最新实例
DestinyDatamining Destiny 2数据挖掘辅助仓库
Destiny 2 的数据结构有点复杂，但还挺有意思的。DestinyDatamining这个仓库就像是个入门小助手，帮你慢慢摸清楚那些二进制背后的逻辑。
静态数据的方式、二进制文件怎么拆、虎引擎怎么存数据，作者都整理得蛮细。你要是懂点面向对象编程，基本上能直接开整。
代码全用Python写的，不绕弯子，比如怎么读取文件头、找文件结束符、理解类结构这些。多地方还有注释，说实话，蛮贴心的。
哈，文档明确说了——不搞动态逆向，也不碰调试和 RAM。意思就是，不教你怎么黑 Destiny，只聊合法的静态。
如果你对文件结构感兴趣，推荐你顺手看看这些：
Besnew 超强二进制文件查看工具
数据挖掘
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2025-06-17
一种基于层次与划分聚类融合的改进文本聚类算法
高维稀疏相似矩阵的文本聚类方案，老实说还挺实用的。融合了层次聚类和划分聚类的思路，用一个阈值动态选聚类方式，这种设计挺巧，既省计算量，准确率也没掉太多。文本越来越多，尤其中文文本，普通聚类搞不好容易失焦。这个算法考虑了中文分词的特性，对中文聚类友好多。你要是常内容分类、自动标签这类场景，可以试试这个思路，改一改甚至能直接上生产。算法的机制是：先看相似度，如果小于设定阈值就新开一个簇，否则归到最近的那个里头。听起来简单，但跟传统聚类比起来，确实更灵活，适合那种主题跨度大的内容池。想深入挖的可以看看Chameleon 算法，也是主打层次聚类的，组合着用效果更稳。对了，还有一篇讲 K-medoids
数据挖掘
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2025-06-17
IP寻呼机制2004版
IP 网络的无线优化能力，最近被一套 2004 年的老机制勾起了兴趣。虽然年份有点老，但思路还蛮新鲜的：用固定的寻呼区域，再加个叫寻呼配置代理的中间人，配合数据挖掘来估算用户位置。听起来复杂？其实目的就一个——省流量，用得起无线频道。
原来的那些 IP 寻呼机制嘛，说实话用起来都不太节省，无线信道资源吃得厉害。这个新机制最妙的一点是：它没想着从头重构，而是直接在现有IETF IP 寻呼架构上加了一小块，叫做寻呼配置代理。不大动干戈，部署起来也方便，算是比较“佛系”的技术演进方式。
这里还有点意思的就是引入了数据挖掘，利用历史数据去猜用户在哪，虽然不是实时定位那种，但你要是做系统优化或无线网络模
数据挖掘
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2025-06-17
数据挖掘经典算法集合
决策树的直观结构和可解释性挺适合刚接触机器学习的你。像ID3、C4.5这些经典算法，不光能搞分类，理解起来也比较容易，适合做一些基础的数据挖掘项目。k-means聚类和SVM分类，属于那种你早晚得用的家伙，前者迭代速度快，后者在小样本场景下还挺能打。还有朴素贝叶斯，虽然假设有点理想化，但胜在上手简单，效果还不错。你要是正准备搞决策树实现，不妨看看后面那几个资源链接，Java和MATLAB版的都有，源码能直接跑，蛮实用的。
数据挖掘
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2025-06-17
数据挖掘与数据仓库课件合集
数据挖掘和数据仓库是现代数据领域的核心技能。课程内容覆盖了从数据预到决策树、聚类、OLAP 等多个方面，结合理论和案例实践，你快速上手。比如，课程里提到的决策树模型，像 ID3、C4.5 算法，能让分类问题一目了然。还有 OLAP 工具，切片、钻取这些操作适合多维度数据。如果你想深入了解这些技术的实际应用，相关课件里还附有代码实例和练习，手把手带你玩转数据挖掘。
数据挖掘
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2025-06-17
DMS简单小型数据挖掘工具
日志文件的数据利器、Java 的实战场景，DMS 简单小型的数据挖掘这个项目就是这么一个挺接地气的案例。用Java搭建的客户端-服务器架构，配合文件和数据挖掘，逻辑清晰，代码也不复杂，挺适合上手试水。
数据挖掘
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2025-06-17
数据仓库与数据挖掘原理及实战应用
数据仓库和数据挖掘的入门书，内容挺全的，适合刚上手或想系统回顾下这块的前端朋友。三大部分讲得蛮清楚：数据仓库怎么设计、建模、搭 OLAP；数据挖掘算法怎么跑、场景怎么落地；还有移动通信行业的案例，实战参考价值比较高。书里对星型模型、雪花模型这些结构有图解，读起来还挺顺；ETL 工具也有，像Talend、Informatica，搭配PowerDesigner建模，直接能上项目。嗯，虽然作者说还没看完，但内容确实比较系统，适合想搭建企业级数仓+系统的朋友。有点数据基础就能啃，强烈建议配合工具边看边练。如果你正好做 BI 前端或数据可视化，建议看看第二部分挖掘算法那块，能帮你更懂后端在搞啥，配合也更
数据挖掘
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2025-06-17
数据仓库与数据挖掘学习资料
数据仓库的系统性和数据挖掘的智能性，在期货市场里配合得还挺妙。数据仓库就像你搞前端时搭的通用组件库，一次整好，各处都能用。它把来自不同业务的数据统一收口，加工打包后再给前端查，用起来爽。而数据挖掘，更像是你调试一堆用户行为日志时，突然发现了用户点某按钮后总是跳出，这种规律性就值钱了。
期货行业的玩法也差不多，比如通过数据仓库看价格走势图，再用分类模型预测行情走向，能省不少试错成本。像ETL 流程，就有点像你在构建前端工程化流程：清洗脏数据、格式化字段、再统一导入仓库。响应快不快，结构怎么设计，比如用星型模型还是雪花模型，都挺影响查询效率的。
至于挖掘方法，关联规则挺有意思的。比如“大豆涨了玉米
数据挖掘
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2025-06-17
数据预处理数据清洗概述
数据预的核心步骤，基本就是你摸清数据之前要做的那一堆杂活。像数据清洗、集成、变换、归约这些，听着有点学术，其实就像整理屋子：先扔垃圾，再归类，压缩打包。哦，还有微软家的DTS服务，做 ETL 挺顺手，后面会专门讲。
数据之前最头大的就是清洗，格式不统一、缺值、异常值全靠它搞定。想省事可以看看DataCleaner和Kettle这两个工具，界面友好，功能也比较全。DataCleaner适合批，Kettle支持流程图操作，操作起来更直观。
如果你喜欢开源的思路，数据清洗开源项目还挺多，搭配上OpenRefine那种老牌工具，干活更轻松。OpenRefine适合结构混乱的表格数据，点点点就能清理出一
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2025-06-17
FP-Growth关联规则挖掘实现
FP 树的节点链结构，挺适合搞关联规则挖掘的。尤其你用过FP-Growth算法，就知道它不用频繁扫描数据库，效率是真的高。每个频繁项都挂在对应的链上，要找某个项的所有组合，顺着链走一遍就行，简单粗暴但还挺有效。
FP-Growth 的实现，Java 那版还不错，逻辑清晰，代码也不臃肿。你可以看下Java 中的 FP-Growth 算法实现这篇文章，基本能跑起来。要是做课程设计，顺带看看Apriori 与 FP-Growth 项目练习，思路上会更开阔。
哦对了，还有个比较全的应用项目，结合了JSP、Servlet、ECharts和Python爬虫，整合到推荐系统里，蛮有意思的。传送门在这里。如果
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2025-06-17