图挖掘

数据挖掘算法：揭示隐藏关联 数据挖掘领域涵盖多种强大的算法，用于揭示数据中隐藏的模式和关系。其中，图挖掘和序列挖掘是两种特别有效的技术，可应用于各种场景。 图挖掘 图挖掘算法分析数据点之间的复杂关系，这些数据点通常表示为节点和边。此类算法可用于： 社交网络分析：识别社区、影响者和异常行为。 推荐系统：根据用户之间的关系和交互推荐产品或服务。 欺诈检测：发现异常交易模式和潜在的欺诈行为。 序列挖掘 序列挖掘算法分析数据点随时间推移发生的顺序模式。此类算法可用于： 客户行为分析：理解客户旅程并预测未来行为。 生物信息学：识别 DNA 或蛋白质序列中的模式。 预测性维护：根据设备的历史性能数据

使用Spark和GraphX进行大规模图计算和图挖掘的指南，详细讲解如何利用Spark技术处理图数据。涵盖了基本概念、操作方法以及实际应用，帮助用户高效地处理大规模图数据。

数据收集：收集相关数据。 数据预处理：清理和转换数据。 模型选择：选择合适的建模算法。 模型训练：使用数据训练模型。 模型评估：评估模型性能。 模型部署：将模型部署到生产环境。

这是一张由本人制作的数据挖掘与数据仓库思维导图，虽然可能不完整。

数据挖掘领域的十大算法思维导图采用树形结构，帮助用户更轻松地记忆和理解各种数据挖掘方法。每个算法都被详细解释，使得复杂概念变得更加直观和易于掌握。

在考虑小车运行及停止后对装料及卸料电磁阀的闭锁和控制时间精度要求时，通过采取两项措施来保证。改进后的梯形图如图6所示。首先，利用中间继电器（M0.0），将正向、反向启动、停止及过载保护纳入工作条件自锁回路。其次，将动合触点#M0.0串入正向、反向、装料、卸料控制回路。

图20-2以颜色为层次的图和图20-3以大小为层次的图详细介绍了数据挖掘的原理和SPSS-Clementine应用方法。

InFoRM，即图挖掘中的个人公平性的Python实现，针对PageRank、频谱聚类和LINE任务，体现了我们在KDD 2020年论文中的研究成果。我们提供了Python 3（> 3.7）的实现，涵盖了斯克莱恩网络数据的加载和PPI数据集的演示。此外，方法文件夹中提供了三种去偏置方法，包括消除输入图和采矿模型的偏见。

基于数据资源的认知图挖掘算法，最大的亮点在于：不靠专家主观判断，靠数据说话，效果还挺靠谱的。 数据驱动的认知图挖掘方法，挖掘出的知识图谱准确率更高，不容易出偏差。整个思路是先清洗数据，再选关键节点，因果关系，流程蛮清晰的。你只需要把数据准备好，剩下的都可以交给系统。 像它用到的粗糙集算法，其实就是帮你自动筛选有用特征。以前这事得靠领域专家拍脑袋，现在它能自动选出有代表性的属性，后面构图的时候也更精简准确。 另外，系统里有一套因果关系挖掘算法，对节点间的关系挺细的，能判断出是强关联还是弱关联，甚至方向也能推理。比如：销量和广告投放之间有没有因果，就可以跑一遍。 整个系统是做成了前后端分离的结构，

基于云计算环境的 web 数据挖掘算法，挺适合你这种对图算法有点研究、还想跑得快的场景。Web Graph 的数据结构用起来比较直观，尤其是在社交网络那种用户关系链复杂的时候，配合力导向算法，图形一出来，关系一目了然，调试也方便。 Web Graph 的数据结构设计得还不错，适合做用户关系，尤其是社交网站的用户数据。力导向算法表现图结构形象，关系链看得清，节点的权重变化也能一眼看出。响应也快，代码也不复杂。 用云计算环境跑图数据挖掘是个加速器，论文里直接用了分布式算法跑 Graph 直径计算，效率提升蛮的。是部署在集群上，分布式并行，资源利用率也高。 部署方案上也有参考价值，比如在 Hadoo