基于决策树ID3算法研究与实现

阐述数据挖掘的决策树算法,对ID3算法基本理论和原理进行介绍。运用该算法对教师教学质量测评数据进行分析,构造出质量测评数据决策树模型。     

基于决策树的递归包分类算法

提出了一种新的包分类算法SRC(sensitive recursive classification).它建立在决策树基础之上,在以防火墙, 访问控制列表为种子的规则库中进行实验.实验结果表明:SRC内存使用比Hicuts (hierarchical intelligent cuttings)减少3～10倍,最坏查找速度比Hicuts提高5倍以上;SRC的内存使用比EGT-PC(extended grid-of-tries and path compression)减少2～8倍,最坏查找速度比EGT-PC提高4倍以上.     

基于决策树模型的编程算法实践研究

分析决策树的基本模型,给出决策树的方法概述.进一步对决策树的算法进行了深入的分析,最后给出了构建决策树.并且应用决策树进行线性分类和2次分类,进行了算法的实践.     

基于决策树的递归包分类算法

提出了一种新的包分类算法SRC(sensitive recursive classification).它建立在决策树基础之上,在以防火墙, 访问控制列表为种子的规则库中进行实验.实验结果表明:SRC内存使用比Hicuts (hierarchical intelligent cuttings)减少3～10倍,最坏查找速度比Hicuts提高5倍以上;SRC的内存使用比EGT-PC(extended grid-of-tries and path compression)减少2～8倍,最坏查找速度比EGT-PC提高4倍以上.     

多关系决策树分类算法

目前大多分类算法都是从数据库的单个表中挖掘分类模式的,但是现实中的数据大多以多个关系表的形式存在,而且各个表之间存在联系.用选择图表示多关系决策树中结点的分类算法,直接从多个关系表中挖掘分类模型,不需要将多个表进行连接操作.对该方法进行了研究,发现多关系决策树算法在处理限定词互补方面存在缺陷,并给出了相应的改进.     

决策树算法与客户流失分析

为了向市场人员提供决策依据,有效降低客户流失率,基于数据挖掘平台Clementine,构造出一种客户流失模型,并分别利用决策树算法C5.0及分类和回归算法对某运营商提供的实际数据进行实验分析。对比实验结果可知,C5.0算法在准确率及覆盖率等方面更适合于该运营商。     

带优先级分类约束的决策树算法

在与安全相关的流量管理中,对每类应用的关注度不同.针对带优先级约束的流量分类问题,设计了基于分支信息熵的决策树分类算法.实验结果表明,该算法整体准确率较高,并且各个分类的召回率与优先级约束一致.     

决策树ID3算法的研究与应用

介绍了数据挖掘原理及决策树分类方法,对ID3算法的基本思想和具体实现方法进行阐述,并在根据天气决定是否打网球的应用中运用该算法,最终构造出决策树模型。     

一种决策树算法的研究

SURPASS是一种增量式的处理数字数据的决策树算法,常被用于入侵检测和模式识别.它在准确率方面超过了一些决策树算法,它的另一个优越性表现在能够处理大小超过计算机内存的数据集.但是由于SURPASS要处理大数据集,它生成决策树耗费的时间比较长.针对这一问题,提出了一种指标并指出了指标的两种形式,使得在SURPASS生成的决策树生长的每一步,可对属性的指标值排序,保留指标值较小的属性,算法从被保留的属性集中选择最佳属性进行分割.这样每一步需要评价的属性的个数减少,或者说在每一步,少量的内存操作可代替大量的外存操作.     

基于等差隐私预算分配的大数据决策树算法

针对传统差分隐私保护方案以剩余隐私预算的一半逐层分配,即等比分配隐私预算,被应用于决策树时,随着决策树高度的增加,分配至顶层的隐私预算过小,随机噪声过大,分类准确率受到影响的问题,作者提出以差分隐私保护结合主流决策树C4.5分类方法为基本思路,依据决策树高度等差分配隐私预算的方案。差分隐私中的Laplace机制和指数机制确保决策树分类的安全性。作者利用大数据Hadoop平台的MapReduce框架,主程序进行MapReduce参数配置以及外层循环。在执行到每一个节点时,主程序将数据集属性的统计任务交给Mapper类,Reducer类接收Mapper类的统计结果并利用Laplace机制添加随机噪声,加噪结果返回主程序中作为计算信息增益率的参数。主程序利用指数机制选择最佳细分方案,递归过程直至样本数为0时停止。实验采用UCI数据库的car数据集进行测试,在不同隐私预算下将等比分配与等差分配两种方案得到的分类结果准确率进行对比。实验结果表明：本文算法在可接受的分类准确率降低的情况下满足差分隐私保护;与传统隐私预算分配相比,本文算法在相同隐私预算下提高了分类准确率;对于car数据集,本文算法在隐私预算为0.7或0.8时可较好兼顾数据集的安全性和有效性。因此,在一定程度上依据决策树高度等差分配隐私预算的方案可改善分类准确率,可实际应用于决策树分类算法。     

基于多艾真体的分布式决策支持系统

在传统的基于客户机/服务器或浏览器/服务器的计算模式的群决策支持系统中引入多Agent技术,采用客户机/Agent/服务器三层计算模式,可以使系统支持多用户协同工作,满足从定性到定量的综合集成研讨要求,适合复杂重大问题的决策.提出了基于多Agent的分布式决策支持系统体系结构并讨论了其运行机制和实现技术.     

基于JTA的跨数据库分布式事务的实现

应用系统开发中,事务是一个不可或缺的组件模型,保证了用户操作的ACID属性。对于跨数据库的大型应用,必须使用分布式事务。JTA为J2EE平台提供了分布式事务服务,讨论JTA的体系架构,通过示例介绍其实现机制。     

分布式数据库系统中安全代理服务器的研究与实现

介绍了基于标记的多级安全数据库模型,提出了基于多级安全概念的分布式数据库安全机制,利用该机制设计了一种分布式数据库数据访问的安全代理服务器结构。该结构可以在分布式数据库系统中综合运用多级安全数据库、安全标记等多种安全技术,极大地提高了分布式环境下数据库系统的安全性。     

基于CORBA的分布式数据库系统研制

在分析了CORBA及分布式数据库技术的基础上，提出了一种建立在CORBA基础上的分布式数据库应用系统，它采用C／S／S分布式应用模型，通过中间层的服务功能将客户端请求传递给数据库，并在数据库中完成数据服务后仍然通过中间层的服务功能将数据处理结果返回客户端。     

基于分布式对象与数据库的物流信息系统

研究了分布式对象技术与分布式数据库系统，对目前主流的三种分布式对象技术进行了分析，并对分布对象与分布式应用于物流信息系统等大型信息系统进行了探讨。     

基于分布式数据库的容灾系统模型的研究与实现

对现有的容灾系统及技术进行了综合研究,系统的分析了灾难备份和恢复技术,结合某院两校合并后地理位置分散的实际情况,进行了基于分布式数据库的容灾备份系统模型设计.实验证明,该模型简洁实用,节约成本.     

基于RMI的分布式数据库系统的设计与实现

通过对分布式机制和分布对象的剖析,将分布式机制实现于数据库系统,从而实现分布式数据库系统．实现了基于RMI（远程方法调用）的分布式数据库系统,分散了服务器的压力,提高了数据库应用程序的性能．     

基于Web Services的分布式信息过滤系统实现

利用WebServices、．Net和C#技术实现了一个分布式信息过滤系统，给出了系统的设计方案，并针对项目中的4个部分，即总控端Web服务、具有过滤功能的Windows服务、主机端Web服务以及总控端管理程序等关键部分进行开发。该分布式信息过滤系统实现了WebServices技术的跨平台互操作、防火墙的穿越、功能的复用、服务器的中立、业务的可扩展和应用程序的无缝集成。     

基于分布式数据库的税务稽查档案管理系统的设计

以一个税务稽查管理系统的设计实例来描述一种设计方法。在该案例中,使用分布式数据库系统来管理地理位置上分散的数据,自建一种可活动的结构来管理数据,并建立友好的用户接口。为了提高软件效率、减少网络传输量和提高软件响应速度,使用了多种优化技术,如层次查询和数据缓存。