基于粗集和神经网络的用户访问模式挖掘

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46326-电子商务概论与案例分析(微课版)-习题参考答案

46326-电子商务概论与案例分析(微课版)-习题参考答案

第1章1. 名词解释(1)电子商务:电子商务就是将所有的商务活动业务流程电子化,如网络营销、电子支付等外部业务流,以及企业资源计划、客户关系管理和人力资源管理等企业内部的业务流程。

也可以将电子商务看作是利用互联网及现代通信技术进行任何形式的商务运作、管理或信息交换,包括企业内部的协调与沟通、企业之间的合作以及网上交易到等内容。

(2)电子市场:电子市场是指电子商务实体从事商品和服务交换的场所,由各种商务活动参与者利用各种通信装置,通过网络连接成一个统一的经济整体。

(3)C2C:C2C(Consumer to Consumer)是指个人消费者与个人消费者之间的电子商务,是个人消费者之间通过网络商务平台实现交易的一种电子商务模式。

该方式能够让消费者出售所持有的闲置物品,如在淘宝网中开店并发布物品信息,物品需求者也可以在此平台上购买或出价购买所需要的物品。

(4)物联网:物联网是通过信息传感设备(射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等),按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

它是在互联网基础上延伸和扩展的网络,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间的信息交换和通信。

具有网络化、物联化、互联化、自动化、感知化和智能化等特征,是一种基于互联网的高级网络状态,它与互联网的最大区别是,物联网连接主体从人向“物”延伸,网络社会形态从虚拟向现实拓展,信息采集与处理从人工转向智能。

二维码、射频识别、传感器、智能芯片和无线传输网络等都是物联网的关键技术,通过这些技术,可以实现信息的无障碍沟通。

2. 单项选择题(1)D (2)A (3)A (4)B (5)A3. 多项选择题(1)ABCD (2)CD (3)ABCD第2章1. 名词解释(1)TCP/IP:TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol)指传输控制协议/因特网互联协议,又名网络通讯协议,是供已连接互联网的计算机进行通信的通信协议,使网络上各个计算机可以相互交换各种信息。

基于粗糙集和CP神经网络的入侵检测模型

基于粗糙集和CP神经网络的入侵检测模型
人类 的学 习和生 活正在被计算机 网络 所影 响, 现今无 论
虚拟专 用 网络 … ( P Vr a P vt N tok 、 V N, iu r ae e r) 防火 墙 、 tl i w 杀 毒软件 、 数字签名和身份认证等 。这些传 统的 防护 网络安全
是社会经济 , 还是社会 文化 到处 都渗 透着计 算机 网络 , 以 可
利用这些规则来 自动更新入侵检测 系统 。
图 2 C 网络 拓 扑 结 构 P
由于入侵检测 系统存 在的 比较高 的漏报 率 以及 高 的误 报率等缺 陷, 文给出 了一 种新 的基于 C 本 P神 经 网络 的网络
入侵检测算法 , 实验结果 表 明了 , 该算 法缩短 了样 本训 练时 间, 有效 了提高了 C P神经 网络分类 正确率 。仿真 实验 表明
第2卷 第l期 8 O
文章编号 :06- 3 8 2 1 )0一 l5— 3 10 9 4 (0 1 1 O 1 0



仿

21年1月 01 0
基 于粗 糙 集 和 C P神 经 网络 的入 侵 检 测模 型
黄 小龙 , 梁碧珍
( 色学 院数学与计算机工程系 , 百 广西 百色 5 30 ) 30 0 摘要 : 研究网络入侵检测准确度问题。针对入侵检测系统存 在的 比较 高的漏报 率以及 高的误报 率等缺 陷, 据 c 神 经 网 根 P 络算法的优点 , 提出了一种改 良型的 c P神经网络入侵检测算法 。算法采用已学习好 的二值神经 网络将简化 的数据 集作为 c 神经 网络输入数据 , P 这样简化 了 c 神经 网络的结构 , P 解决 了直接 用 c P学 习造成 的训 练样本数 量过大 而难 以收敛 的问 题, 同时缩短了样本训练时间 , 有效提高了 c 神经 网络分类正确率 。在 M t b P aa 平台上进行仿真的结果表 明, l 所提 出的新 的 入侵检测算法 , 训练样本时间更短 , 与传统网络入侵检测系统模 型相比 , 具有更好 的入侵识别率 和检测率 。 关键词 : 神经网络 ; 属性约简 ; 人侵检测

基于机器学习的用户行为轨迹挖掘与分析研究

基于机器学习的用户行为轨迹挖掘与分析研究

基于机器学习的用户行为轨迹挖掘与分析研究用户行为轨迹是指在互联网环境中,用户在不同时间点上的操作行为记录。

基于机器学习的用户行为轨迹挖掘与分析研究,通过对用户行为轨迹数据进行挖掘和分析,可以帮助企业了解用户的偏好和需求,提升产品的个性化推荐能力,优化服务和营销策略,从而提高用户的满意度和企业的竞争力。

一、用户行为轨迹数据的搜集与处理用户行为轨迹数据的搜集可以通过多种途径获取,例如网站或移动应用程序的日志文件、用户访问记录等。

搜集到的原始数据通常是非结构化的,需要经过一系列的处理和清洗才能用于后续的挖掘和分析。

1. 数据清洗与预处理数据清洗是指对原始数据进行去噪、去重、缺失值处理等操作,以确保数据的质量和准确性。

同时,需要将非结构化的数据转化为结构化数据,以便后续的特征提取和模型训练。

2. 特征提取与选择特征提取是从用户行为轨迹数据中提取有用信息的过程。

可以通过统计方法、时间序列分析、频繁模式挖掘等技术来提取特征,包括用户的访问时间、访问频率、浏览页面等。

同时,可以使用特征选择算法来选择最相关的特征,减少特征空间的维度,加快模型的训练和预测速度。

二、用户行为轨迹挖掘方法与技术用户行为轨迹挖掘是指通过对用户行为轨迹数据的分析,发现其中的规律、趋势和关联性。

基于机器学习的用户行为轨迹挖掘可以采用以下方法和技术:1. 聚类分析聚类分析是将具有类似特征的用户行为轨迹数据分成不同的簇的过程。

通过聚类分析可以发现用户行为的共性和相似性,从而进行用户群体的划分和个性化推荐。

2. 关联规则挖掘关联规则挖掘是通过发现不同用户行为之间的关联规则,揭示用户行为之间的相互影响。

通过关联规则挖掘可以提取用户的购买模式、喜好等信息,为个性化推荐和精准营销提供支持。

3. 预测模型建立通过建立预测模型,可以基于用户过去的行为轨迹数据预测用户未来的行为趋势。

可以使用时间序列模型、回归模型等方法进行建模,从而提供用户行为预测的依据。

基于粗糙集的数据挖掘技术及其在临床医学诊断中的应用

基于粗糙集的数据挖掘技术及其在临床医学诊断中的应用

[ sr c Da a miig i a t p fp o e s whc s s alk n s o n ltc lt o s t e rh t e Ab t a t 1 t n n s y e o r c s , ih u e l i d fa ay ia o l O s a c h
【 e o d ] d t nn ln a crda n s ru h s tt e r n u a n t r d c in K yw rs aamiig u g cn e i o i g s o g e h o y e rl ewo k eio — s
m a ng t e ki r e
1 De ar me f Elc r ni gi e i . p t nto e t o c En ne rng, la ni e st c nol Da in U v r iy ofTe h ogy( 6 24) 11 0 2 .Da i n Fre ds i la i n h p Hopia ( 6 01) t l 11 0 3 The 2 At a he s t lt la e i a ni e st 1 02 . t c d Ho pia O Da i n M d c lU v r iy( 6 3) 1
The Applc to f Ro h S t Ba e i a i n o ug e s d Da a M i ng t ni Te hni e i i c lDi g s s c qu n Clni a a no i
IINa Q I Tin s u n LI Hu Z n U a — h a g U i HU . y REN h a g y。 Ii u — S u n —i
*国家 自 然 科 学 基 金 (0 7 2 9 . 宁 省 科 学 技 术 基 金 (0 1 0 0 7 和 教 育部 留 学 回国 启 动 基 金 资 助 项 目 3 1 0 5 )辽 20115 )

基于粗糙集理论的模糊神经网络建模方法

基于粗糙集理论的模糊神经网络建模方法
(n o m ain a d C n r l n i e r g Is i t ,L a nn iest f e r lu n e sr e h o o y I fr t n o to gn e i n tt e o E n u io ig Un v r i o to e m a dCh mity T c n lg ,F s u 1 0 1 y P u h n 1 0 ,Chn ) 3 i a
A b ta t: f z y n ur ln wor od lb e n r s r c A u z e a et km e as d o oug ett e y i r po e y i e r tng r gh s tw ih f z h s h or s p o s d b nt g a i ou e t uz y ne a t o k. T h m e ho e uc i r ur lne w r e t d ofr d ton fom t e oug e t o y i u e is t o an e c i e uls r h r h s t he r s s d fr t O bt i r du tv r e fom s wat h at . The e ues r t n xpl t d O on r t c d a s r l a e he e oie t c stuc ne a c l ur l e l num b r i f z ne r l e s n uz y u a ne wor t k. The s r c m i gs of he i ho t o n t nput i d men i nd h e c s ie y l r e t u t e son a t e x e sv l a g s r c ur ar t e hus ov r o e, whih na e t ecm c e bls he s r t r t be om e he i pl t Fi ly, t p r m e e v l es o t ne w o k s ta n d t uc u e O c t sm es . na l he a a t r a u f he t r i r i e by r or b c e r a k

基于粗集和神经网络的数据挖掘技术在中药方剂配伍中的药效关系研究

基于粗集和神经网络的数据挖掘技术在中药方剂配伍中的药效关系研究

行研究 . 主要 的研究领域有 :1 将粗糙集 应用于神 () 经 网络 的数据预处 理过程 ;2 先 使用 粗糙 集方 法 () 筛选 出规则 , 然后使用神经 网络细化研究 ;3 将粗 () 神经元应用 于输人数据 的控 制过程等 . 随着技术 的 发展 , 出现更多新 的技术 结 合研究 . 还会 在 目前 主要 的研 究 方法 中 , 糙 集 的属 性 约 粗
摘要 : 中药 方剂 的数据预处理研究 中, 在 应用粗糙 集理论 , 能够在 大数据量 和消除冗余信息 方面取得很 好 的效果. 神经 网络具有较强 的并行数据处理能力和容错 能力 , 以及 非线性模 拟能力 . 将 ‘ 种技术结合 应用在 中药方剂配伍 的研 究中 , 能够很好 的实现对 中药方剂药物 的药性评价 , 进一步挖 掘出方剂 中药 物
J1 2 2 u. 01
文 章 编 号 :0 72 5 (0 2 0 - 3 -3 10 -83 2 1 ) 70 50 . 0
基 于 粗 集 和 神 经 网 络 的 数 据 挖 掘 技 术 在 中药 方 剂 配 伍 中的药 效 关 系研 究
张 博
( J 职业技术学院 信息工程系 , 毫' , t t 安徽 毫州 2 6 0 ) 3 80
2 3 2 降维 处理 ..
方法 , 对中药数据进行离散化 , 离散化的 目的是将 确定的药物属性的数据点 , 作为属性划分空间的
边 界. 样可 以将 多维空 间 的区域进 一步缩 小 , 这 从 而使 每个 区域 的对 象属 性 值 相 近. 常用 的空 间 划 分 方法有 : 频划 分 法 、 离划 分 法 、 av cl 等 距 N i Sa r e e
冗余信息 , 不稳定信息即不一致信息 , 就是条件属 性相同而决策属性不 同的数据 , 冗余信息为条件 属性相同而决策属性也相 同的对象 ( 重复信息 ) . ( )建立 神 经 网 络模 型 : 经 网络 按 类 型可 5 神 分 为 : P网络 、 R B A T网络 、 B R F网络 和 L M 网络 V

基于粗糙集的智能数据挖掘算法在风机监测中的应用

基于粗糙集的智能数据挖掘算法在风机监测中的应用

型往 往表示 为复 杂 的算式与 数 , 难用 专业 知识描 述 , 究 人员也 难 以理 解 。 研 粗糙 集理论 由波 兰科学 家 Pwa . 18 a l Z 在 92年提 出 。近 年来 , 糙 集理 论 已经 成 为人 工智 能 领域 k 粗

个 新 的学 术热 点 , 模式识 别 、 器学 习 、 在 机 知识 获取 、 识发 现和决策 分析等 领域得 到 了广泛 的研 究和 知
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第 2 第 2期 8卷
20 0 8年 4月


V0. 8. . 】2 No 2
Ap ., 0 8 r 20
J u n lO rh at a l U iesy or a f No tes Di i nv ri n ' ,
(. 1 南方电网有限责任 公司 广州超高压局 , 广东 广州 50 2 ;. 16 3 2 东北电力大学 电气- 程学院, r - 吉林 吉林 12 1 ; 302
3 国 电南 京 自动 化 股 份 公 司 , 苏 南 京 2 10 . 江 110)

要: 了对风力发电机监测诊断过程 中冗繁属性进行 约简 , 高监 测诊 断的效率和 自动化 、 为 提 智
2 2 粗糙集 理论 .
粗糙 集 理论 将对 象的非 空有 限集合称 为论 域 U = { X, , , X , … X }样本 属性 集 A和属性 值域 组 成 的体 系称为 信息 系统 (nom t nSse 是 一个 四元组 S 表示 为 S=( A, √ 。 Ifr ai yt o m) , U, ) 若属性 集 可分为 条件属性 集 C和决策 属性集 J, A =Cu D, Cn J , 可构 建为决 策 系统 。 D即 且 D≠ 则 粗糙集 以表 的形 式 组织样本 数据 , 其行代 表样本个 体 , 代表 属性 , 列 可称 此表 为决 策表 , 为 S = ( , , 记 A) 它是 决策 系统 的

基于RBF神经网络与粗糙集的数据挖掘算法

基于RBF神经网络与粗糙集的数据挖掘算法
ig a o nt hm wh i c h c o mbi n e d RBF n e u r l a n e t wo r k wi h t r o u g h s e t i s g r e a t l y i mp r o v d , e i t s h o ws ha t t he t d a t a i n m i n g lg a o it r h m wh i c h t o m—
的数据 挖掘 算法一 直是 基于 粗糙集 理论 数据 挖掘 研究 的热 点之 一 。文 中提 出利 用 R B F神 经 网络 收敛 速度快 、 泛 化 能力 强 等优势先 对 数据进 行训 练 , 优 化数 据后传 递 给粗糙 集进 行数 据挖 掘 的新 思路 。并 通过对 比与未经 过 R B F 神 经 网络训 练 的 数 据挖 掘结 果 , 发现 R B F 神 经 网络与粗 糙 集结合 算法 挖掘 的精 度有 明显 的提高 , 证明了 R B F神 经 网络 与粗 糙集 理论 结 合 的数 据挖 掘算法 是有 效 的 、 可行 的 。 关键 词 : R B F 神 经 网络 ; 粗 糙集 ; 数据 挖掘
中 图分类 号 : T P 1 8 文 献标 识码 : A 文章编 号 : 1 6 7 3 - 6 2 9 X ( 2 0 1 3 ) 0 7 — 0 0 8 7 — 0 4
d o i : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 6 7 3 — 6 2 9 X. 2 0 1 3 . 0 7 . 0 2 2
in m in g r e s e a r c h b a s e d o n r o u g h s e t he t o r y. Pu tf or wa r dt he n e wi d e a o ft r a i n i n g d a t af ir s t l y, t h e n p a s st O r o u g h s e t s d a t ami n i n g a f t e r e l i m-

云计算下的数据挖掘技术研究与实现

云计算下的数据挖掘技术研究与实现

云计算下的数据挖掘技术研究与实现引言随着云计算技术的快速发展,大数据时代的到来,数据挖掘作为一种重要的技术手段,得到了广泛的关注和应用。

本文将从云计算的角度出发,探讨数据挖掘技术在云计算环境下的相关研究和实践,并介绍一些常见的数据挖掘算法和工具的应用。

1. 云计算的概念和特点云计算是一种基于互联网的计算模式,提供了一种按需使用计算资源的方式,用户无需购买昂贵的硬件设备,只需要根据自身需求灵活地调用云端的计算资源。

云计算的特点包括高可用性、弹性伸缩、资源共享以及灵活性等,这为数据挖掘技术的研究和实现提供了更好的环境和条件。

2. 数据挖掘的概念和分类数据挖掘是一种通过发现隐藏在大规模数据中的模式、关系和知识来提取有用信息的过程。

根据挖掘的目标和方法,数据挖掘可以分为分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等不同类型。

这些不同类型的数据挖掘技术在云计算环境下的应用也各具特点。

3. 云计算下的数据挖掘技术研究在云计算环境下,大规模的数据集通常存储在云端,数据挖掘任务可以分布在多个计算节点上进行并行处理,提高了数据挖掘任务的效率和准确性。

同时,云计算平台提供了丰富的计算资源和数据存储服务,为数据挖掘算法的研究和实现提供了更多的可能性。

4. 常见的数据挖掘算法和工具在云计算环境下,常见的数据挖掘算法和工具也得到了广泛的应用。

例如,决策树算法、支持向量机算法、神经网络算法等在分类任务中具有较好的性能;K-Means算法、层次聚类算法等在聚类任务中常被使用;Apriori算法、关联规则算法等在关联规则挖掘任务中应用广泛。

5. 数据挖掘技术在云计算中的应用案例数据挖掘技术在云计算环境中有许多应用案例。

例如,电子商务平台可以利用数据挖掘技术对用户的购买行为进行分析,提供个性化的推荐服务;医疗保健领域可以利用数据挖掘技术对患者的病历数据进行分析,辅助医生进行诊断和治疗决策。

6. 数据隐私与安全保护在云计算环境下,数据的隐私和安全保护是一个重要的问题。

粗糙集神经网络算法在数据挖掘中的研究与应用

粗糙集神经网络算法在数据挖掘中的研究与应用
来, 将为数据 的所 有者创造 出很 多潜 在 的利 润 和价值 , 缩 性的过程 , 就称之 为数据
挖 掘 ( aa t g D 。 D t Mi n , M) r i
神经 网络 的 主要 缺点 在于 训 练 时间 长 ; 式对 于 模
用户来说是 一个“ 黑箱 ”其解释 性差 、 , 缺乏透明度 、 以 难
或缺少清晰 的分析 数据 的数据算法 的情 况下 取得传 统 高结果 的可解释度 。
符号学 习方法所难 以达 到的效果 。
本文提出一种基于粗糙集神经网络的数据挖掘算
收 稿 日期 : 0 70 —0 2 0 — 52 作 者 简 介 : 晓 洁 ( 99) 女 , 南新 乡人 , 士研 究 生 , 王 1 7一 , 河 硕 主要 从 事 多媒 体 、 算 机 网 络研 究 。 计
预测性 、 吸引性 、 耗散性 、 非平衡 性 、 可逆 性 和高维 性 不
随着数据库技术 的不 断发 展及数 据库管 理 系统 的 等特性外 , 还具有 一些传 统技术 所 没有 的特点 : 分布存 可塑性 、 自适 应性 和 自组织性 ; 较强 的 广泛应 用 , 大型数 据库 系统 已经 在各行 各业 普及 , 数据 贮 和并行 处理性 ; 容错性 和鲁棒性 ; 件实现后分类 速度快 , 硬 可 库 中存储 的数据量 急剧增 大 。在 大量 的数据 背后 隐藏 泛化能力 、 分类 、 预测精度高 , 法具有 收 算 着许 多重要 信 息 , 果 把这 些信 息 从数 据 库 中抽 取 出 以快速准 确地 实时处理 ; 如
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第 1卷 第 4 5 期
20 0 7年 O 月 7
河 南 机 电 高等 专 科 学 校 学 报
J unl f n nMehncl n lcr a n ier gC l g o ra o a c aia adE eti l gn ei ol e He c E n e

基于神经网络和粗糙集规则的提取方法

基于神经网络和粗糙集规则的提取方法


要 :在利用粗糙 集对连续性数据进行分类规则挖掘时 ,需要对数据进行离散化处理 ,但是离散结果往往会破坏原有数据的隐含信息 ,
提取的分类规则质量难以保证。该文设计 了一种基于 自 组织 人工神经 网络与粗糙集理论 的分 类规 则提取 方法 ,利用神经 网络 自动分类的功 能 ,对离散前后的数据进行分类 ,比较两次分类结果是否一致 ,当达 到一致性结果 后,再利 用粗糙集理论对数据约简 ,进行规则提取 , 有 效地解决 了原始数据信息丢失 的问题 ,通过实例证 明了该 方法 的合理性 。 关奠诃 :规则挖掘 ;粗糙集 ; 自 组织 人工神经 网络;离散化
Ex r c i g Ru e s d 0 t c a u a t r sa d t a tn l sBa e n Ar i i l i f Ne r l Ne wo k n
Ro g e sTh o y u h S t e r
ZHUANG u n i , Ch a l YANG n , o i n z F Ze i n , Pi g LIDa l g , U t a a 2
i eorg n l aa i o t fe e d s r t a i n t e q a i ft e e ta t d c a s fc t n r l si e o r A e m e o a e n s l o g n z n n t i i a t l s t rt ic e i to , h u lt o x r ce ls i a i e sv r p o . n w t d b s d o e f r a i i g h d s a h z y h i o u y h - a t c a e r l e wo k d r u h s tt e r sd sg e O e ta tca sfc to ls o o t u usv u . c u e s l- r a i i g a t c a e r l ri i l u a t r sa o g e o i e i n d t x c l s i a n r e f n i o a e Be a s e fo g z n r f i n u a i f n n n h y r i i u c n l n i i l n t r sC a n t e s l e d ma e a u o— l s i c t n o h n u d e t su e wie t l s iy t e d t f r d a t rd s r tz to . e wo k a t i h m e v sa k a t c a sf a i n t e i p tmo ,i i s d t c ca sf h a b o e a fe ic e i a i n n r n n i o O ae n

基于粗糙集-神经网络的客户价值预测

基于粗糙集-神经网络的客户价值预测

字化 , 1 用 代表好或高 , 0 用 代表差或低 , 得到表 2 表 1 客户 价值 统计数 据表


l 5 l 6

22 属 性约简 .
UIG R 一 ) UIG R / ( ≠ I () N N
U IG R一 )= U I G R ; I ( 6 N I () N U I G R一 )= U I G R / ( , N / () N U IG R一 )= U I G R I ( s N / () N
V 12 . 0 .6 No 1
Jn 2 O a. O8
号 :0 一1o {mso 一04 l∞ 4 22 )l O0—0 3
基 于 粗糙 集 神 经 网络 的客 户 价 值 预 测
张吉刚 , 梁 娜
l 成宁学院 。 湖北 成宁 47O 】 3 O5
摘 要 : 首先找出对客户价值有影响的一 些因子, 然后利 用神 经 网络 与粗糙 集理论的优 势互 补 , 用粗 糙 集对数 据进行 预 处理 , 建基 于粗 糙 集 一 神 经 网络 的客户 价值 预 测 模 型 , 采 构 并依 据 此 模型进行 了验证评价 , 结果表明, 本文提 出的模型用于客户价值预测是有效的 .
输入 , 也不能确定 哪些 知识是冗余 的,哪些知识
是有用的m .
图 1 粗糙集. 神经网络组合模 型原理示意图
粗糙集是基于不 可分辨性的思想和知识简化 的方法 , 从数据中推理逻辑规则作为知识系统的模
2 1 建立了对客户价值预测有影响的因子库 .
型; 可以输入定性 、 定量 、 或者混合性信息 , 输入空 间与输出空间的映射关 系是通过简单的决策表简
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第2 6卷 第 1 期

大数据挖掘技术练习(习题卷14)

大数据挖掘技术练习(习题卷14)

大数据挖掘技术练习(习题卷14)说明:答案和解析在试卷最后第1部分:单项选择题,共51题,每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]人工智能不会()A)听(语音识别、机器翻译),看(图像识别、文字识别)B)说(语音合成、人机对话),思考(人机对弈、定理证明等)C)学习(机器学习、知识表示等),行动(机器人、自动驾驶汽车等)D)表达感情2.[单选题]以下关于大数据应用说法错误的是( )。

A)大数据起源互联网,目前处于成熟期;B)目前金融、电信、零售、公共服务等领域在积极的探索和应用大数据;C)互联网是大数据的发源地;D)互联网上形成了多种相对成熟的应用模式。

3.[单选题]协同过滤分析用户兴趣 , 在用户群中找到指定用户的相似 (兴趣)用户, 综合这些用户对 某一信息的评价 , 形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度( ),并将这些用户喜欢的项推荐给有相似兴趣的用户。

A)相似B)相同C)推荐D)预测4.[单选题]马云认为,()是数据时代必须跨过的一个坎A)数据隐私B)数据服务C)数据获取D)数据应用5.[单选题]研究顾客是否想购买手机与年龄,性别,收入和工作地点的关系可以使用()A)回归方法B)分类方法C)聚类方法D)关联分析6.[单选题]分布式存储框架的配置信息在哪个文件中A)core-site.xmlB)hdfs-site.xmlC)mapred-site.xmlD)hadoop-env.sh7.[单选题]BIRCH是一种( B )。

A)分类器C)关联分析算法D)特征选择算法8.[单选题]基于DPI的网站统计分析功能目前暂无法支持的是A)域名按网站聚合B)URL的访问源记录C)域名流量统计D)页面内容爬取9.[单选题]视频业务端到端问题定界的关键点在于()A)查找KQI对应的相关异常KPI指标B)不同维度的对比定位分析C)进行HTTP错误码分析D)进行接口以上以下分析10.[单选题]数据仓库是随着时间变化的,下面的描述不正确的是A)数据仓库随时间的变化不断增加新的数据内容;B)捕捉到的新数据会覆盖原来的快照;C)数据仓库随事件变化不断删去旧的数据内容;D)数据仓库中包含大量的综合数据,这些综合数据会随着时间的变化不断地进行重新综合.11.[单选题]联机分析处理包括以下不是基本分析功能的为: ( )A)聚类B)切片C)转轴D)切块12.[单选题]CRISP-DM是跨行业数据挖掘过程标准,下述哪项工作是 在data preperation阶段完成A)数据收集B)数据清洗C)建立模型D)数据理解13.[单选题]订单表order包含用户信息uid和产品信息pid等属性列,以下语句能够返回至少被订购过三次的Pid是______。

基于粗集理论和神经网络的集成化数据挖掘方法研究

基于粗集理论和神经网络的集成化数据挖掘方法研究

模 式 识 别 、 器 学 习 等方 面 部有 成 功 的 应 用 根 集 方 法 有 几 _ 机 个 优 点 ; 需 要预 先 结 额 外信 息 , 不 如 率 统 汁 中要 求 的 先 验 概 率 和 模糊 集 中 要 求 的 隶 属 度 ; 以 去掉 冗余 输人 信 息 化 输 可 简
成 化数 据 挖 掘 方法
方 法 的 基 车 步 骤 是 : 』 机 交 互 环 境 中 选 择 所 要 进 行 数 据挖 在 、 掘 的 数 据 库 , 过 粗 集 理 论 方 法 首 先 用 改 进 的 届 约 简 算法 髓 对 该 数 据 库 进 行 快 速 属性 约 简 , 后 用 昂 大 概 率 因 子 挂 消 腺 然 冗 余 属 性 引 初 步 的简 化 的 约 简 表 于某 些 属 性 项 在 概 念 得 鉴 上 的 重 复性 , 】 聚类 丹 析 生 成 概 念 树 , 过 概 忠 树 耐 这 些 届 干用 通
入 信 的 表 达 空 问 ; 溘 简 单 、 于 操 作 . 集 理 论 存 在 的 主 算 易 粗

n ^ i l 耐
』 衄


技钟
眨坤目
晟 茸 筒 々
图 1 研 究 框 架
的 能 力 据 此 奉 艾提 出 了 种 基 于 粗 集 理 | 神 经 网 络 的 集 它和

十 完 整的 应 用 虫州 演 示 了奉 文 方 法 蜜 了其 有 效 _ 征 吐
文 献 标 识码 : A
关 键 词 : 集 ; 念 泛 化 ;冲经 网 络 . 据 挖 掘 粗 概 数
中 图 分 类 号 :TP1 8
l 问题 的提 出
数 据 挖 掘 ( ) a Miig 指 的 是 从 数 据 库 或 数 据 仓 库 中 Il a nn j

基于大数据的社交网络分析与用户行为挖掘技术研究

基于大数据的社交网络分析与用户行为挖掘技术研究

基于大数据的社交网络分析与用户行为挖掘技术研究随着互联网的快速发展,社交网络成为人们日常生活中重要的交流平台。

在这样一个庞大且复杂的网络中,大数据分析和用户行为挖掘技术成为了我们理解社交网络结构和用户行为的重要工具。

本文将介绍基于大数据的社交网络分析与用户行为挖掘技术的研究现状和应用领域。

社交网络分析是研究社交网络中关系和结构的学科。

大数据技术提供了收集和存储大量社交网络数据的手段,包括用户之间的关注关系、好友关系、信息传播路径、话题热度等。

这些数据可以揭示社交网络中用户之间的联系和互动方式,帮助我们识别社交网络的核心节点、社群结构以及信息传播的路径。

在大数据技术的支持下,社交网络分析的研究和应用涉及许多领域。

首先,社交网络分析可应用于社交媒体平台的用户行为分析。

通过分析用户在社交媒体上的关注、点赞、评论等行为,可以了解用户的兴趣、品味和社交行为模式。

这种分析可用于精准营销、个性化推荐等领域,帮助企业更好地理解用户需求,提供个性化的服务。

其次,社交网络分析可应用于社交网络的结构分析。

通过分析社交网络中用户之间的关系和链接,可以对社交网络的结构进行建模和分析。

这对于社交网络平台的拓展和改进具有重要意义。

结构分析可以揭示社交网络中的核心节点和社群结构,帮助企业发现潜在的合作伙伴,优化资源分配以及改进社交网络平台的设计。

另外,社交网络分析可应用于社交网络中信息传播的研究。

通过大规模数据的分析,可以追踪和预测信息在社交网络中传播的路径和速度。

这有助于我们理解信息在社交网络中的扩散规律和传播机制,同时也为舆情监测和危机管理提供了重要依据。

除了社交网络分析,用户行为挖掘技术也是大数据时代的热门研究方向。

用户行为挖掘是指通过分析用户在互联网上的行为数据,以寻找隐藏在大数据背后的模式和知识。

在社交网络领域,用户行为挖掘技术可以用于预测用户行为、推荐相关内容以及发现用户的兴趣和需求。

基于大数据的用户行为挖掘技术有许多应用领域。

基于粗糙集和神经网络的数据挖掘应用

基于粗糙集和神经网络的数据挖掘应用

基于粗糙集和神经网络的数据挖掘应用摘要:本论文就是根据电信行业需求,针对电信企业拥有大量详实而且丰富的数据,但是可用有效数据提取困难这一问题。

首先利用粗糙集理论中的差别矩阵方法对电信客户数据进行属性约简,之后采用bp(back propagation)神经网络建立基于粗糙集和神经网络的数据挖掘模型,实现对电信业务系统的客户数据信息进行有效分析和高效提取,并通过matlab实现了仿真模拟。

所建立的模型,减少神经网络的输入层个数、简化了运算次数、缩短了训练时间并提高数据预测的准确度。

abstract: based on the needs of the telecommunications industry, for telecommunications companies which have a large number of detailed and rich data, but it is difficult for the extraction of available valid data. first, this paper carriedout attribute reduction to telecommunications customer data using the difference matrix method of rough set theory, and then established data miningmodel based on rough set and neural network, using bp (back propagation) neural network, to achieve effective analysis and efficient extraction to customer data information of telecommunication services system, and realize simulationby matlab. the established model reduces the number of the input layer of theneural network, and simplifies the number of operations,shortens the training time and improves the accuracy of the data forecast.关键词:粗糙集;bp神经网络;数据挖掘key words: rough sets;bp neural network;data mining 中图分类号:tp39 文献标识码:a 文章编号:1006-4311(2013)07-0185-020 引言数据挖掘(data mining—dm)[1]就是从海量的、不完整的、杂乱无规律的、模棱两可的、随机的数据库中,提取隐含的、人们无法通过表面现象观察到的、但又对人们提供决策支持具有重要意义的信息和知识的过程。

浅析十三种常用的数据挖掘技术

浅析十三种常用的数据挖掘技术

浅析十三种常用的数据挖掘技术数据分析微信公众号datadw整理,分享。

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。

在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等。

数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法。

根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象分,有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分,可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。

机器学习中,可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。

统计方法中,可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。

神经网络方法中,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。

数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法等等。

二、数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种,按照不同的分类有不同的分类法。

下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术:统计技术,关联规则,基于历史的分析,遗传算法,聚集检测,连接分析,决策树,神经网络,粗糙集,模糊集,回归分析,差别分析,概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。

1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多,如统计技术。

基于粗糙集的神经网络在模式识别中的应用

基于粗糙集的神经网络在模式识别中的应用
ZHOU n — a , M Z e , G ONG i g s e g Ho g b o h n N n —h n
(. ol e fnomao c ne n n i eig 1 C l g Ifr t nS i c dE gn r ,Naj g nvri T cn lg,N nig 10 9 hn ; e o i e a e n ni i sy f eh oo y aj 0 0 ,C ia n U e to n2 2 C l g f i l n i e n ,N nig nvri f eh oo ,N nig 0 9 hn) . o ee v g er g aj i s o cn lg l o C iE n i nU e t T y y aj 1 0 ,C i n 20 a
Ab t a t Ne  ̄ n t r a e n a p id wi ey i at m e o n t n S n e t e e i a lto d n a ti f r t n i e su y sr c : r u ewo k h s b e p l d l p t e n e r c g i o . i c r o fr u d n n o mai n t t d i h s e o h s t h t esr cu e o e r l e o k i o l a e , n dt en u o ’ s d p e e o sso a es n et , t ee c e c wa c , h t t r f u a t r c mp i t d a e nS t y s e d b c me l w, t a l me h f in y u n nw s c h r u h t i i o n u a e o k a p i di at m c g i o o r A e o r v d d t r c s e t d wa c e o en u a e o ks d e . f e r l t r p l p t nw e n e r o t n i p o  ̄ m t di p o i e p o e s u y s t hb f r e l t r t is e n i s h s o h t s r nw u

基于粗糙集的模式匹配方法

基于粗糙集的模式匹配方法
分成 的所 有 等价类 构 成 的等价 类簇 。 定 义 2 给定 近 似空 问均 K=( , , R且 R) P
粗 糙集 理论 是 一 种 新 的处 理 模 糊 和 不 确 定 信 息 的
全 新数 学工具 , 可 以从 大 量 的 数 据 中分 析 、 理 、 它 推
挖 掘 隐含 知 识 及 规 律 。 为 此 本 文 结 合 粗 糙 集 的 属
集的属性约简机理 , 对模 式属 性进 行约简 , 然后通过 B P神经 网络分 类 以达 到 匹配 目的。该 方法 大大 的降低 了神 经 网络输入 向量维数。实验结果表 明该 方法 能够有 效地提 高 匹配效率和准确率 。 关键 词 模式 匹配 粗糙 集 人 工神经 网络 信息集成
性 约简 和人 工神 经 网 络 的优 点 , 出一 种 基 于模 式 提
P≠ , 中所 有等 价关 系 的交 集称 为 P上 的 一 种 P
不 分 明 关 系 ( 称 不 可 区 分 关 系 ) 记 作 ID 或 , N
( ) 即: P ,
的匹配 方 法 。该 算 法 能 够 在 不 影 响 匹 配 精 确 度 的
图 1 粗糙集 和 B P神经Байду номын сангаас网络 匹配算法
2 粗糙 集神 经网络模 型
2 1 方 法概 述 .
模式 匹配 可 分 为 元 素 级 匹 配 和 结 构 级 匹 配 , 本文 主 要研 究 元 素 级 的 匹 配 。 匹配 指 的是 模 式 间
法 。粗糙 集 理论是 建立 在 分 类 机 制 的基 础上 的 , 它 将分类 理 解 为在特 定空 问上 的等 价 关 系 , 等 价关 而 系 构成 了 对 该 空 问 的划 分 。粗 糙 集 理 论 将 知 识 理 解 为等价 关 系对数 据 的划 分 , 每一 被 划 分 的集 合 称
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令 x是 U 中根据 条件 属性 C可 定义 的类 , y是 中根 据 决策属 性 D可 定义 的类 , 于每个 , ∈ 对
U, 定义 一个 函数 为
d : c ) ( S ( ) n ≠ 0 D : ,
对于 ∈ X, ∈ y .
的研 究 热点 口. ]而用 户 访 问模 式 的发 现是 自适应 网
集理 论 中的一个 核 心 内容就 是 研 究 知 识 约简 . 谓 所
收 稿 日期 :0 80 —0 20 ~91 基 金 项 目: 网家 自然 科 学 基 金 (0 7 0 1 ; 肃 省 自然 科 学 壮 金 (Z 0 2B 50 8 ;b,省教 育 厅 研 究 生 导师 科 研 项 H资 助 ( 7 41 ) 1 7 19 ) 甘 3 S 4 一 2—3 ) f l l 0 0 —3
问题 , 相应 调 整 W e 并 b站 点 的 内容 、 构 和表 现形 结 式来解 决相 关 问题 , 自适 应站 点研 究 的主要 目的. 是 自适应 站点 能有 效 发 现潜 在 用 户 和 吸 引原 有 用 户 ,
策属性 , 有条件 属 性 和决 策 属 性 的知 识 表 达 系统 具
基 于粗 集 和神 经 网络 的 用户 访 问模 式 挖 掘
郑丽英 , 岳 岩 , 匡 晓 君
707 ) 300
( 兰州交通大学 C子 与信息工程学院 , t 甘m 兰州

要: 用户 访 问模 式 发 现 是 构 建 自适 应 网站 的 关键 技 术. 出 了 一种 基 于 粗 糙 集和 神 经 网 络 相 结 合 的 用 户 访 问 提
知识 约 简 就是 在 保 持 知 识库 分类 能 力 不 变 的 前 提
下, 删除 其 中不相关 或 不重要 的知 识. 知识 约简 可 以 减 少后 续挖 掘算法 在时 间 和空间上 的压 力.
增 长趋势 , 尤其 是 We b的全球普 及 热 , We 使 b上 的
信 息量无 比丰富. e 掘 作 为 数据 挖 掘 的 一个 子 W b挖
可表达 为决 策表 了 = (,R, D) 简称 C 决 策 = L , C, 或 = D 表. 系 I 关 ND( ) C 和关 系 I ND( 分 别称 为 条件类 D) 和决 策类[ . 4 ]
为 网络服务 的持 续 发展 提 供ห้องสมุดไป่ตู้有 力 的保 障 , 此 自适 因
应站 点 的研 究与 实现 , 已经 成 为当前 w e 数 据 挖掘 b
站 的关键 内容 , 本文 给 出 了一种 基 于粗 糙 集 和 神 经
网络 的用 户访 问模 式 发 现方 法 , 以对 用 户 进 行 聚 可
类并适 时 的 向用 户进 行新 页 面的推 荐.
1 粗 糙 集 的 属 性 约 简
18 9 2年 波 兰 数 学 家 Z P wlk教 授 针 对 G. .a a F e e的边 界线 区域 思 想 提 出粗 糙 集 ( o g e) rg R u hS t , 发表 了经 典论文 , 宣告 了粗糙 集理 论 的诞 生. 粗糙
模 式 的发 现 方 法 , 立 了 用户 访 问模 式 的 一般 模 型 . 对 We 日志 数 据 通 常 数 据 量 大 、 余 , 建 针 b 冗 以及 页面 之 间 关 系不 确 定 的 特 点 , 粗 糙 集作 为 前 端预 处 理 器 , 将 简化 信 息处 理 空 间 , 掉 冗 余 , 用神 经 网 络 聚 类 分 类 用 户 群 , 而 发 现 去 采 从
作者简介: 郑丽英 (9 7 )女 . 15 一 , 河南 内乡人 , 教授.
领域 , 其数据源的多样性 和动态性等特点突破 了传 统意义 上 的数据形 式 , 随着 We 并 b服务 的发 展 受到
了越来 越广 泛 的关 注 和应 用. 向新 世 纪 发展 需 要 面
的可持 续发 展 的 we 点 必 须 为 用 户解 决 这 些 问 b站 题. 时发 现和预 测不 同用 户在使 用 w e 点 时 的 及 b站
用户访 问页面的方式. 最后 , 通过 实验分析表 明文中方 法的有效性.
关键词 : 糙 集; 粗 自组 织 神 经 网络 ; 户 聚 类 ; 用 用户 访 问模 式 中图分类号 : 316 TP 0 . 文献 标 识 码 : A
0 引 言
随着 I tr e nen t的迅 猛 发展 , 息 容量 呈 爆 炸 性 信
知识 约 简_在信 息系统 分 析与 数据挖 掘 等领 域 3 ] 都具 有 重要 的应用 意 义. 识 之 间 的依 赖 性 决 定 知 知 识 是否 可 以进行 约简 , 根据 依 赖 性 所 定 义 的 知识 的 重 要性 往往 是知 识约 简的重 要启 发式 信息 .
1 策表 的约 简 )决 定义 12 S一 ( K)为一 知 识 表 达 系 统 , 『 ] , 且 C, R是两 个属 性子 集 , 别 称为 条件 属 性 和决 D 分
函数 d 为决 策表 , 中的决策 规则 , 是决 策 称 7 、 规则 d 的标识 , 即决 策表 中集合 U 的元 素不 表示 任
何实 际 的事物 , 只是 决策规 则 的标识 符. 2 )条件 属性 的约简
定义 2 可分辨 矩 阵 (i enblymar )的 ds riit ti c i x 思想 是 由华沙 大学数 学家 A. k wrn提 出 的. 主 So o 其
第 2 7卷
第 6期
兰 州 交 通 大 学 学 报
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20 0 8年 1 2
文 章 编号 :O 14 7 (0 8 0 —0 60 1 0—3 3 2 0 )60 9 —4
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