数据挖掘技术贫困生评定的决策树方法应用

伴随着国家对困难学生的资助政策不断完善，各学校对困难学生的评定也采用了不同的办法，甚至同一学校不同学院也不同。为了找到一种行之有效的方法，首先对数据挖掘技术进行了分析；其次，描述了它在数据挖掘方面的应用；最后，采用决策树分类方法对贫困学生的信息进行了分类分析，得出了一些可供参考的信息。

数据挖掘 6 2024-10-26

特征工程基于集成学习的旅行目的地预测模型设计

在特征工程部分，我们将深入探索用于旅行目的地预测的多种模型集成方法的应用。具体步骤如下： 特征变量编码：处理和编码特征变量，以适应不同模型的需求，确保数据一致性。 特征相关性分析：分析不同特征之间的关系，识别对目标变量影响较大的特征。 训练集与测试集拆分：按照指定比例将数据拆分为训练集和测试集，为模型训练和测试提供数据支持。 PCA主成分分析：利用PCA进行维度降维，以减少噪音并提高计算效率。 自动化特征选择：采用自动化工具对特征进行筛选，选择最有助于提升模型预测性能的特征。 K-means聚类分析：运用K-means对数据进行聚类，揭示潜在的相似数据群体。 这些操

数据挖掘 6 2024-10-26

IJCAI-18 阿里妈妈广告转化率预测核心流程与特征分析

IJCAI-18阿里妈妈搜索广告转化预测总结 比赛概述- 比赛目标是通过人工智能技术构建模型，预测阿里平台用户的购买意向。给定广告点击相关信息（用户、广告商品、检索词、上下文内容、商店），预测广告的转化概率（pCVR），即： $$pCVR = P(\text{conversion} = 1 | \text{query, user, ad, context, shop})$$ 赛题挑战1. 日常转化率预测2. 特殊日期的转化率预测 评估指标- 使用转化率的预测准确度（0.13966），最终获得了第53名（共5204名）。 数据挖掘流程 数据探索与特征设计：从业务逻辑和特征覆盖率角度出发，采样构

数据挖掘 8 2024-10-26

BI SQL Server 2005 数据挖掘与商业智能全方位解决方案

微软 SSIS，SSAS 文档：从理论到实践的全面指导。 SQL Server 2005 提供强大的 数据挖掘 和 商业智能 工具，能够支持从数据预处理到高级分析的完整流程。在实际操作中，利用 SSIS（SQL Server Integration Services）进行数据整合，通过 SSAS（SQL Server Analysis Services）执行复杂的分析任务，帮助企业实现数据驱动的业务决策。 该解决方案系统性地覆盖了 数据挖掘 和 商业智能 两大模块，为企业提供了一站式的 BI 支持。

数据挖掘 4 2024-10-26

数据库系统实现原理与组件详解

数据库系统实现（本书是斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程第二门课的教科书。书中对数据库系统实现原理进行了深入阐述，并具体讨论了数据库管理系统的三个主要成分——存储管理器、查询处理器和事务管理器的实现技术。书中还对信息集成的最新技术，例如数据仓库、OLAP、数据挖掘、Mediator、数据立方体系统等进行了介绍。本书适合于作为高等院校计算机专业研究生的教材或本科生的教学参考书，也适合作为从事相关研究或开发工作的专业技术人员的高级参考资料。）

数据挖掘 8 2024-10-26

Scrapy入门Python爬虫框架的实战指南

1. Scrapy简介Scrapy 是一个专为 爬取网站数据 和 提取结构化数据 而设计的应用框架，广泛应用于 数据挖掘、信息处理 以及 存储历史数据 等领域。Scrapy 的设计初衷是抓取网页内容（网络抓取），但也可以用于获取 API 返回的数据（如 Amazon Associates Web Services），因此适合于通用的网络爬虫任务。 Scrapy 架构的核心为 Twisted 异步网络库，该库用于高效处理网络通信。Scrapy 主要包括以下组件： 引擎（Scrapy Engine）：管理系统的数据流，负责触发事务。 调度器（Scheduler）：接受引擎传递的请求，按优先级调度

数据挖掘 5 2024-10-26

深入解析数据挖掘概念与技术详解

第二章：数据挖掘概念与技术 数据挖掘是一门致力于从大量数据中提取有价值信息的技术。通过数据挖掘，我们可以发现隐藏的模式、预测未来趋势，并在不同领域中实现更高效的决策和战略实施。以下是第二章的核心内容： 数据预处理：数据预处理是数据挖掘流程的第一步，确保数据的质量。该过程包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。 数据挖掘方法： 分类：通过分析历史数据，建立分类模型。 聚类：将数据划分为相似的组。 关联分析：识别数据中的关联关系。 回归：构建预测模型，以估计变量间的关系。 评价与解释：通过评价和解释结果，确保数据挖掘模型的准确性和可靠性。 后续章节将深入介绍每个数据挖掘技术

数据挖掘 8 2024-10-26

基于极大关联属性集分解的高维数据隐私保护方法

在高维数据匿名发布中，传统的抽象化技术易造成信息缺损，导致发布数据在实际应用中的价值下降。而分解技术虽然确保了数据真实性，却因视图划分破坏了属性间的内在关联，进一步限制了数据的可用性。针对这一问题，该文提出了基于极大关联属性集的分解法（MAAD）。MAAD借助频繁模式挖掘技术，寻找具有强关联性的属性组，以此指导多视图分解的生成。通过优先考虑属性间的关联性，MAAD生成的多视图在隐私保护与数据挖掘性能之间实现了平衡。

数据挖掘 6 2024-10-26

Instructor’s Solution Manual英文学科内容概要和数据挖掘知识点总结

根据文件内容提供了数据挖掘概览和各章主要知识点： 数据挖掘概览 书名：《数据挖掘导论》（Introduction to Data Mining） 作者：Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar 版权信息：版权所有© 2006 Pearson Addison-Wesley。保留所有权利。 书籍简介：《数据挖掘导论》是一本全面介绍数据挖掘的教材，内容覆盖基本概念、技术及实际应用案例，适合初学者及有一定基础的学习者。 各章节知识点概述 第1章：引言 主要内容：阐述数据挖掘的概念、目标及应用。 活动分析： 性别划分：数据库查询。 客户

数据挖掘 6 2024-10-26

数据挖掘概念、模型、方法与算法的深入解析

数据挖掘是一种从海量数据中提取有价值知识的过程，它结合了计算机科学、统计学和机器学习等领域的技术。书籍《数据挖掘—概念、模型、方法和算法》深入浅出地介绍了数据挖掘领域的重要概念、核心模型、实用方法以及常用算法，为读者提供了一个全面的学习框架。 数据挖掘的概念 数据挖掘不仅是简单的数据查找或分析，而是通过复杂技术揭示隐藏在数据背后的模式、趋势和关系。这些发现可应用于预测、分类、聚类和关联规则学习，帮助企业和机构做出更明智的决策。 数据挖掘模型 本书涵盖了一系列常用的数据挖掘模型，包括决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、神经网络、朴素贝叶斯、K均值聚类和Apriori关联规则等。每种模型都有其

数据挖掘 6 2024-10-26