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申请/专利权人：山东产研博正创新咨询有限公司

摘要：本发明涉及数据管理系统领域，具体涉及一种科技成果转化的数据管理系统。包括数据采集、分析、存储和展示模块。数据采集模块从多源自动采集数据，保证准确完整并去除重复无效信息；数据分析模块运用优化Apriori算法发现成果间潜在关联；数据存储模块采用分布式架构高效存储数据，支持快速检索与访问，满足高并发需求；数据展示模块以直观形式呈现分析结果，方便用户理解。数据采集通过多种验证和检测机制保证数据质量；数据存储利用分布式架构和备份确保数据安全可靠；数据展示具备交互、多维展示和报告生成功能。该系统能有效解决数据采集、分析、存储和展示等方面的问题，促进科技成果的转化和应用。

主权项：1.一种科技成果转化的数据管理系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据分析模块、数据存储模块和数据展示模块，其中，所述数据采集模块，负责从多源自动采集科技成果相关数据，保证数据准确完整，去除重复和无效信息；数据分析模块，运用减少候选项集的生成优化Apriori算法，发现成果间潜在关联；数据存储模块，采用分布式架构高效存储大规模数据，支持快速检索与访问，确保数据随时可用，满足高并发需求；数据展示模块，以直观清晰的图表、报表和图形呈现分析结果，为用户提供全面准确的数据视图，方便用户快速理解；在数据分析模块中，运用减少候选项集的生成优化Apriori算法利用关联规则挖掘发现不同科技成果之间的潜在关联，以下是实现步骤：步骤一、首先根据应用场景设定最小支持度阈值；步骤二、然后扫描事务数据库，统计每个单项的支持度，生成频繁1项集L1；步骤三、接着利用哈希技术减少候选项集的数量，将所有可能的k项集散列到不同的桶中，统计每个桶中项集出现的频数，只保留频数超过最小支持度的桶及其对应的项集；步骤四、接下来减少事务数据库的规模，避免在后续步骤中重复扫描大量事务，在每次迭代后删除那些不包含频繁项集的事务，因为这些事务不可能产生新的频繁项集，合并具有相同频繁项集的事务，减少冗余；步骤五、然后是剪枝，对于每个候选k项集，检查其所有k-1子集是否都是频繁项集，如果某个候选项集的任何k-1子集不是频繁项集，则该候选项集也不是频繁的，直接删除；步骤六、对于每个剩余的候选k项集，扫描事务数据库，统计其支持度，生成频繁k项集Lk；步骤七、最后重复步骤四到六，直到无法生成新的频繁项集，从频繁项集中生成关联规则，计算每个规则的置信度，筛选出满足最小置信度阈值的规则。

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