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隨著科技數據量的不斷増長，各科技部門積累了大量科技項目的科技管理數據。對于大量結構化數據，需要針對分散數據進行整理、分析，最終按需求提供數據查詢與抽取服務。由于在關系數據庫中關聯關系的分析效果不佳，為了提髙分析效率，文中引入了關系圖譜進行數據處理。首先，提出了一種基于詞頻的實體搜索與定位算法來提取實體和關系，并構建關系圖譜;其次，對關系圖譜進行分析，提出了一種基于改進 Fp-growth的圖數據頻繁項挖掘算法;然后，設計了基于圖數據的數據篩選流程，進行數據的篩選、分析，并定義評分矩陣，對待篩選數據情況進行評價，最終給岀分析意見，且數據篩選的評價標準可以進行自定義;最后，結合構建的關系圖譜，將算法進行了實際應用，并將其封裝為服務。實驗結果表明，提出的基于改進FPgrowth的頻繁項挖掘算法相比傳統FP- growth算法在時間上有10%~12%的提升，數據篩選過程的準確率達到97%左右。
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