浅谈概率流上复杂事件处理的研究

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1、分类号UDC作者姓名：指导教师：申请学位级别：学科专业名称：论文提交日期：学位授予日期：评阅人：密级1931305q1Ir、．。警L‘dP‘二l啦1㈣愀Y1841406AThesisfortheDegreeofMasterinComputerApplication1'echnoIogyResearchonComplexEVentProcessinginProbabilisticStreambyXuChuanfeiSupervisor：AssociateProfessorLmShul(uanNortheasternUniVersi够June2009I独创性l声明本人声明，所呈交的学位论文是

2、在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：彳他妙日期：加9．∥．；汐∥’⋯l’y·7l／学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口

3、一年Ⅳ一年半口两年口学位论文作者签名：稳侄伊导师签名：评纠耋√签字日期：厶嗍．f．罗p签字日期：2。。7奇多J；

4、≥。}j—I一一II一，了-^一，I-一●^东北大学硕士学位论文摘要概率流上复杂事件处理的研究摘要随着无线射频识别(RadioFrequentIdemification，RFID)和传感器等电子数据采集设备(ElectrollicDataGathe血gEquipment，EDGE)的广泛应用，产生了空前海量的事件类型数据，对这些事件数据进行复杂事件处理成为了非常重要的研究方向。复杂事件处理广泛地应用于商业检测与预测、供应链管理、气候环境监测与预报和医疗监护等很多领域。然而，当

5、前的复杂事件处理方法大都是面向确定事件数据的，对于不确定事件数据形成的概率流却无能为力，并且这些方法都缺乏对复杂事件发生前的预知能力。针对这些问题，本文提出了一套概率流上复杂事件处理方案，它包括通过启发式搜索和过滤实现的概率流上复杂事件检测算法HSF．CED(He嘶sticSearcha11dFilter．ComplexEventDetection)以及基于语义向量聚类和SVR建模的概率流上的事件预测算法SVC—SVREP(Sem剐1ticVectorClustering-Support、厂ectorRegressionforEventPrediction)。本文的贡献点主要体现在：首先

6、，针对不确定事件数据形成的概率流，建立一种概率流模型，该模型不仅能表达EDGE设备检测出的不确定事件，而且可以通过贝叶斯网络表达和推理出不确定事件的概率分布。在此过程中，提出了CP．Tree(ConditionalProbabiliSticTree)结构来存储贝叶斯网络中的条件概率，CP．Tree相比于传统的条件概率表不但节省了存储的空间，而且减少了查询的时间。其次，提出了一种新的概率流上复杂事件检测算法HSF．CED，该算法基于一种链式队列结构启发式地搜索出满足查询请求的复杂事件，为了提高检测效率，放大概率阈值对复杂事件进行无损过滤，并通过适当地设定允许偏差实现复杂事件的有损过滤，在提

7、高效率眇同时，保证查询结果的查全率。t，再次，设计了一种语义向量结构，它表示大小为一个基本窗口的概率流片段的语义，通过语义向量不但可以表达流片段的语义，而且把结构不同的流片段转化为相同结构的语义向量，有利于建立预测模型。最后，提出了一种全新的概率流上基于语义向量聚类的事件预测算法SVC．SVREP，该算法通过对语义向量的聚类和SVR建模，可以预测出目标复杂事件在未来的一段时间之内发生的概率。一III—东北大学硕士学位论文摘要此外，本文的复杂事件处理方案可以根据不同的需求设置不同的参数，从而返回不同的结果。通过实验表明，此套复杂事件处理方案在概率流上能高效地检测出复杂事件，并且能在保证较高

8、的准确性的前提下，预测出目标复杂事件发生的概率。关键词：概率流；复杂事件处理；启发式搜索；过滤；语义向量；SVR建模东北大学硕士学位论文AbstractResearchonComplexEVentProcessinginProbabilisticStreamAbstractWittlwideapplicationofEDGE(ElectroIlicDataGatheringEquipment)suchaSRFID(RadioFreq