公开(公告)号：CN115470262A

公开(公告)日：2022-12-13

申请号：CN202211048967.8

申请日：2022-08-30

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 徐国涛 ,  陈家辉 ,  彭翠薇 ,  刘煜 ,  万世成 ,  程芳炫

IPC: G06F16/2458 ,  G06N7/02 ,  G06F9/50

Abstract: 本发明公开了一种基于模糊列表缓冲区的高模糊效用项集挖掘方法、系统及计算机可读存储介质，方法包括：S1：初始化数据挖掘运行参数；S2：扫描事务数据库D并根据隶属度函数R计算单一项的模糊效用上界FUUB，并创建初始化列表I*；S3：将模糊效用上界值不小于最小阈值minUtil的单一模糊项存入初始化列表I*，并按照模糊效用上界值升序排序；S4：再次扫描数据库D，构建评估模糊效用共现结构EFuCS、模糊列表缓冲区FLBuf及其辅助的概要列表SL；S5：调用递归搜索子程序Search，传入参数；S6：输出模糊效用不低于最小阈值的所有高模糊效用项集HFUIs，完成数据挖掘。本发明降低高模糊效用项集挖掘算法运行时间、降低了内存消耗。

公开(公告)号：CN116781414A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310984247.0

申请日：2023-08-07

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 陈少涛 ,  陈家辉 ,  彭翠薇 ,  邓洁莹 ,  江怀恩 ,  万世成

IPC: H04L9/40 ,  H04L43/0876 ,  H04L43/022

Abstract: 本发明公开了一种网络异常行为检测方法及系统，该方法包括：获取网络流量数据并进行筛选预处理，得到预处理后的数据；将所述预处理后的数据进行模式转换，得到序列模式数据；根据所述序列模式数据构建序列数据集；基于加权频繁模式挖掘方法，对所述序列数据集进行分析，生成处理后的数据；将所述处理后的数据转换成对应的网络流量事件。该系统包括：预处理模块、模式转换模块、数据集构建模块、数据挖掘模块和应用转换模块。通过使用本发明，能够减少数据挖掘所需要的时间，进而提高检测效率。本发明可广泛应用于数据检测领域。

公开(公告)号：CN118551344A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410737757.2

申请日：2024-06-07

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 彭翠薇 ,  倪林彬 ,  周炜华 ,  陈家辉

IPC: G06F18/26 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明公开了一种用于在架数据集的季度性RFM模式挖掘方法及系统，该方法包括：输入含有时间记录的在架数据库，并预设数据挖掘参数；扫描在架数据库计算相关参数，并基于相关参数和预设数据挖掘参数收集项集作为第一集合；基于效用上界值对第一集合进行升序排序，并再次扫描在架数据库，得到季度性RFM模式的列表；基于递归搜索算法对季度性RFM模式的列表中的项集进行筛选，得到第二集合；将第二集合作为季度性RFM模式的输出。该系统包括挖掘参数预设模块、预挖掘模块、效用排序模块、递归挖掘模块和输出模块。通过使用本发明，能够按季度单位考虑货架商品的期限，为零售行业线下门店的货架保持合理的有货率。本发明可广泛应用于数据挖掘技术领域。