[發(fā)明專利]數(shù)據(jù)空間中異質異構相關數(shù)據(jù)集合挖掘方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410090732.4
• 申請日: 2014-03-12
• 公開（公告）號: CN103886049B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發(fā)明（設計）人: 吳揚揚;陳鍛生;劉莉
• 申請（專利權）人: 華僑大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 泉州市文華專利代理有限公司35205
• 代理人: 陳智海

1.一種數(shù)據(jù)空間中異質異構相關數(shù)據(jù)集合挖掘方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟10、根據(jù)用戶活動日志文件，分別計算兩個活動窗口的相關度，再根據(jù)相關度計算出兩個活動對象之間的相關值，并將活動對象之間相關值大于第一閾值的活動對象關系保存在活動相關性分析文件中；

步驟20、根據(jù)活動相關性分析文件中的對象關系構造數(shù)據(jù)關聯(lián)圖G；

步驟30、根據(jù)數(shù)據(jù)關聯(lián)圖構造隱對象圖G^S；

步驟40、當隱對象所代表的數(shù)據(jù)對象集的相關值滿足限定的條件時，根據(jù)所述隱對象圖G^S構造一個新的隱對象圖G^s'；

步驟50、輸出新隱對象圖G^s'中的隱對象所代表的相關數(shù)據(jù)對象集合。

2.根據(jù)權利要求1所述的數(shù)據(jù)空間中異質異構相關數(shù)據(jù)集合挖掘方法，其特征在于：所述步驟10中相關度包括：活動窗口的標題語義相關度、內容交互相關度、窗口切換相關度及活動時間相關度，所述活動對象關系為兩個活動對象及其相關值。

3.根據(jù)權利要求1所述的數(shù)據(jù)空間中異質異構相關數(shù)據(jù)集合挖掘方法，其特征在于：所述步驟20進一步具體為：

步驟21、對于結構化和半結構化數(shù)據(jù)對象，根據(jù)其內部結構建立連接相應節(jié)點的邊，并賦予權重；

步驟22、依次讀取活動相關性分析文件中所保存的活動對象關系，建立連接相應節(jié)點的邊，并將該對象之間的相關值作為邊權重。

4.根據(jù)權利要求1所述的數(shù)據(jù)空間中異質異構相關數(shù)據(jù)集合挖掘方法，其特征在于：所述步驟30進一步具體為：

步驟31、創(chuàng)建隱對象：以數(shù)據(jù)對象為節(jié)點，對于數(shù)據(jù)關聯(lián)圖G的每一個節(jié)點v_p，在與其相關值大于第二閾值并且不屬于其他隱對象的節(jié)點中找出相關值最大的節(jié)點v_q，創(chuàng)建一個隱對象表示{v_p,v_q}；

步驟32、建立連接隱對象的邊：對于G^S中任意兩個不同的隱對象s_i和s_j，根據(jù)它們所代表的數(shù)據(jù)對象之間的相關度，計算隱對象s_i和s_j之間的相關值，若s_i和s_j之間的相關值大于0，則建立連接節(jié)點s_i和s_j的邊；否則不建立。

5.根據(jù)權利要求1所述的數(shù)據(jù)空間中異質異構相關數(shù)據(jù)集合挖掘方法，其特征在于：所述步驟40進一步具體為：

步驟41、創(chuàng)建G^s'的隱對象：對于隱對象圖G^S中的每一個隱對象s_p，在與其相關值大于第三閾值并且不屬于G^s'的隱對象的其他隱對象中找出相關值最大的隱對象s_q，在G^s'中創(chuàng)建一個隱對象代表s_p和s_p所代表的所有數(shù)據(jù)對象。

步驟42、建立連接G^s'的隱對象的邊：對于G^S'中任意兩個不同的隱對象s'_i和s'_j，根據(jù)它們所代表的數(shù)據(jù)對象之間的相關度，計算隱對象s'_i和s'_j之間的相關值，若s'_i和s'_j之間的相關值大于0，則建立連接節(jié)點s_i和s_j的邊，否則不建立。

6.根據(jù)權利要求1所述的數(shù)據(jù)空間中異質異構相關數(shù)據(jù)集合挖掘方法，其特征在于：所述相關數(shù)據(jù)對象集合為相關的異質異構數(shù)據(jù)集合。

7.根據(jù)權利要求1、2、3、4或5所述的數(shù)據(jù)空間中異質異構相關數(shù)據(jù)集合挖掘方法，其特征在于：所述數(shù)據(jù)對象包括結構化數(shù)據(jù)對象、半結構化數(shù)據(jù)對象及無結構數(shù)據(jù)對象。