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大数据的常用算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、web数据挖掘）

在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作.大数据的挖掘是从海量.不完全的.有噪声的.模糊的.随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的.潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程.其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等.通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业.商家.用户调整市场政策.减少风险.理性面对市场,并做出正确的决策.目前,在很多领域尤其是在商业领域如银行.电信.电商等,数据挖掘可以解决很多问题,包括市场营销策略制定.背景分析.企业管理…

从《数据挖掘概念与技术》到《Web数据挖掘》

从<数据挖掘概念与技术>到<Web数据挖掘> 认真读过<数据挖掘概念与技术>的第一章后,对数据挖掘有了更加深刻的了解.数据挖掘是知识发展过程的一个步骤.知识发展的过程可以分为:数据清洗(去噪和去除不一致数据).数据集成(多个数据源组合在一起).数据选择(从数据库中提取和分析与任务相关的数据).数据变换(汇总.聚集,变成统一形式).数据挖掘(智能方法提取数据模式).模式评估(根据兴趣度度量.识别代表知识的真正有趣的模式).知识表示(使用可视化和知识表示技术,向用户提供挖掘…

WEB数据挖掘（十三）——关联规则与序列模式（1）

一.Apriori算法简介:  Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集. Apriori(先验的,推测的)算法应用广泛,可用于消费市场价格分析,猜测顾客的消费习惯:网络安全领域中的入侵检测技术:可用在用于高校管理中,根据挖掘规则可以有效地辅助学校管理部门有针对性的开展贫困助学工作:也可用在移动通信领域中,指导运营商的业务运营和辅助业务提供商的决策制定. 二.挖掘步骤: 1.依据支持度找出所有频繁项集(频度) 2.依…

数据挖掘：关联规则的apriori算法在weka的源码分析

相对于机器学习,关联规则的apriori算法更偏向于数据挖掘. 1) 测试文档中调用weka的关联规则apriori算法,如下 try { File file = new File("F:\\tools/lib/data/contact-lenses.arff"); ArffLoader loader = new ArffLoader(); loader.setFile(file); Instances m_instances = loader.getDataSet(); Discre…

使用SQL Server Analysis Services数据挖掘的关联规则实现商品推荐功能（七）

假如你有一个购物类的网站,那么你如何给你的客户来推荐产品呢?这个功能在很多电商类网站都有,那么,通过SQL Server Analysis Services的数据挖掘功能,你也可以轻松的来构建类似的功能. 上一篇中介绍的是如何通过DMX来创建挖掘模型,这一篇讲简单介绍如何通过编程的方式来创建挖掘模型. 通过编程的方式主要通过AMO来实现,分析服务的所有跟架构相关的实现,包括多维数据集和数据挖掘,都通过这个接口实现. AMO对象树包含了支持多维数据集和数据挖掘所有的对象模型,在我这篇随笔中可以详细…

WEB数据挖掘（十六）——Aperture数据抽取（9）：数据源

One of the central concepts of Aperture is the notion of a DataSource. A DataSource contains all information necessary to locate the individual information resources in a physical source. For example, a FileSystemDataSource holds a root directory, a…

java web 学习十三（使用session防止表单重复提交）

在平时开发中,如果网速比较慢的情况下,用户提交表单后,发现服务器半天都没有响应,那么用户可能会以为是自己没有提交表单,就会再点击提交按钮重复提交表单,我们在开发中必须防止表单重复提交. 一.表单重复提交的常见应用场景 有如下的form.jsp页面 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE HTML> <…

Web数据挖掘综述

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数据挖掘进阶之序列模式挖掘GSP算法

数据挖掘进阶之序列模式挖掘GSP算法 绪 继续数据挖掘方面算法的讲解,前面讲解了数据挖掘中关联规则算法FP-Growth的实现.此篇博文主要讲解基于有趣性度量标准的GSP序列模式挖掘算法.有关论文后期进行补充.实现思路与前面优化的FP-Growth算法一致,首先实现简单的GSP算法,通过认真阅读源码,在理解的基础之上进行优化.优化后的算法将在性能方面与原算法进行对比,以此突出此算法的优良性能.下面进行简要介绍: 原理介绍 GSP算法是一种非常有效的序列模式挖掘算法,该算法使用一种称作为逐层搜索的…

数据挖掘进阶之关联规则挖掘FP-Growth算法

数据挖掘进阶之关联规则挖掘FP-Growth算法 绪 近期在写论文方面涉及到了数据挖掘,需要通过数据挖掘方法实现软件与用户间交互模式的获取.分析与分类研究.主要涉及到关联规则与序列模式挖掘两块.关联规则挖掘使用基于有趣性度量标准的FP-Growth算法,序列模式挖掘使用基于有趣性度量标准的GSP算法.若想实现以上优化算法,首先必须了解其基本算法,并编程实现.关键点还是在于理解算法思想,只有懂得了算法思想,对其进行优化操作易如反掌.源代码方面,其实是自己从网络中查找并进行阅读,在理解的基础上进行优…