基于云计算的浓缩布尔矩阵并行属性约简算法研究(2015年)

云计算环境下的知识约简算法，尤其是涉及边界域划分那块，其实挺绕的。但这篇叫《论文研究-云计算下保持边界域划分的知识约简算法研究》的文章，我觉得思路还挺清晰的，适合前期要啃清楚约简概念的你。 边界域的边界在哪里？嗯，这篇就结合了云计算的并行思路来讲，怎么在分布式架构下做知识约简，还能保留边界域结构不变。核心用的其实是布尔矩阵、条件属性、决策类这类比较基础的概念，啃过一次之后理解起来不难。 如果你以前玩过Hadoop、接触过并行属性约简那类优化，读起来更有感觉。我个人比较喜欢它那部分划分规则的，例子虽然不多，但逻辑还算紧凑。有意思的是它后面还提到和医疗大数据结合的应用场景——虽然不是重点讲的，但思

基于云计算环境的 web 数据挖掘算法，挺适合你这种对图算法有点研究、还想跑得快的场景。Web Graph 的数据结构用起来比较直观，尤其是在社交网络那种用户关系链复杂的时候，配合力导向算法，图形一出来，关系一目了然，调试也方便。 Web Graph 的数据结构设计得还不错，适合做用户关系，尤其是社交网站的用户数据。力导向算法表现图结构形象，关系链看得清，节点的权重变化也能一眼看出。响应也快，代码也不复杂。 用云计算环境跑图数据挖掘是个加速器，论文里直接用了分布式算法跑 Graph 直径计算，效率提升蛮的。是部署在集群上，分布式并行，资源利用率也高。 部署方案上也有参考价值，比如在 Hadoo

在数据挖掘领域，神经网络和C5.0算法被广泛应用于构建监测和预测模型。本研究利用基于Clementine环境的神经网络和C5.0规则模型，分析并预测电脑状态信息及相关故障状态。通过实测数据验证，神经网络模型预测准确率达99.64%，C5.0模型更高达99.68%，且两者预测结果一致性高达99.81%。研究结果显示，C5.0模型在预测精度上优于神经网络模型。

对现有医疗数据挖掘技术中的关联规则算法进行分析与研究。在经典的Apriori算法基础上，引入了兴趣度阈值来优化算法，以提高算法在医疗大数据环境下的性能。具体研究了如何通过云计算平台实现对大规模医疗数据的高效处理，并探讨了优化后的Apriori算法在医疗数据挖掘中的应用效果。

粗糙集的属性约简在数据挖掘中挺有用的，尤其是在一些不完全、冗余的数据时。它从数据中提取出最精简的属性集，同时又不会损失分类能力。你可以把它想象成给数据“瘦身”，让它变得更高效。在实际操作中，粗糙集理论通过简化数据的结构，能够提高数据挖掘的精度和速度。嗯，最关键的是，它不需要额外的先验信息，这就让算法更灵活。如果你正在做与数据相关的项目，粗糙集的属性约简可以大大简化你的工作，是在分类问题上，能你更好地去除不必要的特征。

信息系统的属性约简算法挺重要，尤其是对数据挖掘和机器学习有大。它能从复杂的数据中提取出最关键的部分，减少不必要的冗余，提升模型效率和准确性。你可以把它当作是粗糙集理论中的核心之一，重点就在于去除多余的属性，保留那些能决定决策结果的关键属性。嗯，算法的背后其实是等价关系、下近似和上近似等工具的结合。通过这些工具，能够更好地数据，提升决策支持的质量。举个例子，当你在天气与是否打网球的关系时，通过属性约简，可以快速确定哪些天气特征对决策影响最大。，这个算法对精简数据、提取关键信息、提高模型表现来说还是蛮有用的。如果你也在做数据或机器学习的工作，可以试试看这个方法，肯定会给你带来意想不到的好处。

基于 MapReduce 架构的并行矩阵 Apriori 算法的论文，挺适合搞大数据挖掘的你看一眼。原来的 Apriori 虽然能跑，但 I/O 开销大、数据库来回扫好几遍，效率不太行。这个改进版叫Apriori_MMR，用了矩阵压缩+数据划分那一套，把候选项的生成步骤简化了不少，只扫两次库，省事多了。 你要是用过普通的MapReduce 版 Apriori，就知道节点多了反而通信压力大，这篇文章也做了节点数对比实验，还挺实在——Apriori_MMR 效率基本是原来 2 倍，支持度设置得越低越，挺适合用在那种长尾数据的场景里。 而且它把矩阵压缩思路带进来了，在多维事务数据上也能节省不少空间。

粗糙集理论用于SOIS中属性约简。通过信息论视角，引入信息熵和相对信息量。基于信息熵定义属性约简，并提出减价算法。示例说明方法有效性。

PDMiner 的并行分布式挖掘能力真的挺强，适合那种动辄 TB 级的大数据场景。平台是基于 Hadoop 打造的，利用了 HDFS 和 MapReduce，性能稳定，扩展性也不错，跑起大型任务来带劲。如果你之前被串行算法拖慢过节奏，PDMiner 这种并行方案就挺值得一试。 PDMiner 的并行机制真的是大数据瓶颈的一把好手。数据预、分类、聚类、关联规则，全都能并行搞定。后台用的是Hadoop，性能可不是闹着玩的。多节点并发执行，资源利用效率高，响应也快。 平台还整合了工作流子系统，交互界面挺友好，配置任务顺手，哪怕不是技术出身的同事也能用得上。拖拖拽拽就能设定流程，省心省力。嗯，对于习惯