农村社会保障体系数据流关联规则挖掘

针对我国农村社会保障体系数据流存在的隐含信息,对该体系数据流关联规则挖掘已成为研究的热点。鉴于此,提出农村社会保障体系数据流产生关联规则的几个步骤及相应的实现方法,包括在数据流采样中的置换方法,以及在频繁集生成中的MFI—TCQ方法,介绍关联规则树的产生并举例进行说明。     

基于约束的最大频繁项集挖掘算法

为了解决目前带约束的频繁项集挖掘算法在具有长模式的密集型数据库中挖掘的不足,提出了一种快速的基于约束的最大频繁项集挖掘算法。该算法在特定约束条件的基础上运用了深度优先策略和有效的剪枝方法快速挖掘最大频繁项集。实验结果表明了该算法是快速有效的。     

基于矩阵的增量式关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一。针对数据库数据增加的同时最小支持度发生改变的关联规则更新维护问题,提出了一种基于矩阵的增量式关联规则挖掘算法IUBM。该算法采用简单的数组和位运算,在执行关联规则的更新时,既不用多次扫描数据库,也不产生庞大的候选项集。实例表明,该算法的时间复杂度和空间复杂度大大降低。     

近似到达时间约束下的语义轨迹频繁模式挖掘

随着GPS定位技术的不断发展与智能移动设备的普及,轨迹数据的获取变得越来越容易,同时,轨迹数据相关应用的需求也逐渐增多.在轨迹数据上加入语义信息,可以得到体积较小、质量较高、能够更好地反映用户行为的语义轨迹,在其上实现旅游线路推荐、路线预测、用户生活模式挖掘、朋友推荐等应用,可以更好地满足用户需求.挖掘语义轨迹的频繁模式是实现这些应用的技术基础,而在很多情况下,用户对语义轨迹频繁模式常存在到达时间方面的需求,比如按特定时间游玩热门景点的同时需要按时到达车站候车.现有的语义轨迹模式挖掘方法大多没有考虑到达时间的约束,挖掘出的频繁模式缺少到达时间信息;少数方法考虑了精确的到达时间,但因为约束太强会导致无法挖掘到频繁的模式.因此,首次对近似到达时间约束下的语义轨迹频繁模式（approximate arrival-time constrained frequent pattern,简称AAFP）挖掘方法进行了研究,并给出了其形式化定义;通过时间轴划分提出了挖掘AAFP的基线算法,并通过建立索引AAP-tree提出了改进后的高效、灵活的AAFP挖掘算法;之后提出了信息熵增量公式,并给出了时间轴划分及AAP-tree的高效维护方法;最后在真实数据集上进行实验,验证了方法的有效性及高效性.     

大规模语料中频繁模式增量发现算法

提出一种适用于大规模语料的频繁模式增量发现算法。统计局部区域提取的字符串频度,对局部相对低频字符串进行剪枝。利用多模式串匹配算法,统计剪枝后局部相对高频字符串在整个语料中的频度,得到频度大于阈值的频繁模式。实验结果表明,该算法具有较低的空间复杂度和时间复杂度,内存消耗为基于后缀数组的频繁模式发现算法的20%左右。     

基于半结构化数据模型的频繁模式挖掘研究

为了有效快速地得到频繁模式,通过公共路径舍弃中间重新构造模式树的步骤,充分利用层次结构和深度优先遍历,提出了直接从待挖掘原始半结构化数据中挖掘频繁模式的算法。     

界标窗口中数据流频繁模式挖掘算法研究

数据流的流量太大会无法被整个存储,或被多次扫描。为此,在研究已有挖掘算法的基础上,提出一种界标窗口中数据流频繁模式挖掘算法DSMFP_LW。利用扩展前缀模式树存储全局临界频繁模式,实现单遍扫描数据流和数据增量更新。实验结果表明,与Lossy Counting算法相比,DSMFP_LW算法具有更好的时空效率。     

新形势下煤矿企业外包工程安全管控模式研究

针对煤矿企业外包工程安全生产问题严重、事故多发的特点,通过对新的煤矿企业外包工程的安全管控模式研究,分析煤矿安全监管、技术和装备水平、安全培训等存在的问题,提出了实施煤矿外包工程队准入制度,创新外包安全管控模式,找到对外包工程安全状况进行管理的行之有效的办法。     

高频次微小地震下顺倾软硬互层边坡动力稳定性研究

三峡库区(TGR)自蓄水以来微震活动加剧、强度增大,频发微震会对库区边坡产生一定影响.采用振动台模型试验和UDEC数值模拟方法,对库区顺倾软硬互层边坡在不断微、小地震作用下的破坏失稳演化过程及动力稳定性进行了研究.研究成果如下:在不断地震作用后,边坡自振频率下降、阻尼比上升,自振频率下降的速度随加载次数和加载幅值的增加而增大;在不同加载阶段,边坡坡面PGA放大系数不断降低,动力响应呈现减弱趋势;弱层成为顺倾软硬互层边坡变形破坏的优势区域;边坡的破坏失稳演化过程为分段式的滑移破坏过程,上部软、硬层滑落后,剩余滑体沿着由上部弱层剪切裂缝、中部硬层次级节理拉裂缝和下部弱层剪切裂缝贯通形成的滑移面滑移破坏;UDEC数值模拟表明顺倾软硬互层边坡的累积永久位移随微震作用次数的增加而增加,稳定性系数则呈现递减趋势.研究成果对库区滑坡形成机制的认识和减灾、防灾有一定的价值.     

基于FP-Tree的共享前缀频繁项集挖掘算法

在数据挖掘中发现关联规则是一个基本问题,而发现频繁项集是关联规则挖掘中最基本、最重要的问题。提出了基于FP-Tree的共享前缀频繁项集挖掘算法－FP-SPMA算法。构造FP-Tree来压缩事务数据库,通过共享前缀和前瞻剪枝快速减小候选项集,无需递归构造条件模式树,算法性能有明显的提高。