一种带松弛因子的统计粗糙集挖掘算法

针对实际应用领域数据挖掘的数据特征提出了基于底层数据信息归纳的带松弛因子的统计粗糙集数据挖掘算法DMSRIIR。该算法引进了保持原始底层数据信息的机制以及求近似约简的松弛因子，可以有效地避免生成规则的偶然性以及解决部分分类的问题。DMSRIIR还提供了应用粗糙集于实际数据挖掘的系统方法。实验表明了算法的可行性与有效性。     

关联规则挖掘与分类规则挖掘的区别和联系

关联规则挖掘与分类规则挖掘是数据挖掘领域中的重要技术。文中首先简要介绍了关联规则挖掘和分类规则挖掘的基本知识,主要从挖掘目的、发现规则算法的方法及算法的设计思想等几个方面进行比较,最后介绍了它们之间的联系。     

一种基于关联规则挖掘的分类规则挖掘算法

本文根据关联规则和分类规则的概念与表示形式,指出在关联规则挖掘过程中如果指定挖掘与一个确定的项相关联,那么就是分类规则挖掘了,论述了分类规则是特殊情况下的关联规则,并指出在这种特殊情况下,关联规则所具有的特征;然后根据这一论述,提出了一种在关联规则挖掘算法中利用限制条件概率分布来发现分类规则的算法。     

复杂网络的社区发现算法研究

复杂网络是对于复杂系统的高度抽象,其中许多性质如小世界性质、无标度性质以及聚集性质等等已经得到了充分的研究。大量文献表明,复杂网络呈现出的社区结构特性。如何在大型网络中高效地发现社区问题是近年来复杂网络的研究热点。文章讨论了一些关于社区发现方面的概念、理论、算法及应用等,并简述了其发展趋势。     

关联规则的交互式可视化挖掘研究

论文针对传统关联规则挖掘的不足,提出了关联规则的交互式可视化挖掘方法,指出在关联规则的交互式可视化挖掘过程中应体现3个重要特性,即前阶段的可约束性,过程中的可交互性,后阶段的可评价性,提出了集这3个特性为一体的关联规则交互式可视化挖掘过程;设计并实现了基于XML／EXCEL的挖掘结果模型表示方法;设计实现了交互式可视化关联规则学习器RestrictApriori并将其与机器学习平台Weka集成,从而完善了Weka的数据挖掘性能．     

利用VB、ADO与Excel开发数据仓库本地应用

提出了利用VB、ADO将数据仓库服务器数据下载到本地的系统方法,给出利用EXCEL分析本地立方体数据的途径以及不断完善数据仓库本地应用以支持移动决策的方法.     

融合双区块链的征信数据存储和查询方案

征信数据涉及个人的高度隐私,在收集和查询的过程中极易泄露或者收集到不真实的数据,征信数据的泄露会给被泄露人带来名誉损害和财产威胁等严重影响,为减少征信数据采集时用户隐私泄露、信息不对称、易篡改、易伪造和过中心化等问题,提出了一种融合双区块链的征信数据存储和查询方案,该方案由两条链组成,一条链用于存储多人的实时征信数据收...     

关联规则挖掘与分类规则挖掘的比较研究

关联规则挖掘与分类规则挖掘都是数据挖掘,领域中很重要的技术。本文首先简要介绍了关联规则挖掘和分类规则挖掘的基本知识,主要从挖掘目的、发现规则算法的方法、算法的设计思想等几个方面对它们进行了比较,最后介绍了它们之间的联系。     

一种基于粗糙集的新的数据预处理算法

数据预处理在数据挖掘项目中有着举足轻重的作用,是数据挖掘整个过程的关键步骤之一。论文根据粗糙集概率模型应用于数据挖掘的特点,提出了一种用于数据预处理的基于信息归纳的概率粗糙集算法SRII;实验证明,SRII结合算法C4.5应用于数据挖掘具有良好的效率与显著改进的挖掘结果。     

一种基于粗糙集的多层次、逐步求精的发掘算法

数据量的巨大和高维、用户交互与先验知识的利用等等是KDD（数据库中知识发现与数据发掘）面对的问题和难点,该文针对这些问题提出了一种基于概念普遍化和粗糙集的多层次、逐步求精的发掘算法CRCG。该算法利用概念普遍化和粗糙集对数据进行压缩和维数精简的特长,达到高效发掘感兴趣模式的目的。