基于模糊逻辑的SLAM数据关联方法
关联规则数据挖掘
关联规则数据挖掘 学习报告
目录 引言 2 案例 2 关联规则 3 （一）关联规则定义 （二）相关概念 （三）关联规则分类 数据 6 （一）小型数据 （二）大型数据 应用软件7 （一）WEKA （二）IBM SPSS Modeler 数据挖掘12 总结27
一、引言 数据库与互联网技术在日益发展壮大，人们每天可以获得的信息量呈指数级增长。如何从这浩如瀚海的数据中找出我们需要的数据显得尤为重要。数据挖掘又为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 数据挖掘大致分为以下几类：分类（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）、聚类（Clustering）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。 二、案例 "尿布与啤酒"的故事。 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。这不是一个笑话，而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例，并一直为商家所津津乐道。沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，为了能够准确了解顾客在其门店的购买习惯，沃尔玛对其顾客的购物行为进行购物篮分析，想知道顾客经常一起购买的商品有哪些。沃尔玛数据仓库里集中了其各门店的详细原始交易数据。在这些原始交易数据的基础上，沃尔玛利用数据挖掘方法对这些数据进行分析和挖掘。一个意外的发现是："跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！经过大量实际调查和分析，揭示了一个隐藏在"尿布与啤酒"背后的美国人的一种行为模式：在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒。产生这一现象的原因是：美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。 按常规思维，尿布与啤酒风马牛不相及，若不是借助数据挖掘技术对大量交易数据进行挖掘分析，沃尔玛是不可能发现数据内在这一有价值的规律的。
大数据常用的算法
大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。(4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信
最新数据挖掘考试题目——关联分析资料
数据挖掘考试题目——关联分析 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．C4.5 D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 4.Apriori算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 6.Apriori算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 9.Hash tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。
典型关联分析
1.预备知识 1.1.数理统计相关概念 12{,,...,}n X x x x = 12{,,...,}n Y y y y = 11()n k k E X x n ==∑ 2 11()(())n k k D X x E X n ==-∑ 11(,){[(X)][()]}[()][()]n k k k Cov X Y E X E Y E Y x E X y E Y n ==--=-?-∑ ()(,) D X Cov X X = （协方差解释：如果有X ，Y 两个变量，每个时刻的“X 值与其均值之差”乘以“Y 值与其均值之差”得到一个乘积，再对这每时刻的乘积求和并求出均值） （可能成立的：如果一个矩阵的期望是0，则另一矩阵与该矩阵相乘得到的矩阵期望也为0） 1.2.数据标准化（z-score 标准化） 最常见的标准化方法就是Z 标准化,也叫标准差标准化，这种方法给予原始数据的均值（mean ）和标准差（standard deviation ）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，注意，一般来说z-score 不是归一化，而是标准化，归一化只是标准化的一种。其转化函数为： *()/X X μσ=- 其中μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。z-score 标准化方法适用于属性A 的最大值和最小值未知的情况，或有超出取值范围的离群数据的情况。该种标准化方式要求原始数据的分布可以近似为高斯分布，否则效果会变得很糟糕。标准化的公式很简单，步骤如下：求出各变量（指标）的算术平均值（数学期望）x i 和标准差s i ；进行标准化处理：z ij =（x ij －x i ）/s i ，其中：z ij 为标准化后的变量值；x ij 为实际变量值；将逆指标前的正负号对调。标准化后的变量值围绕0上下波动，大于0说明高于平均水平，小于0说明低于平均水平。 1.3.拉格朗日乘数法求条件极值 作为一种优化算法，拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n 个变量和k 个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k ）个变量的无约束优化问题。拉格朗日乘子背后的数学意义是其为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数。如何将一个含有n 个变量和k 个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k ）个变量的无约束优化问题？拉格朗日乘数法从数学意义入手，通过引入拉格朗日乘子建立极值条件，对n 个变量分别求偏导对应了n 个方程，然后加上k 个约束条件（对应k 个拉格朗日乘子）一起构成包含了（n+k ）变量的（n+k ）个方程的方程组问题，这样就能根据求方程组的方法对其进行求解。解决的问题模型为约束优化问题： min/max a function f(x,y,z), where x,y,z are not independent and g(x,y,z)=0.
第五章 数据关联
第五章 数据关联 数据关联是多传感器信息融合的关键技术，应用于航迹起始、集中式目标跟踪和分布式目标跟踪。主要有以下几种： a 、观测与观测、或观测与点迹的关联：用于航迹起始或估计目标位置 b 、观测与航迹关联：用于目标状态的更新 c 、航迹与航迹关联：用于航迹融合，局部航迹形成全局航迹 数据关联的一航过程： 例：有两个实体1A 和2A ，三个测量1Z 、2Z 和3Z ，对测量与实体进行关联 1、建立关联门，确定关联门限：椭圆关联门 2、门限过滤：将测量1Z 过滤掉 3、确定相似性度量方法：几何向量距离 2 ) (j i ij A Z S -= 4、建立关联矩阵 ?? ????=??????27 61 3231 2221S S S S 5、确定关联判定准则：最近邻方法
6、形成关联对 12A Z → 23A Z → 一、关联门与门限：关联门通常有两种，矩形和椭圆形 椭圆门： ()G z z S z z d T ≤--=-)?(?1 2 位置：()()221222 12121222 12122 10 01 y x y x T y y x x y y x x y y x x d σσσσ-+-=??????--????? ?????? ???????--= 位置速度：() () ()()2 2 122 2 1222 122 2 122y x y x y y x x y y x x d σ σ σ σ -+ -+ -+ -= G ：关联门限，可由两种方法获取，一是最大似然法，另一种是2χ分布法。 2 χ分布法 2 d 是M 个独立高斯分布随机变量平方和，它服从自由度为M 的2χ概率分布，给 出漏检率，查2χ分布表得到门限G 二、相似度量方法 距离度量: 欧几里得距离：[] 2 12 ) (Z Y -，向量间的几何距离 加权欧氏距离：[]21 )()(Z Y W Z Y T -- City Block: )(Z Y -,一阶明可夫斯基距离，也称Manhatta 距离 明可夫斯基距离：P P Z Y 1 ) (-，∞≤≤P 1 Mahalanobis 距离：T Z Y R Z Y )()(1---，加权欧氏，权等于协方差逆矩阵 Bhattacharyya 距离： ?? ? ???????? ???? ? ++-?? ????+--z Y z Y z Y T R R R R Z Y R R Z Y 21 1 21 )(ln 21 )()()(81 用得最广泛的是加权欧氏距离 ij ij T ij ij S d γγ1 2 -= 概率度量：
数据挖掘实验报告-关联规则挖掘
数据挖掘实验报告（二）关联规则挖掘 姓名：李圣杰 班级：计算机1304 学号：1311610602
一、实验目的 1. 1.掌握关联规则挖掘的Apriori算法； 2.将Apriori算法用具体的编程语言实现。 二、实验设备 PC一台，dev-c++5.11 三、实验内容 根据下列的Apriori算法进行编程：
四、实验步骤 1.编制程序。 2.调试程序。可采用下面的数据库D作为原始数据调试程序，得到的候选1项集、2项集、3项集分别为C1、C2、C3，得到的频繁1项集、2项集、3项集分别为L1、L2、L3。
代码 #include 关联规则分析报告 2009年7月8日 目录 一前言 (1) 二数据预处理 (1) 三前7710条真实数据分析 (2) 1商品按小类分析 (2) 2商品按中类分析 (4) 3商品按大类分析 (4) 4分析比较 (5) 四后44904条随机数据分析 (5) 1商品按小类分析 (5) 2商品按中类分析 (7) 3商品按大类分析 (8) 4分析比较 (8) 五52614条混合数据分析 (8) 1商品按小类分析 (8) 2商品按中类分析 (11) 3商品按大类分析 (11) 4分析比较 (12) 六总结 (12) 一前言 使用关联规则挖掘算法分析购物清单时，会产生不止“啤酒→尿布”的单一关联规则，而将出现涉及多种商品的“纵横交错”的多条关联规则。针对这一实际问题，本文利用学生日常购物记录数据进行关联分析，通过概念分层从不同粒度上分析商品之间的关联性，从而找到商品之间的关联规则，实现优化超市货物摆放次序的目的。 二数据预处理 1)在SQL server 2000 查询分析器里执行下面的SQL语句 declare @sql varchar(8000) set @sql = 'select zid ,xh' select @sql = @sql + ' , max(case goodsid when ''' + goodsid + ''' then goodsid end) [' + 'n'+ goodsid + ']' from (select distinct goodsid from rcxfjl) as a set @sql = @sql + ' into table_a from rcxfjl group by zid,xh' exec(@sql) 2)在PB里将有购买记录的列改为”yes” for i=1 to dw_1.rowcount() for li_index=1 to long(dw_1.object.datawindow.column.count) if integer(dw_1.getitemstring(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name")))>0 then dw_1.setitem(i,dw_1.describe('#' + string(li_index) + ".name"),"yes") end if next next 3)将处理好的数据直接导出到Excel中 4)将Excel表中的空格替换成”?”(在weka中?表示缺省值) 聚类分析和关联规则属于数据挖掘这个大概念中的两类挖掘问题， 聚类分析是无监督的发现数据间的聚簇效应。 关联规则是从统计上发现数据间的潜在联系。 细分就是 聚类分析与关联规则是数据挖掘中的核心技术； 从统计学的观点看，聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。传统的统计聚类分析方法包括系统聚类法、分解法、加入法、动态聚类法、有序样品聚类、有重叠聚类和模糊聚类等。采用k-均值、k-中心点等算法的聚类分析工具已被加入到许多著名的统计分析软件包中，如SPSS、SAS等。 从机器学习的角度讲，簇相当于隐藏模式。聚类是搜索簇的无监督学习过程。与分类不同，无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例，需要由聚类学习算法自动确定标记，而分类学习的实例或数据对象有类别标记。聚类是观察式学习，而不是示例式的学习。 聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。 关联规则挖掘过程主要包含两个阶段：第一阶段必须先从资料集合中找出所有的高频项目组(FrequentItemsets)，第二阶段再由这些高频项目组中产生关联规则(AssociationRules)。 关联规则挖掘的第一阶段必须从原始资料集合中，找出所有高频项目组(LargeItemsets)。高频的意思是指某一项目组出现的频率相对于所有记录而言，必须达到某一水平。 关联规则挖掘的第二阶段是要产生关联规则(AssociationRules)。从高频项目组产生关联规则，是利用前一步骤的高频k-项目组来产生规则，在最小信赖度(MinimumConfidence)的条件门槛下，若一规则所求得的信赖度满足最小信赖度，称此规则为关联规则。 在多传感器环境中，每个传感器都收集了大量的目标航迹信息。那么，一个重要问题是如何判断来自于不同传感器的两条航迹是否代表同一个目标，这就是航迹与航迹关联问题，简称航迹关联或航迹相关问题。同时，航迹关联也包含了将不同目标区分开来的任务。在航迹本身相距较远并且没有干扰、杂波的情况下，关联问题比较简单。但在多目标、干扰、杂波、噪声和交叉、分岔航迹较多的场合下，航迹关联问题就变得比较复杂。再加上传感器之间在距离或方位上的组合失配、传感器位置误差、目标高度误差、坐标变换误差等因素的影响，使有效关联变得更加困难。用于航迹关联算法通常可分为两类：一类是基于统计的方法，另一类是基于模糊数学的方法。 基于统计的方法 基于统计的航迹关联算法是以状态的估计差作为统计量并建立统计假设，最后以给定的概率接受或拒绝假设来判定航迹是否关联，包括加权法[1-3]、独立序贯法[4]、修正法[5]、相关序贯法[4]、经典分配法[6,7]、广义经典分配法[8]、独立双门限法[9]、相关双门限法[9]、最近领域法[10]、K-NN法、修正的K领域法[11]和广义概率数据关联[12]等。 基于模糊数学的方法 由于传感器测量误差、目标分布情况、目标运动规律及数据处理方法等因素的影响，要判断来自两个局部传感器的航迹是否对应于同一个目标，有时是很困难的，特别是在密集目标环境下或交叉、分岔及机动航迹较多的场合。对于运动平台上的传感器还存在着导航、传感器校准及转换和延迟误差等，这些误差又进一步增加了航迹关联的复杂性，这时统计方法显得力不从心，需要寻求其他方法。由于在航迹关联判决中存在着较大的模糊性，而这种模糊性可以用模糊数学的隶属度函数来表示，也就是用隶属度概念来描述两个航迹的相似程度。为此，参考文献[13-18]提出了一系列模糊航迹关联算法。基于模糊数学的方法是选定或设计关联隶属度，计算两两航迹的隶属值来确定航迹关联与否。包括模糊双门限[19]、模糊综合函数[20]、模糊综合决策[21]等方法。基于模糊数学的方法较基于统计的方法有较高的关联正确率，但是这种方法一般算法复杂度较高，致使系统负担较重。 1 A.J.Kanyuck, R.A.Singer. Correlation of Multiple-site Track Data. IEEE T-AES-6, 2(1970): 180-187 2R.A.Singer, A.J.Kanyuck. Computer Control of Multiple Site Track Correlation. Automation, V ol.7, 1971: 455-463 3W.R.Dizler. Aaa Demonstration of Multisensor Tracking. In Proceeding of the 1987 Tri-Service Data Fusion Symposium, June 1987: 303-311 4何友, 陆大纟金, 彭应宁, 高志永. 多传感器数据融合中的两种新的航迹相关算法. 电子学报, 1997年第9期: 10-14 5Y. Bar-Shalom, L. Campo. The Effect of the Common Process Noise on the Two-senor Fused-track Covariance. IEEE T-AES-22, 6(1986):803-805 6Y. Bar-Shalom. On the Track-to-track Correlation Problem. IEEE T-AC-26, 2(1981): 571-572 7 C. B. Chang, L.C.Youens. Measurement correlation for multiple sensor tracking in a dense target environment. IEEE T-AC-27, 6(1982):1250-1252 8何友,彭应宁,陆大纟金.多传感器数据融合模型评述. 清华大学学报,1996 数据挖掘考试题目一一关联分析 一、10个选择 1. 以下属于关联分析的是（ ） A. CPU 性能预测 B .购物篮分析 C.自动判断鸢尾花类别 D.股票趋势建模 2. 维克托？迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强 调了一个观点：大数据时代的到来， 们更应该注重数据中的相关关系， 下哪个算法直接挖掘（ ） A. K-means C. 3. 置信度（confidence ）是衡量兴趣度度量（ A.简洁性 C.实用性 算法的加速过程依赖于以下哪个策略（ A 抽样 C.缓冲 使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我 而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以 Bayes Network Ap riori ）的指标。 B .确定性 D.新颖性 ） B .剪枝 D.并行 ） B . D. 5.以下哪个会降低 Apriori 算法的挖掘效率（ A 支持度阈值增大 C.事务数减少 算法使用到以下哪些东东（ ） A.格结构、有向无环图 C.格结构、哈希树 7. 非频繁模式（） A 其置信度小于阈值 C.包含负模式和负相关模式 B .项数减少 D.减小硬盘读写速率 B .二叉树、哈希树 D.多叉树、有向无环图 B .令人不感兴趣 D.对异常数据项敏感 8. 对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（ A. 3可以还原出无损的 1 C. 3与2是完全等价的 tree 在Apriori 算法中所起的作用是（ A 存储数据 C.加速查找 10.以下不属于数据挖掘软件的是（ A. SPSS Modeler C. Apache Spark B . D. ) B . D. ）［注：分别以1、2、3代表之］ 2可以还原出无损的1 2与1是完全等价的 查找 剪枝 B . D. Weka Knime 二、10个填空 1. 关联分析中表示关联关系的方法主要 有： 2. 关联规则的评价度量主要有： _______ 3. 关联规则挖掘的算法主要有： _______ 4. 购物篮分析中，数据是以 ___________ ____ 禾n _ ____ 禾n _ 的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为 _____________ o 6?—个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为 本技术给出了一种用于数据关联图谱的构建和数据的溯源方法和系统，包括响应于目标机器上发生文件操作，获取文件信息；基于对文件信息进行筛选，获得结构化数据和与结构化数据对应的非结构化数据，其中，结构化数据作为固定的关键变量组，非结构化数据包括多组可变关键变量组；响应于关联图谱中不存在固定变量组的信息，将固定变量组对应的文件信息进行唯一标识并存入关联图谱中；响应于关联图谱中存在固定变量组的信息，对与固定变量组对应的可变关键变量组和关联图谱中已有的可变关键变量组进行相关性校验，若相关联，则将其纳入关联图谱中已有的可变关键变量组对应的文件信息的唯一标识下。利用该方法进行数据溯源可以大幅提高工作效率。 权利要求书 1.一种用于数据关联图谱的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：响应于目标机器上发生文件操作，获取所述文件信息，其中所述文件信息包括操作时间、操作类型、文件来源、文件内容和文件属性； S2：基于对所述文件信息进行筛选，获得结构化数据和与所述结构化数据对应的非结构化数据，其中，所述结构化数据作为固定的关键变量组，所述非结构化数据包括多组可变关键变量组； S3：响应于关联图谱中不存在所述固定变量组的信息，将所述固定变量组对应的文件信息 进行唯一标识并存入所述关联图谱中；以及 S4：响应于关联图谱中存在所述固定变量组的信息，对与所述固定变量组对应的所述可变关键变量组和所述关联图谱中已有的可变关键变量组进行相关性校验，若相关联，则将其纳入所述关联图谱中已有的可变关键变量组对应的文件信息的唯一标识下。 2.根据权利要求1所述的用于数据关联图谱的构建方法，其特征在于，所述非结构化数据为文件内容，所述结构化数据包括：操作时间、操作类型、文件来源和文件属性。 3.根据权利要求1所述的用于数据关联图谱的构建方法，其特征在于，所述相关性校验的方法具体为利用协方差计算判断不同可变关键变量组的变化趋势是否一致。 4.根据权利要求3所述的用于数据关联图谱的构建方法，其特征在于，所述协方差的计算公式具体为： 其中，变量组X表示待判断的可变关键变量组，变量组Y表示关联图谱中已存在的可变关联变量组，n表示抽取的样本数量。 5.根据权利要求4所述的用于数据关联图谱的构建方法，其特征在于，所述协方差为正值则所述变量组X与所述变量组Y正相关，所述协方差为负值则所述变量组X与所述变量组Y变化趋势相反，所述协方差为0则所述变量组X与所述变量组Y不相关。 6.根据权利要求4所述的用于数据关联图谱的构建方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：响应于所述变量组X与所述变量组Y正相关，将所述变量组X纳入所述变量组Y的标识下。 7.一种用于数据的溯源方法，利用如权利要求1至6中任一项所构建的关联图谱，其特征在于，利用唯一标识获取所述关联图谱中的所有关联信息，并依据固定关键变量组的时间属性进行优先排序。 第３８卷 第９期 ２０１５年９月计 算 机 学 报ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＶｏｌ．３８Ｎｏ．９Ｓｅｐｔ．２０１５ 收稿日期：２０１４-０９-３０；最终修改稿收到日期：２０１５-０４-０７．本课题得到国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金（２０１２ＣＢ３１６２０１）、国家自然科学基金面上项目（６１４７２０７０）资助．孙琛琛，男，１９８７年生，博士研究生，中国计算机学会（ＣＣＦ） 学生会员，主要研究方向为实体识别．Ｅ-ｍａｉｌ：ｄｕｓｔｉｎｃｈｅｎｃｈｅｎ．ｓｕｎ＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ．申德荣，女，１９６４年生， 博士，教授，博士生导师，主要研究领域为分布式数据管理、数据集成．寇 月，女，１９８０年生，博士，副教授，主要研究方向为实体搜索、数据挖掘．聂铁铮，男，１９８０年生， 博士，副教授，主要研究方向为数据质量、数据集成．于 戈，男，１９６２年生，博士，教授，博士生导师，主要研究领域为数据库、大数据管理．面向关联数据的联合式实体识别方法 孙琛琛 申德荣 寇月 聂铁铮 于戈 （东北大学信息科学与工程学院 沈阳 １１０８１９） 摘 要 文中提出一种基于图的、迭代的联合式实体识别方法．初始时，将多类型的、关联的实体数据对象集合构 建实体数据对象关系图， 将基于语义路径的相似度和属性相似度结合起来判断数据对象是否匹配；然后，合并匹配成功的数据对象，并对对象图中的相应数据对象结点及其周边执行局部图收缩，这两个操作使对象图的局部语义 变得更丰富， 促使该局部范围内产生出新的候选匹配对象对，以待后续识别，实现相似度传递，形成一个迭代的识别过程．随着不断迭代，对象图的语义不断丰富，提高了联合式实体识别的准确性．通过实验证明文中提出的方法比已有的联合式实体识别方法和基于对象关系的单类型实体识别方法具有更高的准确性． 关键词 联合式实体识别；相似度传递；基于结构的相似度；实体数据对象关系图 中图法分类号ＴＰ１８ DOI 号１０．１１８９７／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１５．０１７３９ A Related Data Oriented Joint Entit y Resolution A pp roach ＳＵＮＣｈｅｎ-Ｃｈｅｎ ＳＨＥＮＤｅ-Ｒｏｎｇ ＫＯＵＹｕｅ ＮＩＥＴｉｅ-Ｚｈｅｎｇ ＹＵＧｅ （Colle g e o f In f ormation Ｓcience and Ｅn g ineerin g ，Northeastern Universit y ，Ｓhen y an g １１０８１９） Abstract Ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｇｒａｐｈ-ｂａｓｅｄｉｔｅｒａｔｉｖｅｊｏｉｎｔｅｎｔｉｔｙｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈ．Ｔｏｓｔａｒｔｏｆｆ，ａｎｅｎｔｉｔｙｄａｔａｏｂｊｅｃｔｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｇｒａｐｈｉｓｂｕｉｌｔｆｒｏｍｔｈｅｉｎｐｕｔｄａｔａｓｅｔｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇｏｆｍｕｌｔｉｐｌｅｃｌａｓｓｅｓｏｆｒｅｌａｔｅｄｄａｔａｏｂｊｅｃｔｓ．Ｉｔｈｉｒｅｓａｈｙｂｒｉｄｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ｃｏｍｂｉｎｉｎｇａｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｂａｓｅｄｏｎ ｓｅｍａｎｔｉｃｐａｔｈｓａｎｄａｎａｔｔｒｉｂｕｔｅ -ｂａｓｅｄｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ，ｔｏｄｅｃｉｄｅｗｈｅｔｈｅｒｔｗｏｄａｔａｏｂｊｅｃｔｓｍａｔｃｈ．Ｔｈｅｎｉｔｍｅｒｇｅｓｔｈｅｍａｔｃｈｅｄｐａｉｒａｎｄｃｏｎｔｒａｃｔｓｔｈｅｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄｏｆｔｈｅｍｅｒｇｅｄｐａｉｒ，ｗｈｉｃｈｌｅａｄｓｔｏｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔｏｆｓｅｍａｎｔｉｃｓｏｆｔｈｅｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ．Ｅｎｒｉｃｈｍｅｎｔｏｆｓｅｍａｎｔｉｃｓｍａｙｈｅｌｐｇｅｎｅｒａｔｅｓｏｍｅｎｅｗｃａｎｄｉｄａｔｅｄａｔａｏｂｊｅｃｔｐａｉｒｓｉｎｔｈｅｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ，ｗｈｉｃｈｗｉｌｌｂｅｒｅｓｏｌｖｅｄｌａｔｅｒ．Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｎｅｗｃａｎｄｉｄａｔｅｄａｔａｏｂｊｅｃｔｐａｉｒｓｉｓｃａｌｌｅｄｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ，ｍａｋｉｎｇｉｔａｎｉｔｅｒａｔｉｖｅｐｒｏｃｅｓｓ．Ｗｉｔｈｔｈｅｉｔｅｒａｔｉｖｅｐｒｏｃｅｓｓｇｏｉｎｇｏｎ，ｓｅｍａｎｔｉｃｓｏｆｔｈｅｏｂｊｅｃｔｇｒａｐｈｂｅｃｏｍｅｓｒｉｃｈｅｒａｎｄｒｉｃｈｅｒ，ｐｒｏｍｏｔｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｏｆｅｎｔｉｔｙｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｅｖａｌｕａｔｉｏｎｐｒｏｖｅｓｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｏｕｔｐｅｒｆｏｒｍｓｅｘｉｓｔｉｎｇｊｏｉｎｔｅｎｔｉｔｙｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｅｓａｎｄｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ-ｂａｓｅｄｓｉｎｇｌｅｃｌａｓｓｅｎｔｉｔｙｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎａｐｐｒｏａｃｈｅｓｉｎａｃｃｕｒａｃｙ． Ke y words ｊｏｉｎｔｅｎｔｉｔｙｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ；ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ；ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ-ｂａｓｅｄｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ；ｅｎｔｉｔｙｄａｔａｏｂｊｅｃｔｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｇｒａｐｈ 1 引 言 实体识别（ＥｎｔｉｔｙＲｅｓｏｌｕｔｉｏｎ，ＥＲ）是数据清洗的一个关键方面，对于数据挖掘和数据集成都至关 重要［１-４］．数据集成和数据挖掘都可能涉及多数据源，不同的数据源有不同的描述实体的方法．由于拼写错误、 缩写方式不同、描述格式不同、属性值缺失、 一、10个选择 1.以下属于关联分析的是（） A．CPU性能预测B．购物篮分析 C．自动判断鸢尾花类别D．股票趋势建模 2.维克托?迈尔-舍恩伯格在《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》一书中，持续强调了一个观点：大数据时代的到来，使我们无法人为地去发现数据中的奥妙，与此同时，我们更应该注重数据中的相关关系，而不是因果关系。其中，数据之间的相关关系可以通过以下哪个算法直接挖掘（） A．K-means B．Bayes Network C．D．Apriori 3.置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（）的指标。 A．简洁性B．确定性 C．实用性D．新颖性 算法的加速过程依赖于以下哪个策略（） A．抽样B．剪枝 C．缓冲D．并行 5.以下哪个会降低Apriori算法的挖掘效率（） A．支持度阈值增大B．项数减少 C．事务数减少D．减小硬盘读写速率 算法使用到以下哪些东东（） A．格结构、有向无环图B．二叉树、哈希树 C．格结构、哈希树D．多叉树、有向无环图 7.非频繁模式（） A．其置信度小于阈值B．令人不感兴趣 C．包含负模式和负相关模式D．对异常数据项敏感 8.对频繁项集、频繁闭项集、极大频繁项集的关系描述正确的是（）[注：分别以1、2、3代表之] A．3可以还原出无损的1 B．2可以还原出无损的1 C．3与2是完全等价的D．2与1是完全等价的 tree在Apriori算法中所起的作用是（） A．存储数据B．查找 C．加速查找D．剪枝 10.以下不属于数据挖掘软件的是（） A．SPSS Modeler B．Weka C．Apache Spark D．Knime 二、10个填空 1.关联分析中表示关联关系的方法主要有：和。 2.关联规则的评价度量主要有：和。 3.关联规则挖掘的算法主要有：和。 4.购物篮分析中，数据是以的形式呈现。 5.一个项集满足最小支持度，我们称之为。 6.一个关联规则同时满足最小支持度和最小置信度，我们称之为。 数据挖掘关联分析 1 引言 在大型数据库中，关联规则挖掘是最常见的数据挖掘任务之一．关联规则挖掘就是从大量数据中发现项集之间的相关联系．Apriori 算法，前者采用逐层搜索的迭代策略，先产生候选集，再对候选集进行筛选，然后产生该层的频繁集。 2 Apriori 算法 Apriori 算法是关联规则挖掘中最基本也是最常见的算法．它是由Agrawal 等人于1993年提出的一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，主要用来在大型数据库上进行快速挖掘关联规则。 2.1 算法基本思想 Apriori 算法采用逐层迭代搜索方法，使用候选项集来找频繁项集。其基本思想是: 首先找出所有频繁1－项集的集合L l，L1用于找频繁2－项集的集合L2，而L2用于找L3，如此下去，直到不能找到频繁k－项集。并利用事先设定好的最小支持度阈值进行筛选，将小于最小支持度的候选项集删除，再进行下一次的合并生成该层的频繁项集。经过筛选可减少候选项集数，从而加快关联规则挖掘的速度。 2.2 算法的挖掘 如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集都是频繁的 先验原理成立的原因: X s Y Y ? ? ? X≥ ,Y X ( ) ( ) ) s (: 一个项集的支持度不会超过其任何子集的支持度 该性质称作支持度的反单调性质 2.2.1候选项集的生成 Apriori 算法使用了Apriori性质来产生候选项集．任何非频繁的( k－1 )项集都不可能是频繁k－项集的子集．因此，如果一个候选k－项集的( k－1 )－子集不在L k －1中，则该候选项集也不可能是频繁的，从而可以从C k中删除． 2.2.2由L k-1 生成L k 设定k=1 扫描事务数据库一次，生成频繁的1-项集 如果存在两个或以上频繁k-项集，重复下面过程： [候选产生] 由长度为k的频繁项集生成长度为k+1的候选项集 [候选前剪枝] 对每个候选项集，若其具有非频繁的长度为k的子集，则删除该候选项集 [支持度计算] 扫描事务数据库一次，统计每个余下的候选项集的支持度 [候选后剪枝] 删除非频繁的候选项集，仅保留频繁的(k+1)-项集，设定k = k+1 深圳大学研究生课程论文 题目对关联分析方法的学习报告成绩 专业软件工程(春)课程名称、代码数据库与数据挖掘3021 年级2013 姓名刘璐 学号008 时间2014 年11 月 任课教师傅向华 1关联分析方法及其应用综述 1.1关联分析概念 关联分析是一种简单、实用的分析技术，就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，从而描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式。 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分。 可从数据库中关联分析出形如“由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生”之类的规则。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的啤酒和尿布的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益。又如“‘C语言’课程优秀的同学，在学习‘数据结构’时为优秀的可能性达88%”，那么就可以通过强化“C语言”的学习来提高教学效果。 世间万物的事情发生多多少少会有一些关联。一件事情的发生，很可能是也会引起另外一件事情的发生。或者说，这两件事情很多时候很大程度上会一起发生的。那么人们通过发现这个关联的规则，可以由一件事情的发生来，来推测另外一件事情的发生，从而更好地了解和掌握事物的发展，动向等等。这就是数据挖掘中，寻找关联规则的基本意义。数据挖掘技术中的关联规则挖掘是通过计算机自动从一大对真实数据中发现这样的关联规则出来。对于计算机而言，它需要知道所有的事情发生情况，并且把相应的事情合并成一个事务，通过对各个事务的扫描，来确定事情的关联规则。 1.2关联分析算法简介 Apriori算法[1] 是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其 关联规则挖掘在商业销售中的应用 戚芸 （班级：数科院08（6）班学号：08213118） [摘要]数据挖掘是近些年企业界相当热门的话题，它利用统计与人工智能的算法，从庞大的企业历史资料中，找出隐藏的规律并简历准确的模型，用以预测未来。其中关联规则的挖掘是数据挖掘的一个重要问题。[关键字]关联规则支持度置信度增益 一、关联规则的概述 关联规则一般用以发现交易数据库中不同商品 (项)之间的联系 ,用这些规则找出顾客的购买行为模式 ,比如购买了某一种商品对购买其他商品的影响 ,这种规则可以应用于超市商品货架设计、货物摆放以及根据购买模式对用户进行分类等。进而引伸至寻找一个变量间不同选择之间的关系,或寻找不同变量间的关系。以交易数据为例描述关联规则 : 给定一个交易集 ,该交易集包含一系列商品 ,则一条关联规则可以表示为 : X → Y 二、关联规则的分类 （1）按关联规则中处理变量的类别,可将关联规则分为布尔型和数值型布尔型关联规则中对应变量都是离散变量或类别变量,它显示的是离散型变量间的关系,比如“买啤酒→买婴儿尿布”;数值型关联规则处理则可以与多维关联或多层关联规则相结合,处理数值型变量,如“月收入5000 元→每月交通费约800 元”。 （2）按关联规则中数据的抽象层次,可以分为单层关联规则和多层关联规则单层关联规则中,所有变量都没有考虑到现实的数据具有多个不同的层次;而多层关联规则中,对数据的多层性已经进行了充分的考虑。比如“买夹克→买慢跑鞋”是一个细节数据上的单层关联规则,而“买外套→慢跑鞋”是一个较高层次和细节层次间的多层关联规则。 （3）按关联规则中涉及到的数据维数可以分为单维关联规则和多维关联规则单维关联规则只涉及数据的一个维度(或一个变量) ,如用户购买的物品;而多维关联规则则要处理多维数据,涉及多个变量,也就是说,单维关联规则处理单一属性中的关系,而多维关联规则则处理多个属性间的某些关系。比如“买啤酒→买婴儿尿布”只涉及用户购买的商品,属于单维关联规则,而“喜欢野外活动→购买慢跑鞋”涉及到两个变量的信息,属于二维关联规则。 第44卷第4期2018年4月北京工业大学学报JOURNAL OF BEIJING UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Vol.44No.4Apr.2018 智能车SLAM 中一种快速联合数据关联算法 刘 丹,段建民,王昶人 (北京工业大学信息学部,北京 100124) 摘 要:数据关联是智能车同时定位与建图(simultaneous localization and mapping,SLAM)中的一个难点问题.为了快速准确获得数据关联结果,结合连续兼容最近邻(sequential compatibility nearest neighbor,SCNN)算法简单易实现和联合兼容分支定界(joint compatibility brarch and bound,JCBB)算法最优理念强的优点,提出了一种快速联合数据关联(fast joint data association,FJDA)算法.该算法首先在局部地图中采用SCNN 数据关联算法处理所有的观测-特征对,得到关联结果;其次判断关联结果的准确性,若关联出错,则采用具有噪声的基于密度的聚类方法(density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)对当前时刻的观测量进行分组,然后在每一小组中采用JCBB 算法进行数据关联,最终将每一小组的关联解融合得到最终的关联结果.通过仿真实验对提出的算法二SCNN 算法以及JCBB 算法的性能进行了比较,结果表明提出的关联算法实时性强,准确度高. 关键词:同时定位与建图;局部地图;快速联合数据关联算法;密度聚类算法 中图分类号:U 461;TP 273 文献标志码:A 文章编号:0254-0037(2018)04-0521-08doi :10.11936/bjutxb2017060028收稿日期:2017-06-13基金项目:北京市属高等学校人才强教计划资助项目(038000543117004);北京市教育委员会基金资助项目(JJ002790200802)作者简介:刘 丹(1990 ),女,博士研究生,主要从事无人驾驶车的同时定位与建图方面的研究,E-mail:danaliu@https://www.wendangku.net/doc/2f1015093.html, Fast Joint Data Association Algorithm for SLAM of Intelligent Vehicle LIU Dan,DUAN Jianmin,WANG Changren (Faculty of Information Technology,Beijing University of Technology,Beijing 100124,China)Abstract :Data association is a difficult problem for simultaneous localization and mapping (SLAM)of intelligent vehicle.In order to obtain data association results quickly and accurately,a new fast joint data association (FJDA)algorithm was proposed in this paper.The advantages of the sequential compatibility nearest neighbor (SCNN)algorithm,which is easy to implement,and the concept of optimality of joint compatibility branch and bound (JCBB)algorithm were combined.Firstly,SCNN algorithm was used to process all measurement-feature pairs in the local map and the association results were obtained.Secondly,the accuracy of the association result was judged.If the association failed,DBSCAN algorithm was applied to divide the current measurement into several groups,and then JCBB algorithm was performed in each group.Eventually,the associated solution of each group was fused to get the final association results.The performance of the proposed algorithm,SCNN algorithm and JCBB algorithm were compared through simulation experiments.The simulation results show that the proposed algorithm has high real-time ability and high accuracy.Key words :simultaneous localization and mapping (SLAM);local map;fast joint data association algorithm (FJDA);density clustering algorithm 智能车辆(intelligent vehicle),是集环境感知二 自主定位二环境建图二路径规划二自主决策二实时控制 万方数据数据挖掘关联规则分析报告
聚类分析、数据挖掘、关联规则这几个概念的关系
matlab航迹关联
数据挖掘考试题目——关联分析
用于数据关联图谱的构建和数据的溯源方法和系统与相关技术
面向关联数据的联合式实体识别方法
数据挖掘考试题目——关联分析
数据挖掘关联分析
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数据挖掘中的关联规则
智能车SLAM中一种快速联合数据关联算法