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基于密度PrefixSpan算法实现告警事件时序挖掘方法: 2025年; 对设备进行全生命周期故障管理是企业设备正常运行的关键,鉴于目前网络日常监控方式仍是采用基于告警日志的方式,然而随着网络规模及网元级联关系的扩大,现行的网络已进入了复杂网络时代,复杂网络告警日志往往会以告警风暴的形式出现,使得传统单一告警日志监控方法已不再适应当前网络智能化监控的要求。基于以上问题,建立以数据驱动的监控体系,提出了一种基于密度PrefixSpan算法实现告警事件时序模式挖掘的方法,首先以通信领域核心网领域的告警数据作为研究目标,提出了一种SDCA动态密度聚类算法,通过时间序列动态密度聚类算法实现了告警日志向告警事件挖掘的转变,其次利用具备剪枝功能的PrefixSpan算法实现对告警事件中告警日志时序溯源模式的挖掘,从而为准确定位事件的故障提供溯源根据。实验结果表明,该方法能够准确聚类告警事件,同时能够以时序溯源的方式揭示事件内部日志的因果关系。通过将该方法运用于通信网络监控及维护中,进一步提升了网络事件监控及实际运维能力,提高了网络智能化监控水平,该方法的有效性已在通信网络故障管理中得到证明。; 邓翠艳齐小刚姚旭清李青云; 关键词：PREFIXSPAN 告警事件

基于PrefixSpan和LightGBM的网元拓扑连接关系判别方法: 2024年; 文章创新地提出了一种基于PrefixSpan和LightGBM的网元拓扑连接关系判别的方法,采用PrefixSpan算法对告警数据进行抽取挖掘,然后将挖掘结果进行分析并将分析结果输入到LightGBM中进行监督学习,获得最终网元拓扑连接关系判定模型。实验结果表明:本方法在基站及相关网元拓扑连接关系的推断中f1值达到了0.89,有效提升了网元拓扑连接关系判别的准确度,为网元拓扑连接关系校正提供了有力手段,为数字孪生网络构建打下坚实的基础。; 倪晋宇涂泾伦杨天昊陈晓峰白云飞; 关键词：频繁项集

一种基于PrefixSpan的钢材库存管理方法: 本发明涉及一种基于PrefixSpan的钢材库存管理方法。首先，通过层次分析法构建合适的层次结构和设置评价准则，对不同属性的钢材进行权重分配，从而实现对库存的细分。这有助于更好地理解和管理不同类型的钢材。其次利用Pref...; 徐哲壮徐志斌王金龙王鸿葳黎立璋陈伯瑜张庆东陈建锟

基于改进PrefixSpan算法的报警泛滥序列数据模式提取方法: 本发明公开了一种基于改进PrefixSpan算法的报警泛滥序列数据模式提取方法，不同于传统PrefixSpan算法，在进行投影数据库建立的时候引入时间信息，将前缀之前一段时间的序列也加入了每条后缀当中，构建拓展投影数据库...; 朱群雄金成彦贺彦林徐圆张洋

改进PrefixSpan的行为轨迹数据挖掘算法: 2023年; 针对用户行为轨迹数据挖掘PrefixSpan算法构造投影数据库过程中重复扫描而造成时空开销过大的问题,提出一种改进的序列模式挖掘算法TDM-PrefixSpan(trajectory data mining based on prefixSpan algorithm)。依据时间序列分布特征,采用具有轨迹数据预处理的SMM(statistical mobility model)算法,通过分段合并和自适应调整方法去除异常数据,解决轨迹数据存在大量pingpong效应的问题。采用频繁项集逆序挖掘序列模式,通过已挖掘序列模式集迭代去除冗余项集得到待挖掘序列模式集,缩短扫描候选数据库时间。数据集测试结果表明:SMM算法预处理后,原始数据库数据规模减小;通过对比可知,TDM-PrefixSpan算法能够有效降低时间复杂度,提升挖掘效率。; 陈万志赵帅方圆王天元; 关键词：PREFIXSPAN算法投影数据库

改进PrefixSpan和LCSS的社交属性挖掘方法: 当前，智慧城市建设已经成为我国信息化、数字化发展的新趋势，如何充分利用智慧城市数据中台的相关信息进行社交属性挖掘分析，实现隐式关系的社区发现已成为当前该领域的研究热点。针对目前轨迹数据挖掘时空消耗大、社交属性挖掘区分度不...; 赵帅; 关键词：数据挖掘

改进的PrefixSpan算法在旅游热门路线上的应用被引量：2: 2022年; PrefixSpan算法是目前比较经典且较为高效的挖掘频繁序列模式的算法,而应用在旅游热门路线的搜索上,仍存在着连续性不足的问题.为了改善该算法的连续性,从改变频繁序列模式的生成过程方面对算法进行了改进优化.实验结果表明,改进的PrefixSpan算法在旅游热门路线的搜索上具有更好的连续性,且比原算法效率更高,更适用于旅游热门路线的搜索.; 胡冰冰芦俊丽郑承宇; 关键词：PREFIXSPAN算法数据挖掘频繁序列模式

一种基于多维prefixspan算法的故障诊断方法: 本发明涉及电力系统故障诊断领域，提供了一种基于多维prefixspan算法的故障诊断方法。目的在于针对当前基于Eclat高效用频繁模式挖掘算法中频繁求交集导致的效率降低问题。主要方案包括：对历史故障日志数据进行收集，得到...; 吕磊田园王卓周里涛张瑞强杨茜贾文瑞毛启均

基于改进prefixspan的数据驱动报警泛滥分析方法: 报警系统在流程工业中负责实时监控确保流程的安全运行。随着在传感器、计算机软件和通信技术等方面革新性新技术的出现，先进控制系统在现代工厂中得到了越来越广泛的应用，降低了报警设计与报警变量配置的操作成本。但与此同时，由于配置...; 金成彦; 关键词：数据驱动序列模式挖掘 PREFIXSPAN算法; 文献传递

一种基于改进PrefixSpan算法的交易数据频繁序列模式挖掘方法: 本发明公开了一种基于改进PrefixSpan算法的交易数据频繁序列模式挖掘方法，包括步骤：对商品交易数据进行预处理，得到商品交易数据集，并存入交易序列数据库中；扫描交易序列数据库，对每个单项进行计数，得到每个单项的序列支...; 何新王子龙陈琛; 文献传递

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