基于中间件技术的数据挖掘企业应用平台的研究与实现

数据挖掘具有计算密集型和存储密集型的特点,中间件技术能够较好的解决这两个问题.研究并实现了典型的分类、聚类、关联规则算法及其增量算法的中间件和数据挖掘企业应用平台,能够处理100 Mbit量级的数据,适应的数据增量在10～100 Mbit量级,并且能够根据不同的挖掘任务实现相应的模式展现与可视化.平台上对某网球训练基地运动员体能训练数据集执行增量聚类挖掘任务,结果表明该平台能较好地满足可靠性、扩展性、易用性等业务需要.     

垃圾邮件的概念漂移及过滤技术研究

提出了双级别的概念漂移检测算法,监视已有的垃圾邮件过滤模型在对邮件分类时是否产生了持续的分类错误,进而对概念漂移进行识别。针对由用户偏好引起的垃圾邮件概念范畴变化,基于本体提出邮件数字指纹与概念子类别之间的关联强度和隶属度算法。通过对比实验,验证了所提方法在垃圾邮件概念漂移问题上的有效性。