公开(公告)号：CN119739901A

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202411794450.2

申请日：2024-12-09

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 包旭光 ,  耿泽政

IPC: G06F16/901 ,  G06F16/26

Abstract: 该方法引入图方法，即通过图的构建在图中挖掘出频繁环模式，从而更加方便快速的挖掘出数据集中的频繁环模式。考虑到轨迹数据具有空间和时间属性，这使得挖掘工作相对较为繁琐和复杂。因此，我们选择将轨迹数据转换为事务型数据，以便更有效地进行挖掘。为了避免在挖掘过程中出现大量冗余模式的情况，我们提出了两个算法来实现对图结构的构造和图中环的挖掘。这些策略能够有效地过滤掉那些无法生成环同位模式的模式。由于环模式具备循环的特性，因此在最终的结果集中，我们对模式进行了筛选操作，以确保结果的准确性。所挖掘的环同位模式可以利用在旅游推荐，生物链，大气循环等方面。另外，为了验证挖掘结果的准确性，我们还创建了首个专门用于环同位模式挖掘的合成数据集。

公开(公告)号：CN118245975A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410338914.2

申请日：2024-03-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 包旭光 ,  耿泽政

IPC: G06F18/26 ,  G06F18/241

Abstract: 该方法采用逐阶合并的策略，即通过逐渐合并低阶模式以生成更高阶的模式，从而能够从轨迹数据中挖掘出所有频繁的环同位模式。考虑到轨迹数据具有空间和时间属性，这使得挖掘工作相对较为繁琐和复杂。因此，我们选择将轨迹数据转换为事务型数据，以便更有效地进行挖掘。为了在挖掘过程中减少冗余模式的出现，我们提出了三个剪枝策略，即二阶线性模式剪枝、候选线性模式剪枝和候选环模式剪枝策略。这些策略能够有效地过滤掉那些无法生成环同位模式的模式。由于环模式具备循环的特性，因此在最终的结果集中，我们对模式进行了筛选操作，以确保结果的准确性。所挖掘的环同位模式可以利用在旅游推荐，生物链，大气循环等方面。另外，为了验证挖掘结果的准确性，我们还创建了首个专门用于环同位模式挖掘的合成数据集。