多关系关联规则挖掘中的隐私保护

分析了经典关联规则挖掘及相关的隐私保护等问题,同时研究了多关系关联规则的刻画和挖掘问题.通过重新定义查询模式,改进了Warmr方法,使查询模式支持“频繁查询模式的子模式也必然是频繁的“这种Apriori特性,进而将其移植到多关系规则的挖掘过程,从而加快规则的挖掘.研究了有针对性的敏感规则的挖掘方法,通过挖掘包含敏感信息的所有频繁查询模式,从中导出所有能够导致信息泄露的敏感规则;为了平衡数据可用性和安全性之间的矛盾,通过隐藏所有敏感规则中公共关系的元组,在保证规则隐藏和数据安全的同时,降低了对数据可用性的影响.     

面向对象技术在构建数据仓库中的应用研究

为了利用数据仓库技术实现对经济指标数据的有效管理,提出了基于面向对象技术构建数据仓库的一种解决方案。在构建过程中,根据经济指标数据管理需求和数据仓库特点,确定了系统所面对的各种对象以及它们之间的关系,设计了数据仓库结构模型,应用Visual C .NET实现了数据仓库管理系统,并通过ADO(Active Data Object)和OLE(Object Link Embedded)等面向对象技术完成了数据仓库访问和异构系统数据集成,从而使经济指标数据仓库(EIDW:Economic Indicators Data Warehouse)可作为后台数据环境应用于经济动态分析、预测和监测的决策支持系统中。     

影响青年女性服装衣袖结构的人体参数研究

使用三维人体扫描技术采集了与服装衣袖结构设计相关的人体数据,应用SPSS软件对这些数据进行主成分分析、因子分析、相关分析和回归分析等一系列的数据分析,发现了人体各部位间潜在的关系,并得出了一系列影响青年女性服装衣袖结构设计的人体参数的回归方程,为紧身合体式女装衣袖结构设计提供了合理可行的相关人体部位的数据参考。     

空间数据库的数据挖掘

分析了传统数据挖掘方法面临的问题,介绍了空间数据挖掘的基本特征和空间数据库的知识发现过程,论述了几种空间数据挖掘的方法。     

DMGSP:一种快速分布式全局序列模式挖掘算法

为了解决分布式环境下挖掘全局序列模式常产生过多候选序列,加大网络通信代价问题,提出了一种基于分布式环境下的快速挖掘全局序列模式算法--DMGSP.该算法将分布式环境下的各站点得到的局部序列模式压缩到一种语法序列树上, 避免了重复的序列前缀传输. 采用合并树中结点序列规则和项序扩展策略,对非频繁序列进行剪枝,有效地约简了候选序列,减少了网络传输量,从而快速生成全局序列模式.算法分析和实验结果表明,在大数据集环境下的DMGSP算法性能优越,能够有效地挖掘全局序列模式.     

一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式算法

为了克服传统高维数据挖掘频繁闭合模式算法迭代产生子表,引起算法执行时间长和存储开销大等问题,提出了一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式的算法EMHCP. EMHCP算法采用一种新型结构位图表来压缩存储数据,在仅扫描数据库一次后,建立位图转换表.根据位图转换表来构建混合树结构,采用深度优先的方式和有效的剪枝策略高效挖掘出所有的闭合模式.从而有效地缩小了搜索空间,加快了处理速度.通过在生物数据库应用的实验结果表明, EMHCP算法比已有的CARPENTER和TD-close等算法更为有效.     

一种通用的多数据库间数据抽取方法及应用

为方便从多个异构的数据源中抽取转换数据、并加载到目标数据库,提出一种较为通用的抽取方法,并开发了工具软件.该方法基于客户端的方案,使用数据库驱动程序屏蔽异构数据库间的差异;数据的抽取、转换和加载由数据抽取软件执行;数据的抽取转换基于抽取规则,抽取规则采用可视化方法编辑生成;抽取规则存储于规则库,供多次调用修改;多个抽取任务组成抽取任务队列.开发的抽取工具软件DbBridge,支持从Oracle,SQL Server,SAS,Access,Excel等数据源抽取数据.软件成功应用于某数据仓库的建立及数据迁移工作.     

一种基于遗传算法的用户聚类模型的研究

本文提出了一种基于遗传算法,结合网站的拓扑结构,对网站用户进行聚类分析的模型,阐述了遗传算法在优化过程中染色体编码、遗传算子的设计等问题.实验证明能解决常规聚类算法不能有效处理局部极值、聚类结果对初始聚类中心的选取有着很大的敏感性的问题,是一种有实用价值的方法.     

基于时态关系模型的儿童保健系统的设计研究

根据当前时态数据模型的理论,为儿童保健管理信息系统建立了一个可行的时态关系模型,并对系统中的查询做了简单的描述,最后分析了这种建模方法的优缺点.