基于概率衰减窗口模型的不确定数据流频繁模式挖掘

考虑到不确定数据流的不确定性,设计了一种新的概率频繁模式树PFP-tree和基于该树的概率频繁模式挖掘方法PFP-growth.PFP-growth使用事务性不确定数据流及概率衰减窗口模型,通过计算各概率数据项的期望支持度以发现概率频繁模式,其主要特点有:考虑到窗口内不同时间到达数据项的贡献度不同,采用概率衰减窗口模型计算期望支持度,以提高模式挖掘准确度;设置数据项索引表和事务索引表,以加快频繁模式树检索速度;通过剪枝删除不可能成为频繁模式的结点,以降低模式树的存储及检索开销;对每个结点都设立一个事务概率信息链表,以支持数据项在不同事务中具有不同概率的情形.实验结果表明,PFP-growth在保证挖掘模式准确度的前提下,在处理时间和内存空间等方面都具有较好的性能.     

支持工程合作设计事务的扩充分层封锁机制

简单读/写锁模型对工程合作设计事务支持较弱。该文结合工程数据库的层次性,提出了基于2PL的扩充分层封锁机制,能够较好地支持工程合作设计事务的进行和提高事务的并发度。     

主题方面共享的领域主题层次模型

层次主题模型是构建主题层次的重要工具. 现有的层次主题模型大多通过在主题模型中引入nCRP构造方法, 为文档主题提供树形结构的先验分布, 但无法生成具有明确领域涵义的主题层次结构, 即领域主题层次. 同时, 领域主题不仅存在层次关系, 而且不同父主题下的子主题之间还存在子领域方面共享的关联关系, 在现有主题关系研究中没有合适的模型来生成这种领域主题层次. 为了从领域文本中自动、有效地挖掘出领域主题的层次关系和关联关系, 在4个方面进行创新研究. 首先, 通过主题共享机制改进nCRP构造方法, 提出nCRP+层次构造方法, 为主题模型中的主题提供具有分层主题方面共享的树形先验分布; 其次, 结合nCRP+和HDP模型构建重分层的Dirichlet过程, 提出rHDP (reallocated hierarchical Dirichlet processes)层次主题模型; 第三, 结合领域分类信息、词语语义和主题词的领域代表性, 定义领域知识, 包括基于投票机制的领域隶属度、词语与领域主题的语义相关度和层次化的主题-词语贡献度; 最后, 通过领域知识改进rHDP主题模型中领域主题和主题词的分配过程, 提出结合领域知识的层次主题模型rHDP_DK (rHDP with domain knowledge), 并改进采样过程. 实验结果表明, 基于nCRP+的层次主题模型在评价指标方面均优于基于nCRP的层次主题模型(hLDA, nHDP)和神经主题模型(TSNTM); 通过rHDP_DK模型生成的主题层次结构具有领域主题层次清晰、关联子主题的主题词领域差异明确的特点. 此外, 该模型将为领域主题层次提供一个通用的自动挖掘框架.