巨量挖掘结果的Focus + Context展现

针对数据挖掘结果集数量巨大的特点,基于Focus+Context人机交互可视化技术实现结果集的B roadV iew and D etail on D em and导航可以有效帮助对挖掘结果的聚焦与探询,进而帮助用户快速找到所需要的信息。给出了基于规则层次凝聚类与Focus+Context技术的可视化系统方法与原形系统,有效地解决了巨量规则的有效浏览与可视化问题,避免了直接对规则元素图形显示效果不佳的问题,从而有利于挖掘的应用。     

一种基于节点相似性的局部社团划分算法

提出一种基于节点相似性的社团挖掘算法,算法首先根据节点的相似度值找出最相似邻居节点,合并节点形成若干个社团,然后优化模块度函数进行社团的合并,当模块度值最大时算法终止。最后,通过Zachary网络和Dolphin网络进行实验仿真,验证了算法的可行性和精准性。     

关联规则集合的鱼眼视图可视化

由于关联规则定义于项集的幂集上,生成的规则通常都是巨量的,数据挖掘后处理以及挖掘结果的可视化有效呈现对关联规则的有效应用都至关重要。针对这一问题,本文提出了一种新颖的基于鱼眼视图技术与数据凝聚聚类的关联规则集合可视化系统方法。实现的原型系统FBARS表征了这种方法的效果和有效性。     

PageRank外推插值法

PageRank是一种基于网络超链接结构估计网页重要性的方法。最初的PageRank算法是使用幂法迭代,直到表示网络结构的马尔可夫矩阵收敛到一个最大的特征向量。文章在幂法的理论基础上,利用特征向量二维线性表达的假设,给出了一种新方法,使得修正后的幂法计算PageRank时,求特征向量的过程可以达到快速收敛。     

基于J3DV的数据库可视化技术研究

本文介绍一个基于Java3D的数据库可视化工具J3DV,J3DV通过将数据源和可视化工具的集成,成功地解决了目前很多可视化工具所面临的数据管理中存在的问题。J3DV利用两级映射将原始数据转换为中间数据,再根据中间数据生成和显示三维图形,图形的生成过程采用了双层缓存技术,取得了很好的输出效果。     

大型关系数据集中高维数据可视化处理的一种方法

本文针对大型关系数据集的高维数据,提出了一种基于聚类指引旅行的三维投影的可视化方法.将数据集中的数据聚类,选择聚类的中心点进行投影,将投影映射到三维空间的四面体中,然后将所有的四面体旅行一遍,从而实现数据的遍历和可视化.     

一种启发式精简规则挖掘算法及其SQL实现

约简问题是粗糙集的基本问题，但求最小约简的问题属于NP-难的问题，因此，常常利用启发式方法求解约简。根据Occam原理与规则支持度，提出了一种启发式精简规则挖掘算法HDMR，并最终给出了该算法的SQL实现方法。实验结果表明，该算法是可行的和有效的。     

基于多种群遗传算法的复杂网络社区结构发现*

提出了一种基于多种群遗传算法的复杂网络社区结构发现新算法,该算法无须预先知道社区内节点的数量以及任何门限值,同时引入并行遗传算法的思想,进一步提高了算法的运行效率。实验结果表明,与传统算法相比,在无先验信息的条件下,使用该算法对不同规模的网络图Zachary和Dophins网络结构进行验证时,能够以较低的时间复杂度、高效并准确地完成对网络社区的有效划分。     

利用VB与ADO开发数据挖掘应用

为了从数据集中发现感兴趣的知识规则,须得利用好数据挖掘这一数字信息时代的利器。通过使用VB以及ADO提出了一种开发数据挖掘应用的一般方法,并通过一个实际应用问题,展示了方法的具体实现。这种方法便于使用,同时覆盖了各种常见数据源,是实现数据挖掘的良好用具。