数据挖掘在英语在线学习平台中的应用
数据挖掘在英语在线学习平台中的应用
数据挖掘在英语在线学习平台中的应用论文摘要
论文摘要论文摘要论文摘要论文摘要
英语在我们的生活中越来越重要 , 而英语学习也随时随地都在进行 , 尤其现
在高科技产品层出不穷, 在手机、 i P a d 等产品上学英语非常方便 ,所以变得很
流行。英语在线学习的平台数不胜数 , 而它们提供的学习内容却非常单一 , 所有
的学习者 , 不管他们的学习目的是什么 , 看到的学习内容都是一样的 , 这样问题
就会随之而来,单一的学习内容的效果会怎么样呢? 特别是针对成人学习者来
说 , 他们的学习目的更加明确 , 工作需要或者为了学术研究等等 , 单一的学习内
容对他们来说完全没有针对性 , 而且他们学习时间相对来说较少 , 这样的学习效
果可想而知。
本文将数据挖掘技术应用于英语在线学习平台 ,通过聚类算法和
关联规则
对学习者、学习内容进行分析 , 在此基础上运用遗传算法开发了一个内容组织系
统 , 运用于本文的案例中 , 为学习者提供个性化的学习内容 , 以期该系统未来能
推广到其他在线学习平台中。首先 , 根据文献综述 , 分析了英语在线学习平台的
现状 , 着重指出其存在的问题 , 这些问题就是本研究想要通过数据挖掘所要解决
的。其次 , 针对发现的英语在线学习平台的问题 , 选取了三种数据挖掘技术来解
决发现的问题 , 设计了这些技术应该怎样应用于在线学习平台中 , 第一种技术是
聚类挖掘技术 , 用来分析学习者的情况 , 将学习者分在不同的类别中 , 为其提供
个性化的学习内容 , 并组织小组学习 ; 第二种技术是关联规则 , 用来分析学习内
容之间的关联性, 通过这些规则来安排学习者的学习内容, 提供英语学习成绩 ;
第三种技术是遗传算法 , 在前两种技术的基础上 , 设计了一个基于此算法的内容
组织系统 , 此系统能够为学习者提供个性化的英语学习内容。
最后 , 本文选取了
一个案例, 将上述设计应用于此案例中 ,并对结果进行了详细的分析。
本文按照现状分析 ?问题提出 ? 解决方案设计 ? 案例分析 ? 得出结论的流
程进行了深入的研究 , 将数据挖掘技术应用于英语在线学习平台中 , 创新的开发
了英语学习内容组织系统 , 希望本研究的成果具有一定的推广实用价值 , 为在线
学习平台的建设提供一个思路 , 同时期望该思路能够从一定程度上提高在线学习
的质量。
关键词:数据挖掘 ;英语在线学习;聚类分析 ;关联规则; 遗传算法I数据挖掘在英语在线学习平台中的应用 A B S T R A C T
A A A A BSTRA BSTRA BSTRA BSTRA CT CT CT CT
A A
B B S S T T R R A A
C C T T
A A
B B S S T T R R A A
C C T T
E n g l i s h i n o u r l i f e i s m o r e a n d m o r e i m p o r t a n t , a n d E n g l i s h l e a r n i n g
i s a l s o i n a n y t i m e a n d a n y w h e r e , p a r t i c u l a r l y n o w t h a t h i g h - t e c h p r o d u c t s s u c h a s m o b i l e p h o n e , i P a d a r e v e r y c o n v e
n i e n t t o g o t o s c h o o lT h e r e a r e
m a n y E n g l i s h o n l i n e l e a r n i n g p l a t f o r m s , a n d t h e y p r o v i d e v e r y s i n g l e
l e a r n i n g c o n t e n t s , r e g a r d l e s s o f t h e i r l e a r n i n g w h a t i s t h e p u r p o s e o f
l e a r n i n gE s p e c i a l l y f o r a d u l t l e a r n e r s , t h e y l e a r n o b j e c t i v e m o r e
e x p l i c i t , w o r k n e e d s o r t o a c a d e m i c r e s e a r c h a n d s o o n , s i n g l e l e a r n i n g
c o n t e n t f o r t h e m , b u t t h e y a b s o l u t e l y n o s p e c i f i c s t u
d y t i m
e r e l a t i v e l y
t h e l e a r n i n g e f f e c t , s o t h a t y o u c a n i m a g i n eT h i s a r t i c l e w i l l r e s e a r c h d a t a m i n i n g t e c h n o l o g y a p p l i e d t o E n g l i s h
o n l i n e l e a r n i n g p l a t f o r m a n d t h r o u g h t h e c l u s t e r i n g a l g o r i t h m , a n d
a s s o c i a t e d a s s o c i a t i o n r u l e s , t h e s t u d y c o n t e n t s o f l e a r n e r s a r e a n a l y z e d ,
b a s e d o n u s i n g g e n e t i
c a l g o r i t h m
d
e v e l o p e d a c o n t e n t o r g a n i z a t i o n s y s t e m , u s e d i n t h i s c a s e ,
f o r l e a r n e r s t o p r o v i d e i n d i v i d u a l i z e d l e a r n i n
g c o n t e n t ,
i n o r d e r t o t h e s y s t e m t h e f u t u r e c a n b e e x t e n d e d t o o t h e r o n l i n e l e a r n i n g
p l a t f o r mF i r s t o f a l l , b a s e d o n t h e l i t e r a t u r e s w e r e r e v i e w e d , a n a l y z e d
t h e p r e s e n t s i t u a t i o n o f E n g l i s h o n l i n e l e a r n i n g p l a t f o r m , t h i s p a p e r
p o i n t s o u t t h e e x i s t i n g p r o b l e m s , t h e p r o b l e m i s t h e s t u d y w a n t s t o b e
s o l v e d t h r o u g h t h e d a t a m i n i n gS e c o n d l y , a c c o r d i n g t o t h e E n g l i s h o n l i n e
l e a r n i n g p l a t f o r m a n d f o u n d t h e p r o b l e m , t h e a u t h o r s e l e c t s t h r e e k i n d s
o f d a t a m i n i n g t e c h n o l o g y t o s o l v e t h e p r o b l e m s f o u n d , h o w s h o u l d b e
d e s i g n e d t h e s e t e c h n i q u e s u s e d i n o n l i n
e l e a r n i n g p l a t
f o r m , t h e f i r s t
t e c h n i q u e i s c l u s t e r i n g m i n i n g t e c h n o l o g y , u s e d f o r a n a l y z i n g t h e
s i t u a t i o n , w i l l l e a r n e r s i n d i f f e r e n t c a t e g o r i e s p o r t i o n , a n d p r o v i d i n g
t h e m p e r s o n a l l e a r n i n g c o n t e n t s , a n d o r g a n i z e g r o u p l e a r n i n g ; T h e s e c o n d
k i n d o f t e c h n o l o g y i s u s e d t o p a r s e t h e a s s o c i a t i o n r u l e , t h e c o n n e c t i o n s
b e t w e e n l e a r n i n g
c o n t e n t s , t h r o u g h t h e s e r u l e s t o a r r a n g e l e a r n e r s '
l e a r n i n g c o n t e n t s , p r o v i d e E n g l i s h l e a r n i n g a c h i e v e m e n t ; T h e t h i r d k i n d
I I数据挖掘在英语在线学习平台中的应用 A B S T R A C T
o f t e c h n o l o g y i s g e n e t i c a l g o r i t h m , t h e f i r s t t w o t e c h n o l o g y f o u n d a t i o n ,
b a s e d o n t h e a l g o r i t h m i s d e s i g n e d a s y s t e m , t h e
c o n t e n t o f t h e s y s t e m
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m i n i n g t e c h n o l o g y a p p l i e d t o E n g l i s h o n l i n e l e a r n i n g p l a t f o r m , i n n o v a t i v e
d e v e l o p m e n t E n g l i s h l e a r n i n g c o n t e n t o r g a n i z a t i o n s y s t e m , h o p e t h i s
r e s e a r c h a c h i e v e m e n t h a s c e r t a i n p r a c t i c a l v a l u e f o r t h e p r o m o t i o n o f t h e
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f r o m t h e q u a l i t y o f o n l i n e
l e a r n i n gK K K K e e e e y y y y W W W W o o o o r r r r d d d d s s s s : : : : D D D D a a a a t t t t a a a a M M M M i i i i n n n n i i i i n n n n g g g g ; ; ; ; E E E E n n n n g g g g l l l l i i i i s s s s h h h h O O O O n n n n l l l l i i i i n n n n e e e e L L L L e e e e a a a a r r r r n n n n i i i i n n n n g g g g ; ; ; ; C C C C l l l l u u u u s s s s t t t t e e e e r r r r i i i i n n n n g g g g A A A A n n n n a a a a l l l l y y y y s s s s i i i i s s s s ; ; ; ;
A A s s s s o o c c i i a a t t i i o o n n R R u u l l e e s s ; ;
G G e e n n e e t t i i c c A A l l g g o o r r i i t t h h m m
A A s s s s o o c c i i a a t t i i o o n n R R u u l l e e s s ; ;
G G e e n n e e t t i i c c A A l l g g o o r r i i t t h h m m
I I I数据挖掘在英语在线学习平台中的应用目录
目录目录目录目录.
论文摘要 I
第 1 章绪论 1
11 研究背景 1
12 研究内容 2
13 研究意义 2
14 论文结构 3
第 2 章在线学习的现状综述 4
21 在线学习的现状及存在问题 4.
211 国外在线学习现状 4
212 国内在线学习现状. 6
213 在线学习存在的问题7.
22 数据挖掘在在线学习中的应用现状 8第 3 章数据挖掘在英语在线学习平台中的应用设计 1 0.
31 聚类分析应用 1 0
311 聚类分析流程. 1 0
312 聚类分析应用设计 1 3.
32 关联规则分析应用 1 5
321 关联分析流程. 1 5
322 关联分析的应用设计. 1 8
33 遗传算法应用. 1 9
331 遗传算法流程. 1 9
332 遗传算法应用设计 2 2.
第 4 章案例研究: 英孚在线学习平台的数据挖掘 2 8
41 英孚在线学习平台的概述. 2 8
411 平台介绍. 2 8
412 存在问题. 3 1
42 学习者的聚类分析. 3 2
421 学习者聚类过程3 2.
422 聚类结果分析 3 8
43 学习内容的关联分析4 0
431 学习内容关联过程 4 0.
432 关联结果分析 5 1
44 基于遗传算法的内容组织系统. 5 2.
441 系统设计 5 3
442 系统实现. 5 4
443 应用结果分析. 5 9
第 5 章总结与展望 6 2
I V数据挖掘在英语在线学习平台中的应用目录51 研究总结 6 2
52 研究展望6 3
参考文献 6 4.
致谢 6 6
V数据挖掘在英语在线学习平台中的应用图表目录
图表目录图表目录图表目录图表目录图 3 - 1 聚类分析的流程图 1 3 图 3 - 2 关联分析的流程图1 8
图 3 - 3 遗传算法基本流程 2 1.
图 3 - 4 内容库的数据表设计 2 2
图 4 - 1 英孚在线学习平台学习流程 2 9
图 4 - 2 英孚在线学习平台课程等级 2 9
图 4 - 3 英孚在线学习平台学习界面 3 0
图 4 - 4 原始数据 3 3
图 4 - 5 “数据视图”与“变量视图”转换 3 3.
图 4 - 6 变量名设置 3 4图 4 - 7 导入“数据”面板 3 4图 4 - 8 导入的数据源格式 3 4.
图 4 - 9 导入数据源 3 5图 4 - 1 0 “K - 均值聚类”对话框 3 5.
图 4 - 1 1 “变量”节点 3 6图 4 - 1 2 “聚类数”节点 3 6
图 4 - 1 3 迭代历史记录3 7图 4 - 1 4 最终聚类中心 3 7图 4 - 1 5 每个聚类中的学生数 3 7
图 4 - 1 6 K - 均值聚类统计结果 3 8图 4 - 1 7 学生挖掘数据 3 9 图 4 - 1 8 关联规则挖掘原始数据 4 1图 4 - 1 9 数据转换代码 4 2
图 4 - 2 0 预处理后的数据 4 2.
图 4 - 2 1 E x c e l 节点对话框 4 3.
图 4 - 2 2 E x c e l 节点“过滤”属性设置 4 4.
图 4 - 2 3 E x c e l 节点“类型”属性设置 4 4图 4 - 2 4 关联规则挖掘数据流 4 5
图 4 - 2 5 “类型”节点对话框 4 5.
图 4 - 2 6 读取“值”选项 4 6图 4 - 2 7 设定“方向”选项 4 7
图 4 - 2 8 “ G R I ”节点模型选项4 8图 4 - 2 9 “G R I ”节点模型生成结果 4 9图 4 - 3 0 “网络”节点模型 5 0.
图 4 - 3 1 “网络”节点执行结果 5 0
图 4 - 3 2 关联规则 5 1图 4 - 3 3 学习者预处理数据 5 2
图 4 - 3 4 系统的体系结构 5 3.
图 4 - 3 5 内容组织系统的功能模块 5 4
图 4 - 3 6 内容编码示例 5 6
图 4 - 3 7 设置内容属性 5 8
V I数据挖掘在英语在线学习平台中的应用图表目录
图 4 - 3 8 显示学习内容 5 9
图 4 - 3 9 实验结果 6 0
表 3 - 1 C E F R 的六个等级 1 2表 3 - 2 学习内容的指标 2 3.
表 4 - 1 学生的基本资料 3 2表 4 - 2 聚类结果统计 3 9表 4 - 3 内容库的表结构 5 3表 4 - 4 “类型”的编码 5 5
表 4 - 5 “等级”的编码5 5表 4 - 6 “范围”的编码 5 6表 4 - 7 “主题”的编码 5 6
表 4 - 8 每单元的内容要求 6 0
V I I数据挖掘在英语在线学习平台中的应用绪论
第 1 章绪绪绪绪论论论论
英语在我们的生活中越来越重要 ,而学习英语也变得越来越方便, 随时随
地都可以轻松的学习英语 , 这样许多英语在线学习平台多得数不
清 , 那么如此多
的学习平台到底对我们的英语有多大帮助呢? 它们提供的学习内容真的能满足
需求越来越个性化的学习者吗? 本章带着这些问题介绍了本论文的研究背景 , 提
出了本文研究的主要问题及主要的研究内容 , 并指出了本研究的意义 , 为后续的
研究打下了基础。
研究背景
1. 1 研究背景研究背景研究背景
英语是世界上使用最广泛的语言 ,在我国,英语教育从幼儿园就开始了 , 英
语学习成为学生的必修课。在我们的工作和生活中 , 英语也非常重要。由于英语
的重要性, 对于已经参加工作的成人来说,不能再进入学校正规的学习英语 , 学
习英语就要通过各种各样的平台 , 随时随地的进行学习。随之而产生的各种英语
在线学习系统数不胜数 , 包括各个高校设立的网络教育学院的英语课程、社会上
各种英语培训机构提供的学习平台等等。随着高科技产品的不断出现,手机、
i P a d 、电脑等等 , 都为英语学习提供了很好的平台 , 随时随地都可以进行。网络
教育学院或者英语培训机构开始开发适用于不同设备的英语课程 , 可以供学习者
学习英语。在这些英语学习的平台中随之产生了各种各样的数据, 像学生成绩、
学习记录、交流记录等等 , 很多都被搁置起来 , 教师或教学管理人员都没有把它
们充分的利用起来。
许多大公司都有企业培训 ,而企业培训的很大一部分内容就是英语培训 , 使
用的英语学习平台也参差不齐 , 有的是自己公司开发的平台 , 还有就是运用许多
培训机构的学习平台,不管使用的是什么学习平台, 目的都是为了提高英语 , 把
英语作为一种工具 , 更好的为工作服务。很多员工希望他们学习的英语内容能够
满足他们个性化的需求 , 而不是学习为了培训而培训 , 但是往往他们在学习平台
中看到的都是单一的、毫无用处的学习内容 , 很多只是为了完成一定的培训任务
而随意堆砌的学习内容。
数据挖掘在很多行业领域取得了有效的应用 , 它在教育中的应用也越来越广
泛 , 但在英语在线学习中的应用在我国几乎为零 , 很多英语在线学习的研究都没
有提到数据挖掘。随着英语在线学习越来越广泛 , 大量的在线学习的数据被堆积
1数据挖掘在英语在线学习平台中的应用绪论
起来 , 把数据挖掘技术应用到在线学习中 , 是非常必要的事情。数据挖掘技术可
以帮助我们从数据的角度发现在线学习中存在的问题 , 能够客观地反映在线学习
平台中的问题 , 为改进在线学习的质量提高指导。而将数据挖掘引入到英语在线
学习中是比较创新的 , 现在很少的人在研究这个问题。笔者试图从数据挖掘的角
度出发 , 挖掘出目前英语在线学习中存在的问题 , 通过挖掘结果对目前的英语在
线学习系统的建设提供指导和帮助 , 从而改进英语网络教学 , 也为其他课程的网
络教学提供借鉴作用。
笔者在英孚教育实习期间 , 对其在线学习平台有了深入的了解 , 该平台是比
较成功的英语在线学习平台 , 有一定的历史和先进性。笔者对英语在线学习的现
状、平台建设等等都有了深入的了解 , 同时和许多学习者进行了交流 , 了解了他
们对现有的在线学习平台的看法和意见 , 随之笔者就发现了在线学习中存在的很
多问题。在实习的过程中 , 笔者试图从技术的角度解决这些问题 , 这样就有了本
研究的出现 ,同时这些为研究的开展打下了很好的基础。
研究内容研究内容
1. 2 研究内容研究内容
本文的研究内容主要是将数据挖掘运用于英语的在线学习中 , 从中挖掘潜在
的规律或模式 , 为学习者的学习和在线学习系统的建设提供指导作用。归纳起来
主要有以下三个方面的研究:
第一, 在学生进行英语在线学习前 , 通过聚类挖掘算法对学生学习前的测试
成绩的进行分析 , 根据聚类结果 , 为学生安排相应课程、组织小组学习或安排在
线口语教学。
第二, 对学生学习的英语内容 , 运用关联规则算法进行分析 , 找
到英语学习
中听力、口语、阅读、写作能力之间的关联性 , 为学生后续学习及课程推荐提供
指导和帮助。
第三, 在上面研究的基础上 , 运用遗传算法开发了一个可以自动组织英语学
习内容的系统,为学习者提供个性化的内容。
研究意义
1. 3 研究意义研究意义研究意义
中国有句俗语叫“具体问题具体分析”,不同的问题要有不同的解决办法。
对于英语在线学习来说 , 目前的许多平台提供的内容都是固定的 , 所有学生都学
习同一套内容 , 并没有针对不同学生的需求提供不一样的课程。本文试图从数据
2数据挖掘在英语在线学习平台中的应用绪论
挖掘的思路 , 找到一些方法或参考依据 , 为英语在线学习的学生提供个性化的内
容 , 更符合他们实际的课程 , 而不是千篇一律的内容。从某种程度上说 , 笔者期
望能够为在线学习平台设计或提供一个内容库 , 根据数据挖掘的结果 , 为每个学
生量身打造一套适用于自己的内容 , 以便更好的提高自己的英语能力。对于教师
或教学管理人员来说 , 笔者希望为他们提供一种课程建设的思路或角度 , 从而能
更好的促进学生的学习。
1. 4 论文结构论文结构论文结构论文结构
论文全文共分六部分 , 系统地阐述了数据挖掘技术在英语在线学习系统中的
应用研究。
第 1 章介绍了论文的研究背景 , 指出了论文研究的主要内容和目标。第 2 章
综述了在线学习的研究现状以及存在的问题。第 3 章设计了聚类分析算法、关联
规则、遗传算法在英语在线学习平台中的应用。第 4 章研究了三种算法在具体案
例中的应用 , 为教师提供了一个可以自动组织学习内容的系统 , 给学习者提供个
性化的课程。第 5 章是总结与展望 , 首先对本论文的研究工作做了总结 , 并对下
一步工作进行了展望。
3数据挖掘在英语在线学习平台中的应用第 2 章在线学习的现状综述
第 2 章在线学习在线学习在线学习在线学习的现状综述的现状综述
的现状综述的现状综述
随着互联网的飞速发展 , 在线学习也随着日益普及 , 越来越多的人通过网络
进行学习。据统计 , 全球每年有近 7 0 0 0 万人进行在线学习 ,既然有这么多人通
过在线学习 ,那么随之产生的在线学习平台数不胜数 ,而许多问题也随之而来。
那么到底现在在线学习的现状如何?本章针对所研究问题的范围对在线学习的
现状进行了综述 , 找出其中的问题 , 并调查了数据挖掘技术在学习平台的应用情
况, 以期从中发现问题, 借鉴一些成功的经验 ,为本文的研究打下基础。
在线学习的现状及存在问题
2. 1 在线学习在线学习在线学习的现状及存在的现状及存在的现状及存在问题问题问题
本文主要想研究在线学习的两个方面的内容 , 即学习者和学习内容 , 主要想
研究在线学习中学习者的相关情况和学习内容的推送情况。由于在线学习的范围
非常广泛 , 它的现状也比较复杂 , 所以笔者针对上述本文的研究范围 , 将在线学
习的现状综述局限在以上三两个方面, 即学习者和学习内容。
211 国外在线学习现状国外在线学习现状国外在线学习现状国外在线学习现状
在国外,在线学习的发展比较成熟,在线学习的平台建设相对也比较完善 ,
比较出名的平台是英国开放大学的在线学习平台 , 国内很多学者和研究人员研究
的比较多。近年来 , 随着互联网和各种电子产品的不断成熟 , 美国、英国、澳大
利亚、加拿大等国家的很多在职者都充分利用互联网和各种电子产品进行在线学
习, 以提高他们的竞争能力,在线学习成为终身学习的一种有效方式。同时 , 政
府、学校、研究所、培训组织等等都很重视在线学习平台的建设 , 充分分析学习
者的需求, 通过开发丰富的在线学习内容满足成人学习者个性化的学习需求 , 同
时强调在线学习的评价 , 使得在线学习的质量得以保证。下面笔者从学习者和学
习内容两个方面综述国外在线学习的现状。
1 . 国外在线学习中学习者的研究现状
重视学习者的学习支持服务。国外的在线学习中对学习者的研
究主要体现在
研究学习支持服务 , 通过为学习者提供各种服务来满足学习者的需求 , 提高在线
学习的学习质量。这些支持服务都是经过对学习者进行详细的分析后提供的。在
线学习可以说是第三代的远程教育,学习者通过互联网来学习,教师参与很少 ,
学生完全自主进行学习 , 所以学生的学习支持服务非常重要。国外的在线学习平
4数据挖掘在英语在线学习平台中的应用第 2 章在线学习的现状综述台都非常重视学习者的学习支持服务 , 比如 , 有些在线学习平台上都明确的有一
个模块 , “学习支持服务” , 该模块详细介绍了自己平台中提供的学习支持服务
内容 ,对于不同类型的学习者在其平台上应该怎样学习。根据国外学者的研究 ,
学习支持服务可以分为两个部分 , 学术性支持服务和非学术性支持服务。在学术
性支持方面 , 国外的在线学习平台主要是提供关于课程学习方面学习者所遇到的
问题的服务 , 他们在这方面的服务是非常成熟的。在非学术性支持方面 , 国外的
《数据挖掘》试题与标准答案
一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 ２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。
19款最好用的免费数据挖掘工具大汇总
数据在当今世界意味着金钱。随着向基于app的世界的过渡，数据呈指数增长。然而，大多数数据是非结构化的，因此需要一个过程和方法从数据中提取有用的信息，并将其转换为可理解的和可用的形式。 数据挖掘或“数据库中的知识发现”是通过人工智能、机器学习、统计和数据库系统发现大数据集中的模式的过程。 免费的数据挖掘工具包括从完整的模型开发环境如Knime和Orange，到各种用Java、c++编写的库，最常见的是Python。数据挖掘中通常涉及到四种任务: 分类:将熟悉的结构概括为新数据的任务 聚类:在数据中以某种方式查找组和结构的任务，而不需要在数据中使用已注意的结构。 关联规则学习:查找变量之间的关系 回归:旨在找到一个函数，用最小的错误来模拟数据。 下面列出了用于数据挖掘的免费软件工具 数据挖掘工具 1.Rapid Miner
Rapid Miner，原名YALE又一个学习环境，是一个用于机器学习和数据挖掘实验的环境，用 于研究和实际的数据挖掘任务。毫无疑问，这是世界领先的数据挖掘开源系统。该工具以Java编程语言编写，通过基于模板的框架提供高级分析。 它使得实验可以由大量的可任意嵌套的操作符组成，这些操作符在xmxxxxl文件中是详细的，并且是由快速的Miner的图形用户界面完成的。最好的是用户不需要编写代码。它已经有许 多模板和其他工具，让我们可以轻松地分析数据。 2. IBM SPSS Modeler
IBM SPSS Modeler工具工作台最适合处理文本分析等大型项目，其可视化界面非常有价值。它允许您在不编程的情况下生成各种数据挖掘算法。它也可以用于异常检测、贝叶斯网络、CARMA、Cox回归以及使用多层感知器进行反向传播学习的基本神经网络。 3.Oracle Data Mining
互联网数据挖掘期末考试论述题
1、 阐述互联网搜索系统的基本框架，比较当前主流中文互联网搜索系统的优缺点，并讨论如何改善现有中文搜索引擎。 简单地说，搜索引擎由抓取器、索引器、排序器、用户界面组成。抓取器从互联网上抓取网页，将垃圾网页过滤；索引器分析网页的内容，计算网页的重要度，将网页索引；用户界面接受查询语句，分析查询语句的内容；排序器从索引中检索出含有查询词的网页，实行查询语句与网页的匹配，将网页按相关度、重要度等进行排序；用户界面将排序结果展示给用户，同时收集用户搜索行为数据。 百度的优点： 1、对于中国人的阅读和浏览更为熟悉，服务更加本土化 2、提供RSS新闻订阅服务 3、提供历史和各省市新闻查阅 百度的缺点： 1、页面布局不合理页面没有充分利用 2、更新时间迅速的优势没有充分发挥 3、商业味太重，你搜索的关键字的首页基本都价排名出价高的企业占据了，很难找到你需要的真正自然搜索的结果，百度的搜索排名技术不够权威； 4、搜索结果中广告、垃圾网站和死链比较多 Google的优点： 1、容量大和范围广：其数据库如今是最大的，包括了PDF、DOC、PS及其他许多文件类型。 2、易用性较强。 3、根据站点的链接数和权威性进行相关性排序。 4、网页缓存归档，浏览过的网页被编入索引。 Google的缺点： 1、搜索特性有限，没有嵌套搜索，没有截词搜索,不支持全部的布尔逻辑检索。 2、链接搜索必须准确，而且不完整。 3、只能把网页的前101KB和PDF的大约前120KB编入索引。可能会在不告诉你的情况下，检索复数/单数、同义词和语法变体。
4、死链率比较高，中文网站检索的更新频率不够高，不能及时淘汰过时的链接。 雅虎的优点： 1、搜索引擎数据库庞大而且新颖。 2、包括页面的缓存拷贝。 3、也包括指向雅虎目录的链接。 4、支持全部的布尔逻辑检索。 雅虎的缺点： 1、缺少某些高级的搜索特性，譬如截词搜索。 2、只能把网页的前500KB（不过仍超过Google的101KB）编入索引。 3、连接搜索需要加入http://。包括有些付费才能加入的站点。 4、死链率较高而且缺少一些应有的高级搜索功能。 5、搜索结果的描述和在用户搜索过程中的提示说明也不太清晰、明了，搜索的易用性稍差。 1“百度”全球最大的中文搜索引擎，也是人们最常用的搜索引擎之一，常用于搜索网页、图片和mp3。搜索结果中广告、垃圾网站和死链比较多。 2、“Google”是功能强大，易用性最强的搜索网站，搜索速度快而且提供了最丰富的高级搜索功能。死链率比较高是Google最大的问题，中文网站检索的更新频率不够高，不能及时淘汰已经过时的链接。虽然通过“网页快照”功能，可以减少目标页面不存在的现象，但Google的“网页快照”功能在国内经常出现不可访问的问题，令用户无所适从。 3、“ 雅虎”中规中矩，网页搜索表现不错，但死链率较高而且缺少一些应有的高级搜索功能。 3．1．1增加标引的深度 目前的网络信息挖掘是基于形式的，如关键词、标题和URL等，所获得的信息与设定的要求只是简单的匹配，对于中文搜索引擎，要运用网络的数据挖掘和知识发现来分析信息的内容及其关系，增加标引的深度，以提高用户的检准率。3．1．2开发中文元搜索引擎 元搜索引擎由多个独立搜索引擎汇集而成，通常以一个统一的界面向用户开放，用户只需要进行一次提问，元搜索引擎便可将提问转给不同的搜索引擎，甚至可以对结果进一步处理，将重复结果删除后再输出。元搜索引擎的技术重心在于查询前的处理和结果的集成。元搜索引擎可以灵活选择所要采用的独立搜索引擎，一般都是选择那些比较典型的性能优异的独立搜索引擎，这种强强联合的结果保证了搜索结果的权威性和可靠性，它还可以充分发挥各个独立搜索引擎在某个搜索领域的功能，弥补独立搜索引擎信息覆盖面的局限性。 3．1．3改善检索性能 评价检索性能的指标有查全率、查准率、响应时间和检索结果输出格式等，可以从这些方面入手，有针对性地加强各个环节，改善检索性能。首先，要充分考虑各层次用户的水平，网络用户大多未经过网络检索的培训，对搜索引擎设置的各
数据挖掘研究现状及发展趋势
数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学
《数据挖掘》试题与答案
一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。
大数据一体化教学实训平台简介
大数据一体化教学实训平台简介 大数据一体化教学实训平台是由泰迪科技自主研发，旨在为高校大数据相关专业提供一体化教学实训环境及课程资源。 本平台共包含9大模块：云资源管理平台、教学管理平台、大数据分析平台、Python 数据挖掘建模平台、R语言数据挖掘建模平台、大数据开发实训平台、Python编程实训平台、R语言编程实训平台、大数据整合平台。以教学管理平台、云资源管理平台为支撑，以优质的课程、项目案例资源为核心，并以自主研发的数据挖掘建模平台为实训工具，把课程、软件、硬件内容统一结合，满足高校大数据教学与实训的一体化平台。 大数据一体化教学实训平台架构（总）
大数据一体化教学实训平台架构（理学方向） 大数据一体化教学实训平台架构（工学方向）
大数据一体化教学实训平台特点 ?B/S架构：可直接通过客户机的浏览器对服务器端的一体化教学实训平台进行访问。?模块丰富：提供软硬件管理、教学管理、实验实训等系列模块，满足不同的教学与实训场景使用。 ?拓展性强：教师自主开设新课程、添加各种课程资源与活动，满足用户的个性化需求。?单点登录：用户只需一次登录即可访问所有的教学与实训平台，解决了登录繁琐、操作不便等问题。 ?资源一体：提供教学大纲、教学视频、教学PPT、课后习题、实验指导书、实验数据、实验代码、实验环境等一系列的教学实训资源，全方位解决实际教学与实训过程中所遇到的问题。 ?教学一体：分别提供“教”与“学”的软件环境，教学与实训模块深度融合，真正实现一体化。 ?软硬件一体：硬件环境采用云柜的方式进行搭建，内部集成机柜、服务器（部署一体化教学实训平台）、供配电、UPS、变频空调、应急通风等，整个云柜架构和谐统一、方便安装与维护。 云资源管理平台简介 云资源管理平台主要对实验室云虚拟化资源进行管理及维护，负责对实验室所有软件系统进行管理与监控，将云存储资源、服务器资源和网络资源整合，然后通过虚拟化搭建私有云平台，在私有云平台上搭建教学管理平台与一系列的大数据实训平台。 云资源管理平台功能及特点 ●支持系统资源实时统计和监控 ●支持云主机批量操作和管理 ●支持云主机模板创建与分配 ●支持操作日志查看和可视化分析 ●支持物理服务器集群管理 ●支持基础网络与私有网络 ●云硬盘可独立挂于云主机 ●平台系统高可用，容错性强 ●云主机性能卓越，媲美物理机
快速数据挖掘平台RapidMiner
快速数据挖掘平台RapidMiner 作为一门学科，数据挖掘对于世人来说在很大程度上是透明的。我们在大多数时间都从未注意到它的发生。但每当我们办理商店购物卡、使用信用卡购物或在网上冲浪时，都在创建数据。这些数据以大数据集形式存储在我们每天与之打交道的公司所拥有的功能强大的计算机上。存在于这些数据集之内的便是模式 - 表明我们的兴趣、习惯和行为。数据挖掘可让人们找到并解读这些模式，从而帮助人们做出更明智的决策，并更好地为客户服务。 本培训旨在向您介绍数据挖掘方面的常见概念和做法。主要目标读者除了大学生之外，还有希望通过挖掘数据，使用信息系统和技术解决业务问题，但在计算机科学方面没有正式相关背景或教育经历的业务专家。尽管数据挖掘融合了应用统计、逻辑、人工智能、机器学习和数据管理系统，但您不需要在这些领域具有很强的背景即可参加本次培训，来学会使用RapidMiner。虽然学过统计学和数据库方面的初级大学课程将会有所帮助，但本培训中对成功学习如何挖掘数据需要了解的概念和技术进行了解释。 RapidMiner原名Yale，它是用于数据挖掘、机器学习、商业预测分析的开源计算环境。根据KDnuggets在2013年的一次投票显示，从使用率来看该软件比之R语言还要略胜一筹。因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。投票信息： https://www.360docs.net/doc/886460629.html,/polls/2013/analytics-big-data-mining-data-sc ience-software.html
《快速数据挖掘平台RapidMiner》课程内容： 第一课：数据挖掘基本知识RapidMiner工具介绍 第二课：数据准备：导入、预处理、导出 第三课：数据挖掘模型和方法 第四课：K-Means 聚类与辨别分析 第五课：线性回归与逻辑回归 第六课：决策树与神经网络 第七课：文本挖掘 第八课：WEB挖掘 第九课：协同过滤、推荐 第十课：时间序列分析 第十一课：离群点分析 第十二课：模型评估-交叉验证与模型优化化 第十三课：过程控制 第十四课：数据转换与执行命令 本课程各章节围绕实际挖掘分析业务需求，对挖掘工作中常用的各种算法应用方式、过程都做了阐述，各章节所需试验数据也专门打包，可供读者下载使用。 授课对象： 本课程适合已经有一定的IT基础，但对数据挖掘领域尚不了解的朋友进修学习。如果您具备统计学和数据库方面的初级基础技能会更好。课程同样适用于数据分析师、IT系统架构设计及研发人员，通过简单灵活的挖掘模型定制，带领您探索发现隐藏在海量数据背后的新知识。 学习收获预期： 算法有一定的了解，有一定的使用RapidMiner工具解决问题的能力，能够熟练地使用RapidMiner提供的典型挖掘算法进行挖掘分析。 授课讲师： TEKKEN，从事IT行业十余年，有丰富的数据分析挖掘领域知识经验。对数据清
数据挖掘简介
数据挖掘综述
数据挖掘综述 摘要：数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明数据挖掘产生的背景，数据挖掘的步骤和基本技术是什么，然后介绍数据挖掘的算法和主要应用领域、国内外发展现状以及发展趋势。 关键词：数据挖掘，算法，数据库 ABSTRACT：Data mining is a relatively new database technology, it is based on database, which is constituted by a large number of data coming from daily accumulation, and find potential, valuable information - called knowledge from it, used to support decision-making. Data mining is a database application technology, this article first outlines, expounds the background of data mining , the steps and basic technology, then data mining algorithm and main application fields, the domestic and foreign development status and development trend. KEY WORDS: data mining ,algorithm, database 数据挖掘产生的背景 上世纪九十年代．随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代．海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-state Transition，信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度。简称DIST或DIT)和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特(John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息．以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘的步骤 在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。比如SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。 数据挖掘过程模型步骤主要包括：1定义商业问题；2建立数据挖掘模型；3分析数据；4准备数据；5建立模型；6评价模型；7实施。 1定义商业问题。在开始知识发现之前最先的同时也是最重要的要求就是了
数据挖掘在互联网金融客户关系管理中的应用分析
数据挖掘在互联网金融客户关系管理中的应用分析 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020
数据挖掘在零售银行客户关系管理中的应用分析 蔡洋萍1 （湖南农业大学经济学院湖南长沙 410128） 摘要：银行传统的商业模式发生了巨大变化，银行之间的竞争也日趋激烈。其竞争焦点由产品的竞争转变为争夺客户的竞争，拥有客户也就意味着拥有了市场，就能在激烈的竞争中取胜。因此，客户关系管理正越来越受到银行的重视。商业银行要获取客户，就需要深入了解客户的偏好，明晰客户需求。数据挖掘正是达到这一目的实现有效客户关系管理的关键技术。研究分析大数据时代零售银行客户关系管理，重点分析大数据技术在零售银行客户获取、客户情绪分析、客户行为预测、客户市场细分当中的应用。 关键词：数据挖掘零售银行客户关系管理 在我国利率市场化进程不断推进的背景下，长期以往以经营传统对公存贷业务为重心的商业银行利润空间将因利差收益缩窄而营收面临考验，商业银行不得不从新思索新的经营方向与营收来源。从国际商业银行的发展历程演变看，零售银行业务将是我国商业银行新的利润增长点。但是，随着我国互联网金融在“草根”阶层的深化，商业银行面临来自利率市场化与互联网企业跨界开展金融业务的双重挑战。因此，长期以来粗放式经营零售业务的商业银行不得不开始思索其零售银行业务如何转型与发展。当前，尽管商业银行 1基金项目：湖南省社科基金项目“我国村镇银行风险控制问题研究（13YBB102）”阶段性研究成果。 作者简介：蔡洋萍（1982-），女，汉族，江西宜春人，金融学博士，湖南农业大学经济学院讲师，研究方向：中小企业融资、农村金融。 联系方式：，E－mail，地址：长沙市芙蓉区湖南农业大学经济学院 410128。
数据挖掘复习知识点整理超详细
必考知识点： 信息增益算法/ ID3决策树(计算) (详细见教材) 使用朴素贝叶斯分类预测类标号(计算) FP-TREE(问答) (详细见教材) 数据仓库的设计(详见第二章)(问答) (见PPT) 数值规约Equi-depth、equi-width、v-optimal、maxdiff(问答) (详细见教材) BUC (这个也要考，但不记得怎么考的了) 后向传播神经网络(名词解释) K-平均，K-中心点，DBSCAN 解析特征化(这个也要考) 总论 数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程： (1)学习应用域（2）目标数据创建集（3）数据清洗和预处理（4）数据规约和转换（5）选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类）（6）选择挖掘算法（7）找寻兴趣度模式（8）模式评估和知识展示（9）使用挖掘的知识 概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较；（3）数据特征化和比较来得到。 关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。 预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。
数据挖掘分类实验详细报告概论
《数据挖掘分类实验报告》 信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程 （1）数据分析介绍 本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。 （2）数据准备与预处理 在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样 本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理 在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。 详见下表： 本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。 数据集处理实验详细过程：
●CSV数据源处理 由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换 在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示： 内容如下：
基于HADOOP的数据挖掘平台分析与设计
基于HADOOP的数据挖掘平台分析与设计 【摘要】云计算技术的出现为数据挖掘技术的发展带来了新的机遇。云计算技术通过使存储和计算能力均匀的分布到集群中的多个存储和计算节点上，从而实现了对超大数据集的巨大的存储和计算能力。HADOOP是一个用于构建云平台的Apache开源项目。使用HADOOP框架有利于我们方便、快速的实现计算机集群。在HADOOP平台上，采用了HDFS（分布式文件系统）来实现超大文件的存储和容错，而使用了MapReduce的编程模式来进行计算。 【关键词】HADOOP；数据挖掘；平台；分析；设计 一、数据挖掘技术概述 作为一门快速发展的技术，数据挖掘引起了信息产业界和社会的广泛关注。数据挖掘技术跨越多个学科，无论是数据库技术、机器学习、统计学、模式识别，还是神经网络，还是人工智能，数据挖掘都能从中吸取营养，不断发展。如今，随着云计算的出现和发展，数据挖掘技术迎来了新的机遇和挑战。 1.数据挖掘发展历程与分类 数据挖掘由单个算法，单个系统到并行数据挖掘与服务的模式，经历了数据挖掘软件开始和数据库结合、多种数据类型融合、分布式挖掘等多个过程。到今天，数据挖掘软件发展的历程，可以说是进入基于云计算的数据挖掘。 由于数据挖掘是一个交叉学科领域，是在包括机器学习，模式识别等多个学科的基础上发展而来。依赖于我们所用的数据挖掘方法，我们又可以使用其他学科的多种技术，如神经网络、模糊或粗糙集合论、知识表示等。所以，对数据挖掘的研究，我们会期望出现大量的各种类型的数据挖掘系统。这样，我们就需要对数据挖掘系统给出一个很清楚的分类。有了这种认识，我们才可以帮助用户根据其需求，确定最适合其需要的数据挖掘系统。 因此，数据挖掘的分类标准也必定会出现多样化。我们可以根据挖掘的数据库类型分类，或是技术类型分类，也可以根据运用的场景分类。但是大部分情况下，我们会根据挖掘产生的知识类型进行分类，也即是根据数据挖掘的功能进行分类。 2.数据挖掘流程 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，表现形式为规则、概念、规律及模式等。数据挖掘主要由以下步骤组成： ①数据预处理数据
大数据时代的空间数据挖掘综述
第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将
互联网数据挖掘期末考试简答题
1、 简述自然语言处理领域的歧义现象 在分词，词形式上一样的一段字符串，在不同的场景或不同的语境下，可以理解成不同的词串、词组串等，并有不同的意义。 在分词，词性，句法，语义，语用方面有歧义
2、 简述布尔检索的优缺点 布尔模型的优点 简单 对查询严格掌控 布尔模型的缺点 1、一般用户难以构造布尔查询，耗时耗力 ? 例如：早期文献检索要依赖检索专家 2、检索结果文档无法排序 ? 匹配或不匹配 3、根据布尔运算进行严格匹配，导致过少或过多的检索结果 3、 简述PageRank算法的基本思想 ？出度是指页面的超链接数 pagerank是标识网页的等级/重要性的方法。 一个网页的pagerank值由所有链向它的网页决定。链向该网页的网页越多则该网页等级越高；反之越低。 比如A网页链向B网页，则A的所有者认为B比较重要，就把A的一部分重要性得分赋予B，该重要性得分是pagerank(A)/outlinks(A)，也就是A的pagerank值除以A的出度。A的pagerank值是所有链向它的网页的重要性得分的总和。
4、 简述倒排索引的构建过程与好处 倒排索引(inverted index) 以关键词为核心对文档迚行索引 帮劣快速地找到文档中所包含的关键词 可看作链表数组，每个链表的表头包含关键词，其后续单元则包括所有包括这个关键词的文档标号，以及一些其他信息，如该词的频率，该词的位置等 倒排文件的实现过程是：先得到顺排文件，然后根据顺排文件得到倒排文件，从而实现由关键字来索引网页。 假设有网页P1,P2,……,Pn，给每个网页文件赋予一个编号Pid，给每个关键字赋予一个编号keyi，假设key是网页文件中的一个关键字，ni表示该关键字在网页文件中出现的次数，表示该关键字在网页文件中的位置信息。首先将网页内容切分成一系列关键字：Pi={Key1,key2,…，keyn}。建立以下顺排文件： P1={[n1，Key1(hit1,hit2,…,hitn)],…,[nx，keyi（hit1,hit2,…,hitx）] } P2={[n1，Key1(hit1,hit2,…,hitn)],…,[nn，keyk（hit1,hit2,…,hitn）] } ………… Pn={[n1，Key1(hit1,hit2,…,hitn)],…,[ny，keyj（hit1,hit2,…,hity）] } 顺排文件是以网页来索引关键字的，即形式为（网页→关键字），不符合搜索引擎的需要。因此，需进行倒排处理，以关键字来索引网页，即形式为（关键字→网页）： Keyi→{[Pid1,ni1(hit1,hit2,…,hitni1)],…,[Pidn,nin(hit1,hit2,…,hitnin)]}
数据挖掘在英语在线学习平台中的应用
数据挖掘在英语在线学习平台中的应用 数据挖掘在英语在线学习平台中的应用论文摘要 论文摘要论文摘要论文摘要论文摘要 英语在我们的生活中越来越重要 , 而英语学习也随时随地都在进行 , 尤其现 在高科技产品层出不穷, 在手机、 i P a d 等产品上学英语非常方便 ,所以变得很 流行。英语在线学习的平台数不胜数 , 而它们提供的学习内容却非常单一 , 所有 的学习者 , 不管他们的学习目的是什么 , 看到的学习内容都是一样的 , 这样问题 就会随之而来,单一的学习内容的效果会怎么样呢? 特别是针对成人学习者来 说 , 他们的学习目的更加明确 , 工作需要或者为了学术研究等等 , 单一的学习内 容对他们来说完全没有针对性 , 而且他们学习时间相对来说较少 , 这样的学习效 果可想而知。 本文将数据挖掘技术应用于英语在线学习平台 ,通过聚类算法和
关联规则 对学习者、学习内容进行分析 , 在此基础上运用遗传算法开发了一个内容组织系 统 , 运用于本文的案例中 , 为学习者提供个性化的学习内容 , 以期该系统未来能 推广到其他在线学习平台中。首先 , 根据文献综述 , 分析了英语在线学习平台的 现状 , 着重指出其存在的问题 , 这些问题就是本研究想要通过数据挖掘所要解决 的。其次 , 针对发现的英语在线学习平台的问题 , 选取了三种数据挖掘技术来解 决发现的问题 , 设计了这些技术应该怎样应用于在线学习平台中 , 第一种技术是 聚类挖掘技术 , 用来分析学习者的情况 , 将学习者分在不同的类别中 , 为其提供 个性化的学习内容 , 并组织小组学习 ; 第二种技术是关联规则 , 用来分析学习内 容之间的关联性, 通过这些规则来安排学习者的学习内容, 提供英语学习成绩 ; 第三种技术是遗传算法 , 在前两种技术的基础上 , 设计了一个基于此算法的内容 组织系统 , 此系统能够为学习者提供个性化的英语学习内容。
数据挖掘
数据挖掘软件分析报告 摘要 随着数据挖掘技术被人们广泛重视和应用，刺激了数据挖掘软件业的蓬勃发展。现在流行的几种开源数据挖掘平台主要有：R、Tanagra、Weka、YALE、Orange、KNIME、GGobi。这些开源数据挖掘平台有什么优缺点，如何根据我们的需要选择合适的数据挖掘软件进行数据挖掘。本文在实验的基础上对Weka和KNIME进行了比较和分析。 关键词：数据挖掘工具、Weka、KNIME 1.Weka 1.1 简介 Weka的全名是怀卡托智能分析环境（Waikato Environment for Knowledge Analysis），是一款免费的，非商业化（与之对应的是SPSS公司商业数据挖掘产品——Clementine）的,基于JAVA环境下开源的机器学习，以及数据挖掘软件。 WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类、回归、聚类关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。而开发者则可使用java语言，在Weka的架构上开发出更多的数据挖掘算法。 Weka可能是名气最大的开源机器学习和数据挖掘软件。高级用户可以通过java编程和命令行来调用其分析组件。同时Weka也为普通用户提供了图形化界面，称为WekaKnowledgeFlow Environment和Weka Explorer。在Weka论坛可以找到很多扩展包，比如文本挖掘，可视化，网络计算等等。很多其它开源数据挖掘软件也支持调用Weka的分析功能。
1.2Weka数据格式 WEKA存储数据的格式是ARFF（Attribute-Relation FileFormat）文件，这是一种ASCII文本文件。表格里的一个横行称作一个实例（Instance），相当于统计学中的一个样本，或者数据库中的一条记录。竖行称作一个属性（Attribute），相当于统计学中的一个变量，或者数据库中的一个字段。这样一个表格或者叫作数据集，在WEKA看来，呈现了属性之间的一种关系(Relation)。 整个ARFF文件可以分为两个部分。第一部分是头信息，包括对关系的声明和对属性的声明；第二部分是数据信息。我们打开Weka的自带数据cpu.arff。可以看到如下所示结果。 图中红色的框内是该数据的头信息，可以看出该关系名称为cpu,粉红色的框中是数据信息，从图中我们可以看出该数据共有七个属性。 Weka支持四种数据类型：Numeric（数值型）、
数据挖掘
《数据挖掘》总复习题1．数据挖掘系统可以根据什么标准进行分类？答：根据挖掘的数据库类型分类、根据挖掘的知识类型分类、根据挖掘所用的技术分类、根据应用分类2．知识发现过程包括哪些步骤？答：数据清理、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示3．什么是概念分层？答：一个映射序列，将低层概念映射到更一般的较高层概念。4．多维数据模型上的OLAP 操作包括哪些？答：上卷、下钻、切片和切块、转轴/ 旋转、其他OLAP操作5．OLAP 服务器类型有哪几种？答：关系OLAP 服务器(ROLAP)、多维OLAP 服务器(MOLAP)、混合OLAP 服务器(HOLAP)、特殊的SQL 服务器6．数据预处理技术包括哪些？答：聚集、抽样、维规约、特征子集选择、特征创建、离散化和二元化、变量变换。7．什么是数据清理？答：填写缺失的值，平滑噪声数据，识别、删除离群点，解决不一致性8．什么是数据集成？答：集成多个数据库、数据立方体或文件9．什么是数据归约？答：得到数据集的压缩表示，它小得多，但可以得到相同或相近的结果10．数据清理的内容包括哪些？答：缺失值、噪声数据、数据平滑、聚类、回归11.将下列缩略语复原OLAP——on-line analytical processing DM——data mining KDD——knowledge discovery in databases OLTP——on-line transaction processing DBMS——database management system DWT——discrete wavelet transform （DMQL）－－Data Mining Query Language 12．什么是数据挖掘？答：简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或挖掘知识。具体地说，数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。13．什么是关联规则？答：（关联规则是形如X→Y的蕴涵式，其中且，X和Y分别称为关联规则的先导和后继。）假设I是项的集合。给定一个交易数据库，其中每个事务(Transaction)t是I 的非空子集，即，每一个交易都与一个唯一的 标识符TID(Transaction ID)对应。关联规则在D中的支持度(support)是D中事务同时包含X、Y的百分比，即 概率；置信度(confidence)是包含X的事务中同时又包含Y的百分比，即 条件概率。关联规则是有趣的，如果满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。这些阈值是根据挖掘需要人为设定。（关联规则反映一个事物与其它事物之间的相互依存性和关联性，如果两个事物或者多个事物之间存在一定的关联关系，那么其中一个事物就能够通过其他事物预测到。 ）14．什么是可信度？什么是支持度？答：15. 什么是概念描述？什么是特征化？什么是属性相关分析？答：概念描述：用汇总的、简洁的和精确的方式描述各个类和概念可能是有用的。特征化：是目标类数据的一般特性或特征的汇总。属性相关分析：可能需要在分类和预测之前进行，它试图识别对于分类或预测过程无用的属性。这些属性应当排除。16．什么是数据仓库？其主要特征是什么？答：数据仓库是一个提供决策支持功能的数据库，它与组织机构的操作数据库分别维护。它允许将各种应用系统集成在一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。特征：面向主题、数据集成、随时间而变化、数据不易丢失（数据不易丢失是最明显特征）17．什么是数据集市？答：数据集市包含企业范围数据的一个子集，对于特定的用户群是有用的。其范围限于选定的主题。(是完整的数据仓库的一个逻辑子集，而数据仓库正是由所有的数据集市有机组合而成的) 18．数据库中的知识发现过程由哪几个步骤组成？答：数据清理、数据仓库、任务相关数据、数据挖掘、模式评估、知识表示19．典型的数据挖掘系统有哪几个主要成分？答：数据库、数据仓库、万维网或其他信息库；数据库或数据仓库服务器；知识库；数据挖掘引擎；模式评估模块；用户界面20．从软件工程的观点来看，数据仓库的设计和构造包含哪些步骤？答：规划、需求研究、问题分析、仓库设计、数据集成和测试、部署数据仓库。21．在数据挖掘