时序规则挖掘

提出了新颖的时间序列模式和规则挖掘技术。该技术先把待挖掘的时间序列转换成子时间序列数据,然后利用子时间序列所隐藏的知识,来指导对原时间序列的挖掘,从中提取模式或规则。给出了时间序列模式和规则的挖掘算法,并举例说明该算法是有效和可行的。     

基于子序列相似性的时间序列语义挖掘算法

时间序列是对某个事物或系统进行连续同间隔测量得到的数值序列,挖掘时间序列中潜在的语义信息对于发现系统运行规律或识别系统突发异常至关重要,然而目前多数时间序列语义挖掘算法对于时间序列数据特征有一定的约束条件,难以处理海量且特征各异的时间序列数据。针对该问题,提出一种基于子序列相似性的时间序列语义挖掘算法。通过计算子序列的相似性,将时间序列分割成片段序列进行两级聚类,识别出时间序列中潜在的物理状态。引入基于概率的迭代模式,根据候选分段情况动态调整子序列被选为参考子序列的概率,保证参考子序列涵盖全部物理状态。实验结果表明,该算法在PAMAP、Barbet等5个真实数据集上的识别准确率均超过90%,相比于FLUSS、pHMM、AutoPlait算法具有更高的识别准确率与运行效率以及更强的通用性。     

基于时间序列的模式表示挖掘频繁子模式

论文提出了一种基于时间序列的模式表示挖掘时间序列中频繁子模式的算法(TSFSM)。时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能,并且具有一定的除噪能力。在时间序列的模式表示的基础上挖掘其频繁子模式,可以大大提高挖掘的效率和准确性,达到事半功倍的效果。在该算法中,还使用了一定的剪枝策略,使得算法的时间复杂度进一步降低。并且该算法计算简单,实现方便,可以支持时间序列的动态增长。     

基于Sequitur的时间序列异步周期模式挖掘

现有的时间序列异步周期模式挖掘方法是在获取1-pattern有效段及周期的基础上再以枚举法得到i-patterns,时间复杂度较高。为解决该问题,提出一种改进的异步周期模式挖掘方法。在时间序列符号化后,使用基于Sequitur的候选模式算法获取候选i-patterns及其事件位置序列,通过基于OEOP的i-patterns有效段生成算法得到1-pattern和i-patterns的有效段及周期,从而生成有效子序列。实验结果表明,该方法具有较高的挖掘效率。     

基于CTID序列模式的一种改进算法

提高序列模式挖掘算法效率的关键在于减少发现频繁序列的时间。文中基于CTID概念提出了一种改进的频繁序列模式挖掘算法——SPM，它充分利用频繁项集和中间挖掘结果，得到更多有效的序列模式，并简化了剪枝步骤，从而提高了算法效率。实验证明该算法可行。     

基于导数序列的时间序列同构关系发现

时间序列子序列匹配作为时间序列检索、聚类、分类、异常监测等挖掘任务的基础被广泛研究。但传统的时间序列子序列匹配都是对精确相同或近似相同的模式进行匹配,为此定义了一种全新的具有相似发展趋势的序列模式——时间序列同构关系,经过数学推导给出了时间序列同构关系判定的法则,并基于此提出了同构关系时间序列片段发现的算法。该算法首先对原始时间序列进行预处理,然后分段拟合后对各时间序列分段进行同构关系判定。针对现实背景数据难以满足理论约束的问题,通过定义一个同构关系容忍度参数使实际时间序列数据的同构关系挖掘成为可能。实验结果表明,该算法能有效挖掘出满足同构关系的时间序列片段。     

基于CTID序列模式的一种改进算法

提高序列模式挖掘算法效率的关键在于减少发现频繁序列的时间.文中基于CTID概念提出了一种改进的频繁序列模式挖掘算法--SPM,它充分利用频繁项集和中间挖掘结果,得到更多有效的序列模式,并简化了剪枝步骤,从而提高了算法效率.实验证明该算法可行.     

带时间特征的序列模式挖掘算法TESP

引入序列模式时间特征的概念，并提出了一个带时间约束的序列模式挖掘算法，称做TESP(Time-enriched Sequential Pattern mining)，该算法在找出模式的同时，也给出了序列模式的时间特征，并且允许用户在挖掘之前对模式的这些时间特征进行限制，提高了序列模式挖掘的灵活性和有用性。     

时间序列流Top-K不协调子序列的发现

摘要: 针对传统算法中有关时间序列流不协调子序列计算代价比较高的问题,提出了一种快速发现Top-K不协调子序列的算法。该算法通过特殊的数据结构保留计算结果,避免了大量的重复计算,从而达到降低时间复杂度的目的;同时也通过一定的保留策略只保留有用的计算结果并及时清理无用的计算结果,从而达到降低空间复杂度的目的。实验采用随机数据和真实数据进行算法测试,其结果表明,该算法能显著降低计算量从而实现快速发现Top-K不协调子序列的目的。 关键字: 流时间序列;不协调子序列;实时     

时序规则发现及其算法

该技术先把要考察的时间序列转换成子时间序列数据,然后对这些子时间序列数据进行挖掘, 从中提取关联规则。给出了时间序列关联规则的挖掘算法, 并举例说明该算法是有效的和可行的。     

Web使用挖掘技术在电子商务中的应用

电子商务是随着网络的发展产生的一种新兴事物,电子商务的迅速崛起,使得不管是商家还是客户对基于Web数据检索、挖掘等需求不断提高。目前静态结构的Web页面显然已经被众多个性化的动态结构站点所代替。网站如何根据Web服务器日志文件,客户交易数据中挖掘出有意义的用户访问模式和潜在的客户群,为企业提供全方位信息服务和开展有针对性的电子商务活动。针对电子商务方面论述了数据挖掘的优势和应用。介绍了数据挖掘、数据挖掘的分类、电子商务中Web数据挖掘的步骤等。     

电子商务网站数据库安全技术问题探析

电子商务网站的安全是确保电子商务网站能可靠运行并有效开展电子商务活动的基础。数据库是电子商务网站的核心,数据库是否安全直接影响着电子商务网站的正常运营,如何有效地保障其安全是一个系统工程。数据库是电子商务系统的一个基础平台,其中保存有大量重要数据,而且为许多用户所共享,因而数据库的安全问题也是开发电子商务系统时非常重要的问题。     

Web使用挖掘在电子商务中的应用研究

电子商务是新兴的现代商业模式,Web数据挖掘是先进的信息处理技术,把Web挖掘应用于电子商务是一个十分有意义的研究方向。本文在简单介绍Web挖掘的基础上,重点介绍了Web使用挖掘及其在电子商务中的应用。并且提出了一种应用于电子商务环境,基于客户选择的,运用Web使用挖掘技术的个性化推荐方法。     

Web挖掘及其在电子商务中的应用研究

作为一种崭新的信息处理技术,Web挖掘受到了人们极大的关注。电子商务是一种新型的现代商务模式,如何将Web挖掘应用于电子商务,来有效地处理信息,成为企业共同关注的问题。文中介绍了Web挖掘的概念和分类,阐述了Web挖掘在电子商务中的挖掘方法和过程,讨论了Web挖掘在电子商务中的典型应用,并就一个事例进行了具体的分析。     

基于电子商务系统的数据安全研究

随着电子商务系统在社会中的不断流行,人们对于其相关的数据安全提出了更高的要求。本文针对电子商务系统的数据安全进行研究,参考ISO-OSI七层架构,将电子商务系统的数据安全分成五个层次,并根据五个层次设计整个安全系统的功能模块结构,最后给出了部分模块的具体实现。本文对于电子商务工作者和网络安全研究人员都有着指导意义。     

电子商务应用中数据加密协议的研究

介绍了电子商务是买卖双方基于Internet网，按照一定的标准所进行的商务活动，而电子商务应用中安全性的保证则依赖于对网络数据遵循一定的密钥协议进行加密，举例说明了在较完整的电子商务活动过程中使用ING密钥协议的数据加密方法。     

基于电子商务环境下Web数据库技术的研究

随着网络技术的不断发展,人们的生活节奏和工作方式也发生了翻天覆地的变化,电子商务已经成为人们生活中必不可少的一部分,为当今世界的经济发展做出了巨大的贡献。电子商务要真正地走入人们的生活,其中电子商务的安全要得到充分的保证,而Web数据库是整个电子商务的核心,维护数据库安全即是保证电子商务系统的安全。本文从分析电子商务和网络数据库入手,其次对常见电子商务网站进行描述,最后对数据库的安全控制技术进行详细的分析,从而保证电子商务网站的数据在网络传输过程中的安全可靠,Web数据库的安全技术研究是当前IT界研究的重点和热点。     

面向电子商务的增量挖掘算法

对商务信息挖掘理论进行了研究，给出了电子商务运作模式的定义、性质、定理及相关证明；提出了一种用于跟踪电子商务活动的数据模型，在模型中定义了网页监控点与商务指标之间的“点-集”映射关系，建立了商务网站的访问事件、网页中事先设定的监控点，以及商务工作流程之间的联系；根据这些研究结果对关联规则挖掘算法中的发现和剪枝过程进行改进，设计了面向电子商务的增量挖掘算法，并在第三方物流信息系统中实现。实践表明，该算法在频繁变化的数据集中的挖掘效率大大高于传统的非增量挖掘算法，基于智能Agent技术的商务信息挖掘模型有效地提高了电子商务的实时跟踪与分析能力。     

Web数据挖掘在农业电子商务中的应用

电子商务是一种新型的现代商务模式,如何将Web挖掘应用于农业电子商务,来有效地处理信息,成为农产品企业关注的问题.本文介绍了Web挖掘的概念和分类,阐述了Web挖掘在农业电子商务中的挖掘方法和过程,讨论了Web挖掘在农业电子商务中的典型应用.     

EMP — A Database-Driven Electronic Market Place for Business-to-Business Commerce on the Internet

Electronic commerce systems for business-to-business commerce on the Internet are still in their infancy. The realization of Internet electronic markets for business-to-business following a n-suppliers: m-customers scenario is still unattainable with todays solutions. Comprehensive Internet electronic commerce systems should provide for easy access to and handling of the system, help to overcome differences in time of business, location, language between suppliers and customers, and at the same time should support the entire process of trading for business-to-business commerce. In this paper, we present a DBMS-based electronic commerce architecture and its prototypical implementation for business-to-business commerce according to a n-suppliers: m-customers scenario. Business transactions within the electronic market are realized by a set of modular market services. Multiple physically distributed markets can be interconnected transparently to the users and form one virtually central market place. The modeling and management of all market data in a DBMS gives the system a solid basis for reliable, consistent, and secure trading on the market. The generic and modular system architecture can be applied to arbitrary application domains. The system is scalable and can cope with an increasing number of single markets, participants, and market data due to the possibility to replicate and distribute services and data and herewith to distribute data, system, and network load.