公开(公告)号：CN114185970A

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN202111515043.X

申请日：2021-12-13

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李成严 ,  李鑫宇 ,  张磊

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/22 ,  G06F16/33

Abstract: 本发明提出了一种基于独立概率完全加权的并行关联规则挖掘方法。该方法采用Spark运行框架，通过对项集进行依赖数据集的独立概率计算从而获得该项集权值的方法，对数据集进行加权关联规则挖掘。首先通过用户给定的数据集地址读取数据集并转换成垂直数据形式，对转换后的垂直数据库进行读取后计算项的独立概率权值，并过滤得到加权频繁1‑项集。对加权频繁1‑项集求交集，计算候选2‑项集的平均权值后过滤出加权频繁2‑项集。迭代地对加权频繁(K‑1)‑项集使用前缀划分方法得到加权频繁K‑项集。以上整个过程均使用位图结构对加权频繁项集的TidSet进行存储以加快求交集速度。数据预处理及前缀划分原则使本发明运行效率更快，独立概率完全加权的方法可以使本发明发掘出更多隐藏在事务集中的知识及规则。

公开(公告)号：CN106991500A

公开(公告)日：2017-07-28

申请号：CN201710229088.8

申请日：2017-04-10

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李成严 ,  尹书杰 ,  曹克翰 ,  王闯

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/08

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06Q10/087

Abstract: 本发明提供了一种基于多Agent分销网络模型的库存分配方法，以克服现有技术不能对分散的供应链环境下不确定的分销网络进行有效建模的问题。该库存分配方法包括：步骤一、确定待分配的目标产品，获得目标产品的库存控制参数；步骤二、获得目标产品在多Agent分销网络模型中多个Agent的当前库存量，其中，多Agent分销网络模型中的多个Agent包括供应商Agent、客户Agent以及至少一个分销商Agent；步骤三、通过随机模拟方法生成随机变量，随机变量为随机需求；步骤四、利用库存控制参数、随机变量以及目标产品在多Agent分销网络模型中各Agent的当前库存量，计算目标产品在多Agent分销网络模型各Agent的目标库存量。