基于离群指数的时序数据离群挖掘

离群数据挖掘(0utlier mining,简称离群挖掘)是数据挖掘的重要内容.该文针对时序数据进行离群数据挖掘方法的研究,提出了离群指数的概念,在此基础上设计了时序数据离群数据挖掘算法,并对某钢铁企业电力负荷时序数据进行离群数据挖掘,结果表明了算法的有效性.     

一种基于规则的离群挖掘算法

离群数据挖掘是指从大量数据中挖掘明显偏离、不满足一般行为模式的数据。现有的离群数据挖掘算法大多对密集的交易数据库缺乏有效的处理，文中提出了一种高效的基于规则的离群挖掘算法。该算法使用了多层最大离群支持度及最小离群兴趣度，计算1-离群条件集的幂集，并在数据结构中存储了交易标识符链表，使得扫描数据库的次数仅为一次，从而提高了挖掘的速度、效率且使得结果更具有决策意义。文中使用此算法对某一商场的部分销售数据库进行了实验，结果表明该算法能有效、迅速地发现密集数据库中的离群数据。     

一种基于规则的离群挖掘算法

离群数据挖掘是指从大量数据中挖掘明显偏离、不满足一般行为模式的数据。现有的离群数据挖掘算法大多对密集的交易数据库缺乏有效的处理,文中提出了一种高效的基于规则的离群挖掘算法。该算法使用了多层最大离群支持度及最小离群兴趣度,计算1-离群条件集的幂集,并在数据结构中存储了交易标识符链表,使得扫描数据库的次数仅为一次,从而提高了挖掘的速度、效率且使得结果更具有决策意义。文中使用此算法对某一商场的部分销售数据库进行了实验,结果表明该算法能有效、迅速地发现密集数据库中的离群数据。     

基于规则的分类数据离群挖掘方法研究

离散数据的挖掘（ｏｕｔｌｉｅｒ ｍｉｎｉｇｎ,简称离群挖掘）是数据挖掘的重要内容,现有的离群数据挖掘算法大多对分类数据（ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ ｄａｔａ）缺乏有效的处理,提出了基于规则的分类数据离群挖掘方法,采用多层最大离群支持度ｍａｘｓｕｐ,搜索离群规则,有效地解决了这一问题,用这一方法对医学流行病数据进行了各种,分析了该方法的适用范围、性能,验证了方法正确性;另外,实验表明,经过离散化后,基于     

离群数据的挖掘方法研究

离群数据的挖掘是数据挖掘的一个重要部分,本文介绍了几个重要的离群数据挖掘方法,给出了一个新的基于距离的离群数据发现方法：第k个最近邻居法;其主要思想是,离群数据总是远离大部分的正常数据。     

时序数据相似性挖掘算法研究

时序数据相似性挖掘是数据挖掘中的重要研究内容．本文针对时序数据进行相似性挖 掘方法的研究，通过对时序数据进行离散傅立叶变换（DFT）将其从时域空间变换到频域空 间，将时序数据映射为多维空间的点，提出一种基于距离的时序数据相似性挖掘算法，并对 某钢铁企业电力负荷时序数据进行仿真实验，实验结果表明了算法的有效性．     

分布式Web用户兴趣迁移模式挖掘研究

提出了一个结合Web文本挖掘的分布式Web使用挖掘模型DWLMST,以及基于该模型的局部浏览兴趣迁移模式更新算法LITP和全局浏览兴趣迁移模式更新算法GITP。利用页面聚类来表示用户兴趣。通过将用户事务中的页面替代为相应的聚类号来得到用户浏览兴趣序列。从用户浏览兴趣序列中分析得到用户浏览兴趣迁移模式。算法较好地解决了Web访问信息的异地存储、实时增长等因素给模式分析过程带来的困难,同时也提高了用户浏览兴趣表示的准确性。     

离群点挖掘研究

随着人们对欺诈检测、网络入侵、故障诊断等问题的关注,离群点挖掘研究日益受到重视。在充分调研国内外离群点挖掘研究成果的基础上,介绍了数据库领域离群点挖掘的研究进展,并概要地总结和比较了已有的各种离群点挖掘方法,展望了离群点挖掘研究的未来发展方向和面临的挑战。     

离群数据规则挖掘的决策树构造方法

提出了一种针对离群数据规则挖掘的决策树构造方法。通过给出一个平均致密度的新定义和对离群数据产生机制的深入分析,提出离群数据的致密度往往比正常样本数据高的新认识,指出离群数据本质上也是不平衡数据,基于此提出了一种自动标记离群数据的新算法,并进一步在该算法和C4.5算法部分功能的基础上提出了一种基于离群数据自动标记的模糊决策树构造方法。仿真实验结果表明,该方法具有高效的离群数据规则挖掘能力,能处理不平衡数据,优化决策树的结构,挖掘出更高信任度的规则,有一定的实用价值。     

高维数据离群点挖掘方式改进研究

对高维数据离群点降维方法进行研究,从而提高挖掘算法的准确度以及挖掘的速度。针对传统的离群点挖掘算法对于高维数据的不适用性,提出了基于属性的局部离群点挖掘算法,该算法以局部线性嵌入降维算法为基础,利用研究对象的特征属性和环境属性来实现降维的目的。实验证明,该方法可以通过约简对象属性的方式达到降维的目的,相比于传统算法更为有效。     

多维序列模式挖掘算法

提出一种基于最大频繁模式、模式相似与属性描述相结合的多维序列模式挖掘算法MSP,该算法包括3个步骤:挖掘数据集中的最大频繁模式,每个频繁模式成为一个模式类;比较数据中各序列项序列与各模式类的包含与相似关系;按照一定的规则抽取与各模式类相关的属性,给出以属性为前件、模式类为后件的多维序列规则为形式的多维序列模式挖掘结果....     

Distributed data mining patterns and services: an architecture and experiments

Distributed data mining implements techniques for analyzing data on distributed computing systems by exploiting data distribution and parallel algorithms. The grid is a computing infrastructure for implementing distributed high‐performance applications and solving complex problems, offering effective support to the implementation and use of data mining and knowledge discovery systems. The Web Services Resource Framework has become the standard for the implementation of grid services and applications, and it can be exploited for developing high‐level services for distributed data mining applications. This paper describes how distributed data mining patterns, such as collective learning, ensemble learning, and meta‐learning models, can be implemented as Web Services Resource Framework mining services by exploiting the grid infrastructure. The goal of this work was to design a distributed architectural model that can be exploited for different distributed mining patterns deployed as grid services for the analysis of dispersed data sources. In order to validate such an approach, we presented also the implementation of two clustering algorithms on the developed architecture. In particular, the distributed k‐means and distributed expectation maximization were exploited as pilot examples to show the suitability of the implemented service‐oriented framework. An extensive evaluation of its performance was provided. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

一种基于Z曲线的新离群点挖掘算法*

提出一种基于密度的快速查找离群点的算法——基于Z曲线的离群点查找算法(ZOD), 依据Z曲线的构造过程将空间分割成大小相等的网格,沿着曲线延伸方向对网格进行排序,将落在网格中的点映射到一维空间,从而克服了基于网格算法的“维灾”缺点;同时用局部偏离指数指示离群点的偏离程度,又具有识别精度高和偏离程度可度量的优点。理论分析表明,该算法性能优于著名的基于密度的算法;实验结果表明,该算法与其他高维离群点挖掘算法相比,在效率及有效处理的维数方面均有显著提高。     

时空轨迹大数据分布式蜂群模式挖掘算法

针对时空轨迹大数据的蜂群模式挖掘需求,提出了一种高效的基于MapReduce的分布式蜂群模式挖掘算法。首先,提出了基于最大移动目标集的对象集闭合蜂群模式概念,并利用最小时间支集优化了串行挖掘算法;其次,提出了蜂群模式的并行化挖掘模型,利用蜂群模式时间域无关性,并行化了聚类与子时间域上的蜂群模式挖掘过程;第三,设计了一个基于MapReduce链式架构的分布式并行挖掘算法,通过四个阶段快速地实现了蜂群模式的并行挖掘;最后,在Hadoop平台上,使用真实交通轨迹大数据集对分布式算法的有效性和高效性进行了验证与分析。     

基于多效用阈值的分布式高效用序列模式挖掘

针对序列模式的高效用模式挖掘过程中搜索空间大、计算复杂度高的问题,提出一种基于多效用阈值的分布式高效用序列模式挖掘算法。采用数组结构保存模式的效用信息,解决效用矩阵导致的内存消耗大的缺点。设计1-项集与2-项集的深度剪枝策略,深入地缩小候选模式的搜索空间,减少搜索时间成本与缓存成本。提出挖掘算法的分布式实现方案,通过并行处理进一步降低模式挖掘的时间。基于中等规模与大规模的序列数据集分别进行实验,实验结果表明,该算法有效减少了候选模式的数量,降低了挖掘的时间成本与存储成本,对于大数据集表现出较好的可扩展能力与稳定性。     

基于网格服务的分布式数据挖掘

在分析传统分布式数据挖掘平台不足的基础上,结合网格服务的思想,提出了基于网格服务的分布式数据挖掘平台,同时在该平台上,实现了分布式BP网络分类算法（GBPC-GS）。仿真实验表明,与单机环境相比,随着网格节点数增加,算法的平均耗时明显下降,同时CPU的负载也下降了约40%。     

An outlier mining algorithm based on constrained concept lattice

Traditional outlier mining methods identify outliers from a global point of view. These methods are inefficient to find locally biased data points (outliers) in low dimensional subspaces. Constrained concept lattices can be used as an effective formal tool for data analysis because constrained concept lattices have the characteristics of high constructing efficiency, practicability and pertinency. In this paper, we propose an outlier mining algorithm that treats the intent of any constrained concept lattice node as a subspace. We introduce sparsity and density coefficients to measure outliers in low dimensional subspaces. The intent of any constrained concept lattice node is regarded as a subspace, and sparsity subspaces are searched by traversing the constrained concept lattice according to a sparsity coefficient threshold. If the intent of any father node of the sparsity subspace is a density subspace according to a density coefficient threshold, then objects contained in the extent of the sparsity subspace node are considered as bias data points or outliers. Our experimental results show that the proposed algorithm performs very well for high red-shift spectral data sets.     

一种序列模式发现的新方法

针对序列模式挖掘,提出频繁2序列图(F2SG)来表示数据库中的序列信息,通过扫描一次数据库,将与挖掘任务相关的信息映射到F2SG中,并在此基础上提出一种新的序列模式发现算法——GBSP。GBSP算法充分利用F2SG中表示的项目之间的次序关系进行频繁序列挖掘,提高了其生成效率。理论分析与实验表明,该算法较传统的序列模式发现算法在时间和空间性能上具有优越性。     

面向林业管护的分布式数据挖掘系统的研究

首先,本文介绍了分布式数据挖掘技术、其研究现状及在林业中的应用前景;其次,设计了一个针对数字林业管护的分布式数据挖掘系统,并详细研究了各个部件的功能及系统的工作原理;最后,选择一个应用环节,引入遗传算法,具体的实现数据挖掘技术在数字林业建设中的应用.