許學添，鄒同浩

（廣東司法警官職業(yè)學院 信息管理系，廣東 廣州510520）

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中隱蔽數(shù)據(jù)快速挖掘方法研究

許學添，鄒同浩

（廣東司法警官職業(yè)學院 信息管理系，廣東 廣州510520）

在大型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫構(gòu)架中，包含有海量的圖片、聲音、文字等數(shù)據(jù)信息，由于數(shù)據(jù)之間的差異性較大以及擾動干擾，導(dǎo)致對待訪問的目標數(shù)據(jù)的隱蔽性較強，對隱蔽數(shù)據(jù)的快速挖掘是實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫優(yōu)化訪問的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)方法采用模糊C均值聚類算法進行數(shù)據(jù)挖掘，算法的抗干擾性不強，動態(tài)差異性數(shù)據(jù)的分類挖掘性能不高。提出一種基于數(shù)據(jù)時頻分布特征點檢測的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中隱蔽數(shù)據(jù)快速挖掘算法。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分布結(jié)構(gòu)模型，進行數(shù)據(jù)時間序列分析和信號模型構(gòu)建，對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的大數(shù)據(jù)進行FCM聚類預(yù)處理，對聚類輸出的數(shù)據(jù)進行時頻分析和特征點檢測，實現(xiàn)數(shù)據(jù)準確挖掘。仿真結(jié)果表明，采用該算法進行數(shù)據(jù)挖掘的準確度較高，快速收斂性較好，展示了較好的性能。

網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫；模糊C均值；數(shù)據(jù)挖掘；時頻分析

隨著現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的迅猛發(fā)展，大量的圖片、聲音、文字、音視頻等數(shù)據(jù)信息通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫進行存儲和調(diào)度，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫猶如一個龐大的數(shù)據(jù)加工廠，在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中，各種信息量不但呈現(xiàn)爆炸式增長，而且各種信息之間相互穿插、包含，特征日趨模糊。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的構(gòu)架越來越復(fù)雜，隨著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫容量的增大，信息處理速度的增加，對其管理難度不斷增強。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中大量的信息數(shù)據(jù)彼此交叉干擾，目標數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽性較強，信噪比較低，對目標數(shù)據(jù)的挖掘難度較高，研究網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的隱蔽挖掘算法在提高數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化訪問和調(diào)度能力方面具有重要意義。

大型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫構(gòu)架中，由于數(shù)據(jù)之間的差異性較大以及擾動干擾，導(dǎo)致對待訪問的目標數(shù)據(jù)的隱蔽性較強，對隱蔽數(shù)據(jù)的快速挖掘是實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫優(yōu)化訪問的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)方法中，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有粒子群算法、支持向量機算法、模糊C均值算法、語義指向性特征提取算法等[1-3]，通過對數(shù)據(jù)的信號模型構(gòu)建和分類算法設(shè)計，結(jié)合特征提取實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，取得了一定的研究成果，其中文獻[4]提出一種基于信息流減法聚類的大型Web數(shù)據(jù)庫的語義信息挖掘算法，實現(xiàn)對大型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)索引和挖掘，提高數(shù)據(jù)庫的訪問性能，但是該算法需要在高維相空間中進行數(shù)據(jù)調(diào)度，導(dǎo)致計算成本較大，實時性不好。文獻[5]提出基于語義本體模型和關(guān)聯(lián)指向性特征提取的數(shù)據(jù)庫信息挖掘算法，實現(xiàn)對低信噪比下的隱蔽數(shù)據(jù)信息挖掘，降低的誤檢率，但是該方法在受到冗余數(shù)據(jù)信息干擾下，容易陷入局部收斂。針對上述問題，文中提出一種基于數(shù)據(jù)時頻分布特征點檢測的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中隱蔽數(shù)據(jù)快速挖掘算法。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分布結(jié)構(gòu)模型，進行數(shù)據(jù)時間序列分析和信號模型構(gòu)建，對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的大數(shù)據(jù)進行FCM聚類預(yù)處理，對聚類輸出的數(shù)據(jù)進行時頻分析和特征點檢測，實現(xiàn)數(shù)據(jù)準確挖掘。最后通過仿真實驗進行了性能測試，驗證了文中算法在優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘性能方面的優(yōu)越性能，得出有效性結(jié)論。

1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲模型分析及隱蔽數(shù)據(jù)時間序列分析

1.1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲模型及數(shù)據(jù)挖掘算法的總體設(shè)計

為了實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中大數(shù)據(jù)的優(yōu)化分類，提高網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的訪問和調(diào)度能力，需要進行隱蔽數(shù)據(jù)挖掘，首先分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲模型，在大型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)庫的存儲節(jié)點將大量的數(shù)據(jù)信息流分布到融合的空間結(jié)構(gòu)中，通過云存儲和Deep Web數(shù)據(jù)存儲方式進行數(shù)據(jù)庫的海量信息融合聚類和數(shù)據(jù)調(diào)度，實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化訪問[6-9]。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲模型為一個分布結(jié)點為G1=（Mα1，Mβ1，Y1），G2=（Mα2，Mβ2，Y2）的無向圖模型，在給定的隱蔽性數(shù)據(jù)分布的權(quán)重指數(shù)下，ai的屬性值為{c1，c2，…，ck）。數(shù)據(jù)庫的訪問接口的信息聚類中心滿足G1?G2?Y1?Y2，令A(yù)={a1，a2，…，an}為數(shù)據(jù)包的置信度概念區(qū)間，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的查詢向量集集成查詢接口、隱蔽信息傳輸通道和特征提取模塊以及查詢信息的輸出模塊，構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的分布式存儲和傳輸機制，得到一個采用三元組形式構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲的本體模型為：

根據(jù)上述構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫本體模型，構(gòu)建數(shù)據(jù)庫的Wigner-Ville分布空間，在Wigner-Ville分布空間中進行不同采樣時間間隔上的特征信息流分析，現(xiàn)在把有限數(shù)據(jù)集合X分為c類，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽數(shù)據(jù)是一種多頻微弱的寬帶信號，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽數(shù)據(jù)的波束形成方向有M個方向集合，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)篩選，得到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲和調(diào)度模型如圖1所示。

圖1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲和調(diào)度模型

在圖1所示的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲和調(diào)度模型中，進行數(shù)據(jù)挖掘算法設(shè)計，數(shù)據(jù)挖掘中首先進行數(shù)據(jù)信息流的信號模型構(gòu)建，進行數(shù)據(jù)分類和數(shù)據(jù)信息流的調(diào)制解調(diào)處理，對干擾數(shù)據(jù)進行抗干擾濾波，采用分類算法進行數(shù)據(jù)分類實現(xiàn)數(shù)據(jù)的準確挖掘，數(shù)據(jù)挖掘的實現(xiàn)過程總體描述如圖2所示。

圖2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的隱蔽數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)的總體結(jié)構(gòu)框圖

1.2 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的信息流模型

在上述進行了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)存儲和調(diào)度模型設(shè)計的基礎(chǔ)上，進行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的隱蔽數(shù)據(jù)的信息流模型構(gòu)建，采用信號處理方法進行數(shù)據(jù)流的信息特征提取和數(shù)據(jù)挖掘，通過構(gòu)建一個包含n個矢量屬性集合進行數(shù)據(jù)庫的隱蔽信息的語義狀態(tài)信息，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的隱蔽數(shù)據(jù)為一個窄帶寬平穩(wěn)的隨機過程，存儲空間中的本中模塊表示為一組復(fù)包絡(luò)形式，可寫作：

其中，b（τ，φ）是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中隱蔽數(shù)據(jù)的窄帶信息流的干擾擴展函數(shù)，（t）為各頻率分量的時變非平穩(wěn)特征參量，τ為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中隱蔽數(shù)據(jù)的能量密度譜，選擇特定的窗函數(shù)形式：

上式中，N（z）是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫頻譜圖的頻率分辨率，它的零點在處頻域的分辨率下降，D（z）為尺度因子，ψ（t）由尺度參數(shù)經(jīng)時間軸平移和伸縮得到數(shù)據(jù)的包絡(luò)特征為：

其中，θ（t）為時頻分辨率的頻移特性，可得網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中隱蔽數(shù)據(jù)信息流的交叉項，在語義特征的本體模型中，數(shù)據(jù)庫存儲中的包絡(luò)信息為一個標量時間序列為：

采用傅里葉變換對上述數(shù)據(jù)信息流進行信息融合，對待挖掘的數(shù)據(jù)信息流的傅里葉變換過程為：

上式中，f（t）為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的非平穩(wěn)態(tài)瞬時相位特征值，ρ（a，b）為時頻聯(lián)合分布，a為尺度參數(shù)，b為加窗的Fourier譜。隱蔽數(shù)據(jù)x（t）出現(xiàn)在加窗的Fourier譜中兩次，并不包含任何窗函數(shù)，經(jīng)過前饋調(diào)制濾波，得到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的邊緣性狀態(tài)函數(shù)表示為：

式中，xi∈Rn，代表網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的錐形核分布狀態(tài)矢量，ui∈Rm為一個錐形核分布輸入矢量。在上述進行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的信息流模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，采用非線性時間序列分析方法進行數(shù)據(jù)特征提取和數(shù)據(jù)挖掘。

2 算法改進設(shè)計與實現(xiàn)

2.1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)信息聚類處理及特征提取

在上述進行了大型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫構(gòu)架和數(shù)據(jù)信息流的時間序列分析模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上，進行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的大數(shù)據(jù)信息聚類處理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的快速挖掘算法改進，傳統(tǒng)方法采用模糊C均值聚類算法進行數(shù)據(jù)挖掘，算法的抗干擾性不強，動態(tài)差異性數(shù)據(jù)的分類挖掘性能不高。為了克服傳統(tǒng)方法的弊端，文中提出一種基于數(shù)據(jù)時頻分布特征點檢測的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中隱蔽數(shù)據(jù)快速挖掘算法。對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的大數(shù)據(jù)進行FCM聚類預(yù)處理，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的大數(shù)據(jù)信息流的時頻參量x（n）為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽數(shù)據(jù)預(yù)測的時間序列組合，〈x（n）〉代表對x（n）取均值：

在上述進行了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽數(shù)據(jù)調(diào)度信息流時間序列重構(gòu)的基礎(chǔ)上，進行流量監(jiān)測的頻率響應(yīng)配置，得到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽數(shù)據(jù)時間序列的特征向量幅值和自相關(guān)特征狀態(tài)為：

其中，M是d維的差異性時間窗口特征函數(shù)，計算網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽數(shù)據(jù)時間序列的幾何不變量，得到的該狀態(tài)空間中網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中隱蔽數(shù)據(jù)信息特征的干擾向量模型表達式為：

上式中，a（t）為網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽數(shù)據(jù)的信息幅度，稱為復(fù)信號z（t）的瞬時幅度。采用FCM算法進行聚類分析，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽數(shù)據(jù)預(yù)測相關(guān)函數(shù)，假設(shè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中隱蔽數(shù)據(jù)的有限數(shù)據(jù)集：

在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的定量遞歸矢量空間集合中含有n個樣本，其中樣本xi，i=1，2，…，n的表示網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫隱蔽數(shù)據(jù)標量時序為：

結(jié)合模糊C均值聚類，現(xiàn)在把有限數(shù)據(jù)集合網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫特征空間X分為c類，其中1＜c＜n，定義數(shù)據(jù)流的相空間軌跡，得到模糊聚類中心矩陣為：

其中Vi為有限數(shù)據(jù)集聚類中心的第i個特征空間，（第i個聚類中心矢量）。采用自相關(guān)特征配準方法對數(shù)據(jù)信息的分布區(qū)間進行模糊劃分，劃分矩陣表示為：

通過FCM聚類的定義，得到FCM聚類下網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的大數(shù)據(jù)信息聚類的目標函數(shù)為（定義聚類目標函數(shù)）：

式中，m為權(quán)重指數(shù)，（dik）2為干擾向量xk與Vi的相空間分布間隔距離，用歐式距離表示數(shù)據(jù)時頻分布特征點為：

其中，數(shù)據(jù)時頻分布特征點的分布有效性的置信空間為：

對上述網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)信息聚類目標函數(shù)進行優(yōu)化求解，采用數(shù)據(jù)時頻分布特征點方法進行數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化。

2.2 改進算法的實現(xiàn)步驟描述

根據(jù)上述算法描述，對聚類輸出的數(shù)據(jù)進行時頻分析和特征點檢測，進行數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)化實現(xiàn)，實現(xiàn)過程描述為：

1）初始化。算法的初始化，首先進行時頻控制參數(shù)的初始化，包括聚類輸出迭代次數(shù)、相空間嵌入維數(shù)、信息融合區(qū)間、擾動范圍大小等參數(shù)的初始化，通過初始化選出隱蔽數(shù)據(jù)挖掘和特征聚類的初始最優(yōu)個體和全局最優(yōu)個體；

2）網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽數(shù)據(jù)的自相關(guān)序列按照時頻檢測進行差分進化（DE，differential evolution）實現(xiàn)隱蔽數(shù)據(jù)的亮點檢測；

3）設(shè)定閾值ζ，計算網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽數(shù)據(jù)的多樣性因子mf，并結(jié)合定量遞歸分析進行閾值比較，若mf＜ζ，則進行下一步（第4步），如果mf＞ζ，進入（5）步；

4）把網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽數(shù)據(jù)時間序列加入到擾動序列中。產(chǎn)生隨機矩陣z，為c×D維的，其均衡調(diào)度控制分量都在（0，1）之間。根據(jù)于數(shù)據(jù)時頻分布特征點的映射形式，得到NP個于數(shù)據(jù)時頻分布特征點序列分量：

5）加入網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽數(shù)據(jù)的擾動變量，得到優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘輸出分量：

6）如果G=Gmax，那么迭代停止并得到有限數(shù)據(jù)集下數(shù)據(jù)挖掘的適應(yīng)度值，如果不是，則G=G+1繼續(xù)迭代進入第2）。并對數(shù)據(jù)歸一化處理過程為：

通過上述算法改進設(shè)計，實現(xiàn)數(shù)據(jù)快速挖掘，降低迭代步數(shù)。

3 仿真實驗與結(jié)果分析

為了驗證文中算法在實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中隱蔽數(shù)據(jù)快速挖掘中的性能，進行仿真實驗。驗的硬件環(huán)境為：處理器Intel（R）Core（TM）2 Duo CPU 2.94 GHz，內(nèi)存：8.00 GB。采用Matlab仿真軟件，參數(shù)設(shè)定為Gmax=30，D=12，c=3，NP=30，F(xiàn)=0.5，CR= 0.1，m=2，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的隱蔽數(shù)據(jù)的初始采樣頻率f1=2.1 Hz，終止頻率f2=0.23 Hz，時頻分布特征點檢測權(quán)重系數(shù)ω設(shè)定為0.82，根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設(shè)定，進行網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫隱蔽數(shù)據(jù)挖掘仿真，首先進行數(shù)據(jù)的時間序列分析和原始數(shù)據(jù)采樣，得到采集的原始數(shù)據(jù)點分布如圖3所示。

圖3 原始數(shù)據(jù)采樣分布

對采樣的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)FCM聚類處理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的時頻分布特征點檢測，得到檢測結(jié)果如圖4所示。

圖4 數(shù)據(jù)的時頻分布特征點檢測

通過上述檢測結(jié)果可見，采用文中方法進行隱蔽數(shù)據(jù)挖掘的聚焦性能較好，時頻域的特征點分布明顯，說明挖掘效能較高，為了定量分析文中方法的性能，采用文中方法和傳統(tǒng)方法，以數(shù)據(jù)挖掘的速度為測試指標，得到仿真對比結(jié)果如圖5所示，從圖可見，采用文中方法進行數(shù)據(jù)挖掘的精度較高，速度較快，收斂性較好，展示了文中方法的優(yōu)越性。

圖5 數(shù)據(jù)挖掘性能對比

4 結(jié)束語

文中研究了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的隱蔽數(shù)據(jù)挖掘問題，提出一種基于數(shù)據(jù)時頻分布特征點檢測的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中隱蔽數(shù)據(jù)快速挖掘算法。構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分布結(jié)構(gòu)模型，進行數(shù)據(jù)時間序列分析和信號模型構(gòu)建，對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中的大數(shù)據(jù)進行FCM聚類預(yù)處理，對聚類輸出的數(shù)據(jù)進行時頻分析和特征點檢測，實現(xiàn)數(shù)據(jù)準確挖掘。仿真結(jié)果表明，采用該算法進行數(shù)據(jù)挖掘的準確度較高，快速收斂性較好，展示了較好的性能，具有較高的應(yīng)用價值。

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Research on fast mining method of hidden data in network database

XU Xue-tian，ZOU Tong-hao
（Department of Information Administration Guandong Justice Police Vocational College，Guangzhou 510520，China）

In the framework of large network database，contains a mass of pictures，voice，text，etc.data information，because the difference between the data and disturbance，resulting in treat access the target data of strong concealment，the rapid excavation of hidden data is network database access optimization based.Traditional method uses the fuzzy C means clustering algorithm for data mining，the anti interference of the algorithm is not strong，the classification of dynamic differential data mining performance is not high.A fast data mining algorithm for hidden data in the network database based on the feature point detection of the data time frequency distribution is proposed.Data network data distribution structure model，time series analysis and data signal model is constructed and of FCM clustering preprocessing network database in the data and the output of the clustering of data frequency analysis and feature point detection，to achieve accurate data mining proposed.Simulation results show that the proposed algorithm is of high accuracy，fast convergence and good performance.

network database；fuzzy C means；data mining；time frequency analysis

TP391

A

1674－6236（2016）24-0015-04

2016-04-28 稿件編號：201604270

廣東省前沿與關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新項目（2014B010110004）；廣東省產(chǎn)學研合作項目（503036363071）

許學添（1984—），男，廣東揭陽人，碩士研究生，講師。研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、生物信號處理。