基于概率统计的多维关联数据动态挖掘仿真

摘要：

为有效挖掘所需的多维关联数据,及时获取多维关联数据中的可用信息,结合概率统计理念,构建出多维关联数据动态挖掘方法.基于核密度估计的非参数概率密度预估形式,结合实际的数据分布先验知识,设计半参数化概率密度预估模型.根据制定的参数设置原则,合理设置模型参数,利用改进的遗传优化算法,提取出多维关联数据间关联规则.将滑动窗口设定成动态采集窗口,利用界定规则动态采集数据,令连续两个窗口部分重合,反复求解叠加区域的边界数据,实现数据动态处理,依据时间门限值,采用K标号方法动态控制、挖掘目标数据.仿真阶段,以道路交通事故数据为挖掘目标,提取关联规则,经对比不同情况、不同时段的事故数量,验证出上述方法挖掘结果数据关联性高,能够为相关领域提供有效的参考依据.

关键词：概率统计、多维关联数据、动态挖掘、关联规则、核密度估计、支持度

所属期刊栏目：39

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金11801041

在线出版日期：2022-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：402-406