面向多元時序數(shù)據(jù)的復雜事件檢測方法研究.pdf

1、隨著信息技術不斷發(fā)展，社會各個領域建立了越來越多的業(yè)務應用系統(tǒng)，不同系統(tǒng)運營產生了大量的數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)量的龐大，將不同業(yè)務系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合在一起挖掘潛在價值變得越來越有意義。復雜事件檢測技術實現(xiàn)的就是將業(yè)務數(shù)據(jù)抽象為事件序列，通過復雜事件描述方法，將有潛在價值的復合數(shù)據(jù)描述為特定的事件匹配結構，復雜事件檢測引擎再從大量事件流中檢測出滿足匹配結構的事件序列，最終輸出數(shù)據(jù)融合結果。但傳統(tǒng)復雜事件檢測技術在進行事件描述時，輸入事件流為單一原子事件

2、類型，事件謂詞約束為簡單的屬性值比較操作和簡單聚合操作，事件之間的時序約束只能是“after”、“before”等簡單的時間關系。這使得傳統(tǒng)檢測方法無法滿足諸如醫(yī)學、金融等對時間要求比較精確，事件謂詞約束要求更加豐富的應用領域。因此，一種能夠支持多元事件輸入，支持事件間量化時序約束和復雜謂詞約束的復雜事件檢測方法是非常有必要的。
　　為了實現(xiàn)支持多元事件輸入，支持事件間量化時序約束和復雜謂詞約束的復雜事件檢測，本文在傳統(tǒng)復雜事件檢

3、測模型基礎之上提出了面向多元時序數(shù)據(jù)的復雜事件檢測方法，定義了基于TCN的量化時序約束表示方法和基于時段特征約束的謂詞約束表示方法，同時增強了事件輸入方式，支持多元事件輸入，并且提出了基本的復雜事件檢測算法和并行化檢測方法，使得復雜事件檢測方法更加高效。本文的主要貢獻如下：
　　(1)事件定義：在進行復雜事件描述之前，需要定義事件概念，本文對事件重新做出了定義，提出了原子事件、聚合事件和復雜事件的概念。
　　(2)事件描述方

4、法提出：本文在復雜事件描述方面，引入TCN時間約束網(wǎng)絡進行事件間量化時序關系的表示，引入時段特征進行事件復雜謂詞約束的表示，并且提出了聚合事件描述模型和復雜事件描述模型。
　　(3)基本復雜事件檢測算法提出：本文基于傳統(tǒng)復雜事件檢測系統(tǒng)SASE，提出支持量化時序約束和復雜謂詞約束的復雜事件檢測方法，同時支持多元事件輸入。
　　(4)并行復雜事件檢測算法提出：針對基本檢測算法在輸入事件量較大時，整個系統(tǒng)檢測時間周期較長的問題，