基于MapReduce的增量数据挖掘技术研究

摘要：基于木马病毒行为特性，提出基于数据挖掘的相似度技术的主动木马病毒检测及预防算法。该算法从规则化、行为过滤及自学习三个方面确保了算法的完备性和有效性。首先，依据木马病毒特征码及行为特性，进行特征的规则化，建立起初的木马病毒规则库。其次，通过建立进程行为特征捕捉及分析过程，采用聚类分析方法完成行为特征的规则化。最后，利用规则库及相似度主动对比法，分析对比可疑进程，确定其性质。分析和实验结果显示，该算法具备自主学习和主动防御特性，有效平衡了静态测试技术和动态测试技术的优缺点。

为满足智能电网调度系统对高精度调度技术的需求，探讨了数据挖掘技术在智能电网调度平台中的应用，并构建了相应的调度挖掘模型。针对电力负荷预测，提出了基于粒子群优化和支持向量机的新方法，并详细描述了关键模块的实施过程。最后，通过实际负荷曲线对比分析，证明了该方法相对于传统ID3预测算法更为准确可靠。这些成果为推动先进智能电网调度系统的发展提供了重要支持。

空间数据挖掘技术作为从海量、高维空间数据中提取隐含知识的关键技术，近年来受到越来越多的关注。对空间数据挖掘技术的研究现状和未来发展趋势进行系统性概述。 文章首先分析了空间数据挖掘技术产生的背景，并对当前的研究现状进行了梳理。随后，对空间数据挖掘的体系结构和典型系统原型进行了概括性介绍，并总结了近年来该领域的主要研究方法和面临的挑战。最后，对空间数据挖掘技术的未来发展方向进行了展望。

离群数据挖掘在数据挖掘中具有重要意义。利用蚁群算法的强大鲁棒性，改进了现有的聚类方法。基于此，结合聚类分析和蚁群算法的特定参数，提出了一种全新的基于聚类的离群指数定义。成功地实现了离群数据挖掘的流程，并进行了编程实现。采用这一方法对流程企业的大量历史数据进行分析，有效优化了设备运行并实现了故障预警。

分析数据仓库构建方法，探讨数据挖掘技术应用。通过分析服务器构建数据仓库，实施联机分析。以决策树算法建立顾客信用度分类模型为例。

探讨了基于深度学习的室内定位技术，重点解决了室内定位中信道状态信息（CSI）特征提取困难和CSI指纹特征不足的问题。提出了适用于无设备被动定位的二阶段指纹定位法和基于CSI相幅的改进被动定位方法，显著提升了定位的准确性和稳定性。文章深入探讨了技术的研究意义和应用前景，指出室内定位技术在智能家居、智能商业和智能交通等领域的重要性。

结合我国超市决策需求，采用三层架构和模块化设计，开发了超市决策原型系统，并应用数据挖掘技术进行实例分析，得出了相关应用结果。

深入探讨 PostgreSQL 集群技术的核心概念、架构设计和应用场景。 1. PostgreSQL 集群架构 主从复制：介绍 PostgreSQL 主从复制的原理、配置和管理方法，包括流复制和逻辑复制。 共享存储：探讨基于共享存储的 PostgreSQL 集群方案，例如 STONITH 和 Pgpool-II。 分布式架构：分析 PostgreSQL 分布式集群架构，例如 PostgreSQL-XL 和 Citus。 2. PostgreSQL 集群关键技术 数据一致性：阐述 PostgreSQL 集群如何保证数据一致性，包括同步复制、异步复制和 quorum 机制。 负载均衡：介绍 PostgreSQL 集群的负载均衡策略，例如读写分离、连接池和代理服务器。 高可用性：分析 PostgreSQL 集群的高可用性解决方案，包括故障转移、自动恢复和数据备份。 3. PostgreSQL 集群应用实践 案例分析：分享实际应用中 PostgreSQL 集群的部署经验和性能优化技巧。 工具推荐：介绍常用的 PostgreSQL 集群监控、管理和运维工具。 未来展望：探讨 PostgreSQL 集群技术的未来发展趋势和挑战。

数据挖掘是一个跨学科融合的新兴学科。介绍了数据挖掘的基础知识和相关概念，并详细讨论了传统统计学方法、神经网络、决策树、进化式程序设计、基于事例推理方法、遗传算法、非线性回归方法等数据挖掘的基本方法。同时总结了数据挖掘在各领域的应用，探讨了数据质量、信息可视化、大数据管理、信息分析人员技能等挑战，并展望了未来的研究方向。