[发明专利]数据处理方法、装置、电子产品及介质在审
申请号: | 202010133945.6 | 申请日: | 2020-02-28 |
公开(公告)号: | CN113326295A | 公开(公告)日: | 2021-08-31 |
发明(设计)人: | 屠志强 | 申请(专利权)人: | 北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 |
主分类号: | G06F16/2458 | 分类号: | G06F16/2458;G06F16/2455;G06Q10/06 |
代理公司: | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人: | 赵婷 |
地址: | 100086 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 数据处理 方法 装置 电子产品 介质 | ||
1.一种数据处理方法,包括:
获取目标数据集,其中,所述目标数据集包含多个原始项集,每个原始项集包含一个或多个项;
确定与所述每个原始项集对应的支持度和置信度;
确定目标支持度阈值和目标置信度阈值,其中,所述目标支持度阈值是基于预设的最小支持度阈值确定的,所述目标置信度阈值是基于预设的最小置信度阈值确定的;以及
基于所述目标支持度阈值和目标置信度阈值,获得所述目标数据集中的频繁项集,其中,与所述频繁项集对应的支持度大于所述目标支持度阈值,与所述频繁项集对应的置信度大于所述目标置信度阈值。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述确定目标支持度阈值和目标置信度阈值包括:
确定目标支持度松弛变量和目标置信度松弛变量,其中,所述目标支持度松弛变量和所述目标置信度松弛变量为正数;
确定目标支持度惩罚因子和目标置信度惩罚因子,其中,所述目标支持度惩罚因子和所述目标置信度惩罚因子为正数;
基于所述预设的最小支持度阈值、所述目标支持度松弛变量和/或所述目标支持度惩罚因子,确定所述目标支持度阈值;以及
基于所述预设的最小置信度阈值、所述目标置信度松弛变量和/或所述目标置信度惩罚因子,确定所述目标置信度阈值。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述确定目标支持度松弛变量和目标置信度松弛变量包括:
确定与所述目标支持度松弛变量和目标置信度松弛变量对应的目标阈值,其中,所述目标阈值用于表征所述目标支持度松弛变量和所述目标置信度松弛变量之和的最大值;
基于所述目标阈值,设置搜索步长和搜索步数;
基于所述搜索步长和所述搜索步数,构建搜索网格,其中,所述搜索网格包括多个网格,每个网格中包含有拟定支持度松弛变量和拟定置信度松弛变量;以及
遍历所述多个网格,以确定所述目标支持度松弛变量和目标置信度松弛变量。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述遍历所述多个网格,以确定所述目标支持度松弛变量和目标置信度松弛变量包括:
遍历所述多个网格,基于所述每个网格中包含的拟定支持度松弛变量和拟定置信度松弛变量,确定与所述每个网格对应的拟定频繁项集的第一数量;
基于所述预设的最小置信度阈值和所述最小置信度阈值,确定与所述每个网格对应的拟定频繁项集的第二数量;
基于所述第一数量、所述第二数量和与所述每个网格中包含的拟定支持度松弛变量和拟定置信度松弛变量,确定与所述每个网格对应的目标函数值;以及
将所述目标函数值的最大值所对应的网格中包含的拟定支持度松弛变量和拟定置信度松弛变量,确定为所述目标支持度松弛变量和目标置信度松弛变量。
5.根据权利要求2所述的方法,其中,所述确定目标支持度惩罚因子和目标置信度惩罚因子包括:
针对所述每个原始项集,确定与一个或多个项对应的拟定支持度惩罚因子和拟定置信度惩罚因子;
基于与一个或多个项对应的拟定支持度惩罚因子和拟定置信度惩罚因子,确定与所述每个原始项集对应的拟定支持度惩罚因子和拟定置信度惩罚因子;以及
基于与所述每个原始项集对应的拟定支持度惩罚因子和拟定置信度惩罚因子,确定所述目标支持度惩罚因子和目标置信度惩罚因子。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:
获取预先设置的宽度规则,其中,所述宽度规则用于表征所述频繁项集中包含的项的数量的最小值;以及
基于所述宽度规则,对所述频繁项集进行筛选,以获得符合所述宽度规则的频繁项集。
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