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1.
为了提高电力系统中故障预测效率及便捷性,提出一种基于FP-Growth算法的电力系统故障预测方法,无需先验知识及人工标注,便可从海量历史日志数据中快速提取出故障信息模式,并基于实时日志数据对未来可能发送的系统故障进行预测。该方法首先根据电力系统不同类型的日志特征对原始数据进行预处理,然后基于FP-Growth算法挖掘日志中与故障事件相关的关联规则,并使用关联规则进行故障匹配,从而达到预测效果。算法经过真实电力系统日志数据集测试,结果表明该故障预测方法平均准确率为89.5%,平均召回率为79.8%,且执行效率较高,节省了业务人员50%以上的时间。 相似文献
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金可仲 《温州大学学报(社会科学版)》2008,(1):56-60
日志是计算机取证、入侵检测分析的重要数据来源,运用关联规则挖掘算法对日志进行分析是获取日志中所蕴含有用信息的重要方法,针对基于置信度-支持度框架的常用关联规则挖掘算法在日志分析中存在的不足,引入日志关键属性的概念,提出了基于关键属性约束的关联规则挖掘算法。实验结果表明,该算法能有效阻止无趣规则的产生,提高挖掘结果的有效性。 相似文献
3.
介绍了Web日志挖掘的模型,分析了使用关联规则挖掘Web日志时遇到的规则数量大且存在冗余等问题,提出了基于频繁闭项集的挖掘办法来减少规则数量．同时引入最小关联规则的概念,从而避免了冗余规则的产生．最后用实验验证了算法的有效性,并以周口师范学院校园网为例,对该网站日志数据进行分析,得到了有价值的规则,并对该网站提出了相应的建议和意见． 相似文献
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在Web日志挖掘的基础上,构建挖掘系统模型,采用模糊聚类方法对采集的日志数据进行聚类,得到用户的访问模式,从而指导校园网网站管理人员改善Web站点结构,提高用户查找信息的准确率和效率。 相似文献
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将形式概念分析技术应用于Web使用日志文件的挖掘,提出基于多值属性形式上下文,利用频繁闭项集挖掘Web使用日志生成关联规则的增量挖掘算法。与经典挖掘方法比较,减少了对Web使用日志的扫描次数,提高了挖掘效率,同时还可以进行增量挖掘,满足了实时页面推荐的需要。 相似文献
6.
针对传统关联规则 Apriori 算法难以适应大数据的问题,为提高可信计算平台日志数据分析效率, 提出了一种基于Hadoop的可信计算平台日志分析模型。构建了日志分析模型总体框架,对非结构化原始日志数据进行垂直划分,采用分布式文件存储系统,结合MapReduce编程模式给出一种分布式Apriori并行垂直算法。通过日志挖掘建立用户行为关联规则库,并采用规则匹配实现对用户异常行为的检测。理论分析和实验数据证明,该模型在大数据环境下能够有效提高日志分析效率。 相似文献
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介绍电子商务和Web数据挖掘的概念,并介绍Web使用挖掘中应用最多的技术——Web日志挖掘.重点阐述了日志挖掘算法——关联规则的有关知识,以及改进的频繁项目集生成算法Apriori和强关联规则生成算法,并结合实例进行了分析研究. 相似文献
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陈翠娟 《安阳师范学院学报》2021,(2):28-31
计算机软件蕴含大量工作信息,有效挖掘软件数据信息之间的内在关联是信息时代对软件应用的潜在要求。针对经典Apriori算法挖掘数据效率低、复杂度高的问题,提出一种改进Apriori算法用于挖掘计算机软件数据的关联规则。为计算机软件算法设置双重支持度阈值,即频繁项集与非频繁项集支持度阈值,快速获得强关联的频繁项集;在此基础上基于映射规则重构事务数据库,压缩数据库规模,减少算法的剪枝操作,降低计算机软件数据关联规则挖掘复杂度。以人力资源类计算机软件数据为例展开关联分析测试,结果显示,该算法挖掘的关联信息与人力资源实际管理情况一致,相比经典Apriori算法其效率有所提升。 相似文献
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马敏飞 《宁波广播电视大学学报》2008,6(1):120-124
对Web日志数据的预处理是Web日志挖掘的基础和关键。论文分析了Web日志挖掘处理的基本过程,分析讨论了Web日志挖掘中的数据预处理技术及其过程。 相似文献
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在Web数据挖掘研究领域中,数据预处理在Web日志挖掘中起着至关重要的作用,在介绍了数据挖掘的概念、分类和结构体系的基础上,阐述了对网站大量Web日志数据进行预处理所采用的算法和处理过程,即先将已知IP地址与物理地址的对应关系保存在HashMap中,然后综合运用折半与顺序查找算法,可以显著减少查找次数,提高查询效率. 相似文献
11.
针对计划性的定期维修造成的设备停工与维修损耗,应用数据挖掘中的序列挖掘技术对大量历史维修数据进行分析,挖掘潜在的维修与异常频繁序列,将挖掘引擎嵌入到已有的设备信息管理系统中,进行预维修预测,实现预维修,从而减少设备的定期维修损耗并节约停工成本. 相似文献
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程淑玉 《宜宾师范高等专科学校学报》2013,(6):82-85
个性化推荐系统被越来越多地应用到各类网站中,以解决信息增长带来的信息迷失和信息过栽问题,而协同过滤算法是个性化推荐系统的重要算法之一,但是传统的协同过滤算法存在数据稀疏、冷启动等问题,为了解决这些问题,在综合WEB日志挖掘和聚类两个因素基础上,提出基于WEB日志和聚类的协同过滤算法,并将该算法与传统的协同过滤算法进行分析比较,验证了该算法能够提高推荐的精确度和实时性． 相似文献
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关联规则是数据挖掘中一个非常重要的任务,有许多针对于关联规则的挖掘算法,然而需要提高算法的有效性来处理现实世界中的数据集。基于聚类的关联规则挖掘算法法通过扫描数据库创建聚类表,将收集的事务记录放入聚类表中,通过局部聚类表的约束来产生频繁项集,不仅可以剪枝候选项集,降低数据扫描的时间,而且确保挖掘结果集的正确性。实验结果表明,基于聚类的关联规则挖掘算法比Apfiori算法有更高的执行效率。 相似文献
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Querying XML data is a computationally expensive process due to the complex nature of both the XML data and the XML queries. In this paper we propose an approach to expedite XML query processing by caching the results of frequent queries. We discover frequent query patterns from user-issued queries using an efficient bottom-up mining approach called VBUXMiner. VBUXMiner consists of two main steps. First, all queries are merged into a summary structure named ＂compressed global tree guide＂ （CGTG）. Second, a bottom-up traversal scheme based on the CGTG is employed to generate frequent query patterns. We use the frequent query patterns in a cache mechanism to improve the XML query performance. Experimental results show that our proposed mining approach outperforms the previous mining algorithms for XML queries, such as XQPMinerTID and FastXMiner, and that by caching the results of frequent query patterns, XML query performance can be dramatically improved. 相似文献
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In the daily life, people often repeat regular routes in certain periods. In this paper, a mining system is developed to find the continuous route patterns of personal past trips. In order to count the diversity of personal moving status, the mining system employs the adaptive GPS data recording and five data filters to guarantee the clean trips data. The mining system uses a client/server architecture to protect personal privacy and to reduce the computational load. The server conducts the main mining procedure but with insufficient information to recover real personal routes. In order to improve the scalability of sequential pattern mining, a novel pattern mining algorithm, continuous route pattern mining （CRPM）, is proposed. This algorithm can tolerate the different disturbances in real routes and extract the frequent patterns. Experimental results based on nine persons＇ trips show that CRPM can extract more than two times longer route patterns than the traditional route pattern mining algorithms. 相似文献
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电力系统数据具有数据种类混杂、数据质量差、要求高、实时性等特点。在数据挖掘的诸多方法中,粗糙集理论对于处理复杂系统有明显的优势,研究粗糙集在电力系统数据挖掘中的应用,可以更加充分地利用电力系统数据,揭示数据背后蕴含的原理、规则,为解决电力系统中的许多问题找到更加合理的方法。主要介绍了粗糙集理论和电力系统数据挖掘的特点,论述了粗糙集在电力系统数据挖掘中的应用。 相似文献
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秦文胜 《广东轻工职业技术学院学报》2008,7(3):9-12
Web日志挖掘是利用数据挖掘技术挖掘和分析网络日志,并获取网站使用过程中的有价值的信息和模式的过程。预处理是Web日志挖掘的第一步,也是非常关键的一步,预处理的结果决定了挖掘的效率和质量。本文主要阐述了预处理的一般过程,并针对目前国内外常用的一些预处理技术进行了探讨和分析。 相似文献
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针对电网发生初始故障后的连锁跳闸现象,提出了一种提高电网安全水平的预防控制策略。结合继电保护的动作特性和连锁跳闸的特点,研究了电网在单一初始故障场景下和不同初始故障场景下的安全水平以及对应的预防控制模型,基于网络拓扑结构和电网运行状态分析得到筛选初始故障的综合指标。借助粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在IEEE14节点系统和IEEE39节点系统中进行仿真,结果表明:所提的预防控制模型能够有效地提高不同初始故障场景下电网的安全性。 相似文献