数据挖掘与图像检索技术：从时间关系到图像特征

### 数据挖掘与图像检索技术：从时间关系到图像特征 在当今的数据处理领域，数据挖掘和图像检索是两个重要的研究方向。前者致力于从大量数据中发现有价值的信息，后者则专注于高效地从图像数据库中找到与用户查询匹配的图像。下面将分别介绍一种挖掘时间关系规则的数据挖掘技术和一种基于边缘像素邻域信息的抽象图像表示方法。 #### 1. 挖掘时间关系规则的数据挖掘技术 在处理包含时间点事务的数据库时，挖掘时间规则的关键在于如何处理时间语义。传统方法在处理时间间隔数据时存在一定局限性，而新提出的技术基于Allen的间隔运算符，能更有效地从时间间隔数据中发现有用的时间关系规则。 ##### 1.1 预处理算法 预处理算法的主要目的是将原始数据库转换为适合挖掘时间关系规则的形式。具体步骤如下： - **步骤一：转换为带时间间隔的事件序列** - 使用用户指定的时间粒度U和时间点V，将排序后的数据库D转换为带时间间隔的事件序列S’。 - S’仅包含大事件类型（LE）。 - **步骤二：找出统一事件类型集** - 从事件序列S’中，根据用户指定的窗口大小w，找出满足最小频率Freqmin的统一事件类型集UE。 - **步骤三：转换为相同的时间间隔数据库** - 将事件序列S’转换为相同的时间间隔数据库ND，ND由具有事件类型UE的时间间隔事件集组成。 ```mermaid graph TD; A[排序后的数据库D] --> B[带时间间隔的事件序列S’]; B --> C[统一事件类型集UE]; C --> D[时间间隔数据库ND]; ``` ##### 1.2 时间关系算法 时间关系算法分为两个阶段，用于从预处理得到的时间间隔数据库ND中发现频繁时间关系集FR，并生成时间关系规则。 - **时间关系阶段** - 对应算法的第5阶段，从ND中发现候选时间关系集CR。 - CR以树的形式表示，节点代表事件类型，连接表示两个事件之间的时间关系，叶节点表示时间关系的支持度。 - **规则生成阶段** - 对应算法的第6 - 7阶段，从CR树中找出满足用户指定最小支持度Suppmin的频繁时间关系集FR。 - 根据FR生成时间关系规则。 |阶段|作用| |----|----| |时间关系阶段|发现候选时间关系集CR| |规则生成阶段|生成时间关系规则| ##### 1.3 实验结果 为了评估算法的性能，进行了一系列实验。 - **数据生成**：使用电商购物商场的客户数据库作为源数据，通过反复运行预处理算法生成测试数据集。 - **性能分析** - **与Allen算法比较**：时间关系算法的执行时间呈线性增长，而Allen算法的时间复杂度为O(N²)，表明该算法在性能上有显著提升，但前提是源数据需通过预处理充分汇