大数据挖掘背景及工具
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究摘要：随着科技的发展，数据信息大量出现，越来越多的人想要从许多混杂的资源中找出最具有价值的信息。
本文将从数据挖掘技术的基本概念入手，并结合当下现实来分析大数据的出现给数据挖掘技术应用带来的变化。
在数据挖掘技术应用中主要从数据分析的利用和数据聚类的利用两大方面进行阐释，总体研究大数据背景下数据挖掘技术的应用。
关键词：大数据时代;数据挖掘技术;数据挖掘技术的应用大数据的发展会带来大量的信息资源，人们的思维方式也会随之发生改变。
于此同时信息发展也逐渐成为了开启信息时代的钥匙。
全球各国普遍认识到数据的重要性及其对国家的发展发挥的许多重要意义，许多国家以此为基点制定适合自己国家发展的战略性计划，由此占领数据的高地，实现国家创新性发展。
因此，大数据在当今时代具有极强的研究价值和应用价值。
笔者将主要从大数据可视化给数据挖掘技术带来的影响为着眼点，进而进一步分析高性能计算（HPC）给数据挖掘技术带来的一定程度的影响，且通过这些变化研究大数据背景下数据挖掘技术的具体应用。
正文：当今的数据挖掘技术的理论已经成熟，数据挖掘技术的应用愈加广泛。
受众趋向了解更多的数据挖掘技术，从而利用起大量的信息资源。
我们对于大数据背景下的数据挖掘技术的具体应用，将会获得信息的有效运用和资源的科学整合。
同时，掌握和了解到有关于数据挖掘技术的知识对普通受众来说不仅可以掌握到大量的数据资源，从而更好地利用这些资源为我们的生活实践服务，而且对于专业技术人员来说，广泛被大众所接受的数据挖掘知识前景将更加开阔，理论弹性增大，这将促进数据挖掘技术的进一步发展。
一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术主要是一个搜索的过程，它主要利用算法进行搜索，并通过一定媒介，从大量的信息中提取对搜索者有用的信息资源。
这个过程的原始数据被分成建模样本和分析样本两部分。
建模样本将会经过数据预处理后变成预处理后的专家样本。
而分析样本则会经过特征选择后变成预处理后的分析样本。
大数据分析中的关联规则挖掘方法与工具推荐
大数据分析中的关联规则挖掘方法与工具推荐在大数据时代，数据成为了一种宝贵的资源。
然而，如何从海量的数据中提取有用的信息和洞察力，成为了许多企业和研究机构面临的挑战。
关联规则挖掘是一种广泛应用于大数据分析中的有效方法，它可以发现数据集中的潜在关联关系和模式。
本文将介绍关联规则挖掘的方法，并推荐几款常用的工具。
首先，我们来了解一下什么是关联规则挖掘。
关联规则挖掘是数据挖掘中的一种技术，它可以发现数据集中的频繁项集和强关联规则。
频繁项集指的是在数据集中经常同时出现的一组项的集合，而关联规则则是描述这些项集之间的关联关系。
通过挖掘关联规则，我们可以发现数据中隐藏的规律和关联关系，从而为决策和预测提供支持。
在关联规则挖掘中，最常用的算法是Apriori算法。
Apriori算法通过自底向上的方式逐步生成候选项集和频繁项集。
首先，通过寻找所有项的单个项集作为初始候选集，然后逐步生成更长的候选项集。
接下来，算法会扫描数据集，检查每个候选项集的支持度（即在数据集中出现的频率），并保留支持度高于阈值的项集作为频繁项集。
通过不断迭代这个过程，Apriori算法可以发现所有频繁项集和关联规则。
除了Apriori算法之外，还有其他一些关联规则挖掘算法，例如FP-growth算法和Eclat算法。
FP-growth算法通过构建一种称为FP树的数据结构来挖掘频繁项集。
它首先构建一颗完整的FP树，然后通过递归地将FP条件模式基与每个项结合起来生成更长的频繁项集。
Eclat算法是一种针对事务数据库的关联规则挖掘算法，它使用垂直数据表示来高效地挖掘频繁项集。
这些算法各有特点，在选择挖掘方法时可以根据数据集的特征和实际需求进行选择。
在实际应用中，有许多工具可以用于关联规则挖掘。
下面我将推荐几款常用的工具，供读者参考。
1. Weka：Weka是一个流行的数据挖掘工具，其中包含了各种关联规则挖掘算法。
它提供了直观的用户界面和丰富的功能，可以帮助用户进行数据预处理、建模和评估。
大数据发展背景及研究现状
大数据发展背景及研究现状随着互联网的迅速普及和技术的飞速发展，大数据逐渐成为社会经济运行和科学研究的重要基石。
本文将从大数据发展背景和现状两方面进行论述，为读者提供一份全面了解大数据的文章。
一、大数据发展背景1. 互联网的蓬勃发展互联网的迅猛发展为大数据的产生提供了丰富的数据源。
人们通过搜索引擎、社交媒体等互联网平台大量产生并传递着数据，这些数据包含了各行各业的信息，形成了海量的大数据资源。
2. 科学技术的进步科技的不断创新和突破使得数据的获取和存储变得更加便捷和廉价。
传感器技术、物联网技术等的成熟应用，使得各种设备和物体都能进行数据交换和数据采集，大大推动了大数据的发展。
3. 数据处理技术的突破随着计算机技术的迅猛发展，数据处理能力得到了大幅提升。
传统的数据处理方法无法胜任大规模数据处理的任务，于是出现了一系列的大数据处理框架和算法，如Hadoop、Spark等，为大数据的分析和挖掘提供了强有力的支撑。
二、大数据研究现状1. 商业领域的应用大数据在商业领域的应用已经取得了显著的成果。
通过对大数据的分析和挖掘，企业能够更加深入地了解市场需求、消费者行为等信息，为决策提供准确的依据。
例如，电商平台依靠大数据的分析，能够精准推荐商品，提高用户体验和销售额。
2. 社会管理的优化大数据在社会管理领域的应用也日益广泛。
政府部门可以通过对大数据的分析，了解人口流动、交通拥堵等情况，从而更好地安排城市规划和交通治理。
另外，大数据也被广泛应用于公共安全领域，帮助预测和应对突发事件，提高社会安全性。
3. 科学研究的突破大数据的出现为科学研究带来了巨大的机遇。
通过对海量数据的分析，科学家们能够发现数据背后的规律和模式，推动科学研究的进步。
例如，在医学领域，大数据分析技术能够帮助快速检测和预测疾病，为医疗行业带来巨大的益处。
4. 数据安全与隐私问题随着大数据的快速发展，数据安全与个人隐私问题也逐渐凸显。
大规模的数据泄露事件频频发生，数据安全成为大数据应用面临的重要挑战。
数据科学与大数据技术的背景和意义
数据科学与大数据技术的背景和意义
数据科学和大数据技术的兴起源于互联网技术、信息化社会和数据爆炸时代的到来。
过去难以收集的数据变得容易获取，海量数据的存储和处理技术愈加成熟，智能算法及机器学习进一步提升了数据的分析和挖掘能力。
意义：
1. 提高企业效率：数据科学和大数据技术能够通过数据分析和挖掘帮助企业更好地管理和利用数据，提高企业决策效率、推动业务增长；
2. 改善用户体验：通过对用户数据的分析和挖掘，能够更好地了解用户需求和行为，从而优化产品设计和服务体验，提升用户满意度；
3. 推动创新：数据科学和大数据技术可以帮助企业发现新商业模式、新产品和新市场，从而推动创新；
4. 促进经济发展：数据科学和大数据技术已经成为当今经济发展的重要推手，能够带动相关产业的发展和就业岗位的增加；
5. 改善社会治理：数据科学和大数据技术在社会治理方面也具有潜在的应用价值，使政府更好地了解民生状况、犯罪行为和社会问题，从而制定更加科学的政
策措施。
大数据时代的教育数据挖掘：方法工具与应用
大数据时代的教育数据挖掘：方法工具与应用近年来，在大数据浪潮的带动下，以及教育信息化的快速发展，教育数据挖掘成为越来越多研究者和教育工作者的关注焦点。
教育数据挖掘是利用数据挖掘技术对教育领域中的数据进行分析和挖掘，以发现其中潜藏的知识和信息，为教育决策提供科学依据。
本文将介绍教育数据挖掘的方法、工具和应用。
教育数据挖掘的方法主要可以分为以下几类：1. 聚类分析：聚类分析是将数据点分组的一种方法。
在聚类中，数据点被分配到距离最近的簇中。
这种方法可以帮助我们发现相似性和模式，例如，可以根据学生的学习行为将他们分成不同的簇，找到他们之间的差异和共性。
2. 分类分析：分类分析是根据已知类别的数据训练模型，并将预测数据点分配到其中一个类别的方法。
在教育领域中，可以根据学生成绩、学习行为和其它特征，预测学生是否能够成功完成学业或有哪些学生需要额外的关注。
3. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现一些列隐含在数据之间的、有潜在规律的并发生频率很高的数据项之间的关系。
在教育领域，可以利用这种方法来挖掘学生学习过程中的行为特征，比如学生在某种天气下的考试成绩如何。
4. 时间序列：时间序列是按照时间顺序的数据集，例如：每天的气温、学生的学习行为等。
在教育领域，可以使用时间序列方法对学生的学习时间、学习内容、学科表现等进行研究。
教育数据挖掘的工具目前有很多，常见的有：1. WEKA：WEKA是一款Open Source软件工具，它支持各种机器学习任务，可以应用于教育领域中的数据分析、数据挖掘和知识发现。
2. R软件：R是一种功能强大的统计软件，它可以进行数据的处理、绘图、建模和分析。
它广泛应用于教育数据的挖掘。
3. Excel：Excel是一种广泛应用于教育领域的电子表格软件，它可以处理各种类型的数据，并使用它们进行数据挖掘。
4. SPSS：SPSS是一种专业的统计软件，它可以处理和分析大量数据，并生成报告和图表。
它常常被用于实施教育决策和管理。
大数据发展背景与研究现状分析研究论文
大数据发展背景与研究现状分析研究论文随着信息技术的不断发展和普及，大数据技术逐渐成为信息产业的新宠。
大数据发展背景与研究现状的分析，是人们对大数据技术的深入了解和探讨，也是大数据应用领域不断拓展的重要指引。
一、大数据发展背景在信息爆炸的时代，海量的数据如同潮水般涌现，传统的数据库技术逐渐无法满足大规模数据处理的需求。
大数据技术因此应运而生。
首先，在互联网的快速发展下，用户产生的数据呈指数级增长。
用户在社交网络、在线购物、搜索引擎等平台的行为数据，给数据库管理带来了极大挑战。
传统数据库技术对于处理如此庞大的数据量显然力不从心。
其次，移动互联网的普及让数据的来源更加多元化。
手机、平板等移动设备的普及和大数据的设备互联，进一步加速了数据的增长速度。
手机APP、传感器等设备产生的数据，也为大数据技术的应用提供了更广阔的空间。
再次，人工智能技术的飞速发展催生了对于大数据高效处理和分析的需求。
人们希望通过大数据的深度挖掘，实现智能化的应用场景。
这也促进了大数据技术的快速发展。
以上种种因素共同推动了大数据技术的发展，大数据在各行各业中得以广泛应用，为信息社会的进步做出了贡献。
二、大数据研究现状分析1. 数据处理技术大数据技术主要包括数据的采集、存储、处理和分析等环节。
在数据处理技术方面，分布式存储、分布式计算和数据挖掘等技术被广泛应用。
Hadoop、Spark等开源软件成为了大数据处理的主要工具，可以高效处理海量数据。
2. 数据分析方法数据分析是大数据技术的核心之一。
在数据分析方法方面，统计学、机器学习、深度学习等方法被广泛应用。
通过对数据的挖掘和分析，可以为企业的决策提供科学依据，实现精准营销、个性化推荐等应用场景。
3. 数据安全与隐私保护随着数据泄露事件的频发，数据安全与隐私保护成为大数据领域的重要议题。
加密技术、数据脱敏技术等手段被用于保护用户数据的安全和隐私。
数据伦理、法律法规等问题也备受关注。
4. 学术研究与应用案例国内外各大高校和研究机构也积极开展大数据技术的研究工作，推动了学术界对于大数据技术的理论研究和实践探索。
数据挖掘与大数据分析
数据挖掘与大数据分析数据挖掘和大数据分析是当今信息时代中不可或缺的技术和方法。
随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，海量的数据被持续地产生和积累。
而数据挖掘和大数据分析正是通过对这些海量数据的处理和分析，发掘隐藏在其中的有价值的信息和知识。
一、什么是数据挖掘是指通过自动或半自动的方式，从大量的数据中发现模式、关联、异常和趋势等有用的知识的过程。
它利用统计学、机器学习、数据库系统和可视化等技术，通过计算和算法，对数据集中的模式和规律进行探索和提取。
数据挖掘可以帮助人们理解数据，预测未来趋势和行为，优化决策和提高效率。
大数据分析则是指对大规模、高速和多样化的数据进行收集、处理、分析和展现的过程。
与传统的数据分析相比，大数据分析具有更高的速度、更强的实时性和更有效的分析能力。
通过大数据分析，人们可以了解消费者行为、市场趋势、产品质量和风险识别等，并做出相应的决策和调整。
二、数据挖掘与大数据分析的应用数据挖掘和大数据分析在各个领域都有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：1. 商业领域：数据挖掘可以帮助企业对客户的购买行为、消费偏好和需求进行分析，从而制定更有针对性和个性化的推广和营销策略。
大数据分析可以帮助企业了解市场竞争情况、产品销售趋势和用户反馈，从而优化产品和服务。
2. 金融领域：数据挖掘和大数据分析可以用于识别金融欺诈行为、预测股市和汇率趋势，以及评估信用风险和市场风险等。
通过对大数据的分析和挖掘，可以提高金融机构的风险管理能力，减少损失和提高效益。
3. 医疗领域：数据挖掘和大数据分析可以用于疾病诊断和预防、医疗资源分配和医疗质量评估等。
通过分析大数据，可以寻找和发现疾病的潜在因素和风险，提供个性化的医疗服务和推荐。
4. 城市管理：数据挖掘与大数据分析可以辅助城市规划和管理，包括交通规划、环境保护、资源分配、社会治理等方面。
通过对大数据进行分析和挖掘，可以提供实时的交通流量信息、环境监测数据和人口迁移趋势，有助于优化城市管理和提升居民生活质量。
大数据的背景和意义
大数据的背景和意义一、背景随着互联网和计算机技术的迅速发展，人们在日常生活和工作中产生了大量的数据。
这些数据包括文字、图像、视频、音频等各种形式，数量庞大且不断增长。
以往的传统数据库技术已经无法满足对这些大规模数据的处理和分析需求。
因此，大数据技术应运而生。
大数据技术的出现，主要是为了解决传统数据库在处理海量数据时遇到的困难。
传统数据库通常采用结构化数据模型，对数据的存储和处理有一定的限制。
而大数据技术则采用非结构化或半结构化的数据模型，能够更好地应对各种类型和格式的数据。
二、意义1. 挖掘潜在价值：大数据技术可以帮助企业和组织挖掘数据中的潜在价值。
通过对大数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在数据中的规律和趋势，从而为企业的决策提供更准确、更全面的依据。
例如，通过对用户行为数据的分析，电商企业可以了解用户的购买偏好，进而精准推荐商品，提高销售额。
2. 实时决策：大数据技术可以帮助企业和组织实时获取和分析数据，以支持实时决策。
传统的数据处理方式需要花费大量的时间和资源，无法满足对即时数据的处理需求。
而大数据技术可以在短时间内处理大量数据，使决策者能够及时获取最新的数据，并做出相应的决策。
3. 优化资源配置：大数据技术可以帮助企业和组织优化资源的配置。
通过对数据的分析和挖掘，可以发现资源的利用率和效果，从而调整资源的分配和使用。
例如，通过对交通数据的分析，城市管理者可以了解交通拥堵的原因和分布状况，以便合理规划道路建设和交通流量调度，提高道路利用率和交通效率。
4. 支持科学研究：大数据技术可以为科学研究提供有力的支持。
科学研究通常需要处理大量的数据，而大数据技术可以提供高效的数据处理和分析能力，帮助科学家快速获取研究数据，并从中发现新的规律和知识。
例如，天文学家通过对天体观测数据的分析，可以研究宇宙的起源和演化，为人类提供更多的宇宙知识。
大数据的背景和意义在于它能够处理和分析海量的数据，挖掘数据中的潜在价值，为决策和科学研究提供有力的支持。
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背景知识
• Mahout的意思是大象的饲养者及驱赶者。
• 图示为文章用词中的幂律关系
– 也称为长尾效应
多处数据都满足幂律
• • • • 1) Web图当中节点的度 2) 商品的销量 3) Web网站的大小 4) Zipf定律
大数据挖掘工具Mahout
• Mahout 是 Apache Software Foundation (ASF) 开发的一个开源项目
2) 相似项
• 有时数据看上去像一系列集合，这时的目 标是，寻找那些共同元素比例较高的集合 对。
– 由于顾客大都对许多不同的商品感兴趣，寻 找兴趣相似的那部分顾客，并根据这些关联 对数据进行表示的做法会更有用。 – 为向顾客推荐感兴趣的商品，Amazon先寻找 与他相似的顾客群，并把其中大部分人购买 过的商品也推荐给他，该过程称为协同过滤
– Mahout 这个名称来源于Hadoop徽标上的大象 – Mahout利用Hadoop来实现可伸缩性和容错性。
Mahout 的历史
• Mahout 项目是由 Apache Lucene（开源搜索）社区 中，对数据挖掘感兴趣的一些成员发起的
– 希望建立一个可靠、文档翔实、可伸缩的项目，在 其中实现一些常见的，用于集群和分类的数据挖掘 算法。 – 此后在发展中，又并入了更多广泛的数据挖掘方法
分类
• 分类技术用于决定一个事物，是不是属于一 种类型、类目，或者该事物是不是含有某些 属性。
– 分类有助于判断一个新进入事物，是否匹配先前 发现的模式， 也常用于分类行为或者模式。 – 分类也可用来检测可疑的网络活动或欺诈。也可 根据用户发的信息，判定表示失望或者满意
应用实例
• Yahoo! ：Mail决定接收的信息是不是垃圾邮件 ，基于先前邮件和用户的垃圾邮件报告，以及 邮件的特性。一些信息被分类为垃圾邮件
– MapReduce 的随机决策实现，它提供了分类、 关联规则、用于识别文档主题的 Latent Dirichlet Allocation – 以及许多使用 HBase ，和其他辅助存储选项的 类别选项。
Mahout与Hadoop家族 其他主要成员关系
Mahout的基础
• Mahout提供了分布式的挖掘环境，具体讲： 1 基于AFS Hadoop集群 2 采用DFS分布式文件系统 3 利用MapReduce 计算模型 4 实现了一批开源的挖掘方法
使用 Mahout 创建数据集群
• 具体的步骤包括：
– 1.准备输入。如果创建文本集群，需要 将文本转换成数值表示。 – 2.使用 Mahout 中可用的 Hadoop 就绪的 驱动程序运行所选集群算法。 – 3.计算结果。 – 4.如果有必要，执行迭代。
Mahout的发展
• Apache Mahout 为集群、分类和 CF(协同过滤) 提供了许多重要的功能，但它还存在很大的 发展空间。
数据挖掘是数据模型的发现过程
• 数据挖掘(data mining)是数据"模型"的发 现过程，而"模型"却可以有多种含义。 • 下面介绍在建模方面最重要的几个方向
擅长的典型场景
• 数据挖掘擅长的，是当人们对数据中的 寻找目标，几乎一无所知。
– 比如，并不清楚到底是影片的什么因素， 导致某些观众喜欢或者厌恶该影片。 – 因此，在Netflix竞赛要求设计一个算法， 来预测观众对影片的评分时，基于已有评 分样本的数据挖掘算法获得了巨大成功。
建模的计算方法
• 数据建模有很多不同的方法。 • 数据可以通过，其生成所可能遵从的， 统计过程构建来建模。
数据建模两种做法
• 数据建模方法，可描述为下列两种做法 之一：
– 1)对数据进行简洁的近似汇总描述； – 2)从数据中抽取出最突出的特征，代替数 据，并忽略剩余内容
数据汇总
• 一种数据汇总形式是PageRank，谷歌成功 的关键算法
应用实例
• 是最出名的使用推荐系统商务网站。 基于交易和网页活性，Amazon推荐给用户可能感 兴趣的书籍和其他item。 • Netflix类似于推荐用户感兴趣的DVDs，并且为研 究者提供百万大奖去提升推荐质量。 • 约会网站像Líbímseti将一部分用户推荐给其他用 户。 • 社交网络网站像Facebook，用推荐技术的变形来 为用户识别最可能建立联系的朋友
• 数据挖掘是一类深层次的数据分析方法。
– 数据挖掘可以描述为：按既定决策目标，对大 量的数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知 的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化 的先进有效的方法。
数据、信息与知识
客观世界
收集 数据
分析
信息
再 分 析
知识
指导
经典挖掘模型CRISP-DM
商业理解 结果部署 数据 建立模型 模型评估 数据理解
– 1) 频繁项集(frequent itemset) – 2) 相似项(similar item)
1) 频繁项集
• 该模型适用于多个项集组成的数据，其 原始应用发生在真实的购物篮场景下：
– 在超市结账的时候，某些物品会被顾客同 时购买，例如热狗和芥末，这些物品组成 了项集 – 寻找那些在很多购物篮中，同时出现的项 集（频繁项集），这就是要找的，用以刻 画数据的特征。
使用 Mahout 实现集群算法
• Mahout 支持一些集群算法实现（都是使用 MapReduce 编写的），它们都有一组各自的目标和 标准 • 以聚类为例，其提供了：
• Canopy：一种快速集群算法，通常用于为其他集群算 法创建初始种子。 • K-Means（以及 模糊 K-Means）：根据项目与之前迭代 的质心（或中心）之间的距离将项目添加到 k 集群中。 • Mean-Shift：无需任何关于集群数量的 推理知识的算法 ，它可以生成任意形状的集群。 • Dirichlet：借助基于多种概率模型的集群，它不需要提 前执行特定的集群视图。
1
Part 1大数据挖掘及其背景 应用于大数据处理
• 杨文川
2
1) 大数据挖掘 2) 数据模型的发现 3) 大数据挖掘知识点 4) Mahout及其应用
量化一切、利用所有的数据
大数据挖掘的基础 在数字化时代，获取数据正变得比以往 任何时候都简单而不受限制
文字、方位、社交关系等都变成了数据
发现数据间的隐含信息
大数据挖掘
大数据挖掘的核心动力来源于人类了 解和分析世界的渴望。
之前信息技术变革的重点在"T"（技术）上，而不 是在"I"（信息）上。
现代信息系统让大数据成为了可能， 人们更多的关注信息"I"本身。
传统的数据挖掘
• 数据挖掘(Data Mining)，又称知识发现 (KDD)
– 是一个从大量数据中提取、挖掘出未知的、有 价值的模式或规律等知识的复杂过程。
大数据挖掘知识点
• 对数据挖掘研究有益的一些知识
– (1)用于度量词语重要性的TF.IDF指标 – (2)哈希函数及其使用 – (3)二级存储器(磁盘)及其对算法运行时间 的影响； – (4)自然对数的底e及包含它的一系列恒等式 – (5)幂定律(power law)
TF.IDF
• 假定文档集中有N篇文档，fij为词项i在 文档j中出现的频率(即次数)，词项i在文 档j中的词项频率TFij定义为 fij TFij = max k f kj • 假定词项i在文档集的ni篇文档中出现， N 那么词项i的IDF定义 IDFi = log 2 ni • 具有最高TF.IDF得分的那些词项，通常 都是刻画文档主题的最佳词项
聚类
• 聚类技术尝试将大量拥有相同相似度的 事物，聚集到不同的类中。
– 聚类有助于在海量的、很难弄懂的事物集合中， 发现结构，甚至层次。 – 可以使用聚类，根据网站日志发现用户的经常使 用模式
应用实例
• Google News可根据具备逻辑性的故事，使用新 闻文章的Topic聚集新闻，而不是文章的列表。 – 搜索引擎(像Clusty)基于相同的方法，聚集搜 索结果。 • 使用聚类技术，基于消费者属性，收入、位置 、购买习惯，可将不用用户分到不用的类中
Mahout 核心挖掘算法
• Mahout孵化了相当多的技术和算法， 很多都是在开发和实验阶段。 • 有3个核心主题：
– 协同过滤/推荐系统、聚类和分类。
推荐系统
• 推荐系统是目前使用的系统中最普及的
– 相关的服务或网页，包括基于历史行为推荐书、 电影、文档。 – 尝试推论出用户偏好，并标记出用户不知晓的、 感兴趣的item
• Picasa (/)和其他的照片 管理应用可以判断一张照片中是否含有人脸。 • 光学字符识别软件：通过将小区域作为独立字 符来分类，将扫描文本的若干小区域归类到独 立的字符上
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谢 谢
数据准备
数据挖掘三阶段
数据准备 数据挖掘 结果评价 结果表达和解释 数据挖掘 数据转换 预处理 数据选择 数据集成 目标数据 数据 数据源 预处理后 转换数据 数据 模式 知识
常用的数据挖掘方法
关联规则 聚类分析 分类技术 时序模式 偏差检测 预测估计 …….
传统的数据挖掘软件
• 专用挖掘工具、通用挖掘工具
正态分布
• 假定现有的数据是一系列数字。
– 统计学家可能会判定这些数字，来自一个 高斯分布(即正态分布)，并利用公式来计算 该分布最有可能的参数值。 – 该高斯分布的均值和标准差，能够完整地 刻画整个分布，因而成为上述数据的一个 模型
幂律分布