基于时空关系和关联规则挖掘的上下文信息缺失插补研究.pdf

上下文信息缺失插补是在上下文信息处理领域中一个核心问题。上下文信息通常指的是在环境感知、普适计算、移动计算等领域中从多个传感器获取的环境数据，这些数据能够提供对环境状态的描述。由于传感器故障、网络问题、设备能耗限制等因素，获取的数据往往存在缺失或不完整，这就需要有效的数据插补方法对缺失的数据进行补充。 现有的缺失数据插补方法存在一些局限性，例如对于流数据形式的上下文信息处理不够灵活，没有充分利用各传感器数据之间的关联性，同时在插补过程中也很少考虑数据的时空关系。因此，提出了一种新的插补方法——基于时空关系和关联规则挖掘的上下文信息缺失插补方法（STARM）。STARM方法旨在解决现有技术的缺陷和不足，该方法通过分析传感器数据的空间特性和时间序列特性，并利用强关联规则对缺失的数据进行有效插补。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）是数据挖掘领域的一个重要研究内容，它的目标是挖掘出大量数据中变量之间的有趣关系，这些关系可以用“如果...那么...”的规则来表示。在上下文信息处理中，关联规则可以帮助我们理解不同传感器数据之间的关联程度，为缺失数据的插补提供依据。 时空关系（Spatial-Temporal Relation）指的是数据在空间和时间上的相互关联性，具体到上下文信息处理中，就是不同传感器在不同时间和空间位置上收集到的数据之间的相关性。这些数据往往随时间变化而变化，同时也受到空间位置的限制。在处理时，需要考虑时间上的连续性和空间上的邻近性，这有助于更加准确地推断出缺失数据。 STARM方法对传感数据进行空间化和时间序列化处理，是为了更好地分析数据在时间和空间维度上的特性，以提取出数据中蕴含的时空关系。通过对数据进行时空分析，可以得到更为精确的关联规则，进而用于缺失数据的推断。 通过温度传感器采集的数据验证了STARM算法的合理性和高效性。实验结果表明，与简单线性回归算法（SLR）和期望最大化算法（EM算法）相比，STARM算法在上下文信息缺失估计的准确性更高，且在保证实时应用服务质量（QoS）的前提下，拥有较小的时间和空间开销。 关键词“信息处理”、“时空关系”、“关联规则挖掘”、“上下文信息缺失插补”和“均方根误差”都是本文研究的关键要素。其中信息处理关注于对上下文信息的有效管理；时空关系和关联规则挖掘是STARM方法的核心技术；上下文信息缺失插补是研究的目的所在；均方根误差（RMSE）则是一种衡量估计准确性的重要指标，用于评估插补方法的性能。 中图分类号TP391表示本文属于计算机科学与技术中计算机网络和数据通信的范畴，而文献标识码“A”说明本文属于学术论文类别。文章编号是1009-5896(2010)12-2913-06，DOI为10.3724/SP.J.1146.2010.00035，这些信息对于学术引用和检索至关重要。 STARM方法提供了一种新的解决上下文信息缺失问题的途径，通过时空分析和关联规则挖掘相结合的方式，对缺失数据进行精准插补，为上下文信息处理提供了有效的技术支持，并在实际应用中展现了良好的性能和应用前景。