【摘 要】
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现有的基于关联分析算法、灰靶理论与云模型的挖掘技术,由于受到来源多、结构化程度复杂的数据影响,导致数据字符串挖掘效果不佳。针对上述问题,提出了基于知识图谱的跨系统电网多维数据自动挖掘方法。通过可视数据的分析与交互原理,三维融合展示跨系统电网多维数据。构建知识图谱,计算跨系统电网多维数据种类划分概率,并确定多维数据处理的目标函数。设计多维数据挖掘流程,结合SVDD算法自动分类多维数据。实验结果表明,
【机 构】
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现有的基于关联分析算法、灰靶理论与云模型的挖掘技术,由于受到来源多、结构化程度复杂的数据影响,导致数据字符串挖掘效果不佳。针对上述问题,提出了基于知识图谱的跨系统电网多维数据自动挖掘方法。通过可视数据的分析与交互原理,三维融合展示跨系统电网多维数据。构建知识图谱,计算跨系统电网多维数据种类划分概率,并确定多维数据处理的目标函数。设计多维数据挖掘流程,结合SVDD算法自动分类多维数据。实验结果表明,该方法能够精准分析不同数据字符串间的依存关系,且最高召回率为98.54%,具有良好的挖掘效果。
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