一种拟合误差驱动的自适用隐式曲面重建算法

针对散乱数据,提出一种拟合误差驱动的自适应隐式曲面重建算法。算法根据二次曲面的拟合误差进行自适应拟合,改变了传统方法从八叉树中顶层节点开始拟合,减少了拟合次数,加快了重建速度;并修正权函数,加入密度函数,削弱由于散乱数据密度的不一致对重建曲面影响。实验结果表明,该算法原理简单,重建速度快,重建效果良好。     

大数据挖掘与云服务模式

随着物联网、移动通信技术高速发展,这些技术被广泛地应用到社会的各行各业.社会拥有的数据巨大,人类已经进入大数据时代,但是如何在海量数据中获取有效信息是社会关注的重点问题.因此,本文主要阐述大数据和云服务的基本概念以及大数据挖掘与云服务模式框架这两个方面进行阐述,为数据挖掘提供有效的参考意见.     

线性回归在餐饮行业评分的影响因素分析的应用研究——以上海市火锅餐厅为例

运用数据挖掘技术中的线性回归算法,对上海市61家火锅餐厅在大众点评网的数据进行处理,分析与评分有关的影响因素,帮助火锅餐厅管理者做出决策。数据挖掘结果表明:朋友之间在餐厅中聚餐的次数、口味、服务质量越高、评分越高;家庭在餐厅聚餐次数、提供夜宵次数、餐厅老字号年数越多,评分越低。