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Web日志挖掘与传统数据挖掘的区别在于数据源不同,Web日志挖掘的对象通常是服务器的日志信息,而传统数据挖掘的对象多为数据库。日志挖掘主要分为三个步骤：数据预处理、模式识别和模式分析。数据预处理这个环节是整个过程的基础和实施有效挖掘算法的前提,在Web日志挖掘中起着非常重要的作用。为此,本文深入探讨了数据预处理环节的主要任务,提出了一种新Web挖掘预处理方案。 相似文献
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将数据挖掘技术应用于房屋维修基金管理系统中,利用挖掘得到的关联规则为城市公共设施管理提供支持。数据预处理关系到基金缴交数据的挖掘质量,为此本文针对数据缺失等存在的问题,进行了数据补整,并给予算法实现。 相似文献
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基于Web的数据挖掘技术 总被引：1，自引：0，他引：1
Web数据挖掘有很多研究热点,其中关联规则挖掘是Web数据挖掘领域研究的一个重要方面.本文首先对数据挖掘、Web数据挖掘和Web数据预处理等相关知识进行了阐述;然后研究了关联规则基本理论及关联规则经典算法;最后为了解决现实数据库中每个项目的分配不均匀性和重要性差异,重点研究了加权关联规则挖掘算法. 相似文献
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本文首先介绍了电力远程智能监测系统的及工作原理,然后对数据挖掘技术和数据预处理技术做了重点分析,并且通过实际应用证明了数据预处理和数据挖掘技术的智能监测系统操作方便,结果正确,使用性强。 相似文献
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在大型流媒体数据库数据集中,交叉性数据的鲁棒性挖掘结构建立是实现对数据库差异属性分类和数据访问的基础。传统方法对大型数据库中的交叉性数据的鲁棒性挖掘结构建模采用基于遗传算法的数据集聚调度方法,存在较大的路径损耗,数据挖掘的鲁棒性不好。提出改进的基于局部离群点检测遗传进化的大型数据库交叉型数据挖掘模型,构建基于遗传算法的大型流媒体数据库挖掘结构,进行大型流媒体数据库中交叉型数据信息流特征预处理,结合交叉性型数据的离群因子概念,调整流媒体数据调度的位置变换策略,实现交叉性数据的鲁棒性挖掘算法改进。仿真实验结果表明,该算法能有效数据挖掘的a最大匹配率和局部离群点检测性能,保证了数据挖掘的鲁棒性,各项参数指标优于传统方法,展示了较好的应用价值。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
内容中心网络中,Internet用户通常更加关心移动终端的数据内容,需要对此进行有效挖掘,传统的内容中心网络移动终端数据挖掘模型采用关联性辅助挖掘算法,由于内容中心网络的数据之间的关联性是自反的和传递的,导致挖掘效果不好。提出一种基于压缩频谱联合特征识别的内容中心网络移动终端数据优化挖掘模型。构建网络模型和数据挖掘结构模型,进行移动终端数据提取预处理,该内容块被划分成多个分片,把特征数据并行化地存储到不同的存储服务器中,实现对移动终端数据的压缩频谱联合特征识别,达到数据挖掘的目的。仿真实验表明,采用该模型进行数据挖掘,具有较大数据挖掘吞吐量,使得数据存储对象数目有明显提升,数据挖掘精度和收敛性能得到提高。 相似文献
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数据挖掘技术能从海量数据中发现潜在的有用的信息和知识,蚁群算法在处理组合优化问题方面也已取得了较好结果,这就使得将蚁群算法应用于数据挖掘中的前景非常广阔。本文主要讨论了蚁群算法在数据挖掘聚类分析中的研究现状,最后总结了蚁群算法在数据挖掘应用中尚待解决的问题。 相似文献