GraphChi图表示格式优化对图挖掘算法的影响及应用

GraphChi 的磁盘图计算方式挺，能搞定上十亿的边，还不用你配一堆集群，单机就能跑。哦，不过它之前有个小毛病，就是图挖掘算法一上来，内存随机访问多，搞得慢吞吞的。这篇文章就从图的存储格式下手，优化了一波，不光减少了内存跳跃，还让运行时间缩短了 77%。你要是平时用 GraphChi 多，或者搞过图计算相关的活儿，这套优化思路蛮值得看看。它用了一种自适应选择图表示的方式，还把稀疏矩阵的存储格式也加进来了。说白了，就是按需来，让数据访问更顺滑。而且作者还搞了并行，就是边加载子图，边更新子图，不会一股脑卡住某一步。挺像是边开车边修路，效率还挺高的。建议你实战中如果遇到 GraphChi 跑得慢，

数据挖掘 0 2025-06-18

基于数据挖掘的触诊成像乳腺癌智能诊断模型与方法

乳腺癌智能诊断模型的妙用，说白了就是让机器来帮你分辨肿瘤是良性还是恶性。用了触诊成像结合临床数据，再搭配决策树和投票法，整个流程还挺智能的。哦对，数据少也不用担心，它用SMOTE 算法来补足样本，诊断准确率高达98%，已经能打了。模型的训练数据来自乳腺癌筛查，目标就一个——提高判断效率。比如你把医生的触诊结果喂给它，再丢点患者背景数据，它就能判断良恶性，响应也快。对了，这种方法还挺适合用在小型辅助诊断系统里。要是你对数据挖掘有兴趣，可以看看决策树算法的应用；想深入了解模型背后的算法逻辑，人工神经网络 BP 算法和C4.5的对比蛮有参考价值。甚至你还可以直接下载他们的开源辅助系统或者上手试试乳腺

数据挖掘 0 2025-06-18

Web数据挖掘培训PPT

黑白分明的页面配色，配上结构清晰的内容分类，看着就舒服。Web 数据挖掘这套培训 PPT，讲得挺系统的，像是内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘这几个方向都有覆盖，讲得不深但够用，适合快速扫一遍知识点。 挖掘用户访问模式、做个性化服务这些，在真实项目里还蛮常见的。比如推荐系统、用户路径，基本都能对上号。里面也提到了超链接挖掘和多媒体挖掘，虽然篇幅不多，但启发思路还是可以的。 嗯，内容讲得比较简练，不是那种重理论的风格，适合你边看边查相关资料深入。比如你看到PrefixSpan算法部分，可以顺手看看这篇PrefixSpan：GSP 序列模式挖掘算法，理解会更清晰。 还有像频繁模式挖掘算法、图挖掘这些点，

数据挖掘 0 2025-06-18

多层关联冗余过滤关联规则挖掘

多层关联规则里的冗余问题，挺让人头疼的，尤其是在数据量大的时候。冗余过滤就是个不错的工具，能帮你把“祖先关系”导致的重复规则过滤掉，逻辑清爽不少。用在那种需要分层挖掘的场景，比如商品分类、用户行为，效果还蛮的。 多层结构的数据，比如商品分“食品-零食-饼干”这几级，多时候你会挖出一堆类似的规则。其实上层已经有了，下层再出来一条，就是冗余。靠人工一个个过？太费劲。用这个过滤方案，效率高不少。 Apriori这种算法你肯定用过吧？配合这类过滤机制一起用，能大大提升输出规则的质量。不只是多，更重要的是准。有些规则看着热闹，其实一点价值都没有，这一步能帮你把水分滤掉。 顺带一提，想深入挖的话，可以看看

数据挖掘 0 2025-06-18

精选C++仅头文件库合集

精选的仅标头 C++库的资源合集，整理得挺用心的，内容丰富，分类清晰，查找方便。涵盖了从并发、密码安全到图像、GUI等一大票方向，几乎你能想到的模块都能在这找到点线索。 纯头文件的设计用起来也蛮爽，直接#include，省去编译库的麻烦。适合那种喜欢轻量项目的朋友，写起小工具或者嵌入式项目挺方便的。 并发模块下的几款库响应还蛮快，适合做高性能组件。比如你要写个多线程的日志系统，里面的资源就对路子。图像那部分，也能找到一些适合和OpenCV混搭用的小工具。 还有几个配套文章，像这个《机器学习与梯度下降算法 C++ 实现》就比较贴合当前的 AI 热潮。顺手看下也许能用得上。 如果你经常折腾 C++

数据挖掘 0 2025-06-18

δ-开放集聚类拓扑聚类方法

δ-开放集的聚类思路还蛮有意思的，尤其适合那种形状不规则、数据分布不太平均的复杂数据集。你只要输入一个δ值，它就能帮你把数据切得细致，还能自动识别噪声点，挺智能的。 不光能高维数据，在 Olivetti 人脸数据库上的表现也不错。比起那些只能球形簇的传统方法，比如 K-means，它更像是“拓扑流派”的聚类方式，玩法不一样。 哦对了，它还有个升级版，能搞定那种密度差别大的数据集。如果你平时喜欢玩模式识别、数据挖掘、聚类这一类的算法实验，可以试试它，是在人脸、图像、或者非结构化数据时。 有需要的话，下面这些资源你也可以顺手看看，有代码也有讲义，挺全的： 聚类工具-MATLAB 模式识别应用

数据挖掘 0 2025-06-18

关联规则隐藏算法研究

关联规则挖掘算法里的规则隐藏，真的是个挺有意思的方向。OSA 算法算是比较实用的一个，思路也蛮灵活。它不是单纯砍掉规则，而是通过加点东西、设点限制，把支持度和置信度搞低一点，巧妙隐藏那些敏感的信息。 你要是平时接触数据挖掘，尤其是做那种要隐私数据的项目，这篇论文就挺值得一看。讲得比较细，思路也比较清晰。重点是，它没有绕的数学公式，读起来还挺顺。 而且里面提到的优化策略，也能应用在类似的Apriori或多层关联里，大数据的时候还能顺带优化一下性能，效率也能提上去。实操性还不错。 建议你顺便看看这些相关文章：像Apriori 算法那篇就讲得挺清楚的，还有Hash Tree 优化的思路也蛮实用，是在

数据挖掘 0 2025-06-18

数据挖掘经典论文合集

数据挖掘方向的资料真不少，尤其是论文这块，整整三大部分，干货挺足的。你要是最近在搞机器学习或者聚类，肯定能从里面翻出点有用的东西。嗯，我自己用的时候最顺手的是那篇关于聚类算法的，应用场景讲得比较接地气，看完就能上手。 数据挖掘领域的经典论文集合，分成三部分整理，逻辑清晰、分类还挺全的。适合平时喜欢翻资料、做调研的朋友。每篇文章都配好标题和链接，点进去就能直接看内容，响应也快，不用跳转好几层。 聚类算法的那篇文章，讲了好几种主流的做法，像是 K-means、DBSCAN 这类。里面还有应用案例，比如用在电信用户行为上，挺实用的。你做推荐系统或者画像建模，能直接套用思路。 还有一篇讲特征选择的，用

数据挖掘 0 2025-06-18

Weka 3.5.8数据挖掘工具

Windows 下的安装包，weka-3-5-8.exe是老版本里的口碑款。界面是 Swing 风格的，嗯，虽然看起来有点复古，但功能挺全的。你想做分类、聚类、甚至挖点关联规则，它都能搞定。 用 Weka 跑个分类模型快。像用 J48 跑决策树，选好数据集点一下就能出图，不用写一堆代码，配置选项也比较直观。适合快速验证思路，不想动 IDE 的时候用它还挺爽。 关联规则挖掘功能也不赖，比如 Apriori 算法，简单设个支持度、置信度，点运行就完事儿了。你可以看看WEKA 关联规则挖掘教程，讲得比较细，适合新手入门。 还有聚类功能，k-means、EM 啥的都能用，用来跑实验数据挺方便。对比几个

数据挖掘 0 2025-06-18

电子商务搜索引擎设计与分析

搜索引擎的优化技术，蛮值得一看。像motorengine、Elasticsearch这类引擎框架，结构清晰，配置灵活，用在中小型项目上挺合适。你要是做企业级搜索，Solr也挺香的，性能稳定，功能也全。嗯，Python也有一些轻量方案，像那个小型搜索引擎指南，适合入门。数据挖掘这一块，结合用户行为做推荐也还不错，挺适合做电商智能化那一块。

数据挖掘 0 2025-06-18