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[发明专利]一种闭项集及生成子挖掘方法及装置-CN202010939712.5在审
发明人：尤涛;刘青春;孙悦;杜晓燕;杜承烈 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-09-08 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种闭项集及生成子挖掘方法及装置，涉及计算机领域。用以解决现有技术中针对不确定数据的闭项集的生成子的挖掘算法存在效率较低的问题。该方法包括：根据每个概率频繁i项集的频繁概率与其对应的子集的频繁概率，当确定有Y个概率频繁i‑1项集的频繁概率等于与其对应的超集的频繁概率时，则将X‑Y个概率频繁i‑1项集确定为闭项集；若确认第一队列中包括有任意一个K项集是为闭项集的概率频繁i‑1项集的子集时，则将K项集与为闭项集的概率频繁i‑1项集进行关联；将与为闭项集的概率频繁i‑1项集关联的K项集、X‑Y个为闭项集的概率频繁i‑1项集和Y个为非闭项集概率频繁i‑1项集添加到第i‑1层挖掘结果内。
一种闭项集生成挖掘方法装置

[发明专利]频繁项集挖掘方法-CN201410746488.2在审
发明人：程祥;苏森;许胜之;徐鹏;双锴;王玉龙;张忠宝 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2014-12-08 - 公布日： 2016-07-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及数据挖掘及数据隐私技术领域，公开了一种频繁项集挖掘方法，包括：S1：将原始数据库中事务长度大于限制长度的事务分割成多个子事务，使得分割后数据库中每条事务的长度不大于所述限制长度；S2：根据预先指定的支持度阈值，在分割后的数据库中利用支持度估计法和动态下降法挖掘频繁项集。
频繁挖掘方法

[发明专利]一种飞机飞行故障规律确定方法及装置-CN202111401246.6在审
发明人：尤涛;刘青春;胡焜;陈进朝;李青;杜承烈 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种飞机飞行故障规律预警确定方法及装置，涉及项集挖掘技术领域。用于解决现有飞机故障频发，故障预警不准确的问题。包括：将频繁项集集合中的包括的多个第一频繁项集按照项集个数进行排序，并确定每个所述第一频繁项集的第一频繁概率；将大于第一概率阈值的所述第一频繁概率所对应的第一频繁项集，确定为第二频繁项集，并确定所述第二频繁项集的第二频繁概率；将大于第二概率阈值的所述第二频繁概率所对应的第二频繁项集确定为不确定最大频繁项集；根据每个所述不确定最大频繁项集所包括的项的含义，确定飞机飞行故障规律。
一种飞机飞行故障规律确定方法装置

[发明专利]数据处理方法、服务器及存储介质-CN202111131284.4有效
发明人：周莉;关泰璐;于林涛;靳蒲 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司;联通大数据有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本申请提供一种数据处理方法、服务器及存储介质，通过获取各账户对堡垒机的操作指标集，根据被执行次数对各账户的堡垒机的操作指标集进行频繁项提取，以获得多个原始频繁项集和每个原始频繁项集的支持度。根据目标操作对多项原始频繁项集进行拆分以获得二项频繁项集，根据原始频繁项集的支持度计算二项频繁项集的支持度，并根据二项频繁项集的支持度确定目标操作与其他操作之间关联度。其中，多项原始频繁项集是包含至少两个操作的原始频繁项集，操作指标集包括各操作被执行次数，实现利用二项频繁项集的关联度对异常操作结果的溯源，从而提高异常操作的处理效率，降低异常操作造成的风险。
数据处理方法服务器存储介质

[发明专利]一种数据挖掘方法及装置-CN201910478937.2在审
发明人：尤涛;冯晓帅;杜承烈;陈进朝;杨骋昊 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2019-06-03 - 公布日： 2019-08-30 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：用以解决现有技术中面向不确定数据挖掘频繁闭项集的算法存在计算过程比较繁琐以及效率较低的问题。该方法包括：根据不确定数据包含的项集及项集的内项，建立初始频繁闭项集结构，遍历初始频繁闭项集结构每一层内包含的项集，根据每个项集的直接后继，建立基于频繁闭项集的闭关系图；根据项集在相应事务对应的事务概率，通过动态规划法确定项集的频繁概率；通过广度优先法遍历基于频繁闭项集的闭关系图，得到项集的直接后继，通过容斥定理确定项集的频繁非闭概率，结合项集的频繁概率计算得到项集的频繁闭概率，从而得到不确定数据中满足概率频繁闭阈值的概率频繁闭项集
概率数据挖掘遍历动态规划法计算机领域概率计算广度优先计算过程数据包含算法事务

[发明专利]一种关联规则的挖掘方法和关联规则的挖掘装置-CN201610005402.X在审
发明人：刘军;陈凯;钱静;刘萍 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2016-01-05 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种关联规则的挖掘方法,所述挖掘方法包括以下步骤:获取和扫描事务集，将所述事务集转化为多维数据立方体,并记录下整个事务集的长度；根据所述多维数据立方体得到1-项集和1-项频繁集；根据1-项频繁集得到k-项集和k-项频繁集,以及根据k-项频繁集得到k+1-项集和k+1-项频繁集，其中k为大于且等于2的正整数；根据1-项频繁集和k-项频繁集，产生1-项频繁集的所有子集和k-项频繁集的所有子集以生成所述事务集的关联规则
一种关联规则挖掘方法装置

[发明专利]面向传感数据的多概率阈值频繁项集挖掘方法及装置-CN202110611198.7在审
发明人：贾丹阳;郭浩;王新宇;宋曌;王啸天;尤涛 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2021-08-17 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向传感数据的多概率阈值频繁项集挖掘方法及装置，该方法包括：生成传感数据不确定事务数据库对应的1项集，获取按照其概率频繁阈值升序排列的可扩展1项集；将获取到的可扩展频繁1项集与其后续项集结合生成多个候选2项集；从各候选2项集获取到频繁2项集后，扩展生成多个候选3项集，采用递归方式逐层扩展，直至生成的频繁N项集的数量小于等于1；将可扩展频繁1项集、频繁2项集和频繁N项集，确定为从传感数据不确定事务数据库挖掘出的概率频繁项集本发明引入了多概率阈值的方式，为数据库每一项增加特定的频繁概率阈值，能够在多概率阈值与最小支持度的限制下，通过剪枝与扩展策略，快速高效挖掘出频繁模式。
面向传感数据概率阈值频繁挖掘方法装置

[发明专利]一种基于区间映射求交的快速频繁模式挖掘方法及系统-CN201710795811.9在审
发明人：程良伦;吴磊 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2017-09-06 - 公布日： 2018-01-05 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于区间映射求交的快速频繁模式挖掘方法及系统，该方法中，先扫描出目标数据集对应的频繁1项集和FP树，并生成每个频繁1项集对应的区间集，进而利用频繁1项集和频繁n‑1项集生成当前的候选n项集，然后基于区间求交方式，在频繁1项集和频繁n‑1项集各自对应的区间集之间进行求交处理，从而得到当前候选n项集对应的区间集，根据该区间集确定出当前候选n项集的支持度，接着基于当前候选n项集的支持度的大小程度来确定是否将该候选n项集归为频繁n项集，相对于现有技术中的Apriori算法和FP‑growth算法等频繁模式挖掘算法，本申请公开的上述频繁模式挖掘方案具有更高的挖掘效率，大幅减少了频繁模式的挖掘耗时。
一种基于区间映射快速频繁模式挖掘方法系统

[发明专利]一种基于总量控制的频繁项集数据挖掘方法-CN201410337670.2在审
发明人：柴明亮;张岩;刘宝权;宋君;秦大伟;李连成;许寒冰;吴萌;王奎越;金耀辉 -专利权人：鞍钢股份有限公司
申请日： 2014-07-16 - 公布日： 2016-01-27 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：一种基于总量控制的频繁项集数据挖掘方法，包括数据预处理、设定总量控制指标M和选择因子、频繁项集总体数量生成、频繁一项集生成及循环处理五步骤，即根据需要设定频繁项集总量控制指标M，选择因子为候选项集序号的倒数，扫描数据库生成候选项集C，根据候选项集总数量N和总量控制指标M，确定频繁项集总体数量Q，进而确定频繁一项集数量Q₁，根据k-1步频繁的k-1项集L_k-1，按照Apriori_gen产生候选的k项集C_k集，从而确定频繁k项集数量Q_k，若候选项集只有一项，则直接定义为频繁项集。本发明采用总量控制和选择因子进行频繁项集数据挖掘，能够很好的进行频繁项集发现，发现的频繁项集质量上为支持度相对较高的那部分项集，而数量上则大幅度减少。
一种基于总量控制频繁集数挖掘方法

[发明专利]一种文本数据集正负关联规则挖掘方法及装置-CN201810292478.4有效
发明人：阮梦黎 -专利权人：山东管理学院
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2020-11-17 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本数据集正负关联规则挖掘方法及装置，该方法包括：接收文本数据集，根据逆文档频率对文本数据集中的项集加权，得到精简文本数据集；根据预设的频繁项集支持度阈值和非频繁项集支持度阈值提取精简文本数据集中的频繁项集和非频繁项集；分别从频繁项集和非频繁项集中挖掘正关联规则和负关联规则。本发明基于双阈值Apriori算法和非频繁项集，创新性的利用了非频繁项集来挖掘正负关联规则，能够有效挖掘出正负关联规则，且能够大大降低项集和规则数量。
一种文本数据正负关联规则挖掘方法装置

[发明专利]一种频繁项集的挖掘方法、装置、存储介质和电子设备-CN201911195845.X在审
发明人：赵伟;郭庆;谢莹莹;于宏亮 -专利权人：曙光信息产业股份有限公司;曙光信息产业江苏有限公司
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种频繁项集的挖掘方法、装置、存储介质和电子设备，该挖掘方法包括：获取原始数据集；将原始数据集划分为多个子数据集；计算多个子数据集中每个子数据集的至少一个频繁项集；将所有子数据集的所有频繁项集进行汇总，得到原始数据集的至少一个候选频繁项集；从至少一个候选频繁项集中筛选出原始数据集的频繁项集。本申请实施例通过上述方法，能够减少频繁项集的挖掘时间。
一种频繁挖掘方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种数据挖掘方法及相关设备-CN201811120734.8在审
发明人：刘均;陈子安 -专利权人：深圳市元征科技股份有限公司
申请日： 2018-09-25 - 公布日： 2019-02-22 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种数据挖掘方法及相关设备，所述方法包括：根据所述新增车辆信息数据库的频繁项集中的项集的频繁性，减少所述原始车辆信息数据库的频繁项集中的项集，得到候选项集；根据所述新增车辆信息数据库的频繁项集中的项集的频繁性得到新增车辆信息数据库的强频繁项集，所述新增车辆信息数据库的强频繁项集为所述原始车辆信息数据库和新增车辆信息数据库的并集的频繁项集；根据反单调性原则对所述候选项集进行剪枝处理，得到更新后的所述原始车辆信息数据库的频繁项集；扫描所述新增车辆信息数据库的强频繁项集得到车辆信息的关联规则
车辆信息数据库频繁项集数据挖掘候选项车辆信息关联规则单调性并集剪枝申请扫描更新

[发明专利]一种基于加权数组的垂直数据分布关联规则挖掘方法-CN202310244705.7在审
发明人：管博伦;董伟;张立平;朱静波;孔娟娟;王忠培;张萌 -专利权人：安徽省农业科学院农业经济与信息研究所
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及数据挖掘技术领域，公开一种基于加权数组的垂直数据分布关联规则挖掘方法，包括：建立垂直数据格式数据集并扫描，扫描过程进行最小支持度剪枝，得到频繁1‑项集；在频繁1‑项集上计算加权数组，得到权值为2的加权数组，利用加权数组对数据项进行剪枝，得到精简频繁1‑项集；对精简频繁1‑项集中的数据项进行交集合并，合并过程中利用最小支持度剪枝得到频繁2‑项集；继续进行加权数组循环挖掘，直至精简频繁k‑项集的个数为1或者精简频繁k‑项集交集后，得到频繁k+1‑项集个数为0，循环终止；展开精简频繁k‑项集得到频繁k‑项集。本发明关联规则挖掘方法，基于动态加权垂直算法关联规则进行数据挖掘，减少中间结果集，提高挖掘效率。
一种基于加权数组垂直数据分布关联规则挖掘方法

[发明专利]增量式隐私保护的频繁模式挖掘方法及系统-CN201810588127.8在审
发明人：尚凌辉;陈鑫;叶淑阳 -专利权人：浙江捷尚人工智能研究发展有限公司
申请日： 2018-06-08 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了增量式隐私保护的频繁模式挖掘方法及系统，分别对原数据库和新增数据库进行频繁模式挖掘，根据二者的数据量、索引量确定其加权系数，再对原数据库和新增数据库的频繁项集进行同类项合并，得到新数据库的确认频繁项集和待确认频繁项集，将确认频繁项集中的频繁项列入新数据库的频繁项集，对于待确认频繁项集中的待确认频繁项，依次确认每个待确认频繁项是否列入新数据库的频繁项集，获取新数据库的频繁项集中每个频繁项在新数据库的支持度。本发明引入了增量更新模型，采用高效且简单的频繁项集生成算法，通过加权系数利用原数据库的频繁模式挖掘结果得到新数据库中频繁项的支持度，提高了隐私保护的频繁模式挖掘算法的效率。
数据库频繁项集频繁模式隐私保护加权系数增量式支持度挖掘生成算法挖掘结果挖掘算法增量更新数据量索引量合并引入

[发明专利]一种基于低位管理的频繁项集数据挖掘方法-CN201510548391.5在审
发明人：柴明亮;宋宝宇;刘宝权;张岩;李连成;王靖震;宋君;高冰;王奎越;秦大伟 -专利权人：鞍钢股份有限公司
申请日： 2015-08-31 - 公布日： 2017-03-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于低位管理的频繁项集数据挖掘方法，首先根据一项集的支持度及其平均值，得到一项集高位和低位，然后，根据一项集域值方差和域值方差平均值对一项集低位进行再处理，得到最终的频繁一项集，最后进行循环处理，第k步，根据k-1步频繁的k-1项集Lk-1按照Apriori_gen产生候选的k项集Ck集，对候选的k项集计算每项的支持度及其平均值和域值方差平均值，找出支持度大于或等于平均支持度的项，作为频繁k项集，简称k项集高位；支持度小于平均支持度的项作为不频繁k项集，简称k项集低位；计算低位k项集域值方差，小于域值方差平均值的项集则进位为高位k项集。此方法得到了有意义的频繁项集，解决了由于人为设定域值带来的频繁项集发现的问题。
一种基于低位管理频繁集数挖掘方法

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