在数据挖掘技术中,基于关联规则的数据挖掘算法是较为重要的一个课题,是我国信息技术领域的热门研究课题。基于此,本文从数...[详细]
《电子技术与软件工程》2018年02期
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异常数据挖掘算法可以促进机器学习的发展,得到了人们的广泛关注,为此研究在深度卷积神经网络数据流中异常数据挖掘算法的应用。异常数据挖掘算法是一种比较复杂的机器算法,采用了...[详细]
《饮食科学》2018年18期
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随着互联网访问便捷性的提高,互联网的线上活动已经成为一个越来越受欢迎的新兴领域。互联网的快速发展,扩大了互联网的应用领域。由此,互联网行业也产生了大量的用户数据。传统的单机计算方式,已经逐渐难以满足互联网行业实际业务情景下的计算需求和计算速度要求。而基于分布式计算的数据挖掘算法研...[详细]
北京邮电大学 硕士论文 2016年
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流数据挖掘作为一个新的知识发现工具，已引起金融领域的注意，在当前的金融领域，许多公司纷纷将流数据挖掘技术应用到金融领域的数据分析中，数据挖掘在金融领域的应用根据金融领域特点和业务领域分为金融领域的行情分析、客户价值分析、券商经营分析和风险分析等根据运用的数据挖掘模型不同分为时间序...[详细]
华南理工大学 硕士论文 2012年
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随着计算机技术的飞速发展,对数据挖掘的精度和速度要求也原来越高,传统的数据挖掘算法已难以满足要求,基于此探究了云计算环境下的几种数据挖掘算法内涵。首先对云计算和数...[详细]
《网络安全技术与应用》2019年05期
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目前,云计算发展为数据的存储、分析和处理奠定了现实基础。而随着社会经济的飞速发展,社会生产过程中对于信息数据的需求呈现出深度化发展的趋势。因此完善数据库和人工智能领域的计算水平,从而适应当...[详细]
《信息化建设》2016年07期
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随着信息技术的日益发展,相关产业也得以快速推进,为社会创造出极大的价值。从以往简单化的数据查询以及统计技术的发展来看,单一模式的数据计算...[详细]
《计算机光盘软件与应用》2014年16期
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随着社会发展的日益复杂化,信息的复杂化和海量化使得数据挖掘成为时代研究的一个主题,从而涌现出许多数据挖掘方法,而模糊和粗糙方法就是两个有力数据挖掘工具,粗糙集主要是通过属性的约简实现数据挖掘的功能,但由于它的主要数学基础是等价关系,所以在实际应用时受到许多限制,围绕等价关系,有些...[详细]
华南理工大学 博士论文 2011年
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高维数据不仅具有高维的属性特征,通常还含有大量的冗余和噪声以及离群点,这使得高维数据的空间结构变得复杂,不利于数据挖掘算法使用数据中的真实关联结构来构建效果更好的模型。其中,构造系数矩阵是寻找数据中关联结构的重要步骤,即通过学习系数矩阵来捕捉样本之间或属性之间的关联大小,然而其学...[详细]
广西师范大学 硕士论文 2017年
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数据挖掘面临的数据量越来越大，如何高效、快速、低成本、可扩展地从海量数据中挖掘有价值的信息来指导生活生产是数据挖掘亟需解决的问题。串行算法对大规模数据的挖掘时间过长，对超大规模数据无法挖掘。传统的并行计算在海量数据的数据挖掘中取得一定的成效，但其对并行任务抽象度低，编程难度高，受...[详细]
桂林电子科技大学 硕士论文 2012年
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