異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘模型

許明宇，王宜懷

(蘇州大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，江蘇 蘇州 215000)

1 引言

因信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度加快，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用范圍越來越廣。在社會個領(lǐng)域的運轉(zhuǎn)中，各式各樣的數(shù)據(jù)以海量式模式快速增長[1，2]。在這一背景下，數(shù)據(jù)一致性問題愈發(fā)重要。在數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)聚類等相關(guān)應(yīng)用中，數(shù)據(jù)一致性挖掘必不可少。

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘的目的在于發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中不同數(shù)據(jù)在鄰近域內(nèi)的相互依賴關(guān)系以及相似性關(guān)系，其對于理解數(shù)據(jù)間的交互作用具有重要意義。然而，目前關(guān)于異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘這一問題有關(guān)的研究還有待進一步加強[3]。為此，本研究構(gòu)建了異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘模型。

異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)信息屬于多源異構(gòu)特性，也存在大量重復(fù)數(shù)據(jù)。因此，本研究在設(shè)計一致性規(guī)則挖掘過程時，考慮到異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)信息中的重復(fù)數(shù)據(jù)，引入了重復(fù)數(shù)據(jù)優(yōu)化清除過程。該過程對異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘存在積極作用，且以內(nèi)容相關(guān)條件函數(shù)依賴規(guī)則為挖掘規(guī)則。然后通過基于內(nèi)容相關(guān)條件函數(shù)依賴的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘模型，有效獲取關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則。

2 模型設(shè)計

2.1 基于多維數(shù)據(jù)聚類過程清除重復(fù)數(shù)據(jù)

2.1.1 特征向量的量化

在異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中，為了準(zhǔn)確挖掘其中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的一致性規(guī)則，本研究首先基于異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)多維數(shù)據(jù)聚類的的方式對重復(fù)數(shù)據(jù)進行清除。通過多維數(shù)據(jù)聚類分析方法，把所有數(shù)據(jù)集里各個數(shù)據(jù)項均映射至對應(yīng)的種類之中，再采用貝葉斯方法劃分異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)樣本空間，獲取每個異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)文本里的特征向量，實現(xiàn)特征向量的量化[4-6]。詳細(xì)流程如下：

設(shè)定異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集表示為E，E的種類集合為D。將異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集E中的各個數(shù)據(jù)項E1均映射至D中的數(shù)據(jù)種類Q里，則存在

(1)

式(1)中，?表示依存關(guān)系；s表示有向邊。若將有向邊集合設(shè)成β，似然率測試規(guī)則表示為N，數(shù)據(jù)特征矢量種類表示為W，事件e出現(xiàn)幾率是α，則數(shù)據(jù)樣本空間劃分的過程如下

(2)

式(2)中，數(shù)據(jù)集映射后的值與映射至的相似性依次表示為r、ε；字符串匹配閾值表示為q。

在此基礎(chǔ)上，將數(shù)據(jù)間耦合度與聚類集的相似性依次設(shè)成φ、rs，則每個數(shù)據(jù)文本里特征量f的提取方法是

(3)

式(3)中，h表示數(shù)據(jù)核心屬性占所有屬性的百分比，k表示數(shù)據(jù)集的掃描次數(shù)。

根據(jù)上述提取的數(shù)據(jù)文本里特征量f，將差異數(shù)據(jù)集的維度與變量集合依次設(shè)定位m、c，則可得到所有特征量的量化集f′為

(4)

式(4)中，I表示學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)果集，S表示測試訓(xùn)練集。

在上述操作過程中，還需注意在去除異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中的重復(fù)數(shù)據(jù)時，把所有數(shù)據(jù)集各個數(shù)據(jù)項均映射至對應(yīng)種類之中[7]，通過貝葉斯方法實現(xiàn)數(shù)據(jù)樣本空間劃分，得到每個數(shù)據(jù)文本里的特征向量，對所有特征向量完成量化。

2.1.2 基于數(shù)據(jù)相似度的重復(fù)數(shù)據(jù)清除

清除重復(fù)數(shù)據(jù)時，把上一小節(jié)得到的量化處理后特征量f′作成依據(jù)，設(shè)置字符語義數(shù)值，然后運算各個數(shù)據(jù)集合相應(yīng)的語義數(shù)值序列，得到字符間相鄰關(guān)系，獲取每個數(shù)據(jù)的傅立葉展開系數(shù)向量，設(shè)置數(shù)據(jù)相似度判斷閾值，完成異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)的重復(fù)數(shù)據(jù)清除。詳細(xì)流程如下：

假設(shè)離散數(shù)值序列為γ，重復(fù)數(shù)據(jù)近似數(shù)值序列為g，將數(shù)值序列實施傅立葉轉(zhuǎn)換獲取傅立葉系數(shù)，可得到字符語義數(shù)值為

(5)

式(5)中，n表示字符語義數(shù)值的種類數(shù)目，y表示各個數(shù)據(jù)集合相應(yīng)的語義數(shù)值序列，字符間相鄰關(guān)系表示為i′。

在此基礎(chǔ)上，設(shè)置字符j的語義數(shù)值是jφ，拉格朗日乘子表示為φ，yj所描述的各個數(shù)據(jù)集合相應(yīng)的語義數(shù)值序列是

(6)

式(6)中，emax表示特征絕對值向量最大值是；F′表示數(shù)據(jù)屬性集合。

設(shè)置滑動窗口大小與平滑操作后第u個字符相應(yīng)的語義數(shù)值表示為ru，則可得到字符間相連關(guān)系B′swdftr為

(7)

式(7)中，l表示字符語義相對距離。

在此基礎(chǔ)上，設(shè)置不同數(shù)據(jù)的語義數(shù)值分布概率為p，傅立葉展開系數(shù)為x，一個周期離散數(shù)列是rt，那么數(shù)據(jù)相似度判斷閾值是：

(8)

式(8)中，ht表示各個數(shù)據(jù)的權(quán)重。然后設(shè)置各個異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)映射空間是G，重復(fù)數(shù)據(jù)清除結(jié)果如下

(9)

式(9)中，z表示清除重復(fù)數(shù)據(jù)后的異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

2.2 基于內(nèi)容相關(guān)的條件函數(shù)依賴關(guān)系挖掘關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的一致性規(guī)則

在上一小節(jié)得到的重復(fù)數(shù)據(jù)被清除的異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中，使用基于內(nèi)容相關(guān)的條件函數(shù)依賴關(guān)系構(gòu)建關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘模型，按照內(nèi)容相關(guān)條件函數(shù)依賴規(guī)則，挖掘異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則。

2.2.1 異構(gòu)模式融合

異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中，因為數(shù)據(jù)間關(guān)聯(lián)模式的不同，某種關(guān)聯(lián)模式中規(guī)則集合難以在其它關(guān)聯(lián)模式里有效應(yīng)用[8-10]。在此種情況下，異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則的使用效果將受到影響。因此，在挖掘關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則前，在重復(fù)數(shù)據(jù)清除結(jié)果E中，需要實現(xiàn)異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)融合，而異構(gòu)融合與簡單的數(shù)據(jù)合并存在一定差異[11]。

將異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)模式設(shè)成Sa、Sb，然后在異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)模式中，將關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)實例設(shè)成La、Lb，條件函數(shù)依賴(conditional functional dependencies，CFDs)的規(guī)則集合設(shè)成Ω，且存在σ∈Ω，這里的σ表示為屬性匹配模式。則Sa、Sb、σ的模式融合過程如下

(10)

式(10)中，R(Sa*Sb)σ表示異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的融合結(jié)果；V表示融合后衍生的新模式屬性；attr(Sa)、attr(Sb)依次表示Sa、Sb的屬性數(shù)量；lhsσ、rhsσ依次表示σ的左部、右部屬性集合。在上述操作過程中，R(Sa*Sb)σ中原始異構(gòu)模式里以σ為標(biāo)準(zhǔn)所的匹配屬性將聚類于一組，變成融合模式里的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)屬性；未能被匹配的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)屬性還留在原始模式里，針對融合后關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)屬性值，閾值屬于2個關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)屬性的并集[12]。

異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)實例簡稱異構(gòu)實例，規(guī)則挖掘問題一般是在實例里對數(shù)據(jù)關(guān)系實施抽象。模式融合對關(guān)系屬性存在擴展功能，以此讓關(guān)系實例出現(xiàn)差異。異構(gòu)實例融合的概念如下：

假設(shè)T表示融合模式中合并獲取的關(guān)系實例，其獲取過程如下

(11)

式(11)中，關(guān)聯(lián)模式Sa里不具有的屬性表示為Lv；v、g表示不同類型的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)屬性；關(guān)聯(lián)模式Sb里不具有的屬性是Lg；La、Lb依次表示關(guān)聯(lián)模式Sa、Sb里數(shù)據(jù)特征值。

2.2.2 規(guī)則發(fā)現(xiàn)

函數(shù)依賴(functional dependencies，F(xiàn)Ds)、條件函數(shù)依賴、擴展條件函數(shù)依賴(extended conditional functional dependencies，eCFDs)，其屬于數(shù)據(jù)一致性管理的核心技術(shù)。在關(guān)聯(lián)模式中，將函數(shù)依賴設(shè)成?：v→C。其中，?、C表示關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則的屬性值。

針對條件函數(shù)依賴、擴展函數(shù)依賴而言，因為在函數(shù)依賴規(guī)則中，規(guī)則左部條件屬性被劃分，在實施規(guī)則挖掘時，必須依次分析條件屬性與變量屬性，本文構(gòu)建一種二級lattice結(jié)構(gòu)模型，詳情見圖1。使用此模型在挖掘一致性規(guī)則時，自vg→Γ開始，穿過v|g→Γ、g|v→Γ直至vg|→Γ停止，以此獲取內(nèi)容相關(guān)條件函數(shù)依賴，Γ是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則屬性。二級lattice結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 二級lattice結(jié)構(gòu)示意圖

2.2.3 一致性規(guī)則合并挖掘

在使用二級lattice結(jié)構(gòu)獲取內(nèi)容相關(guān)條件函數(shù)依賴后，將符合一致形式Γ|g→v的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則實施合并，獲取融合后關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則相應(yīng)的內(nèi)容相關(guān)條件函數(shù)依賴。但是，不是全部關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則的條件值均可以實施合并。為此，為了準(zhǔn)確挖掘一致性規(guī)則，需要清除條件沖突值。條件沖突值τΓ的判斷過程如下：

(12)

式(12)中，π?！萭表示實例La⊕ΩLb中，條件值為Γ=Γj的選擇操作、投影操作。

去除條件沖突值后，將不存在沖突的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)規(guī)則實施一致性合并，輸出的合并結(jié)果即為異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性挖掘結(jié)果。

3 實驗與分析

為驗證上述異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘模型的有效性，設(shè)計如下仿真檢驗過程。

3.1 實驗設(shè)置

使用Inter Core i5-7400CPU，與RAM主機相連，使用Java語言設(shè)計實驗程序。

實驗數(shù)據(jù)集分為NBA數(shù)據(jù)與豆瓣數(shù)據(jù)，NBA數(shù)據(jù)集主要為賽季統(tǒng)計數(shù)據(jù)構(gòu)成，其中的數(shù)據(jù)具有11種屬性，數(shù)據(jù)為20000條。豆瓣數(shù)據(jù)來自于豆瓣網(wǎng)站，由豆瓣電影數(shù)據(jù)與豆瓣讀書數(shù)據(jù)構(gòu)成，豆瓣電影數(shù)據(jù)屬性為10種，元組數(shù)為50000條，豆瓣讀書數(shù)據(jù)屬性為12種，元組數(shù)為50000條。

3.2 本文模型使用性能驗證

首先測試本文模型對異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則的挖掘時間，以此判斷本文模型的挖掘效率。實驗結(jié)果如圖2所示。

圖2 本文模型挖掘效果實驗結(jié)果

分析圖2結(jié)果可知，3種不同來來源數(shù)據(jù)量的異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中，本文模型在異構(gòu)模式融合階段、規(guī)則發(fā)現(xiàn)階段、規(guī)則合并階段中，對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘耗時始終在2.50s以下。具體來看，本文模型針對賽季統(tǒng)計數(shù)據(jù)、豆瓣電影數(shù)據(jù)、豆瓣讀書數(shù)據(jù)的總挖掘耗時最大值依次為2.15s、2.20s、2.40s，挖掘耗時可滿足異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘需求。

因異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則屬于虛體，不具有可衡量性，本文模型對NBA隊員數(shù)據(jù)、賽季統(tǒng)計數(shù)據(jù)、豆瓣電影數(shù)據(jù)、豆瓣讀書數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘結(jié)果以四種數(shù)據(jù)的屬性為判斷結(jié)果，本文模型的挖掘準(zhǔn)確性如圖3所示。

圖3 本文模型挖掘準(zhǔn)確性實驗結(jié)果

分析圖3所示結(jié)果可知。本文模型對豆瓣電影數(shù)據(jù)和豆瓣讀書數(shù)據(jù)中一致性規(guī)則挖掘的準(zhǔn)確率呈上升狀態(tài)，對賽季統(tǒng)計數(shù)據(jù)中一致性規(guī)則挖掘的準(zhǔn)確率呈下降狀態(tài)。但本文模型對賽季統(tǒng)計數(shù)據(jù)、豆瓣電影數(shù)據(jù)、豆瓣讀書數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘準(zhǔn)確率較高，其準(zhǔn)確率始終保持在90%以上。產(chǎn)生這一結(jié)果的原因在于本文模型先使用了基于異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)多維數(shù)據(jù)聚類的重復(fù)數(shù)據(jù)優(yōu)化清除方法，去除異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)多維數(shù)據(jù)聚類的重復(fù)數(shù)據(jù)，大大降低關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘誤差。

為了進一步測試本文模型對重復(fù)數(shù)據(jù)的清除效果，以數(shù)據(jù)重復(fù)率為測試指標(biāo)驗證其有效性。數(shù)據(jù)重復(fù)率B計算方法如下

(13)

式(13)中，d、m依次表示查全率與重復(fù)數(shù)據(jù)數(shù)目；?是正確清除的數(shù)據(jù)量。本文模型的清除效果測試結(jié)果如表1所示。

表1 本文模型的清除效果測試結(jié)果

分析表1所示結(jié)果可知，本文模型處理后的異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)重復(fù)率均值最大值是0.03，重復(fù)率極小，對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘不存在顯著影響。由此可以說明，本文模型對異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的處理性能顯著。

4 結(jié)束語

在異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘的準(zhǔn)確與否，與數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)應(yīng)用的合理與否存在直接聯(lián)系。為此，本文構(gòu)建了一種異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘模型。在實驗中通過NBA數(shù)據(jù)與豆瓣數(shù)據(jù)測試本文模型的應(yīng)用效果。測試結(jié)果驗證，本文模型對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則的挖掘耗時較短，挖掘準(zhǔn)確性較高，且本文模型清洗后的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)重復(fù)率較低，本文模型可優(yōu)化異構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)一致性規(guī)則挖掘效果。