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AN USER INTENTION MINING MODEL BASED ON FRACTAL TIME SERIES PATTERN
Fractals ( IF 4.7 ) Pub Date : 2020-05-06 , DOI: 10.1142/s0218348x20400174
SHAOFEI WU 1, 2
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Users use the network more and more frequently, and more and more data is published on the network. Therefore, how to find, organize, and use the useful information behind these massive data through effective means, and analyze user intentions is a huge challenge. There are many time series problems in user intentions. Time series have complex characteristics such as randomness and multi-scale variability. Effectively identifying the inherent laws and objective phenomena contained in time series is the purpose of analyzing and processing time series data. Fractal theory provides a new way to analyze time series, and obtains the characteristics and rules of time series from a new perspective. Therefore, this paper introduces the fractal theory to analyze the time series problem, and proposes an improved G-P algorithm to realize the prediction and mining of user intentions. First, the method of array storage instead of repeated calculations is used to improve the method of saturated correlation dimension. Second, the Hurst exponent of the time series is obtained by the variable scale range analysis method. Finally, a fractal model for predicting user intent in short time series is established using the accumulation and transformation method. The experimental results show that the use of fractal theory can effectively describe the relevant characteristics of time series, the development trend of user intentions can be mined from big data, and the prediction model for short time series can be established to achieve information mining of user intentions.

中文翻译:

基于分形时间序列模式的用户意图挖掘模型

用户使用网络的频率越来越高,网络上发布的数据也越来越多。因此,如何通过有效的手段发现、整理和利用这些海量数据背后的有用信息,分析用户意图是一个巨大的挑战。用户意图中有很多时间序列问题。时间序列具有随机性和多尺度可变性等复杂特征。有效识别时间序列所包含的内在规律和客观现象,是分析和处理时间序列数据的目的。分形理论为分析时间序列提供了一种新的途径,从一个新的角度获得了时间序列的特征和规律。因此,本文引入分形理论来分析时间序列问题,并提出一种改进的GP算法来实现用户意图的预测和挖掘。首先,采用数组存储代替重复计算的方法,改进饱和相关维数的方法。其次,时间序列的Hurst指数是通过变尺度范围分析方法得到的。最后,利用累加变换方法建立了短时间序列用户意图预测的分形模型。实验结果表明,利用分形理论可以有效描述时间序列的相关特征,从大数据中挖掘用户意图的发展趋势,建立短时间序列预测模型,实现用户信息挖掘。意图。采用数组存储代替重复计算的方法来改进饱和相关维数的方法。其次,时间序列的Hurst指数是通过变尺度范围分析方法得到的。最后,利用累加变换方法建立了短时间序列用户意图预测的分形模型。实验结果表明,利用分形理论可以有效描述时间序列的相关特征,从大数据中挖掘用户意图的发展趋势,建立短时间序列预测模型,实现用户信息挖掘。意图。采用数组存储代替重复计算的方法来改进饱和相关维数的方法。其次,时间序列的Hurst指数是通过变尺度范围分析方法得到的。最后,利用累加变换方法建立了短时间序列用户意图预测的分形模型。实验结果表明,利用分形理论可以有效描述时间序列的相关特征,从大数据中挖掘用户意图的发展趋势,建立短时间序列预测模型,实现用户信息挖掘。意图。时间序列的Hurst指数是通过变尺度范围分析方法得到的。最后,利用累加变换方法建立了短时间序列用户意图预测的分形模型。实验结果表明,利用分形理论可以有效描述时间序列的相关特征,从大数据中挖掘用户意图的发展趋势,建立短时间序列预测模型,实现用户信息挖掘。意图。时间序列的Hurst指数是通过变尺度范围分析方法得到的。最后,利用累加变换方法建立了短时间序列用户意图预测的分形模型。实验结果表明,利用分形理论可以有效描述时间序列的相关特征,从大数据中挖掘用户意图的发展趋势,建立短时间序列预测模型,实现用户信息挖掘。意图。
更新日期:2020-05-06
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