除冗余序列，提取出全局最大频繁序列。本发明提出的一种基于分布式日志的最大频繁序列模式挖掘方法，具有更高效率，并支持更大规模事件序列数据的挖掘。
一种基于分布式日志最大频繁序列模式挖掘方法

[发明专利]不确定时间序列中不确定频繁模式的确定方法-CN201210314070.5有效
发明人：万里 -专利权人：重庆汉光电子工程有限责任公司
申请日： 2012-08-30 - 公布日： 2013-01-09 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种不确定时间序列中不确定频繁模式的确定方法，属于时间序列处理领域。该方法包括以下步骤：S1、选择不确定频繁模式的类型并设定次数阈值和概率阈值η，其中不确定频繁模式的类型包括最小出现模式和非重叠出现模式；S2、根据不确定频繁模式的类型，计算各候选模式在不确定时间序列中的有效实例，并确定各候选模式的类型为第一种候选模式还是第二种候选模式；S3、采用动态规划技术判断第一种候选模式是否为不确定频繁模式；S4、结合状态空间压缩编码技术和模糊规划技术判断第二种候选模式是否为不确定频繁模式。本发明可以精确确定不确定时间序列中不确定频繁模式，此外，采用状态空间压缩编码技术提高了计算效率。
不确定时间序列频繁模式确定方法

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