数据挖掘手册的目录-

Ⅰ：数据挖掘的方法

1决策树——Johannes Gehrke

简介

问题定义

分类树构造

划分选择

数据连接

决策树修剪

缺失值

回归树的简短介绍

问题定义

划分选择

数据连接

应用和可用软件

天体物质编制

现有数据挖掘工具中的决策树

总结

参考文献

2关联规则——Geoffrey I. Webb

简介

购物篮分析

关联规则发现方法

算法Apriori

频繁项目集的权利决策

兴趣测量

Lift

Leverage

项目集发现

频繁项目集发现方法的技术

关闭项目集决策

长项目集

取样

不用项目集发现方法探究关联规则的技术

数值关联

关联规则发现方法的应用

总结

参考文献

3人工神经网络模型在数据挖掘中的应用

——Jennie Si, Benjamin J, Nelson, and George C. Runger 多层结构前馈网络的介绍

多层前馈网络中基于训练方法的梯度

偏导数

非线性最小二乘法

批量与增量学习

多层结构前馈网络与其他分类方法的比较

决策树方法

判别分析方法

多分区决策树

一个生长多层前馈网络

案例学习1——表面纹理的分类

实验条件

分类方法结果的定量比较

案例1的最终讨论

算法SOM的介绍

算法SOM

SOM构件

算法SOM的实现

案例2——解密猴子表面动作背后的动机

从电机临界流量率计算轨迹

利用从螺旋任务到训练SOM得到的数据

利用那些从中心出来任务到训练SOM得到的数据

利用Leave-K-Out方法得到的平均测试结果

案例2的最终讨论

结论和讨论

参考文献

4正常和异常数据的统计分析——Connie M. Borror 介绍

单变量控制图

变量控制图

属性控制图

累积和控制图

指数加权移动平均控制图

控制图技术的选择

平均连串长度

多变量控制图

数据描述

Hotelling T2控制图

多变量EWMA控制图

总结

参考文献

5贝叶斯数据分析——David Madigan and Greg Ridgeway 介绍

贝叶斯推理的基础

一个简单例子

一个更复杂的例子

分层模型和可交换性

实际的先验分布

贝叶斯模型选择和模型平均

模型选择

模型平均

模型评估

贝叶斯计算

重要的抽样

Markov Chain Monte Carlo(MCMC)

一个例子

在大数据量中的应用

大数据集分析中的重要抽样

变分法

贝叶斯建模

BUGS和通过MCMC建的现实复杂性模型

贝叶斯预测模型

贝叶斯描述模型

可用软件

讨论和未来方向

总结

致谢

参考文献

6隐马尔科夫过程和序列模式挖掘——Steven L. Scott 隐马尔科夫模型的计算

缺失数据存在的参数估计

算法EM

MCMC数据展开

缺失数据总结

本地计算

似然递归

递归

算法Viterbi

递归的理解

一个解释递归的数字例子

例证和应用

小羊羔的运动

商业圈

HMM平稳分布和预测分布

d t平稳分布

预测分布

h协方差

可用软件

总结

参考文献

7预测的策略和方法——Greg Ridgeway

预测问题的介绍

指导例子

预测模型构件

损失函数——我们正在试着实现

普通回归损失函数

普通分类损失函数

用于幸存数据的考克斯损失函数

线性模型

线性回归

分类

推广的线性模型

非线性模型

最近邻算法和k-核算法

树模型

平滑模型，基展开模型和附加模型

神经网络

提升

软件的可用性

总结

参考文献

8主要组件和分析因素——Daniel W. Apley 介绍

变异模式在相关多变量数据中应用的例子

识别变异模式方法概览

多变量数据中变异模式的表述和说明

重要组件分析

重要组件的定义

利用重要组件作为变异模式估计

要素循环

PCA的容量和限度

要素循环的方法

盲源分离

经典盲源分离问题

盲分离原则

四阶盲分离方法

附加制造应用

可用软件

总结

参考文献

9潜变量建模的心理测量方法——Edward Ip, Igor Codez, and Padhraic Smyth 介绍

基本潜变量模型

基本潜在分类模型

基本有限混合模型

基本潜在试验模型

基本因子分析模型

普通结构

数据挖掘扩展

基本潜在分离模型扩展

基本混合模型扩展

潜在试验模型扩展

因子分析模型扩展

一个示例

事务数据的分层结构

个体化的混合模型

数据集

试验结果

参考文献和工具

参考文献

工具

总结

参考文献

10可扩展性聚类——Joydeep Ghosh

介绍

聚类技术：一个简单调查

分割方法

分层方法

区分对衍生的模型

结果评估

结果的可视化

数据挖掘中的聚类挑战

事务性数据分析

下一个生成点击流量聚类

聚类耦合序列

大范围远程传感

数据挖掘中的可扩展聚类

N-大量记录或模式的可扩展性

d-大量属性或维数的可扩展性

平衡聚类

序列聚类技术

案例研究：基于购物篮和网页日志聚类的相似性

案例研究：关于网页文件聚类的相似性测量的影响

相似性测量：一个抽样

聚类算法和文本数据集

结果比较

聚类软件

总结

致谢

参考文献

11时间序列相似性和索引——Gautam Das and Dimitrios Gunopulos

介绍

时间序列相似性测量

欧几里得距离和L p规范

归一化变换

一般变换

动态时间变形

最长普通子序列相似性

概率性的方法

其他相似性测量

时间序列的索引技术

当距离函数是一个矩阵时的索引时间序列

维度下降技术的勘察

当距离函数不是一个矩阵是的相似时间序列检索

子序列检索

总结

参考文献

12非线性时间序列分析——Ying-Cheng Lai, Zonghua Liu, Nong Ye, and Tolga Yalcinkaya 介绍

关于无序时间序列分析的嵌入式方法

相空间的重建

维度计算

不稳定周期轨道监测

从时间序列中计算李氏指数

时间序列的时频分析

分析信号和Hilbert转换

EMD方法

总结

致谢

参考文献

13分布式数据挖掘——Byung-Hoon Park and Hillol Kargupta

介绍

基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统

本科毕业设计（论文）题目: 基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现姓名张宇恒学院软件学院专业软件工程班级2010211503 学号10212099 班内序号01 指导教师牛琨 2014年5月

基于数据挖掘技术的学生成绩分析系统的设计与实现摘要随着科技的不断发展和中国教育制度的日趋完善，各大高校对教务管理工作提出了越来越高的要求。各大高校不再满足于传统的成绩管理方式，开始运用数据挖掘领域的先进方法对学生成绩进行分析和研究。教务工作人员使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，可为学校的改进教学工作提供依据，并为学生的选课和学业规划提供指导；对学生进行分类，让学生能够对自己在校期间所学课程的成绩有一个全面而清晰的了解，方便学生扬长避短选择选修课程，及时对可能在学习上遇到困难的学生进行预警；运用聚类算法对学生进行聚类，找出具有共同特征的学生，并对不同学生群体分别采取不同的教学方法，初步体现因材施教的教育理念，最终探索出适合中国国情和教育制度的个性化培养模式。本系统采用Eclipse作为开发平台，以Java作为开发语言。通过对高校学生成绩分析系统的需求分析，本系统设计实现了可以使用关联规则挖掘算法分析课程间的内在联系，使用分类算法对学生进行分类，使用聚类算法对学生进行聚类。希望本系统能对今后高校学生成绩分析系统的开发提供一定的参考价值。关键词成绩分析关联规则分类聚类

Design and implementation of student achievement analysis system based on data mining technology ABSTRACT With the continuous development of technology and the Chinese education system maturing, Universities have put higher requirements to their academic administration. Universities are no longer satisfied with traditional performance management, began to apply advanced data mining methods to analyze and study students’ achievement. Staff of academic affairs use association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, which can provide the basis for improving the teaching of the school and guidance for the student's enrollment and academic planning. Using classification algorithm to classify the students, so that students can have a clear understanding in their academic performance, and facilitate students in selecting courses. Warning students who probably face difficulties in the academic. Using clustering algorithm to cluster the students to identify students with common characteristics, so that teachers can teach different students in different way, embodies the concept of individualized education, finally discover a personalized education model, which is suitable for China's national conditions and education system. The system was developed in Eclipse, with java as a development language. By analyzing the need of student achievement analysis system, this system uses association rule mining algorithm to analysis intrinsic link between courses, uses classification algorithm to classify the students, uses clustering algorithm to cluster the students to identify students.I hope this system can provide some reference value to the future development of college student s’ achievement analysis system. KEY WORDS achievement analysis association rules classification clustering

数据挖掘之专家系统

《数据挖掘》期末总结 ——专家系统有关专家系统：定义：是一个（或一组）能在某特定领域内，以人类专家水平去求解该领域中困难问题的计算机智能程序系统。构成：完整的专家系统包括人机接口、推理机、知识库、数据库、知识获取器和解释机构六部分，如下图：用户领域专家知识工程师其核心在于推理机与知识库和综合数据库的交互作用，使得问题得以解决。工作过程： 1）根据用户的问题对知识库进行搜索，寻找有关的知识；（匹配）2）根据有关的知识和系统的控制策略形成解决问题的途径，从而构成一个假设方案集合；

3）对假设方案集合进行排序，并挑选其中在某些准则下为最优的假设方案；（冲突解决） 4）根据挑选的假设方案去求解具体问题；（执行） 5）如果该方案不能真正解决问题，则回溯到假设方案序列中的下一个假设方案，重复求解问题； 6）循环执行上述过程，直到问题已经解决或所有可能的求解方案都不能解决问题而宣告“无解”为止。企业、政府机构用的专家系统都是有严密的逻辑、也涉及大量的数据分析、并且是经过领域专家、工程师的经验校验，详细用户需求分析后的结果。而实际上，在我们的日常生活中，也不经意的在思维过程中用到了专家系统，譬如在游戏“你来描述我来猜”的过程中，我们就可以抽取出一个专家系统——、动物识别专家在推理过程中，会同时推出几个结论。如：有毛发、会吃肉、有斑点——首先推出金钱豹有黑色条纹——再推出老虎有蹄——再推出斑马

有关学科总结一学期结束，静下心复习总结时，才发现，这一学期无数次与数据挖掘打交道。还记得《应用统计学》第一次作业：谈谈统计学与数据挖掘的关系。还记得《管理信息系统》中CRM（客户关系管理系统），客户细分时提到的数据挖掘；决策支持系统以及BI中用到的数据挖掘。还记得《信息系统分析与设计》做需求分析时要用到数据挖掘。还记得跟老师做项目，查找信息可视化及知识图谱原理时，再一次提到数据挖掘。就像课堂上说的：“互联网的时代，我们缺的不再是数据本身，而是海量数据包含的、隐含的信息，而这一信息的获取，除了我们敏锐的观察力从数据本身看到以外，还有太多有价值的信息需要我们运用相当的工具去深入挖掘——数据挖掘，理所应当成为了时代的必须，也是我们取胜的必须”。《数据挖掘》课程本身更多的是给我们一种思想，一种看待、解决问题的新途径。通过课程的学习，我们不再简简单单的追求数据，我们会更多的去思考数据。《应用统计学》也在讲数据处理，但应用统计学更多的是对已知数据分布的描述和趋势的预测，抑或是结论的检验。而《数据挖掘》所讲的数据是更倾向于如何把表面无关的数据建立联系，并从中获取有用信息。《应用统计学》是现状的描述和预测的检验，而《数据挖

数据挖掘系统设计技术分析

数据挖掘系统设计技术分析【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析引言数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML

史上最系统的大数据挖掘技术及其应用介绍

从人类文明诞生的那一刻起，数据就伴随我们而生——人类交流信息所用的文字和语言，计量距离或数量使用的记号和图案，观察自然所积累和传承的经验等，都是数据构成的。这些数据在百万年历史长河里，为人类文明的发展进化带来了难以估量的巨大价值。自从人类发明了纸和笔，创造了数字、文字、几何技术后，数据有了更精确的描述和记录的方法，在此基础上催生出了数字、物理、化学，以及文学、艺术、管理等学科，我们今天所享受的现代文明，都深深的植根于数据技术。随着互联网时代的大发展，数据记录逐步脱离了纸笔的限制，人类发明了廉价的硅晶半导体所蕴

藏的秘密，大量的数据可以按0或1的二进制方式存储半导体材料内，它们的存储能力如此巨大，成本如此低廉，以至于以往被轻易忽略的数据都能被忠实的保存下来：我们每一下轻微的呼吸、每一次心脏的跳动、每一下鼠标的点击，企业里员工的每一次出勤、财务的每一笔账单、客户的每一个评论，包罗万象都能一一记录。与此同时，数据的概念也在进一步拓宽。传统的数据是指用数字或文字描述的内容，通称为结构化数据，而大数据时代涌现出了大量新型数据的、非结构化的数据。例如人群之间看不见的社交关系（Social Relationships），移动设备发射的GPS位置，网络传播的图像、视频信号，可穿戴设备采集的健康数据等。对这些各种各样

的数据的采集、挖掘、运用，也是现代大数据挖掘的重要研究课题。正在发生的大数据变革，恐怕是人类技术发展中最重要的话题之一，它冲击着许多主要的行业，包括零售业、服务业、电子商务和金融领域等，同时大数据技术也正在彻底的改变我们的日常生活。如果把数据比作是矿石的话，大数据挖掘技术就是要从矿石中提炼出黄金，并形成各种精致的制成品发挥作用的过程。它既能够通过移动应用和云服务追踪和提升个人的生活品质，也能为现代企业带来更高效和稳健的管理方式。小到个人，大到企业和国家，大数据均是极度重要的一个议题，需要我们真正的深入理解它，因此本文将对大数据挖掘技术给出全景式的介绍，首先

Web数据挖掘系统的设计及关键技术研究

Web 数据挖掘系统的设计及关键技术研究刘敏钰，薛鸿民（陕西教育学院计算机系，陕西西安710061）收稿日期：2004-11-27 作者简介：刘敏钰（1964-），女，陕西合阳人，副教授，主要研究方向为信息技术教育及计算机网络。摘要：Web 数据挖掘是一种新兴的边缘科学技术，它涉及到机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、数据库以及人工智能等技术，可用于网络检索、网站建设以及电子商务等方面。本文在对Web 数据挖掘技术详细研究的基础上，提出了一个Web 数据挖掘的通用系统框架，并对信息收集、信息选择和预处理、模式的提取和用户接口等各个组成部分所使用的技术和存在的问题及解决的方法进行了讨论。本文结合Web 自身的特点，提出了一个智能网页收集器WebCrawier ，它除具有一般Web Robot 的基本功能外，还采用了一种既考虑文本重要性又考虑链接结构的URL 排序方法，从而确保收集的Web 页面是Web 比较优秀的部分。关键词：信息检索；数据挖掘；Web 中图分类号：TP274+.2 文献标识码：A 文章编号：1671-654X （2005）01-0059-04 引言 Internet 及WWW （Worid Wide Web ）的出现极大地改变了人们的工作、学习和生活。Web 上巨大的信息使人们处于Rich Data Poor Information 的境地。人们获取信息的主要手段———搜索引擎存在着搜索范围比较窄、搜索结果不准确、基于句法的查询接口、不能提供多媒体搜索服务等缺点，所以无法满足人们需求，而Web 数据挖掘的出现能部分解决此类问题。 Web 数据挖掘（Data Mining ）就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。数据挖掘也称为KDD ，是指从大量的、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、有用的信息和知识的过程［1］。 1 发展现状及面临的问题 Web 数据挖掘有两种方法———直接对Web 文档进行挖掘和构造Web 数据仓库进行挖掘。传统的从Web 上提取信息的搜索引擎和近来的从Web 上智能提取信息的搜索工具都是直接对Web 文档进行挖掘。Web 是一个没有标准、没有结构的异构系统，可以将其转换并看作一个多层数据库，用数据库技术进行管理和挖掘。 IBM ，NEC 等机构对Web 数据挖掘进行了大量的研究，并取得了一定的成果［2］。S.Charkrabarti ［3］对超文本数据挖掘进行了研究，并指出基于知识的算法将会在Web 数据挖掘中扮演重要的角色； B.Pinkerton ［4］对信息的收集和评价方法进行了讨论并引入了结构挖掘来评价查询结果；Osmar.R.Zaiane 等还对Web 多媒体数据挖掘进行了研究，并提出了一个多媒体数据挖掘的系统原型。1998年，S.Brin 和L.Page ［5］提出了PageRank 算法并将其应用到Googie 。与国外相比，国内对数据挖掘的研究稍晚，主要开始20世纪90年代中期。对数据挖掘的研究要在1998年以后。南京大学、北京大学、中科院计算技术研究所等等对Web 内容挖掘进行了一定的研究，国防科技大学、上海交通大学、西安交通大学、复旦大学等对Web 访问信息挖掘进行了大量研究。邹涛［6］、王继成［7］、王实［8］、高文［8］、张卫丰［9］等对Web 内容挖掘以及Web 信息检索的技术进行了研究。国防科技大学、上海交通大学、西安交通大学等对用户访问站点的路径访问模式进行了初步研究。此外，一些数据挖掘和智能信息检索的学术团体也十分活跃，如数据挖掘讨论组、南京大学BBS 的数据挖掘版和智能信息检索论坛等。但是国内的科研力量和研究水平与国外有一定差距，还没有提出独到而又新颖理论和方法。本文在对Web 数据挖掘技术详细研究的基础上，提出了一个Web 数据挖掘的通用系统框架，并对信息收集、信息选择和预处理、模式的提取和用户接口等第35卷第1期 2005年3月航空计算技术 Aeronauticai Computer Technigue Voi.35No.1Mar. 2005

数据挖掘的系统构成与发展趋势

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/854891593.html, 数据挖掘的系统构成与发展趋势作者：崔永君来源：《硅谷》2009年第03期 [摘要]随着人们认识和管理水平的提高，对客观世界的描述愈来愈全面，存储的数据量愈来愈大，然而，对数据库中数据的开发应用主要是检索查询，效率很低，此外，相当数量的数据具有很强的时效性，数据的价值随着时间的推移而迅速降低，决策者迫切需要从海量数据库中提取有价值知识的工具。就数据挖掘的功能、应用及发展问题进行分析。 [关键词]数据挖掘系统发展趋势中图分类号：TP3文献标识码；A文章编号：1671－7597(2009)0210057－01 数据挖掘一词是在1989年8月于美国底特律市召开的第十一届国际联合人工智能学术会议上正式形成的。从1995年开始，每年主办一次KDD国际学术会议，将KDD和数据挖掘方面的研究推向了高潮，从此数据挖掘一词开始流行。快速增长的海量数据收集存放在若干大型数据库中，如果没有强有力的工具来帮助，其结果是重要的决策不是基于数据库中丰富的信息，而是基于决策者的直觉。为此，决策者追切需要从海量数据库中提取有价值知识的工具，数据挖掘技术正是为满足上述要求而产生的。一、数据挖掘的定义与构成数据挖掘(Data Mining)，又称信息发掘(Knowledge Discovery)，是用自动或半自动化的方法在数据中找到潜在的，有价值的信息和规则。数据挖掘技术来源于数据库，统计和人工智能。数据挖掘系统的构成主要有以下方面： (1)数据库、数据仓库和其他信息库：这是一个或一组数据库、数据仓库、电子表格或其他类型的信息库。(2)数据库或数据仓库服务器：根据用户的数据挖掘请求，数据库或数据仓库服务器负责提取相关数据。(3)知识库：这是领域知识，用于指导搜索，或评估结果模式的兴趣度。(4)数据挖掘引擎：这是数据挖掘系统基本的部分，由一组功能模块组成，用于特征化、关联、分类、聚类分析以及演变和偏差分析。(5)模式评估模块：通常，此成分使用兴趣度度量，并与数据挖掘模块交互，以便将搜索聚焦在有趣的模式上。它可能使用兴趣度阀值过

教育大数据挖掘和分析系统用户需求

第一包：教育大数据挖掘与分析系统用户需求 1项目概况 1.1项目背景当前，上海已基本实现教育现代化，正朝着率先全面实现教育现代化的目标大步迈进。为贯彻落实党的十八大精神和教育规划纲要，立足中华优秀传统文化，弘扬社会主义核心价值观，促进中小学生全面发展和健康成长，根据国家教育部《关于中小学生综合素质评价工作的实施意见》，国务院《关于深化考试招生制度改革的实施意见》、《关于推进中小学教育质量综合评价改革的意见》（教基(2013)2号）《上海市深化高等学校考试招生综合改革实施方案》等文件精神，结合上海市实际情况，上海市教委开展了中小学生综合素质评价的研究工作，启动了综合素质评价应用推进工作，2014年发布了《上海市普通高中学生综合素质评价实施办法（试行）》的通知(沪教委基〔2015〕30号)，2015年上海市普通高中学生综合素质评价信息管理系统正式上线，计划2017年完成初中生综合素质评价内容研究，2020年开始全面实施具有上海特色和时代要求的中小学综合素质评价体系。 1.2项目名词解释本文档涉及到的主要系统名词解释如下： ●上海市高中名校慕课（MOOC）该平台面向所有初高中学生分享优质、特色拓展型和研究型课程资源的网络学习平台，其主要建设目标在于：一是提升中学生信息化环境下的学习能力；二是推进高中学校特色多样发展；三是培养推进信息技术与教育教学融合的师资队伍。平台提供了学习分析和数据支持服务，收集了学生学习过程的行为数据，为基于大数据的教育治理和决策提供了科学依据。 ●研究性学习系统（MOOR） MOOR，即大规模在线开放研究性学习，以“教育”+“互联网”的理念，为上海市普通高中生搭建一个自主探索，智能学习环境。围绕学生的研究兴趣和个性特长，系统采用人工智能和大数据学习分析技术，解决了研究性学习的自适应教学问题、管理问题和评价方式。 ●上海市基础教育学生信息管理系统提供上海市基础教育阶段的学生综合管理与服务，内容涵盖学生基本信息、学籍信息、电子学生证信息、学生行为信息、学生表现与评价信息等综合信息。 ●上海市普通学生高中综合素质评价信息管理平台针对上海市普通高中学生提供综合素质评价信息采集、管理和展现的信息化平台。 ●上海市基础教育学籍管理系统对上海市基础教育阶段学生的学籍管理工作提供信息化支撑的平台，并作为全市唯一权威的学籍数据来源。 ●上海市基础教育统一身份认证系统以学籍数据作为权威的底层数据源，提供统一的用户管理、用户认证及安全保障等服务，用户经由统一身份认证系统登录，在完成身份认证后无再次登录就可以使用所有支持统一身份认证服务的其它信息服务系统提供的服务。 ●上海市中小学专题教育为上海市中小学生提供各方面专题知识的专业在线学习平台。 1.3建设目标和服务对象基于教育部加强和改进综合素质评价的意见要求，立足于项目实际应用情况，本项目的建设目标在于整合梳理现有的各类数据资源，并在此基础上整理构建出一套能够从各个维度

数据挖掘平台建设方案

数据挖掘平台建设方案 1.1.1.1平台简介 DataSense数据挖掘系统主要提供实现大多数主流的数据挖掘功能，包括属性选择、分类预测、回归预测、聚类分析、关联分析、时间序列分析等6大类。为适应不同业务数据的特点，对同一个数据挖掘功能，通过多种算法进行实现，例如“分类预测”有决策树、分类回归树、支撑向量机分类、神经网络分类、贝叶斯网络、朴素贝叶斯、逻辑回归、分类组合模型等算法可供上层应用选择，具有高处理性能和高可靠性，可不间断接受任务。 1.1.1.2平台设计数据挖掘架构图

DataSense数据挖掘系统采用了数据立方大数据库作为对系统海量数据的底层存储平台，提供了高效的ETL工具，能够对海量数据进行高效快速的清洗。前端WEB部分方便用户管理和使用系统，对于数据挖掘的结果提供了饼图、散点图、折线图、面积图、柱状图、雷达图、线箱图、分布图、多折线图、帕累托图等10类可视化手段，利于业务系统对数据和模型的观察和调用。 DataSense数据挖掘核心模块系统架构： DataSense核心模块图 ?分布式数据挖掘引擎管理本机上同时运行的多个计算任务，协调资源分配。?分布式挖掘运行时独立的数据挖掘程序，负责对切分好的最小单元任务进行处理。 ?DataSense分布式数据挖掘管理引擎提供对数据挖掘应用的API，同时负责对整个数据挖掘

任务的调度管理。 ?分布式数据挖掘算法库提供对数据挖掘常用的基本挖掘算法，同时用户可以自己任意添加新的挖掘算法。 1.1.1.3主要功能 DataSense数据挖掘系统实现了大多数主流的数据挖掘功能，包括属性选择、分类预测、回归预测、聚类分析、关联分析、时间序列分析等6大类。为适应不同业务数据的特点，对同一个数据挖掘功能，通过多种算法进行实现，例如“分类预测”有决策树、分类回归树、支撑向量机分类、神经网络分类、贝叶斯网络、朴素贝叶斯、逻辑回归、分类组合模型等算法可供用户选用。共计包含了27个数据挖掘算法。 ?平台界面 DataSense分布式数据挖掘平台提供对集群机器的负载监控，磁盘监控等基本管理功能。用户可以快速方便的监控整个集群的运行状态。 ?数据导入负责对数据的导入，支持数据库，文件系统两种数据抽取方式。将数据抽取保存到数据立方。

一个面向大规模数据库的数据挖掘系统_钱卫宁

一个面向大规模数据库的数据挖掘系统钱卫宁, 魏藜, 王焱, 钱海蕾, 周傲英 (复旦大学计算机科学与工程系,上海200433); (复旦大学智能信息处理开放实验室,上海200433) E-mail: {wnqian,lwei,ayzhou}@https://www.360docs.net/doc/854891593.html, https://www.360docs.net/doc/854891593.html, 钱卫宁等:一个面向大规模数据库的数据挖掘系统1541 ?有一个友好的用户界面. 1 系统结构 1.1 系统框架如图1 所示为Golden-Eye 系统的框架.整个系统将不同的挖掘操作模块、数据预处理模块、存储控制模块、挖掘库及挖掘库管理模块、数据库和外部文件紧密地结合在一起,构成了一个层次结构.系统框架的设计主要基于以下几点考虑: (1) 数据挖掘系统包括很多方面的操作,这些操作所要求的数据源形式不同、输出不同、所需参数不同,这就使得实现这些操作的各个挖掘操作模块之间必须相对独立. (2) 数据挖掘系统作为一个整体,必须能够协调各个操作模块之间的工作.系统使用挖掘库提供统一的机制来管理各模块所使用的数据源、参数和挖掘结果. (3) 数据挖掘的对象既可能存在于数据库或数据仓库中,也可能存在于文件中,系统应该分别提供处理它们的相应方法. (4) 数据挖掘的结果需要保留.这一方面是因为数据挖掘的目的是支持决策分析;另一方面是为了方便重新挖掘、增量挖掘. (5) 作为一个支持决策分析的系统,其使用者不是计算机工作者,而是决策者,系统应该提供友好的界面.

1.2 功能模块 1.2.1 挖掘操作模块不同的挖掘操作模块负责不同的数据挖掘操作.它们彼此之间相对独立,共同之处是都受到挖掘库管理模块的管理,通过存储控制模块获得数据,并把结果写入挖掘库.在下一节里我们将详细介绍各个操作模块. 1.2.2 数据预处理模块数据预处理模块的主要功能是定义数据源、格式化数据源以及过滤数据源.该模块对整个系统的可用性非常重要,它可以分为以下几个子模块: ?数据映射.将源表中的数据映射成ID 形式,并生成对照表(ID 和原始值的对照).此功能的目的是把不同形式的数据映射成统一的、可供挖掘模块操作的形式. ?类型映射.对源表中所列数据类型进行强制类型转换.之所以需要这个功能,是因为在数据库中不同的数据类型很多,数据挖掘算法只支持其中最基本的几种. ?列映射.该子模块从源表中提取所需要的列,以减少数据量,提高系统的效率. 1.2.3 存储控制模块系统假设数据源存放在数据库中,由存储控制模块对数据库统一进行操作.对于存放在外部文件中的数据, 需要使用数据库管理系统提供的导入工具把数据导入数据库以后再进行挖掘操作.当前,系统的数据源存放在 DB2 UDB 5.2 中,从可移植性的角度考虑,我们使用ODBC 作为底层的接口.我们对存储控制的封装高于ODBC 对存储控制的封装,这是因为数据挖掘应用不同于一般的数据库应用程序,它对数据库的访问频繁,而每次对数据库的访问都会耗费一定的时间和资源.对于数据挖掘操作来说,对大数据量的处理能力和处理效率是一个根 ①界面,②挖掘操作模块,③挖掘库管理模块,④数据预处理模块,⑤挖掘库,⑥存储控制模块,⑦数据库, ⑧外部文件. Fig.1 System architecture 图1 系统框架 Control flow Data flow Data ④ preprocessing Interface ① Mining base ③