数据挖掘中用于分类的时序数据特征提取方法

数据挖掘在社交网络中的应用分析社交网络已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分，越来越多的人通过社交网络与他人进行沟通交流，分享生活中的点滴。

这些大量的数据给数据分析带来了巨大的挑战和机遇。

数据挖掘技术在社交网络中的应用分析已成为研究热点，可以为社交网络的发展和应用提供有力的帮助。

一、社交网络中的数据挖掘技术社交网络中的数据主要包括用户的个人信息、发布的文本信息、图片和视频等。

数据挖掘在社交网络中的应用需要依赖于大数据技术，包括数据存储、数据预处理、数据分析和数据可视化等。

其中，数据挖掘技术主要包括关联规则挖掘、分类算法、聚类分析、时序分析、异常检测等。

1.关联规则挖掘关联规则是在一组笛卡尔积数据中发现物品间的关联关系，可以用于解释为什么某个事件会发生或某个人会购买某种商品等。

在社交网络中，关联规则挖掘常用于识别某些行为或特征之间的相互依赖性。

例如，挖掘用户的好友之间的关系、用户经常访问的网站等等。

2.分类算法分类算法是将数据集划分为不同类别的方法。

在社交网络中，分类算法应用很广泛，可以应用于用户的性别、年龄、职业、教育程度等多个方面的分类。

例如：用户的爱好细分。

3. 聚类分析聚类分析是将数据按照相似度划分到不同的类别中。

在社交网络中，聚类分析应用广泛，可以将用户分成不同的类别，如活跃用户、沉默用户、高价值用户等等。

还可以将用户的兴趣爱好等信息进行聚类分析，以便于为用户推荐相应的内容或用户。

4. 时序分析时序分析用于监测随时间变化的模式。

在社交网络中，时序分析主要用于研究用户的行为变化和趋势，如某个时间段内用户的访问量和活跃度等等。

5. 异常检测异常检测是识别与一般模型偏离的数据的过程。

在社交网络中，异常检测可以用于识别欺诈用户、识别不适当或有害的内容等。

二、社交网络中的数据挖掘应用案例社交网络中的数据挖掘应用案例主要包括用户行为分析、事件追踪、个性化推荐等等。

下面以微博为例，详细阐述在社交网络中数据挖掘技术的应用。

基于循环神经网络与时序数据挖掘的交通流量预测研究交通流量预测是城市交通规划和管理中的关键问题之一。

准确预测交通流量可以帮助交通部门优化路网规划、交通信号控制以及旅行者信息提供等操作，最终提高城市交通运行效率和减少交通拥堵。

随着循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）技术和时序数据挖掘方法的发展，基于RNN和时序数据挖掘的交通流量预测研究被广泛应用。

循环神经网络是一类特殊的神经网络结构，适用于处理序列数据、时间序列等具有时间依赖性的问题。

与传统的前馈神经网络（Feedforward Neural Network）相比，RNN的隐状态可以通过一个循环的连接实现信息在时序上的传递，从而对前序信息进行记忆和利用。

这使得RNN成为处理交通流量预测问题的强有力工具。

在交通流量预测中，时序数据挖掘扮演着至关重要的角色，其可以从历史交通流量数据中识别出重要的模式和趋势，从而为预测模型提供准确的输入。

常见的时序数据挖掘方法包括时间序列分析、周期性分析、自回归模型、移动平均模型等。

这些方法可以帮助我们理解交通流量数据中的季节性、周期性和趋势性，并提取出有效的特征用于交通流量预测。

基于循环神经网络和时序数据挖掘的交通流量预测方法可以分为两个主要步骤：特征提取和流量预测。

首先，通过时序数据挖掘方法，我们可以从历史交通流量数据中提取出有意义的特征。

例如，我们可以提取每天的交通流量变化模式、周末与工作日的流量差异、季节性和节假日对流量的影响等。

这些特征可以用于后续的流量预测模型。

针对特征提取之后的交通流量预测问题，循环神经网络被广泛应用。

基于RNN的交通流量预测模型能够利用历史交通数据中的时序信息和交通流量的动态特性进行预测。

这种方法能够捕获与时间相关的特征，同时还能够考虑到交通流量之间的相互影响。

常见的基于RNN的交通流量预测模型包括基本的循环神经网络（Simple RNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）等。

分类号TP391 学号******** U D C密级公开工学硕士学位论文面向TLE数据的多变量时序数据分类算法研究硕士生姓名吴俊锋学科专业管理科学与工程研究方向数据挖掘与智能决策指导教师姚莉教授国防科学技术大学研究生院二〇一六年十一月Research on classification algorithm of multivariate time series data based on TLEdatasetCandidate：Wu JunfengAdvisor：Prof. Yao LiA dissertationSubmitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Engineeringin Management Science and Engineering Graduate School of National University of DefenseTechnologyChangsha，Hunan，P.R.ChinaOctober，2016目录摘要 (i)ABSTRACT (ii)第一章绪论 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.1.1 研究背景与问题 (1)1.1.2 研究意义 (4)1.2 国内外研究现状 (5)1.2.1 空间目标分类识别 (5)1.2.2 TLE数据集的相关研究 (6)1.2.3 多变量时序分类 (7)1.3 论文研究内容 (11)1.4 论文组织结构 (12)第二章相关概念和研究基础 (13)2.1 时间序列 (13)2.2 多变量时序数据基础 (15)2.2.1 多变量时序距离度量 (16)2.2.2 多变量时序特征表示方法 (17)2.2.3 多变量时序特征提取方法 (18)2.3 构建空间目标数据仓库 (19)2.3.1 TLE数据集的主要特性 (19)2.3.2 数据仓库的设计与实现 (20)2.4 空间目标数据预处理 (23)2.4.1 空间目标实验数据的筛选 (23)2.4.2 TLE数据的预处理 (23)2.5 本章小结 (24)第三章基于变化信息扩展的时序分类算法 (26)3.1 变化信息的特征提取 (26)3.2 VAE-TSC算法 (27)3.2.1 使用VAE方法扩展时间序列 (28)第I页3.2.3 CfsSubsetEval法降维处理 (32)3.2.4 基于特征矢量的分类 (34)3.3 实验分析 (35)3.3.1 单变量时序数据集 (36)3.3.2 多变量时序数据集 (38)3.3.3 TLE数据集 (41)3.4 本章小结 (42)第四章基于变化信息与局部信息扩展的时序分类算法 (43)4.1 时序数据的局部特征提取方法 (43)4.2 基于MM法的子序列提取 (44)4.3 VAEMM-TSC算法 (46)4.4 实验分析 (50)4.4.1 单变量时间序列 (50)4.4.2 多变量时间序列 (52)4.4.3 TLE数据集 (53)4.5 本章小结 (54)第五章动态特征与静态特征结合的空间目标分类算法 (55)5.1 静态特征与动态特征相结合的SDC算法 (55)5.2 实验使用的评价指标 (58)5.3 实验分析 (59)5.3.1 SDC算法、ST算法和VAEMM-TSC算法的对比实验 (60)5.3.2 SDC算法与ST算法在不同参数RF方法的对比实验 (60)5.3.3 SDC算法与ST算法在不同评价指标下的对比实验 (61)5.3.4 SDC算法结合更多静态特征的实验 (62)5.4 本章小结 (63)第六章总结与展望 (64)致谢 (66)参考文献 (67)作者在学期间取得的学术成果 (70)第II页表目录表2. 1处理前的TLE数据 (24)表2. 2处理后的TLE数据 (24)表3. 1统计量及其符号表示 (30)表3. 2单变量时序数据集的基本信息 (36)表3. 3 ODB-TSC与VAE-TSC算法在单变量数据集上的对比 (37)表3. 4 VAE-TSC算法使用不同分类算法时在单变量数据集的准确率 (37)表3. 5 VAE-TSC-RF算法与其它算法在单变量时序数据集的分类准确率比较 (38)表3. 6多变量时序数据集基本信息 (39)表3. 7 ODB-TSC与VAE-TSC算法在多变量数据集上的对比 (40)表3. 8 VAE-TSC算法使用不同分类算法时在多变量数据集的准确率 (40)表3. 9 VAE-TSC-SVM算法与各算法在多变量时序数据集的分类准确率 (41)表3. 10 VAE-TSC算法与ODB-TSC算法在TLE数据集上的对比 (41)表4. 1 VAE-TSC算法与VAEMM-TSC算法在单变量数据集上的对比 (50)表4. 2 VAEMM-TSC算法使用不同分类算法时在单变量数据集的准确率 (51)表4. 3 VAEMM-TSC-RF算法与各算法在单变量时序数据集的分类准确率. 51表4. 4 VAE-TSC算法与VAEMM-TSC算法在多变量数据集上的对比 (52)表4. 5 VAEMM-TSC算法使用不同分类算法时在单变量数据集的准确率 (53)表4. 6 VAEMM-TSC-NB算法与各算法在多变量时序数据集的分类准确率53表4. 7 VAE-TSC算法与VAEMM-TSC算法在TLE数据集上的对比 (53)表5. 1 三类算法准确率的对比结果 (60)第V页图目录图1. 1太空资源面临的窘境 (2)图2. 1典型的时间序列 (13)图2. 2 TLE数据的格式[1] (20)图2. 3空间目标数据仓库的体系结构 (21)图2. 4事实表 (22)图2. 5 卫星维度表 (22)图3. 1 VAE-TSC算法的计算过程 (28)图3. 2多变量时序数据的扩展 (29)图3. 3偏度等于0的无偏分布 (31)图3. 4偏度大于0的正偏态 (31)图3. 5偏度小于0的负偏态 (32)图4. 1 MM法选取子序列 (45)图4. 2 VAEMM-TSC算法的计算过程 (47)图4. 3扩展后的多变量时间序列表示 (48)图5. 1 SDC分类算法的计算过程 (56)图5. 2 ROC曲线示例 (59)图5. 3 SDC算法与ST算法随着树的数目变化的准确率 (61)图5. 4 ST算法的各项性能指标 (61)图5. 5 SDC算法的各项性能指标 (61)图5. 6 ST算法的混淆矩阵 (62)图5. 7 SDC算法的混淆矩阵 (62)图5. 8不同树的数目下的分类准确率 (63)第V页摘要航天器技术是当今世界高科技群体中对现代社会最有影响的科学技术之一。

基于聚类分析的孤立点挖掘方法1、数据挖掘数据挖掘是应用一系列技术从大型数据库或者数据仓库的数据中提取人感兴趣的，隐含的、事先未知而潜在有用的，提取的知识表示为概念、规则、模式等形式的信息和知识。

简言之，据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息知识的过程。

因此，数据挖掘事实上是知识发现的一个特定步骤，它是一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的技术，或者说是对大容量数据及数据间系进行考察和建模的方法集。

数据挖掘的目标是将大容量数据转化为有用知识和信息。

它的目的，就是拓展更加有效的利用已有数据，拓展应用。

数据开采技术的目标是从大量数据中，发现隐藏于其后的规律或数据间的关系，从而服务于决策。

因此，数据挖掘一般有以下5类主要任务：( 1 ) 数据总结：数据总结目的是对数据进行浓缩，给出它的总体综合描述。

过对数据的总结，数据挖掘能够将数据库中的有关数据从较低的个体层次抽总结到较高的总体层次上，从而实现对原始基本数据的总体把握。

( 2 ) 分类：分类即分析数据的各种属性，并找出数据的属性模型，确定哪些据属于哪些组。

这样我们就可以利用该模型来分析已有数据，并预测新数据属于哪一个组。

( 3 ) 关联分析：数据库中的数据一般都存在着关联关系，也就是说，两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，包括关联关系有简单关联和时序关联两。

( 4 ) 聚类：聚类分析是按照某种相近程度度量方法，将用户数据分成一系列有意义的子集合。

( 5 ) 偏差的检测：对分析对象的少数的、极端的特例的描述，揭示内在的原因。

目前，研究数据挖掘的方法有很多，这些数据挖掘工具采用的主要方法包括传统统计方法，可视化技术，决策树、相关规则、神经元网络、遗传算法等。

下面分类阐述。

( 1 ) 传统统计方法：包括：抽样技术，多元统计分析，统计预测方法等。

基于混合特征提取的流数据概念漂移处理方法郭虎升;刘艳杰;王文剑【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2024(61)6【摘要】大数据时代,越来越多的数据以数据流的形式产生,由于其具有快速、无限、不稳定及动态变化等特性,使得概念漂移成为流数据挖掘中一个重要但困难的问题.目前多数概念漂移处理方法存在信息提取能力有限且未充分考虑流数据的时序特性等问题.针对这些问题,提出一种基于混合特征提取的流数据概念漂移处理方法(concept drift processing method of streaming data based on mixed feature extraction,MFECD).该方法首先采用不同尺度的卷积核对数据进行建模以构建拼接特征,采用门控机制将浅层输入和拼接特征融合,作为不同网络层次输入进行自适应集成,以获得能够兼顾细节信息和语义信息的数据特性.在此基础上,采用注意力机制和相似度计算评估流数据不同时刻的重要性,以增强数据流关键位点的时序特性.实验结果表明,该方法能有效提取流数据中包含的复杂数据特征和时序特征,提高了数据流中概念漂移的处理能力.【总页数】14页(P1497-1510)【作者】郭虎升;刘艳杰;王文剑【作者单位】山西大学计算机与信息技术学院;计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学)【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.一种基于数据不确定性的概念漂移数据流分类算法2.基于贝叶斯混合集成的概念漂移数据流分类3.一种基于混合集成方法的数据流概念漂移检测方法4.一种基于混合模型的数据流概念漂移检测算法5.数据流概念漂移处理方法研究综述因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

工业互联网中的数据挖掘技术教程工业互联网是将传统工业与互联网技术相结合的新兴领域，它的发展对于工业制造领域的提升和创新具有重要意义。

而在工业互联网中，数据挖掘技术被广泛应用，能够帮助企业从海量数据中发现隐藏的知识和规律，并为决策提供支持。

本文将针对工业互联网中的数据挖掘技术进行介绍和讲解。

一、数据挖掘技术概述数据挖掘是从大规模数据集中提取知识和规律的一种技术方法。

在工业领域，通过对大量数据进行分析和挖掘，可以帮助企业发现潜在的商业机会、改善工业过程、提高生产效率等。

数据挖掘技术主要包括以下几个方面的内容：1. 数据预处理：数据预处理是数据挖掘的第一步，它包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等过程。

通过数据预处理，可以提高数据的质量，减少噪声和冗余信息，以便更好地进行后续的数据挖掘工作。

2. 特征选择：特征选择是从数据集中选择出与目标变量相关性较高的特征。

在工业互联网中，选择合适的特征可以提高模型的准确性和可解释性，从而更好地支持决策和预测。

3. 数据挖掘算法：数据挖掘算法是数据挖掘的核心部分，它包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等多种算法。

在工业互联网中，需要根据具体的问题选择适合的算法，以便发现潜在的知识和规律。

4. 模型评估和优化：模型评估和优化是数据挖掘的最后一步，它可以评估模型的准确性、鲁棒性和可解释性，并通过调整模型参数来优化模型的性能。

二、工业互联网中的数据挖掘应用1. 预测和优化生产过程：通过对工业互联网中的传感器数据进行分析和挖掘，可以实现对生产过程的预测和优化。

例如，可以通过预测设备故障来避免生产线停机，减少损失；通过优化生产计划来提高生产效率和资源利用率。

2. 质量控制和异常检测：通过对工业互联网中的生产数据进行分析和挖掘，可以实现对产品质量的控制和异常检测。

例如，可以通过分析生产数据中的关键指标和特征来提前发现潜在的质量问题，减少不良品率和客户投诉。

3. 供应链管理和物流优化：通过对工业互联网中的供应链和物流数据进行分析和挖掘，可以实现对供应链管理和物流优化的支持。

基于时序数据的网络异常检测与故障诊断技术研究网络异常检测与故障诊断技术是当今信息技术领域中的重要研究方向之一。

随着网络规模不断扩大和应用场景不断增多，网络的安全性和稳定性成为了关键的问题。

时序数据是网络异常检测和故障诊断中常用的数据类型之一，它能够提供网络状态的时间序列信息，帮助系统有效地发现异常和诊断故障。

第一部分：网络异常检测技术网络异常检测技术旨在识别和定位网络中的异常行为，包括网络攻击、故障和拥塞等。

时序数据在网络异常检测中发挥重要作用，其蕴含着网络状态的演化过程和潜在的异常信号。

常用的网络异常检测技术包括以下几种：1. 基于统计方法的异常检测：统计方法通过比较观察值与预期模型之间的差异来识别异常。

常用的统计方法包括离群点检测、异常统计模型和时间序列分析等。

其中，时间序列分析方法根据历史数据的趋势和周期性来预测未来的数据，从而发现异常点。

2. 基于机器学习的异常检测：机器学习方法通过对训练数据进行学习和建模，来判定新的数据是否异常。

常用的机器学习算法包括支持向量机、随机森林和深度学习等。

这些算法能够自动发现数据中的复杂模式和异常行为。

3. 基于模型的异常检测：模型方法通过建立网络状态的数学模型，并根据模型的拟合程度来判断数据是否异常。

常用的模型方法包括贝叶斯网络、马尔可夫模型和ARIMA模型等。

这些模型能够捕捉网络状态的规律性，并识别与之偏离的异常行为。

第二部分：网络故障诊断技术网络故障诊断技术旨在快速准确地定位和修复网络中的故障，以保障网络的正常运行。

时序数据在网络故障诊断中用于分析网络行为和判断故障原因。

常用的网络故障诊断技术包括以下几种：1. 基于图论的故障诊断：图论方法将网络视为一张图，节点表示网络设备，边表示设备之间的连接。

通过分析图的拓扑结构，探测节点或链路的异常，并推断故障的位置和类型。

2. 基于监控与测量的故障诊断：监控与测量技术通过收集网络中的数据包、流量、延迟等指标来评估网络的性能和诊断故障。

数据挖掘期末试题及答案完整版本文档为数据挖掘课程的期末试题及答案完整版，共分为两部分：试题1. 简述数据挖掘的含义，及其在实际应用中的主要应用场景。

2. 数据挖掘的分类有哪些？分别说明其特点和应用场景。

3. 什么是关联规则挖掘？具体方法是什么？4. 简述聚类分析的含义，及其在实际应用中的主要应用场景。

5. 什么是K-means算法？其具体流程是什么？如何确定K值？6. 什么是分类算法？具体有哪些分类算法？举例说明其应用场景。

7. 什么是决策树？它的构建方法是什么？8. 什么是人工神经网络？具体的工作原理是怎样的？9. 什么是支持向量机？简述其分类原理及构建方法。

10. 集成研究是什么？其主要有哪些方法？答案1. 数据挖掘定义：是从大量数据中自动提取未知、隐含的且潜在有用的信息和模式的计算技术，主要应用场景包括：金融风险控制、市场营销、医学诊断和电子商务等领域。

2. 数据挖掘的分类：基于任务分类、基于数据挖掘方法分类、基于应用领域分类等。

其中基于数据挖掘方法的分类包括：分类、聚类、关联规则挖掘、时序挖掘、离群点检测和特征选择等，它们分别对应不同类型的数据挖掘任务和数据类型。

3. 关联规则挖掘：是一种在数据集中发现有趣关系的方法。

具体方法包括：设定最小支持度和最小置信度阈值、频繁集生成、生成关联规则等。

4. 聚类分析：是一种常用的数据挖掘技术，主要应用场景包括：图像分割、生物信息学、无监督研究等领域。

5. K-means算法：是一种基于划分的聚类算法，具体流程包括：选择初始聚类中心、计算数据点到聚类中心的距离、分组聚类、重新计算聚类中心等。

确定K值有多种方法，常用的有肘部法和轮廓系数法。

6. 分类算法：是一种重要的数据挖掘技术，主要包括决策树、朴素贝叶斯、神经网络、支持向量机等方法。

不同的算法适用于不同类型的数据和任务场景。

7. 决策树：是一种基于树结构的分类方法，具体构建方法包括：选择最优特征、树的生长、剪枝等。

基于Conv-Attention-MLP 的新能源汽车电池异常检测方法陈旭东 何宏*周焱平湖南工程学院计算机与通信学院 湖南湘潭 411104摘要： 在新能源汽车电池异常信号的检测方面，针对传统异常检测方法对多个维度电池数据检测精度低、泛化性差等问题，提出一种融合了卷积（Conv ）、自注意力机制（Attention ）和多层感知机（Multilayer Perceptron ，MLP ）的Conv-Attention-MLP 深度神经网络方法。

该方法首先对多个维度的时序数据使用特征卷积进行降维，再利用多头自注意力机制（MultiHead-Self-Attention ，MSA ）对数据的时间不同步以及数据逻辑之间的重建模，最后经过多层感知机（MLP ）的连续线性映射与非线性运算，产生复杂的分段映射，以达到更好的拟合效果。

实现了对多个维度电池数据的有效检测，提高了模型对于多样化数据的准确性和稳健性。

实验结果表明：相较于传统异常检测方法，在vloongs 数据集上Conv-Attention-MLP 模型表现效果更加优越，展现出更高精度和更强的鲁棒性。

关键词： 深度学习 异常检测 自注意力机制 模型融合中图分类号： U472;TP274文献标识码： A文章编号： 1672-3791(2024)04-0098-05The Anomaly Detection Method for New Energy Vehicle BatteriesBased on Conv-Attention-MLPCHEN Xudong HE Hong *ZHOU YanpingCollege of Computer and Communication, Hunan Institute of Engineering, Xiangtan, Hunan Province, 411104ChinaAbstract: I n terms of the detection of abnormal signals in new energy vehicle batteries, in order to solve the issues that traditional anomaly detection methods have low accuracy and poor generalization in the detection of multi-dimensional battery data, this paper proposes a Conv-Attention-MLP deep neural network method which inte⁃grates convolution (Conv), the self-attention mechanism (Attention) and the multilayer perceptron (MLP). The method first uses feature convolution to reduce the dimensionality of multidimensional time-series data, then uses the multihead self-attention (MSA) mechanism to recmodel the asynchrony of data time and the interrelationships among data logic, and finally uses the continuous linear mapping and non-linear operation of the multilayer percep⁃tron (MLP) to generate complex piecewise mapping, so as to achieve better fitting results, which realizes the effec⁃tive detection of multiple-dimensional battery data, and enhances the model's accuracy and robustness for diverse data. Experimental results demonstrate thatcompared to traditional anomaly detection methods, the the Conv-Attention-MLP model has better performance on the vloongs dataset, showcasing higher precision and stronger ro⁃bustness.DOI： 10.16661/ki.1672-3791.2311-5042-1602基金项目： 国家大学生创新创业训练项目（项目编号：S202311342013）。