數(shù)據(jù)挖掘：基于關(guān)聯(lián)挖掘的商品銷售分析
2020-06-09 08:32:36
當(dāng)前時(shí)代大數(shù)據(jù)炙手可熱，數(shù)據(jù)挖掘也是人人有所耳聞，但是關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘更具體的算法，外行人了解的就少之甚少了。數(shù)據(jù)挖掘主要分為分類算法，聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則三大類，這三類基本上涵蓋了目前商業(yè)市場(chǎng)對(duì)算法
2018-11-06 17:02:30
挑戰(zhàn),如推薦效率,推薦精度等問(wèn)題。針對(duì)商品推薦系統(tǒng)所面臨的主要挑戰(zhàn),本文從以下幾個(gè)方面對(duì)電子商務(wù)推薦系統(tǒng)以及所用到的技術(shù)進(jìn)行了分析和研究。首先,詳細(xì)分析了各種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)和Web挖掘及其在電子商務(wù)
2010-04-24 09:23:12
針對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)松散揭合、算法運(yùn)行效率不高的問(wèn)題，提出了嵌入式數(shù)據(jù)挖掘模型。該模型實(shí)現(xiàn)了算法的組件化管理，并將整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘流程控制在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，在簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的同時(shí)，大大提高了數(shù)據(jù)挖掘的效率。通過(guò)對(duì)幾種典型數(shù)據(jù)挖掘算法在銀行卡業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中的試驗(yàn)，證實(shí)了該模型的有效性和實(shí)用性。
2020-03-11 06:36:59
AlphaFuzzer是一款多功能的漏洞挖掘工具，到現(xiàn)在為止，該程序以文件格式為主。1.0版本主要包含了：一個(gè)智能文件格式的漏洞挖掘框架。一個(gè)通用文件格式的fuzz模塊。此外，他還包含了一個(gè)ftp服務(wù)器程序的fuzz模塊。一個(gè)程序參數(shù)的fuzz模塊。一些shellcode處理的小工具。
2019-07-15 06:44:21
，因此大數(shù)據(jù)處理和挖掘技術(shù)就此出現(xiàn)?！ 〈?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)技術(shù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對(duì)這些含有意義的數(shù)據(jù)進(jìn)行專業(yè)化處理。換言之，如果把大數(shù)據(jù)比作一種產(chǎn)業(yè)，那么這種產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利的關(guān)鍵，在于提高
2018-11-02 14:08:08
產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生重要影響，還將催生一體化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理服務(wù)器、內(nèi)存計(jì)算等市場(chǎng)。在軟件與服務(wù)領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)將引發(fā)數(shù)據(jù)快速處理分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和軟件產(chǎn)品的發(fā)展。大數(shù)據(jù)利用將成為提高核心競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素。各行各業(yè)
2019-03-14 11:50:51
，使得決策結(jié)果也會(huì)受到影響。所以，數(shù)據(jù)處理能力的高低對(duì)于高層領(lǐng)導(dǎo)決策者來(lái)說(shuō)，是需要數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)據(jù)挖掘能力、數(shù)據(jù)整合能力的統(tǒng)一協(xié)調(diào)，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)處理的結(jié)果不僅關(guān)系到?jīng)Q策的方向，更關(guān)系到未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)
2018-12-05 11:49:09
【產(chǎn)品簡(jiǎn)介】ZDS4000系列數(shù)據(jù)挖掘型示波器產(chǎn)品簡(jiǎn)介（簡(jiǎn)版英文）
2022-10-18 07:08:04
《數(shù)據(jù)分析與挖掘實(shí)戰(zhàn)》總結(jié)及代碼練習(xí)---chap3 數(shù)據(jù)探索
2020-05-25 13:25:38
招聘崗位機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘工程師/信號(hào)與信息處理（實(shí)習(xí)） 崗位職責(zé)：1.篩選現(xiàn)場(chǎng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)總體數(shù)據(jù)特性；2.快速學(xué)習(xí)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)特性，對(duì)各類現(xiàn)場(chǎng)原始進(jìn)行有效分類和挖掘。 崗位要求：1.數(shù)學(xué)專業(yè)、信號(hào)
2017-08-18 10:26:22
一名數(shù)據(jù)挖掘工程師給新人整理的入門(mén)資料四年前我一次聽(tīng)說(shuō)數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)詞，三年前我學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)挖掘理論知識(shí)，兩年前我做了幾個(gè)與數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)的項(xiàng)目，一年前我成為一名數(shù)據(jù)挖掘工程師，今天我把數(shù)據(jù)挖掘入門(mén)資料
2017-09-01 11:05:58
想要自學(xué)云計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘想問(wèn)下這些方面有哪些內(nèi)容該從何開(kāi)始求大神們指教謝謝
2016-04-19 00:07:25
人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間，主要有什么關(guān)系？
2020-03-16 11:35:54
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別
2020-05-14 16:02:52
`12月28日下午，2017中國(guó)國(guó)際大數(shù)據(jù)挖掘大賽在貴安落幕，博為101異構(gòu)數(shù)據(jù)采集技術(shù)團(tuán)隊(duì)不負(fù)眾望，擊敗來(lái)自華爾街的Clearable 區(qū)塊鏈、精子基因數(shù)據(jù)庫(kù)、城市交通大數(shù)據(jù)等眾多強(qiáng)隊(duì)，勇奪比賽
2018-01-02 10:33:35
【作者】：莊雄雄;呂蘭蘭;高宋俤;齊京峰;【來(lái)源】：《心智與計(jì)算》2010年01期【摘要】：近年來(lái),關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘已成為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的重要研究方向之一。而對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的研究也集中在如何高效的找出頻繁項(xiàng)
2010-04-24 09:55:51
【作者】：賴興瑞;張東站;段江嬌;【來(lái)源】：《心智與計(jì)算》2010年01期【摘要】：股票價(jià)格行為數(shù)據(jù)挖掘激發(fā)了計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)及其他領(lǐng)域研究的廣泛關(guān)注。然而,由于股票價(jià)格本身的不確定性和股市
2010-04-24 09:56:07
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘方法和應(yīng)用（經(jīng)典）
2023-09-26 07:56:49
。更多的需要處理的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)成了近年來(lái)研究和攻克的方向?！ 〈?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)，它指的是數(shù)據(jù)集是非常大，使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫(kù)管理工具來(lái)處理，也出現(xiàn)了許多重要的應(yīng)用，比如上網(wǎng)搜索，商業(yè)信息，社交網(wǎng)絡(luò)，社交媒體，基因組學(xué)
2019-01-21 11:39:39
面向生產(chǎn)設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)控的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究摘 要: 介紹了異常檢測(cè)技術(shù)及算法,并將基于距離的異常檢測(cè)技術(shù)與基于密度的異常檢測(cè)技術(shù)結(jié)合起來(lái)應(yīng)用于制造業(yè)設(shè)備狀況和產(chǎn)品質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)控;提出了實(shí)時(shí)監(jiān)控的系統(tǒng)
2009-08-08 09:43:47
摘要:主要介紹了數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生、發(fā)展、定義和任務(wù)，討論了常用的挖掘方法和工具，最后舉例介紹了數(shù)據(jù)挖掘的一些應(yīng)用.關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;知識(shí)發(fā)現(xiàn);決策樹(shù)
Abstract:Th is
2009-01-08 21:23:12
12 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)，是20世紀(jì)90年代在信息技術(shù)領(lǐng)域開(kāi)始迅速發(fā)展起來(lái)的計(jì)算機(jī)技術(shù)。作者結(jié)合自己近20年從事人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等方面的科研工
2009-01-13 15:10:270 負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則反映了數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的互斥關(guān)系，能提供很多有用的信息，在決策支持中起重要作用，但現(xiàn)行的挖掘算法主要是針對(duì)單一數(shù)據(jù)庫(kù)的挖掘，多數(shù)據(jù)庫(kù)中負(fù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘還未
2009-03-20 14:27:127 高維大數(shù)據(jù)集對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘算法提出了挑戰(zhàn)。該文把挖掘任務(wù)分解為挖掘頻繁長(zhǎng)模式與短模式2 個(gè)子問(wèn)題，提出一種在高維大數(shù)據(jù)集中挖掘長(zhǎng)項(xiàng)集的算法，即inter-transaction。該
2009-04-17 08:41:4027 基于隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)挖掘(PPDM)的目標(biāo)是在保護(hù)原始數(shù)據(jù)的情況下建立挖掘模型并得到理想的分析結(jié)果。該文從PPDM的總體需求出發(fā)，基于數(shù)據(jù)隱藏，將PPDM技術(shù)分為安全多方計(jì)算技術(shù)、
2009-04-23 10:18:5316 將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具體應(yīng)用到電信欺詐偵測(cè)領(lǐng)域中，提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電信欺詐偵測(cè)模型。利用某移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商的真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)本文的模型進(jìn)行了驗(yàn)證。關(guān)鍵字：數(shù)據(jù)挖掘；欺
2009-05-30 08:59:5829 目前，盡管基于網(wǎng)格計(jì)算、知識(shí)網(wǎng)格的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都還不成熟，但隨著研究的不斷深入，數(shù)據(jù)挖掘的工具及其算法也必將在分布性、并行性、靈活性和有效性方面得到進(jìn)一步發(fā)
2009-06-15 09:16:539 隨著互聯(lián)網(wǎng)信息的增長(zhǎng),Web數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘研究的熱點(diǎn)之一,尤其是應(yīng)用于電子商務(wù)領(lǐng)城。本文首先闡述了電子商務(wù)中Web數(shù)據(jù)挖掘的資源及其流程,然后在此基礎(chǔ)上提出了
2009-08-04 08:29:4913 銷售管理與輔助決策系統(tǒng)是以多年的銷售數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和序列規(guī)則挖掘的方法，從中分析、挖掘和提取全面、綜合、宏觀的輔助決策信息，并能預(yù)測(cè)客戶的
2009-08-06 10:18:196 本文在深入研究數(shù)據(jù)挖掘、入侵檢測(cè)技術(shù)的基礎(chǔ)上,針對(duì)目前入侵檢測(cè)系統(tǒng)存在的問(wèn)題,構(gòu)建了一個(gè)基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能檢測(cè)已知和未知的入侵行為,可降低漏報(bào)
2009-08-13 10:12:4012 本文在針對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的Apriori 算法的基礎(chǔ)上,為了提高用戶數(shù)據(jù)挖掘的人機(jī)交互性能,解決關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘產(chǎn)生冗余規(guī)則的問(wèn)題,提出了基于用戶導(dǎo)向的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法SQL-IIAR 算法
2009-08-26 11:41:3911 以數(shù)據(jù)挖掘算法的研究作為核心,結(jié)合電子商務(wù)平臺(tái)的特點(diǎn)深入討論了在現(xiàn)實(shí)面向電子商務(wù)的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中的應(yīng)用。
2009-09-01 09:46:389 文章介紹了數(shù)據(jù)挖掘中常用技術(shù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)構(gòu)，并且探討了粗糙集方法，決策樹(shù)方法以及關(guān)聯(lián)規(guī)則方法等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)則挖掘中的應(yīng)用。關(guān)鍵字：數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)
2009-09-04 08:16:3015 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為解決“數(shù)據(jù)爆炸”時(shí)代出現(xiàn)的“信息缺乏”的最有效手段之一，受到了企業(yè)界的極大關(guān)注。文章闡述了電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘技
2009-09-09 09:57:4515 為了提高對(duì)隱私數(shù)據(jù)的保護(hù)程度和挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性,提出一種有效的隱私保護(hù)分布式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。理論分析表明本文提出的隱私保護(hù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法具有很好的隱私性和高
2009-09-26 15:17:5811 分類規(guī)則挖掘算法綜述:分類規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。通過(guò)介紹當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘中具有代表性的分類算法，總結(jié)了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)，給出了分類算法的應(yīng)用以及
2009-10-10 14:24:293 論數(shù)據(jù)挖掘中的個(gè)人數(shù)據(jù)隱私權(quán)問(wèn)題:【摘要】數(shù)據(jù)挖掘中的個(gè)人數(shù)據(jù)隱私權(quán)問(wèn)題是一個(gè)學(xué)科交叉的研究領(lǐng)域。主要探討數(shù)據(jù)挖掘對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)隱私權(quán)的影響，以及保護(hù)數(shù)據(jù)挖掘中
2009-10-10 15:15:367 當(dāng)前軟件開(kāi)發(fā)、測(cè)試、維護(hù)過(guò)程會(huì)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)信息，而這些信息是進(jìn)行軟件維護(hù)所必需的基礎(chǔ)信息，如何高效地利用這些信息是能否成功進(jìn)行軟件維護(hù)的關(guān)鍵，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為這
2009-12-18 16:11:3117 本文從中醫(yī)“毒熱”理論研究的需求出發(fā)，分析得出“中醫(yī)毒熱”數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的挖掘目標(biāo)；然后根據(jù)挖掘目標(biāo)，提出了數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案；最后,利用java 技術(shù)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)，
2009-12-25 14:42:0914 針對(duì)工業(yè)鍋爐的常見(jiàn)故障，提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘方法的鍋爐故障診斷技術(shù)。通過(guò)建立一個(gè)智能化的數(shù)據(jù)挖掘工具，直接從大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)中獲取故障診斷知識(shí)進(jìn)行故障診斷。數(shù)
2010-01-11 14:28:4213 在數(shù)據(jù)挖掘中我們往往會(huì)忽略離群數(shù)據(jù)，可是這些數(shù)據(jù)卻往往包含重要的信息。本文采用了將決策樹(shù)與相異度相結(jié)合的方式進(jìn)行離群數(shù)據(jù)的挖掘。通過(guò)計(jì)算決策樹(shù)中各屬性的信息
2010-01-15 14:28:055 為了提高入侵檢測(cè)系統(tǒng)的效率，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)。本文實(shí)現(xiàn)了基于數(shù)據(jù)挖掘的入侵檢測(cè)系統(tǒng)，采用了分層分類與關(guān)聯(lián)規(guī)則分析數(shù)據(jù)。經(jīng)過(guò)系統(tǒng)測(cè)試，能夠完成
2010-01-22 15:21:489 以決策樹(shù)數(shù)據(jù)挖掘分類算法在金融客戶關(guān)系管理（CRM）中的應(yīng)用為例，進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘的嘗試，從中發(fā)現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品的銷售規(guī)律和客戶群特征，從而提高CRM對(duì)市場(chǎng)活動(dòng)和銷售活動(dòng)的分
2010-08-02 12:18:080 為了給企業(yè)快速、低成本構(gòu)建客戶管理系統(tǒng)、CRM系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用系統(tǒng)提供參考與借鑒，研究了常用數(shù)據(jù)挖掘算法。通過(guò)研究 數(shù)據(jù)挖掘 算法基本原理、適用范圍及優(yōu)點(diǎn)，得出可以使
2011-06-08 16:06:230 電力網(wǎng) 的損耗受多種因素影響，挖掘線損率與各種影響因素之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，進(jìn)而找出對(duì)線損影響大的因素，對(duì)節(jié)能降損有重要的指導(dǎo)意義。把數(shù)據(jù)挖掘中的聚類和FP-Growth 算法應(yīng)用在
2011-06-30 17:51:480 針對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)松散揭合、算法運(yùn)行效率不高的問(wèn)題，提出了嵌入式數(shù)據(jù)挖掘模型。該模型實(shí)現(xiàn)了算法的組件化管理，并將整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘流程控制在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，在
2012-08-13 17:39:4859 海量數(shù)據(jù)干擾下的危險(xiǎn)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究_王曙霞
2017-01-03 18:00:370 滅火指揮數(shù)據(jù)挖掘研究_施偉榮
2017-01-03 15:24:450 大數(shù)據(jù)環(huán)境下相容數(shù)據(jù)集的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘_張春生
2017-01-07 19:08:430 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校就業(yè)預(yù)測(cè)分析中的應(yīng)用_蔡麗艷
2017-03-14 08:00:001 數(shù)據(jù)挖掘在農(nóng)業(yè)話題跟蹤中的應(yīng)用_張偉
2017-03-14 08:00:000 蟻群算法在數(shù)據(jù)挖掘分類中的研究_熊斌
2017-03-19 11:45:570 Python數(shù)據(jù)挖掘入門(mén)與實(shí)踐 作者：Robert Layton人民郵電出版社隨書(shū)代碼以及數(shù)據(jù)集，現(xiàn)在網(wǎng)上并無(wú)此數(shù)據(jù)集 為隨書(shū)配套資源。
2017-09-06 17:04:1532 構(gòu)建面向CRM的數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用
2017-09-09 09:07:518 針對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)挖掘體系結(jié)構(gòu)松散揭合、算法運(yùn)行效率不高的問(wèn)題，提出了嵌入式數(shù)據(jù)挖掘模型。該模型實(shí)現(xiàn)了算法的組件化管理，并將整個(gè)數(shù)據(jù)挖掘流程控制在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，在簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程的同時(shí)，大大提高
2017-10-17 16:21:390 隨著信息化技術(shù)的快速發(fā)展，人們接收的數(shù)據(jù)日益增多，這些數(shù)據(jù)具有量大、異構(gòu)、復(fù)雜等特點(diǎn)，研究者難以發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的模式和知識(shí)，但對(duì)其進(jìn)行分析能發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)科研與商業(yè)領(lǐng)域上未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，具有不可估量
2017-11-02 14:29:465 針對(duì)石油基礎(chǔ)數(shù)據(jù)量急劇增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)之間不能達(dá)成共享，管理不能保持統(tǒng)一等問(wèn)題，研究并設(shè)計(jì)了石油基礎(chǔ)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)分析系統(tǒng)。通過(guò)構(gòu)建石油基礎(chǔ)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模型，用于完成數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)集成等數(shù)據(jù)預(yù)處理
2017-11-14 10:39:176 在大型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)架中，包含有海量的圖片、聲音、文字等數(shù)據(jù)信息，由于數(shù)據(jù)之間的差異性較大以及擾動(dòng)干擾，導(dǎo)致對(duì)待訪問(wèn)的目標(biāo)數(shù)據(jù)的隱蔽性較強(qiáng)，對(duì)隱蔽數(shù)據(jù)的快速挖掘是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化訪問(wèn)的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)方法
2017-11-16 10:50:5113 針對(duì)現(xiàn)有的基于垂直格式挖掘頻繁項(xiàng)集采用正交的方式兩兩進(jìn)行比較耗費(fèi)大量時(shí)間和產(chǎn)生的Tid集可能很大浪費(fèi)存儲(chǔ)空間的問(wèn)題，提出了一種基于三角矩陣和差集的垂直數(shù)據(jù)格式挖掘頻繁項(xiàng)集的挖掘算法。該算法利用差集解
2017-11-20 10:34:334 由于云計(jì)算的諸多優(yōu)勢(shì)，用戶傾向于將數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析等業(yè)務(wù)外包到專業(yè)的云服務(wù)提供商，然而隨之而來(lái)的是用戶的隱私不能得到保證．目前，眾多學(xué)者關(guān)注云環(huán)境下敏感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的隱私保護(hù)問(wèn)題，而隱私保護(hù)數(shù)據(jù)
2017-12-26 15:01:180 數(shù)據(jù)挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程?！?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)挖掘涉及的學(xué)科領(lǐng)域和技術(shù)很多，有多種分類法。淺析十三種常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)如下所述
2017-12-29 11:53:42
69469 本文研究了基于Spark的并行數(shù)據(jù)挖掘，并將其應(yīng)用到了流程對(duì)象數(shù)據(jù)分析中。文章通過(guò)對(duì)串行的流程 對(duì)象數(shù)據(jù)挖掘算法流的研究，提出了一種基于Spark并行計(jì)算框架的并行化算法流解決方案，并通過(guò)編 程實(shí)現(xiàn)、并行效率測(cè)試、算法調(diào)優(yōu)，最終得出一個(gè)并行效果良好的并行數(shù)據(jù)挖掘方案。該并行方案明顯 提高了計(jì)算效率。
2017-12-30 17:31:040 數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)意義上的統(tǒng)計(jì)學(xué)不同。統(tǒng)計(jì)學(xué)推斷是假設(shè)驅(qū)動(dòng)的，即形成假設(shè)并在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上驗(yàn)證他；數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的，即自動(dòng)地從數(shù)據(jù)中提取模式和假設(shè)。數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)是提取可以容易轉(zhuǎn)換成邏輯規(guī)則或可視化表示的定性模型，與傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)相比，更加以人為本。
2017-12-31 12:19:4318497 
數(shù)據(jù)挖掘工程師多是通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，尋找數(shù)據(jù)的存在模式，從而通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)解決具體問(wèn)題。其更多是針對(duì)某一個(gè)具體的問(wèn)題，是以解決具體問(wèn)題為導(dǎo)向的。
2017-12-31 12:41:544565 由于不確定數(shù)據(jù)的向下封閉屬性，挖掘全部頻繁項(xiàng)集的方法會(huì)得到一個(gè)指數(shù)級(jí)的結(jié)果。為獲得一個(gè)較小的合適的結(jié)果集，研究了在不確定數(shù)據(jù)上挖掘頻繁閉項(xiàng)集，并提出了一種新的頻繁閉項(xiàng)集挖掘算法-NA-PFCIM
2018-01-02 18:35:340 多尺度理論已被引入到數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，但人們對(duì)其研究仍不夠深入和完善，缺乏普適性理論與方法．隨著大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用的不斷深入，其研究變得更加迫切．針對(duì)上述問(wèn)題，進(jìn)行了普適的多尺度數(shù)據(jù)挖掘理論和方法的研究
2018-01-05 10:58:070 于單維、單層、布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則。經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘算法Apriori 算法廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行了分析和挖掘，挖掘出的這些信息在決策制定過(guò)程中具有重要的參考價(jià)值。
2018-02-04 09:37:563450 
《機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘：方法和應(yīng)用》 來(lái)源：互聯(lián)網(wǎng)(轉(zhuǎn)載協(xié)議)發(fā)布日期：2011-09-16 09:56瀏覽： 7729 次專欄投稿值班編輯：QQ281688302 《機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘：方法
2018-06-27 18:38:01639 本文主要講述數(shù)據(jù)挖掘分析領(lǐng)域中，最常用的四種數(shù)據(jù)分析方法：描述型分析、診斷型分析、預(yù)測(cè)型分析和指令型分析。
2018-12-19 16:42:124084 （1）數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)集中的大量數(shù)據(jù)挖掘出有趣知識(shí)的過(guò)程。
（2）數(shù)據(jù)挖掘，又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中知識(shí)發(fā)現(xiàn) （ KnowledgeDiscovery in Databases）或知識(shí)發(fā)現(xiàn)， 它是一個(gè)從大量數(shù)據(jù)中抽取挖掘出未知的、有價(jià)值的模式或規(guī)律等知識(shí)的非平凡過(guò)程，它與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有著密切的聯(lián)系。
2018-12-20 16:04:336 本視頻主要詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘常用算法，分別是樸素貝葉斯、邏輯回歸（logisticregression）、最近鄰算法——KNN、決策樹(shù)、Adaboosting。
2019-04-10 16:32:3313064 本視頻主要詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘的功能，分別是數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)估計(jì)、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分組、數(shù)據(jù)聚類。
2019-04-10 16:35:125511 本視頻主要詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘的任務(wù)有哪些，分別是關(guān)聯(lián)分析（associationanalysis）、聚類分析（clustering）、分類（classification）、預(yù)測(cè)（predication）、時(shí)序模式（time-seriespattern）。
2019-04-10 16:03:0019705 本視頻主要詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘的四類方法，分別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、遺傳算法、決策樹(shù)方法、粗集方法。
2019-04-10 16:40:2512510 本視頻主要詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)挖掘的特點(diǎn)是什么，分別是基于大量數(shù)據(jù)、非平凡性、隱含性、新奇性、價(jià)值性。
2019-04-10 16:42:508004 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。
2019-04-17 10:42:163653 數(shù)據(jù)挖掘就是從存放在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或者其他信息庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)中挖掘有趣知識(shí)的過(guò)程。它是在多種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式的基礎(chǔ)上，借助有效的分析方法和工具，從傳統(tǒng)的事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)功能（增加、刪除、修改、查詢、統(tǒng)計(jì)
2019-05-15 16:31:42843 
計(jì)算機(jī)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)，具有深厚的統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)，熟悉數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù);
2019-06-09 17:24:005565 在12月25日舉行的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)建設(shè)與發(fā)展高峰會(huì)上，中國(guó)工程院院士鄔賀銓進(jìn)行了《數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的挑戰(zhàn)》主題演講，就數(shù)據(jù)融合的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范發(fā)表了看法。
2020-12-28 09:09:191712 數(shù)量大、質(zhì)量良莠不齊的狀況，如何從海量的用戶評(píng)論數(shù)據(jù)中省時(shí)省力地挖掘出有價(jià)值的需求，具有重要的研究與現(xiàn)實(shí)意義。文中著眼于APP開(kāi)發(fā)問(wèn)題，取360手機(jī)助手中的APP用戶評(píng)論數(shù)據(jù)，旨在挖掘蘊(yùn)含于用戶評(píng)論數(shù)據(jù)中的軟件需求。首先，從功能性需求與非功能性
2021-04-23 10:43:348 數(shù)據(jù)挖掘原理與算法介紹。
2021-06-01 14:24:515 隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和云計(jì)算技術(shù)的廣泛應(yīng)用，許多數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在不同的服務(wù)器上，分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。智能agent在各自的站點(diǎn)上得到部分挖掘結(jié)果，分布式數(shù)據(jù)挖掘可以將這些部分的挖掘結(jié)果聚合成為全局
2021-06-17 14:57:3613 數(shù)據(jù)挖掘是指通過(guò)大量的程序，通過(guò)數(shù)據(jù)分析確定趨勢(shì)和模式，建立關(guān)系，從而解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。換句話說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘是從大量、不完整的、噪音的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取出來(lái)的
2021-09-29 11:39:142911 數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過(guò)程，主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)等，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，作出歸納性的推理
2021-09-29 11:27:182332 4．大數(shù)據(jù)分析及挖掘技術(shù)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)改進(jìn)已有數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)；開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特異群組挖掘、圖挖掘等新型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對(duì)象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等大數(shù)據(jù)融合技術(shù)，突破用戶興趣
2022-04-06 14:24:35337 
摘要：本文首先介紹了微電子領(lǐng)域及該領(lǐng)域中半導(dǎo)體制造的發(fā)展現(xiàn)狀，然后分析了數(shù)據(jù)挖掘在半導(dǎo)體制造中應(yīng)用的必要性和可行性。最后重點(diǎn)討論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在研究晶圓制造質(zhì)量異常問(wèn)題中的應(yīng)用，文章中給出了半導(dǎo)體
2023-07-18 15:43:200 分類是用于識(shí)別什么樣的事務(wù)屬于哪一類的方法，可用于分類的算法有決策樹(shù)、bayes分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等等。 數(shù)據(jù)挖掘的一般流程 第一步，建立模型，確定數(shù)據(jù)表中哪些列是要用于輸入
2023-07-18 17:00:020 。 機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘是一對(duì)相互關(guān)聯(lián)的領(lǐng)域。它們都是理解數(shù)據(jù)、建立模型和提取知識(shí)的工具，但目標(biāo)和方法有所不同。在這篇文章中，我們將比較機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘，并討論它們之間的區(qū)別和聯(lián)系。 機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工
2023-08-17 16:11:331014 用的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)工具。 一、數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)挖掘是指從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)或半自動(dòng)地發(fā)現(xiàn)潛在的關(guān)系、規(guī)律或模式的過(guò)程。Python中有許多數(shù)據(jù)挖掘工具可供使用，以下是其中一些常用的工具： 1. NumPy和Pandas NumPy是一個(gè)Python庫(kù)，用于處理數(shù)組和矩陣運(yùn)算。它可以用于執(zhí)
2023-08-17 16:29:38818 python數(shù)據(jù)挖掘案例 Python數(shù)據(jù)挖掘在各個(gè)領(lǐng)域中應(yīng)用非常廣泛。它可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息，從而為決策和優(yōu)化提供依據(jù)。本文將介紹一些Python數(shù)據(jù)挖掘的案例，以展示
2023-08-17 16:29:45715 數(shù)據(jù)挖掘十大算法 數(shù)據(jù)挖掘是目前最熱門(mén)的技術(shù)和概念之一。數(shù)據(jù)挖掘是一種利用現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)、提取和分析數(shù)據(jù)中有價(jià)值信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘可以幫助人們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢(shì)，從而為業(yè)務(wù)決策和優(yōu)化
2023-08-17 16:29:481599 數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么關(guān)系 數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是兩個(gè)不同的概念，但它們有一些重要的相似之處。這篇文章將詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的關(guān)系以及它們?cè)诂F(xiàn)代數(shù)據(jù)科學(xué)中的作用。 一、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:29:501825 數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的關(guān)系 數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)是兩個(gè)非常相關(guān)的領(lǐng)域，但是在很多情況下它們被誤解為是同一種東西。事實(shí)上，數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)有很多的不同之處，但也有很多的相似之處。在本文中，我們將探討
2023-08-17 16:29:542004 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別 ， 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘是如今熱門(mén)的領(lǐng)域。隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，越來(lái)越多的人們認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)分析的重要性。但是，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘在實(shí)踐中常常被混淆
2023-08-17 16:30:001370 數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類：分類算法、聚類算法和相關(guān)規(guī)則，基本涵蓋了當(dāng)前商業(yè)市場(chǎng)對(duì)算法的所有需求。這三類包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都是深?yuàn)W難懂的。今天我就用我的理解給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的原理，幫助大家快速理解。
2023-09-14 15:56:25496 
數(shù)據(jù)挖掘主要分為三類：分類算法、聚類算法和相關(guān)規(guī)則，基本涵蓋了當(dāng)前商業(yè)市場(chǎng)對(duì)算法的所有需求。這三類包含了許多經(jīng)典算法。市面上很多關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘算法的介紹都是深?yuàn)W難懂的。今天我就用我的理解給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘十大經(jīng)典算法的原理，幫助大家快速理解。
2023-09-18 15:00:10606 
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