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Standa「d Technology/标准技术闭项集挖掘算法研究综述刘文杰，秦伟德，张晓蝶(兰州财经大学，甘肃兰州620020)摘要：频繁项集挖掘算法和高效用项集挖掘算法是数据挖掘关联规则领域非常重要的两个分支，旨在发现项之间隐藏的关联性。
然而，这两类算法会产生大量的频繁项集和高效用项集，算法效率有待提高。
考虑到这一问题，闭项集的概念被提出，衍生出闭项集挖掘算法。
首先对闭项集的概念进行描述，给出闭频繁项集和闭高效用项集的相关定义性质，然后从算法机制、数据结构、阶段数等角度对现有闭频繁和闭高效用算法进行总结归纳。
关键词：闭模式；综述；闭频繁项集；闭高效用项集1引言频繁项集挖掘算法和高效用项集挖掘算法是数据挖掘关联规则领域非常重要的两个分支，可以从数量和效用角度出发发现项之间隐藏的关联性。
频繁项集挖掘旨在挖掘频繁地同时出现在数据库中的项，假定事务中每个项的价值都相同并且仅考虑项集在交易事务中出现的总次数。
但在现实中，项集的出现次数并不能完全表达出数据的所有有用信息。
高效用项集挖掘是在频繁项集挖掘的基础上发展而来的，其不仅考虑项集的出现次数，还考虑用户偏好、重要性、利润等因素对项集“有效性”影响。
然而，频繁项集和高效用项集挖掘的结果通常是很大的集合，尤其是当数据集很密集或者阈值£很小时，因此闭项集的概念被提出，其中闭频繁项集CFIs 和闭高效用项集CHUIs就是为了解决这个问题而提出的，生成的CFIS、CHUIs集合中的元素数量明显少于FIs、HUIs,但不会丢失任何信息，并且可以从所有挖掘出的闭频繁项集和闭高效用项集恢复到全集频繁项集和高效用项集。
因此，可以挖掘闭项集而不是全集项集，以最大限度地减少存储空间和内存使用。
2基本概念闭项集的概念是基于以下两个函数提出来的：f(T)={i£1/V t G T,i G t}(1)g(I)={tGD/V iGI,i G t}(2)其中函数f返回所有事务中共同包含的项集，函数g返回包含项集1的所有事务。
数据挖掘十大经典算法数据挖掘是通过分析大量数据来发现隐藏的模式和关联，提供商业决策支持的过程。
在数据挖掘中，算法起着至关重要的作用，因为它们能够帮助我们从数据中提取有用的信息。
以下是十大经典的数据挖掘算法：1.决策树算法：决策树是一种基于分层选择的预测模型，它使用树状图的结构来表示决策规则。
决策树算法适用于分类和回归问题，并且可以解释性强。
常用的决策树算法有ID3、C4.5和CART。
2.朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，它假设特征之间是相互独立的。
朴素贝叶斯算法简单有效，适用于大规模数据集和高维数据。
3.支持向量机（SVM）算法：SVM是一种针对分类和回归问题的监督学习算法，它通过构建一个最优的超平面来实现分类。
SVM在处理非线性问题时使用核函数进行转换，具有较强的泛化能力。
4.K近邻算法：K近邻是一种基于实例的分类算法，它通过找到与目标实例最接近的K个邻居来确定目标实例的类别。
K近邻算法简单易懂，但对于大规模数据集的计算成本较高。
5.聚类算法：聚类是一种无监督学习算法，它将相似的实例聚集在一起形成簇。
常用的聚类算法有K均值聚类、层次聚类和DBSCAN等。
6.主成分分析（PCA）算法：PCA是一种常用的降维算法，它通过线性变换将原始数据转换为具有更少维度的新数据。
PCA能够保留原始数据的大部分信息，并且可以降低计算的复杂性。
7. 关联规则算法：关联规则用于发现项集之间的关联关系，常用于市场篮子分析和推荐系统。
Apriori算法是一个经典的关联规则算法。
8.神经网络算法：神经网络是一种模仿人脑神经元通信方式的机器学习算法，它能够学习和适应数据。
神经网络适用于各种问题的处理，但对于参数选择和计算量较大。
9.随机森林算法：随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，它通过建立多个决策树来提高预测的准确性。
随机森林具有较强的鲁棒性和泛化能力。
10.改进的遗传算法：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在数据挖掘中常用于最优解。
孤立点挖掘算法与应用综述摘要：孤立点挖掘是数据挖掘领域中的一项重要的研究内容。
本文首先对目前比较常见的孤立点挖掘的算法进行综述，并且给出各种算法的优缺点及其算法复杂度分析。
这些常见算法既包括经典的基于统计的、基于距离的、基于偏离的和基于密度的方法，也包括近年来新兴的一些挖掘算法，如基于关联的、基于粗糙集的和基于人工智能等的方法。
最后，结合相关算法给出孤立点挖掘在现实生活中的典型应用。
关键词：孤立点挖掘；算法；应用；综述1引言孤立点挖掘（Outlier mining）是数据库挖掘领域中的一项重要的挖掘技术，其目标是发现数据集中行为异常的少量的数据对象，这些数据对象也被称为孤立点或离群点（Outlier）。
Hawkins最早给出孤立点的本质性定义：孤立点是数据集中与众不同的数据，使人怀疑这些数据并非偏差，而是产生于完全不同的机制[2]。
孤立点通常在数据预处理过程中被认为是噪声或异常而清理。
许多挖掘算法（比如聚类方法）也都试图降低孤立点的影响，甚至完全排除它们。
然而由于孤立点既有可能是噪声信息也有可能是有用信息，随意删除孤立数据可能导致有用信息的丢失，所以通过孤立点检测发现和利用在孤立点中的有用信息具有非常重要的意义。
事实上，在某些应用领域中研究孤立点的异常行为更能发现隐藏在数据集中有价值的知识。
例如飞机性能统计数据中的一个孤立点可能以为着飞机发动机的一个设计缺陷，地理图像上的一个孤立点可能标志着一个危险对象（如埋藏生化武器），网络系统中的一个孤立点还可能是对某个恶意入侵的精确定位。
孤立点挖掘还可应用于信用卡欺诈、金融审计、网络监控、电子商务、故障检测、恶劣天气预报、医药研究、客户异常行为检测和职业运动员成绩分析等[7]。
孤立点挖掘可以被形式化的描述[1]：给出n个数据点或对象的集合，及预期的孤立点的数目k，发现与剩余的数据相比是显著差异的、异常的或不一致的前k个对象。
因此，孤立点挖掘问题可以看作是在给定的数据集合中定义孤立点，并找到一个有效的方法来挖掘出这样的孤立点。
数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述***(上海海事⼤学上海 201306)摘要: ⾯对⼤规模多源异构的数据，数据挖掘的⽅法不断的得到改善与发展，同时对于数据挖掘体系的完善也提出了新的挑战。
针对当前数据挖掘在⼤数据⽅⾯的应⽤，本⽂从数据挖掘的各个阶段进⾏了⽅法论的总结及应⽤，主要包括数据准备的⽅法、数据探索的⽅法、关联规则⽅法、数据回归⽅法、数据分类⽅法、数据聚类⽅法、数据预测⽅法和数据诊断⽅法。
最后还指出类数据挖掘在鲁棒性表达⽅⾯的进⼀步研究。
关键词: 数据挖掘;⽅法论;⼤数据;鲁棒性Application of Data Mining in Large Data***(Shanghai Maritime University,Shanghai 201306)Abstract: In the face of large-scale multi-source heterogeneous data, data mining methods continue to improve and develop, at the same time for the improvement of data mining system also put forward new challenges. In this paper, the method of data mining, the method of data exploration, the association rule method, the data regression method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, Data clustering method, data prediction method and data diagnosis method. Finally, it also points out the further research on the robustness of class data mining.Key words: Data mining; methodology; large data; robustness随着⼈类⽣活⽅式的多样化，由此产⽣的数据的规模和复杂性也在急速增长，对于数据的各种分析也应运⽽⽣。
文本数据挖掘综述陈光磊（专业:模式识别与智能系统）摘要:作为从浩瀚的信息资源中发现潜在的、有价值知识的一种有效技术，文本挖掘已悄然兴起，倍受关注。
目前,文本挖掘的研究正处于发展阶段，尚无统一的结论，需要国内外学者在理论上开展更多的讨论。
本文首先引出文本挖掘出现的缘由,再对文本挖掘的的概念、组成及其具体实现过程。
着重分析了文本挖掘的预处理、工作流程与关键技术。
关键词: web挖掘，文本挖掘1引言面对今天浩如烟海的文本信息，如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息，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，使之能够真正做到信息处理的自动化，这已经成为信息技术领域的热点问题。
有数据表明，一个组织80%的信息是以文本的形式存放的，包括WEB页面、技术文档、电子邮件等。
由于整个文本集合不能被方便地阅读和分析，而且由于文本经常改变，要跟上变化的节奏，就要不停地回顾文本的内容，处理数量巨大的文本变得越来越来困难。
人们迫切需要能够从大量文本集合中快速、有效地发现资源和知识的工具。
在这样的需求驱动下，文本挖掘的概念产生了。
2文本挖掘的概述2.1文本挖掘的定义文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。
1998年底，国家重点研究发展规划首批实施项目中明确指出，文本挖掘是“图像、语言、自然语言理解与知识挖掘”中的重要内容。
文本挖掘是数据挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。
文本挖掘利用智能算法，如神经网络、基于案例的推理、可能性推理等，并结合文字处理技术，分析大量的非结构化文本源（如文档、电子表格、客户电子邮件、问题查询、网页等），抽取或标记关键字概念、文字间的关系，并按照内容对文档进行分类，获取有用的知识和信息。
文本挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，包括数据挖掘技术、信息抽取、信息检索，机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。
