《表3 动态数据/演化本体细节》

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《基于DL关联ε■~(++)规则挖掘的归纳知识发现》

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实验在有四个核心和6 GB RAM的服务器上进行，从可扩展性和准确性两方面来评价本文提出的算法3的性能。动态数据为某市[a]天气、[b]行程时间、[c]事故、[d]事件、[e]巴士位置（表3）采用测绘技术在中进行转换，采用固定窗口n=4 320张快照（48 h）进行挖掘。考虑一个有55个概念和19个角色的本体%，目标是在无法检索的情况下（由于丢失34%的数据），通过挖掘语义数据（即天气类型、出行条件、事故、事件和巴士延迟的关联）之间的规则得到巴士的状态。