基于k-means和肘部法则的业务流程聚类方法

流程挖掘是从实际业务执行日志出发,提取结构化流程信息的过程。流程挖掘技术现已广泛应用于现实业务流程的发现和辅助建模,并能够通过差异分析的方法帮助改进已有业务流程。提出一种基于聚类的流程挖掘方法,首先从事件日志出发,对基于活动的流程路径进行描述,然后对基于距离的活动视图感知的路径聚类,通过聚类结果分析流程特征,为流程变更提供决策。以现实的会议注册系统作为实验对象,论证了方法的有效性。该方法可为流程变更提供决策支持。     

基于TCM的可信事件日志生成方法

系统事件日志记录是系统安全审计最重要的数据源.现有的日志保护机制主要解决事件日志生成后的数据完整性保护方面的问题,但对于日志数据生成阶段的可信生成方面还没有解决.本文主要贡献是提出了一种基于TCM模块的可信事件日志生成方法,为事件日志提供了生成时的数据完整性、可认证性等安全特性,增强了事件日志数据的可信性,通过分析证明了本方法的有效性和可实施性.     

GM（1，1）模型在轨迹聚类中的应用

针对移动对象轨迹数据在获取过程中可能存在延迟、缺失,使得轨迹数据存在不确定性的情况.利用GM(1,1)模型在预测、决策领域中的优势,在拟合误差阀值的限制下,提出一种基于GM(1,1)模型的轨迹分割方法(TR_GMPR).之后,对分割后的轨迹段利用DBSCAN算法进行聚类.实验表明,生成的特征轨迹相比其他线段分割的轨迹聚类结果,更符合实际情况.     

基于事件触发机制和用户行为的网格计费模型

针对现有的网格及云计算计费系统中存在的计费方法与计费日志文件紧耦合、信息更新慢、未考虑用户行为对系统影响等问题,提出了一种基于事件触发机制和用户行为的计费模型.该模型利用基于事件触发的机制收集计费信息,解除了计费方法与计费日志文件的紧耦合关系,提高了计费信息的收集速度和效率.模型同时采用了基于用户行为的计费策略,对用户在网格中的行为进行评价,计算得到用户的权重因子,在计费过程中对用户进行相应的奖惩.实验测试结果说明:该计费模型降低了计费信息的平均时间延迟,满足了用户的需求,提高了计费服务的质量.     

基于有趣地点压缩的时空轨迹聚类

研究移动物体时空轨迹局部关键地点时空相似的聚类问题.根据移动物体的运动状态提取轨迹中的有趣地点,利用最小包围盒技术对这些有趣地点进行描述,得到基于有趣地点压缩的轨迹表示形式;然后给出一个时空属性相结合的相似性度量公式,对压缩表示的轨迹进行相似性度量;基于这个相似性度量公式对轨迹进行聚类,聚类方法采用层次聚类法.实验结果表明,本文提出的方法能有效地对移动物体时空轨迹进行聚类,由于采用了增量式的轨迹压缩方法,不仅提高了聚类的速度,而且还实现了增量式的轨迹聚类.     

基于超图聚类的用户行为模式挖掘

为解决代理服务器端用户行为日志的高维特征,提出一种基于超图模型的Web会话聚类方法。该方法利用页面归约和隐含在会话中的时间等统计信息描述会话,并在此基础上利用基于关联规则的超图对用户会话进行聚类,可以在较高层次上发现代理服务器端的用户行为模式。实验结果表明,该方法可以在大型的代理日志文件集中挖掘出有意义的用户行为模式,有效揭示用户的行为规律。     

基于RFID位置语义的室内移动轨迹聚类算法

面向室内空间的移动轨迹聚类有利于发现室内热点和用户移动模式.针对室内环境在定位技术、距离度量等方面的特殊性,充分考虑室内移动轨迹的空间和语义特征,提出一种基于无线射频识别(radio frequency identi-fication,RFID)位置语义的室内移动轨迹聚类方法.该方法对原始轨迹提取特征点,可简化轨迹以降低算法时间复杂度;从空间形状和位置语义2个方面加权计算轨迹相似度,其中,空间相似度通过定义适用于室内三维空间的距离函数来计算,语义相似度计算基于最长公共子序列思想,并引入移动对象在轨迹点的到达时间和停留时间;利用线性表存储轨迹相似度,采用改进的层次聚类方法对移动轨迹进行聚类.实验结果表明,该方法能够有效地进行室内轨迹聚类并具有较高的效率.     

基于轨迹间时空关联性的数据聚类算法

针对现有轨迹聚类算法中对轨迹之间的时空关联性考虑不足以及全局唯一距离阈值带来的算法的时空复杂度高以及聚类精度低的问题,提出了一种基于轨迹间时空关联性的数据聚类算法(The Data Clustering Algorithm Based on Spatio-temporal Correlation between Tra...     

基于模糊聚类的车辆运动轨迹建模

为提高车辆运动行为模式的学习与分析水平,综合考虑车辆运动轨迹特点及其建模的相关要求,提出了一种车辆运动轨迹建模方法.该方法主要由轨迹模糊聚类和路径建模两部分组成,首先拓展采用改进Hausdorff距离衡量轨迹之间的几何相似性,并基于此构建了改进模糊C均值轨迹聚类算法,用于实现车辆运动轨迹的聚类;在轨迹聚类的基础上,建立了基于离散状态的路径模型,并进而提出了相应的轨迹异常检测算法.最后,在真实场景下的试验结果验证了本文方法的适用性和有效性.     

面向轨迹聚类的差分隐私保护方法

针对目前的轨迹聚类隐私保护方法存在适用性较窄、可用性较低及难以在实际应用中实施的问题,提出了支持轨迹聚类的差分隐私保护方法.首先给出了典型轨迹聚类算法的通用框架模型及其差分隐私定义,然后根据定义设计满足差分隐私机制的二维拉普拉斯噪声,最后将直角坐标系中得到的噪声形式变换到极坐标系,并加入到原始轨迹点中以进行实际应用实现.实验结果表明:与当前的轨迹聚类隐私保护方法相比,本文算法具有更好的适用性和聚类效果.     

多标记传播聚类算法在电子商务中的应用

文中介绍了Web挖掘的基本概念,提出了一种基于加权关联矩阵聚类的Web日志挖掘算法——多标记传播聚类算法,设计了一个面向电子商务的Web日志挖掘系统模型。     

基于免疫聚类的Web日志挖掘

Web日志挖掘旨在使用数据挖掘技术从Web服务器日志文件中挖掘出有用的规律和模式,以此改进网站结构以及实现Web个性化服务。本文提出基于免疫聚类的Web日志挖掘算法,利用人工免疫系统的基本原理来进行用户聚类分析,从而发现相似客户群体、挖掘潜在客户。免疫聚类通过模拟免疫系统体液免疫应答的基本过程,提取出数据的基本特征,以此概括数据的分布特征,从而实现Web日志数据的无监督自组织聚类。通过在真实数据集上的实验证明了该算法的可行性和有效性。     

基于访问兴趣度的用户事务聚类方法

针对现有事务聚类算法复杂度高、精确性不够的问题,提出了基于用户访问兴趣度的事务聚类算法。首先,在Web日志预处理阶段,通过用户兴趣度生成算法得到用户兴趣度事务,减少了聚类操作的数量,提高了聚类结果的准确性;其次,给出了事务相似度的度量方法,并得到事务相似度矩阵以实现事务聚类。该算法减轻了数据挖掘的任务,提高聚类结果的准确性,能广泛地应用于电子商务领域。     

基于过程挖掘的分层学习行为模型发现方法

教育过程挖掘将过程挖掘技术应用于教育数据分析,是教育数据挖掘的重要分支之一。当前教育数据挖掘主要是用经典的机器学习算法对在线学习数据进行建模分析,难以描述全局的学习过程。凭借解析事件日志发现控制流模型的过程挖掘技术可以解决这一难题,但由于真实数据受各种客观因素的影响,存在大量噪声和无关行为,已有的挖掘方法往往会生成“意大利面模型”,不利于分析理解。针对这一问题,本研究提出分层过程挖掘方法发现学生学习过程。具体方法是：通过解析带生命周期事件日志的时间属性,发现活动嵌套关系;然后构造分层事件日志,进而挖掘描述学习行为的分层过程模型;最后用契合度、精确度、F-值三个指标,系统地比较分层过程挖掘方法与已有过程挖掘方法所挖掘模型的区别。     

基于最小覆盖圆时空聚类算法的出行轨迹停驻点识别

本文面向出行GPS轨迹中停驻点的识别问题,提出一种基于最小覆盖圆的时空聚类方法。使用停驻范围阈值对轨迹点进行聚类,使用停驻时间阈值对聚类类簇进行初步过滤,使用类簇近邻距离与类簇近邻时间两个阈值对预过滤类簇进行合并,继而使用停驻时间阈值进行最终过滤得到停驻时段与停驻点。该算法改进了已有时空聚类算法中初始类簇的确定方法,提高了计算效率。由于现有的查全率与查准率无法准确衡量停驻点识别结果的精度,基于停驻时段精确度对查全率与查准率计算计算方法进行修改。使用包含9 923个轨迹点的轨迹进行算法有效性检验,轨迹中包含的三个停驻时段均得到有效识别,查准率与查全率均为0.82,实验结果表明,该算法在轨迹重合度高以及轨迹漂移等情形下具有较高的准确性。     

基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测

由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性.     

基于认知的机会发现场景构造与分析层次模型研究

为了有效辨识与管理,依据认知信息加工论,参照认知活动的过程特性、认知情境模型和注意的信息过滤器机制,提出了由私有视图获取、私有场景构造、场景融合、场景泛化与场景分析等五层信息处理过程组成的基于认知的机会发现场景构造与分析层次模型.该模型明确了认知的事件簇集获取、面向信息过滤器机制实现的注意表示与演化、机会发现场景事件簇构造、机会发现场景凝聚、机会发现场景构造与分析过程中联想等实现模型的关键问题.实验结果表明,在将聚类视作数据分布场景描述的前提下,通过私有场景的凝聚构造凝聚场景实现数据的聚类分析,可以显著提升聚类结果的准确性.     

基于多维特征终端区航空器异常轨迹识别

针对航空器轨迹聚类没有充分利用目标的速度、航向等多维特征信息,在发掘轨迹聚类中存在局限性,提出基于多维特征的航空轨迹聚类方法并基于统计学方法完成异常检测。通过散点相似矩阵确定多维特征,利用多维特征构建多维特征相似矩阵,完成对轨迹的聚类,引入航转角和特征点选择特征轨迹,用多元拟合模型对特征轨迹点拟合,得到航空器特征轨迹表达式,通过计算实验轨迹与位置特征表达式的距离是否大于95%的置信区间距离,完成异常轨迹的检测。在天津机场用ADS-B数据进行实验,比较结果表明具有一定可行性。     

面向轨迹聚类的差分隐私保护方法

针对目前的轨迹聚类隐私保护方法仍然存在适用性较窄、可用性较低以及难以在实际应用中实施的问题,提出了支持轨迹聚类的差分隐私保护方法,首先给出了典型轨迹聚类算法的通用框架模型及其差分隐私定义,然后根据定义设计满足差分隐私机制的二维拉普拉斯噪声,最后将直角坐标系中得到的噪声形式变换到极坐标系,并加入到原始轨迹点中以进行实际应用实现.实验结果表明,本文算法具有更好适用性,与当前的轨迹聚类隐私保护方法相比,在相同保护强度下,本文算法具有更好的聚类效果.     

灰色规划聚类及其在油气盖层评价中的应用

分析了现有主要灰色聚类模型的优缺点,论证了灰色聚类原模型的机理.针对一些灰聚类模型的不足,提出了一种改进的灰聚类模型--灰色规划聚类.将灰色规划聚类模型应用于油气盖层评价,从而导出了基于灰聚类分析的盖层定量评价的新方法.该方法适用于较少数据的情形,是一种客观的综合定量评价方法.应用灰色规划聚类盖层评价新方法对琼东南盆地3个主要勘探区4套泥岩共12种盖层对象进行了评价.评价结果与崖13-1大气田和崖21-1发现油气显示等勘查结果相吻合.图1,表5,参13.