公开(公告)号：CN119293744A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411823412.5

申请日：2024-12-12

Applicant: 西南石油大学

Inventor： 黄芳 ,  王欣 ,  付勋 ,  高国海 ,  谢文波 ,  曾星杰

IPC: G06F18/26 ,  G06N5/025 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明涉及一种基于主客观评价的top‑k频繁模式挖掘方法及系统，属于数据挖掘领域；解决了由于缺乏有效的模式评估方式，传统技术挖掘出的top‑k模式，往往难以满足用户需求的问题。其技术方案是：首先，利用最小DFS序的编码技术，实现对模式的编码；随后，搭建基于孪生神经网络的模式评价模型（Graph Patterns Evaluation Model，GPEM），学习模式对之间的偏序关系，实现了模式主观评分难的情况下，对模式的主观偏好预测；最后，设计融合主客观的模式兴趣度评价函数，以指导top‑k模式挖掘。本发明提出了一种基于主客观评价的top‑k频繁模式挖掘方法及系统，实现了融合用户主观偏好和模式客观信息的top‑k频繁模式挖掘任务。