【摘 要】
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随着智能生产的发展,对海量用户数据流和生产数据进行模式分析,提取有用的知识来指导和优化生产计划成为研究热点。UP-Growth算法使用修剪策略降低树结构中积累的事务加权效用(TWU)值,但仍需要大量的时间来计算候选模式的实际效用;一阶段挖掘算法HUI-Miner无需多次扫描数据库,不产生候选模式,通过效用列表直接计算模式的真正效用值,但该算法更适用于静态数据分析;A-Close算法基于Aprior
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随着智能生产的发展,对海量用户数据流和生产数据进行模式分析,提取有用的知识来指导和优化生产计划成为研究热点。UP-Growth算法使用修剪策略降低树结构中积累的事务加权效用(TWU)值,但仍需要大量的时间来计算候选模式的实际效用;一阶段挖掘算法HUI-Miner无需多次扫描数据库,不产生候选模式,通过效用列表直接计算模式的真正效用值,但该算法更适用于静态数据分析;A-Close算法基于Apriori逐级生成候选模式,算法执行时间过长,MERIT算法采用分别存储各元素权值的策略,此策略在各模式组合创建新节点时产生大量候选模式,占用大量内存和时间。为了优化传统算法的不足,本文提出高效用和可替代闭合模式分析算法HECPM,该算法包含SHUPM和ECPM两个子算法,分别对需求侧和生产侧两个维度进行模式分析,需求侧输出的目标商品作为生产侧的输入,结合生产侧供应链中目标商品部件的供应情况,企业决策层根据实际需求制定有利的生产计划。子算法SHUPM基于效用参数利用滑动窗口技术和效用列表SHUP-List对用户数据流进行高效用模式分析,获得用户购买趋向;子算法ECPM基于利润参数定义可替代规则对数据进行预处理,依据标准数据结构dNC-Sets确定各模式的dNC-Sets结构及各模式间的关系,根据已证明的可替代闭合模式定理挖掘出最优解,获得产品部件最优组合。本文在Python环境中,子算法SHUPM与常规算法UP-Growth和HUI-Miner在来自IBM的用户数据集Connect和T10I4D100K中进行仿真实验,子算法ECPM与传统算法A-Close和MERIT在两个来自IBM的生产数据Pumsb和Accidents进行对比仿真分析,实验中对算法执行时间、内存消耗及算法可扩展性三个性能指标进行分析,仿真结果表明,在标准用户数据集和生产数据中,对比传统算法HECPM算法在算法执行时间和内存消耗及算法可扩展性方面均有性能提升。
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