关联规则驱动的电网大数据质量优化方法

"本文主要研究了一种基于关联规则的电网大数据质量校验方法，旨在解决传统数据库和独立服务器校验方法在处理冗余数据时存在的问题。该方法利用关联规则的支持度、置信度和相关度来计算不安全大数据的诱发度，从而有效地去除冗余数据。通过增量式校验和构建校验索引来处理诱发因子，同时利用并行化处理提高效率。在Oracle数据库和集成服务器环境下，通过Java消息服务API触发数据转换，最后通过网络浏览器展示校验统计结果。实验表明，该方法在处理当月新增和当日新增数据时，校验结果更接近理想状态，为电网大数据的合理配置提供了有力指导。" 在电网大数据的质量校验过程中，传统的数据库和独立服务器的方法往往受到冗余数据的影响，导致校验结果不准确。为此，研究者引入了关联规则这一概念。关联规则是数据挖掘领域的一个重要工具，它能在大规模数据集中发现项集之间的频繁模式，例如“如果A发生，那么B也常常发生”。在本研究中，关联规则用于分析电网大数据中的不安全因素，通过计算支持度（表示规则出现的频率）、置信度（表示A发生后B发生的概率）以及相关度（衡量A和B的相关性），来确定这些因素的诱发度，从而筛选出对大数据质量有显著影响的关键因素。 去除冗余数据是提高校验准确性的关键步骤。在关联规则的支持下，可以识别和剔除那些对整体分析无实质性贡献的重复数据。此外，研究者采用增量式校验策略，这意味着不是一次性处理所有数据，而是随着新数据的增加逐步进行校验，这样可以减少计算负担，提高效率。同时，通过构建校验索引，可以快速定位和处理诱发因子，进一步优化了校验过程。 并行化处理是大数据处理的关键技术，尤其是在电网这样的大规模数据环境中。在Oracle数据库中提取数据后，研究者将其传输至集成服务器，并设定4条数据集成路径。利用Java消息服务（JMS）API，可以触发数据转换功能，使得数据处理过程能够在多线程环境下进行，提高了处理速度。 最后，通过网络浏览器展示校验结果，这既方便了用户直观理解，也使得数据分析过程更加透明。实验结果显示，基于关联规则的校验方法在处理实时和月度新增数据时，其校验结果与理想情况更接近，表明这种方法在应对电网大数据质量校验时具有较高的实用价值和指导意义。 这项研究提出的基于关联规则的电网大数据质量校验方法，通过有效的数据预处理、增量式校验、并行处理和直观的结果展示，成功地解决了传统方法面临的挑战，为电网大数据的管理和优化提供了新的思路。