趙 利，徐永成，胡孔法，陳 崚

（揚州大學(xué) 信息工程學(xué)院，江蘇 揚州 225127）

射頻識別［1－3］（radio frequency identification，RFID）是一種非接觸式的自動識別技術(shù)，目前已廣泛應(yīng)用于制造業(yè)、醫(yī)療護理和交通運輸?shù)榷鄠€領(lǐng)域.RFID標簽可以貼在一包物品、一箱物品甚至單個物品上，當標簽進入磁場時會發(fā)送自身的EPC（electronic product code）編碼等信息，部署在不同位置的RFID閱讀器通過天線發(fā)送一定頻率的射頻信號，讀取標簽中的信息并解碼后將數(shù)據(jù)送至RFID中間件［4－5］進行相關(guān)處理，RFID中間件對數(shù)據(jù)進行簡單的過濾、清洗和融合等處理后再傳送給網(wǎng)絡(luò)上的其他用戶.分析物品在供應(yīng)鏈中的移動可以得到物品的路徑痕跡信息，了解這些路徑信息可以極大地提高商業(yè)運轉(zhuǎn)的效率；但是直接對這些路徑數(shù)據(jù)進行分析必然帶來數(shù)據(jù)的爆炸，因此必須運用有效的方法對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理.然而，到目前為止，針對RFID數(shù)據(jù)管理技術(shù)的研究還不是很多，很多問題還有待解決.由于RFID路徑信息的特殊性和分析的復(fù)雜性，因此有關(guān)挖掘頻繁路徑［6－8］的算法并不多，而且效率很低.如果應(yīng)用傳統(tǒng)的Apriori算法［9－10］，則效率非常低，也不切實際，因為將Apriori算法應(yīng)用于RFID移動路徑數(shù)據(jù)，產(chǎn)生的候選項將是不可估計的.本文就是在這些工作的基礎(chǔ)上，引入挖掘頻繁路徑的思想，提出了挖掘頻繁路徑的算法MP（movement path）－mine.

1 相關(guān)概念和定義

RFID數(shù)據(jù)一般由三元組組成，形如（EPC，location，time），其中EPC是對每個物品進行唯一標識的電子產(chǎn)品編碼，location表示閱讀器讀取發(fā)生的位置，time表示閱讀器讀取發(fā)生的時間.用數(shù)對pi＝（li，ti）表示對象在時間ti訪問了li，規(guī)定如果p1＝p2，則必須使t1＝t2并且l1＝l2，這樣將一系列記錄集成起來就能得到物品的移動路徑信息，形如〈（l1，t1），（l2，t2），…，（li，ti），…，（lm，tm）〉.令T＝〈（l1，t1），（l2，t2），…，（lm，tm）〉，稱T 是一個長度為m 的模式，即m－pattern.

定義1 假設(shè)有路徑p1＝（a1），（a2），…，（ai），…，（am），p2＝（b1），（b2），…，（bj），…，（bn），其中ai和bj都是形如（li，ti）的路徑段，i＝1，2，…，m；j＝1，2，…，n.若存在一組整數(shù)1≤j1≤j2≤…≤jm≤n，有a1?bj1，a2?bj2，…，am?bjn成立，則稱p1是p2的子路徑，記為p1?p2.

定義2 設(shè)置一個支持數(shù)閾值δ，令support p為路徑p的支持數(shù)，表示RFID數(shù)據(jù)庫中包含路徑p的RFID數(shù)據(jù)元組的數(shù)量.若support p≥δ，則稱路徑p為頻繁路徑（frequency－path）.

2 挖掘頻繁路徑算法：MP－mine

2.1 構(gòu)建 MP－tree（移動路徑樹）

構(gòu)建MP－tree可以帶來兩方面好處：①只須掃描數(shù)據(jù)庫一次就可以挖掘出所有的頻繁移動路徑；②MP－tree屬于壓縮狀態(tài)，便于加載到存儲器中進行有效處理.

在MP－tree構(gòu)建過程中，用一個節(jié)點表來記錄所有不同標簽第一次出現(xiàn)的地址和總共的計數(shù)，MP－tree中的每個節(jié)點（用 MR－node表示）都采用以下的結(jié)構(gòu)存儲：MR－node：＝｛label，parent－link，next－link，children table｝，其中l(wèi)abel用來表示這個節(jié)點，parent－link和next－link是兩個指針，分別指向該節(jié)點的父節(jié)點和下一個節(jié)點，children table用來存儲該節(jié)點的所有孩子節(jié)點.對于每一個TR－tree，可用一個頭表來記錄時間序列的層次結(jié)構(gòu)，表中每個元素都設(shè)一個指針，表中的第n個元素就指向TR－tree中第n層的第1個節(jié)點.在TR－tree中每個節(jié)點都設(shè)一個指針，用于指向它的兄弟節(jié)點，TR－tree中每個節(jié)點都采用以下結(jié)構(gòu)存儲：TR－node：＝｛label，parent－link，peer－link，children table｝.

算法1：MP－tree構(gòu)建算法

輸入：物品的RFID移動路徑信息庫D；輸出：MP－tree.

第1步：從D中選取一條有序的移動路徑序列p，從p中分別提取路徑序列和時間序列；

第2步：MP－tree的插入，①從根節(jié)點開始將路徑序列插入MP－tree中；②用一個節(jié)點表記錄路徑中出現(xiàn)的節(jié)點的計數(shù)；③設(shè)置每個節(jié)點的parent－link和next－link；

第3步：TR－tree的插入，①在路徑序列的尾節(jié)點插入對應(yīng)的時間序列；②如果TR－tree是新構(gòu)建的，則用一個頭表來記錄時間序列的層次結(jié)構(gòu)，表中每個元素都設(shè)一個指針，表中的第n個元素就指向TR－tree中第n層的第1個節(jié)點；③設(shè)置TR－tree中每個插入節(jié)點的parent－link和peerlink；

第4步：如果在D中有更多的移動路徑序列，則回到第1步，否則返回當前的MP－tree.

2.2 MP－mine算法

算法2：MP－mine算法

輸入：一個MP－tree（MT），最小支持度閾值δ；輸出：所有頻繁的移動路徑序列.

第1步：瀏覽節(jié)點表中的每個標簽，將節(jié)點計數(shù)大于最小支持度閾值δ的節(jié)點存儲在集合M－L中；

第2步：如果M－L為空，則輸出MT的前綴模式并返回；

第3步：對集合M－L中的每個標簽l進行如下處理：①將每個標簽l對應(yīng)TR－tree中的所有不同節(jié)點以及計數(shù)存儲到集合L－T中，然后將L－T中計數(shù)大于δ的標簽存儲到集合TR－L中；②如果TR－L為空，則輸出MT的前綴模式并返回；③對TR－L中每個標簽t，以（l，t）作為前綴，重新構(gòu)造一個MP－tree MP′；④ 對于MP′，遞歸調(diào)用以上方法進行頻繁移動路徑挖掘.

整個挖掘過程采用深度優(yōu)先搜索（DFS）的方法，構(gòu)建MP－tree和挖掘頻繁的移動路徑采用遞歸的方法.

3 實驗與結(jié)果分析

為了進一步說明本文MP－mine算法的有效性，現(xiàn)將其與Apriori算法進行比較.本文通過對同一RFID路徑數(shù)據(jù)庫采用不同的支持度以及不同的路徑長度進行了實驗對比.實驗環(huán)境基于Windows XP SP3，內(nèi)存為2GB，CPU為AMD，2.0GHz，實驗環(huán)節(jié)使用Visual C＋＋6.0編寫，采用的實驗數(shù)據(jù)為基于某RFID物流管理系統(tǒng)中的人工合成數(shù)據(jù).

實驗1比較了兩種挖掘算法的運行時間.通過同一路徑數(shù)據(jù)庫下不同的最小支持度來比較兩種算法的效果，實驗結(jié)果如圖1所示.實驗1的路徑數(shù)據(jù)庫所具有的路徑數(shù)目為100 000，最小支持度閾值為0.1% ～0.5%.

由圖1可見，當最小支持度閾值較小時，MP－mine算法的優(yōu)勢比較明顯，因為最小支持度閾值較小時，相應(yīng)頻繁路徑的最大長度較大；隨著最小支持度閾值的不斷增大，Apriori算法的優(yōu)勢越發(fā)明顯.因為隨著最小支持度閾值的不斷增大，頻繁路徑的最大長度不斷減小，相應(yīng)的Apriori算法掃描數(shù)據(jù)庫次數(shù)減少.對于MP－mine自身，因為無論頻繁路徑長度如何變化，算法掃描數(shù)據(jù)庫的次數(shù)均為1，所以算法的運行時間較少.

實驗2通過不同大小的路徑數(shù)據(jù)庫比較了兩種挖掘算法的運行時間.該實驗采用的minSup為0.5，路徑數(shù)據(jù)庫大小從包含100 000條路徑到包含500 000條路徑，實驗結(jié)果如圖2所示.

圖1 不同最小支持度閾值下的運行時間比較Fig.1 Execution time for different support thresholds

圖2 不同路徑計數(shù)下的運行時間Fig.2 Execution time for different paths

由圖2可見，隨著數(shù)據(jù)庫中路徑數(shù)的不斷增大，兩種算法的運行時間都相應(yīng)增加，因為路徑數(shù)越大，掃描數(shù)據(jù)庫的時間越長；路徑數(shù)越大，MP－mine算法的優(yōu)勢越發(fā)明顯，這是因為隨著路徑數(shù)的不斷增大，Apriori算法將產(chǎn)生大量的候選項，同時掃描數(shù)據(jù)庫的時間也不斷增加，因此算法花費時間增加的速度越來越快.對于MP－mine自身，因為無論頻繁路徑長度如何變化，算法掃描數(shù)據(jù)庫的次數(shù)均為1，所以時間相應(yīng)增加的趨勢不是十分明顯.

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