基于顶点粒k步搜索和粗糙集的强连通分量挖掘算法

程富豪;徐泰华;陈建军;宋晶晶;杨习贝

【期刊名称】《计算机科学》

【年(卷),期】2022(49)8

【摘要】强连通分量挖掘是图论中的经典问题之一,如何设计更高效率的串行强连通分量挖掘算法具有现实需求。GRSCC算法利用k步上近似和k步R相关集这两个粗糙集算子所构成的SUB-RSCC函数,可实现简单有向图中的强连通分量挖掘,而SUB-RSCC函数的调用次数决定了挖掘效率。根据挖掘强连通分量时顶点间存在的相关性,GRSCC算法引入了粒化策略,减少了SUB-RSCC函数的调用次数,提高了挖掘效率。在GRSCC算法的基础上,分析发现了顶点间的另外两种强连通分量相关性,由此设计了一种新的顶点粒化策略,进而提出了一种顶点粒k步搜索方法,可更大程度地减少SUB-RSCC函数的调用次数。最后,提出了一种基于顶点粒k步搜索和粗糙集的强连通分量挖掘算法KGRSCC。实验结果表明,相比RSCC算法、GRSCC算法和Tarjan算法,KGRSCC算法具有更好的性能。

【总页数】11页(P97-107)

【作者】程富豪;徐泰华;陈建军;宋晶晶;杨习贝

【作者单位】江苏科技大学计算机学院;数据科学与智能应用福建省高校重点实验室

【正文语种】中文

【中图分类】TP181

【相关文献】

1.基于粒计算与粗糙集的人工鱼群聚类算法

2.基于粒计算的粗糙集知识发现算法

3.基于粒计算的粗糙集聚类算法

4.基于时间序列相似搜索和粗糙集的数据挖掘研究

5.基于粗糙集和改进二进制布谷鸟搜索算法的高维数据特征选择

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基于顶点粒k步搜索和粗糙集的强连通分量挖掘算法

基于顶点粒k步搜索和粗糙集的强连通分量挖掘算法程富豪;徐泰华;陈建军;宋晶晶;杨习贝【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2022(49)8 【摘要】强连通分量挖掘是图论中的经典问题之一,如何设计更高效率的串行强连通分量挖掘算法具有现实需求。GRSCC算法利用k步上近似和k步R相关集这两个粗糙集算子所构成的SUB-RSCC函数,可实现简单有向图中的强连通分量挖掘,而SUB-RSCC函数的调用次数决定了挖掘效率。根据挖掘强连通分量时顶点间存在的相关性,GRSCC算法引入了粒化策略,减少了SUB-RSCC函数的调用次数,提高了挖掘效率。在GRSCC算法的基础上,分析发现了顶点间的另外两种强连通分量相关性,由此设计了一种新的顶点粒化策略,进而提出了一种顶点粒k步搜索方法,可更大程度地减少SUB-RSCC函数的调用次数。最后,提出了一种基于顶点粒k步搜索和粗糙集的强连通分量挖掘算法KGRSCC。实验结果表明,相比RSCC算法、GRSCC算法和Tarjan算法,KGRSCC算法具有更好的性能。【总页数】11页(P97-107) 【作者】程富豪;徐泰华;陈建军;宋晶晶;杨习贝【作者单位】江苏科技大学计算机学院;数据科学与智能应用福建省高校重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP181

【相关文献】 1.基于粒计算与粗糙集的人工鱼群聚类算法 2.基于粒计算的粗糙集知识发现算法 3.基于粒计算的粗糙集聚类算法 4.基于时间序列相似搜索和粗糙集的数据挖掘研究 5.基于粗糙集和改进二进制布谷鸟搜索算法的高维数据特征选择因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买

文本挖掘算法总结

文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类? ?2、ID3 决策树分类? 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘? 4、基于k-means聚类? 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering? ?6、SOM神经元网络聚类? 7、基于Meaning的文本相似度计算? 8、文本模糊聚类计算? 9、文本k-means聚类? 10、文本分类? 11、关联模式发现? 12、序列模式发现? 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如 P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有：贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di一定发生。解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。该算法以信息论为基础，以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。ID3算法以决策树D-Tree构建分类知识模型，D-Tree中最上面的节点为根节点Root，每个分支是一个新的决策节点，或者是树的叶子。每个决策节点代表一个问题或决策，每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。

孤立点挖掘算法及应用综述

孤立点挖掘算法与应用综述摘要：孤立点挖掘是数据挖掘领域中的一项重要的研究内容。本文首先对目前比较常见的孤立点挖掘的算法进行综述，并且给出各种算法的优缺点及其算法复杂度分析。这些常见算法既包括经典的基于统计的、基于距离的、基于偏离的和基于密度的方法，也包括近年来新兴的一些挖掘算法，如基于关联的、基于粗糙集的和基于人工智能等的方法。最后，结合相关算法给出孤立点挖掘在现实生活中的典型应用。关键词：孤立点挖掘；算法；应用；综述 1引言孤立点挖掘（Outlier mining）是数据库挖掘领域中的一项重要的挖掘技术，其目标是发现数据集中行为异常的少量的数据对象，这些数据对象也被称为孤立点或离群点（Outlier）。Hawkins最早给出孤立点的本质性定义：孤立点是数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非偏差，而是产生于完全不同的机制[2]。孤立点通常在数据预处理过程中被认为是噪声或异常而清理。许多挖掘算法（比如聚类方法）也都试图降低孤立点的影响，甚至完全排除它们。然而由于孤立点既有可能是噪声信息也有可能是有用信息，随意删除孤立数据可能导致有用信息的丢失，所以通过孤立点检测发现和利用在孤立点中的有用信息具有非常重要的意义。事实上，在某些应用领域中研究孤立点的异常行为更能发现隐藏在数据集中有价值的知识。例如飞机性能统计数据中的一个孤立点可能以为着飞机发动机的一个设计缺陷，地理图像上的一个孤立点可能标志着一个危险对象（如埋藏生化武器），网络系统中的一个孤立点还可能是对某个恶意入侵的精确定位。孤立点挖掘还可应用于信用卡欺诈、金融审计、网络监控、电子商务、故障检测、恶劣天气预报、医药研究、客户异常行为检测和职业运动员成绩分析等[7]。孤立点挖掘可以被形式化的描述[1]：给出n个数据点或对象的集合，及预期的孤立点的数目k，发现与剩余的数据相比是显著差异的、异常的或不一致的前k个对象。因此，孤立点挖掘问题可以看作是在给定的数据集合中定义孤立点，并找到一个有效的方法来挖掘出这样的孤立点。目前，人们已经提出了大量关于孤立点挖掘的算法。这些算法大致上可以分为以下几类：基于统计学或模型的方法、基于距离或邻近度的方法、基于偏差的方法、基于密度分方法和基于聚类的方法，这些方法一般称为经典的孤立点挖掘方法；近年来，有不少学者从关联规则、模糊集和人工智能等其他方面出发提出了一些新的孤立点挖掘算法，比较典型的有基于关联的方法、基于模糊集的方法、基于人工神经网络的方法、基于遗传算法或克隆选择的方法等。本文主要根据算法的实现原理和适用对象的不同对上述常用孤立点挖掘算法进行分类综述，并给出各种算法的优缺点的比较和算法复杂度分析，最后结合相关算法给出孤立点挖掘的一些应用实例。 2经典的孤立点挖掘算法及分析 2.1基于统计的孤立点挖掘

数据挖掘中分类方法综述.

68 *本文系国家自然科学基金资助项目“用于数据挖掘的神经网络模型及其融合技术研究”(项目编号:60275020课题研究成果之一。收稿日期:2006-03-25修回日期:2006-07-23本文起止页码:68-71,108 钱晓东天津大学电气与自动化工程学院天津300072 〔摘要〕对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类,主要包括相似函数、关联规则分类算法、K 近邻分类算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法和基于模糊逻辑、遗传算法、粗糙集和神经网络的分类算法。通过论述以上算法优缺点和应用范围,研究者对已有算法的改进有所了解,以便在应用中选择相应的分类算法。〔关键词〕数据挖掘分类软计算〔分类号〕TP183 A Review on Classification Algorithms in Data Mining Qian Xiaodong School of Electrical Engineering and A utomation, Tianjin University, Tianjin 300072 〔Abstract〕As one of the kernel techniques in the data mining, it is necessary to summarize the research status of classification algorithm.Classification algorithms can be divided into classical algorithms and algorithms based on soft computing, primarily including similar function,classification algorithms based on association rule, K-nearest Neighbor, decision tree, Bayes network and classification algorithms based on fuzzy logic, genetic algorithm, neural network and rough sets. By presenting the advantages and disadvantages and the application range of the algorithms mentioned above, it will be

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，

基于粒子群和粗糙集的聚类算法

基于粒子群和粗糙集的聚类算法摘要: 本文提出了一种基于粒子群和粗糙集的聚类算法。该算法结合了粒子群算法和粗糙集理论的优点，能够有效地聚类复杂的数据集。该算法主要包括两个步骤：首先，通过粗糙集理论对数据进行预处理，消除数据中的噪声和不确定性;然后，采用粒子群算法对数据进行聚类，以提高聚类的准确性和效率。在实验中，我们使用了三种数据集，分别是飞机数据集、汽车数据集和手写数字数据集。实验结果表明，该算法能够有效地聚类复杂的数据集，并且聚类结果比传统的聚类算法更加准确和高效。关键词：粒子群算法、粗糙集理论、聚类算法、飞机数据集、汽车数据集、手写数字数据集引言: 聚类算法是数据挖掘领域中非常重要的一个分支。它的主要目的是将相似的数据点分组在一起，形成不同的簇。聚类算法广泛应用于数据挖掘、机器学习和人工智能等领域。其中，粒子群聚类算法是一种新兴的聚类算法，它结合了遗传算法和粒子群算法的优点，能够快速聚类复杂的数据集。粗糙集理论是一种分析模糊和不确定知识的数学工具，它可以有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息。将粒子群聚类算法和粗糙集理论结合起来，可以更好地处理数据中的噪声和不确定性，从而提高聚类的准确性和效率。算法原理: 该基于粒子群和粗糙集的聚类算法主要包括两个步骤: 1. 粗糙集预处理:

首先，通过对数据进行粗糙集预处理，消除数据中的噪声和不确定性。具体来说，我们可以使用粗糙集理论中的过滤式排序方法对数据进行排序，以去除不符合粗糙集理论的点。然后，我们可以使用粗糙集理论中的合成集方法对数据进行聚类，以消除数据中的重复信息和噪声信息。 2. 粒子群聚类: 接着，我们可以使用粒子群聚类算法对数据进行聚类。粒子群聚类算法是一种基于群体智能的聚类算法，它结合了遗传算法和粒子群算法的优点。它的主要思想是，将数据点看作粒子，并根据粒子之间的相互作用和距离关系，不断地更新粒子的坐标和速度。最终，它可以得到一组最优的聚类结果。算法实现: 该基于粒子群和粗糙集的聚类算法的实现过程可以分为以下几个步骤: 1. 数据预处理: 首先，我们需要对数据进行预处理。我们可以使用粗糙集理论中的过滤式排序方法对数据进行排序，以去除不符合粗糙集理论的点。然后，我们可以使用粗糙集理论中的合成集方法对数据进行聚类，以消除数据中的重复信息和噪声信息。 2. 粒子群聚类: 接着，我们可以使用粒子群聚类算法对数据进行聚类。具体来说，我们可以将数据点看作粒子，并根据粒子之间的相互作用和距离关系，不断地更新粒子的坐标和速度。最终，我们可以得到一组最优的聚类结果。 3. 结果评估: 最后，我们需要对聚类结果进行评估。我们可以使用一些常用的评估指标，如轮廓系数、内部距离和外部距离等。

数据挖掘中的聚类算法优化方法

数据挖掘中的聚类算法优化方法数据挖掘是一种将大量数据中隐藏的模式、关联和趋势挖掘出来的过程。而聚类是数据挖掘中的一种重要方法，它将相似的数据点归类到一起，为数据分析提供重要信息。然而，在大规模数据集上应用聚类算法时，常常面临着效率和准确性的问题。为了解决这些问题，研究者们提出了多种聚类算法优化方法，以提高算法的效率和准确性。本文将介绍几种常用的聚类算法优化方法。一、降维技术在大规模数据集上进行聚类时，数据的维度非常高，导致计算量巨大，算法效率低下。因此，降维技术被引入到聚类算法中，以减少数据集的维度，并保持数据的主要特征。常用的降维技术有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部线性嵌入（LLE）等。这些技术可以将高维数据转换为低维空间，从而减少计算开销，提高聚类算法的效率。二、聚类算法参数优化聚类算法通常包含一些参数，这些参数对算法的性能有着重要影响。为了获得最佳的聚类结果，研究者们提出了一些聚类算法参数优化方法。例如，基于遗传算法的参数优化方法可以通过搜索算法参数的最佳组合，以提高聚类算法的准确性。此外，还可以使用基于粒子群优化、模拟退火等方法来进行参数优化，从而得到更好的聚类结果。三、并行计算

在大规模数据集上进行聚类时，传统的串行计算方法效率低下。为了提高算法的效率，并行计算被应用到聚类算法中。并行计算可以通过利用多个计算资源同时进行计算，加快聚类算法的运行速度。常用的并行计算方法有集群计算、分布式计算和图像处理器（GPU）计算等。这些方法可以充分利用计算资源，提高聚类算法的效率和扩展性。四、密度聚类优化传统的聚类算法如K-means和层次聚类对数据点的分布有一些假设，不适用于多样化的数据集。为了解决这个问题，研究者们提出了一些密度聚类算法，如DBSCAN和OPTICS。这些算法基于密度的概念，能够自适应地发现聚类簇，并且对噪声数据具有较好的鲁棒性。通过使用密度聚类算法，可以得到更精确的聚类结果。综上所述，数据挖掘中的聚类算法优化方法包括降维技术、聚类算法参数优化、并行计算和密度聚类优化等。这些方法可以提高聚类算法的效率和准确性，使得数据挖掘任务更加高效和精确。对于聚类算法的应用者来说，选择适合的聚类算法优化方法是提高聚类结果质量的重要步骤。数据挖掘领域的研究还在不断发展，聚类算法优化方法也在不断更新和完善。随着技术的进步和理论的深入探索，我们有理由相信，在不久的将来，聚类算法将在更多领域发挥着重要作用，为我们带来更多的实际应用和经济利益。

粗糙集算法

DUFE 管理科学与工程研究方法概论学号：2013100654 专业：电子商务姓名：徐麟

粗糙集理论一、粗糙集的来源与发展智能信息处理是当前信息科学理论和应用研究中的一个热点领域。由于计算机科学与技术的发展，特别是计算机网络的发展，每日每时为人们提供了大量的信息。信息量的不断增长，对信息分析工具的要求也越来越高，人们希望自动地从数据中获取其潜在的知识。特别是近20年间，知识发现(规则提取、数据挖掘、机器学习)受到人工智能学界的广泛重视，知识发现的各种不同方法应运而生。粗糙集(RoughSet，也称Rough集、粗集)理论是Pawlak教授于1982年提出的一种能够定量分析处理不精确、不一致、不完整信息与知识的数学工具。粗糙集理论最初的原型来源于比较简单的信息模型，它的基本思想是通过关系数据库分类归纳形成概念和规则，通过等价关系的分类以及分类对于目标的近似实现知识发现。由于粗糙集理论思想新颖、方法独特，粗糙集理论已成为一种重要的智能信息处理技术，该理论已经在机器学习与知识发现、数据挖掘、决策支持与分析等方面得到广泛应用。粗糙集理论与应用的核心基础是从近似空间导出的一对近似算子，即上近似算子和下近似算子(又称上、下近似集)。经典Pawlak模型中的不分明关系是一种等价关系，要求很高，限制了粗糙集模型的应用。二、粗糙集的理论基础 1、概念、可定义集从经典的角度来看，每个概念都包含其内涵和外延。为了给出概念内涵和外延的具体描述，我们考虑一个简单的知识表达系统，即信息表。信息表就是一组可定义集的形式化定义如下：在信息表M中，如果称子集XAU是可被属性子集AAAt定义的，当且仅当在语言L(A)中存在一个公式<使得X=m(<)。否则，X 称为不可定义的。 2、近似空间语言L(A)的所有可定义集正好构造成一个R代数R(U/E(A))，即Def(U，L(A))=R(U/E(A))。序对apr=(U，E(A))称为一个Pawlak近似空间，简称近似空间。所以，也可以将语言L(A)的所有可定义集记为Def(U，L(A))=Def(apr)。通过U/E(A)，可以构造一个R代数，即R(U/E(A))，它包含空集Á和等价关系E(A)

基于粒子群的粗糙集属性约简研究的开题报告

基于粒子群的粗糙集属性约简研究的开题报告一、选题背景及研究意义在大数据时代，数据的挖掘成为了信息化时代的核心问题之一。由于数据过于庞杂和复杂，为了降低数据的复杂性，提高数据的处理效率，数据降维技术得到了广泛应用。数据降维中的属性约简是其中的一项重要技术，该技术旨在保持数据的重要信息，将数据降维，提高数据处理效率。目前，粗糙集理论是一种有效的数据挖掘方法，而粒子群优化算法是一种较为成熟的优化算法，将两者结合起来研究粒子群的粗糙集属性约简，对于提高数据处理效率、降低数据复杂度具有积极意义。二、研究目标与研究内容本研究的目标是探讨基于粒子群的粗糙集属性约简方法的应用效果，具体内容包括： 1. 粒子群算法的基本原理及实现方法的研究 2. 粗糙集理论的基本原理及粗糙集属性约简的研究 3. 基于粒子群的粗糙集属性约简算法的设计与实现 4. 算法效果的实验分析与验证三、研究方法与技术路线本研究采用文献资料法和实验研究法相结合，通过文献调研和理论分析，深入探讨基于粒子群的粗糙集属性约简的实现过程，并结合实验数据进行实验验证。技术路线如下所示： 1. 阅读相关文献，理解粒子群算法及粗糙集理论 2. 建立精简数据集并对数据进行预处理 3. 设计并实现基于粒子群的粗糙集属性约简算法 4. 在常用数据集上进行实验验证，比较优化前后分类效果

5. 结果分析与总结四、论文结构与进度安排本论文将按照以下结构展开：第一章：绪论 1.1 研究背景及意义 1.2 国内外研究现状 1.3 研究方法与研究内容第二章：粒子群算法的原理 2.1 粒子群算法的基本原理 2.2 粒子群算法的流程第三章：粗糙集理论及属性约简 3.1 粗糙集理论的基本概念 3.2 属性约简的概念与步骤第四章：基于粒子群的粗糙集属性约简算法的设计4.1 基于粒子群的粗糙集属性约简算法的基础架构4.2 基于粒子群的粗糙集属性约简算法的实现第五章：实验设计与结果分析 5.1 实验设计 5.2 分析与比较实验结果第六章：总结与展望 6.1 总结 6.2 研究展望

文本数据挖掘及其应用

文本数据挖掘及其应用摘要：随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对文本挖掘进行了概述包括文本挖掘的研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点进行了探讨，然后通过两个例子简单地说明了文本挖掘的应用问题。关键词：文本挖掘研究现状相关技术应用 1 引言随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"n1的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。而文本分类技术是文本挖掘技术的一个重要分支，是有效处理和组织错综复杂的文本数据的关键技术，能够有效的帮助人们组织和分流信息。 2 文本挖掘概述 2.1文本挖掘介绍数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。 1）文本挖掘的定义文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题引起了人们的极大兴趣，同时它也是一个富于争议的研究方向。目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以进行精确的定义，类似于我们熟知的数据挖掘定义。我们对文本挖掘作如下定义。定义 2.1.1 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的可理解的最终可用的信息或知识的过程。直观地说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文本挖掘。 2 )文本挖掘的研究现状国外对于文本挖掘的研究开展较早，50年代末，H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，提出了词频统计思想于自动分类。1960年，Maron发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，众多学者在这一领域进行了卓有成效的研究工作。研究主要有围绕文本的挖掘模型、文本特征抽取与文本中间表示、文本挖掘算法（如关联规则抽取、语义关系挖掘、文本聚类与主题分析、趋势分析）、文本挖掘工具等，其中首次将KDD中的只是发现模型运用于KDT。我国学术界正式引入文本挖掘的概念并开展针对中文的文本挖掘是从最近几年才开始的。从公开发表的有代表性的研究成果来看，目前我国文本挖掘研究还处于消化吸收国外相关的理论和技术与小规模实验阶段，还存在如下不足和问题： (1) 没有形成完整的适合中文信息处理的文本挖掘理论与技术框架。目前的中文文本挖掘研究只是在某些方面和某些狭窄的应用领域展开。在技术手段方面主要是借用国外针对英文语料的挖掘技术，没有针对汉语本身的特点，没有充分利用当前的中文信息处理与分析技

参考答案of数据挖掘

参考答案of数据挖掘第一章下列属于数据挖掘任务的是：根据性别划分公司的顾客计算公司的总销售额利用历史记录预测公司的未来股价可以在不同维度合并数据，从而形成数据立方体的是：数据仓库目的是缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到和原始数据相同的分析结果的是：数据归约

下述四种方法哪一种不是常见的分类方法： K-Means（聚类）下列任务中，属于数据挖掘技术在商务智能方面应用的是：定向营销异常检测的应用包括：网络攻击将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是哪个步骤的任务：数据预处理 KDD是数据挖掘与知识发现的缩写。下列有关离群点的分析错误的是：

离群点即是噪声数据下列关于模式识别的相关说法中错误的是：手机的指纹解锁技术不属于模式识别的应用不属于数据挖掘的应用领域是医疗诊断。目前数据分析和数据挖掘面临的挑战性问题不包括分析与挖掘结果可视化。常见的机器研究方法有监督研究、无监督研究、半监督研究。数据挖掘是从大规模的数据中抽取或挖掘出感兴趣的知识或模式的过程或方法。频繁模式是指数据集中频繁出现的模式。

离群点是指全局或者局部范围内偏离一般水平的观测对象。联机分析处理是数据仓库的主要应用。分类是指通过建立模型预测离散标签，回归是通过建立连续值模型推断新的数据的某个数值型属性。数据库是面向事务，数据仓库是面向主题。数据挖掘主要侧重解决的四类问题：分类、聚类、关联、预测。数据分析是指采用适当的统计分析方法对收集到的数据进行分析、概括和总结。特征化是一个目标类数据的一般特性或特性的汇总。无监督研究是指在没有标记的数据集上进行研究。其中，聚类是一种将对象划分为多个组或聚簇的方法，使得同组内对象间相似度较高，不同组对象间差异较大。在事务数据库中，每个记录代表一个事务。数据仓库和数据库都是用于存储数据