李院士：网络化数据挖掘.pdf

《数字化网络化智能技术：工业大数据及其应用》课件第6章工业大数据挖掘与知识图谱.pptx 工业大数据及其应用 06工业大数据挖掘与知识图谱 1工业大数据深度学习1.1深度学习基本概念深度学习是机器学习的一个分支和新的研究领域，它使用多层的人工神经网络来模拟人类的学习过程。在如今可用数据量的激增、计算能力的增强以及计算成本的降低的条件下，它可以用大规模的数据和计算资源从大量的数据中自动提取特征，而不需要人工设计或选择并进行分类、回归、生成等任务。深度学习的概念最早可以追溯到上世纪50年代，当时一些科学家提出了神经网络的基本模型，如感知器和自适应线性元。但是，由于计算能力的限制和理论上的困难，神经网络的研究并没有取得很大的进展，直到上世纪80年代，反向传播算法的提出使得神经网络可以训

2025-02-19 约2.67万字 107页立即下载

　网络数据挖掘考重点.doc 《Web Data mining》复习与总结课程主要内容 数据挖掘概述　+　WEB数据挖掘 数据挖掘（ch1 概述）：又被称为数据库中的知识发现（ＫＤＤ）。是指从数据源（如DB、文本、图片、万维网等）探寻有用的模式或知识的过程。这些模式必须是有用的、有潜在价值的、并且是可以被理解的。数据挖掘是一门多学科交叉的学科，包括机器学习、统计、数据库、人工智能、信息检索和可视化。 WEB数据挖掘（ch6-12）的目标是从web超链接、网页内容和使用日志中探寻有用的信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，web挖掘的任务划分为三种主要的类型：web结构挖掘、web内容挖掘和web使用挖掘。 web结构挖掘：

2016-11-24 约1.89万字 17页立即下载

2025-03-22 约6.57千字 16页立即下载

基于云计算理论与数据挖掘技术的轨道交通网络化运营安全分析与预警关键技术研究.ppt 上海工程技术大学城市轨道交通学院上海市科学技术委员会“扬帆计划”课题汇报课题名称：基于云计算理论与数据挖掘技术的轨道交通网络化运营安全分析与预警关键技术研究部门：城市轨道交通学院负责人：丁小兵 2013年12月18日星期三汇报大纲 1、个人基本情况 2、项目研究基础 3、项目拟研究方案及创新点 4、项目考核指标 1、个人基本情况与成果 2002-2006 苏州大学本科信息管理与信息系统-算法研究 2007-2009 北京交通大学硕士交通安全工程-数据挖掘技术 2013-至今同济大学博士交通运输工程-云

2017-12-14 约2.19千字 13页立即下载

数据挖掘与宽带网络运营.pdf 数据挖掘在宽带网络运营中的应用许杨，胡建华，周海河，杨忠昆明理工大学信息工程与自动化学院，昆明 (650051) E-mail ：xuykevin@ 摘要：通过对海量历史数据的有效挖掘，可以发现隐藏规律，进而在业务人员的识别下成为知识，为决策提供支持。本文来自作者在XX 电信的项目工

2017-05-22 约6.39千字 5页立即下载

数据挖掘--图与网络分析.ppt 第六章图与网络分析图与网络分析（1）图与网络分析（1续）端点的次d(v)：点 v 作为边端点的次数；奇点：d(v)=奇数；偶点：d(v)=偶数；悬挂点：d(v)=1；悬挂边：与悬挂点连接的边孤立点：d(v)=0；空图：E = ?，无边图。定理一：所有顶点次数之和等于所有边数的2倍。 5、图与网络分析（1续）图的连通性：链：由两两相邻的点及其相关联的边构成的点边序列；如： v0 , e1 , v1 , e2 , v2 , e3 , v3 , … , vn-1 , en , vn ；

2017-12-20 约3.49千字 13页立即下载

数据挖掘在社交网络中的应用分析.docx PAGE 1- 数据挖掘在社交网络中的应用分析第一章数据挖掘在社交网络中的基础应用第一章数据挖掘在社交网络中的基础应用 (1)社交网络作为一种新兴的互联网应用形式，已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。随着社交网络平台的日益普及，用户在社交网络中产生的数据量呈现出爆炸式增长。这些数据不仅包括用户的个人信息、兴趣爱好、社交关系等，还包括用户的发布内容、评论、点赞、分享等行为数据。数据挖掘作为一种从大量数据中提取有价值信息的技术，在社交网络中的应用具有广泛的前景。例如，Facebook通过分析用户在社交网络中的互动行为，为用户提供个性化的内容推荐服务，从而提高了用户活跃度和满意度。据统

2025-03-17 约2.19千字 4页立即下载

数据挖掘与社交网络分析.docx PAGE 1- 数据挖掘与社交网络分析一、数据挖掘概述 数据挖掘是一门跨学科的技术，旨在从大量数据中提取有价值的信息和知识。随着互联网和大数据时代的到来，数据挖掘的重要性日益凸显。数据挖掘的过程通常包括数据预处理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘和模式评估等步骤。数据预处理是数据挖掘的基础，它涉及到数据的清洗、转换和归一化等操作，以确保后续处理过程中数据的质量。数据集成是将来自不同来源的数据进行整合，以便于分析和挖掘。数据选择是指根据分析目标从数据集中选择相关数据，以提高挖掘效率。数据变换是对数据进行转换和规约，以便更好地适应挖掘算法的需求。数据挖掘阶段则是应用各种算法从数据中挖掘出有

2025-03-20 约2.18千字 4页立即下载

社会网络中的数据挖掘方法.pdf 社会网络中的数据挖掘方法摘要：随着Web2.0技术的发展，社交网络在人们生活中所起的作用越来越大，社会网络分析越来越多得受到人们的重视，将数据挖掘的方法应用于社会网络分析成为数据挖掘研究的一个新的方向。如何从庞大冗杂的社会网络数据中挖掘出有用的信息成为广大学者研究的问题，并且当前关于社区挖掘的绝大多数方法都假定社会网络中只存在一种关系,挖掘结果并不完全符合用户的真实需求。因此，本文将从节点依赖性着手分析社会网络中数据之间的联系，从链接挖掘入手，分析得出关联分析和聚类分析这两种数据挖掘方法，并在此基础上简要探讨了多关系社会网络的数据挖掘方法。关键字：社会网络；数据挖掘；关联分析；

2025-04-04 约3.62千字 4页立即下载

(网络数据挖掘的资料)TextBasedInformationRetrievalDocumentMining.ppt Text Based Information Retrieval - Text Mining PKB - Antonie Background Human dificults to process huge information Computer can do better with matemathics why don’t also use computer to process huge information? A Large text to find: Terrorist attack on 1995? Terrorist movement and bomb relation? R

2017-11-16 约1.08万字 37页立即下载

基于数据挖掘探讨董建华院士治疗慢性胃炎的用药规律.pdf 环球中医药2024年9月第17卷第9期GlobalTraditionalChineseMedicine,September2024,Vol.17,No.91749 ·数据挖掘· 基于数据挖掘探讨董建华院士治疗慢性胃炎的用药规律于艳卉江锋王冬梅王文霞刘扬李怡雯樊沫含【摘要】目的基于数据挖掘探讨董建华院士治疗慢性胃炎的用药规律

2025-03-05 约2.67万字 9页立即下载

李德仁院士_空间数据挖掘和知识发现的理论与方法_(minimizer)详解.ppt 空间数据挖掘和知识发现的理论与方法李德仁院士主要内容 1. 引言 2. 空间数据挖掘和知识发现的框架 3.数据场和云模型及其应用 4.Rough集理论及其应用 5.空间数据聚类 6.长江三峡宝塔滑坡监测数据挖掘 7.归纳学习及其在空间数据挖掘中的应用 8.基于空间统计学的自动影像搜索 9.总结与展望 1. 引言 数据挖掘和知识发现(DMKD)的发展简况起源于从数据库发现知识(KDD)，定义为“从数据中发现隐含的、先前不知道的、潜在有用的信息的非平凡过程”（1991）。 Fayyad等（1996）曾对KDD和数据挖掘(Data Mining)重新定义和加以区分。人们习惯上

2016-11-07 约1.89万字 179页立即下载

李德仁院士_空间数据挖掘和知识发现的理论与方法_(PPTminimizer).ppt 空间数据挖掘和知识发现的理论与方法李德仁院士主要内容 1. 引言 2. 空间数据挖掘和知识发现的框架 3.数据场和云模型及其应用 4.Rough集理论及其应用 5.空间数据聚类 6.长江三峡宝塔滑坡监测数据挖掘 7.归纳学习及其在空间数据挖掘中的应用 8.基于空间统计学的自动影像搜索 9.总结与展望 1. 引言 数据挖掘和知识发现(DMKD)的发展简况起源于从数据库发现知识(KDD)，定义为“从数据中发现隐含的、先前不知道的、潜在有用的信息的非平凡过程”（1991）。 Fayyad等（1996）曾对KDD和数据挖掘(Data Mining)重新定义和加以区分。人们习惯上

2016-08-19 约1.89万字 179页立即下载

基于数据挖掘的社交网络分析与挖掘.docx PAGE 1- 基于数据挖掘的社交网络分析与挖掘第一章数据挖掘与社交网络概述 数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，旨在从大量复杂的数据中提取有价值的信息和知识。在社交网络时代，数据挖掘技术得到了广泛的应用，它通过对社交网络数据的分析，揭示了用户行为、兴趣、关系等深层次特征。社交网络是指人们通过社交关系相互连接的网络，它以人为节点，以关系为连线，形成了错综复杂的社会关系图谱。随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，社交网络数据呈爆炸式增长，如何从这些海量数据中挖掘出有价值的信息成为当前研究的热点。 数据挖掘在社交网络分析中的应用主要体现在以下几个方面。首先，通过对用户行为数据的挖掘，可以分析用户的兴

2025-03-20 约3.28千字 7页立即下载

大数据与数据挖掘.docx PAGE 1- 大数据与数据挖掘 一、大数据概述 (1)大数据时代，信息技术的飞速发展使得数据量呈爆炸式增长。根据国际数据公司（IDC）的预测，全球数据量预计到2025年将达到175ZB，相当于每秒产生约2.5EB的数据。这种数据量的激增对传统的数据处理和分析方法提出了严峻挑战。在这样的背景下，大数据技术应运而生，它通过分布式计算、存储和优化算法，实现了对海量数据的处理和分析。 (2)大数据的核心是数据挖掘，它是一种从大量数据中提取有价值信息的方法。例如，在电子商务领域，数据挖掘技术可以帮助企业分析顾客购买行为，从而实现精准营销。以亚马逊为例，其推荐系统通过分析用户的浏览历史和购买记录，为每位

2025-03-21 约3.09千字 6页立即下载