基于万维网的资源质量模式挖掘技术分析 (2010)

论文分析了频繁图模式挖掘的质量管理过程，探讨了影响质量的因素和管理策略。

嘿，作为前端开发者，常常要大量数据。数据挖掘技术正好能帮你从海量数据中提取有价值的信息。如果你做出更加精准的决策或者优化产品，这项技术真的蛮有用的。数据挖掘技术包括模式识别、机器学习等，能你发现潜在的趋势和模式。举个例子，电信行业用它来监测异常通话记录，预防欺诈。银行也能通过它来识别信用卡交易中的异常行为。 有了合适的数据模型和算法，可以更高效地数据，从而在商业决策中占得先机。，模型的构建是一个精细的过程，需要经过反复验证。如果你想深入了解，可以看看一些相关的工具和模型，比如 SPSS 的 5A 模型、SAS 的 SEMMA 模型。 另外，数据挖掘技术和数据仓库是密不可分的。数据仓库是数据挖掘

这篇文章定义了一种包括因果关系、因果集合、影响度和分类权值等参数的模式。结合统计分析和其他数据挖掘算法，利用XML的优势构建了一种Web挖掘模型。该模型不仅能够发现Web上事物之间的内在联系和规律，还能为任务执行提供预测和决策支持。实际应用证明，该模型有效可靠，对预测和决策具有重要作用。

数据挖掘技术涵盖关联分析、分类、聚类、文本挖掘、Web 挖掘、图形挖掘以及流和时间序列挖掘等领域。通过学习数据挖掘，您可以： 掌握数据挖掘和知识发现（KDD）的过程。 分析不同数据挖掘和 KDD 算法的适用性。 设计算法解决分类、聚类问题，并从数据库中识别关联规则。 应用文本挖掘、Web 挖掘、图挖掘以及流和时间序列挖掘的概念和算法。 评估数据挖掘和 KDD 算法的性能，比较和对比不同算法的性能。 评估数据挖掘算法的可伸缩性。 分析影响数据挖掘效率的数据特征。 检查数据挖掘和 KDD 算法的局限性。

模式矩阵通常采用矢量表示数据对象，每个矢量在多维空间中描述对象的多方面特征。每个维度代表一个特征，多个对象的矢量形成模式矩阵（Pattern Matrix），即（xij）mn。每行表示一个对象，每列描述一个特征。这种方法在数据挖掘中具有重要应用价值。

序列模式挖掘算法本算法结合贝叶斯学习，简化挖掘过程，可处理不完备、溢出及噪声数据。 概率模型使用概率论模型描述序列，并利用贝叶斯知识辅助。 算法性能经复杂度分析和性能验证，该算法具有优越性。

针对周期行为挖掘中时空数据采样频率不确定、数据稀疏和时空数据噪声等问题，采用GMPF（GPS Multi-Periodic Find）算法探索用户的周期模式。该方法首先将用户轨迹序列转换为兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。在微软亚洲研究院的Geolife项目中，利用182名用户4年的GPS数据进行了验证实验，证明了该方法的有效性，对数据噪声和稀疏性具有较好的适应性。

数据挖掘的定义及其在分析日志数据挑战中的应用原因被介绍。讨论了企事业单位计算机信息系统安全的加强对日志数据挖掘的需求，并总结了具体应用。

针对海量用户轨迹数据，该研究提出了一种名为PRED的动态轨迹模式分析和位置预测方法。PRED方法首先利用改进的模式挖掘模型从轨迹数据中提取频繁模式（T-模式）。随后，该方法使用DPTUpdate算法构建名为DPT（dynamic pattern tree）的快捷数据结构，该结构蕴涵时空信息，用于存储和查询移动对象的T-模式。最后，PRED方法通过Prediction算法计算最佳匹配度，预测移动对象的轨迹位置。基于真实数据集的对比实验结果表明，PRED方法能够提供动态分析能力，其平均准确率达到72%，平均覆盖率达到92.1%，相较于现有方法，预测效果显著提升。