基于時序關聯(lián)算法的論文作者關聯(lián)演示系統(tǒng)設計.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)等計算機技術的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘相關技術正在成為當前的熱門學科，數(shù)據(jù)關聯(lián)便是其中之一。數(shù)據(jù)關聯(lián)的任務是將數(shù)據(jù)集中的屬于同一現(xiàn)實實體的記錄聚類。如果一個數(shù)據(jù)集中的每一條記錄都包含描述實體的屬性和表示這些屬性存在時間的時間戳，這個數(shù)據(jù)集可以認為是時序數(shù)據(jù)集。時序數(shù)據(jù)集中，實體的屬性值往往會隨著時間發(fā)生變化。對于這樣的數(shù)據(jù)集，用戶會希望能夠挖掘出某個實體的屬性隨著時間變化的情況。然而時序數(shù)據(jù)集中記錄的時間跨度越大，實體屬性值變化的幅

2、度也越大，對數(shù)據(jù)關聯(lián)造成困難。此時傳統(tǒng)的關聯(lián)算法難以應對這種情況。
　　本文實現(xiàn)的Chronos系統(tǒng)，基于能夠應對時序數(shù)據(jù)變化的時序關聯(lián)算法，對論文發(fā)表信息的數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)關聯(lián)，并將關聯(lián)結果展示出來。時序數(shù)據(jù)關聯(lián)算法是能夠利用時序數(shù)據(jù)集中時序特征的關聯(lián)算法，在關聯(lián)論文作者時得到的F-measure可以達到0.9，可以修正DBLP中出現(xiàn)的一些錯誤。Chronos系統(tǒng)提供對作者進行檢索和對作者的歷史信息進行展示的功能，還可以對不同關聯(lián)