数据挖掘流程中数据准备的探讨

数据挖掘是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程.数据挖掘需要从庞大的数据集或数据库中提炼有用的信息, 因而就产生了一个问题, 如何为数据挖掘准备一个有效的数据集合, 以提高效率, 这是本文讨论的关键.     

基于粗糙集的协同过滤算法研究

协同过滤的推荐性能受限于评分矩阵中数据的稀疏性。针对这个问题,提出一种基于粗糙集的协同过滤方法,能在一定程度上缓解数据稀疏性的影响。首先进行数据预处理,即利用用户评分数量以及用户的评分值,作为用户进行分类的特征值,对用户进行分类;其次,利用粗糙集属性约简的方法剔除对用户分类影响较小的项目,生成更小的用户-项目评分矩阵,以降低数据的稀疏性和规模;最后基于约简后的数据集进行用户相似度的计算,获得目标用户真正近邻。实验结果表明,所提算法在常用评价推荐性能的指标MAE,COVERAGE,PRECISION和RECALL中显著优于COS,PCC,ADCOS,NHSM算法中的指标。     

基于相似性的分布式数据挖掘

基于相似性的数据挖掘模型,主要是用于发现分布式资源之间的相似性,利用相似性,融合分布式数据库,减小数据挖掘的规模.本文主要介绍以关联规则中最大频繁项集为基础的一个相似性的度量方法,并根据对得到的相似性值的判断,来决定数据挖掘的数据源的引用规模.     

基于相似性的分布式数据挖掘

基于相似性的数据挖掘模型,主要是用于发现分布式资源之间的相似性,利用相似性,融合分布式数据库,减小数据挖掘的规模.本文主要介绍以关联规则中最大频繁项集为基础的一个相似性的度量方法,并根据对得到的相似性值的判断,来决定数据挖掘的数据源的引用规模.     

基于免疫接种的多代理分布式入侵检测技术研究

根据入侵检测与人工免疫机理之间的相似性,提出一种基于人工免疫系统的入侵检测分布式代理模型.该模型描述了代理在网络安全中分布式信息和安全防护的应用.提出了一种智能代理的层次式结构及动态进化模型,给出了自我集、抗原、免疫耐受、成熟代理的生命周期及免疫记忆等相应的递归公式.实验证明该模型具有较强的实时处理能力,可以有效地提高网络入侵检测的性能.