信息流挖掘

基于节点行为的指控信息流挖掘算法，挺适合拿来做复杂网络行为。通信内容不可见的时候，这套方法就派上用场了。作者没走传统内容挖掘那套，而是直接从用户的通信行为入手，建了个挺有意思的行为模型，能把普通通信和“有点可疑”的通信区分开来。

数据流环境下的聚类算法其实蛮有意思的，适合你这种做前端又关心实时数据的开发者。CluStream这种用微簇方式做增量更新的思路，挺适合边采边的场景，像监控图、用户行为流都能派上用场。要是你用过Spark Streaming或者Flink，那搭配起来更方便，流式数据和聚类结合得刚刚好。嗯，想搞点实时预警、流数据摘要啥的，可以考虑看看里面提到的StreamCluster或者CoresStream，响应也快，代码也不复杂。

数据流的频繁项挖掘，用起来最头疼的就是资源吃紧还不能多次遍历数据。你要是也被这个问题困扰过，可以看看这篇文章提出的算法，挺轻巧的一个思路，专门用来近似频繁项挖掘的问题，关键是速度快，内存占用还少。空间复杂度只有 O(ε⁻¹)，意思就是内存用得省。每来一个数据项，平均时间也就 O(1)，适合那种高频高速的数据流。像网络日志、传感器数据这些场景，挺适合直接上。整个算法核心就仨步骤：初始化、更新、查询。初始化时搞个紧凑的数据结构，比如滑动窗口；一边读数据一边更新；想查哪个项的频率就查，挺快的。误差也可控，你可以通过调整 ε，来平衡准确性和性能。对了，它实验过多数据集，表现还不错，在大规模数据下也跑得

针对客户信息流失预测中缺乏有效数据挖掘手段的问题，提出了一种基于主成分分析与BP神经网络的信息流失预测模型。通过5折交叉验证，将模型应用于来自3个地市的营销样本，与未经主成分分析降维的BP神经网络方法进行了比较分析。实验结果显示，该模型不仅显著提高了平均预测分类精度（77.46%），还大幅减少了训练时间（2.18分钟），有效降低了属性维度并改善了预测能力。

KNIME，一个开源的数据分析平台，为用户提供直观的图形界面，无需编程即可构建数据处理流程。其模块化设计支持用户轻松集成各种数据源、算法和可视化工具，从而实现数据挖掘、机器学习和数据分析任务的自动化。

数据信息中的\"@data\"标记独占一行，其余是各个实例的数据。每个实例占一行，实例的各属性值用逗号\",\"分隔。如果某个属性的值是缺失值（missing value），则用问号\"?\"表示，且这个问号不能省略。例如：@data sunny,85,FALSE,no ?,78,90,?,yes

云计算与数据挖掘：工作流调度探索 刘鹏聚焦云计算与数据挖掘领域，深入探讨工作流调度这一核心问题。

如果你在大数据领域摸爬滚打了一段时间，知道分布式算法的重要性。它通过将数据分成多个部分，分配到不同的计算机上并行，让你在海量数据时能省时省力。，支持多种编程语言，像是Scala、Java、Python等，基本上你用的开发语言都能找到支持。，丰富的 API 接口也挺简洁，开发者可以快速上手，不用担心复杂的实现细节。适合需要大规模数据的场景，像是电信、金融、医疗等行业，实时流也不是问题，能应对高速变化的数据。不过也要注意，虽然这个框架在大量数据时表现不错，但在数据可视化方面稍微弱一点，适合更注重计算性能的应用场景。如果你需要快速并部署模型，分布式算法这个选择还是蛮靠谱的。

为了从业务角度评价和优化网络性能，提出了一种新的网络业务分析方法——具有时态路径约束的关联规则挖掘分析方法。该方法以网络业务为分析对象，利用网络业务流的时态属性和路径属性作为约束条件，对大量的历史数据进行挖掘分析。在关联规则挖掘过程中，通过引入事务标号，同时计算候选频繁项集的支持度，避免了传统的数据库扫描操作，极大提高了挖掘效率和速度。实验结果表明，随着挖掘数据量的增加，该方法的性能和效率得到了显著提升。

查看工作流结果：云计算和数据挖掘的综合应用展示，分析结果并得出关键见解。刘鹏详细介绍了如何通过云计算优化数据挖掘过程，提高效率和准确性。