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数据挖掘构成要素的侦查视角分析

数据挖掘是指在各种数据库中人工或者自动查找、比对各种有用信息的过程。侦查实践中,数据挖掘对于破解疑难、复杂案件之侦查困境,常常具有事半功倍的作用。数据挖掘具有较强的技术性,一般需要运用专门的分析软件,如手机取证软件、邮件分析软件、话单分析软件等。数据挖掘的根本目的在于,通过对海量数据的二次甚至多次挖掘、比对、分析,从各种犯罪案件的表象背后发现其隐藏的内在性规律,助推各种犯罪案件的侦破。要充分发挥数据挖掘在犯罪侦查中的作用,就必须明确数据挖掘的构成要素,才能做到正确进行数据挖掘,否则,就无法挖掘出犯罪侦查所需要的案件线索、证据材料,导致犯罪案件久侦不破。一、数据挖掘的方法要素目前,数据挖掘方法要素在犯罪侦查领域已被广泛运用,一些复杂、疑难、系列犯罪案件的侦查,常常需要运用数据挖掘方法要素,并案侦查中也需要运用数据挖掘方法要素。在侦查实践中,数据挖掘的方法要素主要有决策树法、神经网络法、关联规则法、聚类分析法、遗传算法和联机分析处理...  (本文共8页) 阅读全文>>

《电子技术与软件工程》2018年23期
电子技术与软件工程

计算机数据挖掘在互联网行业中的应用

1互联网行业发展简介随着信息技术的迅猛发展,互联网的应用不再局限于某个部门某个行业,而是与传统行业产生深度融合,既从根本上改不了传统行业的经营方式和运转模式,而且根据时代需要发展出多种新型事物。互联网+传统行业逐渐成为当前我国社会经济发展的主要趋势,其中发展已经比较成熟的是网上购物等,此外网络金融、网络教学等行业也得到快速发展,其前景都是十分美好的。互联网与传统行业的结合不仅改变了各个传统行业的经营模式,也在很大程度上改变了人们的生活方式和思想观念。尤其是当前人们生活节奏不断加快,互联网的便利和快捷为众多网友喜爱。当前人们在互联网上不仅获取各种信息,而且通过互联网进行沟通交流,这不仅仅局限于个人生活方面,还包括工作等各个方面。人们利用互联网进行购物更是成为当前人们的主要生活方式。随着人们对互联网依赖性的加深,人们对于互联网的各种新的需要也不断发展出来。在这种背景下,在已有的互联网基础上进行科技创新和探索,从而开展新的互联网技术的...  (本文共1页) 阅读全文>>

《河南科技》2018年25期
河南科技

大数据下一种规则的快速挖掘技术研究

1研究背景随着信息技术的不断发展,数据逐渐渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。面对当前海量数据,如何准确有效地挖掘数据已经成为行业未来发展的趋势。关联规则的挖掘研究一直是数据挖掘领域的一个热门研究课题,现在已经被广泛地应用到各个领域。近年来,国内外研究主要集中在关联规则冗余修剪以减少关联规则的数量,减少不必要的挖掘。由此,本文致力于修剪冗余的关联规则,提高挖掘质量,并提出一种关联规则的修剪方法。首先,根据规则与数据的匹配度进行修剪,并计算数据与规则的平均匹配度,如果小于阈值,则修改规则,再根据机器学习中的相似性度量方法,在剩余的规则中选择兴趣度最优的数量关联规则,最后获得除去冗余规则后的关联规则。本文所采用的方法最大限度地缩短了修剪所需要的处理时间,生成了一个准确的最小关联规则集,并能与传统的关联规则挖掘方法保持相同的准确度,这使得冗余规则的修剪易于理解,可读性强。2关联规则的基本概念关联规则的定义[1]是这...  (本文共2页) 阅读全文>>

《价值工程》2019年05期
价值工程

大数据时代的数据挖掘综述

1研究背景伴随着大量数据的持续增长,代表着大数据时代的应运而生,这也使得人们对数据越来越感兴趣并进行充分的研究与利用,对于数据的分析与提取,数据挖掘技术成为新一代技术的典型代表。在商业营销领域,二维码、条形码技术的频繁应用形成了大批量的数据。从销售层面上来讲,可以通过对数据的分析来挖出用户所倾向的购物行为,从而使得商家针对性的促销商品并提高自己的竞争力[1]。在个人信誉测评方面,目前很多银行或企业通过数据分析的软件,定期的对个人的信誉度进行检查来判定其否有良好的信誉,从而决定是否可以为其贷款。数据挖掘技术还被应用于识别用户访问资源的行为上,主要来判别用户否为合法用户,进行诈骗甄别主要是利用总结出的正常行为和异常行为之间的关系,得出行为的相关特征,可以对一些不法行为直接进行拦截或屏蔽。在这种背景下数据战备意义显得尤为重要,因此,大数据时代下对于数据挖掘[2]问题的研究具有积极的意义。2数据挖掘相关知识2.1数据挖掘的概念数据挖掘(...  (本文共3页) 阅读全文>>

《信息记录材料》2019年01期
信息记录材料

数据挖掘在农业信息化中的应用进展探析

1大数据农业信息化的提出背景农业大数据的应用可推动生产和销售一体化,将农业供应和市场需求相结合,尤其是把农产品与消费者需求结合起来。在某种程度上,也让农民根据大数据对农产品市场的销售统计结果进行下一年的产品规划生产。这样不但有利于增强农业产品生产的针对性,也增加了农民的产品销售收入,另一方面也促进了农业生产的专业化和标准化。农业大数据的应用技术完善推动了农业生产链各个环节的衔接,提高了农业产业链有效对接及农业生产的可持续发展。从农业长期发展规划的角度看,农业发展需要良好自然生产条件,而大数据应用可以运用遥感等技术监测农业自然发展条件包括:气候、土壤、水分、育种等条件。这些监测数据可以为农产品健康生长提供有力保障。2大数据在农业信息化发展中的应用2.1土壤剖面数据挖掘在农作物种植上的应用土壤是影响农作物种植结果的关键问题,通过大数据挖掘可以对种植前的农作物进行土壤分析,并对土壤的有机质含量、PH值、导水率、入渗率及其他可能影响农作...  (本文共2页) 阅读全文>>

《城乡建设》2019年02期
城乡建设

恰当的水务大数据才符合数据挖掘的需求

近年来,大数据快速兴起。它和人工智能、云计算一起,成为智慧水务技术创新的一种标志。但是能够正确理解、认识、应用大数据,把大数据挖掘真正应用于生产经营和产销差控制中的,却寥寥无几。原因是人们对大数据的认识还停留在简单、肤浅的概念上,根本就没掌握大数据的精髓和本质。大数据本质是为了获取规律和见解,与获取收集的数据量无关,与数据是否恰当、正确有关。因此,非常有必要对大数据的恰当性和正确性进行探讨和研究,以便为未来大数据的挖掘和应用提供一种崭新的视野。一、问题和现状大数据(big data)是一个宽泛的概念,大数据不是数据大,这一点是公认的。大数据本质和精髓在于价值,而不是体量和规模。因此,辩证地看待大数据的体量才是科学的。就水务行业而言,大数据存在着数据体量不够大、数据冗余、数据品质差等诸多问题。因此,有必要对当前水务大数据的现状进行分析。(一)数据体量不够大不论从产销差控制与管理,还是从智慧水务角度看,水务大数据体量都不够大。首先,...  (本文共4页) 阅读全文>>