申请/专利权人：数安在线(北京)信息技术有限公司

申请日：2024-04-10

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN118012930B

主分类号：G06F16/2458

分类号：G06F16/2458;G06F16/22;G06Q50/26

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开

摘要：本发明公开了用于人防指挥的事件监测方法，方法包括数据采集、预处理、数据挖掘、基于权重的排序和基于相似矩阵的事件重要性识别。本发明属于数据处理技术领域，具体是指用于人防指挥的事件监测方法，本方案基于预先相似度对频繁模式间距离进行改进，可以更好地理解数据集中的模式；基于检查树的单一路径实现不同状态下频繁模式的合并和存储；通过改进TF‑IDF计算术语重要性和特异性从而得到频繁模式权重，基于评估相似矩阵中元素的分散程度实现对事件划分，从而完成事件监测任务。

主权项：1.用于人防指挥的事件监测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：预处理，对采集的文本数据进行数据清洗、数据转换和建立增量频繁模式树；并定义频繁模式间距离和频繁模式间相似度；步骤S3：数据挖掘，基于检查树的单一路径实现不同状态下频繁模式的合并和存储；最终输出包含频繁模式的集合；步骤S4：基于权重的排序，改进TF-IDF计算术语重要性和特异性从而得到频繁模式权重，基于权重实现对频繁模式的排序；步骤S5：基于相似矩阵的事件重要性识别，基于评估相似矩阵中元素的分散程度实现对事件划分，从而完成事件监测任务；在步骤S4中，所述基于权重的排序具体包括以下步骤：步骤S41：计算术语重要性，所用公式如下： ；式中，是第i个术语在第j个文本中的重要性；ni,j是第i个术语在第j个文本中的词频；p是第i个术语所在的文本；k是文本中术语的索引，nk,j是第k个术语在第j个文本中的词频；步骤S42：计算术语特异性，所用公式如下： ；式中，ipfi是第i个术语的特异性；是总文档数量；是包含术语gi的文档数量，预先设有词阈值，当术语在文档中出现的次数大于词阈值，则被认为是包含术语的文档，否则被认为不包含术语的文档；步骤S43：计算频繁模式的权重，计算候补权重Weight·，归一化处理后作为频繁模式的权重；所用公式如下： ；式中，Weightf是第频繁模式f的候补权重；步骤S44：排序，基于频繁模式的权重对步骤S3输出的集合F中的频繁模式进行排序。

全文数据：

权利要求：

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