基于数据挖掘的选线判据改进研究

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。

基于 HORAFA 算法的改进增量数据挖掘算法，其实挺适合搞数据和启发式约简的同学折腾一下的。它用了一种基于属性频率的方式来做属性约简，挖掘速度提升不少，思路也挺清晰的。尤其是在大规模不完整数据集的时候，还蛮稳的，粗糙集的那套理论在这就派上了用场。

模糊数据挖掘里头的 Fuzzy SVM 算法，真挺有意思的。它不是那种一板一眼的传统模型，而是考虑到了现实场景中常见的“不确定性”，像用户满意度那种模棱两可的，它都能应对得还不错。 Fuzzy 支持向量机的思路，是给每个训练样本加个“模糊度”，你可以简单理解为：这个点到底有多靠谱。靠谱就让它影响决策边界多点，不靠谱就轻点带过。嗯，逻辑上挺顺的，复杂数据的时候，效果还蛮稳定的。 你要是熟过普通的支持向量机（SVM），会发现这玩意儿就是在经典 SVM 的基础上做了个小升级。原本 SVM 就挺能打，尤其对小样本分类问题。现在加上模糊信息的适配，适用场景直接拓宽一大截。 算法构建上，核心是个模糊机会约

为解决大数据环境下的数据挖掘难题，研究了基于Spark核心引擎的数据挖掘引擎。利用Spark的内存计算算子，实现了多个传统数据挖掘算法的并行计算，使其能在集群环境中高效运行。采用系统分层方法设计了数据挖掘系统，构建了完整的大数据挖掘平台。实验证明，基于Spark的并行计算能显著缩短执行时间，在大数据挖掘应用中表现优异。

提出了基于影响函数的异常数据检测方法，该方法通过投影分析来分离观测数据中的异常成分，有效消除脉冲噪声。实验结果验证了该方法在异常数据检测方面的可靠性和有效性。

数据挖掘技术中的关键步骤之一是属性选择，其目的是优化模型性能，通过选择最相关的属性提高数据挖掘效率。本研究侧重于基于统计相关性的属性选择方法，以应对日益扩大的数据集存储需求，提升数据挖掘过程中的效果和可靠性。特别关注CFS算法及其在特征子集搜索中的应用，以及Best First算法在优化特征选择过程中的贡献。

当前，数据挖掘技术在我国各行业中应用广泛，具有重要的战略意义。然而，针对基于数据挖掘的用户行为分析研究在国内仍较为稀少。针对这一现状，有必要开展有效的研究方法，包括网络用户行为分析、建模与算法分析以及大数据未来趋势预测等方面。本研究深入探讨基于数据挖掘的用户行为分析，具有重要的理论意义。

本研究以教育数据挖掘的通用自变量为基础，结合官方考试评估报告，建立了客观评价学生能力提升的模型。

频繁项集挖掘在数据挖掘中占据重要地位，传统的Apriori算法和FP增长算法常用于此。然而，传统算法难以处理频繁更新的数据库，使用IMBT数据结构解决了这一问题，但存储和效率问题仍然显著。基于MapReduce的增量数据挖掘技术应运而生，显著提高了运行效率和存储管理能力。通过对比实验，验证了其相对于传统方法的优越性。