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龍圖騰網(wǎng)獲悉航天科工智能運(yùn)籌與信息安全研究院(武漢)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于改進(jìn)Apriori算法的相似模型檢索方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114297257B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111623011.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/2458；該發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)Apriori算法的相似模型檢索方法是由陳曉東;馬小樂;黃家輝;魏向元;王成歡;黃騰;王韞澤;秦天浩設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-28向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于改進(jìn)Apriori算法的相似模型檢索方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于改進(jìn)Apriori算法的相似模型檢索方法，屬于相似性檢索技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明為提高Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘效率，采用改進(jìn)Apriori算法實(shí)現(xiàn)增量快速更新與閾值快速更新，根據(jù)“頻繁項(xiàng)集任一子集必是頻繁項(xiàng)集”原則，利用現(xiàn)有頻繁項(xiàng)集，對(duì)新增候選項(xiàng)集進(jìn)行剪枝，接著生成新頻繁項(xiàng)集，然后通過頻繁項(xiàng)集計(jì)算關(guān)聯(lián)規(guī)則。最后，使用余弦相似度算法挖掘潛在相似模型。本發(fā)明為相似算法模型檢索提供了高效的技術(shù)方案，具有重要的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用價(jià)值。

本發(fā)明授權(quán)一種基于改進(jìn)Apriori算法的相似模型檢索方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于改進(jìn)Apriori算法的相似模型檢索方法，其特征在于，該模型為算法模型，該方法包括以下步驟： S1、選取模型數(shù)據(jù)集D，對(duì)模型數(shù)據(jù)集D進(jìn)行去重、排序，創(chuàng)建一項(xiàng)候選集C1； S2、掃描數(shù)據(jù)集D，計(jì)算一項(xiàng)候選集C1在數(shù)據(jù)集D中的支持度，判斷支持度是否大于最小支持度minSupport，大于最小支持度minSupport的項(xiàng)集形成一項(xiàng)頻繁集L1； S3、根據(jù)L1進(jìn)行組合計(jì)算，得到所有可能的候選項(xiàng)集C2，計(jì)算二項(xiàng)候選集C2在數(shù)據(jù)集D中的支持度，大于最小支持度minSupport的項(xiàng)集形成二項(xiàng)頻繁集L2，迭代執(zhí)行此步，得到k項(xiàng)頻繁集Lk； S4、通過頻繁項(xiàng)集Lk遞歸計(jì)算可信度，記錄可信度大于最小可信度minConf的集合，生成關(guān)聯(lián)規(guī)則； S5、新增數(shù)據(jù)集Dn，使用Apriori增量快速更新算法生成新的頻繁項(xiàng)集Lk，再遞歸計(jì)算可信度，通過可信度計(jì)數(shù)生成關(guān)聯(lián)規(guī)則； S6、更新最小支持度minSupport，使用Apriori閾值快速更新算法生成新的頻繁項(xiàng)集Lk，再遞歸計(jì)算可信度，通過可信度計(jì)數(shù)生成關(guān)聯(lián)規(guī)則； S7、使用余弦相似度算法計(jì)算S6中關(guān)聯(lián)規(guī)則的相似度，對(duì)余弦相似度設(shè)定閾值剔除非潛在相似模型，得到潛在相似模型；最后，通過文本相似度計(jì)算鑒別模型是否相似； 所述Apriori增量快速更新算法是在數(shù)據(jù)集D有新增Dn的情況下，只遍歷計(jì)算新增候選集的支持度計(jì)數(shù)，原有候選集不再遍歷計(jì)算其支持度計(jì)數(shù)，候選集再根據(jù)支持度閾值得出頻繁集； 所述Apriori閾值快速更新算法是在支持度閾值更新后，只遍歷計(jì)算因閾值更新而產(chǎn)生的新的候選集，原本滿足支持度閾值的候選集不再做遍歷計(jì)算，候選集再根據(jù)新的支持度閾值得出頻繁集。

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