基于间接关联规则的数据挖掘算法研究

简单数据集可以通过关联规则得到在数据间的相互关系;相当多的情况下,由于不能从关联规则得到隐藏在数据间的相互关系,需要按间接关联规则分析出数据项集在交易集合中出现的频度,挖掘隐藏在数据间的相互关系。文中通过使用概念分层和基于近邻的方法,探讨利用FP树产生的频繁项集,对候选关联检验其是否满足项对支持度条件,并利用这个频繁项集挖掘事务的间接关联,找到挖掘事务的间接关联的内在规律,构造出不依赖中介条件的间接关联挖掘算法。     

基于进化计算的兴趣建模

为实现对个体的兴趣建模,提出基于进化计算的建模(Evolutionary Computation Based Modeling,ECBM)方法。该方法采用定性和定量相结合的方式对个体的兴趣系统进行建模,首先通过定性分析构建个体的兴趣模型框架,然后通过进化计算(Evolutionary Computation)方法对模型参数自动进化。实验结果表明,ECBM能够通过数据驱动模式优化模型参数,并利用更新信息进化模型,使其不断逼近真实系统。     

数据挖掘课程案例教学研究

数据挖掘是一门交叉性学科,是情报学专业的重要课程之一。它主要介绍数据挖掘的基本概念、原理、方法和技术,涉及多个学科和算法因而教学难度较大。由于数据挖掘学科交叉性强涉及的挖掘方法和相关算法多并繁杂,造成学生对数据挖掘的整体工作流程缺乏了解形成“不识庐山真面目只缘身在此山中”现象。文中以时间序列服装销售额预测挖掘项目为教学案例让学生首先掌握数据挖掘的标准流程,重点讲解用到的相关挖掘方法和算法及其在实际挖掘环境中的开发方法,达到“会当I临绝顶一览众山小”的教学目标。通过教学实践教学效果良好。     

不确定移动对象概率Skyline集的查询更新

Skyline查询的研究已从传统的静态Skyline操作延伸到动态的、不确定数据集上的Skyline查询和计算上。研究了移动环境下,查询点位置固定、目标点处于运动状态并且位置不确定情况下的连续概率Skyline计算问题。这个过程中,移动对象与查询对象之间的距离随时间不断变化。移动对象由于其运动状态导致位置无法精确定位,因此移动对象之间的支配关系只能采用概率形式表示,且随时间不断变化。给出了移动对象间的支配概率的定义,以及移动对象Skyline概率的定义,并定义了触发事件来记录对象支配概率发生变化的时刻,实现概率Skyline计算的连续跟踪和动态更新。提出了基于事件触发的连续概率Skyline查询算法(event triggered continuous probabilistic Skyline query for uncertain moving object,U-ECPS),对移动环境下的Skyline集进行连续查询和更新。大量的实验结果验证了U-ECPS算法的有效性。     

基于VTK三维地震数据体绘制系统框架

针对地震数据信息量大的特点,文中提出了一种针对三维地震数据体绘制系统的框架。解决的方法是将数据处理、用户交互、渲染绘制分离成三个模块,并且设计了层次结构来保持模块之间的独立性,便于各个模块的修改、更换和扩展,提高了可视化绘制系统快速开发的灵活性。基于三维可视化开发工具包VTK,设计并编程实现了一个地震数据体绘制系统界面。通过实验结果证明,此体绘制方案是可行的、有效的。     

基于CC2530的ZigBee数据采集系统设计

为了使工业生产中的技术人员不用亲自去现场或者恶劣的环境就可以实时采集现场设备的数据信息及状态参数,结合ZigBee技术适用于数据采集系统的特点,首先在ZigBee技术的理论基础上介绍了数据采集系统采集数据的原理,然后详细讨论了基于CC2530芯片的数据采集节点的硬件设计方法及组网设计中的协调器建立网络、节点加入和脱离网络的软件设计方法,最后给出了该设计方案在LED路灯电压数据采集实验中的应用实例。实验结果表明这种设计方案不仅能有效地采集设备的各项数据,而且使系统的扩展、维护变得更加方便。     

面向服务的云数据挖掘引擎的研究

数据挖掘算法处理海量数据时,扩展性受到制约。在商业和科学研究的各个领域,知识发现的过程和需求差异较大,需要有效的机制来设计和运行各种类型的分布式数据挖掘应用。提出了一种面向服务的云数据挖掘引擎的框架CloudDM。不同于基于网格的分布式数据挖掘框架,CloudDM利用开源云计算平台Hadoop处理海量数据的能力,以面向服务的形式支持分布式数据挖掘应用的设计和运行,并描述面向服务的云数据挖掘引擎系统的关键部件和实现技术。依据面向服务的软件体系结构和基于云平台的数据挖掘引擎,可以有效解决海量数据挖掘中的海量数据存储、数据处理和数据挖掘算法互操作性等问题。     

iViewer:利用数据服务即时生成跨域数据视图

越来越多的企业和组织选择通过广域、开放的互联网作为其协作平台,业务决策者往往需要即时汇聚并综合分析来自多个部门的资源信息以进行临机决策。如何即时构建满足用户需求的跨组织数据视图,动态维护视图和数据源之间的一致性是需要求解的一个关键问题。提出了一种互联网环境下跨组织业务数据视图的动态生成方法iViewer,利用数据服务来封装自治、异构和动态变化的数据源;通过可视化和易用的数据服务组合操作来动态构建数据视图;提出了一种基于轮询的视图动态更新算法,维护数据源和数据视图的一致性,从而使得数据视图能够随数据源的变化而自主变化;详述了iViewer方法的原理和过程,并通过一个火灾应急处置场景中,面向指挥中心的跨部门火灾救援设备数据视图的动态生成过程例证了iViewer方法的效果。     

A new algorithm for fast mining frequent itemsets using N-lists

Mining frequent itemsets has emerged as a fundamental problem in data mining and plays an essential role in many important data mining tasks.In this paper,we propose a novel vertical data representation called N-list,which originates from an FP-tree-like coding prefix tree called PPC-tree that stores crucial information about frequent itemsets.Based on the N-list data structure,we develop an efficient mining algorithm,PrePost,for mining all frequent itemsets.Efficiency of PrePost is achieved by the following three reasons.First,N-list is compact since transactions with common prefixes share the same nodes of the PPC-tree.Second,the counting of itemsets’ supports is transformed into the intersection of N-lists and the complexity of intersecting two N-lists can be reduced to O(m + n) by an efficient strategy,where m and n are the cardinalities of the two N-lists respectively.Third,PrePost can directly find frequent itemsets without generating candidate itemsets in some cases by making use of the single path property of N-list.We have experimentally evaluated PrePost against four state-of-the-art algorithms for mining frequent itemsets on a variety of real and synthetic datasets.The experimental results show that the PrePost algorithm is the fastest in most cases.Even though the algorithm consumes more memory when the datasets are sparse,it is still the fastest one.     

无线通信技术在沙漠油田安全生产中的应用

介绍无线通信技术在沙漠油田安全生产中的应用。