论文研究网格数据挖掘与分布式计算应用

网格的数据共享能力，挺适合做大规模分布式挖掘的。尤其是在科学计算场景下，数据量那是真的大，用传统方式，效率和扩展性都跟不上。这篇《论文研究-网格的数据挖掘.pdf》讲得蛮系统的，主要围绕网格环境下怎么挖掘数据，讲了关键技术、架构和流程，还配了个基于OGSA的例子，挺有参考价值的。像你如果平时有接触分布式计算或者高性能计算，这篇文章还蛮值得一看。里面提到的数据共享机制、挖掘模型、资源调度策略，多都能落地。讲得不是晦涩，看起来还比较轻松。不过呢，资料偏理论多一些，适合拿来理一理思路。如果你打算真在项目里搞一套网格挖掘系统，那还得搭配些实操框架，比如 Ignite 做内存计算，或者看看 高性能计算

数据挖掘 0 2025-06-17

数据挖掘汽车评估中的前后件数据结构关系

数据挖掘里，汽车评估这类场景时，搞清楚各数据元素之间的前后关系，其实挺关键的。你可以把数据结构理解成一套“谁在谁前头”的游戏规则，比如用(春,夏)表示“春是夏的前件”，逻辑清晰、存储也方便。逻辑结构讲的是关系，存储结构讲的是怎么存。用 C 语言搞数据结构的时候，结构体和指针搭配着用，前后件的关系就能保存得明明白白。像顺序存储、链式存储这些方式，各有优劣，不同的数据效率还真不一样。

数据挖掘 0 2025-06-17

数据挖掘概念与技术2.0

数据挖掘领域的入门书我看过不少，《数据挖掘概念与技术（第 2 版）》算是讲得比较通透的。作者的风格挺接地气，理论部分讲得扎实，例子也选得不错，多跟咱们日常用的业务场景还蛮贴近。你要是刚开始接触这块内容，读这本书不会太吃力，还能搭建起比较完整的知识框架。

数据挖掘 0 2025-06-17

信用卡欺诈检测基于数据挖掘分类技术与机器学习算法的研究回顾

数据挖掘的信用卡欺诈检测应用还挺火，尤其是和机器学习搭配的时候，准确率提升。这篇回顾论文算是把主流的做法都梳理了一遍，包括分类算法的优缺点、各种模型在不同数据集上的表现，还有一些优化思路。对你想快速入门或者找点新思路来说，还蛮有参考价值的。尤其像逻辑回归、随机森林、神经网络这些方法在不同案例里的对比，挺直观的。

数据挖掘 0 2025-06-17

R语言美国房屋信息数据集

如果你在做数据，尤其是涉及到房价预测的话，这个**R 语言美国房屋信息数据**集绝对值得一试。数据中包含了地区的平均房价，以及多种影响房价的自变量，比如**AvgAreaIncome**（平均收入）、**AvgAreaHouseAge**（房屋年龄）、**AreaPopulation**（人口数量）等。通过这些数据，你可以在 R 中建立各种数学模型，房价的影响因素。这个数据集挺适合用来做回归或者其他类型的预测模型。 而且，你可以参考一些相关文章，你进一步理解数据应用，比如**数学建模黄河治沙的数学模型探讨**，里面有一些思路可以用到类似的数学建模中。如果你对模型感兴趣，也可以看看其他关于房价预

数据挖掘 0 2025-06-17

总离差平方和的分解与多元相关系数分析-数据挖掘原理与SPSS-Clementine应用宝典

总离差平方和的分解其实是统计里挺基础但关键的一块，尤其在搞多元线性回归或者主成分时，理解这个重要。多元相关系数就是用来衡量多个变量之间“合力”相关程度的指标，简单说，就是看多个自变量一块对因变量影响有多大。 Python里的相关系数计算方法还挺多，用numpy.corrcoef或者scipy.stats.pearsonr都可以，一行代码就能搞定，效率也高。这篇文章讲得比较细，值得看看。 如果你偏好可视化或者想快速出报告，SPSS + Clementine配合使用也是个好选择，图形化操作比较适合不写代码的同事。你可以参考《数据挖掘原理与 SPSS-Clementine 应用宝典》，里头对总离差平

数据挖掘 0 2025-06-17

Lucene基于站内搜索实现合集

基于 Lucene 的站内搜索系统，挺适合做项目参考的。代码不复杂，逻辑清晰，部署起来也比较顺手。你要是做电商、博客、企业站这类，想加个搜索功能，用 Lucene 来搞站内搜，算是个比较稳妥的方案。嗯，资源是个 RAR 打包文件，10 个相关论文项目一起打包的，里面不止站内搜索那一篇，其他像数据挖掘、个性化搜索也都有，拿来当技术储备也不错。

数据挖掘 0 2025-06-17

Weka数据挖掘模块小结

Weka 的数据模块挺齐全的，像Explorer里的Preprocess，能直接做属性选择，点几下就能筛出关键特征，蛮适合新手上手的。 分类预测用Explorer – Classify搞定，常见的算法基本都带了，还能直接看准确率、混淆矩阵那种。想跑多个算法比较下效果？用Experimenter就行，配置下批，效率高多。 聚类、关联规则也能直接在Explorer里选，像Cluster、Associate这两个模块，界面操作直观，不用写啥代码就能出结果，嗯，挺适合做快速验证的。 可视化方面也不错，Visualize里能看二维散点图，对聚类结果一目了然，颜色分类清晰。还可以试试KnowledgeFl

数据挖掘 0 2025-06-17

基于云计算的Web图数据挖掘算法研究

基于云计算环境的 web 数据挖掘算法，挺适合你这种对图算法有点研究、还想跑得快的场景。Web Graph 的数据结构用起来比较直观，尤其是在社交网络那种用户关系链复杂的时候，配合力导向算法，图形一出来，关系一目了然，调试也方便。 Web Graph 的数据结构设计得还不错，适合做用户关系，尤其是社交网站的用户数据。力导向算法表现图结构形象，关系链看得清，节点的权重变化也能一眼看出。响应也快，代码也不复杂。 用云计算环境跑图数据挖掘是个加速器，论文里直接用了分布式算法跑 Graph 直径计算，效率提升蛮的。是部署在集群上，分布式并行，资源利用率也高。 部署方案上也有参考价值，比如在 Hadoo

数据挖掘 0 2025-06-17

数据挖掘导论第二版第4章集成学习方法

组合方法的几种常见玩法讲得挺清楚的，尤其是Bagging和Boosting那块，基本就是你日常调分类器绕不开的核心套路。讲步骤的时候有条理，直接告诉你咋做，咋组合，怎么提升准确率，挺实用。 Bagging的比较到位，从随机采样讲到如何组合多个模型，像Random Forest这种常见的集成方法也带着讲了，细节不啰嗦，刚刚好。 Boosting这块提到了迭代权重更新的逻辑，能帮你理解为啥弱分类器叠起来能变强。AdaBoost这类思路看完就知道怎么调权重了。 错误纠正输出编码（ECOC）蛮有意思的，适合搞多分类问题的时候上手，原理听起来复杂，其实就是转二进制编码，多个二分类器一起上阵。 如果你平时

数据挖掘 0 2025-06-17