论文研究 - 基于多维形态特征表示的时间序列相似性度量。时间序列的特征表示和相似性度量是数据挖掘的核心基础，其质量直接影响后期挖掘的成效。提出一种通过正交多项式回归模型对时间序列进行多维形态特征表示的方法。该方法分析了特征维数对时间序列拟合效果的影响，并通过选取关键特征来捕捉序列的主要趋势，形成一种鲁棒的形态特征相似性度量方法，从而提升相似性度量的质量。实验结果显示，该方法不仅满足下界要求，且具有良好的下界紧凑性和数据剪枝效果，在时间序列聚类和分类等数据挖掘任务中表现出色。

在“Assignment-5---Data-Mining---Pertemuan-6”作业中，学生将深入探讨数据挖掘的核心概念，重点包括数据预处理、模式发现和结果解释三个关键阶段。 数据预处理 在预处理阶段，数据需要经过清洗、整合和转换。具体任务可能包括去除重复值、处理缺失数据、标准化数值、编码以及解决数据不一致性。例如，“Pertemuan-6”可能涉及如何处理异常值和空值，以确保后续分析的准确性。 模式发现 数据挖掘的核心是模式发现。常用的几种方法包括：1. 分类：建立预测模型，如决策树、随机森林、支持向量机，用于将数据分类。2. 聚类：无监督学习方法，将数据按相似性分组，如K-means、层次聚类。3. 关联规则学习：寻找频繁共现关系的算法（如Apriori），用于市场篮分析。4. 序列挖掘：分析事件顺序，如时间序列分析。5. 回归分析：预测连续变量，方法有线性回归、逻辑回归等。 在Assignment-5中，学生将根据特定问题，选择一种或多种方法来构建数据挖掘模型，并学习如何评估模型的性能，包括准确率、召回率和F1分数等。 结果解释与应用 在数据挖掘的结果解释环节，学生需将找到的模式转化为业务洞见，并通过柱状图、散点图、热力图等可视化工具来展示结果。此外，第六次会议可能还会涉及深度学习和神经网络在图像和文本分类中的应用、大数据环境下的分布式数据挖掘等新趋势，甚至探讨数据隐私保护和合规性问题。 本次作业的关键在于掌握从数据预处理到模式发现，再到结果解释的完整数据挖掘流程。

针对传统缺省规则知识挖掘算法的繁琐问题，提出了基于泛化分配表（GDT）和约简概念格（CL）的GDTCL缺省规则挖掘模型。该模型结合了GDT与CL的优势：通过GDT提取条件属性的子集，解决了粗集理论计算的NP问题，并以扩展概念格的形式展示了GDT泛化层次下的蕴含关系，限定了规则的强度和支持度。最终通过约简概念格算法实现缺省规则的高效挖掘。实验表明，本模型能够从不完整矿山信息系统中提取无重复、易存储且匹配性高的缺省规则，适合在矿山领域知识发现中的应用。

在当今数据挖掘领域，面临着海量专利数据增长带来的挑战。传统的数据挖掘方法在处理效率和准确率方面逐渐无法满足需求。为了解决这一问题，提出了一种基于尺度自适应核相关滤波的专利数据挖掘方法。该方法在传统核相关滤波跟踪的基础上，增加了尺度自适应机制，能够对数据进行自适应调整。通过计算最优的目标尺度索引，大幅提升了关键词检索的准确性，有效定位并提取目标关键信息。 尺度自适应核相关滤波方法适用于大规模数据分析，尤其在专利数据的复杂性和规模变化方面展现出强大的适应能力。实验结果显示，该方法在准确率、召回率和虚警率方面较现有方法具有显著优势，同时挖掘速度也显著提高。这种快速响应的能力在实际的专利审查和企业专利数据分析中具有重要应用价值。 在应对分类器过拟合的问题上，尺度自适应核相关滤波方法通过动态调整尺度参数来提升模型的泛化能力，降低过拟合风险。相较于传统的简单统计方法和基于区域空间分布特征的方法，本方法在关键词抽取和数据采集效率上实现了显著进步，为大规模专利数据的快速分析提供了新的思路。

邵俊明 ：男，电子科技大学教授。受国家留学基金委LMU-CSC（慕尼黑大学-留学基金委）项目资助，于2008年赴德国慕尼黑大学计算机科学系数据挖掘小组攻读博士学位。在攻读博士期间，主要从事数据挖掘的理论研究及其在脑科学等交叉学科中的应用研究。其相关论文发表在数据挖掘的三大顶级会议（ACM SIGKDD，IEEE ICDM，SIAM SDM）及权威期刊IEEE TKDE上。在数据挖掘理论研究的同时，并致力于将其应用于大脑神经影像及水文水资源等交叉学科领域，取得了一批原创性研究成果。

[目的/意义] 加强网络舆情管理，对群体性突发事件进行有效预判是社会创新治理的重要任务。在大数据背景下，如何提高舆情特征数据挖掘效率和舆情趋势预测精度，探索舆情智能预警机制，是当前亟待解决的问题。 [方法/过程] 构建了大数据背景下的网络舆情采集和基本特征挖掘体系，探索舆情大数据分布式处理和文本计算边缘化，注重舆情敏感性特征挖掘，提高舆情特征查询效率。基于复杂网络对舆情团落进行分析，利用深度学习提高舆情智能计算能力，对网络舆情事件进行演化推理，提升网络舆情态势智能分析水平。[结果/结论] 将机器系统的舆情定量计算能力和舆情决策者的定性分析能力结合起来，建立人机协同的舆情智能预警机制，提高舆情预警的可视化，为突发事件提供预控方案。 【大数据背景下的网络舆情智能预警机制】 随着互联网的快速发展，网络舆情成为衡量社会情绪和公众态度的重要指标。在大数据时代，海量的网络信息为舆情分析提供了丰富的数据源，但同时也带来了挑战，如何高效地处理这些数据并准确预测舆情走向成为关键。文章提出了构建网络舆情采集和特征挖掘体系的方法。这一体系通过大数据技术提高舆情数据的采集效率，利用分布式处理技术处理大数据量，以适应快速变化的网络环境。同时，文本计算的边缘化处理使得在分布式系统中能更快地提取舆情敏感特征，从而提升查询速度。通过复杂网络理论对舆情团落进行分析，可以揭示舆情事件之间的关联性和演化规律。利用深度学习技术，能够进一步提升对舆情的智能计算能力，通过对网络舆情事件的演化推理，增强对舆情态势的智能分析水平，预测其可能的发展趋势。再者，建立人机协同的舆情智能预警机制是文章的核心成果。这一机制结合了机器的定量计算能力与人类决策者的定性分析，形成了一种互补模式。通过提高舆情预警的可视化程度，可以为预防和应对突发事件提供及时的预控方案，实现更有效的社会管理。论文强调了录用定稿网络首发的严谨性和正式性，确保了研究成果的创新性、科学性和先进性，并遵循了相关的学术规范和技术标准。通过在网络版期刊上发表，这些研究成果得以快速传播，为学术交流和社会实践提供了宝贵的参考。的研究对于理解大数据环境下网络舆情的动态演变、预警机制的构建以及社会创新治理具有重要意义。它不仅推动了舆情分析的技术进步，还为实际的舆情管理工作提供了理论指导和实用工具，对于提升社会公共事务的预见性和应对能力具有深远影响。

《数据挖掘》是浙江大学计算机专业的核心本科课程，由著名学者蔡登教授主讲。课程涵盖数据挖掘的基本概念、方法和应用，着重于理论与实践的结合。课件内容循序渐进，从基础的数据预处理到高级的机器学习模型，提供丰富的实例和详尽的解释，使学生能够掌握数据挖掘的实战技能。 主要内容： 数据挖掘概述：了解数据挖掘的定义与应用场景。 数据预处理技术：数据清洗、归一化、降维等方法。 分类与回归分析：常用算法如决策树、支持向量机等的详细讲解。 聚类与关联分析：聚类技术与关联规则的应用实例。 文本与序列数据挖掘：特定数据类型的挖掘方法。 本课程将理论和实践相结合，使学生能够从多个角度深入理解数据挖掘技术，并掌握实际操作技能。

在本实践项目“Python动物农场爬取数据小练习题”中，我们将重点学习和运用Python中的几个关键模块：requests、os以及re。这些模块在Python编程，尤其是网络爬虫开发中，发挥着至关重要的作用。 1. 使用requests模块获取网页内容 requests模块是Python中最常用的HTTP库，它允许我们轻松地发送HTTP/1.1请求。在这个项目中，我们将用它来获取网页的HTML源代码。例如，可以使用requests.get()方法请求一个网页，并通过.text属性获取响应的文本内容： import requests url = 'http://example.com' # 替换为实际URL response = requests.get(url) html_content = response.text 2. os模块的文件管理操作 os模块提供了与操作系统交互的众多功能，如创建、删除、移动文件或目录。我们可以用os.makedirs()来创建多级目录，用open()和write()方法来写入文件内容。例如： import os # 创建目录 directory = 'animal_farm' if not os.path.exists(directory): os.makedirs(directory) # 写入txt文件 filename = os.path.join(directory, 'animal_data.txt') with open(filename, 'w') as f: f.write('这里是你要写入的数据') 3. re模块的正则表达式匹配 re模块是Python的正则表达式库，用于处理字符串的模式匹配。在爬虫中，我们会用它来提取HTML中的特定数据。例如，可以使用re.findall()找到所有匹配的字符串，或用re.sub()替换匹配的内容： import re data = '这里是HTML内容' pattern = r'(.*?)' # 匹配标签内的内容 matched_title = re.findall(pattern, data) print(matched_title) 这些模块的配合使用，可以帮助我们更有效地完成网络爬虫的工作。

《知识发现和数据挖掘》是中国大陆知名学者史忠植的经典著作。本书详细讲解了知识发现和数据挖掘的核心理论与应用，深受数据科学领域研究者和实践者的欢迎。通过系统的方法论和丰富的案例，本书不仅探讨了数据处理的复杂技术，也深入分析了数据挖掘在商业决策、人工智能和大数据分析中的实际应用。

大数据的迅猛发展为算法技术和数据挖掘提供了巨大的可能性。其支持者认为，这些技术可以在决策过程中消除人为偏见。然而，算法的表现高度依赖于其所使用的数据质量。数据通常并不完善，可能使算法继承以往决策者的偏见，或在某些情况下反映社会中现存的广泛偏见。此外，数据挖掘有时也会揭示意想不到的规律，但这些规律往往暗含着排他性或不平等的既有模式。 无视这些潜在问题而过度依赖数据挖掘，可能会进一步压制弱势群体在社会中的参与机会。更复杂的是，算法导致的歧视通常是无意的，很难追溯到特定程序员的有意选择。这种情况下，确定问题根源并在法院解释变得尤为困难。将从美国反歧视法的视角，特别是通过标题VII禁止就业歧视的角度，来审视这些担忧。 在没有明显歧视意图的情况下，数据挖掘的受害者通常只能依赖完全不同影响理论。然而，判例法和平等就业机会委员会的统一指南表明，若某实践能够预测未来的就业结果，就可将其视为一种商业必要性，而数据挖掘正是用于发现这种统计相关性。第七标题允许这种相关性，即使它们反映历史性偏见或歧视痕迹。 从技术、法律和政治角度来看，根除这种无意歧视并修补相应的法律缺陷面临诸多挑战。计算能力的限制、历史数据的固有偏见，以及数据挖掘完成后调整结果的纠正措施，均为复杂的法律和政治难题。要解决大数据带来的不同影响，亟需重新定义“歧视”与“公平”的概念并为其赋予新的理解。 大数据及其相关算法的公平性问题不仅关乎技术，还涉及深层的社会问题，需多方合力推动偏见的消除，以实现真正公平的数据应用。