数据挖掘 从海量数据集中提取可用于分析和使组织受益的数据的过程。此过程有助于识别模式并管理数据之间的关系，以预测业务问题。数据属性 属性可以定义为对象的特征或属性。对象由属性集描述，并被称为实体的记录。实体由一部分数据（即属性）描述。例如：在学生数据库中。(姓名、ID、学号、分数) 是提供的数据库中的属性。属性类型 标称属性 它只... 阅读更多

关联规则挖掘帮助我们找到大型数据集中的关系。在多维关联中，多维关联规则包含多个方面 数值属性应离散化。属性可以是未减轻的或定量的。定量特征是数值的，并整合啄食顺序。挖掘多维关联规则的三种方法是 - 使用数值属性的静态离散化 离散化发生在挖掘之前并且是静态的。离散化属性被视为绝对的，并使用称为 apriori 算法的算法来搜索所有 k 频繁谓词集（需要 k 或 k+1 个表扫描）。频繁谓词集的每个子集... 阅读更多

在本文中，我们将讨论多级关联规则挖掘的概念及其算法、应用和挑战。数据挖掘是从大型数据集中提取隐藏模式的过程。数据挖掘的基本技术之一是关联规则挖掘。关联规则挖掘用于识别数据集中项目之间的关系。然后，这些关系可用于预测这些项目未来出现的可能性。多级关联规则挖掘是关联规则挖掘的扩展。多级关联规则挖掘是一种功能强大的工具，可用于发现模式和趋势。协会... 阅读更多

数据转换是数据挖掘过程中必不可少的一步。它需要将未处理的数据转换为可用于分析的格式。数据转换旨在提高数据的准确性和相关性，使其适合所需的分析，同时减少冗余并提高数据质量。本文将介绍数据转换在数据挖掘中的重要性以及一些常见的数据转换技术。数据转换在数据挖掘中的重要性 数据转换是数据挖掘的一个重要组成部分，原因有很多。首先，分析非结构化、错误或不完整的数据可能具有挑战性且耗时。因此，... 阅读更多

在机器学习和数据挖掘中，聚类是一种常用的方法，它旨在根据数据集的相似性或差异将其划分为子集或聚类。消费者细分、欺诈检测和异常检测等应用经常使用聚类模型。然而，没有一种方法适用于所有数据集和聚类算法，因此评估聚类模型的有效性并不总是简单的事情。在这篇博文中，我们将深入探讨评估聚类模型有效性的重要方面，包括多种评估指标和方法。了解聚类的基础知识 让我们快速回顾一下基础知识... 阅读更多

隐私保护数据挖掘是数据挖掘研究针对数据挖掘中隐私安全的一个应用。它被称为隐私增强或隐私敏感数据挖掘。它处理在不泄露基本敏感数据值的情况下获得真实的数据挖掘结果。大多数隐私保护数据挖掘方法对数据使用各种形式的转换来实现隐私保护。通常，此类方法会降低描述的粒度以保持隐私。例如，他们可以将数据从单个用户概括为用户组。这种粒度的降低会导致数据丢失，并可能导致数据挖掘结果的效用降低。这... 阅读更多

推荐系统可以使用基于内容的方法、协作方法或结合基于内容和协作方法的混合方法。基于内容 - 在基于内容的方法中，推荐与客户先前偏好或查询的项目相同的项目。它取决于产品特性和文本项目定义。在基于内容的方法中，它是根据类似用户为不同项目分配的效用来计算的，这些项目是相同的。许多系统目标是推荐包括文本数据的项目，包括网站、文章和新闻消息。他们查看项目之间的共性。对于电影，他们可以查看相同的流派、导演，... 阅读更多

入侵可以表示为任何一组威胁网络资源（例如，用户帐户、文件系统、系统内核等）的完整性、机密性或可访问性的服务。入侵检测系统和入侵预防系统都监视网络流量和系统性能以查找恶意活动。前者生成文档，而后者位于内联，并且能够主动避免/阻止识别出的入侵。入侵预防系统的优势在于识别恶意活动、记录有关所述活动的日志数据、尝试阻止/停止活动以及记录活动。数据挖掘方法可以支持入侵检测和预防系统... 阅读更多

数据挖掘是通过传递存储在存储库中的大量数据来查找有用的新相关性、模式和趋势的过程，使用包括统计和数学技术的模式识别技术。它是对事实数据集的分析，以发现意想不到的关系，并以对数据所有者既合乎逻辑又有帮助的新方法总结记录。我们计算机系统和信息的安全性始终面临风险。网络的巨大增长以及入侵和攻击网络的工具和技巧的日益普及，促使入侵检测和避免成为... 阅读更多

数据挖掘在科学和工程中具有以下各种作用 - 数据仓库和数据预处理 - 数据预处理和数据仓库对于数据交换和数据挖掘至关重要。建立仓库需要发现解决在多个环境和多个时间段收集的不一致或不兼容信息的方法。这需要协调语义、参考系统、数学、测量、效率和精度。需要方法来集成来自异构源的数据并识别事件。挖掘复杂数据类型 - 数值数据集本质上是异构的。它们通常包含半结构化和非结构化数据，包括多媒体数据... 阅读更多