检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：谷蓉浙江工商大学

学位级别：硕士

随着知识经济时代的来临,信息与知识已经成为国家和企业发展的重要战略资源,是提高一个组织乃至一个国家战略竞争力的核心,也是实施科学管理与决策的基础。如何获取信息与发现知识,尤其是如何快速高效地在动态变化和爆炸性增长的海量数... 详细信息

随着知识经济时代的来临,信息与知识已经成为国家和企业发展的重要战略资源,是提高一个组织乃至一个国家战略竞争力的核心,也是实施科学管理与决策的基础。如何获取信息与发现知识,尤其是如何快速高效地在动态变化和爆炸性增长的海量数据流中获取信息和发现知识就成了关键性问题。与传统数据不同,数据流具有大量、快速连续到达、要求快速响应、一次扫描等特点。而商业数据流除了具备数据流的基本特点外,还具备连续性、冲突性、时间性、海量性和分布性等特性。因此传统的数据挖掘技术不能直接应用到商业数据流上。利用有限系统资源对商业数据流进行快速处理以获取有用信息,为数据挖掘在商业领域的应用研究带来了新的机遇和挑战。频繁模式挖掘是数据挖掘领域的一个基本问题,研究内容一般包括事务、序列、树和图。其方法被广泛应用于许多其它数据挖掘任务中,如相关性分析,序列周期分析,最大频繁模式,闭合频繁模式,查询,分类等等。由于问题本身的基础性和内在复杂性,频繁模式挖掘方法成为许多研究者关注的课题。本文对商业数据流频繁模式挖掘相关技术进行了研究。重点研究了以下几个问题:商业数据流的层次维度结构分析及其挖掘系统的研究;利用静态前窥树高效挖掘最大频繁模式和闭合频繁模式;利用增量式挖掘方式和倾斜时间窗口分别挖掘商业数据流中的最大模式和闭合模式;频繁模式算法在商业领域的实际应用问题等。本文研究内容和创新工作主要包括以下几个方面: 首先,对数据流挖掘及其模型等相关理论进行研究,总结出目前该领域的最新研究成果,以期取其之长运用到商业数据流相关任务的挖掘上。接着,提炼出商业数据流的概念及特点,分析商业数据流的内容层次和类型维度结构,并以此构建出商业数据流管理系统BDSMS。然后,针对静态商业数据海量等特点,设计并实现最大频繁模式挖掘算法MFP和闭合频繁模式算法CFP。其中采取前馈剪枝、合并等策略修剪频繁模式树以提高频繁模式构成速度。在此基础上,针对时间序列模型和收银机模型,改进静态的频繁模式挖掘算法MFP和CFP,分别引入增量式挖掘和倾斜时间窗口得出商业数据流挖掘的单遍扫描算法SMFP和SCFP。最后,本文将上述算法应用到商业特定领域,设计实现了零售行业折扣券生成系统,并对其进行实验分析与研究,挖掘数据表明各算法都具有较高的准确性和时间效率,对商业决策支持具有一定的指导意义。

关键词：数据挖掘数据流频繁模式最大频繁模式闭合频繁模式增量式挖掘倾斜时间窗口

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基于内存索引和位图的多项集序列模式挖掘算法研究

基于内存索引和位图的多项集序列模式挖掘算法研究

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作者：陈玉萍燕山大学

学位级别：硕士

序列模式挖掘可以从海量数据，比如顾客交易序列、股票行情、生物信息序列中挖掘出人们感兴趣的模式。序列模式挖掘是数据挖掘中的关键技术，所以提高挖掘效率以及提高内存利用率是研究人员一直关注的重点。然而，将其应用在静态数据库... 详细信息

序列模式挖掘可以从海量数据，比如顾客交易序列、股票行情、生物信息序列中挖掘出人们感兴趣的模式。序列模式挖掘是数据挖掘中的关键技术，所以提高挖掘效率以及提高内存利用率是研究人员一直关注的重点。然而，将其应用在静态数据库和动态数据流环境中更是人们主要关注的问题。首先，提出了一种基于内存索引的带通配符约束的序列模式挖掘算法MEMIGCSP(Gap constrained sequential pattern mining based on memory indexing)。算法对项与项之间在原始序列中的间隔长度进行限制，得到用户更感兴趣的序列模式。本文基于主存索引方法，定义了一个新的前缀索引集，它可以直接给出序列模式的出现集位置信息；算法通过采用模式增长的原理扫描序列模式的向前和向后扩展空间找到局部频繁项，对前缀进行扩展，并在前缀索引集中体现出来，从而得到完整的序列模式。在整个算法中采用了分而治之的思想，对被索引集标记的序列和未被标记的序列分别进行了处理，避免频繁项的疏漏。其次，提出了基于位暂存表结构的多数据流中项集序列交叉流挖掘算法IMASP(Incremental mining of across-stream sequential patterns from multiple item setstreams)。算法采用了多数据流位暂存表结构存储当前滑动窗口中的序列信息，通过采用部分替换方式以及对新旧窗口内的所有项的实时计数，有效地提高了算法的执行效率；并采用了字典树结构存储单项及扩展序列以及它们的支持度信息。当新时间点序列到来时通过本文算法可以快速准确的挖掘交叉流序列模式。最后，对于以上提出的两个算法分别进行了java编程实现，并介绍了实验数据来源以及实验环境，详细地分析了两个算法实现中所用的关键技术，给出了实验结果及分析。实验结果表明，提出的算法在解决有关问题时具有很好的效果，在时间上的消耗低于同类算法，实现了预期的研究目标。

关键词：序列模式挖掘多数据流内存索引位图滑动窗口增量式挖掘

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数据挖掘算法在医保数据上的应用研究

数据挖掘算法在医保数据上的应用研究

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作者：刘江超国防科学技术大学

学位级别：硕士

随着医疗信息系统的广泛应用,医疗单位积累了大量的数据,如何利用这些数据,并从中提取有价值的知识成为一种迫切需求。经过几十年的发展,数据挖掘技术日趋成熟,并应用于多种领域,取得了不少成果。因此,选择合适的数据挖掘算法对医疗数... 详细信息

随着医疗信息系统的广泛应用,医疗单位积累了大量的数据,如何利用这些数据,并从中提取有价值的知识成为一种迫切需求。经过几十年的发展,数据挖掘技术日趋成熟,并应用于多种领域,取得了不少成果。因此,选择合适的数据挖掘算法对医疗数据中进行挖掘,可以获取一些客观的、有价值的知识,满足辅助决策的需要。本文将FP-growth算法用于基本医疗保险数据的挖掘,获取了一些医疗领域知识,根据课题特点提出了自动确定最小支持度的增量式FP-growth挖掘算法,并用实验验证了改进算法的有效性。论文的主要内容有: 1.在熟悉基本医疗保险领域背景基础上,建立了基本医疗保险数据挖掘的模型,并分析了医疗保险数据的特点,确定了预处理的方法。 2.研究了各种频繁项项集挖掘算法,并选定FP-growth算法挖掘医保数据中的常用药品组合,得到了一些有意义的用药模式,可用于辅助医保工作人员决策。 3.研究了增量式频繁项集挖掘算法,提出了基于FP-growth的增量式频繁项集挖掘算法,通过与Apriori算法的比较,验证了该算法的高效性。提出了自动确定支持度阈值的方法,并应用于医保数据,得到了与实际相符的结果。 4.基于医保数据特点,提出了对粗糙集理论中决策表的扩展方法,拓宽了粗糙集理论的应用领域,并应用于医保数据的属性约简,验证了该方法的有效性。论文将频繁项集挖掘算法应用于医保数据中常用药方的挖掘,自动获取了医保领域的专业知识,并基于医保数据特点提出了对频繁项集挖掘算法的改进和对粗糙集理论的扩展。

关键词：频繁项集算法 FP-growth算法增量式挖掘粗糙集理论扩展决策表

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基于粗糙集和决策树理论的时态增量算法

基于粗糙集和决策树理论的时态增量算法

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作者：冯敏敏浙江工业大学

学位级别：硕士

时态数据挖掘是数据挖掘中一个重要的研究课题,有其自身的特点,它需要在数据挖掘过程中考虑数据集中各数据之间存在的时间关系。决策树和粗糙集是数据分类的两个最重要的方法,决策树在知识表示上有层次、自然和推理易理解的特点,而粗糙... 详细信息

时态数据挖掘是数据挖掘中一个重要的研究课题,有其自身的特点,它需要在数据挖掘过程中考虑数据集中各数据之间存在的时间关系。决策树和粗糙集是数据分类的两个最重要的方法,决策树在知识表示上有层次、自然和推理易理解的特点,而粗糙集理论在处理数据模糊和不确定性方面有着优势,对于增量时态数据,我们将借鉴决策树算法思想对转换后的时态序列数据处理,在构造决策树过程中,利用粗糙集理论来优化决策树的构造和规则的提取,从而提出一种新的增量式分类挖掘算法。本文首先给出了与时态数据有关的数学概念以及相关性质,介绍了时态数据转化方法并给出了其改进的算法。然后介绍决策树分类算法和粗糙集基础理论,接着分析了决策树分类算法固有的缺点以及应用于时态数据分类挖掘中的缺点,提出了基于粗糙集与决策树理论的时态增量算法,最后给出算法的应用实例,对股票的数据进行分析,给出实验结果。本文的主要贡献是提出了改进的时序转化方法,在构建决策树的过程中,优化了信息熵的计算,提出了时间特性属性组合的思路和用粗集理论的相关概念对生成的决策树进行剪枝处理思路,在增量数据处理问题上,针对本文的时态数据处理方法,提出对应的增量数据处理方法。本文所做的贡献对于时态数据分类挖掘具有一定的意义。

关键词：时态数据分类挖掘时态数据转化决策树算法思想粗糙集理论增量式挖掘

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基于多级加权关联规则更新挖掘算法

基于多级加权关联规则更新挖掘算法

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作者：师富杲吉林大学

学位级别：硕士

近年来数据生成和收集技术的发展使得面向科研及商务等领域的数据集变得十分庞大。从而对海量数据集所进行的信息提取变得更加迫切。当前的数据库系统已经能够高效的实现数据的录入、查询、统计等功能,但发现数据中所存在的关系和规则... 详细信息

近年来数据生成和收集技术的发展使得面向科研及商务等领域的数据集变得十分庞大。从而对海量数据集所进行的信息提取变得更加迫切。当前的数据库系统已经能够高效的实现数据的录入、查询、统计等功能,但发现数据中所存在的关系和规则、根据现有数据来预测未来的发展趋势、对数据集自动划分等,则是传统数据库系统所难以胜任的了。数据挖掘是能够在大型数据存储库中,自动发现有用信息的过程,是一种将传统的数据分析方法与处理大量数据的复杂算法相结合的技术,是一种用于处理大规模数据的新的思维方法和技术手段。它融合了人工智能、统计分析、模式识别和数据库等多种技术手段。本文在数据增量关联规则挖掘中引入加权分析的方法,提出了多级加权更新关联规则算法。通过对更新的数据集采用分级加权的方法,使得更新数据集在挖掘过程中拥有更大的权值,加快对事务集的发展趋势的响应,提高灵敏度,为决策者提供及时并准确的信息。

关键词：数据挖掘加权更新挖掘算法增量式挖掘

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基于支持向量数据描述的分布式数据流挖掘

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计算机工程 2012年第18期38卷 34-36页

作者：蔡国祯毛国君北京工业大学计算机学院北京100124 中央财经大学信息学院北京100081

针对传统分布式数据流挖掘算法的通信开销较大、分类精度较低的问题,提出一种基于支持向量数据描述的分布式数据流挖掘算法。利用局部站点快速更新数据流信息,采用支持向量机算法学习元级数据并传递到中心站点。中心站点负责接收及合并... 详细信息

针对传统分布式数据流挖掘算法的通信开销较大、分类精度较低的问题,提出一种基于支持向量数据描述的分布式数据流挖掘算法。利用局部站点快速更新数据流信息,采用支持向量机算法学习元级数据并传递到中心站点。中心站点负责接收及合并元级数据,形成全局分类结果。实验结果表明,该算法能在降低局部站点和中心站点网络通信量的同时,获得较高精度的全局分类结果。

关键词：分布式数据流数据挖掘支持向量数据描述支持向量机增量式挖掘

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异构网络通信数据融合方法研究

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自动化仪表 2023年第7期44卷 50-54,60页

作者：谭如超何群王华周欣肖辉国网江西省电力有限公司信息通信分公司江西南昌330096

为实现异构网络的高效通信、填补缺失通信数据,提出了一种基于典型相关分析的异构网络通信数据融合方法。首先,采集异构网络通信数据,对数据进行清洗、规约以及标准化处理。然后,通过典型相关分析方法搜索预处理后的两组异构网络通信数... 详细信息

为实现异构网络的高效通信、填补缺失通信数据,提出了一种基于典型相关分析的异构网络通信数据融合方法。首先,采集异构网络通信数据,对数据进行清洗、规约以及标准化处理。然后,通过典型相关分析方法搜索预处理后的两组异构网络通信数据投影方向,将最大相关性投影结果作为通信数据特征。最后,建立判别准则函数以获取最终特征向量,依据特征向量融合异构网络通信数据。试验结果表明:该方法融合异构网络通信数据时的乒乓效应出现次数少且变化幅度小,数据融合可靠性和正确程度高。该方法应用后,可降低网络通信阻塞率、有效补齐缺失数据。该研究为实现异构网络通信数据的有效融合提供借鉴。

关键词：典型相关分析异构网络通信数据融合增量式挖掘数据规约特征向量数据清洗通信阻塞

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基于关联规则算法的数据挖掘技术分析与研究

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电脑编程技巧与维护 2017年第21期 66-67,81页

作者：池云辽宁行政学院沈阳110161

随着数据库信息技术的快速发展,数据挖掘技术也得到了快速的发展和应用。数据挖掘技术是在海量的信息中找出有价值的信息的一种技术,在数据挖掘技术中关联规则算法是重要的研究对象。对数据挖掘技术研究现状进行了分析,对数据挖掘技术... 详细信息

随着数据库信息技术的快速发展,数据挖掘技术也得到了快速的发展和应用。数据挖掘技术是在海量的信息中找出有价值的信息的一种技术,在数据挖掘技术中关联规则算法是重要的研究对象。对数据挖掘技术研究现状进行了分析,对数据挖掘技术的特点及应用进行了研究,结合关联规则算法的具体应用特点,对基于关联规则算法的数据挖掘技术进行了分析与研究。

关键词：数据挖掘技术关联规则增量式挖掘频繁项集

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机组经济运行模式数据挖掘系统的设计与实现

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华电技术 2010年第12期32卷 22-25,28页

作者：李宗山黄孝彬华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 北京华电天仁电力控制技术有限公司北京100085

介绍了数据挖掘在火电厂的应用状况,提出了基于相似性分析技术的数据挖掘算法。在此基础上,开发了基于VS2005平台和SQL Server 2005数据库的机组经济运行模式数据挖掘系统,分析了系统结构和功能,论述了软件系统主要模块的设计过程。该... 详细信息

介绍了数据挖掘在火电厂的应用状况,提出了基于相似性分析技术的数据挖掘算法。在此基础上,开发了基于VS2005平台和SQL Server 2005数据库的机组经济运行模式数据挖掘系统,分析了系统结构和功能,论述了软件系统主要模块的设计过程。该系统成功运用到电厂实际生产数据中,得到了机组经济运行模式的挖掘结果,实现了增量式挖掘,取得了良好效果。

关键词：数据挖掘模式抽取火电机组增量式挖掘

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对一种序列模式的增量式算法的改进

对一种序列模式的增量式算法的改进

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2005年中国智能自动化会议

作者：张琪朱秋云朱绍文姬朝阳魏苑琦陈亮华中师范大学电子与计算机研究所华中师范大学电子与计算机研究所华中师范大学电子与计算机研究所华中师范大学电子与计算机研究所华中师范大学电子与计算机研究所华中师范大学电子与计算机研究所

序列模式可揭示事务之间的某种联系或发展趋势,已成为数据挖掘的研究热点之一。在序列模式的增量式挖掘算法中,IUS算法是目前最为先进的算法。本文首先改正了IUS算法的错误,然后针对IUS算法的两点不足,提出了IUS算法的改进算法。

关键词：序列模式增量式挖掘 IUS算法

来源：评论

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