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隨著科技數(shù)據(jù)量的不斷増長，各科技部門積累了大量科技項目的科技管理數(shù)據(jù)。對于大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要針對分散數(shù)據(jù)進行整理、分析，最終按需求提供數(shù)據(jù)查詢與抽取服務(wù)。由于在關(guān)系數(shù)據(jù)庫中關(guān)聯(lián)關(guān)系的分析效果不佳，為了提髙分析效率，文中引入了關(guān)系圖譜進行數(shù)據(jù)處理。首先，提出了一種基于詞頻的實體搜索與定位算法來提取實體和關(guān)系，并構(gòu)建關(guān)系圖譜;其次，對關(guān)系圖譜進行分析，提出了一種基于改進 Fp-growth的圖數(shù)據(jù)頻繁項挖掘算法;然后，設(shè)計了基于圖數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)篩選流程，進行數(shù)據(jù)的篩選、分析，并定義評分矩陣，對待篩選數(shù)據(jù)情況進行評價，最終給岀分析意見，且數(shù)據(jù)篩選的評價標準可以進行自定義;最后，結(jié)合構(gòu)建的關(guān)系圖譜，將算法進行了實際應(yīng)用，并將其封裝為服務(wù)。實驗結(jié)果表明，提出的基于改進FPgrowth的頻繁項挖掘算法相比傳統(tǒng)FP- growth算法在時間上有10%~12%的提升，數(shù)據(jù)篩選過程的準確率達到97%左右。
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