公开(公告)号：CN115470262A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211048967.8

申请日：2022-08-30

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 徐国涛 ,  陈家辉 ,  彭翠薇 ,  刘煜 ,  万世成 ,  程芳炫

IPC: G06F16/2458 ,  G06N7/02 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明公开了一种基于模糊列表缓冲区的高模糊效用项集挖掘方法、系统及计算机可读存储介质，方法包括：S1：初始化数据挖掘运行参数；S2：扫描事务数据库D并根据隶属度函数R计算单一项的模糊效用上界FUUB，并创建初始化列表I*；S3：将模糊效用上界值不小于最小阈值minUtil的单一模糊项存入初始化列表I*，并按照模糊效用上界值升序排序；S4：再次扫描数据库D，构建评估模糊效用共现结构EFuCS、模糊列表缓冲区FLBuf及其辅助的概要列表SL；S5：调用递归搜索子程序Search，传入参数；S6：输出模糊效用不低于最小阈值的所有高模糊效用项集HFUIs，完成数据挖掘。本发明降低高模糊效用项集挖掘算法运行时间、降低了内存消耗。

公开(公告)号：CN114219574B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202111556654.9

申请日：2021-12-17

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 叶臻强 ,  陈家辉 ,  万世成 ,  郭炜彬 ,  黎梓洋 ,  梁梓恩

IPC: G06Q30/0601 ,  G06F16/2458

Abstract: 本发明公开了一种基于加权频繁序列的商品组合挖掘方法，涉及大数据挖掘的技术领域，获取基于时间的商品交易的订单信息，组成商品数据集，根据商品的收益情况为每个商品赋予不同的权值，并依据商品权值大小，对多元项中包含的商品进行排序之后对商品进行加权频繁序列的挖掘；根据向下闭包特性，深度挖掘商品数据集中具有高收益和高频次的商品组合方式；根据先验性原理，从商品数据集中剔除不是加权频繁序列商品，减少候选组合方式的产生，提高挖掘效率。本发明在保证挖掘准确性的前提下拥有更高的挖掘效率，为商家提供更好的营销思路。

公开(公告)号：CN116781414A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310984247.0

申请日：2023-08-07

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 陈少涛 ,  陈家辉 ,  彭翠薇 ,  邓洁莹 ,  江怀恩 ,  万世成

IPC: H04L9/40 ,  H04L43/0876 ,  H04L43/022

Abstract: 本发明公开了一种网络异常行为检测方法及系统，该方法包括：获取网络流量数据并进行筛选预处理，得到预处理后的数据；将所述预处理后的数据进行模式转换，得到序列模式数据；根据所述序列模式数据构建序列数据集；基于加权频繁模式挖掘方法，对所述序列数据集进行分析，生成处理后的数据；将所述处理后的数据转换成对应的网络流量事件。该系统包括：预处理模块、模式转换模块、数据集构建模块、数据挖掘模块和应用转换模块。通过使用本发明，能够减少数据挖掘所需要的时间，进而提高检测效率。本发明可广泛应用于数据检测领域。

公开(公告)号：CN114219574A

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202111556654.9

申请日：2021-12-17

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 叶臻强 ,  陈家辉 ,  万世成 ,  郭炜彬 ,  黎梓洋 ,  梁梓恩

IPC: G06Q30/06 ,  G06F16/2458

Abstract: 本发明公开了一种基于加权频繁序列的商品组合挖掘方法，涉及大数据挖掘的技术领域，获取基于时间的商品交易的订单信息，组成商品数据集，根据商品的收益情况为每个商品赋予不同的权值，并依据商品权值大小，对多元项中包含的商品进行排序之后对商品进行加权频繁序列的挖掘；根据向下闭包特性，深度挖掘商品数据集中具有高收益和高频次的商品组合方式；根据先验性原理，从商品数据集中剔除不是加权频繁序列商品，减少候选组合方式的产生，提高挖掘效率。本发明在保证挖掘准确性的前提下拥有更高的挖掘效率，为商家提供更好的营销思路。