Data-Driven Discovery

This is the MATLAB source code for CPSid, which is a data-driven discovery framework for cyber-physical systems (CPS). The testing platform is Windows 10, and the code was implemented in MATLAB 2017a. For versions MATLAB 2018a and later, when using the slr function to identify transition logic, you

私域数据化运营是指企业通过收集、分析和利用自身拥有的用户数据，以更精细化、个性化的方式进行运营和营销的过程。这有助于企业更好地了解他们的用户、满足用户需求，提高用户忠诚度，从而实现更好的业务增长。以下是进行私域数据化运营的一般步骤： 1. 数据收集与整合：收集来自不同渠道的用户数据，包括网站、移动应用、社交媒体、线下活动等，并整合到中心化数据库中。 2. 数据清洗与整理：确保数据的准确性和一致性，处理错误、重复或不完整的信息。 3. 用户画像构建：基于收集的数据创建用户画像，描述不同用户群体的兴趣、偏好、购买习惯等。 4. 数据分析与洞察：利用数据分析工具，深入挖掘数据，找出用户行为的模式和趋

Data Mining and Knowledge Discovery Handbook is a comprehensive guide that explores data mining and knowledge discovery techniques. The book, titled Data Mining and Knowledge Discovery Handbook数据挖掘与知识发现, delves into various methodologies and applications, offering insights into extracting patterns f

密子图发现算法综述 摘要 本章节主要综述了用于密子图发现的各种算法。密子图发现问题与聚类问题密切相关，但在定义密集区域的方式上更为灵活。探讨了单个或多个图上的密子图发现问题，对现有文献进行了系统性的整理和讨论，以便读者更容易理解这一主题。 关键词 密子图发现 图聚类 1. 引言 在各种网络中，密度是衡量重要性的关键指标。类似于地图上标注的城市位置，研究者们也关注图中的密集区域，这些区域通常表明高度交互、相互相似性或关键特征。理论上，密集区域具有较小的直径，使得内部路由操作更快捷，甚至支持简单的全局路由策略。 2. 图术语与密度度量 在探讨各种密子图发现算法之前，本节概述了图的基本术语及密度

针对经典聚类方法无法应对任意背景知识下恶意攻击者在海量数据挖掘过程中的恶意攻击问题，结合差分隐私保护机制，提出一种适用于Spark内存计算框架下满足差分隐私保护的聚类算法，并从理论上证明了改进算法满足在Spark并行计算框架下的ε-差分隐私。实验结果表明，改进算法在保证聚类结果可用性前提下，具有良好的隐私保护性和满意的运行效率，在海量数据聚类分析的隐私保护挖掘中，具有很好的应用前景和价值。

视频图MATLAB代码skinObjectness在凌乱的USAR环境中用于数据驱动的皮肤检测。该代码提供了在杂乱环境中检测皮肤区域的实现。使用以下技巧来解析代码：更新Yinitialize.m或直接将目录路径放入skinObjectness.m中以开始。该代码用于生成皮肤概率图和图像的ROI窗口，并提供对视频帧的算法的进一步实现，用户需要进行一些调整。通过更新'directory'变量来解析skinObjectness.m中图像帧的目录，使用objectnessTracking.m查找视频帧中的皮肤对象。该代码使用MATLAB中的一些内置函数，并且在2013年之后发布的版本中可以正常工作。

数据仓库与数据挖掘是信息技术领域中的重要组成部分，尤其在当今大数据时代，这两个概念的重要性日益凸显。华北电力大学开设的这门研究生课程，由郑玲老师主讲，深入讲解这两方面的理论与实践。数据仓库（Data Warehouse）是企业级的信息系统，用于存储历史数据并支持决策分析。它通过集成来自不同业务系统的数据，提供一致、稳定且易于分析的数据视图。数据仓库的设计通常包括数据源、数据清洗、数据转换、数据加载和数据展现五个阶段。其中，数据源是各种业务系统中的原始数据；数据清洗是去除数据中的错误、不一致和冗余；数据转换则将数据转换为适合分析的格式；数据加载将处理后的数据加载到数据仓库中；数据展现使用户能通过

在当前的大数据时代背景下，LTE网络的发展带来了大量的数据，为网络分析提供了全新的机遇和挑战。详细介绍了如何运用MR（测量报告）数据和信令数据进行联合分析，以解决网络用户投诉、优化网络性能等问题。 MR数据是TD-LTE系统输出的一部分，包含了三个主要部分：MRs、MRE（事件性测量统计）和MRo（原始测量统计）。MRo文件中包含了每个用户每个周期性测量事件的原始统计信息，是定位过程中使用的重点数据。信令数据通过s1接口进行分析，提供了用户事件等信息的参考，尤其是在用户级信令统计方面。 联合分析中，MR数据用于定位计算，信令数据提供详细的用户事件信息，两者结合将数据视角从小区扩展到具体地理位置

本书探讨Web资源分析的方法和技术，深入挖掘超链接、内容以及用户数据，揭示如何有效利用这些数据进行决策和优化。

Symbol.Data是一个轻量级ORM框架，它支持混用T-SQL和NoSQL语法，并支持数据库架构版本检测。该框架针对不同数据库类型提供单独的程序集，包括MSSQL、PostgreSQL、MySql和SQLite。