基于可拓學(xué)理論的高維大數(shù)據(jù)相似性研究

袁瑞萍，師鳴若

(北京物資學(xué)院信息學(xué)院，北京101149)

摘要：高維大數(shù)據(jù)的相似性計算是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究重點，論文通過分析高維大數(shù)據(jù)相似性計算的難點，提出采用可拓學(xué)的方法解決其中矛盾問題的研究思路。在基元表示高維大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，借助數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)篩選、權(quán)重的確定、數(shù)據(jù)預(yù)處理等技術(shù)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)之間的相似性計算，并基于水污染常規(guī)分析數(shù)據(jù)進行了算法驗證。論文借助可拓的思想研究大數(shù)據(jù)相似性的問題，不僅對數(shù)據(jù)挖掘的研究有一定的理論促進，同時也為可拓學(xué)的研究提供了新的應(yīng)用空間。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；高維數(shù)據(jù)；可拓學(xué)；相似性

收稿日期：2015-06-04

基金項目：北京市教委科技計劃面上項目(KM201510037001)；智能物流系統(tǒng)北京市重點實驗室(NO:BZ0211)；北京市屬高等學(xué)校創(chuàng)新團隊建設(shè)提升計劃項目(項目號:IDHT20130517)

作者簡介：袁瑞萍(1982-)，女，博士，講師,山東荷澤人,研究方向:物流信息化,數(shù)據(jù)挖掘;師鳴若(1976-),女,河南鄭州人,研究方向:商務(wù)智能。

中圖分類號：TP311.1文章標(biāo)識碼：A

Research on the Similarity of High Dimensional Big Data Based on Extenics

YUAN Rui-ping, SHI Ming-ruo

(SchoolofInformation,Beijingwuziuniversity,Beijing101149，China)

Abstract:The similarity calculation of high dimensional big data is a research focus in the field of data mining. In this paper, after analyzing the difficulty of similarity calculation of high dimensional data, a method based on extenics is put forward to solve the contradictory problems. Firstly, the element is used to represent high dimensional data. Then the similarity between data is calculated by means of data conversion, data selection, weight determination and data pre-processing technology. Finally the conventional analysis data of water pollution is used to verify the method. The idea of using extenics to solve similarity problem of big data can not only promote theoretical research of data mining, but also provide a new application for extenics.

Key words:big data; high dimensional data; extenics; similarity determination

0引言

2008 年9月，《科學(xué)》雜志發(fā)表文章《Big Data: Science in the Petabyte Era》,“大數(shù)據(jù)”一詞正式走入公眾視線，并開始傳播。其實，“大數(shù)據(jù)”一詞早在上個世紀(jì)80年代由美國人提出來[1,2]。2011年6月，IDC研究報告《從混沌中提取價值》中三個基本論斷構(gòu)成了大數(shù)據(jù)的理論基礎(chǔ)，人們對大數(shù)據(jù)的關(guān)注程度日益上升。據(jù)統(tǒng)計，Google“大數(shù)據(jù)”搜索量自2011年6月起呈直線上升趨勢，大數(shù)據(jù)時代的到來毋庸置疑[3]。根據(jù)國際數(shù)據(jù)資訊(IDC)公司監(jiān)測，全球數(shù)據(jù)量大約每兩年翻一番，預(yù)計到 2020 年，全球?qū)碛?35ZB 的數(shù)據(jù)量，并且 85%以上的數(shù)據(jù)以非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的形式存在?！按髷?shù)據(jù)”2011年一路走紅，2012年后更加閃耀，成為業(yè)界當(dāng)之無愧的焦點，很多國內(nèi)外的學(xué)術(shù)會議均以“大數(shù)據(jù)”冠名。伴隨新型SNS 網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展、視頻流量的猛增及圖片分享需求的涌現(xiàn)，人們迷失于茫茫的數(shù)據(jù)海洋中，如何從大數(shù)據(jù)中挖掘出有用的信息成為關(guān)注的焦點，其中高維大數(shù)據(jù)因其復(fù)雜性而備受關(guān)注，并成為數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的研究熱點和前沿問題。

1高維大數(shù)據(jù)相似性研究綜述

聚類分析是高維數(shù)據(jù)處理的主要內(nèi)容，它根據(jù)數(shù)據(jù)對象屬性信息或?qū)ο箝g關(guān)系，將數(shù)據(jù)對象分成類或簇，使得同一個簇中對象之間具有較高相似度，而不同簇中對象彼此差別較大，即通常所說的“類內(nèi)聚合度高，類間耦合度低”。傳統(tǒng)的聚類算法包括分層法、劃分法、基于密度的方法和基于網(wǎng)格的方法等[3]。各種聚類算法的基礎(chǔ)都是數(shù)據(jù)相似性計算，因此探討數(shù)據(jù)的相似性是聚類實現(xiàn)的根本。但是，高維數(shù)據(jù)的相似性計算存在一定的困難，這種困難不僅體現(xiàn)在聚類算法效率的下降，更重要的是由于高維空間的稀疏性和最近鄰特性使得在高維空間中幾乎不可能存在數(shù)據(jù)簇，還有就是高維數(shù)據(jù)中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)讓問題變得難以表述。

高維數(shù)據(jù)的相似性一般用距離函數(shù)(或相似度函數(shù))表示，距離不單是空間上的距離，也包括時間、狀態(tài)、語義、密度等產(chǎn)生的差距。常見的距離有歐幾里得距離、曼哈頓距離、切比雪夫距離、閔可夫斯基距離、馬氏距離、相關(guān)系數(shù)和夾角余弦距離等等。目前為止，還沒有一個能適用于所有聚類任務(wù)的距離函數(shù)，在不同的聚類問題中應(yīng)該設(shè)計不同的相似性度量。Apostolico等[4]提出一種快速計算生物序列距離的方法；Vinga 等[5]比較了幾種用于計算 SCOP蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)集的序列距離計算方法；Ververidis 等[6]考慮了馬氏距離在高維空間中的信息丟失問題；Yu 等[7]提出一種估計樣本間相似度的通用向?qū)А?/p>

王曉陽等[8]針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)相似性度量算法在高維數(shù)據(jù)空間的不適應(yīng)性，通過分析傳統(tǒng)距離度量方法，結(jié)合高維數(shù)據(jù)特性，提出了新的高維數(shù)據(jù)相似性度量函數(shù)，該方法在處理高值數(shù)據(jù)之間與低值數(shù)據(jù)之間的相對差異方面更具優(yōu)勢。邵昌昇等[9]對傳統(tǒng)度量算法進行改進，提出新的Close函數(shù)，以彌補傳統(tǒng)相似性度量算法應(yīng)用在高維空間時的不足。謝明霞等[10]提出了高維數(shù)據(jù)相似性度量函數(shù)的改進HDsim(X,Y)函數(shù)，該函數(shù)整合了各類型數(shù)據(jù)的相似性度量方法，在處理數(shù)值型、二值型以及分類屬性數(shù)據(jù)上充分體現(xiàn)了原Hsim(X,Y)函數(shù)處理數(shù)值型數(shù)據(jù)、Jaccard系數(shù)處理二值數(shù)據(jù)以及匹配率處理分類屬性數(shù)據(jù)的優(yōu)越性。黃斯達等[11]針對傳統(tǒng)基于距離度量的聚類算法難以適合高維數(shù)據(jù)聚類以及高維數(shù)據(jù)之間相似度難定義的問題，首先計算對象兩兩之間的相似度并得出相似度矩陣，然后根據(jù)該相似度矩陣和閾值大小自底向上對數(shù)據(jù)進行聚類分析。

以上研究分析表明，在高維數(shù)據(jù)處理的研究領(lǐng)域，尤其是基于相似性度量的聚類分析中，學(xué)者們致力于算法的改進和優(yōu)化，應(yīng)用于不同數(shù)據(jù)處理會得到不同的結(jié)果，但是到底哪種算法更適合處理高維數(shù)據(jù)尚無定論。因此，走出原有的研究路徑，尋找新的突破口是實現(xiàn)算法優(yōu)化的一個思路。

2可拓學(xué)的引入

可拓學(xué)[12]是用來解決矛盾問題的一種方法，采用形式化的模型，實現(xiàn)了定性與定量的結(jié)合。高維數(shù)據(jù)處理中大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的客觀存在，為可拓學(xué)的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

作為哲學(xué)、數(shù)學(xué)與工程學(xué)交叉的一門新興學(xué)科[13,14]，可拓學(xué)在各門學(xué)科和工程技術(shù)領(lǐng)域中應(yīng)用的成效, 不在于發(fā)現(xiàn)新的實驗事實, 而在于提供一種新的思想和方法。為了解決具體的矛盾問題，可拓學(xué)研究者探討了能處理一般矛盾問題和領(lǐng)域中矛盾問題所需要的形式化模型、定量化工具、推理的規(guī)則和特有的方法, 在理論、方法和技術(shù)上都取得了一定的進展[15]。高維數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)屬性的分析、數(shù)據(jù)歸類、數(shù)據(jù)相似性計算、數(shù)據(jù)閾值確定等都屬于矛盾性的問題，這些矛盾的處理可以借助于可拓學(xué)的思路來解決。

可拓創(chuàng)新方法是可拓學(xué)中特有的方法，通過對研究對象的拓展、變換、評價等，以生成解決各種矛盾問題的創(chuàng)意的形式化、定量化方法。可拓創(chuàng)新方法的基礎(chǔ)是基元[16]，基元包括物元、事元和關(guān)系元[17]。其中，物元是應(yīng)用最為廣泛也是最早提出的基元，其一般定義為：以物Om為對象，cm為特征，Om關(guān)于cm的量值vm構(gòu)成的有序三元組M=(Om,cm,vm)作為描述物的基本元，稱為一維物元，Om,cm,vm三者稱為物元的三要素，其中cm,和vm構(gòu)成的二元組(cm,vm)稱為物Qm的特征元。這里，量值vm可以是數(shù)量化量值，也可以是非數(shù)量化量值。大數(shù)據(jù)時代，海量的半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理正好契合了特征元的思想。量值vm在事物的定性描述和事物的定量評價之間架起了一座橋梁。在高維數(shù)據(jù)處理方面，二元組(cm,vm)將高維數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有機結(jié)合起來。所以，借助可拓學(xué)的思想和方法來解決高維數(shù)據(jù)處理問題成為可能。

3基于可拓學(xué)理論的高維大數(shù)據(jù)相似度計算過程

可拓學(xué)方法因其獨有的形象化表示方法，在對定性和定量問題的研究中具有一定的優(yōu)勢，尤其在定性研究方面更具特色。采用該方法進行高維數(shù)據(jù)相似性計算基于以下幾個環(huán)節(jié)。

(1)采用基元表示系統(tǒng)中的研究對象，其中涵蓋定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)。

如何定義相似性計算公式是問題的重點，但對高維數(shù)據(jù)來說，用形式化的語言描述高維數(shù)據(jù)是問題的起點?；强赏貙W(xué)的邏輯細胞[18,19]，也是采用可拓學(xué)研究問題的基礎(chǔ)。

借助基元中物元的形式化表示符號M=(Qm，cm,vm)將高維數(shù)據(jù)的某一條記錄描述為多維物元形式，即：

(1)

其中，Mi(i=1,2,…,n)代表高維數(shù)據(jù)物元；

Qi(i=1,2,…,n)代表某一條數(shù)據(jù)記錄，并設(shè)定數(shù)據(jù)總量為n，在大數(shù)據(jù)背景下，n值將很大；

cj(j=1,2,…,m)代表高維數(shù)據(jù)屬性，該屬性可以是結(jié)構(gòu)化的也可以是非結(jié)構(gòu)化的，并設(shè)定數(shù)據(jù)維度為m；

vji(j=1,2,…,m;i=1,2,…,n)代表高維數(shù)據(jù)系統(tǒng)中屬性cj的取值，這個取值可以是定量的數(shù)據(jù)，也可以是定性數(shù)據(jù)，可以是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，也可以是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

需要說明的是，高維大數(shù)據(jù)中稀疏性[18]的客觀存在，高維數(shù)據(jù)物元中很多量值V均為空，此時可以用0補齊。

(2)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。將系統(tǒng)中的定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)，一般的將“是”和“否”二維邏輯數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為1和0，其他定性數(shù)據(jù)可以視具體情況而定。

(3)數(shù)據(jù)篩選。一方面，在多維數(shù)據(jù)中，有些數(shù)據(jù)是冗余數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會帶來計算復(fù)雜度的提升，因此剔除可見的冗余數(shù)據(jù)對于計算是有益的；另一方面，基于數(shù)據(jù)的應(yīng)用目標(biāo)，有些數(shù)據(jù)在相似性研究或者問題的解決中不起任何作用，可以剔除。

(4)權(quán)重的確定。采用函數(shù)Hsim(X,Y)計算兩個對象之間的相似性需要定義屬性的權(quán)重。常用的權(quán)重確定方法有相對比較法、專家打分法和層次分析法等，也可以采用可拓權(quán)重法，基于各個待評對象關(guān)于各評價指標(biāo)的取值，借助關(guān)聯(lián)函數(shù)獲得。

(6)數(shù)據(jù)補齊。數(shù)據(jù)稀疏性是多維大數(shù)據(jù)的基本屬性，一般的可以根據(jù)屬性間關(guān)系借助粗糙集的方法補足數(shù)據(jù)，或者采用簡單的設(shè)定方法獲取缺失數(shù)據(jù)。

(7)計算高維數(shù)據(jù)的相似度，進而獲得聚類結(jié)果?；谝延械奈墨I可以定義兩個高維數(shù)據(jù)的相似性為：

(2)

4案例應(yīng)用

論文采用文獻[20]中的數(shù)據(jù)進行計算。該文獻探討的是水污染常規(guī)數(shù)據(jù)聚類分析，通常水污染常規(guī)分析指標(biāo)包括臭味、水溫、渾濁度、pH值、電導(dǎo)率、溶解性固體、懸浮性固體、總氮、總有機碳(TOC)、溶解氧(DO)、生化需氧量(BOD)、化學(xué)需氧量(COD)、細菌總數(shù)、大腸菌群等，可以看成是一個高維的數(shù)據(jù)集。論文監(jiān)測了海河流域上馬頰河的11個監(jiān)測點(采樣點)的溶解氧、化學(xué)需氧量、氨氮、揮發(fā)酚和石油類等5項水質(zhì)污染指標(biāo)數(shù)據(jù)，為了描述問題的一般性，引入定性指標(biāo)“臭味”，抽取各個指標(biāo)的最優(yōu)值和最劣值，獲取數(shù)據(jù)如表1所示。

表1　監(jiān)測點數(shù)據(jù)　單位：mg/L -1

(1)借助物元方法表示各個監(jiān)測點，如圖1所示，屬性C1到C6分別表示溶解氧、化學(xué)需氧量、氨氮、揮發(fā)酚、石油類和臭味。

圖1各個檢測點的物元表示

(2)該數(shù)據(jù)集中屬性C6的取值范圍為定性數(shù)據(jù)，分別定義0,0.5,1，對應(yīng)“無”、“一般”、“有”三項取值。

(3)在數(shù)據(jù)指標(biāo)中，監(jiān)測點的位置屬于冗余數(shù)據(jù)，不需要考慮，可以剔除。

(4)獲取各個指標(biāo)的權(quán)重，如表1最后一行所示。

(5)根據(jù)各個指標(biāo)的最優(yōu)值和最劣值獲取離差度，如表1倒數(shù)第二行所示。

(6)由于案例中M2，M7，M10的部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，可以補齊，不難發(fā)現(xiàn)屬性C6的取值與監(jiān)測點的位置具有一定的對應(yīng)關(guān)系，因此可以定義v6,2=0,v6,7=0,v6,10=0.5。

(7)借助相似度計算公式得到兩兩物元之間的相似度如表2所示。

表2　相似度計算結(jié)果

5結(jié)論

高維大數(shù)據(jù)的相似性計算是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的研究重點，本文在分析高維大數(shù)據(jù)相似性計算難點基礎(chǔ)上，提出采用可拓的方法解決其中的矛盾問題。在基元表示高維大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，借助數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)篩選、權(quán)重的確定、數(shù)據(jù)預(yù)處理等技術(shù)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)之間的相似性計算，并基于水污染常規(guī)分析數(shù)據(jù)進行了算法驗證。該方法在高維數(shù)據(jù)的表示方面具有一定的優(yōu)勢，尤其是在定性數(shù)據(jù)表示方面。其次，該方法借助于合理的相似度計算公式可以得到數(shù)據(jù)之間的相似性度量，進而為數(shù)據(jù)的聚類分析奠定了基礎(chǔ)。論文提出的方法對高維數(shù)據(jù)的處理具有一定的理論價值，同時也為可拓學(xué)的研究拓展了應(yīng)用空間。

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