[發明專利]一種動態時序數據的關聯規則挖掘方法及裝置

在審

• 申請號: 202011138075.8
• 申請日: 2020-10-22
• 公開（公告）號: CN112131285A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發明（設計）人: 郭成;李勝男;王加富;段軍鵬
• 申請（專利權）人: 云南電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F16/2455
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理事務所(普通合伙) 11363
• 代理人: 逯長明;許偉群

本申請提供一種動態時序數據的關聯規則挖掘方法及裝置，包括：獲取指標對應的動態時序數據，對動態時序數據進行預處理得到待挖掘數據；根據指標構建指標網絡；根據指標網絡及待挖掘數據計算指標的支持度及置信度；根據支持度及置信度的計算結果判斷指標是否存在關聯，將存在關聯的指標對應的支持度及置信度的計算結果存儲至規則?挖掘矩陣；根據置信度計算kulc度及不平衡度；根據kulc度及不平衡度的計算結果更新規則?挖掘矩陣。本申請提供的動態時序數據的關聯規則挖掘方法，能夠通過構建指標網絡進行挖掘，避免對數據進行區間劃分，實現關聯規則的挖掘，具有挖掘準確、運行迅速以及輸出的關聯規則更具意義的特點。

技術領域

本申請涉及數據挖掘領域，尤其涉及一種動態時序數據的的關聯規則挖掘方法及裝置。

背景技術

從大規模數據中挖掘對象之間的隱含關系被稱為關聯規則挖掘。關聯規則可以從側面揭示事物之間的聯系，常用的關聯挖掘算法均是基于頻繁項集的思想進行挖掘，例如FP-growth算法和Apriori算法等。

FP-growth算法和Apriori算法在開始挖掘時，需要對數據進行轉換，即對數據進行離散處理，具體的，將包括連續數據的數據集進行區間劃分。

在實際應用中，區間劃分的不同，往往會導致挖掘結果的不同。例如，等寬區間劃分會存在因區間寬度不同而影響挖掘結果的問題，區間寬度過小，則可能導致難以挖掘出頻繁項，區間寬度過大，則可能導致挖掘結果偏差較大。等頻區間劃分則可能導致兩個相同的數值被分進了不同的區間，對挖掘結果的準確性有影響。

發明內容

本申請提供一種動態時序數據的關聯規則挖掘方法及裝置，以解決傳統關聯規則挖掘方法區間劃分對挖掘結果準確性有影響的問題。

一方面，本申請提供一種動態時序數據的關聯規則挖掘方法，包括：

獲取指標對應的動態時序數據，對所述動態時序數據進行預處理得到待挖掘數據；

根據所述指標構建指標網絡；

根據所述指標網絡及所述待挖掘數據計算所述指標的支持度及置信度；

根據支持度及置信度的計算結果判斷所述指標是否存在關聯，將存在關聯的指標對應的支持度及置信度的計算結果存儲至規則-挖掘矩陣；

根據所述置信度計算kulc度及不平衡度；

根據所述kulc度及所述不平衡度的計算結果更新所述規則-挖掘矩陣。

可選的，根據所述支持度及所述置信度的計算結果判斷所述指標是否存在關聯的步驟包括：將支持度計算結果與支持度閾值進行對比，將置信度計算結果與置信度閾值進行對比，如果支持度計算結果滿足支持度閾值且置信度計算結果滿足置信度閾值，則所述指標存在關聯，如果支持度計算結果不滿足支持度閾值和/或置信度計算結果不滿足置信度閾值，則所述指標不存在關聯。

可選的，根據所述kulc度及所述不平衡度的計算結果更新所述規則-挖掘矩陣的步驟包括：將kulc度計算結果與kulc度閾值進行對比，將不平衡度計算結果與不平衡度閾值進行對比，如果kulc度計算結果不滿足kulc度閾值和/或不平衡度計算結果不滿足不平衡度閾值，則將kulc度對應的支持度及置信度的計算結果從規則-挖掘矩陣中刪除。

可選的，所述挖掘方法限制最大頻繁項階數為2階。

可選的，所述支持度計算公式為：

S(A,B)＝s(+A+B)+s(+A-B)+s(-A+B)+s(-A-B)+s(*A*B)；

其中，S(A,B)表示指標A及指標B的支持度，+A、-A、+B、-B、*A、*B表示經過預處理的待挖掘數據。

可選的，所述置信度計算公式為：