数据挖掘和恶意软件检测综述

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数据挖掘和恶意软件检测综述

数据挖掘和恶意软件检测

黄宗文,16721539

2016-11-20

摘要: 由于计算机网络的发展以及恶意程序编码水平的提高,传统的恶意程序检测技术的不足已经越来越明显,很难满足人们对信息安全的需求。基于行为的恶意程序检测技术是利用恶意程序的特有行为特征来检测程序恶意性的方法,它能很好地检测未知恶意程序。这种恶意程序检测技术可以很好地适应恶意程序逐渐呈现的新特点,无疑具有巨大的优越性和广阔的发展空间,应该在今后相当长时间内代表着恶意程序检测技术的发展趋势。本文介绍了基于静态分析的恶意软件检测,和基于动态行为分析的恶意软件检测,并各自介绍了它们的优劣。

关键字:数据挖掘;恶意软件检测;特征提取;静态分析;动态行为分析;分类

Data mining and malware detection

Abstract:With the development of computer network and improvement of malware programming, traditional malware detection methods seem obviously inadequate, failing to satisfy the need of people for information security. The malware detection based on behavior is a method which achieves detection through making use of the peculiar behavior features of malware. It does well in detecting the unknown malware. This malware detection technique could be adjusted to the emerging new features of malware, which has great superiority and broad space for development undoubtedly. Consequently, it could be the development tendency of malware detection in a long time. This article describes malware detection based of static analysis ,and malware detection based on dynamic behavior analysis ,and describes their pros and cons.

Key words:Data mining;Malware detection ; Feature extraction ;Static analysis ;Dynamic behavior analysis ;Classification

随着社会信息化程度的不断提高,工业、国防、教育、金融等社会各行各业的信息越来越依赖于计算机和互联网。然而频繁发生的网络安全事件给人们敲了安全警钟。计算机与网络安全问题正成为人类信息化所面临的巨大挑战,直接威胁着个人、企业和国家的利益。而目前计算机与网络安全的主要威胁隐患之一就是恶意程序。近年来,随着编程技术的普及,恶意程序制作的门槛逐步降低,恶意程序的制作呈现机械化、模块化和专业化特征。在恶意程序灰色产业链带来的巨大利益的驱使下,恶意程序产业正朝着规模化发展。恶意程序的爆炸式增长,在使企业及用户遭受到巨大的经济损失的同时,也给恶意程序分析人员带来了巨大的工作压力。传统的恶意程序分析技术已经远远不能满足新的安全需求。一方面,基于特征码的恶意程序分析技术,需要对每一个恶意程序的特征码进行提取,对于目前每天有成千上万的恶意程序产生的情况,提取特征码的工作量是巨大的且效率不高。另一方面,用户端需要定期的升级最新的病毒库,随着新恶意程序的爆炸式增长,病毒特征库的容量也要大幅增长,长此以往会拖累检测分析系统的速度。因此如何对新的恶意程序样本快速地进行检测和分类,已成为越来越多的专业计算机安全厂商所关注的焦点。

1恶意软件和检测的现状

近年来,随着编程技术的普及,恶意程序制作的门槛逐步降低,恶意程序的制作呈现机械化、模块化和专业化特征。在恶意程序灰色产业链带来的巨大利益的驱使下,恶意程序产业正朝着规模化发展。从2008 年开始恶意程序大规模爆发,每年新增木马病毒等恶意程序数量级从数十万级跃升至千万级。

图 1 2003年至2010年间恶意软件的数量增加

Fig 1 Increased volume of malware from 2003 to 2010

自从恶意程序出现以来,恶意程序的检测技术一直是计算机安全领域关注的焦点。根据恶意程序分析工具技术模块不同,恶意程序检测方法通常分为静态和动态方法。在静态方法领域,2001 年,在文件二进制特征检测的基础上首次提出了基于数据挖掘的恶意程序检测方法[1];之后,借鉴入侵检测、恶意程序检测与分类系统设计与实现中的常用方法,越来越多的研究集中在利用数据挖掘方法对恶意程序二进制文件信息进行学习建模,然后将学习到的模型用于未知恶意程序的检测。MihaiChristodorescu在恶意程序静态分析[2]方法上提出了使用有限状态机对恶意程序进行描述,并提取了一系列用于恶意程序匹配的状态转换图,取得了良好的效果。但是随着恶意程序制作人员的技术水平不断提高,恶意程序的加密、加壳、压缩等多态及变形技术的使用使得基于静态分析的方法变得越来越困难。随后Moser指出了基于恶意程序静态分析技术的缺陷,提出了一种基于行为特征的分析检测方法。因为恶意程序为了实现其恶意功能,在程序执行过程中总是会存在一系列异常的恶意行为。

2004 年,J.Xu等人在一次国际会议上的会议论文[3]中提出应用程序的API 调用序列大致反映了程序行为。因为应用程序通过API 调用获取系统服务和访问系统资源,所以分析API 调用可以间接地反映程序的行为。J.Xu等人基于此做了大量行为分析实验后提出了一种新的恶意程序检测方法:通过对比已知恶意程序和未知可疑程序的API 调用序列,并对两类API 调用序列做相似化度量分析,从而确定未知可疑程序的恶意程度。之后,R.Koike等人利用上述方法开发了一套可以自动检测未知恶意程序行为的系统[4]。由德国的曼海姆大学分布式系统实验室开发的CWSandbox是恶意程序行为检测技术发展过程中一个具有里程碑意义的产品,它不仅具有行为捕获能力,而且可以生成检测报告。CWSandbox引入了虚拟机技术,让可疑程序在虚拟环境中运行,从而避免了可疑程序可能造成的潜在危害。并且它采用了API hook 技术提取程序运行过程中API调用序列。CWSandBox论文有一个重要贡献,它清楚的用实验比较了用户态和内核态API hook 的优缺点。内核SSDT hook具有很高的检测率,不易被反检测技术侦测到;用户态hook 实现简单,具有较强的通用性和稳定性。CWSandBox采用了用户态inline hook 的方式的来采集程序行为特征。CWSandBox实验得知绝大多数恶意程序为了实现大量传播都是直接调用的标准Windows API,因此采用用后台inline hook的方式不会影响系统检测率。Anubis是一款基于开源模拟器QEMU 的优秀的恶意程序行为监控系统,TTAnalyze是其前身。该系统采用了与CWSandbox截然不同的技术原理,在QEMU 的虚拟机监控层拦截API 调用。该系统有全自动化,无需修改被监控程序源代码,使用全系统模拟器难以被恶意程序分检测等优点。但是Anubis 和CWSandBox仅仅是根据系统采集到的API数据生成程序行为报告提供给分析人员参考,并没有对采集到的行为进行深度挖掘。2009 年胡永涛等人发表的《Win32 环境下恶意代码行为分析实验及思考》[5]文章中,全面总结了Windows平台上35种恶意行为,采用Ring3级debug的方式来hook系统API,使用支持向量机(SVM)算法做智能分析,实验检测率可达95%以上。单纯依靠主动防御的商业安全软

件的只能达到56.18%,可见采用智能算法对程序行为进行分析可以有效的提高检测率。

2恶意软件

恶意软件是指在目标计算机上运行的,执行一系列攻击者蓄意安排的攻击操作,可以破坏程序和数据完整性、可用性和计算系统机密性的程序代码和指令集合,传统恶意软件包括木马、病毒、蠕虫和后门程序等。

2.1病毒

计算机病毒的理论早在 1949 年被提出。最早的科学定义出现在Frederick Cohen 的博士论文“计算机病毒实验”中,他将计算机病毒定义为一种形式化的数学模型。简单的说,计算机病毒就是一种可以通过修改别的程序,将自身复制进其中,使其感染,以达到传染目的的计算机程序[6]。计算机病毒传染的特性和生物病毒类似,因此,它被命名为“computer virus”。计算机病毒的最重要特性就是传播性[7],它可以通过被感染文件的复制或者执行,达到不同计算机之间的传播。另外病毒还可以通过其他类型的恶意软件,如网络蠕虫,进行不同计算机,甚至不同网络之间的传播。虽然病毒的主要特征是传播性,但是它们通常都包含很多恶意代码,这些恶意代码可以在计算机上执行命令,删除或破坏文件,终止进程或者进行别的破坏活动。

2.2 木马

特洛伊木马的名字起源于古希腊传说中的特洛伊战争。它是这样的一种恶意软件:除了良性程序所具有的基本功能外,还有一些不易被发觉的破坏作用。通常它都伪装成一般的无害的程序,并欺骗用户去执行它,从而进行一些隐蔽的破坏行为,比如可以在被感染的机器上打开网络端口,使木马的创建者远程执行命令。和病毒,蠕虫不同的是,木马不会进行自我复制传播。它不需要修改或感染其他程序软件,而是安装一个独立的可执行程序[8]。最近一些报告都显示,木马已经成为最为常见的,影响最为广泛的恶意软件之一。

2.3蠕虫

蠕虫是一种能够自我复制传播,并能够通过网络连接将其自身拷贝感染到其他计算机上的程序。蠕虫进入计算机后,一旦被激活,就会像计算机病毒那样开始工作,并寻找更多的计算机来进行感染,并且利用其它被感染的计算机,不断进行扩散。除了传播之外,它还会进行一些破坏活动,对计算机植入木马程序或者执行一些分裂性或者破坏性的活动。蠕虫可以进行网络传播,借助的工具包括电子邮件,远程执行,远程登录等等。另外,它与计算机病毒有一些相似之处,都分为潜伏,传播,触发,执行几个阶段。而与其不同的就是它具备通过网络传播的能力。

2.4后门

后门是这样一种恶意软件,它允许攻击者绕过正常的系统安全防护机制,通过非授权或者不经过系统登录,就能够获取对系统的远程连接或者控制权限。攻击者在系统上安装后门程序,主要是为了控制系统,为进一步的攻击提供更加便捷的连接操作。

2.5Rootkit

Rootkit是这样一种恶意软件,它被安装在系统中,并且可以使攻击者以管理员或root权限访问系统[9]。由于管理员权限可以使用操作系统中的任何功能和服务,因此它可以使攻击者完全控制整个系统。并且rootkit对主机的访问或修改操作都以极为隐蔽的方式进行。Rootkit能够通过修改操作系统来隐藏自己,也可以隐藏自己对操作系统进行的修改,或是擦除自己访问系统留下的痕迹。

用户无法发现rootkit的存在,也不知道系统被访问或修改过了。根据重启操作系统后是否还能继续工作进行分类,rootkit分为持续的rootkit和基于内存的rootkit。前者在系统每一次启动都会被激活;后者没有持续性,系统重启后就会失效。根据执行模式,rootkit又可被分为用户模式rootkit 和内核模式rootkit。用户模式的rootkit只能截获应用程序API,而内核模式的rootkit可以截获内核模式API,能更好的隐藏自己。

2.6僵尸网络

Bots的名字起源于robot。一旦bots感染了某一台计算机,这台计算机就被称为网络僵尸。Bots 在被感染计算机上将进行潜伏,而不做任何动作,直到它收到Bots操纵者发出的某种命令。Bots操纵者是同个僵尸网络中,所有僵尸都连接到一个远程的web服务器,如FTP服务器或IRC服务器,它可以对这些网络僵尸发出远程指令。还有一些僵尸网络采用P-2-P的方式工作。僵尸网络往往被用于发起大规模的DDoS攻击,散发垃圾邮件,或者直接盗取被感染机器的敏感信息。商用或军用的僵尸网络会产生更大的威胁,因此出现了黑客出租bots的盈利方式。当前僵尸网络已经成为网络安全领域最具挑战性的问题之一。由于它数量巨大而且分布广泛而无序,给监控和防护带来了很大难度。

2.7间谍软件、广告软件

Spyware[10]和Adware是这样一种恶意软件,它强行在计算机上安装,而这种安装往往不是计算机使用者所同意的。他们可以在计算机上强制显示广告,劫持浏览器session,或把计算机使用者所浏览的页面强制重定位到其他网站,这些重定向的网站也许含有网页木马,它会强制下载并安装这些木马。它们还可以监控用户行为,盗取用户信息,然后再把这些信息发送给恶意软件的制作者等等。

3恶意软件检测

恶意软件的检测是恶意软件研究领域的重点问题,在恶意检测之前进行的行为分析只是一个过程和手段,其目的是为了使恶意软件判定的效果更好。在行为分析中,我们已经从恶意软件中提取中信息,并对它建模。在判定过程中,通常的做法是进行特征模型的匹配。比如,对已有的恶意软件集合建立特征库。在对未知软件进行行为分析后,将分析到的特征模型和特征库中的特征模型一一匹配,如果匹配成功,则判定此软件为恶意软件。

图 2 恶意软件检测流程

Fig 2 Malware detection process

3.1基于静态特征的检测

传统杀毒软件进行病毒检测的过程。首先在行为分析时分析程序的二进制序列或者内存镜像,并从中提取特征码,它往往是一段特定的恶意二进制序列,这个恶意序列很少在非恶意程序中出现。通常,这个特定的序列是由反病毒专家人工提取的。也使用一些在静态分析时自动提取特征码的方法进行提取。在进行恶意判定时,我们用这个特定的二进制序列和已有的二进制序列特征库进行串匹配或者正则表达式匹配,如果匹配成功,则判定此程序为恶意程序,否则判定为非恶意程序。

图 3 传统恶意软件检测流程

Fig 3 Traditional malware detection process

样本分为恶意软件样本和正常文件样本,如果应用在反病毒产品中,应获取足够多的具有代表性的训练样本,考虑到只是验证方法的可行性,我们从经过杀毒软件检测无病毒的XP系统windows 目录和Program Files目下获取了正常PE文件,从VX Heavens Virus网站下载了恶意软件。

静态的信息是指从程序的源代码,程序的二进制执行文件,或者是程序的反汇编码中获取程序信息。静态信息获取的缺点在于静态信息通常是冗余的。恶意软件制作者为了增加恶意软件检测的难度,会在程序源代码中加入很多垃圾信息,使其中的有效信息提取变得更加困难,所以我们在特征提取的时候,我们使用决策树算法,把特征选择算法本身作为组成部分嵌入到学习算法中。去掉冗余的特征,留下比较有代表性的PE header20个特征和DLL30个特征。

表 1 PE标题的排名最靠前的20个特征的列表

Tab 1 List of the top ranked 20 features of the PE header

表 2 通过调用频率列出排名最靠前的30个DLL 名称 Tab 2 List of the top ranked 30 DLL names by calling frequency

我们使用的数据集是从VX Heavens Virus 获得的236756恶意软件和10592个windows 良性可执行软件组成共247348个软件的数据集。采用SVM ,J48,NB 分类器,10倍交叉验证所得的结果。

表 3 各单项及组合特征的系统性能列表 Tab 3 List of the system performance by individual and combined features

DR(Detection Rate)=

TP 100%TP FN

?+ FPR(False Positive Rate)=FP 100%TN FP

?+ OA(Overall Accuracy)=TP 100%TN TP TN FP FN +?+++ TP 真正类,FP 假正类,TN 真负类,FN 假负类。

表格中显示的结果,决策树分类器效果最佳。

3.2基于动态行为特征的检测

作者在行为分析[11]

时采用的是动态的信息捕获,在运行程序时捕获程序调用的Windows API 函数序列,并定义了一个35维的行为特征向量模型。从程序调用的API 序列中提取出35维的向量值。因此一个恶意程序被抽象为35维的特征向量。在进行恶意判定时,作者首先通过大量的恶意样本,学习出了恶意软件标准向量值,然后使用贝叶斯方法进行恶意判定。

图 4 基于行为分析的恶意软件检测流程

Fig 4 Malware detection process based on behavior analysis

图 5 基于软件虚拟化的行为分析系统架构

Fig 5 Behavioral Analysis System Architecture Based on Software Virtualization

动态的程序信息获取[12]是指在程序运行时,捕获程序的运行状态所获得的程序信息。这些运行状态包括程序的CPU 执行指令序列,系统调用(system call),应用程序接口(API),或是抽象度更高的系统服务等。和静态分析一样,动态的信息获取也有其优缺点。首先,动态信息获取比静态信息获取冗余度更低,所有的信息都是我们实时捕获的,因此它所执行的指令都是有效的。哪怕是一个无限循环,我们也认为是该程序的行为。而且,我们可以实时捕获程序的系统调用,API 等信息,它们比静态的汇编码具有更高的系统抽象度。另外,由于程序运行时必须自行解壳解密,因此动态信息获取不受加壳加密的影响,而且一些指令级的变形技术对系统抽象度更高的系统调用或是API 是无效的,所以它受变形技术的影响较小。

但是,动态信息是不完整的,程序实时的信息受到系统版本,时间,系统状态等诸多因素的影响,因此我们捕获的动态信息很可能只是程序源代码所要表现的行为的一部分,甚至是不正确的。比如,我们利用沙盒跟踪某恶意软件,希望能够知道该恶意软件在运行中做了什么。如果恶意软件具有反调试或反跟踪功能,一旦发觉到自己被运行在沙盒中,便表现出非恶意的行为,这样动态分析的目的就无法达到了。很多反跟踪,反调试手段都可以使恶意软件检测自身是否处在被调试状态或者运行在沙盒环境里。我们介绍一些动态跟踪方法,并会讨论针对这种方法的反跟踪反调试技术。

图 6检测恶意可执行文件

Fig 6 Detecting malicious executables

表 4提取的特征的平均值。每行中的粗体值突出显示有趣的离群值。

Tab 4 Mean values of the extracted features. The bold values in every row highlight interesting outliers.

表 5用于检测恶意可执行文件的AUC。每列中的粗体条目表示最佳结果。

Tab 5 AUCs for detecting the malicious executables. The bold entries in each column represent the best results.

3.3数据挖掘和恶意软件检测

恶意软件检测,主要是为了区分良性软件和恶意软件。所以是一个二分类问题,几乎所有有关分类的数据挖掘技术都可以使用。但在发现病毒特性的时候,又用到了聚类算法。常用分类算法:贝叶斯分类器,决策树,支持向量机,神经网络,k-近邻常用聚类算法:k-均值,k-中心点等等。

4结束语

本文介绍了数据挖掘技术在恶意软件中的应用的,重点介绍了两个实例,一个是基于静态特征的检测,一个是基于动态行为特征的检测。动态检测,对于新型恶意软件的检测好于静态检测,但是静态检测对于已知恶意软件检测效率较高。恶意软件也在不断发展,针对静态检测的加密,多态,变形,冗余,针对动态检测的反跟踪,反调试。可见恶意软件检测任重道远,我们应该结合静态,动态分析的优点,找到更好的检测方法。

参考文献:

[[1]]Matthew G. Schultz,Eleazar Eskin,Erez Zadok.Data Mining Methods for Detection of New Malicious

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[[2]]Usukhbayar Baldangombo,Nyamjav Jambaljav. A Static Malware Detection System Using Data Mining

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[[3]]J.Y.Xu,A.H.Sung,P.Chavez,and S.Mukkamala.Polymorphic Malicious Executable Scanner by API Sequence

Analysis[J].Fourth InternationalConference on Hybrid Intelligent Systems,2004:42-45.

[[4]]R.Koike,N.Nakaya,and Y.Koi.Development of System for the Automatic Generation of Unknown Virus Extermination

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[[5]]胡永涛,姚静晶,王国丰.Win32环境下恶意代码行为分析实验及思考[C].第六届中国信息与通信安全学术会议,2009.

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Information’ to Detect Zero-Day Malicious Portable Executables[J].Information Security Research Group,5th February,2009.

数据挖掘研究现状综述

数据挖掘 引言 数据挖掘是一门交叉学科,涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。 所谓的数据挖掘(Data Mining)指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息,提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说,数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华,是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源,那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比,原始的数据信息可以是结构化的,数据库中的数据,也可以是半结构化的,如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。

目录 引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法:使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)

总结报告-数据挖掘技术论文开题报告 精品

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文献综述_数据挖掘

数据挖掘简介 数据挖掘的任务 数据挖掘的任务就是从实例集合中找出容易理解的规则和关系。这些规则可以用于预测未来趋势、评价顾客、评估风险或简单地描述和解释给定的数据。通常数据挖掘的任务包括以下几个部分: 数据总结目的是对数据进行浓缩,给出它的紧凑描述。传统的也是最简单的数据总结方法是计算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计值,或者用直方图、饼图等图形方式表示。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。数据泛化目前主要有两种技术:多维数据分析方法和面向属性的归纳方法。 多维数据分析方法是一种数据仓库技术,也称作联机分析处理(OLAP,onLineAnalysisProeess)。数据仓库是面向决策支持的、集成的、稳定的、不同时间的历史数据集合。决策的前提是数据分析。在数据分析中经常要用到诸如求和、总计、平均、最大、最小等汇集操作,这类操作的计算量特别大。因此一种很自然的想法是,把汇集操作结果预先计算并存储起来,以便于决策支持系统使用。存储汇集操作结果的地方称作多维数据库。多维数据分析技术已经在决策支持系统中获得了成功的应用,如著名的SAS数据分析软件包、Businessobject公司的决策支持系统Businessobjeet,以及IBM公司的决策分析工具都使用了多维数据分析技术。 采用多维数据分析方法进行数据总结,它针对的是数据仓库,数据仓库存储的是脱机的历史数据。为了处理联机数据,研究人员提出了一种面向属性的归纳方法。它的思路是,直接对用户感兴趣的数据视图(用一般的SQL查询语言即可获得)进行泛化,而不是像多维数据分析方法那样预先就存储好了泛化数据。方法的提出者对这种数据泛化技术称之为面向属性的归纳方法。原始关系经过泛化操作后得到的是一个泛化关系,它从较高的层次上总结了在低层次上的原始关系。有了泛化关系后,就可以对它进行各种深入的操作而生成满足用户需要的知识,如在泛化关系基础上生成特性规则、判别规则、分类规则,以及关联规则等。数据挖掘的分类 数据挖掘所能发现的知识有如下几种: .广义型知识,反映同类事物共同性质的知识; .特征型知识,反映事物各方面的特征知识; .差异型知识,反映不同事物之间属性差别的知识; .关联型知识,反映事物之间依赖或关联的知识; .预测型知识,根据历史的和当前的数据推测未来数据; .偏离型知识。揭示事物偏离常规的异常现象。 所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现,随着概念树的提升,从微观到中观再到宏观,以满足不同用户、不同层次决策的需要。例如,从一家超市的数据仓库中,可以发现的一条典型关联规则可能是“买面包和黄油的顾客十有八九也买牛奶”,也可能是“买食品的顾客几乎都用信用卡”,这种规则对于商家开发和实施客户化的销售计划和策略是非常有用的。 数据挖掘的方法 数据挖掘并非一个完全自动化的过程。整个过程需要考虑数据的所有因素和其预定的效用,然后应用最佳的数据挖掘方法。数据挖掘的方法很重要。在数据挖掘的领域里.有一点已经被广泛地接受,即不管你选择哪种方法,总存在着某种协定。因此对实际情况,应该具体分析,根据累积的经验和优秀的范例选择最佳的方法。数据挖掘中没有免费的午餐,也没

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模糊数学在数据挖掘研究综述 一、模糊数学 关于数学的分类,根据所研究对象的确定性可以分为经典数学、随机数学以及模糊数学。三者的关系如图1所示。经典数学建立在集合论的基础上,一个对象对于一个集合要么属于,要么不属于,两者必居其一,且仅居其一,绝不可模棱两可,由于这个要求,大大限制了数学的应用范围,使它无法处理日常生活中大量的不明确的模糊现象与概念。随着发展,过去那些与数学毫无关系或关系不大的学科如生物学,心理学,等都迫切要求定量化和数学化。 图1依照研究对象是否确定的数学分类 在日常生活中,我们经常会遇到一些模糊不清的概念。例如,“高个子”、“矮个子”等。如果把1.80米的人算高个子,那么,身高1.76米的人算不算高个子呢?这就很难说,因为“高个子”,“矮个子”并没有二者明确的标准,因而这些概念就显得模糊不清。为了适应这些学科自身的特点,只有通过改造数学,使它应用的面更为广泛。模糊数学就是研究事物这种模糊性质的一门数学学科。 模糊数学诞生于1965年,创始人是美国自动控制专家查德,他最早提出了模糊集合的概念,引入了隶属函数。自诞生之日起,就与电子计算机息息相关。今天精确的数学计算当然是不可少的,然而,当我们要求脑功能的时候,精确这个长处反而成了短处。例如,我们在判别走过的人是谁时,总是将来人的高矮,胖瘦、走路姿势与大脑存储的样子进行比较,从而作出判断。一般说来,这不是件难事,即使是分别多年的老友,也会很快地认出他来,但是若让计算机做这件事,使用精确数学就太复杂了。得测量来人的身高、体重、手臂摆的角度以及鞋底对地面的正压力、磨擦力、速度、加速度等数据,而且非要精确到后几十位才肯罢休。如果有位熟人最近稍为瘦了或胖了一些,计算机就“翻脸不认了”。显然,这样的“精确”容易使人糊涂。由此可见,要使计算机能模拟人功能,一定程度的模糊是必要的。模糊数学就是在这样的背景下诞生的。 随机数学与模糊数学都是对不确定性量的研究,但与模糊数学不同的是,随机数学是研究随机现象统计规律性的一个数学分支,涉及四个主要部分:概率论、随机过程、数理统计、随机运筹。随机数学更强调对数据的统计规律;而模糊数学强调的是变量的定义的模糊性。 模糊数学是一门新兴学科,过去那些与数学毫不相关或关系不大的学科(如生物学、心理学、语言学、社会科学等)都有可能用定量化和数学化加以描述和处理,从而使数学的应用范围大大扩展。它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面,并且在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。模糊数学最重要的应用领域是计算机职能,它与新一代计算机的研制有密切的联系。 二、模糊计算

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

基于联合数据挖掘的网络异常检测系统的研究

基于联合数据挖掘的网络异常检测系统的研究摘要:网络攻击日趋隐蔽和复杂化,传统的检测方法具有很大的局限性。该文提出将网络管理中故障管理和性能管理相结合,根据目前网络中可获得的丰富的数据进行联合挖掘,能够全面发现网络中存在的问题。 关键词:数据挖掘异常检测网络管理 Research on Network Anomaly Detection System Based on Alliance Data Mining Abstract:The network attacks become more and more unnoticeable and complex,which can deceive the traditional detection methods.In this paper,a method focusing on how to alliance mining according to the diverse network data is discussed,combining fault management with performance management,which can discover problems in network thoroughly. Keywords:Data Mining Anomaly Detection Network Management 随着目前网络环境越来越复杂,网络攻击形式越来越多样,如何维持网络性能的稳定成为网络管理的一个难题。现实中引起网络异常的原因有很多,典型的有:网络设备故障、网络过载、恶意的拒绝服

数据挖掘算法综述

数据挖掘方法综述 [摘要]数据挖掘(DM,DataMining)又被称为数据库知识发现(KDD,Knowledge Discovery in Databases),它的主要挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等。 [关键词]数据挖掘分类聚类关联规则序列模式 1、数据挖掘的基本概念 数据挖掘从技术上说是从大量的、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、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义: 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的、发现的是用户感兴趣的知识, 发现的知识要可接受、可理解、可运用, 并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题, 数据挖掘技术能从中自动分析数据进行归纳性推理从中发掘出潜在的数据模式或进行预测, 建立新的业务模型帮助决策者调整策略做出正确的决策。数据挖掘是是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。数据挖掘的主要方法有分类、聚类和关联规则挖掘等 2、分类 分类(Classification)又称监督学习(Supervised Learning)。监

督学习的定义是:给出一个数据集D,监督学习的目标是产生一个联系属性值集合A和类标(一个类属性值称为一个类标)集合C的分类/预测函数,这个函数可以用于预测新的属性集合(数据实例)的类标。这个函数就被称为分类模型(Classification Model),或者是分类器(Classifier)。分类的主要算法有:决策树算法、规则推理、朴素贝叶斯分类、支持向量机等算法。 决策树算法的核心是Divide-and-Conquer的策略,即采用自顶向下的递归方式构造决策树。在每一步中,决策树评估所有的属性然后选择一个属性把数据分为m个不相交的子集,其中m是被选中的属性的不同值的数目。一棵决策树可以被转化成一个规则集,规则集用来分类。 规则推理算法则直接产生规则集合,规则推理算法的核心是Separate-and-Conquer的策略,它评估所有的属性-值对(条件),然后选择一个。因此,在一步中,Divide-and-Conquer策略产生m条规则,而Separate-and-Conquer策略只产生1条规则,效率比决策树要高得多,但就基本的思想而言,两者是相同的。 朴素贝叶斯分类的基本思想是:分类的任务可以被看作是给定一个测试样例d后估计它的后验概率,即Pr(C=c j︱d),然后我们考察哪个类c j对应概率最大,便将那个类别赋予样例d。构造朴素贝叶斯分类器所需要的概率值可以经过一次扫描数据得到,所以算法相对训练样本的数量是线性的,效率很高,就分类的准确性而言,尽管算法做出了很强的条件独立假设,但经过实际检验证明,分类的效果还是

数据挖掘课程论文综述

海南大学 数据挖掘论文 题目:股票交易日线数据挖掘 学号:20100602310002 姓名: 专业:10信管 指导老师: 分数:

目录 目录 (2) 1. 数据挖掘目的 (3) 2.相关基础知识 (3) 2.1 股票基础知识 (3) 2.2 数据挖掘基础知识 (4) 2.2.2数据挖掘的任务 (5) 3.数据挖掘方案 (6) 3.1. 数据挖掘软件简介 (6) 3.2. 股票数据选择 (7) 3.3. 待验证的股票规律 (7) 4. 数据挖掘流 (8) 4.1数据挖掘流图 (8) 4.2规律验证 (9) 4.2.2规律2验证 (10) 4.2.3规律三验证 (12) 4.3主要节点说明 (14) 5.小结 (15)

1.数据挖掘目的 数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息,发现数据之间的内在联系与规律。对于本次数据挖掘来说,其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘,通过数据的分析,找出存在股票历史数据中的规律,或者验证已存在的股票规律。同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。为人们决策提供指导性信息,为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律,如二八原则、啤酒与尿布的现象等。 2.相关基础知识 2.1 股票基础知识 2.1.1 股票 是一种有价证券,是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利,并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。股票代表着其持有人(股东)对股份公司的所有权,每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的,即“同股同权”。股票可以公开上市,也可以不上市。在股票市场上,股票也是投资和投机的对象。对股票的某些投机炒作行为,例如无货沽空,可以造成金融市场的动荡。 2.1.2 开盘价 开盘价又称开市价,是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。 2.1.3 收盘价 收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。如当日没有成交,则采用最近一次的成交价格作为收盘价,因为收盘价是当日行情的标准,又是下一个交易日开盘价的依据,可据以预测未来证券市场行情;所以投资者对行情分析时,一般采用收盘价作为计算依据。

数据挖掘文献综述

湘潭大学 本科生专业文献综述 题目: 数据挖掘文献综述 姓名: 林勇 学院: 信心工程学院学院 专业: 自动化 班级: 一班 学号: 2010550113 指导教师: 张莹

0前言 随着计算机技术的迅猛发展,人类正在步入信息社会。面对今天浩如烟海的信息,如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息,更关键的是如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念并自动分析它们之间的关系,使之能够真正地做到信息处理的自动化,这已成为信息技术领域的热点问题。数据挖掘就是为满足这种要求而产生并迅速发展起来的,可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。 1什么是数据挖掘 数据挖掘(Data Mining),也叫数据开采,数据采掘等,是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。在较浅的层次上,它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能,与多维分析、统计分析方法相结合,进行联机分析处理,从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层次上,则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAF'的出现早于数据挖掘,它们都是从数据库中抽取有用信息的方法,就决策支持的需要而言两者是相辅相成的。OLAP可以看作一种广义的数据挖掘方法,它旨在简化和支持联机分析,而数据挖掘的目的是便这一过程尽可能自动化。数据挖掘基于的数据库类型主要有:关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库(Data Warehouse)等。而挖掘后获得的知识包括关联规则、特征规则、区分规则、分类规则、总结规则、偏差规则、聚类规则、模式分析及趋势分析等。 1.1 数据挖掘的任务 数据挖掘的两个高层目标是预测和描述。前者指用一些变量或数据库的若干已知字段预测其它感兴趣的变量或字段的未知的或未来的值;后者指找到描述数据的可理解模式。根据发现知识的不同,我们可以将数据挖掘任务归纳为以下几类: (1)特征规则。从与学习任务相关的一组数据中提取出关于这些数据的特征式,这些特征式表达了该数据集的总体特征.例如可以从某种疾病的症状中提取

可视化空间数据挖掘研究综述

可视化空间数据挖掘研究综述 贾泽露1,2 刘耀林2 (1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院,焦作,454000;2. 武汉大学资源与环境科学学院,武汉,430079)摘要:空间数据挖掘针对的是更具有可视化要求的地理空间数据的知识发现过程,可视化能提供同用户对空间目标心理认知过程相适应的信息表现和分析环境,可视化与空间数据挖掘的结合是该领域研究发展的必然,并已成为一个研究热点。论文综述了空间数据挖掘和可视化的研究现状,重点阐述了空间数据挖掘中的可视化化技术及其应用,并对可视化空间数据挖掘的发展趋势进行了阐述。 关键词:数据挖掘;空间数据挖掘;数据可视化;信息可视化;GIS; 空间信息获取技术的飞速发展和各种应用的广泛深入,多分辨率、多时态空间信息大量涌现,以及与之紧密相关的非空间数据的日益丰富,对海量空间信息的综合应用和处理技术提出了新的挑战,要求越来越高。空间数据挖掘技术作为一种高效处理海量地学空间数据、提高地学分析自动化和智能化水平、解决地学领域“数据爆炸、知识贫乏”问题的有效手段,已发展成为空间信息处理的关键技术。然而,传统数据挖掘“黑箱”作业过程使得用户只能被动地接受挖掘结果。可视化技术能为数据挖掘提供直观的数据输入、输出和挖掘过程的交互探索分析手段,提供在人的感知力、洞察力、判断力参与下的数据挖掘手段,从而大大地弥补了传统数据挖掘过程“黑箱”作业的缺点,同时也大大弥补了GIS重“显示数据对象”轻“刻画信息结构”的弱点,有力地提高空间数据挖掘进程的效率和结果的可信度[1]。空间数据挖掘中可视化技术已由数据的空间展现逐步发展成为表现数据内在复杂结构、关系和规律的技术,由静态空间关系的可视化发展到表示系统演变过程的可视化。可视化方法不仅用于数据的理解,而且用于空间知识的呈现。可视化与空间数据挖掘的结合己成为必然,并已形成了当前空间数据挖掘1与知识发现的一个新的研究热点——可视化空间数据挖掘(Visual Spatial Data Mining,VSDM)。VSDM技术将打破传统数据挖掘算法的“封闭性”,充分利用各式各样的数据可视化技术,以一种完全开放、互动的方式支持用户结合自身专业背景参与到数据挖掘的全过程中,从而提高数据挖掘的有效性和可靠性。本文将对空间数据挖掘、可视化的研究概况,以及可视化在空间数据挖掘中的应用进行概括性回顾总结,并对未来发展趋势进行探讨。 一、空间数据挖掘研究概述 1.1 空间数据挖掘的诞生及发展 1989年8月,在美国底特律市召开的第一届国际联合人工智能学术会议上,从事数据库、人工智能、数理统计和可视化等技术的学者们,首次出现了从数据库中发现知识(knowledge discovery in database,KDD)的概念,标志着数据挖掘技术的诞生[1]。此时的数据挖掘针对的 作者1简介:贾泽露(1977,6-),男,土家族,湖北巴东人,讲师,博士,主要从事空间数据挖掘、可视化、土地信息系统智能化及GIS理论、方法与应用的研究和教学工作。 作者2简介:刘耀林(1960,9- ),男,汉族,湖北黄冈人,教授,博士,博士生导师,武汉大学资源与环境科学学院院长,现从事地理信息系统的理论、方法和应用研究和教学工作。

数据挖掘综述

数据挖掘综述 1、产生背景 随着计算机的产生和大量数字化的存储方法的出现,我们借助计算机来收集和分类各种数据资料,但是不同存储结构存放的大量数据集合很快被淹没,便导致了结构化数据库以及DBMS的产生。 但是随着信息时代的到来,信息量远远超过了我们所能处理的范围,从商业交易数据、科学资料到卫星图片、文本报告和军事情报,以及生活中各种信息,这也就是“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代,面对巨大的数据资料,出现了新的需求,希望能够更好的利用这些数据,进行更高层次的分析,从这些巨大的数据中提取出对我们有意义的数据,这就是知识发现(KDD,Knowledge Discovery in Databases),数据挖掘应运而生。 2、数据库系统技术的演变 1)20世纪60年代和更早 这个时期是数据收集和数据库创建的过程,原始文件的处理2)20世纪70年代---80年代初期 有层次性数据库、网状数据库、关系数据库系统 3)20世纪80年代中期—现在 高级数据库系统,可以应用在空间、时间的、多媒体的、主动的、流的和传感器的、科学的和工程的。 4)20世纪80年代后期—现在

高级数据分析:数据仓库和数据挖掘 5)20世纪90年代—现在 基于web的数据库,与信息检索和数据信息的集成6)现在---将来 新一代的集成数据域信息系统 3、数据挖掘概念 数据挖掘(Data Mining),就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在的有用的,最终可以理解的模式的非平凡过程。数据挖掘,又称为数据库中知识发现(KDD,Knowledge Discovery in Databases),也有人把数据挖掘作为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。 数据挖掘基于的数据库类型主要有:关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库等。 4、数据挖掘特点和任务 4.1数据挖掘具有以下几个特点: 1)处理的数据规模十分庞大,达到GB,TB数量级,甚至更大2)查询一般是决策制定者(用户)提出的即时随机查询,往往不能形成精确的查询要求,需要靠系统本身寻找其可能感兴 趣的东西。 3)在一些应用(如商业投资等)中,由于数据变化迅速,因此

数据挖掘中的软计算方法及应用综述

摘要文章对数据挖掘中软计算方法及应用作了综述。对模糊逻辑、遗传算法、神经网络、粗集等软计算方法,以及它们的混合算法的特点进行了分析,并对它们在数据挖掘中的应用进行了分类。 关键词数据挖掘;软计算;模糊逻辑;遗传算法;神经网络;粗集 1 引言 在过去的数十年中,随着计算机软件和硬件的发展,我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2],这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究,以及全球信息系统的万维网。数据存储量的增长速度是惊人的。大量的、未加工的数据很难直接产生效益。这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。在许多领域,数据分析都采用传统的手工处理方法。一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总,并生成报表。随着数据量和多维数据的进一步增加,高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。没有强有力的工具,理解它们已经远远超出了人的能力。所有这些显示我们需要智能的数据分析工具,从大量的数据中发现有用的知识。数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。包括存储和处理数据,选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。整个过程中支持人机交互的模式[3]。数据挖掘从许多交叉学科中得到发展,并有很好的前景。这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法,已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业 [5]和电信,并有很好的表现。 软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术,以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。通常,软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。它是创建计算智能系统的有效工具。软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。 2 数据挖掘中的软计算方法 目前,已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中,来处理一些具有挑战性的问题。软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。这些方法各具优势,它们是互补的而非竞争的,与传统的数据分析技术相比,它能使系统更加智能化,有更好的可理解性,且成本更低。下面主要对各种软计算方法及其混合算法做系统性的阐述,并着重强调它们在数据挖掘中的应用情况。 2.1 模糊逻辑 模糊逻辑是1965年由泽德引入的,它为处理不确定和不精确的问题提供了一种数学工具。模糊逻辑是最早、应用最广泛的软计算方法,模糊集技术在数据挖掘领域也占有重要地位。从数据库中挖掘知识主要考虑的是发现有兴趣的模式并以简洁、可理解的方式描述出来。模糊集可以对系统中的数据进行约简和过滤,提供了在高抽象层处理的便利。同时,数据挖掘中的数据分析经常面对多种类型的数据,即符号数据和数字数据。nauck[7]研究了新的算法,可以从同时包含符号数据和数字数据中生成混合模糊规则。数据挖掘中模糊逻辑主要应用于以下几个方面: (1)聚类。将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。聚类分析是一种重要的人类行为,通过聚类,人能够识别密集的和稀疏的区域,因而发现全局的分布模式,以及数据属性之间有趣的关系。模糊集有很强的搜索能力,它对发现的结构感兴趣,这会帮助发现定性或半定性数据的依赖度。在数据挖掘中,这种能力可以帮助

数据挖掘技术综述

2008年第6期牡丹江教育学院学报N o.6,2008 (总第112期)J ouR N A L oF M uD A N J I A N G co L L E G EoF E D ucA T I oN s e“aI N o.112 数据挖掘技术综述 高翔侯小静 (洛阳理工学院,河南洛阳471003) [摘要]在对数据仓库与数据挖掘的概念及数据挖掘的功用与分类进行介绍的基础上.阐述了串行关联规则算法和并行关联算法的目标与内容.详细分析了A pr i or i算法、神经网络、遗传算法等数据挖掘算法。 [关键词]数据挖掘f关联规则I apr i ori算法;神经网络l遗传算法 [中图分类号]T P31[文献标识码]A[文章编号]1009—2323(2008)06一0109一02 数据挖掘是信息技术自然进化的结果。自上世纪六十年代以来,信息技术已经从原始的文件处理发展到复杂的、功能强大的数据库系统。而数据仓库是近年来数据库研究领域中迅速发展起来的新技术。利用数据仓库技术可以将现实中的海量数据存放在异构的数据库中。 为了从数据中有效地提取和发现知识.需要对数据仓库中存储的数据进行“挖掘”。数据挖掘是从大量数据中抽取出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。数据挖掘技术由数据清理、数据集成、数据选择、数据交换、数据挖掘、模式评估六个步骤组成。通过这六个步骤的提纯与处理向用户提供有价值的信息。数据挖掘提供的数据模式有概念描述、关联规则、分类与预测、聚类分析、异类分析、演化分析等六类。 1.数据仓库与数据挖掘 数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户和“知识工人”提供服务。这种系统与传统的联机事务处理(0L TP)系统不同.它可以用不同的格式组织和提供数据,以满足不同用户的形形色色需求.这种系统称为联机分析处理(oL A P)系统。 数据仓库和oL A P工具均基于多维数据模型.这种模型可以以星形模式、雪花模式或事实星座模式等形式存在。星形模式是最常见的.其数据仓库包括一个大的、饱含大批数据、不含冗余的中心表(实事表)和一组附属表(维表)。在星形模式中.每维只用一个表表示,每个表包含一组属性;雪花模式是星形模式的变种,其中某些维表是规范化的,故而把数据进一步分解到附加的表中。雪花模式和星形模式的主要不同在于:雪花模式的维表可能是规范化形式.便于维护并节省存储空间,但是由于执行查询操作需要更多的连接操作,故而雪花结构可能降低浏览的性能导致系统性能也会受到一定影响。事实星座模式可以看作是多个星形模式的集合.需要多个事实表共享维表。 从结构的角度看.数据仓库模型分为企业仓库、数据集市和虚拟仓库。数据仓库和数据集市已在广泛的应用领域使用.从最初的应用于产生报告和回答预先定义的查询发展到现在已经用于知识发现,并使用数据挖掘工具进行决策。在这种意义下.数据仓库工具可以分为存取与检索工具、数据库报表工具、数据分析工具和数据挖掘工具。在此基础上信息处理与分析和数据挖掘的概念基本分离。数据挖掘不限于分析数据仓库中的数据.也可以分析事务的、文本的、空间的和多媒体数据。 数据挖掘所能发现的知识有如下几种:广义型知识,即反映同类事务共同性质的知识;特征型知识.即反映事务各方面的特征的知识;差异型知识。即反映不同事务之间属性差别的知识;关联型知识。即反映事务之间依赖或关联的知识;预测型知识,它根据历史和当前的数据推测未来数据l 偏离型知识,用于揭示事务偏离常规的异常现象。这些知识都可以在不同的概念层次上被发现,随着概念的提升.从微观到宏观.以满足不同用户、不同决策的需要。至于数据挖掘的工具和方法常用的有分类、聚类、减维、模式识别、可视化、决策树、遗传算法、不确定性处理等。 从l EE E t r ans ac t i or L s o n kno w I edge and da t a engi neer.i ng以及A C M SI G M O D I nt l.C onf.M a na gem e nt of D a t a 近年来的文献中可以看出.除了不断地提出一些新的挖掘技术外。大量的有关D M的文章集中讨论了如何提高D M 系统,尤其是关联规则挖掘的性能,这包括算法的有效性、可伸缩性和并行处理。另外,复杂数据类型挖掘已经是一个发展迅速的热点研究领域。复杂数据挖掘包括复杂数据对象的多维分析.空间数据挖掘,时序数据和其他与时间相关的数据挖掘、文本挖掘以及w eb挖掘等。 2.数据挖掘的关联规则算法研究 2.1串行关联规则算法 数据挖掘的一个重要任务是从事务数据库中发现关联规则。其中每个事务都包括一个项目集.由于事务的数据库通常都饱含大量不同的项目,因此候选集的总数很大,所以当前的关联规则发现技术都是通过要求满足一个最小支持度以尽量减小搜索空间。 A pr i or.算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它将发现关联规则的过程分为两个步骤t 第一步.通过迭代检索出事务数据库中的所有频繁项集,即支持度不低于用户设定的阈值的候选集;第二步.利用频繁项集构造出满足用户最小信任度的规则t对于每个频度项目集L,产生它的所有非空子集S,对L的每个非空子集S,如果满足兰器茜乏渊≥mI-Lco挖,'贝Ⅱ输出相关规则s 一(L—S)。图l给出了A pr i or i算法及其相关过程的伪代码。由图所述,A pr i or Lgen完成两个动作:连接和剪枝。在连接部分.L I一-与LI一,连接可能的候选.剪枝部分使用A pr i or i性质删除具有非频繁子集的候选集.非频繁子集的测试在过程has-i nf requer屯s ubs et中. 1.Fl={f r equent l一i t em se t s}I 2.F0r(k=2}R一1≠口Ik+十){ 3.C k=apri ot gen(Fk一1) [收稿日期]200—03一04 [作者简介]高翔(198l一)。女.河南洛阳人.洛阳理工学院助教.中国人民大学软件与理论专业在读硕士研究向为挖掘;侯小静(1975一),女,河南洛阳人.洛阳理工学院讲师,硕士,研究向为计算机应用. 109

基于matlab的数据挖掘技术研究【文献综述】

毕业论文文献综述 信息与计算科学 基于matlab的数据挖掘技术研究 数据挖掘是用于大规模数据处理的一种新的思维方式和技术手段,他是在现实生活中各种数据量呈指数级不断增长,以及以数据库(database)技术为核心的信息技术逐渐成熟的背景下产生的。数据挖掘可以帮助用户发现影藏在大型数据库中的规律和模式,它融合了人工智能(artificial intelligence)、统计(statistics)、机器学习(nachine learning)、模式识别(pattern recognition)和数据库等多种学科的理论、方法与技术,已经在商业、企业、政府、科研及体育等多种不同类型的组织机构和领域中获得了非常广泛的应用。即使在日常生活中,数据挖掘技术也已经潜移默化地参与到人们的生活质量改善过程中。 数据挖掘有很多种技术和计算方法,包括决策树方法(decision tree)、人工神经网络方法(artificial neural metwork,ANN)、聚类分析、模糊集合方法、遗传算法(genetic algorithm)、模拟退火算法(simulated annealing,SA)、进化式程序设计(evolutionary programming)等。这里主要介绍一下聚类分析、遗传算法和人工神经网络算法。 聚类分析也称无监督学习,或无教师学习,或无指导学习,因为和分类学习相比,聚类的样本没有标记,需要由聚类学习算法来自动确定。聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干。聚类(clustering)是对物理的或抽象的样本集合分组的过程。聚类分析有很多种目标,但都涉及把一个样本集合分组或分割为子集或簇(cluster)。从统计学的观点看,聚类分析是通过数据建模简化数据的一种方法。聚类分析主要针对的数据类型包括区间标度变量、二值变量、标称变量、序数型变量、比例标度型变量以及由这些变量类型构成的复合类型。聚类算法应具有以下几个特点:1处理不同字段类型的能力;2可伸缩性;3处理高维数据的能力;4发现具有任意簇的形状的族类能力;5能够处理异常数据;6对数据顺序的不敏感性;7输入参数对领域知识的弱依赖性;8聚类结果的可解释性和实用性;9增加限制条件后的聚类分析能力。 基因算法起源于对生物系统进行的计算机模拟研究,是一种受生物进化启发,使用计算机模拟生物进化的学习方法。基因算法是模拟生物进化过程的计算模型,是自然遗传学与计算机科学互相结合、互相渗透而形成的新的计算方法。基因算法的最大优点是问题求解与初始条件无关,搜索最优解的能力极强。从数学的角度看,基因算法是一种概率型搜索算法:从工程学角度看,它是一种自适应的迭代寻优过程。基因算法需要完成两种数据转换,算法实施之前进行从表现型到基因型的转换,即将搜索空间中的参数或可行解转化成遗传空间中的染色体或个体,完成编码操作;在算法

大数据挖掘技术地的综述

数据挖掘技术综述 随着计算机、网络技术的发展,获得有关资料非常简单易行。但对数量大、涉及面宽的数据,传统统计方法无法完成这类数据的分析。因此,一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的“数据挖掘” (Date Mining )技术应运而生。本文主要介绍了数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的方法;本文对数据 掘的应用及其发展前景也进行了描述。 随着信息技术迅速发展,数据库的规模不断扩大,从而产生了大量的数据。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据。为给决策者提供一个统一的全局视角,在许多领域建立了数据仓库。但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息,而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此,需要一种新的数据分析技术处理大量数据,并从中抽取有价值的潜在知识,数据挖掘 (Data Mining )技术由此应运而生。数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,这些信息的表现形式为:规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据,并从中发现隐藏的关系和模式,进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程,它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科,涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新的信息处理技术,其主要特点是

对数据 库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是KDD( Knowledge Discovery in Database )中的重要技术,它并不是用规范的数据库查询语言(如SQL进行查询,而是对查询的内容进行模式的总结和内在规律的搜索。传统的查询和报表处理只是得到事件发生的结果,并没有深入研究发生的原因,而数据挖掘则主要了解发生的原因,并且以一定的置信度对未来进行预测,用来为决策行为提供有利的支持。 数据挖掘的研究融合了多个不同学科领域的技术与成果,使得目前的数据挖掘方法表现出多种多样的形式。从统计分析类的角度来说,统计分析技术中使用的数据挖掘模型有线形分析和非线形分析、回归分析、逻辑回归分析、单变量分析、多变量分析、时间序列分析、最近序列分析、最近邻算法和聚类分析等方法。利用这些技术可以检查那些异常形式的数据,然后,利用各种统计模型和数学模型解释这些数据,解释隐藏在这些数据背后的市场规律和商业机会。知识发现类数据挖掘技术是一种与统计分析类数据挖掘技术完全不同的挖掘技术,包括人工神经元网络、支持向量机、决策树、遗传算法、粗糙集、规则发现和关联顺序等。 传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法,常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术、贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具,处理数据挖掘中的分类问题,回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型,在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归,还有

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