資料介紹
隨著科技數(shù)據(jù)量的不斷増長,各科技部門積累了大量科技項目的科技管理數(shù)據(jù)。對于大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),需要針對分散數(shù)據(jù)進行整理、分析,最終按需求提供數(shù)據(jù)查詢與抽取服務。由于在關系數(shù)據(jù)庫中關聯(lián)關系的分析效果不佳,為了提髙分析效率,文中引入了關系圖譜進行數(shù)據(jù)處理。首先,提出了一種基于詞頻的實體搜索與定位算法來提取實體和關系,并構(gòu)建關系圖譜;其次,對關系圖譜進行分析,提出了一種基于改進 Fp-growth的圖數(shù)據(jù)頻繁項挖掘算法;然后,設計了基于圖數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)篩選流程,進行數(shù)據(jù)的篩選、分析,并定義評分矩陣,對待篩選數(shù)據(jù)情況進行評價,最終給岀分析意見,且數(shù)據(jù)篩選的評價標準可以進行自定義;最后,結(jié)合構(gòu)建的關系圖譜,將算法進行了實際應用,并將其封裝為服務。實驗結(jié)果表明,提出的基于改進FPgrowth的頻繁項挖掘算法相比傳統(tǒng)FP- growth算法在時間上有10%~12%的提升,數(shù)據(jù)篩選過程的準確率達到97%左右。
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