肖岩军-基于大数据和海量数据挖掘的攻击溯源技术.pdf
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-开题报告-基于云计算的海量数据挖掘算法研究.docx
毕业设计（论文）
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毕业设计（论文）报告
题目：
-开题报告-基于云计算的海量数据挖掘算法研究
学号：
姓名：
学院：
专业：
指导教师：
起止日期：
-开题报告-基于云计算的海量数据挖掘算法研究
摘要：随着互联网的快速发展和大数据时代的到来，海量数据挖掘技术成为了当前研究的热点。云计算作为一种新兴的计算模式，为海量数据挖掘提供了强大的计算资源。本文针对云计算环境下的海量数据挖掘算法进行研究，旨在提高数据挖掘的效率和准确性。首先，分析了云计算环境下海量数据挖掘的特点和挑战，然后介绍了云计算技术在数据挖掘中的应用。接着，对现有海量数据挖掘算法进行了分类和总结，并对各类算法的优缺点进
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基于粒计算的海量数据挖掘算法研究的开题报告.docx
基于粒计算的海量数据挖掘算法研究的开题报告
一、课题背景
随着信息技术的快速发展和互联网的普及，数据已成为当今信息时代的主要资源之一。如何从庞大的数据中挖掘出有价值的知识和信息成为了一个急需解决的问题。海量数据挖掘技术是一种针对大量数据的挖掘、关联、分类和预测等方面的技术。
对于海量数据的挖掘，传统的算法面临的挑战主要包括计算复杂度高、数据存储开销大等问题。因此，开发一种基于粒计算的海量数据挖掘算法显得尤为重要和必要。
二、研究目的和意义
本文研究的目的是针对海量数据挖掘算法中计算复杂度高和数据存储开销大的问题，探索开发一种基于粒计算的海量数据挖掘算法，提高挖掘效率和准确性。
此研究的意义在于
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-开题报告-基于云计算的海量数据挖掘算法研究.docx
毕业设计（论文）
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毕业设计（论文）报告
题目：
-开题报告-基于云计算的海量数据挖掘算法研究
学号：
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学院：
专业：
指导教师：
起止日期：
-开题报告-基于云计算的海量数据挖掘算法研究
摘要：随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经到来。海量数据挖掘算法作为大数据技术的重要组成部分，在各个领域发挥着越来越重要的作用。云计算作为一种新兴的计算模式，具有强大的计算能力和资源扩展性，为海量数据挖掘提供了有力支持。本文针对云计算环境下的海量数据挖掘算法进行研究，分析了现有算法的优缺点，提出了基于云计算的海量数据挖掘算法框架，并针对不同类型的数据提出了相应的算法优化策略。实验结果
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《海量数据挖掘技术及工程实践》试题.pdf
《海量数据挖掘技术及工程实践》试题
一、单选题共（80题）
1）（D）的目的缩数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算
法的需要，并且能够得到
和原始数据相同的分析结果。
A.数据清洗B.数据集成C.数据变换D.数据归约
2）某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会
购买尿布，这种属于数据挖
掘的哪类问题？A（）
A.关联规则发现B.聚类
C.分类D.自然语言处理
3）以下两种描述分别对应哪两种
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一种基于数据挖掘的DDoS攻击入侵检测系统.pdf
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海量数据智能处理-数据挖掘.pdf
课程讲授介绍
三个部分
数据挖掘介绍
频繁模式分析和关联规则挖掘
流数据挖掘
印鉴
中山大学信息科学与技术学院
2010年7月21 日星期三 1
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数据挖掘技术在网络攻击检测中的应用教程.docx
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数据挖掘技术在网络攻击检测中的应用教程
第一章数据挖掘技术概述
(1)数据挖掘技术是计算机科学领域的一个重要分支，它通过从大量、复杂的数据集中提取有价值的信息和知识，帮助人们做出更明智的决策。这项技术广泛应用于各个领域，如金融、医疗、电信和网络安全等。数据挖掘的过程通常包括数据预处理、数据挖掘、结果评估和应用等步骤。在这个过程中，数据挖掘算法扮演着至关重要的角色，它们能够从数据中发现潜在的模式和关联性。
(2)数据挖掘技术涉及多种算法和模型，其中一些最常用的包括关联规则挖掘、分类、聚类和预测分析等。关联规则挖掘旨在发现数据集中不同项之间的关联关系，例如在超市购物篮分析中，可以挖
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基于Top-k子图模式匹配的海量数据挖掘算法的研究的开题报告.docx
基于Top-k子图模式匹配的海量数据挖掘算法的研究的开题报告
一、研究背景
随着社交网络、网站和移动应用的快速发展，数据量不断增长，并且数据结构也变得越来越复杂。为了挖掘其中的有价值信息，需要开发出高效的数据挖掘算法。其中一个重要的问题是如何在大规模图数据中寻找可能具有重要意义的子图。
对于图数据的挖掘，一个重要的任务是子图模式匹配。即在给定的大规模图数据集中，查找一些预定义的关键子图模式并计算其在数据集中的出现频率或其它相关属性。子图模式匹配问题中的许多算法都基于搜索方法，这种方法需要遍历大量的图数据，复杂度通常是指数级别的，效率比较低。
因此，开发一种基于Top-k子图模式匹配的高效算法对
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一种基于哈希扩展方法的海量数据挖掘与分析框架的开题报告.docx
一种基于哈希扩展方法的海量数据挖掘与分析框架的开题报告
一、研究背景和意义
海量数据已经成为当今的一个热点领域，它同时包含着丰富的信息和巨大的挑战。随着互联网的发展和技术的进步，人们能够收集、存储和处理越来越多的数据，但是大规模的海量数据挖掘和分析仍然是一项非常复杂而且有挑战的任务。
哈希技术是一种常用的数据结构和算法，在哈希表中，数据被存储为键值对，并利用哈希函数来计算它们的哈希值。因为哈希函数可以将任意长度的输入映射到固定长度的输出，所以哈希技术可以非常有效地处理大规模的数据，尤其是在内存受限的情况下。
因此，基于哈希扩展方法的海量数据挖掘和分析框架具有非常重要的意义和应用价值，可以帮助人
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基于军区总医院海量数据挖掘的研究与实现-软件工程专业论文.docx
万方数据
万方数据
INCOME_SELLING_STORE MANAGEMENT SYSTEM BASED ON THE CMMI SPECIFICATION AND SSH FRAMEWORK
A Thesis Submitted to
University of Electronic Science and Technology of China
Major: Software Engineering Author: Wu mei juan
Advisor: Prof. Zhao zhi qin
School : School of Electronic Engineeri
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基于云计算技术的数据挖掘.pdf
卷 第 期 微 电 子 学 与 计 算 机
３０ ２ Ｖｏｌ．３０ Ｎｏ．２
年 月
２０１３ ２ Ｆｅｂｒｕａｒ ２０１３
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基于数据挖掘技术的舆情分析.pdf
基于数据挖掘技术的舆情分析--第1页
基于数据挖掘技术的舆情分析
一、引言
随着互联网和社交媒体的普及，舆情分析逐渐成为一项重要的
数据挖掘应用。舆情分析可以帮助企业、政府和个人快速了解公
众舆论动向，发现信息传播的热点和趋势，及时采取行动。本文
将对基于数据挖掘技术的舆情分析进行研究和探讨。
二、数据挖掘技术在舆情分析中的应用
1.文本挖掘
文本挖掘是舆情分析中最重要的技术之一。它利用计算机程序
自动从大规模的文本数据中提取有效信息，包括文本分类、情感
分析、关系抽取等。文本挖掘技术可以帮助舆情分析者及时了解
公众对某一事件或话题的态度和情感倾向，及时发现热点话题和
信息趋势。
2.数据可视
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基于标签的数据挖掘技术的研究.pdf
先天下之忧而忧，后天下之乐而乐。——范仲淹
基于标签的数据挖掘技术的研究
【摘要】
本文围绕着基于标签的数据挖掘技术展开研究，首先介绍了研究
的背景、目的和意义。随后从标签数据挖掘技术的概述、应用领域、
方法与算法、优势以及挑战与解决方案进行了详细探讨。在展望了基
于标签的数据挖掘技术未来的发展方向，并对总结和展望进行了概括。
文章旨在深入探讨和分析标签数据挖掘技术，为相关领域的研究和应
用提供参考和指导，同时为未来的研究和发展提供借鉴。通过对标签
数据挖掘技术的研究，可以帮助提高数据挖掘的效率和准确性，促进
各领域的发展和创新。
【关键词】
标签数据挖掘技术、研究背景、研究目的、研究意义、应
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数据分析与大数据挖掘海量数据中的价值.docx
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数据分析与大数据挖掘海量数据中的价值
一、数据分析与大数据挖掘概述
(1)数据分析与大数据挖掘作为信息时代的重要技术手段，已经成为各行各业不可或缺的一部分。随着互联网、物联网等技术的飞速发展，数据呈现出爆炸式增长，这些数据中蕴含着巨大的潜在价值。数据分析通过对海量数据进行处理、分析和解释，能够帮助企业和组织发现数据中的规律和趋势，从而做出更加科学、合理的决策。大数据挖掘则是数据分析的深入应用，它通过算法和模型从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识，为企业和组织提供决策支持。
(2)数据分析的过程通常包括数据采集、数据预处理、数据分析和数据可视化等环节。数据采集是指从各种数据源获取
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数据分析与大数据挖掘海量数据中的价值.docx
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数据分析与大数据挖掘海量数据中的价值
第一章数据分析概述
(1)数据分析作为一门综合性的学科，涉及统计学、计算机科学、数学等多个领域，旨在从大量的数据中提取有价值的信息和知识。随着信息技术的飞速发展，数据分析已经成为了各行各业不可或缺的一部分。在商业领域，数据分析能够帮助企业更好地了解市场需求，优化产品和服务，提高决策效率；在科学研究领域，数据分析能够助力研究者发现数据背后的规律，推动学科进步；在政府管理领域，数据分析能够为政策制定者提供数据支持，提升治理能力。
(2)数据分析的过程可以分为数据收集、数据预处理、数据分析、数据解释和结果应用等几个阶段。数据收集是分析的基础，它要