[发明专利]一种基于关键词的数据挖掘方法

说明书

本发明涉及一种基于关键词的数据挖掘方法，解决的是效率低，重复性高的技术问题，通过采用统计并定义字符的波形频率、幅度，定义至少一个关键词，按照字符频率生成表征关键词的字符串波形；将源数据生成待挖掘的波形集；建立波形匹配检测模型，按序列标记波形集中的波形，将波形并行输入输入波形匹配检测模型进行并行的信号检测；各自取关键词对应的字符串波形时间周期长度内，信号检测出的幅度值为0对应的波形段作为当前支路与当前关键词匹配的最佳结果；选出具备所有关键词的最佳匹配结果，同时序列标记相同的待挖掘波形，反向匹配出源数据中的挖掘目标数据的技术方案，较好的解决了该问题，可用于数据挖掘中。

技术领域

本发明涉及大数据挖掘领域，具体涉及一种基于关键词的数据挖掘方法。

背景技术

数据挖掘(Data mining)又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

现有的数据挖掘存在效率低，重复性高的技术问题。本发明提供了一种新的基于关键词的数据挖掘方法，能够解决上述技术问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是现有技术中存在的效率低，重复性高的技术问题。提供一种新的基于关键词的数据挖掘方法，该基于关键词的数据挖掘方法具有效率高、重复率低的特点。

为解决上述技术问题，采用的技术方案如下：

一种基于关键词的数据挖掘方法，所述基于关键词的数据挖掘方法包括：

步骤一，统计并定义字符的波形频率、幅度，定义至少一个关键词，按照字符频率生成表征关键词的字符串波形；

步骤二，将源数据按照步骤一定义的字符频率生成待挖掘的波形集；

步骤三，建立波形匹配检测模型，按序列标记波形集中的待挖掘的波形，将待挖掘的波形并行输入与关键词数量相同的输入波形匹配检测模型，以字符串波形作为参考信号进行并行的信号检测；

步骤四，并行检测后，各自取关键词对应的字符串波形时间周期长度内，信号检测出的幅度值为0对应的波形段作为当前支路与当前关键词匹配的最佳结果；

步骤五，选出具备所有关键词的最佳匹配结果，同时序列标记相同的待挖掘波形，根据待挖掘波形以及步骤一字符的波形频率，反向匹配出源数据中的挖掘目标数据。

本发明的工作原理：本发明通过定义字符对应的信号频率，通过对关键词信号周期内的字符串波形进行检测，以关键词的幅度为参考幅度，若检测值为0则说明该波形与关键词对应的波形重合，从而检测出关键词有无。通过并行检测并筛选的策略，能够在时间上进行效率提高。

上述方案中，为优化，进一步地，步骤三包括：

步骤3.1，波形匹配检测模型为：

步骤3.2，定义两组1×N₁检测振子，调整两组1×N₁检测振子的参考频率等于待挖掘波形信号频率，检测振子的初始相位等间隔分布在[0.2π]内，间隔为2π/N₁；

步骤3,3，将检测阵列初始状态设置为稳定大周期态，输入第l段待挖掘波形信号，定义搜索精度Precision，使用快速搜索方法，得到Q_INC^(l)(s)+Precision为参考信号幅度值且Q_DEC^(l)(s)-Precision为参考信号幅度值时对应的检测阵列相变振子数s，完成1次测量；