数据挖掘技术在计算机网络病毒防御中的应用探究

随着互联网的快速发展,网络信息与数据安全变得越来越重要,这关系各个领域的网络隐私安全。数据挖掘技术是一种旨在提高互联网信息安全的技术,它可以有效地提高互联网的信息安全和病毒防御。本文对计算机网络数据挖掘技术(Net Data Mining)NDM进行描述和探索,探究计算机网络病毒防御中数据挖掘技术的一些关联工具和结构,重点对数据挖掘算法进行描述,如决策树、关联规则等,这些有助于加强病毒的防御,最后通过模型来解决计算机网络病毒防御中的问题。     

高校科研决策支持系统中关联规则挖掘的应用

随着高校规模的不断扩大，教师的科研数据量越来越多。如何从大量数据中找出数据间的关系以支持领导的决策成了当务之急，本文讨论了如何利用数据挖掘方法中的Apriori算法对高校科研决策支持系统中的数据进行关联规则的挖掘。     

ID3决策树在高职院校新生报到预测中的分析应用

ID3决策树是数据挖掘中的有力工具之一,针对当前高职院校新生流失现象日益严重问题,采用决策树算法对高校新生录取信息库进行数据挖掘.从新生报到该校的原因和新生的家庭收入等多属性进行科学分析,给出了利用ID3决策树算法生成具体步骤,并通过具体招生信息库进行实例分析,从而为合理规划学校的教学设备、教学人员及其它相关联问题提供决策上的支持.     

决策树算法分析及其在实际应用中的改进

决策树算法是数据挖掘常用算法之一,属于归纳学习方法的一种。它以样本为基础,主要用于分类和预测,其结果比较容易转换为分类规则。ID3算法是一种以贪心算法为核心的典型的归纳学习算法,它采用自顶向下的递归方式生成一棵决策树。ID3算法中使用的数据是理想情况下的数据,在实际应用中,数据在大多数情况下是不能满足算法在理想情况下要求条件,因而也就不能直接使用决策树算法进行分类。所以,在实际应用决策树算法之前,还需要先对数据进行一些处理或改进。     

决策树挖掘技术在医学上的应用

决策树是一种用树枝状展现数据受各变量的影响情况的分析预测模型,根据对目标变量产生效应的不同而制定分类规则,它是建立在信息论基础之上对数据进行分类的一种方法.由于这种方法实现了数据规则的可视化,其输出结果容易理解,精确度较好,效率较高,因而较常用.通过分析决策树理论的数据预处理、生成决策树、导出决策规则及测试等问题,在ID3算法基础上提出基于卡方测试的前剪枝算法,并将其运用于医疗系统的手术诊断数据表的数据挖掘分析过程中,所得到的实验结果与专家诊断结果基本吻合,取得了较好的实际应用效果.     

数据挖掘在客户价值分析中的应用

本文介绍了数据挖掘在客户价值分析中的应用。首先简要描述了客户价值的定义,并从客户价值的产生过程出发,围绕数据挖掘中的分类法、聚类分析、决策树、异常检测、关联规则、神经网络等技术来进行客户细分、客户保持、提高客户忠诚度、客户流失分析,并建立了提升客户价值的总体框架,为进一步对客户价值的研究提供有益的借鉴。     

基于数据挖掘的关联规则研究

关联规则算法的研究在数据挖掘算法的研究中占有相当重要的地位。关联规则算法的核心是基于两阶段频繁记得Apriori算法，但随着对关联规则研究的深入，基于支持度和可信度的Apriori算法越来越不能适应实际情况，兴趣度的引入也就水到渠成。虽然兴趣度的引入一定程度上解决了用户感兴趣而Apriori算法无法生成的规则，但无法解决组合爆炸和规则丢失等问题。目前一种自动设置支持度最小值的基于可信度和支持度的模型基本解决了上述问题。     

市场购物篮中的规则演绎与关联分析研究

为了提高数据挖掘中的关联规则能力,在本文中,使用了双重GRI算法进行关联规则的应用。首先,使用关联规则揭示所购买商品之间关联关系,其次,使用关联规则揭示识别客户群特征。从而挖掘出更加详细的有价值信息,便于商品更好地配置和销售。     

关联规则的互连

关联规则是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究课题。本文分析了关联规则数据项之间的相互关系,提出了互 关联规则的概念,并给出了相应生成算法。     

关联规则挖掘算法改进研究

文章讨论了数据挖掘的一般理论,研究了关联规则挖掘算法以及经典的Apriori算法,分析了算法存在的问题,并提出了新的基于压缩矩阵的关联规则挖掘算法。理论分析和仿真实验显示改进算法的性能明显优于Apriori算法。     

关联规则的互连

关联规则是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究课题。本分析了关联规则数据项之间的相互关系，提出了互关联规则的概念．并给出了相应生成算法。     

一种基于线性链表的关联规则改进算法

关联规则是数据挖掘中一种简单但实用的描述型模式规则，目前主要有Apriori算法和FP—Growth算法。基于线性链表的关联规则改进算法是在线性链表的基础上，采用投影统计技术方法直接获取用于产生频繁模式的条件模式基，可以进一步提高关联规则算法的效率。     

在教务管理中可应用数据挖掘技术

目前教务管理系统大部分仍停留在在线数据处理的基础上,往往没有去探索成绩和大学生的基本信息及专业设置、课程安排这些数据之间隐含的规律和知识。可应用分类、聚类、回归分析、关联规则、变化、偏差分析和web页挖掘等数据挖掘技术对信息进行加工,从中获取反应倾向性和规律性的一些信息,有利于有针对性地提高教学质量。     

从数据挖掘角度分析数字图书馆的满意度

通过数据挖掘的方法对上海交通大学国际与公共事务学院数字图书馆的数据进行整合分析,利用数据分析工具,在丰富的数据信息中提取有用的知识。针对该校数字图书馆建设的需要,从数据挖掘的角度分析了用户对于数字图书馆的满意度情况,建立了基于Analysis Services 2000的数据模型,从而可以更好地为读者服务。     

数据仓库和数据挖掘在农业辅助决策支持系统中的应用

基于农作物生产的相关数据,创建农作物病虫害分析的数据仓库,运用数据挖掘技术提取分类规则,再将获取的规则用于农业病虫害的诊断;通过对实例运行结果的分析,验证了数据仓库和数据挖掘技术与农业决策支持系统相结合方案的可行性。     

数据挖掘技术在成人学生授课方式偏好分析中的应用

面对"数据爆炸但知识贫乏"的现象,数据挖掘技术显示出强大的生命力。教学实践表明,采用决策树方法,对不同类型的学生所偏好的授课方式进行数据挖掘,这是我们成人高等教育中值得提倡的一种教学辅助方法。     

ID3决策树算法分析与高等学校综合教学评价

针对高等学校日常教学管理工作中所积累的大量课堂教学质量评估数据及教育决策对量化分析和研究结果的愈加依赖,应用数据挖掘中的决策树技术,从中找出隐藏的、有价值的知识,可为学校决策部门制定课堂教学管理、提高教学质量、促进教师教学水平和优化教师队伍建设等方面的决策提供科学的依据和参考。     

基于学习分析技术的学习预警系统研究与设计

学习预警是提高远程学习者学习质量的重要手段。文章基于学习分析技术,分析了远程学习者在线学习行为对学习成绩的影响因素,构建了学习成绩预测模型,利用R语言工具,以国家开放大学远程学习者在线学习行为和期末成绩作为实验数据,利用朴素贝叶斯、决策树、前馈反向传播神经网络、支持向量机四种数据挖掘中的分类算法,通过学习者在线学习行为数据对学习者学习成绩进行预测,并利用ROC曲线等方式对上述分类算法预测结果进行对比分析,结果表明,朴素贝叶斯算法准确度高,是整体性能表现优秀的成绩预测算法。最后依据学习分析技术框架,在学习成绩预测模型的基础上,设计了远程学习预警系统,系统根据远程教育学习者在线学习行为,及时发现存在危机的学习者,为学习预警系统的实现提供了参考依据。     

银行贷款客户违约分析

随着互联网金融的迅速发展,商业银行更加重视贷款风险管理,判别出违约客户对风险管理异常重要.所以,基于C5.0算法的决策树模型应用而生,根据银行客户数据建立决策树模型,提出分类规则,对新出现申请贷款的客户是否会违约进行分类预测.通过交叉验证得到可靠稳定的决策树模型,并在决策树模型的基础上,加入成本矩阵,提高对违约客户判别的准确率,达到局部最优,从而提高商业银行对客户的风险管理和贷款控制.这既能满足个人融资的需求,又能降低商业银行的贷款风险.     

基于粗糙集属性约简的数据挖掘技术

粗糙集理论（Rough Set）是波兰学者Z.PAWLAK提出的一种新的软计算方法，它在处理含噪声、不完整、不精确的信息方面具有独特的能力，已成为数据挖掘技术的一个主要方法，在许多科学与工程领域中得到了广泛的应用。本文着重介绍粗糙集的基本思想，并以一个具体的属性约简算法和实例介绍了它在数据挖掘，特别是在数据浓缩和规则提取中的应用。