計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)畢業(yè)論文[精品論文]面向rfid海量數(shù)據(jù)的若干數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究-資料下載頁
2024-11-07 18:39本頁面
【導(dǎo)讀】展，閱讀器與標(biāo)簽成本不斷下降，標(biāo)簽識別的準(zhǔn)確率不斷提高。的發(fā)展，生產(chǎn)商、分銷商、零售商能夠?qū)?yīng)鏈中的單個(gè)物品的移動進(jìn)行跟蹤。心部署RFID系統(tǒng)，并要求供應(yīng)商在商品的小包裝上粘貼RFID標(biāo)簽。理供應(yīng)鏈的重點(diǎn)。爆炸”的現(xiàn)實(shí)，如何從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息已顯得尤為重要。用的信息和知識。RFID技術(shù)用來跟蹤供應(yīng)鏈中的移動物品，RFID數(shù)據(jù)中最。在研究現(xiàn)有RFID數(shù)據(jù)挖掘方法的基礎(chǔ)上，本文主要在。主要創(chuàng)新點(diǎn)如下：1)基于傳統(tǒng)的頻。在充分研究RFID路徑數(shù)據(jù)特點(diǎn)的情況下，將RFID路徑數(shù)據(jù)分成若干序列數(shù)據(jù)，挖掘思想，提出兩類RFID多維路徑挖掘算法。3)提出了一種分布環(huán)境下。法樹中，在站點(diǎn)之間傳輸路徑語法樹來合并全局頻繁路徑。這樣，不僅可以減少。據(jù)，會造成存儲空間消耗過大，本文研究利用路徑編碼的方法，來壓縮路徑數(shù)據(jù)。提供有用的信息。徑挖掘等幾方面做了深入的研究。這兩類算法適用于不同的數(shù)據(jù)集，這些海量數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫中，面對這種“數(shù)據(jù)爆炸”的
【正文】 技術(shù)作了深入的研究，挖掘出現(xiàn)頻率較高的路徑，為用戶了解物品的移動規(guī)律和趨勢，優(yōu)化供應(yīng)鏈，發(fā)現(xiàn)異常移動等提供有用的信息。在研究現(xiàn)有 RFID 數(shù)據(jù)挖掘方法的基礎(chǔ)上，本文主要在單機(jī)環(huán)境下RFID 頻繁路徑挖掘、 RFID 多維頻繁路徑挖掘、分布環(huán)境下的 RFID 頻繁路徑挖掘等幾方面做了深入的研究。主要創(chuàng)新點(diǎn)如下： 1)基于傳統(tǒng)的頻繁模式挖掘和序列模式挖掘方法不能有效解決 RFID 頻繁路徑挖掘的問題，本文在充分研究RFID 路徑數(shù)據(jù)特點(diǎn)的情況下，將 RFID 路徑數(shù)據(jù)分成若干 序列數(shù)據(jù)，在現(xiàn)有的頻繁模式和序列模式挖掘方法基礎(chǔ)上，提出了面向 RFID 的高效頻繁路徑挖掘算法。 2)以本文的 RFID 頻繁路徑挖掘算法為基礎(chǔ)，結(jié)合多維序列模式挖掘思想，提出兩類 RFID 多維路徑挖掘算法。一類是將多維數(shù)據(jù)與路徑數(shù)據(jù)合并整體挖掘；另一類是分別挖掘多維數(shù)據(jù)和路徑數(shù)據(jù)。這兩類算法適用于不同的數(shù)據(jù)集，可以有效提高 RFID 多維路徑挖掘的性能。 3)提出了一種分布環(huán)境下的 RFID 頻繁路徑挖掘算法。因?yàn)楣?yīng)鏈?zhǔn)欠植嫉?，所?RFID 系統(tǒng)也是分布的。若將所有的數(shù)據(jù)集中到單個(gè)站點(diǎn)再用單機(jī)環(huán)境下的算法挖掘，將 會造成大量數(shù)據(jù)傳輸和站點(diǎn)資源浪費(fèi)。本文利用各個(gè)站點(diǎn)挖掘頻繁路徑，再將結(jié)果存儲在路徑語法樹中，在站點(diǎn)之間傳輸路徑語法樹來合并全局頻繁路徑。這樣，不僅可以減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量，也可以充分利用所有站點(diǎn)的計(jì)算能力，提高全局的挖掘速度。 4) RFID系統(tǒng)不斷收集移動物品的數(shù)據(jù)，需要先對數(shù)據(jù)庫更新后，再挖掘用戶需要的準(zhǔn)確信息。為了解決這一問題，本文提出了更新挖掘算法。由于不斷加入數(shù)據(jù)，會造成存儲空間消耗過大，本文研究利用路徑編碼的方法，來壓縮路徑數(shù)據(jù)。 近年來，射頻識別 (Radio Frequency Identification， RFID)技術(shù)快速發(fā)展，閱讀器與標(biāo)簽成本不斷下降，標(biāo)簽識別的準(zhǔn)確率不斷提高。隨著 RFID 技術(shù)的發(fā)展，生產(chǎn)商、分銷商、零售商能夠?qū)?yīng)鏈中的單個(gè)物品的移動進(jìn)行跟蹤。大型零售商如 Walmart、 Target 和 Albertsons 已經(jīng)開始在它們的倉庫和物流中心部署RFID 系統(tǒng)，并要求供應(yīng)商在商品的小包裝上粘貼 RFID 標(biāo)簽。 RFID 標(biāo)簽價(jià)格進(jìn)一步下降，人們可以在單個(gè)商品上粘貼標(biāo)簽，跟蹤供應(yīng)鏈中單個(gè)物品的移動軌跡，如何管理和組織 RFID系統(tǒng)收集的海量數(shù)據(jù)將成為研究利用 RFID技術(shù)管理供應(yīng)鏈的重點(diǎn)。 這些海量數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫中，面對這種 “ 數(shù)據(jù)爆炸 ” 的現(xiàn)實(shí)，如何從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息已顯得尤為重要。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展為人們解決了這一難題，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其分析工具可以從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)中，提取潛在有用的信息和知識。 RFID 技術(shù)用來跟蹤供應(yīng)鏈中的移動物品， RFID 數(shù)據(jù)中最重要的部分就是物品的移動數(shù)據(jù)，又稱路徑數(shù)據(jù)或者痕跡數(shù)據(jù)， RFID 數(shù)據(jù)挖掘主要工作就是路徑數(shù)據(jù)挖掘。我們對路徑數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作了深入的研究，挖掘出現(xiàn)頻率較高的路徑，為用戶了 解物品的移動規(guī)律和趨勢，優(yōu)化供應(yīng)鏈，發(fā)現(xiàn)異常移動等提供有用的信息。在研究現(xiàn)有 RFID 數(shù)據(jù)挖掘方法的基礎(chǔ)上，本文主要在單機(jī)環(huán)境下RFID 頻繁路徑挖掘、 RFID 多維頻繁路徑挖掘、分布環(huán)境下的 RFID 頻繁路徑挖掘等幾方面做了深入的研究。主要創(chuàng)新點(diǎn)如下： 1)基于傳統(tǒng)的頻繁模式挖掘和序列模式挖掘方法不能有效解決 RFID 頻繁路徑挖掘的問題，本文在充分研究RFID 路徑數(shù)據(jù)特點(diǎn)的情況下，將 RFID 路徑數(shù)據(jù)分成若干序列數(shù)據(jù)，在現(xiàn)有的頻繁模式和序列模式挖掘方法基礎(chǔ)上，提出了面向 RFID 的高效頻繁路徑挖掘算法。 2)以 本文的 RFID 頻繁路徑挖掘算法為基礎(chǔ)，結(jié)合多維序列模式挖掘思想，提出兩類 RFID 多維路徑挖掘算法。一類是將多維數(shù)據(jù)與路徑數(shù)據(jù)合并整體挖掘；另一類是分別挖掘多維數(shù)據(jù)和路徑數(shù)據(jù)。這兩類算法適用于不同的數(shù)據(jù)集，可以有效提高 RFID 多維路徑挖掘的性能。 3)提出了一種分布環(huán)境下的 RFID 頻繁路徑挖掘算法。因?yàn)楣?yīng)鏈?zhǔn)欠植嫉?，所?RFID 系統(tǒng)也是分布的。若將所有的數(shù)據(jù)集中到單個(gè)站點(diǎn)再用單機(jī)環(huán)境下的算法挖掘，將會造成大量數(shù)據(jù)傳輸和站點(diǎn)資源浪費(fèi)。本文利用各個(gè)站點(diǎn)挖掘頻繁路徑，再將結(jié)果存儲在路徑語法樹中，在站點(diǎn)之間傳輸 路徑語法樹來合并全局頻繁路徑。這樣，不僅可以減少網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量，也可以充分利用所有站點(diǎn)的計(jì)算能力，提高全局的挖掘速度。 4) RFID系統(tǒng)不斷收集移動物品的數(shù)據(jù)，需要先對數(shù)據(jù)庫更新后，再挖掘用戶需要的準(zhǔn)確信息。為了解決這一問題，本文提出了更新挖掘算法。由于不斷加入數(shù)據(jù)，會造成存儲空間消耗過大，本文研究利用路徑編碼的方法，來壓縮路徑數(shù)據(jù)。 《《《特別提醒》》》：正文內(nèi)容由 PDF文件轉(zhuǎn)碼生成，如您電腦未有相應(yīng)轉(zhuǎn)換碼，則無法顯示正文內(nèi)容，請您下載相應(yīng)軟件，下載地址為 。如還不能顯示，可以聯(lián)系我 q q 1627550258 ，提供原格式文檔。 垐垯櫃 換燙梯葺銠 ? endstream endobj 2 x滌 ?`U 39。閩 AZ箾 FTP 鈦 X飼 ?狛 ]P ?燚\? 琯嫼 b?袍 *﹁甒 ?]颙嫯 39。??4)=r宵 ?i?]j彺帖 B3锝檡骹 笪 yLrQ?0鯖 l壛枒 l壛枒 l壛枒 l 壛枒 l壛枒 l 壛枒 l壛枒 l 壛枒 l壛枒 l 壛枒 l壛枒 l 壛 渓 ?@擗?? € 綫 G劌 K 芿 ${` ? ? ~??Wa 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 皗 E|?pDb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳$[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb 癳 $[Fb癳 $[Fb 癳 $[F?責(zé)鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵 秾腵薍秾腵 % ?秾 腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍 G??螪 t俐 猻覎 ? 烰 :X=[勢 } ) [趯飥 ?媂 ^s 劂/ x?矓 w豒庘 q?唙 ?鄰爖媧 \ㄤ A|Q 趗擓 蒚 ?緱 ^ ~鱔嗷 P?笄 nf( 鱂匧 叺 9 就菹 $
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