云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘方法研究

云计算设备中的大数据分类挖掘是现实模式识别和智能控制的基础,传统方法中对云计算设备中的大数据挖掘采用拓扑结构网格分区挖掘算法,不能有效提取大数据的细节特征,分类的准确性不好。提出一种基于分数阶Fourier变换特征匹配和K-L分类的云计算设备中的大数据特征高效分类挖掘算法。进行云计算设备中大数据存储机制体系分析,采用分数阶Fourier变换进行云计算设备中大数据特征提取和大数据特征匹配,基于K-L变换,选择最优的路径进行分类空间导引,构建了K-L大数据特征分类器,进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行云计算设备中的大数据特征分类挖掘,特征分类挖掘的准确度较高,能量开销较少,效率较高。     

分类挖掘技术在高校人事管理中的应用

探讨分类挖掘技术在高校实际工作中的应用方式与应用领域。以高校人事管理为模型，应用数据挖掘中决策树算法，对高校人力资源数据源中的信息进行分析，发现其中有价值的数据模式，寻找其中存在的关系和规则，对高校人才规划提供比较客观的决策支持。     

数据挖掘与OLAP在毕业生就业领域的应用

为了帮助高校毕业生就业管理部门更好的引导毕业生就业,在此研究、分析Microsoft Analysis Services体系作为OLAP应用和数据挖掘应用的平台。分析挖掘毕业生数据信息,通过关联规则的约束性Apriori算法分析、挖掘大量数据背后的潜在规律,为高校、用人单位指导毕业生就业部门提供决策支持服务;为高校在学生的培养模式、学科建设、课程设置等方面提供依据和参考。     

基于Web数据挖掘的高校教育资源服务平台

本文根据Web数据流的动态性、连续性和实效性的特点,分析和挖掘不同类型的数据,成立样本库,将分类后的数据用相应的流算法进行处理,构建Web数据流高校资源服务平台.高校资源服务平台分为用户应用服务层、数据资源挖掘层、数据库提供层,通过自下而上数据的分析处理,实现高校资源应用资源服务,提高高校网络资源的有效利用.     

大型物联网电子设备的海量数据高效挖掘方法研究

当前对大型物联网电子设备数据采用状态模式识别的数据挖掘方式,对具有差异性特征的电子设备数据挖掘无法分类识别,性能不好。在此提出一种基于关联度主特征量提取的大型物联网电子设备的海量数据高效挖掘方法,首先分析了大型物联网中电子设备的数据采集模型,通过对电子设备的原始数据采集,提取电子设备数据信息的关联度主特征量,采用海量数据挖掘最优控制算法实现对大型物联网中的电子设备海量数据的分类挖掘和特征提取。仿真结果表明,采用该算法进行数据挖掘,电子数据的数据差异性特征幅度平稳,数据的关联度区分明显,具有较好的分类识别和数据检测能力且系统运行效率提高。     

基于Web数据挖掘的聚类分析算法研究

聚类分析是数据挖掘中一个重要的应用领域,是一种数据划分或分组处理的重要手段和方法。聚类分析算法是Web数据挖掘中的一项关键技术,对于降低储存数据的规模,去除无用的数据信息起到突出的作用,因此它成为了一种广泛使用的数据处理方式。文章介绍了Web数据挖掘的概念、分类以及常用的实现技术,并对Web数据挖掘进行了探讨和分析,最后讨论了聚类分析算法在Web数据挖掘中的应用。     

应用于音乐节目分类的Apriori挖掘算法设计

传统Apriori挖掘算法需多次扫描数据库、多次连接频繁项集,导致挖掘效率较低,为此对Apriori挖掘算法加以改进,设计一种新的Apriori挖掘算法用于音乐节目分类。改进的Apriori挖掘算法采用莱特准则对音频数据进行野值与噪声平滑处理,改进Apriori挖掘算法的音频数据库映射令两个线性表分别负责音频数据存储和对应项存储,音频数据库扫描次数降为一次;改进Apriori挖掘算法的连接次数无需对不具备交运算能力的元素进行交运算操作,减少频繁项集连接次数。基于改进频繁项集Apriori挖掘算法挖掘频繁项集、生成音频数据关联规则,基于关联规则集构建分类器,实现音乐节目分类。实验结果显示,改进Apriori挖掘算法用于音乐节目分类的效率优势突出,准确度高。     

Apriori算法在无线网络数据智能挖掘中的应用

为解决传统挖掘方法进行数据挖掘时,存在规定时间范围内数据挖掘量少,导致挖掘效率不高的问题,提出Apriori算法在无线网络数据智能挖掘中的应用研究.通过数据挖掘关联规则设计、基于Apriori算法的无线网络数据文本分类和无线网络数据离群点智能过滤,实现无线网络数据智能挖掘.通过实验证明,所提挖掘方法与传统方法相比挖掘效率得到明显提升.     

基于大数据下的高校智能就业平台的开发与运用

<正>随着信息技术的发展，大数据已经成为人们关注的热点话题之一。文章针对高校学生就业面临的困境和需求，提出基于大数据下的高校智能就业平台的开发与运用，借助大数据技术手段收集、整合和挖掘就业数据，对就业市场进行深度分析和预测，并利用机器学习算法进行职业预测，帮助学生更好地规划职业发展方向，提高学生的就业效率和竞争力，推动高校就业工作的质量和水平不断提升，为高校智能化就业服务提供了有效的思路和方法。随着互联网技术的不断发展和普及，大数据分析已经成为推动数字化转型的重要工具。     

运动数据中的最优关联数据的分类分析

针对传统的分类方法在对运动数据的最优关联数据进行分类时,存在分类误差大、效率低的问题,提出基于决策树寻优的运动数据中的最优关联数据的分类算法。采用有向图模型构建运动数据的最优关联数据分布式结构模型,对采集的运动数据进行非线性时间序列特征重构,在重构的运动数据高维特征空间中进行运动数据的关联性映射,提取反映运动数据类别的属性特征,通过决策树寻优方法实现运动数据的自适应分类。仿真结果表明,采用该方法进行运动数据中的最优关联数据分类,其准确性较好、误分率较低,从而有效挖掘运动数据的关联信息,实现运动特征监测。