基于多维形态特征的时间序列相似性度量方法研究

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。

数据挖掘 10 2024-10-28

Assignment-5深入数据挖掘-第六次会议探索

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

数据挖掘 4 2024-10-28

基于GDT和CL优化的矿山缺省规则挖掘方法

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。

数据挖掘 8 2024-10-28

专利数据挖掘中的尺度自适应核相关滤波方法应用分析

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

数据挖掘 7 2024-10-28

邵俊明教授的跨学科数据挖掘与应用研究

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。

数据挖掘 8 2024-10-28

基于大数据的网络舆情智能预警机制分析

[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

数据挖掘 6 2024-10-28

浙江大学数据挖掘课程蔡登教授课件精析

《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

数据挖掘 3 2024-10-28

Python网络爬虫动物农场数据抓取实战练习

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' #

数据挖掘 4 2024-10-28

知识发现与数据挖掘指南史忠植的深度洞见

《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。

数据挖掘 5 2024-10-28

探讨大数据算法的多重影响公平与歧视之间的博弈

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，

数据挖掘 7 2024-10-28