现在,消费者已经习惯4G的存在,它好像另外的一个太阳,点亮了夜生活,也丰富了白天的生活:随时随地的直播.视频通话.移动支付.嘀嘀打车等等,这些都因4G网络和智能手机而快速发展,帮助消费者清理碎片时间之余,也让其心甘情愿地掏腰包,从运营商到设备商,再到手机硬件制造产业链和App开发企业都攫到了大量金矿,几乎每个相关领域都催生出星光熠熠的金主儿,也正因如此,5G概念一经提出就吸引了来自全世界相关企业地高度关注,因涉及通信标准.专利等问题,大家从一开始就大手笔投入,希望能在5G时代推行自家技术,谁能率…

成都亿合科技小编了解到,随着O2O烧钱大战过去,网络上流传的一份O2O项目死亡名单上显示,近年来,汽车.社区.旅游.教育等16个领域的多个O2O项目关门大吉,仅外卖餐饮O2O项目倒闭的就有十几个.只有潮水退去,才知道谁在裸泳. 那么,家政O2O市场情况如何呢?有数据表明:目前我国家庭服务业有20多个门类200多种服务项目,年营业额达1600亿元,家庭服务企业和网点50多万家,从业人员1500多万人.尽管如此,互联网巨头BAT在这个领域的表现并不突出.而目前在该领域独占鳌头的是成立仅两年的58到家…

对于还没体验4G移动通信魅力的国内的移动通信用户而言,5G也许还是镜中花,雾中月:但对于科研界而言,5G研究已经启程,三星电子5月份宣布,率先开发出了首个基于5G核心技术的移动传输网络,实现每秒1Gbps的数据传输速率. 究竟什么是5G,它的核心是什么?关键技术的研究方向包括哪些?它会给我们的生活带来怎样的变化? 5G的核心在于网络融合 我们知道,1G主要解决语音通信的问题;2G可支持窄带的分组数据通信,最高理论速率为236kbps;3G在2G的基础上,发展了诸如图像.音乐.视频流的高带宽多媒体…

今天,中国5G商用走进新里程:工信部向中国电信.中国移动.中国联通.中国广电发放5G商用牌照,中国也成为继韩国.美国.瑞士.英国后,第五个正式商用5G的国家. 按照之前的规划,中国原定于2020年开启5G商用.如今商用5G的时间表从2020年提前到2019年,意在抢占5G先机. 全球不少国家都对5G发展寄予厚望,争取进入5G第一波商用.对此,中国TD产业联盟秘书长杨骅解释说,当一国发放5G牌照,产业界就会投入该国市场,满足其市场的需求,为其开发产品,形成产业上的优势,进而形成商业应用上的优势.因…

5G基站建设下的“中国速度”:北上广深领跑全国,均超1万个 https://www.laoyaoba.com/html/news/newsdetail?source=pc&news_id=734492 2019年11月的新闻 这些应该都是macro 机战吧. 小如·11-16 10:42·通信 来源: 爱集微 集微网消息(文/小如)2019年被认为是5G元年,我国5G建设也正在提速.据中国信息通信研究院副院长王志勤11月6日透露,目前我国已经建成5G基站8.6万个,预计到年底突破13万个. 根据…

本文来自微信公众号“腾讯深网”(ID:qqshenwang),作者 马关夏.36氪经授权转载. 一.5G先进性与行业应用 1.5G到底是什么?和4G比有什么不一样? 从国际电信联盟(ITU)的定义来看,5G要达到的基础技术指标包括:20Gbps的峰值容量,100Mbps的用户体验速率,1毫秒的端到端时延,高达100倍的网络能耗效率提升以及每平方公里100万连接数等.ITU定义的5G三大场景包括eMBB(增强移动宽带),mMTC(海量机器类通信)和uRLLC(超可靠低时延). 从功能方面来看,4G…

1.何为相关query 我通常也把相关query称为相似query,搜索日志中一个用户在短时间内的一系列搜索词被称为相关query.相关就是两个query间有一定的关系,反映了用户在当时的需求.本文就以应用搜索为背景来介绍相关query. 2.有什么作用 相关query的作用就很多了: 错词纠正:输入一个错误的词找不到应用,然后输入一个正确的词 同名互换:和错词纠正是一个场景,如中英文名称(cytus和音乐世界),别名(艾达的梦和纪念碑谷)等 同义词:对战和对打:台球和桌球等 同类型应用:如微信…

整理数据挖掘的基本概念和算法,包括关联规则挖掘.分类.聚类的常用算法,敬请期待.今天讲的是关联规则挖掘的最基本的知识. 关联规则挖掘在电商.零售.大气物理.生物医学已经有了广泛的应用,本篇文章将介绍一些基本知识和Aprori算法. 啤酒与尿布的故事已经成为了关联规则挖掘的经典案例,还有人专门出了一本书<啤酒与尿布>,虽然说这个故事是哈弗商学院杜撰出来的,但确实能很好的解释关联规则挖掘的原理.我们这里以一个超市购物篮迷你数据集来解释关联规则挖掘的基本概念: TID Items T1 {牛奶,面包…

前言 对于如何发现一个数据集中的频繁项集,前文讲解的经典 Apriori 算法能够做到. 然而,对于每个潜在的频繁项,它都要检索一遍数据集,这是比较低效的.在实际的大数据应用中,这么做就更不好了. 本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法. 它只会扫描数据集两次,能循序挖掘出频繁项集.因此这种算法在网页信息处理中占据着非常重要的地位. FP-growth 算法基本原理 将数据存储到一种成为 FP 树的数据结构中,这样的一棵树包含了数据集中满足最小支持度阈值的所有节点信…

@(hadoop)[Spark, MLlib, 数据挖掘, 关联规则, 算法] [TOC] 〇.简介 经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法.Apriori算法多次扫描交易数据库,每次利用候选频繁集产生频繁集:而FP-growth则利用树形结构,无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集,大大减少扫描交易数据库的次数,从而提高了算法的效率.但是apriori的算法扩展性较好,可以用于并行计算等领域. 关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系,适用于在大数量的项…

  一.数据挖掘 数据挖掘是运用计算机及信息技术,从大量的.不全然的数据集中获取隐含在当中的实用知识的高级过程.Web 数据挖掘是从数据挖掘发展而来,是数据挖掘技术在Web 技术中的应用.Web 数据挖掘是一项综合技术,通过从Internet 上的资源中抽取信息来提高Web 技术的利用效率,也就是从Web 文档结构和试用的集合中发现隐含的模式. 数据挖掘涉及的学科领域和方法非常多,有多种分类法. (1)依据挖掘对象分:关系数据库.面向对象数据库.空间数据库.时序数据库.DNA 数据库.多媒体数据…

FP树构造 FP Growth算法利用了巧妙的数据结构,大大降低了Aproir挖掘算法的代价,他不需要不断得生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对.为了达到这样的效果,它采用了一种简洁的数据结构,叫做frequent-pattern tree(频繁模式树).下面就详细谈谈如何构造这个树,举例是最好的方法.请看下面这个例子: 这张表描述了一张商品交易清单,abcdefg代表商品,(ordered)frequent items这一列是把商品按照降序重新进行了排列,这个排序很重要,我们操作的所…

数据挖掘中有一个很重要的应用,就是Frequent Pattern挖掘,翻译成中文就是频繁模式挖掘.这篇博客就想谈谈频繁模式挖掘相关的一些算法. 定义 何谓频繁模式挖掘呢?所谓频繁模式指的是在样本数据集中频繁出现的模式.举个例子,比如在超市的交易系统中,记载了很多次交易,每一次交易的信息包括用户购买的商品清单.如果超市主管是个有心人的话,他会发现尿不湿,啤酒这两样商品在许多用户的购物清单上都出现了,而且频率非常高.尿不湿,啤酒同时出现在一张购物单上就可以称之为一种频繁模式,这样的发掘就可以称之为…

所 谓挖掘频繁模式,关联和相关,即指在出现的数据集中找到一个经常出现的序列模式或者是一个经常出现的数据结构.就像搞CPU设计的人知道,Cache的预 取机制有流预取和指针预取,前者就是发现流模式,即发现在地址上顺序出现的序列模式,后者即发现指针链接模式,即链式数据结构. 比 如一个人逛超市,她的购物篮里可能装有各种商品的组合.我们设想所有的商品构成全集,每种商品用0-1表示是否出现,那么每个购物篮就可以用一个布尔向量 表示,如(0,1,...,1,0)可能表示:(没有买酸奶,买了冰激凌...买了…

前言: 关于 FP-Growth 算法介绍请见:FP-Growth算法的介绍. 本文主要介绍从 FP-tree 中提取频繁项集的算法.关于伪代码请查看上面的文章. FP-tree 的构造请见:FP-Growth算法之 FP-tree 的构造(python). 正文: tree_miner.py\color{aqua}{tree\_miner.py}文件: #coding=utf-8 import tree_builder import copy class Tree_miner(object):…

/* 版权声明:可以任意转载,转载时请务必标明文章原始出处和作者信息 .*/                  CopyMiddle: 张俊林 TimeStamp:2012年3 月 在微博环境下,如何自动挖掘某个微博用户的社交圈子或者兴趣圈子是个很基础且重要的问题.如果能够对于某个用户在微博上体现的社交关系进行准确的挖掘,对于很多具体应用来说都有很好的作用,比如可以更好的对用户的兴趣进行挖掘或者能够推荐用户还未关注的社交圈子成员等,或者根据其社交圈子更准确的对用户进行个性化建模,为其它基于用户个…

为程序员,如果学了一堆技术却没有用武之地,实在可惜,如何把自己积累的技术利用起来?通俗一点,程序员有哪些赚钱的门路? 比较常见的一种方式是接私活,不过私活的复杂度不一,沟通成本会非常高,另一方面,私活的技术含量低,对程序员的技术成长没什么帮助,什么样的赚钱指导是理想选择,我想能够躺着把钱挣的路子应该是个好点子 你不是苍老师,能躺着把钱赚了?答案是肯定的,那些互联网巨头们现在无一不是躺着在赚钱,现在你差的不是一个程序员,而是缺一个 idea,如何找到靠谱的想法? 那些曾经不起眼的网站.APP 最初…

在中文自然语言处理中,词是最小的能够独立活动的有意义的语言成分.汉语是以字为基本书写单位,词语之间没有明显的区分标记,因此进行中文自然语言处理通常是先将汉语文本中的字符串切分成合理的词语序列,然后再在此基础上进行其它分析处理.中文分词是中文信息处理的一个基础环节,已被广泛应用于中文文本处理.信息提取.文本挖掘等应用中.分词涉及许多方面的问题,主要包括: (1). 核心词表问题:许多分词算法都需要有一个核心的(通用.与领域无关的)词表.凡在该词表中的词,分词时就应该切分出来.但对于哪些词应当收进核…

词性标注是自然语言浅层理解的一个重要环节,它可帮助系统自动判定词语所属的语法范畴,为进一步处理提供更高层面的支持.词性标注主要任务是消除词性兼类歧义,对于新信息检测来说,它的实际意义还在于: (1)能够在很大程度上消除词义歧义. (2)具有提高句子检索性能的潜力.词性标注可以帮助我们保留表征实际意义的名词.动词.形容词以及数词等实词,同时滤掉对检索不具实际影响的介词.代词.连词与冠词等.相对于纯粹从词形出发的过滤手段,词性更能有效消除噪声,在句子层面的检索上更具有潜力. (3)提高区分信息新颖程…

作者:腾讯WeTest手游安全测试团队商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处. WeTest导读 <九州天空城3D>上线至今,长期稳定在APP Store畅销排行的前五,本文将介绍腾讯WeTest手游安全团队在游戏上线前为<九州天空城3D>挖掘安全漏洞的全过程. <九州天空城3D>(下文简称<九州>)是祖龙娱乐的一款正版授权次世代3D飞行手游,在8月,正式向全平台开放.作为一个前身是端游研发工作室的研发商,祖龙娱乐在<九州>…

已迁移到我新博客,阅读体验更佳apriori && fpgrowth:频繁模式与关联规则挖掘 详细代码我放在github上:click me 一.实验说明 1.1 任务描述 1.2 数据集说明 GroceryStore数据集 This data set contains transaction records of a grocery store in a month. Each line is a transaction, where the purchased items line i…

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. 关于这个算法有一个非常有名的故事:"尿布和啤酒".故事是这样的:美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班后为孩子买尿布,而丈夫在买完尿布后又要顺 手买回自己爱喝的啤酒,因此啤酒和尿布在一起被购买的机会很多.这个举措使尿布和啤酒的销量双双增加,并一直为众商家所津津乐道. 关联规则应用: 1. Apriori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,比如较…

起因:客户需求,数据库正常每天总的日志切换是20以内,有一天日志切换总数,达到30,客户建议使用Logminer进行日志挖掘分析,到底什么应用导致的问题. 说明:使用logminer进行日志挖掘,只能挖掘出什么对象表,dml操作多少次,而无法明确得到什么应用占用的日志最多.只能提供很单项的东西,某个表dml操作次数,非常多.需要客户结合实际应用,去判断,到底什么应用导致的问题. 环境说明:数据库版本10.2.0.5 双节点rac, 有一套dg 10.2.0.5,单实例. 测试说明: 1.dg 切…

推文<阿里凑单算法首次公开!基于Graph Embedding的打包购商品挖掘系统解析>笔记 从17年5月份开始接触Graph Embedding,学术论文读了很多,但是一直不清楚这技术是否真的能应用于工业界? 最近导师转发给我一篇文章,名为<阿里凑单算法首次公开!基于Graph Embedding的打包购商品挖掘系统解析>,眼界大开! 今天就阅读这篇推文,做一些摘录和笔记...侵删! 传送门:http://mp.weixin.qq.com/s/diIzbc0tpCW4xhbIQu…

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/zjl-sns-automatic-mining 一．为何要在大规模SNS中挖掘兴趣圈子 随着国外的facebook.twitter以及国内的人人.新浪微博等SNS及内容分享平台的逐步流行,如何从上亿的海量用户中自动挖掘兴趣圈子成为了一个有趣也非常必要的工作.所谓“兴趣圈子”,指的是在同一分享平台下,有着共同的兴趣爱好的用户群体,比如新浪微博里哪些用户是对云计算感兴趣的?他们是否形成了一个密切交互的圈子?对这些信息的挖掘是很…

ActiveX是微软公司提出,并在1996年被正式命名的组件技术.该技术提供了一种通用的开放程序接口,使用这种技术开发的ActiveX控件可以直接集成到IE浏览器或第三方应用程序中,但由于第三方编程等问题,控件的漏洞越来越多,很容易被攻击者利用进行破坏及窃取信息等活动,给个人和企业带来很大损失.本文结合H3C攻防研究团队在攻防研究过程中的经验和体会,阐述ActiveX控件漏洞产生的原理及漏洞挖掘方法. ActiveX 控件概念 1. ActiveX产生 ActiveX是以微软COM模型(Comp…

前言 对于如何发现一个数据集中的频繁项集,前文讲解的经典 Apriori 算法能够做到. 然而,对于每个潜在的频繁项,它都要检索一遍数据集,这是比较低效的.在实际的大数据应用中,这么做就更不好了. 本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法.它只会扫描数据集两次,能顺序挖掘出频繁项集.因此这种算法在网页信息处理中占据着非常重要的地位. FP-growth 算法基本原理 将数据存储到一种成为 FP 树的数据结构中,这样的一棵树包含了数据集中满足最小支持度阈值的所有节点信息…

之前介绍的apriori算法中因为存在许多的缺陷,例如进行大量的全表扫描和计算量巨大的自然连接,所以现在几乎已经不再使用 在mahout的算法库中使用的是PFP算法,该算法是FPGrowth算法的分布式运行方式,其内部的算法结构和FPGrowth算法相差并不是十分巨大 所以这里首先介绍在单机内存中运行的FPGrowth算法 还是使用apriori算法的购物车数据作为例子,如下图所示: TID为购物车项的编号,i1-i5为商品的编号 FPGrowth算法的基本思想是,首先扫描整个购物车数据表,计算…

Frequent Pattern 挖掘之二(FP Growth算法) FP树构造 FP Growth算法利用了巧妙的数据结构,大大降低了Aproir挖掘算法的代价,他不需要不断得生成候选项目队列和不断得扫描整个数据库进行比对.为了达到这样的效果,它采用了一种简洁的数据结构,叫做frequent-patterntree(频繁模式树).下面就详细谈谈如何构造这个树,举例是最好的方法.请看下面这个例子: 这张表描述了一张商品交易清单,abcdefg代表商品,(ordered)frequentitems…

啤酒 尿布 组合营销 X=>Y,其中x属于项集I,Y属于项集I,且X.Y的交集等于空集. 2类算法 Apriori算法 不断地构造候选集.筛选候选集来挖掘出频繁项集,需要多次扫描原始数据.磁盘I/O 频繁模式增长算法  只需扫描原始数据2遍,通过FP-tree数据结构对原始数据进行压缩,效率高 关联规则association rules 挖掘 ,属于描述型模式,无监督学习…