灾害性天气关联模式挖掘技术研究

深入探讨 PostgreSQL 集群技术的核心概念、架构设计和应用场景。 1. PostgreSQL 集群架构 主从复制：介绍 PostgreSQL 主从复制的原理、配置和管理方法，包括流复制和逻辑复制。 共享存储：探讨基于共享存储的 PostgreSQL 集群方案，例如 STONITH 和 Pgpool-II。 分布式架构：分析 PostgreSQL 分布式集群架构，例如 PostgreSQL-XL 和 Citus。 2. PostgreSQL 集群关键技术 数据一致性：阐述 PostgreSQL 集群如何保证数据一致性，包括同步复制、异步复制和 quorum 机制。 负载均衡：介

空间数据挖掘技术作为从海量、高维空间数据中提取隐含知识的关键技术，近年来受到越来越多的关注。对空间数据挖掘技术的研究现状和未来发展趋势进行系统性概述。 文章首先分析了空间数据挖掘技术产生的背景，并对当前的研究现状进行了梳理。随后，对空间数据挖掘的体系结构和典型系统原型进行了概括性介绍，并总结了近年来该领域的主要研究方法和面临的挑战。最后，对空间数据挖掘技术的未来发展方向进行了展望。

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。

多标签数据挖掘的研究综述，讲得还挺系统的，适合你想快速了解这个方向的原理和常用方法时翻一翻。多标签数据挖掘的核心问题，是一个样本不止属于一个标签，比如图像既是‘风景’，也是‘日落’，起来就不能再用老一套单标签思路。传统分类方法这时候就有点吃力了。文章从建模方法和评估指标两个维度讲得挺细，像是分类器链、标签嵌入这些思路，都有实际案例。嗯，看完你基本就能知道怎么选方法、怎么评估好坏。应用场景也蛮丰富，比如图像语义标注、音乐情绪分类、微博情感等等。你要是做跟推荐系统或多维标签数据相关的东西，这类技术挺对口。另外文末提到一些挑战点，比如标签不平衡、标签间相关性啥的，这些在实战里确实容易踩坑。建议一边看

数据爆炸时代的电商项目里，数据挖掘确实是个效率神器。像用户行为、商品推荐、库存优化这类活儿，全靠它撑场面。电子商务中的数据挖掘技术研究这篇文章，讲得还蛮清楚的，内容不空也不飘，能直接用在项目里。 数据挖掘的流程说得挺明白的，从数据采集、预，到建模、，再输出结果，算是对电商场景里常用的套路梳理了一遍。比如说用分类算法来预测用户购买意图，或者用聚类发现用户画像，这些操作在实际开发中都能派上用场。 文章里也提到了不少实用的方法，比如关联规则、聚类、决策树，每种技术都有应用例子，还挺接地气的。如果你项目里碰上复杂的用户行为，参考一下这些流程，思路会清晰不少。 推荐你也看看这几篇相关文章，内容都不浅，像

航空工业里的数据，真不是一般的杂又多，尤其是那些时序流数据，起来挺考验功夫的。数据挖掘技术用得好，能帮你把杂乱数据变成能用的情报——不管是想找异常值、预测故障，还是想优化调度，都能派上用场。像是聚类、分类、回归这种常见任务，用在航空场景里还挺合适。 这篇论文就讲了不少实际例子，比如怎么用异常值找出传感器异常数据，或者通过预测模型预判零件寿命。要是你用的是商业工具，比如 SAS、RapidMiner 这类，里面其实已经集成了不少好用的功能，拖拖拉拉就能跑模型，挺省事的。 还有些朋友用MATLAB数据，像下面这些资源就蛮适合做异常值的，什么残差、Gibbs 抽样都有。如果你是那种喜欢动手调代码的，

综述了关联规则挖掘技术的分类方法、评价方法及其最新进展，特别详细介绍了主要算法，并探讨了未来的发展方向，为进一步研究关联规则挖掘技术提供了全面指导。

本研究通过整理和分类明代雹灾史料，建立了明代雹灾数据库，将定性描述转化为定量描述。根据冰雹大小和造成的危害进行等级划分，并统计分析了雹灾发生时伴随的其他阵性天气现象。利用CARMA算法挖掘不同等级雹灾与风、雨、雷电等天气的关联性及规律。研究结果显示，明代雹灾与雨的关联性最显著，其次是风和雷电，这些天气现象易导致大雨雹或大风雨雹等灾害。不同等级雹灾发生时伴随的其他阵性天气的置信度存在差异，提示在处理雹灾时需同时考虑暴雨、狂风、雷电等强对流天气。

分析数据仓库构建方法，探讨数据挖掘技术应用。通过分析服务器构建数据仓库，实施联机分析。以决策树算法建立顾客信用度分类模型为例。