登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
<br />数据挖掘VS隐私保护<br />早在1998年，Ann Cavoukian发表了一篇题为《数据挖掘：以破坏隐私为代价》的报告，（Alex Berson的新书：<Building Data Mining Applications for CRM>），引起了很大的轰动。该报告剖析了数据挖掘和隐私的关系，指出数据挖掘可能是个人隐私提倡者未来10年所要面对的“最根本的挑战”，从那时起隐私问题就
一、 简述对大数据分析和挖掘的理解答：全球大数据时代（Age of big data）已然来临，尤其在电信、金融、电子商务、智能搜索引擎等行业，几乎已经到了“数据本来就是业务”的地步。在包括语音、计算机网络、因特网和各种其它方式的通信计算融合的电信业，大数据分析与挖掘是电信运营商的一大挑战，更是指引业务发展与改进的一大机遇。以下从这两方面加以阐述。挑战：1、数据量大且内容多样，海量数据
<br />转自：http://blog.renren.com/GetEntry.do?id=464332941&owner=222464960<br /><br /><br />数据挖掘十大经典算法<br /><br />国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典
机器学习、数据挖掘及其他在本书中，我们不断地提及“智能”，到底什么是“智能”？我们说的是人工智能吗？或者是机器学习？它跟数据挖掘和软计算有什么关系？在学术界，对于本书中所介绍的内容的精确定义也已经争论了好几年。从实践的角度看，这些概念并没有实质性的区别，更多的是指应用环境的不
每次谈到数据挖掘都让人很兴奋，但是真正的应用有几个是数据挖掘算法支撑起来的呢：大家哈哈一笑，”除了尿布和啤酒“还有什么拿的出的例子吗。传统的统计学方法可以解决大多数知识发现问题。数据挖掘实际上是一组在人类高级智能和计算机低级智能间的抽象算法：分类（聚类，智能是基础）、关联（和专家系统的规则有区别吗）。个人认为数据挖掘的几个算法其本质类似于数据库领域的”SQL“语句。用几个基本的算子尽量组织成复杂的
数据挖掘和知识发现的技术、方法及应用
NO.1 Data Mining 和统计分析有什么不同？硬要去区分Data Mining和Statistics的差异其实是没有太大意义的。一般将之定义为Data Mining技术的CART、CHAID或模糊计算等等理论方法，也都是由统计学者根据统计理论所发展衍生，换另一个角度看，Data Mining有相当大的比重是由高等统计学中的多变量分析所支撑。但是为什么Data Mining的出现会引
“是直接购买套装软件，还是自己组织力量开发？”随着各种新选择的出现, IT业这个最古老的话题变得更加复杂起来。本文将研究MCI、Motorola、Visa和其他一些公司在这个问题上是如何处理的。 这是一个绝大多数IT经理都无法回避的问题: 是支付License费用以购买那些能满足你75%需求的应用程序，还是组织自己开发，以保证最大程度地满足你的需求? 经过几十年来的摸索和尝试，其间不乏失败
数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法（ Classification ）用于预测数据对象的离散类别（ Categorical L
从数据中挖掘更多的业务信息、对未来的发展做出辅助分析，这就是数据挖掘的强大功能之一。那么，企业是否已经开始对数据挖掘感兴趣甚至开始运用了呢？近日，我们对国家统计局、中国地质调查局等单位的CIO进行了调查。 让数据像人脑一样智慧，具有自动分析、判断和预测能力，这看似不可思议的应用，正是数据挖掘的功能。数据挖掘正吸引着越来越多的企业的眼球。近日，北京长城仪器厂、国家统计局、北京统计局等不少单位的有
本文从简到难，从社交网络的本质到深入介绍，结合了多篇优质论文和专家对社交网络的分析见解，做出了全面系统的分析总结
除去待遇一般，工位太挤之外，迅雷实在是一家很不错的公司，所以虽然准备去北京，还是参加了迅雷的校园招聘。? 冒着大雨感到迅雷楼前时，已经被浇的裤子和鞋都湿透了，到了前台hrMM 倒是非常客气，等待过程中也多多少少听了些其他同学的面试问题，不过心情还是蛮放松的，不用太担心不会，反正现在看也来不及了，还有就是在提醒自己要保持一个感恩的心，保持对公司的尊敬。? 等了大概半个多小时，一面开始，面试官说不上和
分类:其它技术一.基于规则分类器基于规则的分类器是使用一组"if...then..."规则来分类记录的技术.基于规则的分类器产生一个模型,该模型的规则用析取范式R=(r1Vr2Vr3V...rk)表示,其中R称作规则集,而ri是分类规则或析取项.每一个分类规则可以用如下表示:ri=(条件i)->yi,左边称为规则前件或前提,它是属性的合取:条件i=(A1 op V1)and(A2 op V
内容与技术 数据挖掘研究内容和本质 随着DMKD研究逐步走向深入，数据挖掘和知识发现的研究已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。因此，KDD大会程序委员会曾经由这三个学科的权威人物同时来任主席。目前DMKD的主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘
知识类数据挖掘技术在用统计分析类数据挖掘技术进行数据分析时，企业管理人员或管理顾问必须在分析开始之前就知道变量是什么，他们需要分析什么。如果他们不知道所分析的对象或对所分析的变量不清楚，那就很难对数据仓库中如此众多的数据和对象采用统计类数据挖掘技术进行商业分析。但是他们往往凭直觉，感到在数据背后隐藏着某些市场规律和商业知识。此时，统计类数据挖掘工具就难以承担重任，人们就不会对手中的数据挖掘技术
2022年是数字孪生水利建设的开局之年，以提高数字孪生水利网络安全保障水平和防护能力为落脚点，坚决守住不发生重大网络安全事故为底线，为实现水利行业“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”的十六字要求，落实数字化、网络化、智能化赋能水利发展开展了一系列的网络安全保障建设工作。网络安全体系设计的最终目的是为数字孪生水利业务的开展提供支持和保障。因此，本设计充分考虑到业务及信息化发展的需求，在安全性和
<br />国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.<br /> <br />不仅仅是选中的十大算
洗衣机，数据挖掘的物理模型昨天整洗衣机。看着大大小小新新旧旧，机身多赫然印一大字：FuzzyFuzzy Logic，模糊逻辑控制， 大概说"只需按下启动键，从选择程序到漂洗、脱水，实现了全自动的控制。这种模糊逻辑控制的洗衣机可以自动检测洗衣内的衣物重量，从而自动选择水位和洗涤程序，这样不但大大简化了操作步骤，而且可以比较准确的配置水位和洗涤时间，节约了能源。"看了这些就乐了。
图扑自研 HT for Web 产品建立虚拟的对战平台，以厦门市范围作为三维场景，开启激烈的网络攻防模拟和城市安全演练。在此虚拟环境中，参与者可以全方位体验城市安全或网络安全带来的挑战与危机，实现模拟各种攻击和防御手段的实际效果。不仅拓展了对网络攻防技术的认识，还为参与者提供了一个实践和测试各种安全策略的机会。
向上销售与交叉销售 向上销售(Up-selling)：相信大多数光顾过麦当劳或是肯德基人都有这样的经历：在你点完你想要的鸡腿汉堡和饮料之后，餐厅的服务员一般都会问您：“需要加一份新炸的薯条吗？”其实这就是的一种典型的向上销售方式。这里的“薯条”作为向上销售的诱饵，诱使消费者增加购买，从而实现扩大销售的目的。实事上，向上销售的方式不仅仅存在于快餐厅里，在其他的商品市场上，也很常见。比如，
根据DAMA的定义，数据安全指定义、规划、开发、执行安全策略和规程，以提供对数据和信息资产的适当验证、授权、访问和审计。数据安全的目标有三个：启用对企业数据资产的适当访问，并防止不适当的访问理解并遵守所有有关隐私、保护和保密的法规和政策确保所有利益相关方的隐私和保密需求得到执行和审计在《数据治理：一文讲透数据安全》一文中，我对如何实施数据安全进行了相对宏观的介绍。本文将从微观入手，对104个数据安
http://space.itpub.net/7194105/viewspace-429888http://blog.csdn.net/baisung/article/details/7654437http://blog.sciencenet.cn/blog-242887-310994.htmlhttp://huzhyi21.blog.163.com/blog/static/1
基于WebGL封装的渲染库开发适用于数字孪生项目的融合渲染引擎，再基于自研的引擎的进行开发，例如EasyTwin数字孪生融合渲染引擎。游戏引擎在处理大规模场景方面具有很强的优势，它们使用了许多优化技术，如LOD（Level of Detail，多级细节）和遮挡剔除（Occlusion Culling），可以根据场景中物体的距离和可见性来自动调整渲染的精细度和数量，从而在不影响渲染质量的前提下，提高
准备 Analysis Services 数据库 在本课程中，您将学习如何创建新的 Analysis Services 数据库，添加数据源和数据源视图，以及准备将用于数据挖掘的新数据库。生成目标邮件方案 在本课程中，您将学习如何创建可用于目标邮件方案的挖掘模型。您还将学习如何利用挖掘模型，比较挖掘模型，以及如何根据使用下列算法生成的挖掘模型创建预测：M
《云端时代杀手级应用：大数据分析》扫描版[PDF]中文名: 云端时代杀手级应用：大数据分析作者: 胡世忠图书分类: 网络资源格式: PDF版本: 扫描版出版社: 人民邮电出版社发布时间：2014-03-03内容介绍：简介:内容简介：通过大数据分析，可以让公司增加50％的新客户，降低30％的成本！这些如海潮般涌动的大量数据，正是云端时代的新金脉，已经创造出惊人的效益。※运用大数据分析，ZARA最短3
文章信息本周阅读的论文是题目为《A deep-learning model for urban traffic flow prediction with traffic events mined from twitter》的一篇2021年发表在《World Wide Web》涉及交通事故下的城市交通客流预测的文章。摘要短期交通预测是现代城市交通管理和控制系统的关键。数据驱...
数据挖掘和知识发现的技术、方法及应用Keywords:data mining，Knowledge discovery in databases，DM，KDD，CRISP－DM，Internet 概念基于Internet的全球信息系统的发展使我们拥有了前所未有的丰富数据。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨识；第
数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域。本文介绍了数据挖掘的概念、目的、常用方法、数据挖掘过程、数据挖掘软件的评价方法。对数据挖掘领域面临的问题做了介绍和展望。 关键词：数据挖掘 数据集合 1. 引言 数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着信息技术
SVM也许是最近开始被人们关注的一种较有前途的分类方法。准确地说是一种算法，一般有以下两个步骤：1）将数据映射到较高的维；2）在新的空间搜索线性最佳分离超平面。对于在原有空间就线性可分的数据不需要进行非线性映射，否则就需要映射到较高的维之后进行分类。因为SVM可以对复杂的非线性决策边界的建模能力是高度准确的，并且和其他的模型相比，不太容易会出现过分拟合的情况，所以被应用到许多的领域，比
Microsoft Naive Bayes 算法是一种可以快速生成并且适合预测性建模的分类算法。该算法仅支持离散属性或离散化属性。而且在给定可预测属性的情况下，它将所有输入属性都当做独立属性。Microsoft 关联规则算法生成的规则描述哪些项最有可能在事务中出现在一起。借助
作为全国首个基于云计算调度的全国产化大规模绿色算力服务产品，青海绿算云产品的发布是青海联通践行青海省委省政府和中国联通战略合作要求，推动数字青海高质量发展的有效实践；接下来，青海联通将持续秉承央企担当，深度融入国家算力网络布局，积极践行省委省政府率提出的“绿电价值倍增计划”，通过“绿电+绿算”双轮驱动，以绿算云为起点，加速构建“电-算-数-网”一体化产业生态，与各界伙伴携手，为千行百业注入绿色动能
在 SQL Server Analysis Services 中，Microsoft 神经网络算法组合输入属性的每个可能状态和可预测属性的每个可能状态，并使用定型数据计算概率。之后，可以根据输入属性，将这些概率用于分类或回归，并预测被预测属性的结果。 使用 Microsoft 神经元网络算法构造的挖掘模型可以包含多个网络，这取决于用于输入和预测的列的数量，或者取决于仅用于预测的列的数量。一个
知识型企业研究中心 2006-12-26http://business.queensu.ca/index.phpQueen商务学校，任务是提高领导力的管理和促进商务和社会的发展。目前我们的研究工作...英国谢菲尔德大学自然语言处理研究组 2006-12-26http://nlp.shef.ac.uk/英国谢菲尔德大学自然语言处理研究组研究领域主要为：自然语言分析，自然语言的产生以及相关资...PC
<br />计算平均有哪些指标，各有哪些优缺点<br />数值平均数有算术平均数、调和平均数、几何平均数等形式 位置平均数有众数、中位数、四分位数等形式 前三种是根据各单位标志值计算的，故称为数值平均值，后三种是根据标志值所处的. <br />相关分析和回归分析有什么关系 <br />回归分析与相关分析的联系：研究在专业上有一定联系的两个变量之间是否存在直线关系以及如何求得直线回归方程等问题，需
http://www.dmgroup.org.cn第一课数据挖掘技术的由来 1.1 网络之后的下一个技术热点 1.2 数据爆炸但知识贫乏 1.3 支持数据挖掘技术的基础 1.4 从商业数据到商业信息的进化 1.5 数据挖掘逐渐演变的过程 第二课数据挖掘的定义 2.1 技术上的定义及含义 2.2 商业角度的定义 2.3 数据挖掘与传统分析方法的区别 2.4 数据挖掘和数据仓库 2.
摘要：数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域。本文介绍了数据挖掘的概念、目的、常用方法、数据挖掘过程、数据挖掘软件的评价方法。对数据挖掘领域面临的问题做了介绍和展望。 关键词：数据挖掘 数据集合 1. 引言 数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着信息技术的
周 竞扬MG0133041南京大学计算机科学与技术系分布式与并行系统实验室江苏 南京 210093摘 要 基于WEB 的数据挖掘是当前相当热门的方向之一，本文对此作了一个比较全面的综述。概括了基于WEB 的数据挖掘的主要概念和特点，说明各类WEB 挖掘尤其是基于WEB 使用的挖掘所常用的技术，最后简单介绍了XML 在基于WEB 数据挖掘中的应用。关键字 基于WEB的数据挖掘 基于WEB使用的数据挖
导读：数字孪生技术通过构建物理对象的数字化镜像，描述物理对象在现实世界中的变化，模拟物理对象在现实环境中行为和影响，以实现状态监测、故障诊断、趋势预测和综合优化。为了构建数字化镜像并实现上...
感谢王师兄提供真题！时间：2010-10-23 下午2:00-3:30地点：对外经济贸易大学图书馆报告厅应聘职位：数据挖掘工程师================================================一.选择题。一共40道题，其中两
新兴研究领域介绍：图挖掘和多关系数据挖掘。一、什么是图挖掘？为什么进行图挖掘 1、图的用途越来越广，包括对互联网、社会化网络、生物、电路、图像的建模。 2、许多图搜索算法已经被开发出来了，并且广泛用在信息检索、计算机视觉等领域； 3、需要进一步开发高效的图挖掘算法，以便从更加复杂的结构化数据中挖掘出有效的知识。二、挖掘频繁子图
导读：今天的数字化社会中，数据非常重要。未来6G系统将会产生、收集和交换大量的数据。各种运营管理任务，比如配置、性能监控、故障管理，都需要用到这些数据。这些数据还将作为知识经验与其他系统和...
电子商务中的数据挖掘技术 利群集团——孙士昆 1、引言随着网络技术和数据库技术的成熟，全球传统商务正经历一次重大变革，向电子商务全速挺进。这种商业电子化的趋势不仅为客户提供了便利的交易方式和广泛的选择，同时也为商家提供了更加深入地了解客户需
如何对大量信息进行有效组织利用，使用户能够从大量繁杂的信息中找出真正有价值的信息和知识，帮助企业制定更好的营销策略。信息处理技术有了新的应用研究课题——数据挖掘。 1.数据挖掘在电子商务中的作用 数据挖掘技术之所以可以服务电子商务，是因为它能够挖掘出活动过程中的潜在信息以指导电子商务营销活动。在电子商务中其作用有4个方面： (1)挖掘客户活动规律，针对性的在电子商务平台下以提供“个
数据挖掘和知识发现的技术、方法及应用 一幅凝固的油画 Keywords:data mining，Knowledge discovery in databases，DM，KDD，CRISP－DM，Internet 概念基于Internet的全球信息系统的发展使我们拥有了前所未有的丰富数据。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨识；第三是信
决策树：优1.速度快2.准确性高缺1.难处理大训练集2.类别多时错误概率大KNN：优1.避免样本不平衡问题2.对于类域的交叉或重叠较多的待分样本适合缺1.计算量大2.对样本容量小的类域会误差大SVM：对于少量样本有较好的效果贝叶斯：1.应用广泛2.在实际情况下，概率分布未知3.要求表达文本的主题词相互独立，但在实际文本中一般很难满足。神经网络：1.神经网络是基于经验风险最小化原则的学习算法，有一些
数据挖掘技术研究现状张明奇摘 要：数据挖掘作为当前国际学术界的一个研究热点，本文对它的研究意义、定义、分类等概念做了深入的阐述，详细介绍了数据挖掘的全过程，数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学、统计学等领域的知识，从深层次挖掘有效的模式。数据挖掘技术具有广阔的应用前景。为深入研究数据挖掘的应用奠定了基础。关键字：数据挖掘 知识发现 挖掘算法 挖掘过程一、数挖掘的概念
数据是数据对象(Data Objects)及其属性(Attributes)的集合。数据对象(一条记录、一个实体、一个案例、一个样本等)是对一个事物或者物理对象的描述。数据对象的属性则是这个对象的性质或特征，例如一个人的肤色、眼球颜色等是这个人的属性。每一行为一条记录，每条记录即一个数据对象，代表一个用户的资料。而每一行的序号、男/女、收人、是否有配偶为数据对象的属性。而每一条记录的某一列即该对象属
社交网络——新一代数据挖掘的金矿 随着Facebook的上市，社交网络再次成为人们关注的焦点。与传统的论坛、博客相比，社交网络是虚拟世界与现实世界的桥梁，在互联网上将现实生活中人与人之间的关系建立起来。从社交网络的分类来看，Facebook、Twitter、LinkedIn分别代表三种不同的社交网络。Facebook是基于朋友之间强关系的社交网络，有助于朋友之间关系的维系和改善；Tw
数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。在商业应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系 数 据挖掘技术从一开始就是面向应用的。在商业应用中最典型的例子就是一家连锁店通过数据挖掘发现了小孩尿布和啤酒之间有着惊人的联系。数据挖掘是目前国际上 数据库和信息决策领域的最前沿方向之一，引起了学术界和业界的广泛关注。数据挖掘技术在一些领域内已有成功的应用。但数据挖
数据挖掘常用的方法 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等， 它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客
网络
——网络
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
永洪数据分析社区
科技大视野开发者社区
