基于网络业务流的数据挖掘分析方法（2008年）

利用基于区分矩阵的计算方法简化了从病历样本数据出发的医疗信息处理过程，使其更为高效和便捷。所得的产生式分类规则简明易懂，具有实际应用的参考价值。

如果你在做时间序列，尤其是想挖掘数据中的隐周期和非线性模式，可以试试这篇基于小波的时间序列数据挖掘方法。小波和 ARMA 模型结合，用来滤波并提取数据的各种特征。它的优势在于能将小波分解序列的特性应用到神经网络和自回归模型中，从而提高预测准确性。通过重构技术，它把不同尺度的预报结果结合，得到最终的时间序列预测。实验验证了方法的有效性。嗯，如果你正在做类似的预测工作，可以参考一下这篇文章的实现。

元数据操作日志的 3-gram 挖掘，用在大规模文件系统里，挺实用的。模型思路不复杂，就是把历史访问路径当作语料，提取三元组来预测下一个求。这种方法对预取元数据管用，毕竟元数据体积小，响应快，提前加载成本不高。 3-gram 的玩法其实挺像 NLP 那一套，但用在存储系统里，还蛮有意思。你可以想象成用户访问/a/b和/a/b/c之后，系统就猜你要访问/a/b/c/d，提前准备好，省时又省资源。 再配合数据挖掘的一些基本统计和模式识别技巧，效果还不错。啦，前提是你有一堆靠谱的日志文件，没有数据就没得挖。 我看过的几个相关的系统也都提到过类似思路，像Redis那种键值存储虽然结构简单，但对元数据的

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。

为了满足用户在不同场景下对空间数据挖掘的个性化需求，该研究提出了空间数据挖掘视角的概念。该视角能够在明确具体数据挖掘需求的基础上，利用相应的数据挖掘算法，从海量空间数据中提取不同粒度的空间知识。研究首先深入探讨了空间数据挖掘视角的内涵和外延，进而提出了一系列相应的算法，最后将该视角应用于滑坡监测数据的实际挖掘中，取得了令人满意的效果。

基于数据挖掘的个人银行业务客户行为分析 摘要 本研究利用数据挖掘技术，深入分析银行个人客户的行为模式。通过探究客户的交易数据、产品使用情况以及其他相关信息，识别客户的金融需求和偏好，为银行制定精准的营销策略和风险管理措施提供支持。 主要内容 数据收集与预处理: 从银行内部系统和外部数据源获取客户数据，并进行清洗、整合和转换，构建分析所需的数据集。 客户细分: 运用聚类、分类等数据挖掘算法，将客户群体划分为具有不同特征的细分市场，以便进行差异化服务。 行为模式识别: 分析客户的交易频率、金额、渠道偏好等行为特征，识别客户的金融需求和潜在风险。 预测模型构建: 建立预测模型，预测客户未来的行为，

利用实证数据分析QQ网络，研究了基于Internet的学生社交网络模型。通过比较网络度分布和特征参数，发现QQ网络与传统BA模型存在显著差异。提出了一种新的网络演化模型，并通过统计分析验证其与QQ网络参数的高度一致性，为学生社交网络研究提供了新的理论支持。

探讨了系统云灰色预测模型的构建原理，并详细论证了其积分生成机制。进一步深入研究了解析预测公式的应用，特别结合数据库中“贫”信息和小样本序列数据的特征。通过实例分析，比较了解析预测与离散预测的效果，凸显了其简便、详尽和直观的优势。

在数据挖掘领域，关联分析是一种重要技术，而候选序列生成是关联分析中的关键步骤。 为了有效地生成候选序列，一种常见的方法是合并频繁的较短序列。具体来说，通过合并两个频繁的 (k-1)-序列，可以产生候选的 k-序列。 为了避免重复生成候选序列，可以采用类似于 Apriori 算法的策略。例如，只有当两个 (k-1)-序列的前 k-2 项相同时，才进行合并操作。 以下示例演示了如何通过合并频繁 3-序列来生成候选 4-序列： 合并 <{1 2 3}> 和 <{2 3 4}>，得到 <{1 2 3 4}>。 由于事件 3 和事件 4 属于第二个序列的不同元素，因此它们在合并后