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公开(公告)号：CN106033472B
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201510126268.4
申请日：2015-03-20
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28 , G06Q30/02
Abstract: 本发明公开了一种挖掘物品信息的方法及装置，属于计算机及通信领域。所述方法包括：从第一数据库中获取发生修改的第一转移记录以及从第二数据库中获取所述第一转移记录对应的第二转移记录，所述第二数据库是所述第一数据库修改前的数据库；获取所述第一转移记录中包括的各物品和所述第二转移记录中包括的各物品；根据获取的每个物品的第一事务加权效用值，所述第一转移记录和所述第二转移记录，计算所述每个物品的第二事务加权效用值，物品的第一事务加权效用值是根据所述第二数据库计算得到的；从所述每个物品中选择第二事务加权效用值满足预设条件的物品的物品信息。本发明能够提高基于数据库发生修改操作环境下的挖掘物品信息的效率。
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公开(公告)号：CN106033424B
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201510106336.0
申请日：2015-03-11
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/2455 , G06F9/46
Abstract: 本发明公开了一种数据挖掘方法和装置，属于数据挖掘领域。方法包括：扫描事务数据库，得到多个事务以及至少一个项目；获取多个候选项集；对于每个候选项集，根据候选项集中每个项目的权重以及包括候选项集的指定事务的数目，计算候选项集的加权支持度；根据每个指定事务的发生时间，计算候选项集的时效值；判断候选项集的时效值是否大于第一阈值，以及加权支持度是否大于第二阈值；当时效值大于第一阈值且加权支持度大于第二阈值时，将候选项集确定为近期高权重频繁项集。本发明考虑到项集的时效性因素，降低了出现干扰的可能性，且挖掘出的近期高权重频繁项集中的项目之间的关联规则可以准确体现近期的关联规则，提高了准确性和实用性。
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公开(公告)号：CN106033472A
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201510126268.4
申请日：2015-03-20
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种挖掘物品信息的方法及装置，属于计算机及通信领域。所述方法包括：从第一数据库中获取发生修改的第一转移记录以及从第二数据库中获取所述第一转移记录对应的第二转移记录，所述第二数据库是所述第一数据库修改前的数据库；获取所述第一转移记录中包括的各物品和所述第二转移记录中包括的各物品；根据获取的每个物品的第一事务加权效用值，所述第一转移记录和所述第二转移记录，计算所述每个物品的第二事务加权效用值，物品的第一事务加权效用值是根据所述第二数据库计算得到的；从所述每个物品中选择第二事务加权效用值满足预设条件的物品信息。本发明能够提高基于数据库发生修改操作环境下的挖掘物品信息的效率。
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公开(公告)号：CN106033424A
公开(公告)日：2016-10-19
申请号：CN201510106336.0
申请日：2015-03-11
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 深圳市腾讯计算机系统有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种数据挖掘方法和装置，属于数据挖掘领域。方法包括：扫描事务数据库，得到多个事务以及至少一个项目；获取多个候选项集；对于每个候选项集，根据候选项集中每个项目的权重以及包括候选项集的指定事务的数目，计算候选项集的加权支持度；根据每个指定事务的发生时间，计算候选项集的时效值；判断候选项集的时效值是否大于第一阈值，以及加权支持度是否大于第二阈值；当时效值大于第一阈值且加权支持度大于第二阈值时，将候选项集确定为近期高权重频繁项集。本发明考虑到项集的时效性因素，降低了出现干扰的可能性，且挖掘出的近期高权重频繁项集中的项目之间的关联规则可以准确体现近期的关联规则，提高了准确性和实用性。
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公开(公告)号：CN107870913B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN201610847309.3
申请日：2016-09-23
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明实施例提供一种有效时间的高期望权重项集挖掘方法、装置及处理设备，该方法包括：确定待处理项集所对应的至少一个目标事务；确定所述待处理项集在不确定数据库中的时间有效值；确定所述待处理项集的期望支持度；将所述待处理项集的期望支持度，和所述待处理项集的项集权重值相乘，确定所述待处理项集的期望权重支持度；如果所述待处理项集在不确定数据库中的时间有效值不小于，预定义的最低时间有效阈值，且所述待处理项集的期望权重支持度，不小于，预定义的最低期望权重阈值和不确定数据库中事务总数的乘积，则确定所述待处理项集为有效时间的高期望权重项集。本发明实施例实现了不确定数据库中有效时间的高期望权重项集的挖掘。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107870956B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201610866557.2
申请日：2016-09-28
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F16/2458 , G06Q30/06
Abstract: 本发明实施例提供一种高效用项集挖掘方法、装置及数据处理设备，该方法包括：确定事务数据库中各项集对应的项集效用值；根据预定义的最低效用阈值表，确定各项集对应的项集最低效用阈值；预定义的最低效用阈值表记录有各数据项对应的最低效用阈值，一个项集对应的项集最低效用阈值表示的是，该项集包含的数据项所对应的最低效用阈值中的最小最低效用阈值。将各项集的项集效用值与对应的项集最低效用阈值进行比对，根据比对结果确定高效用项集，其中，高效用项集的项集效用值不小于对应的项集最低效用阈值。本发明实施例提高了高效用项集挖掘的准确性。
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公开(公告)号：CN107870939B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201610856770.5
申请日：2016-09-27
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本申请公开了一种模式挖掘方法及装置，针对获取的候选模式集合，计算其在各事务中的效用值，对于效用值小于设定的效用阀值的事务进行删除，该部分事务的模式效用值过小，删除后可以减少挖掘计算时间，并根据删除后剩余的目标事务的时间属性，确定候选模式的周期值，在该周期值小于等于设定的周期阀值时，将候选模式确定为挖掘结果，保证了挖掘得到的模式的效用值在时间上分布均匀，更加便于精确决策。
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公开(公告)号：CN110367989A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910701432.8
申请日：2019-07-31
Applicant: 深圳职业技术学院 , 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种用于外骨骼足底压力采集的传感器结构，包括第一仿生绝缘薄膜、第二仿生绝缘薄膜、设置于所述第一仿生绝缘薄膜和第二仿生绝缘薄膜之间的若干压力采集单元、与所述若干压力采集单元连接的信号放大器。本发明用于外骨骼足底压力采集的传感器结构巧妙的将人体工程学、仿生学、结构学相融合，将多个压力采集单元按照人脚生理学形状布置，与外骨骼结构有机的结合起来，由于压力采集点较多，可以采集更多的足底压力，形成有效的足底压力分布云图，为外骨骼控制系统预判用户行动意图提供有效依据，可有效减少外骨骼上的其他传感器数量，降低产品成本，提高控制系统可靠性。
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公开(公告)号：CN108009180A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201610969804.1
申请日：2016-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院 , 腾讯科技(深圳)有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30
Abstract: 本发明实施例提供的高质量模式项集挖掘方法包括：确定待处理项集在事务数据库中的支持度以及所述待处理项集的权重占有度；若所述待处理项集在事物数据库中的支持度不小于预定的最低支持度阈值与所述事务数据库中总事务数量的乘积，且所述待处理项集的权重占有度不小于预定的最小权重占有阈值，则确定所述待处理项集为高质量模式项集。本发明实施例可实现数据项相关的高质量模式项集的挖掘，提升高质量模式项集的挖掘结果的精准性。
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公开(公告)号：CN107870939A
公开(公告)日：2018-04-03
申请号：CN201610856770.5
申请日：2016-09-27
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30539
Abstract: 本申请公开了一种模式挖掘方法及装置，针对获取的候选模式集合，计算其在各事务中的效用值，对于效用值小于设定的效用阀值的事务进行删除，该部分事务的模式效用值过小，删除后可以减少挖掘计算时间，并根据删除后剩余的目标事务的时间属性，确定候选模式的周期值，在该周期值小于等于设定的周期阀值时，将候选模式确定为挖掘结果，保证了挖掘得到的模式的效用值在时间上分布均匀，更加便于精确决策。
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