多策略数据挖掘系统的分析与设计

为了满足数据规模的膨胀和分析需求的增长,在对数据挖掘系统的发展史进行回顾的基础上,分析了国内外典型数据挖掘系统的特点,设计了一个多策略的数据挖掘系统。并针对数据挖掘面临的大规模海量数据的处理问题,为系统引入和设计了算法插件思想、缓冲区处理技术、基于XML(Extensib le M arkup Lan-guage)语言的配置文件和相应的并行处理技术。最后讨论了系统今后开发过程中需要注意算法更新及评估的问题。     

基于信息论和遗传算法的Bayesian网络弧定向方法研究

Bayesian网弧定向问题是Bayesian网学习的一个重要方面．提出了一种基于信息论和遗传算法的Bayesian网弧定向算法．将信息论中鉴别信息这一概念引入Bayesian网学习中来,以鉴别信息定向后的网络为基础网,并设计相应的适应度函数和遗传算子,使该算法能够收敛到全局最优的Bayesian网结构．从而极大地减弱了单纯利用遗传算法学习对初始群体的依赖性,提高了算法的收敛速度．实验结果表明：该算法能够有效地解决Bayesian网弧定向问题．     

基于营销策略的用户离网预测模型

传统的用户离网预测方法都是针对用户信息、消费行为等数据,通过数据挖掘的方法进行预测。为此,在分析移动用户离网原因的基础上提出了一种基于营销策略的用户离网预测模型(CPMP:Churn Predictionbased on Market Plan)。该模型针对用户主动离网的主要原因是其他运营商推出新的营销策略这一事实,通过比较用户在不同营销策略下可能发生的行为,进而预测用户离网的可能性。实验结果表明,基于CPMP模型对不同营销方案比较所得出差异,直接影响用户离网率。通过对营销策略的对比分析,可有效控制离网率。     

CDMA网络中混合信道分配的容量分析

讨论了CDMA网络中混合信道分配策略的容量问题. 通过分析动态信道和固定信道得到各自的独立容量, 将其联立作为信道分配比例的制约方程. 通过实验进一步验证了制约方程受系统负载的影响, 即确定的负载可以对应最佳的分配比例, 按照该比例分配信道能够得到最大的系统容量. 最后引入了负载的估计模型以支撑混合信道分配策略比例的产生.     

数据挖掘技术在交通事故分析中的应用

结合关联规则与粗糙集的思想, 提出了基于偏好信息的决策规则约简算法, 并将该算法应用于长春市历年的道路交通事故数据分析中, 从而找出交通事故发生的潜在规律.