以混合式遗传算法核心的网络差异数据挖掘技术
剖析数字图书馆的两大核心技术
图 １ 数据挖掘技术在图书馆应用的架构框图
３数 据 存 储 技 术 ． 个 完 整 的 数 字 图 书 馆 系 统 中 ， 储 系 统 是 最 为 核 心 的部 分 ， 必 存 它
２２１ｗｅ ．。 ｂ结构挖掘 Ｗｅ ｂ结构挖掘 指的是通过 Ｗｅ ｂ文档的结构信 息推导知识 ， 结构挖 掘不仅仅局限于文档之间 的超链结构 ，还包括文档 内部的结构 、文档 Ｕ Ｌ中的 目录路径 结构 等。 Ｒ ２２２ ｅ ．．Ｗ ｂ内容 挖 掘 Ｗｅ ｂ内容 挖 掘 指 的 是 从 Ｗｅ 档 的 内容 信 息 中 抽 取 知 识 ， ｂ文 内容 挖 掘又分 为对 文本文 档（ 包括 ｔｘ， Ｔ ｅｔＨ ＭＬ等格 式）多媒体 文档 （ 括 ｉ 、 包 ｍ— ａｅ ａｄｏ ｖ ｅ 等媒体 类型） ｇ． ｕ ｉ，ｉ ｏ ， ｄ 和分布式数 据的挖掘 。由于数字图书馆 的 Ｗｅ ｂ内容 是通过对 数字 图书馆 信息 的模式 识别 和分析理解 的挖掘 ， 因 此 可 以从 中发 现有 意 义 的 数 据 知 识 。 ２２３ ｂ用 户 使 用 记 录 挖 掘 ．ＩＷｅ 数 字图书馆的 Ｗｅ 用户使用记 录挖 掘 ，是通过数 据挖掘 技术 ， ｂ 分 析用户访 问数 字图书馆留下的 日志文件 ， 掘用户 的访 问模式 ， 挖 为数字 图书馆 的网站经 营管理 和结构 调整 以及 提供个 性化 服务 提供决 策支 持。 同时数字 图书馆的 ｗｅ ｂ用户使用记 录挖掘 又可以分为 Ｗｅ 问模 ｂ访 式的追踪 和 Ｗｅ ｂ用户个性化使用记录追踪 。 ２３ 本 数 据 挖 掘 ＿文 文 本 数 据 挖 掘 是 指 当数 据 挖 掘 的对 象 完 全 由 文 本 类 型 组 成 时 ， 数 据挖掘算法和信息检 索算 法的结合使用对 大量 的文本信息 进行 自动化 信息处理与分析 的过程 。数据挖掘技术在 图书馆 的应用 主要体现在信 息 资 源 的 优 化 建 设 、 息 服 务 质 量 的 提 升 、 本 数 据 的 自动 化 处 理 、 信 文 业 务范 围的拓展等方 面，数 据挖掘技术在 图书馆 中的应用 显示出其强大 的生 命 力 ， 图 １ 见 。
基于遗传算法的大数据分析技术研究
基于遗传算法的大数据分析技术研究摘要：本文对遗传算法在数据挖掘中的应用进行了广泛的研究，阐明了数据挖掘的定义和常用技术，对遗传算法在数据挖掘领域中实现的原理和目前应用进行了详细阐述，并讨论了遗传算法在数据挖掘中所面临的问题。
关键字：遗传算法；数据挖掘1.引言近年来，数据挖掘（Data Mining）已成为企业热门的话题。
简单来说数据挖掘就是在庞大的数据库中寻找出有价值的隐藏信息。
更广义的说法是：数据挖掘意味着在一些事实或观察数据的集合中寻找模式的决策支持过程。
在当今这样一个数据爆炸但知识相对贫乏的时代，如何解决数据过多造成的问题，此时就需要用到数据挖掘技术。
然而在各种数据挖掘方法中，都有其自身的局限性。
遗传算法是基于生物进化原理的一种自适应优化方法。
将数据挖掘技术与遗传算法相结合，可以使其更有效的发挥二者各自的特点，弥补彼此的不足，并把遗传算法运用在数据挖掘系统中能够较好地解决数据挖掘技术中出现的问题。
1.概述2．1数据挖掘的含义从技术上讲，数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又有潜在有用的信息与知识的过程。
这个定义包含了数层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；知识发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。
这里所指的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。
事实上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。
它最好能用自然语言表达所发现的结果。
从商业角度讲：数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析以及其他模型化处理，从而提取出辅助商业决策的关键性数据。
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析
什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析数据挖掘（data mining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。
在全世界的计算机存储中，存在未使用的海量数据并且它们还在快速增长，这些数据就像待挖掘的金矿，而进行数据分析的科学家、工程师、分析员的数量变化一直相对较小，这种差距称为数据挖掘产生的主要原因。
数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及神经网络、遗传算法、回归、统计分析、机器学习、聚类分析、特异群分析等，开发挖掘大型海量和多维数据集的算法和系统，开发合适的隐私和安全模式，提高数据系统的使用简便性。
数据挖掘与传统意义上的统计学不同。
统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。
数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。
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。
统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。
2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。
关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。
3、基于历史的MBR（Memory-based Reasoning）分析先根据经验知识寻找相似的情况，。
网络信息安全课后习题答案
1•信息安全根源：①网络协议的开放性，共享性和协议自身的缺陷性②操作系统和应用程序的复杂性③程序设计带来的问题④设备物理安全问题⑤人员的安全意识与技术问题⑥相关的法律问题。
2. 网络信息系统的资源：①人：决策、使用、管理者②应用：业务逻辑组件及界面组件组成③支撑：为开发应用组件而提供技术上支撑的资源。
3. 信息安全的任务：网络安全的任务是保障各种网络资源的稳定、可靠的运行和受控、合法的使用；信息安全的任务是保障信息在存储、传输、处理等过程中的安全，具体有机密性、完整性、不可抵赖性、可用性。
4. 网络安全防范体系层次：物理层、系统层、网络层、应用层、管理层安全5. 常见的信息安全技术：密码技术、身份认证、数字签名、防火墙、入侵检测、漏洞扫描。
-- .1. 简述对称加密和公钥加密的基本原理：所谓对称，就是采用这种加密方法的双方使用方式用同样的密钥进行加密和解密，或虽不相同，但可由其中任意一个很容易推出另一个；公钥加密使用使用一对唯一性密钥，一为公钥一为私钥，不能从加密密钥推出解密密钥。
常用的对称加密有：DES、IDEA、RC2、RC4、SKIPJACK、RC5、AES 常用的公钥加密有：RSA、Diffie-Hellman 密钥交换、ElGamal2. 凯撒密码：每一个明文字符都由其右第三个字符代替RSA①选两个大素数pq②计算n=pq和® (n)=(p-1)(q-1) ③随机取加密密钥e,使e 和® (n)互素④计算解密密钥d,以满足ed=1moc^ (n)⑤加密函数E(x)=m e mod n,解密函数D(x)=c c mod n, m是明文，c使密文⑥｛e , n｝为公开密钥，d 为私人密钥, n 一般大于等于1024 位。
D-H密钥交换：①A和B定义大素数p及本源根a②A产生一个随机数x，计算X=c i mod p,并发送给B③B产生y,计算Y二a mod p,并发送给A④A计算k=Y x mod p⑤B计算k'二乂mod p⑥k, k'即为私密密钥1. PKI是具普适性安全基础设施原因(p21):①普适性基础②应用支撑③商业驱动。
遗传算法的数据挖掘技术在医疗大数据中的应用
遗传算法的数据挖掘技术在医疗大数据中的应用作者：吕峰杨宏普奕贾婧蓥来源：《电子技术与软件工程》2017年第05期摘要医院在计算机及网络的辅助下，有效的改善了医院医疗服务水平和服务质量。
计算机及网络的应用过程中，日常的医院院内患者信息、医疗设备信息和相关日常检验报告、外界数据等信息不断增多，导致院内数据库中的数据信息庞大驳杂。
为了有效的在医疗大数据中，攫取有效的数据信息，可以选择基于遗传算法的数据挖掘技术，获得准确有效的目标信息，为提升医疗服务水平和质量打基础。
【关键词】遗传算法数据挖掘技术医疗大数据应用医疗行业具有其本身的特殊性和复杂性，医疗大数据所包含数据信息更加驳杂，借助医疗大数据能够有效的转变传统的决策依据。
同时，借助医疗大数据的数据挖掘技术，可以完成对患者的相关病情研究，并合理对患者进行用药。
数据挖掘技术在医疗大数据中的应用价值十分明显。
基于此，本文分析基于遗传算法的数据挖掘技术在医疗大数据中的应用，分别对基于遗传算法的数据挖掘技术和具体在医疗大数据中的应用进行阐述，具体内容如下。
1 遗传算法的数据挖掘技术分析1.1 数据挖掘医院对日常患者信息收集、药物信息录入和相关管理信息充斥着医院的数据库，导致数据数量日渐增加。
而这些庞大的数据信息中，涵盖了作用明显的数据信息和作用不显著的数据信息。
而为了从这些驳杂的医疗信息中，获取有效的病例信息、药物信息，需要选择有效技术类型。
数据挖掘技术则是一种从海量数据、存在噪声和模糊的数据中进行目标信息的提取，并对相近的数据信息进行提取。
借助数据挖掘可以为医院完成治疗预测和降低医疗成本、明确各类药物的基本情况，实现对药物副作用的发现、辅助公共卫生检测，积极推动医院医疗服务水平和服务质量的提升。
在实际的医疗大数据挖掘中，可以对分类算法、聚类算法、实践序列和的关联规则和回归预测等方法进行应用，从而完成对医疗大数据的有效挖掘，进而获取准确的数据信息，保障医院医疗服务的质量和相关决策的效率。
基于遗传算法与神经网络混合算法的数据挖掘技术综述
基于遗传算法与神经网络混合算法的数据挖掘技术综述摘要：数据挖掘是对大型数据库的数据进行统计分析、提取信息的方法，其基础是人工智能技术。
遗传算法和神经网络是人工智能技术中最重要的技术。
通过对遗传算法和神经网络的特征分析，阐述了遗传算法与神经网络混合算法在数据挖掘中的应用，指出了数据挖掘技术未来发展的方向。
关键词：数据挖掘；数据库；遗传算法；神经网络1遗传算法基本特征遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种具有广泛适用性的通用优化搜索方法。
遗传算法主要借用了生物遗传学的观点，通过自然选择、遗传和变异等作用机制来产生下一代种群，如此逐代进化，直至得到满足要求的后代即问题的解，是一种公认的全局搜索能力较强的算法。
遗传算法有良好智能性，易于并行，减少了陷于局部最优解的风险。
遗传算法的处理对象不是参数本身，而是对参数集进行了编码的个体，可以直接对集合、队列、矩阵、图表等结构进行操作。
同时，在标准的遗传算法中，基本上不用搜索空间的知识或其它辅助信息，而仅用适应度函数值来评估个体，并在此基础上进行遗传操作；遗传算法不是采用确定性规则，而是采用概率的变迁规则来指导它的搜寻方向。
正是这些特征和优点，使得遗传算法在数据挖掘技术中占有很重要的地位，既可以用来挖掘分类模式、聚类模式、依赖模式、层次模式，也可用于评估其它算法的适合度。
2神经网络基本特征神经网络是人脑或自然神经网络若干基本特征的抽象和模拟，是以大量的、同时也是很简单的处理单元（神经元）广泛地互相连接形成的复杂非线性系统。
人工神经网络本质上是一个分布式矩阵结构，它根据样本的输入输出对加权法进行自我调整，从而近似模拟出输入、输出内在隐含的映射关系。
建模时，不必考虑各个因素之间的相互作用及各个因素对输出结果的影响机制，这恰好弥补了人们对各个因素及对输出结果的机制不清楚的缺陷，从而解决众多用以往方法很难解决的问题。
神经网络具有大规模的并行处理和分布式的信息存储，有良好的自适应、自组织性，学习能力很强，有较强的联想功能和容错功能，在解决机理比较复杂、无法用数学模型来刻画的问题，甚至对其机理一无所知的问题等，神经网络方法特别适用，是一种用于预测、评价、分类、模式识别、过程控制等各种数据处理场合的计算方法，其应用已经渗透到多个领域，在计算机视觉、模式识别、智能控制、非线性优化、信号处理、经济和机器人等方面取得了可喜的进展。
数据挖掘技术简介
1. 引言数据挖掘(Data Mining)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。
随着信息技术的高速发展，人们积累的数据量急剧增长，动辄以TB计，如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。
数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。
是知识发现(Knowledge Discovery in Database)的关键步骤。
2. 数据挖掘的任务数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。
⑴关联分析(association analysis)关联规则挖掘是由Rakesh Apwal等人首先提出的。
两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。
关联分为简单关联、时序关联和因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性，还不断引入兴趣度、相关性等参数，使得所挖掘的规则更符合需求。
⑵聚类分析(clustering)聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别，同一类中的数据彼此相似，不同类中的数据相异。
聚类分析可以建立宏观的概念，发现数据的分布模式，以及可能的数据属性之间的相互关系。
⑶分类(classification)分类就是找出一个类别的概念描述，它代表了这类数据的整体信息，即该类的内涵描述，并用这种描述来构造模型，一般用规则或决策树模式表示。
分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。
分类可被用于规则描述和预测。
⑷预测(predication)预测是利用历史数据找出变化规律，建立模型，并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。
预测关心的是精度和不确定性，通常用预测方差来度量。
⑸时序模式(time-series pattern)时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。
混合智能优化算法的研究与应用
混合智能优化算法的研究与应用摘要：混合智能优化算法是近年来在优化问题领域取得了显著成果的研究方向。
本文对混合智能优化算法进行了综述，并着重介绍了混合智能优化算法的应用领域，如机器学习、数据挖掘、图像处理等。
同时，本文还探讨了混合智能优化算法在各个领域中的优势和不足，并提出了进一步研究的方向。
1. 引言混合智能优化算法是一种将多个智能优化算法相结合的优化方法。
智能优化算法是通过模拟自然界的进化、群体行为等生物现象来解决各类复杂问题的一类算法。
将多种智能优化算法相结合，可以利用它们各自的优点，克服各自的缺点，从而提高问题求解的效率和精度。
2. 混合智能优化算法的研究混合智能优化算法的研究可以追溯到上世纪90年代。
通过将遗传算法（GA）、粒子群优化算法（PSO）、模拟退火算法（SA）等不同的智能优化算法相结合，形成了一系列混合智能优化算法。
这些算法综合了各种算法的优点，使得问题求解更为高效和准确。
2.1 遗传算法与混合智能算法遗传算法是受到达尔文进化论启发的一种优化算法。
通过模拟遗传、变异和选择等自然界中的进化过程，寻找问题的最优解。
将遗传算法与其他智能优化算法结合，形成了许多混合智能优化算法。
例如，遗传算法与粒子群优化算法的组合（GA-PSO）能够在问题求解中充分利用群体的协作和搜索能力。
2.2 粒子群优化算法与混合智能算法粒子群优化算法是通过模拟鸟群寻找食物的行为而发展起来的一种优化算法。
每个粒子通过学习自身的经验和邻域粒子的经验来搜索最优解。
将粒子群优化算法与其他算法相结合，可以提高算法的全局搜索和收敛速度。
例如，混合粒子群优化算法（MHPSO）将粒子群优化算法与模拟退火算法相结合，能够更好地探索问题的解空间并加快收敛速度。
2.3 模拟退火算法与混合智能算法模拟退火算法是一种通过模拟物质在退火过程中达到平衡状态的过程来寻找最优解的算法。
将模拟退火算法与其他算法相结合，可以提高算法的全局搜索能力和收敛速度。
基于遗传算法的模糊控制器的优化设计——采用模糊数据挖掘技术
设 计 模糊 控 制 器 的 核 心 问 题 是 模 糊 控 制 规则 的 获 取 和 隶 属 度 函数 参数 的确 定 ， 计过 程 往 往 依 赖 于 系 统专 家 的 经 验 和 设 知 识 ， 是 这种 先 验 知识 往 往 是 不 够 全 面 的 ， 了解 决 这 一 问 但 为 题． 人们 一 直 在 研究 自动 生成 以及 优化 隶属 度 函 数 和 控 制 规 则 的方 法 与技 术 ＿ 近 年 来 ． ｌ ＿ 。 由数 据 设 计 一 个 模糊 控 制 系 统 来 拟 合
ｒｃ ｌ ｒ ｍ ｏ ａ ｈ ｒ ｄ ｉ ｐ ｔ ｏ ｔｕ ａａＴ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｍｅｈ ｄ ｃ ｎ ｐ ｃ ｐ ｆｚ ｙ ｒ ｌ ｍｏ ｅ ｓ ａ ｄ ｄ ｔｒ ｎ ｈ ａ ｅ ｔ ｆｏ ｓ ｍｅ ｇ ｔ ｅ ｅ ｎ ｕ － ｕ ｐ ｔｄ ｔ． ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｙ ｔｏ ａ ｉｋ ｕ ｕ ｚ ｕ ｅ ｄ ｌ ｎ ｅｅ ｍｉ ｅ ｔ ｅ ｐ — ｒ ｍｅｅ ｓ ｆ ａ ｔｒ ｏ ｍｅ ｅ ｓ ｉ ｆ ｎ ｔ ｎ ｏ ａ ｈ ｎ ｕ ａ ａ ｌ ａ ｔ ｍａｉ ａｌ ｆ ｍ ｄ ｑ ａｅ ｄ ｔ ｍ、 ｄ ｉ ｃ ｎ ｐ ｉ ｚ ｉｔ — ｍｂ ｒｈ ｐ ｕ ｃ ｉ ｓ ｆ ｅ ｃ ｉ ｐ ｔ ｖ ｒ ｂ ｅ ｕ ｏ ｔ ｌ ｒ ｏ ｉ ｃ ｙ ｏ ａ ｅ ｕ ｔ ａｕ Ａｎ ｔ ａ ｏ ｔ ｍｉｅ ｎ ｅ ｇ ａｅ ｈ ａ ａ ｔ ｒ ｆ ｍｅ ｅ ｓ ｉ ｕ ｃｉｎ ｕ ｉ ｇ ｅ ｌ ｃ ｄ ｄ ｒ ｔｄ ｔ ｅ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓ ｏ ｍｂ ｒｈ ｐ ｆｎ ｔ ｓ ｓｎ ａ ｒ ａ ｏ ｅ Ｇｅ ｅｉ Ａ ｇ ｒ ｈ ． ｉ ａｌ ａ ｙ ｉ ａ ｆ ｎ ｔ ｎ ｏ ｏ — ｏ ｎｔ ｃ ｌｏ ｔ ｍｓＦ ｎ ｌ ｉ ｙ， ｔｐｃ ｌ ｕ ｃｉ ｆ ｎ ｎ ｏ
基于混合模拟退火-遗传算法和HMM的Web挖掘
算法是一种被实践证 明有效 的优 化算 法 ， 它模拟 达尔 文的遗传选择和 自然 淘汰的生 物进化 过程 ， 具有 强大
的全局搜索能力 ， 但也有容易早熟 收敛 、 后期搜索效率
低的缺陷。模拟退火算法 也是 常用 的优化算 法 ， 它模
收稿 日期 ：０ １ ０ — ６ 修回 日期 ：０ １ １ － ８ ２ １— ７ ２ ； ２ １ － ０ ２
邹腊梅 ， 龚向坚
（ 南华 大 学 计 算机 科 学与技 术 学院 ， 南 衡 阳 ４ １０ ） 湖 ２０ １
摘 要： 隐马尔可夫模型训练算法是一种局部搜索算法 ， 对初值敏感。传统方法采用随机参数训练隐马尔可夫模型时常
陷入局 部最 优 ， 用于 Ｗｅ 应 ｂ挖掘效 果不 佳 。遗 传算法 具有 较强 的全 局搜 索 能力 ， 易早 熟 、 慢 ， 退 火算 法 具有 但容 收敛 模拟 较强 的局部 寻优能 力 ， 会 随机漫游 ， 搜索 能力欠 缺 。综 合考 虑遗传 算法 和模 拟退 火算 法 的特 点 ， 出混合 模拟 退火 但 全局 提
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｒ ｉ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｉ ｈ ｉ ｓ ｄ ｔ ｒ ｉ ｉ ｇ ＨＭＭ ｓ ａ ｓ ｂ—ｏ ｔ ｌ ａｇ ｒ ｈ ａ ｄ ｓ ｎ ｉ ｖ ｏ ｉ ｉ ａ ａ ａ ｔｒ ． ｐ ｃ ｌ ｓｒ ｃ ： ｅ ｔ ｎ ｎ ｌ ｏ ｉ ａ ｈ ｗｈ ｃ ｓｕ ｅ ｏ ｔａｎ ｎ ｉ ｕ ｐ ｉ ｌ ｏ ｔ ｍ ｎ ｅ ｓｔ ｅ ｔ ｎ ｔｌ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓ Ｔｙ ｉ ａ ｍａ ｉ ｉ ｉ ｈ ｄ ｅ ａ ｋ ｖ ｍｏ ｅ ｆｅ ｅ ｄ ｏ ｓ ｂ ｐ ｉ ｌ ｅ ａ ｎ ｎ ｔｗｉ ａ ｄ ｍ ａ ａ ｅｅ ｓ Ｉ ｅ ｅ ｔｖ ｅ ｎ ｎ ｅ ｆ ｒ ｔｏ ｉ ｄ ｎ Ｍ ｒ ｏ ｄ ｌｏｔ ｎ ｌａ ｓｔ ｕ －ｏ ｔｍａ ｗｈ ｎ ｔ ｉｉ ｇ ｉ ｔ ｒ ｎ ｏ ｐ ｒ ｒ ｈ ｍ ｔｒ ． ｔｉ ｉ ｆ ｃｉ ｅｗｈ ｎ ｍｉ ｉ ｇ Ｗ ｂ ｉ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｓｎ ｎ
数据挖掘中解决分类问题的方法
数据挖掘中解决分类问题的方法数据挖掘作为一种广泛应用于各行各业的数据分析技术，其目的是通过自动或半自动的方法从大量数据中发现隐藏的模式、趋势和规律，以帮助用户做出更好的决策。
在数据挖掘的过程中，分类问题是一种常见的任务，其目标是将数据集中的实例划分到不同的类别或标签中。
为了解决分类问题，数据挖掘领域涌现出了许多方法和算法，本文将着重介绍几种常用的方法，并深度探讨它们的原理和应用。
1. 决策树算法决策树是一种常用的分类方法，其模型呈树状结构，每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个叶节点代表一种类别。
在构建决策树的过程中，通常采用信息增益或基尼指数等指标来选择最优的属性进行划分，直到所有的实例都被正确分类或者树的规模达到一定的限制为止。
决策树算法简单直观，易于理解和解释，因此在实际应用中得到了广泛的应用。
2. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种二分类模型，其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。
在实际应用中，通过引入核函数，支持向量机可以处理非线性分类问题。
支持向量机的优点在于对小样本数据集有较好的泛化能力，适用于高维空间的数据分类。
然而，支持向量机对参数的选择和核函数的设计较为敏感，需要谨慎调参才能获得较好的分类效果。
3. 朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。
在朴素贝叶斯算法中，首先根据训练数据估计各个类别的先验概率和特征的条件概率，然后利用贝叶斯定理求取后验概率，最终选择具有最大后验概率的类别作为分类结果。
朴素贝叶斯算法简单高效，对缺失数据不敏感，在处理文本分类等问题时表现出色。
4. K近邻算法K近邻算法是一种基本的分类和回归方法，其基本思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相似的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
在K近邻算法中，需要事先确定k的取值和距离度量方式。
K近邻算法简单易实现，对异常值不敏感，适用于多类分类问题。
数据挖掘技术综述
2008年第6期牡丹江教育学院学报N o．6，2008 (总第112期)J ouR N A L oF M uD A N J I A N G co L L E G EoF E D ucA T I oN s e“aI N o．112数据挖掘技术综述高翔侯小静(洛阳理工学院，河南洛阳471003)[摘要]在对数据仓库与数据挖掘的概念及数据挖掘的功用与分类进行介绍的基础上．阐述了串行关联规则算法和并行关联算法的目标与内容．详细分析了A pr i or i算法、神经网络、遗传算法等数据挖掘算法。
[关键词]数据挖掘f关联规则I apr i ori算法；神经网络l遗传算法[中图分类号]T P31[文献标识码]A[文章编号]1009—2323(2008)06一0109一02数据挖掘是信息技术自然进化的结果。
自上世纪六十年代以来，信息技术已经从原始的文件处理发展到复杂的、功能强大的数据库系统。
而数据仓库是近年来数据库研究领域中迅速发展起来的新技术。
利用数据仓库技术可以将现实中的海量数据存放在异构的数据库中。
为了从数据中有效地提取和发现知识．需要对数据仓库中存储的数据进行“挖掘”。
数据挖掘是从大量数据中抽取出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
数据挖掘技术由数据清理、数据集成、数据选择、数据交换、数据挖掘、模式评估六个步骤组成。
通过这六个步骤的提纯与处理向用户提供有价值的信息。
数据挖掘提供的数据模式有概念描述、关联规则、分类与预测、聚类分析、异类分析、演化分析等六类。
1．数据仓库与数据挖掘数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户和“知识工人”提供服务。
这种系统与传统的联机事务处理(0L TP)系统不同．它可以用不同的格式组织和提供数据，以满足不同用户的形形色色需求．这种系统称为联机分析处理(oL A P)系统。
数据仓库和oL A P工具均基于多维数据模型．这种模型可以以星形模式、雪花模式或事实星座模式等形式存在。
基于遗传算法的关联规则挖掘方法研究
基于遗传算法的关联规则挖掘方法研究随着数据量的不断增大和数据维度的不断扩张，关联规则挖掘成为了一项重要的任务。
关联规则挖掘是一种数据挖掘技术，它能够发掘数据中的内在联系和规律性，从而提供有效的决策依据。
其中，基于遗传算法的关联规则挖掘方法成为了一种非常有效的手段。
一、基础知识在介绍基于遗传算法的关联规则挖掘方法之前，需要先了解一些基础知识。
关联规则挖掘是指发现数据项之间存在有意义的关系或规律，这些关系或规律被称为“关联规则”。
一个关联规则的格式通常为：X ➔ Y，其中，X和Y分别表示两个不相交的数据项集。
这个关联规则的意义是，如果一个事务包含X中的所有项，则这个事务也一定包含Y中的所有项。
如果一个关联规则的支持度和置信度都很高，那么这个关联规则的实际价值也就越高，因为它能够对数据挖掘的研究有很大的帮助。
二、基于遗传算法的关联规则挖掘方法基于遗传算法的关联规则挖掘方法使用了遗传算法来搜索数据集中的规律和关联。
遗传算法是一种优化算法，它从自然进化过程中得到灵感，并用于解决复杂的优化问题。
遗传算法是一种基于进化和遗传思想的优化算法，它使用模拟自然进化过程的方式来寻求最优解。
在基于遗传算法的关联规则挖掘方法中，每一个数据项集都被视为一个“个体”，初始的个体集合被称为“染色体群体”。
然后，该算法使用遗传操作（如交叉、变异）来生成新的染色体群体，在此过程中，每个个体都想争夺成为最适应的个体。
在这个过程中，每个个体都有一个适应度函数来衡量其质量。
遗传算法可以将适应度好的个体保留下来，删除适应度不高的个体，并以此循环迭代，直到找到最优解或达到停止迭代的条件。
在基于遗传算法的关联规则挖掘方法中，适应度函数用来衡量一个给定的规则集的整体性能。
这个适应度函数通常使用支持度和置信度来计算一个规则集的质量。
支持度指的是一个规则集在数据集中出现的次数，而置信度指的是给定一个规则集时，数据集中事务满足该规则集的概率。
最终，遗传算法将返回一组令人满意的关联规则。
数据挖掘技术
数据挖掘技术一．数据挖掘的含义和作用数据仓库的出现，带来了"数据丰富，但信息贫乏"的状况。
因此迫切需要一种新技术实现从企业海量的数据中发现有用的信息或知识，从而出现了数据挖掘（Data Mining）技术。
数据挖掘(Data Mining)就是应用一系列技术从大量的、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。
提取的知识表示为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。
这些数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形，图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行数据自身的维护。
数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。
还有一个定义：数据挖掘就是从海量的数据中挖掘出可能有潜在价值的信息的技术。
这些信息是可能有潜在价值的，支持决策，可以为企业带来利益，或者为科学研究寻找突破口。
二、数据挖掘的目的它的目标是将大容量数据转化为有用的知识和信息。
数据挖掘并不专用于特定领域，它需要凝结各种技术和创造力去探索可能隐藏在数据中的知识。
在很多情况下，应用数据挖掘技术是为了实现以下三种目的：。
发现知识：知识发现的目标是从数据库存储的数据中发现隐藏的关系、模式和关联例如,在商业应用中数据挖掘可用于发现分割、分类、关联、喜好四种知识。
发现分割知识可以将客户记录分组，策划为客户度身定做的推销活动。
发现分类知识可以将输入的数据分配到预定义的类别中，发现和理解趋势以及对文本文档的进行分类等。
发现交叉销售的机会是一种关联知识，以及发现大部分客户的喜好的知识[4]。
遗传算法在数据挖掘中的应用
来学 习 的非 线性 预测 模型 ， 以完成分 类 、 可 聚类 、 特征 挖掘 等多 种数据 挖掘任 务 。 目前 ， 经 网络主要 有三 种 神
模型 ： 前馈式 网络 、 馈式 网络 、 反 自组织 网络 。
（ ） 联规 则挖掘 技术 ２关 （ ） 策树方 法 ３决
关联 规则 挖 掘技 术 是 比较 成 熟 的数据 挖 掘技 术 ， 的 目的是 发 现数 据 之 间 的 它
（ 州 学院 电子信 息工程 学 院 ， 南 三 亚 ５２２ ） 琼 海 ７０２
摘 要： 遗传算 法 以其收敛速度快 、 时间短 的特点 ， 在科学研 究中有着广泛 的应用 前景 ， 点介 绍 了遗传 重
算法 ， 并将其与数据 挖掘技术相结合 。最后 ， 用以上的结合方案 ， 利 运用到一个实例 中去 。
关键词 ： 遗传算 法 ； 数据挖掘 ； 技术 ； 用 应
中 图 分 类 号 ： Ｐ ０ ． Ｔ ３ １６ 文献标识码 ： Ａ 文章 编 号 ： ０ ８— ７ ２ ２ １ ） ２— ０ ５—０ １０ ６２ （０ １ Ｏ ０ １ ３
Ｏ 引 言
近 年来 ， 随着 计算 机 网络技术 和数 据库技 术 的发 展 ， 们 所拥 有 的信 息量 在 急 剧 的增 长 ， 何从 海 量 的 人 如 信 息 中深层次 的发 掘有 价值 的信息 ， 目前迫 切 解 决 的问 题 。在 此情 况 下 ， 种 新 的数 据分 析 技 术 应运 而 是 一 生— —数 据挖 掘 （ ａａＭｉｉｇ 技术 。应用 于数 据挖 掘 的算法 很 多 ， 都 有一 个 造成 算 法局 部 收 敛 的共 同弱 Ｄ ｔ ｎｎ ） 但 点， 而遗传 算法 在 空 间搜 索 过程 中非常独 立 ， 弥补 了其 它算法 在理 论和 应用上 的许多 缺陷 。遗传 算法应 用在
数据挖掘的主要技术
数据挖掘的主要技术数据挖掘可以用到的技术有决策树法：神经网络法、遗传算法、统计分析方法、粗集方法、可视化方法。
1、决策树法决策树法就是以信息论中的互信息（信息增益）原理为基础寻找数据库中具有最大信息量的字段建立决策树的一个结点，再根据不同取值建立树的分支；在每个分支子集中重复建立下层结点和分支，这样便生成一棵决策树。
然后对决策树进行剪枝处理，最终把决策树转化为规则，再利用规则对新事例进行分类。
典型的决策树方法有分类回归树（CART）、D3、C4.5等。
该方法输出结果容易理解，实用效果好，影响也较大。
2、神经网络法神经网络法建立在可以自学习的数学模型基础上。
它是由一系列类似于人脑脑神经元一样的处理单元组成，那就是节点（Node）。
这些节点通过网络彼此互连，如果有数据输入，它们便可以进行确定数据模式的工作。
神经网络法对于非线性数据具有快速建模能力，其挖掘的基本过程是先将数据聚类，然后分类计算权值，神经网络的知识体现在网络连接的权值上，该方法更适合用于非线性数据和含噪声的数据，在市场数据分析和建模方面有广泛的应用。
3、遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法，由三个基本算子组成：繁殖、交叉（重组）、变异（突变）。
在遗传算法实施过程中，首先要对求解的问题进行编码（染色体），产生初始群体；然后计算个体的适应度，再进行染色体的复制、交换、突变等操作，最后产生新的个体。
经过若干代的遗传，将得到满足要求的后代（即问题的解）。
该方法计算简单，优化效果好，适合于聚类分析。
4、统计分析方法统计分析方法是利用统计学、概率论的原理对数据库中的信息进行统计分析，从而找出它们之间的关系和规律。
常用的统计分析方法有：判别分析、因子分析、相关分析、多元回归分析、偏最小二乘回归方法等。
统计分析方法是最基本的数据挖掘技术方法之一，可用于分类挖掘和聚类挖掘。
5、粗集方法在数据库中，将行元素看成对象，列元素看成属性，等价关系R定义为不同对象在不同属性上的取值相同，这些满足等价关系的对象组成的集合称为该等价关系R等价类。
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。
遗传算法与网络数据挖掘
文 章 编 号 ：０９ ３ ４ பைடு நூலகம்０ ００— ８ — ３ １ ０ — ０ ４２ １ ）２ ３ ５ ０
Ｇｅ ｅｉ ｇ ｒｔ ｍ ｅ ｉ ｉ ｇ ｎ ｔ Ａｌ ｏ ｉｈ ｉ Ｗ ｂ Ｍ ｎ ｎ ｃ ｎ
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计算机与信息技术中的智能辅助决策方法
计算机与信息技术中的智能辅助决策方法智能辅助决策方法在计算机与信息技术领域中扮演着重要的角色。
随着技术的不断发展和创新，在各个领域中采用智能辅助决策方法已经成为了一种趋势。
本文将介绍一些常见的智能辅助决策方法，并探讨其在计算机与信息技术中的应用。
一、模糊决策方法模糊决策方法是一种基于模糊数学的决策方法。
它通过将事物的属性和关系转化为模糊数并进行模糊计算，从而得出合理的决策结果。
在计算机与信息技术领域中，模糊决策方法常用于处理不确定性和模糊性的问题，如人工智能中的专家系统和模糊控制系统等。
二、遗传算法遗传算法是一种模拟生物遗传和进化过程的优化方法。
它通过模拟自然界中的遗传、交叉和突变等操作，以搜索最优解。
在计算机与信息技术领域中，遗传算法被广泛应用于机器学习、数据挖掘和优化问题等领域。
通过不断地优化和进化，遗传算法可以帮助我们找到最优的解决方案。
三、人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。
它通过模拟神经元之间的连接和信息传递，以实现各种复杂的计算任务。
在计算机与信息技术领域中，人工神经网络被广泛应用于模式识别、图像处理和自然语言处理等任务。
它可以通过学习和训练来识别模式并作出相应的决策。
四、决策树决策树是一种基于树状结构的决策模型。
它通过将问题分解为一系列的决策节点和叶子节点，然后根据特征的属性进行判断，最终得出决策结果。
在计算机与信息技术领域中，决策树被广泛应用于数据挖掘和分类问题。
通过构建决策树，我们可以根据已有的数据进行决策和预测。
五、支持向量机支持向量机是一种用于分类和回归分析的监督学习模型。
它通过找到一个最优超平面来划分不同类别的样本，并在样本空间中找到最大间隔。
在计算机与信息技术领域中，支持向量机被广泛应用于模式识别、文本分类和数据挖掘等任务。
通过支持向量机，我们可以对数据进行有效的分类和预测。
综上所述，计算机与信息技术中的智能辅助决策方法包括模糊决策方法、遗传算法、人工神经网络、决策树和支持向量机等。
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以混合式遗传算法核心的网络差异数据挖掘技术
作者：罗潇
来源：《中国新通信》2017年第06期
【摘要】网络差异数据挖掘技术在对数据进行处理方面发挥着非常重要的作用，然而传统算法的网络差异数据挖掘技术由于受到相似干扰的影响非常深，导致在计算中存在有非常多的局限，而且计算步骤特别多非常的繁琐，因此需要对传统计算法进行改进，也就杏花村能了以混合式遗传算法核心的网络差异数据挖掘技术，通过一些相关的实验可以证明，以混合式遗传算法核心的网络差异数据挖掘方法的计算效率以及计算精确度明显高于传统的计算方法。
【关键词】混合式遗传算法网络差异数据挖掘技术
现阶段各项计算机技术以及数据挖掘技术都在不断的发展和更新，生活中会应用到网络数据的领域在不断的扩大，然而网络数据非常庞大，因此如何快速的在众多的网络数据中获得网络差异数据并且对网络差异数据进行分析便成了当下网络差异数据领域研究的重点。
一、传统网络差异数据挖掘方法
现阶段，基于遗传算法的网络差异数据处理方法是最为常见的，发展空间最大并且事用范围最广的一种数据挖掘处理方法，然而这种传统的以遗传算法为基础的数据挖掘方法在处理数据量非常大的数据时会存在有一定的局限，因为不同的网络数据属性不同大，导致应该传统计算方法对差异数据进行挖掘时存在稳定性差，计算过成非常繁琐等缺点，因为传统的计算方法依靠的是建立一种模糊规则来进行数据挖掘，基于这种情况，一旦数据出现接近特征，就会出现新的模糊约束规则，导致计算方法非常的繁琐，效率不高，因此需要我们对该方法进行改进，以混合式遗传算法核心的网络差异数据挖掘方法在这种情况下变应运而生。
该处理方法有效的改善了传统计算方法的局限性，将模糊理论去除，转换为大变异操作方法从而进行网络差异数据的挖掘工作。
二、网络差异数据挖掘原理
网络差异数据挖掘的目的就是从随意的，不清晰的，存在有大干扰的，不完整的以及随机囤放的各类数据中有效并且快速的将其中隐藏有目标数据以及拥有较大价值的信息挖掘出来。
网络差异数据为网络用户提供他们要进行决策时需要了解的信息。
一般情况下，网路用户几乎没有意识到数据存储的价值，因此这就给网络差异数据挖掘技术提出了更高的要求，需要他们满足在多种情况下都可以进行网络知识功能，这样才可以更好的满足网络用户对信息的需求。
另外，网络差异数据挖掘系统还需要存在有多角度以及多层次的网络知识水平，并且不能禁止网络用户进行有价值的网络知识模式，从而方便网络用户在有价值的数据基础上进行相对边角
正确的决策。
因为传统的计算方法在遇到相思相属性的干扰时，是以模糊规则为基础进行的各种关联规则的建立，所以存在的约束条件非常对，而且计算方法非常的麻烦。
三、改进后的以混合式遗传算法核心的网络差异数据挖掘技术原理
对传统媒过方法进行改进，从而形成了以混合式遗传算法核心的网络差异数据挖掘方法，该方法是在传统计算方法的基础上改进的，将传统计算方法中的优点保留，对不足之处进行改变，从而形成了新的网络差异处理方法。
1、编码问题。
以混合式遗传算法核心的网络差异数据挖掘技术中一项非常明显的编码技术就是二进制的位串编码，然而在实际的编程中却存在有差异，反而使采用浮点数的方法来表示所表现出来的效果更为哦突出。
2、杂交算子。
因为以混合式遗传算法核心的网络差异数据挖掘技术是对传统计算方法的额改进，因此其中的编码方式会存在有非常明显的变化，这就需要杂交算子进行非线性组合之间的设计。
其中具体的方式如下，在以混合式遗传算法核心的网络差异数据挖掘技术中，采用的是两个个体Sa和sb之间的杂交方式，则会形成一个全新的个体。
在形成新个体的过程中ч的取值范围应该在0到1之间，当然如歌实际情况有所差异，根据实际的情况对ч的取值范围进行合理的缩小，如果ч是作为一个常数出现的，那么杂交算计就是统一的杂交方式。
如果ч的取值是以代数变化作为基础的，则进行的是不统一杂交方式，在进行网络差异数据挖掘时，随着迭代次数的不断增多新个体的性能也会得到不断的提升，所表现出来的差异就会不断的缩小。
3、得出结论。
以混合式遗传算法核心的网络差异数据挖掘技术同传统的遗传算法进行比较，可以发现该方法比传统算法取得的效果要好很多。
同时，该方法比较适用于对模糊信息以及海量数据进行处理，具有非常良好的性能以及自适应性，是对传统遗传算法的一种改进和性能补充。
结语：综上所述，现阶段伴随着计算机网络技术以及数据处理技术的不断发展，用到网络差异数据挖掘技术的范围在不断的增大，然而传统的计算方法具有稳定性差，局限性大以及计算方法繁琐等众多问题，本文通过分析，证明了以混合式遗传算法核心的网络差异数据挖掘方法是对传统方法的改进，具有很强的优越性。
参考文献
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[2]张砚雪.遗传算法在关联规则数据挖掘的应用[J].电脑知识与技术，2015，11（15）：181-182，189.
[3]张冬冬.基于遗传算法的决策树优化算法研究[D].兰州交通大学，2014.。