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基于分布式挖掘的支撑网告警关联规则处理技术 被引量:1
1
作者 罗春艳 万能 《广东通信技术》 2023年第12期51-56,共6页
针对集中式挖掘方法不能满足支撑网告警关联规则精准挖掘的问题,提出一种基于分布式挖掘的支撑网告警关联规则处理技术。该技术将呈现碎片式分布的告警序列数据进行预处理之后,采用贝叶斯深度学习的方法实现告警事务频繁项集支持度和置... 针对集中式挖掘方法不能满足支撑网告警关联规则精准挖掘的问题,提出一种基于分布式挖掘的支撑网告警关联规则处理技术。该技术将呈现碎片式分布的告警序列数据进行预处理之后,采用贝叶斯深度学习的方法实现告警事务频繁项集支持度和置信度数值分布的估计,并结合数值分布情况选取满足条件的告警事务频繁项集;在此基础上,采用LSTM挖掘故障的主因告警,帮助网管人员更好地诊断和排除故障。仿真表明,分布式挖掘的支撑网告警关联规则处理技术能够大大降低现有关联规则的计算量,减少传统算法所处理的数据量;除此之外,算法很好的适应分布式告警事务数据分布不均匀的问题,解决了由于告警事务数据分布不均匀造成的告警关联规则支持度和置信度变动频繁的问题,提高了告警关联规则处理的精度。 展开更多
关键词 分布式挖掘 支撑网 告警关联规则 贝叶斯深度学习 LSTM
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DMFUCP:大规模轨迹数据通用伴随模式分布式挖掘框架 被引量:3
2
作者 张敬伟 刘绍建 +1 位作者 杨青 周娅 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期647-660,共14页
广泛应用的移动定位设备方便了用户位置数据的获取,轨迹数据量高速增长.通用伴随模式挖掘聚焦时空维度上的用户高相似度行为路径发现问题,基于大规模轨迹数据设计高效准确地伴随模式挖掘方法对发现用户偏好、构建新商业模式等具有重要意... 广泛应用的移动定位设备方便了用户位置数据的获取,轨迹数据量高速增长.通用伴随模式挖掘聚焦时空维度上的用户高相似度行为路径发现问题,基于大规模轨迹数据设计高效准确地伴随模式挖掘方法对发现用户偏好、构建新商业模式等具有重要意义,同时也极具挑战.一方面,海量且不断增长的轨迹数据要求伴随模式挖掘应具有良好的可扩展性,集中性挖掘策略并不适用.另一方面,现有的分布式挖掘框架在为高效模式挖掘提供高质量数据输入、轨迹数据中大量松散连接的有效处理等方面考虑不足,使得通用伴随模式发现存在改进空间.提出了一个分布式的2阶段通用伴随模式挖掘框架——DMFUCP,其通过嵌入数据预处理优化、松散连接分析优化等,让伴随模式挖掘方法呈现了更好的性能.其中,该框架为数据预处理阶段设了融合运动方向的密度聚类算法DBSCANCD和聚类平衡算法TCB,确保后续挖掘任务获得提供少噪音、高质量的轨迹数据输入;在模式挖掘阶段,该框架设计了G剪枝重划分算法GSPR和分段枚举算法SAE,GSPR使用参数G对长轨迹进行分割,并将分割后的所有分段重划分以改善松散连接的处理效果,SAE负责引入多线程和前向闭包保证挖掘算法的性能.实验证明,相比现有的通用伴随模式挖掘框架,DMFUCP具有更好的通用伴随模式发现能力的同时,将挖掘每组通用伴随模式的时间消耗降低了20%~40%. 展开更多
关键词 分布式挖掘框架 松散连接 聚类平衡 G剪枝重划分 分段枚举
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基于元学习的分布式挖掘频繁闭合模式算法研究 被引量:1
3
作者 琚春华 倪栋君 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第1期41-43,46,共4页
利用元学习技术提出了一种分布式挖掘频繁闭合模式算法;为适应不同的分布式环境,还给出了该算法的一个变种;最后通过实验讨论了不同分布式下选取算法的策略。算法具有挖掘效率高、通信量少、可靠性高的特点,适合分布式挖掘。
关键词 数据挖掘 频繁闭合模式 分布式挖掘 元学习
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离群数据之间模式相似性的分布式挖掘
4
作者 唐锐 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第9期174-175,230,共3页
提出了分布式系统中各站点离群数据之间模式相似性挖掘算法,该算法首先利用基于距离的离群数据挖掘算法挖掘各自站点的离群数据,然后计算离群数据的知识集,最后依据各站点知识集的分布情况来判断离群数据之间的类别相似性和行为相似性。
关键词 离群数据挖掘 分布式挖掘 离群数据的模式相似性
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可信动态度量下学习行为数据分布式挖掘算法 被引量:1
5
作者 彭伟 《黑龙江工业学院学报(综合版)》 2019年第11期49-53,共5页
在远程在线学习过程中,需要进行学习行为数据的优化挖掘,指导学习行为优化,提出基于可信动态度量的学习行为数据分布式挖掘算法。建立远程在线学习行为数据的大数据演化特征分布模型,采用大数据信息融合方法进行学习行为数据的可信动态... 在远程在线学习过程中,需要进行学习行为数据的优化挖掘,指导学习行为优化,提出基于可信动态度量的学习行为数据分布式挖掘算法。建立远程在线学习行为数据的大数据演化特征分布模型,采用大数据信息融合方法进行学习行为数据的可信动态度量,提取学习行为数据分布式关联特征量,采用模糊相关性融合调度方法进行学习行为数据分布式挖掘过程中的自适应调度和寻优控制,结合模糊K均值聚类分析方法进行学习行为数据分布式挖掘的动态特征量聚类分析,在聚类中心中实现对远程在线学习行为数据的自适应融合和分布式挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行可信动态度量下学习行为数据分布式挖掘的准确性较高,收敛性较好,挖掘过程的自适应学习性能较好。 展开更多
关键词 可信动态度量 学习行为数据 分布式挖掘 模糊聚类
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网络信息大数据动态增量分布式挖掘方法研究 被引量:1
6
作者 梅莹莹 《安阳工学院学报》 2020年第2期41-44,66,共5页
为了提高对网络信息大数据动态增量分布式检测和挖掘能力,提出基于相似度特征提取的网络信息大数据动态增量分布式挖掘方法。构建网络信息大数据的异构存储结构模型,采用模糊分布式检测方法进行网络信息大数据动态增量特征分布式检测,... 为了提高对网络信息大数据动态增量分布式检测和挖掘能力,提出基于相似度特征提取的网络信息大数据动态增量分布式挖掘方法。构建网络信息大数据的异构存储结构模型,采用模糊分布式检测方法进行网络信息大数据动态增量特征分布式检测,提取网络信息大数据的相似度特征量,采用模糊聚类方法进行网络信息大数据动态增量分布式融合聚类处理,在模糊聚类中心进行网络信息大数据动态增量分布式检测和识别,实现网络信息大数据动态增量分布式挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行网络信息大数据动态增量分布式挖掘的准确性较高,数据挖掘的查准率较高,识别能力较好。 展开更多
关键词 网络信息 大数据 分布式挖掘
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基于概念格的web log分布式挖掘算法
7
作者 陈锦禾 沈洁 《扬州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2008年第1期38-42,共5页
提出一种有效的基于概念格的分布式挖掘算法,重点讨论由部分量化规则格提取的部分关联规则的合并技术,由于能对已存在关联规则的再利用,从而更有利于用概念格来挖掘关联规则.该算法根据对局部关联规则挖掘结果的分布式合成,有利于减轻... 提出一种有效的基于概念格的分布式挖掘算法,重点讨论由部分量化规则格提取的部分关联规则的合并技术,由于能对已存在关联规则的再利用,从而更有利于用概念格来挖掘关联规则.该算法根据对局部关联规则挖掘结果的分布式合成,有利于减轻网络频繁的通讯负担,体现并行计算、异步异构数据挖掘的优点. 展开更多
关键词 WEB LOG 关联规则 分布式挖掘 概念格
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分布式多数据流频繁伴随模式挖掘 被引量:11
8
作者 于自强 禹晓辉 +1 位作者 董吉文 王琳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期1078-1093,共16页
多数据流频繁伴随模式是指一组对象较短时间内在同一个数据流上伴随出现,并在之后一段时间以同样方式出现在其他多个数据流上.现实生活中,城市交通监控系统中的伴随车辆发现、基于签到数据的伴随人群发现、基于社交网络数据中的高频伴... 多数据流频繁伴随模式是指一组对象较短时间内在同一个数据流上伴随出现,并在之后一段时间以同样方式出现在其他多个数据流上.现实生活中,城市交通监控系统中的伴随车辆发现、基于签到数据的伴随人群发现、基于社交网络数据中的高频伴随词组发现热点事件等应用都可以归结为多数据流频繁伴随模式发现问题.由于数据流规模巨大且到达速度快,基于单机的集中式挖掘算法受到硬件资源的限制难以及时发现海量数据流中出现的频繁伴随模式.为此,提出面向大规模数据流频繁伴随模式发现的分布式挖掘算法.该算法首先将每个数据流划分成若干个segment片段,然后构建适合部署在分布式计算平台上的多层挖掘模型,并利用多计算节点以并行方式对大规模数据流进行处理,从而实时发现频繁伴随模式.最后,在真实数据集上进行充分实验以验证算法性能. 展开更多
关键词 多数据流 频繁伴随模式 分布式挖掘算法
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基于Multi-agents系统的分布式数据挖掘 被引量:10
9
作者 庄艳 陈继明 +1 位作者 徐丹 潘金贵 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第12期163-167,共5页
计算机网络的发展以及海量数据的分布式存储,滋生了分布式数据挖掘(DDM)这一新的数据挖掘方式。本文针对多agent系统下的分布式数据挖掘进行了初步的研究,对agent方法用于DDM的优势、基于agents的分布式数据挖掘的问题,以及典型的基于ag... 计算机网络的发展以及海量数据的分布式存储,滋生了分布式数据挖掘(DDM)这一新的数据挖掘方式。本文针对多agent系统下的分布式数据挖掘进行了初步的研究,对agent方法用于DDM的优势、基于agents的分布式数据挖掘的问题,以及典型的基于agent的分布式数据挖掘系统和该领域的进一步研究方向作了一个概要的综述。 展开更多
关键词 数据挖掘 分布式数据挖掘 基于多agent系统的分布式挖掘
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分布式系统中关联规则挖掘研究 被引量:8
10
作者 赵斌 吉根林 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第12期2270-2271,共2页
在分布式系统中如何挖掘关联规则是数据挖掘领域研究的一个重要课题 .本文对关联规则分布式挖掘问题进行探讨 ,给出了关联规则分布式挖掘系统DAMINER的体系结构 ,提出了一种基于DAMINER的关联规则分布式挖掘算法ARDM .该算法具有通信代... 在分布式系统中如何挖掘关联规则是数据挖掘领域研究的一个重要课题 .本文对关联规则分布式挖掘问题进行探讨 ,给出了关联规则分布式挖掘系统DAMINER的体系结构 ,提出了一种基于DAMINER的关联规则分布式挖掘算法ARDM .该算法具有通信代价小和时间开销少等优点 . 展开更多
关键词 关联规则 分布式挖掘 KDD 分布式系统 数据挖掘 人工智能
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分布式全局最大频繁项集挖掘算法 被引量:1
11
作者 杨君锐 何洪德 +2 位作者 杨莉 李海文 薛萍 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期3517-3523,共7页
提出一种分布式全局最大频繁项集挖掘算法(DMFI),该算法含局部挖掘与全局挖掘2个阶段。提出一个基于FP-tree的改进频繁模式树(IFP-tree)来存储数据信息。在局部挖掘阶段,先在各站点上分别建立该模式树,并使用有序方式存储频繁项目,然后... 提出一种分布式全局最大频繁项集挖掘算法(DMFI),该算法含局部挖掘与全局挖掘2个阶段。提出一个基于FP-tree的改进频繁模式树(IFP-tree)来存储数据信息。在局部挖掘阶段,先在各站点上分别建立该模式树,并使用有序方式存储频繁项目,然后,通过对各局部数据库的扫描,挖掘出局部最大频繁项集。在全局挖掘阶段,利用各局部数据库生成的最大频繁项集以及利用组通信播报消息的方式,从而挖掘出全局最大频繁项集的集合。对算法的实现以及在多种情况下进行测试。研究结果表明:DMFI算法具有较好的性能。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 分布式挖掘 最大频繁项集
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基于网格服务的GEP分布式函数挖掘算法
12
作者 邓松 王汝传 任勋益 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第11期177-181,共5页
提出了一种基于网格服务的GEP分布式函数挖掘算法(DFMGEP-GS),它将网格服务与GEP算法相结合,既成功地实现了在网格平台下的GEP函数挖掘,又提高了每个网格节点上GEP算法的全局寻优性;同时证明了在网格环境下由局部数据模型生成全局数据... 提出了一种基于网格服务的GEP分布式函数挖掘算法(DFMGEP-GS),它将网格服务与GEP算法相结合,既成功地实现了在网格平台下的GEP函数挖掘,又提高了每个网格节点上GEP算法的全局寻优性;同时证明了在网格环境下由局部数据模型生成全局数据模型的方法。仿真实验结果表明,对于函数类型已知的数据,随着数据集的增大,在成功挖掘到目标函数的情况下,DFMGEP-GS算法的平均耗时最少,而且随着网格节点的增加,DFMGEP-GS的收敛速度最大提高了约17倍;对于函数类型未知的复杂数据集,DFMGEP-GS算法挖掘所得到的模型的误差最小。 展开更多
关键词 基因表达式编程 分布式挖掘 网格服务 函数挖掘
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一种分布式大数据挖掘的快速在线学习算法 被引量:3
13
作者 武靖娜 杨姝 王剑辉 《沈阳师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第1期100-104,共5页
在大数据分析处理中,存在诸多问题,如数据类型多,处理效率低,从中获得有用的信息和知识以便指导后续的决策,这是机器学习的最终目标。有效学习样本逐渐增加,据此如何高效渐进地学习分类器是一个非常有价值的问题。大数据分析要求大量数... 在大数据分析处理中,存在诸多问题,如数据类型多,处理效率低,从中获得有用的信息和知识以便指导后续的决策,这是机器学习的最终目标。有效学习样本逐渐增加,据此如何高效渐进地学习分类器是一个非常有价值的问题。大数据分析要求大量数据流的分布式挖掘要实时执行,设计这样独特的分布式挖掘系统:在线适应传入数据的特征;在线处理大量的异构数据;在分布式学习者之间的有限数据访问和通信能力。提出了一个基本的数据挖掘框架,并基于此研究了一种高效的在线学习算法。框架包括一个整体学习者和只能访问不同输入数据部分的多个局部学习者。通过利用在局部学习者学习的相关性模型,提出的学习算法可以优化预测精度而比现有最先进的学习解决方案需要更少的信息交换和计算复杂度。 展开更多
关键词 大数据分析 分布式挖掘 实时 在线学习算法
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基于SOAP的分布式数据挖掘系统的设计 被引量:10
14
作者 夏红霞 水俊峰 +1 位作者 钟珞 马志军 《武汉理工大学学报》 CAS CSCD 2003年第1期73-76,共4页
提出了一种基于 SOAP的分布式数据挖掘系统 ,实现分布式异构环境下的大容量数据的数据挖掘 。
关键词 设计 SOAP协议 分布式数据挖掘 XML 数据库
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基于多Agent的分布式数据挖掘模型 被引量:15
15
作者 王黎明 柴玉梅 黄厚宽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第9期197-199,232,共4页
论文分析了分布式数据挖掘的优势和所面临的问题,讨论了Agent对分布式数据挖掘性能的增强。又进一步提出了一个基于Agent的分布式数据挖掘形式模型,并结合数据挖掘方法和知识集成技术对该模型进行了深入的分析和讨论。
关键词 分布式数据挖掘 AGENT 知识集成
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分布式环境下保持隐私的关联规则挖掘算法 被引量:7
16
作者 黄毅群 卢正鼎 +1 位作者 胡和平 李瑞轩 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第13期12-14,共3页
保持隐私是未来数据挖掘领域的焦点问题之一,如何在不共享精确数据的条件下,获取准确的数据关系是保持隐私的数据挖掘的首要任务。该文介绍了分布式环境下保持隐私的数据挖掘的基本问题和措施,研究了一种基于向量点积的关联规则挖掘算法... 保持隐私是未来数据挖掘领域的焦点问题之一,如何在不共享精确数据的条件下,获取准确的数据关系是保持隐私的数据挖掘的首要任务。该文介绍了分布式环境下保持隐私的数据挖掘的基本问题和措施,研究了一种基于向量点积的关联规则挖掘算法,给出了一种安全的向量点积协议。对于垂直划分的分布式数据库,该协议既可用于搜索频繁项集,又能保持各方数据的隐私。 展开更多
关键词 保持隐私 分布式数据挖掘 关联规则 频繁项集 点积
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分布式数据挖掘在电力客户系统中的应用 被引量:4
17
作者 杨滋荣 陈建中 +1 位作者 文静华 田建强 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2007年第4期23-27,共5页
针对电力客户系统分布式数据库的结构特点,引入一种基于软代理的并行/分布式数据挖掘(parallel data mining agents,PADMA)体系结构,应用软代理实现对局部数据的存取和分析。在此基础上应用(context-based meta-learning,CML)数据挖掘... 针对电力客户系统分布式数据库的结构特点,引入一种基于软代理的并行/分布式数据挖掘(parallel data mining agents,PADMA)体系结构,应用软代理实现对局部数据的存取和分析。在此基础上应用(context-based meta-learning,CML)数据挖掘实现算法,处理分布式数据库中部分数据存在异质性的挖掘问题,并提出一种基于电力客户服务系统的分布式数据挖掘体系结构及实现的新方法。 展开更多
关键词 分布式数据挖掘 客户服务系统 体系结构 算法
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分布式数据流挖掘的研究进展 被引量:8
18
作者 曲武 隋海峰 +1 位作者 杨炳儒 谢永红 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第1期1-8,36,共9页
随着通信技术和硬件设备的不断发展,尤其是小型无线传感设备的广泛应用,数据采集和生成技术变得越来越便捷和趋于自动化,研究人员正面临着如何管理和分析大规模动态数据集的问题。能够产生数据流的领域应用已经非常普遍,例如传感器网络... 随着通信技术和硬件设备的不断发展,尤其是小型无线传感设备的广泛应用,数据采集和生成技术变得越来越便捷和趋于自动化,研究人员正面临着如何管理和分析大规模动态数据集的问题。能够产生数据流的领域应用已经非常普遍,例如传感器网络、金融证券管理、网络监控、Web日志以及通信数据在线分析等新型应用。这些应用的特征是环境配备有多个分布式计算节点;这些节点往往临近于数据源;分析和监控这种环境下的数据,往往需要对挖掘任务、数据分布、数据流入速率和挖掘方法有一定的了解。综述了分布式数据流挖掘的当前进展概况,并展望了未来可能的、潜在的专题研究方向。 展开更多
关键词 分布式数据流挖掘 数据流挖掘 数据流
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第四方物流的分布式数据挖掘系统研究 被引量:8
19
作者 蒋国瑞 杨晓燕 李立伟 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2007年第1期15-17,共3页
整合第三方物流系统中的数据,为第四方物流决策提供依据,成为第四方物流系统发展的一个关键问题。通过将分布式数据挖掘引入到第四方物流系统中,构建了第四方物流的分布式数据挖掘体系结构,给出了部分模块的技术实现,对在分布式数据挖... 整合第三方物流系统中的数据,为第四方物流决策提供依据,成为第四方物流系统发展的一个关键问题。通过将分布式数据挖掘引入到第四方物流系统中,构建了第四方物流的分布式数据挖掘体系结构,给出了部分模块的技术实现,对在分布式数据挖掘系统辅助下的第四方物流业务流程进行了探讨。 展开更多
关键词 第四方物流 分布式数据挖掘 优化决策
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基于移动agent和数据挖掘标准的分布式数据挖掘系统 被引量:4
20
作者 陈玉哲 赵明华 +1 位作者 李军 赵书良 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2011年第1期90-94,113,共6页
提出了一个基于移动agent和数据挖掘标准的分布式数据挖掘系统模型,该系统运用两个层次的开放式数据挖掘语言来提供良好的延伸性,基于KQML和XML的代理通信机制保证移动代理具备很好的跨平台性.系统可以有效实现对分布的、异构异质数据... 提出了一个基于移动agent和数据挖掘标准的分布式数据挖掘系统模型,该系统运用两个层次的开放式数据挖掘语言来提供良好的延伸性,基于KQML和XML的代理通信机制保证移动代理具备很好的跨平台性.系统可以有效实现对分布的、异构异质数据源的集成和访问,同时还给出了系统的响应时间模型. 展开更多
关键词 移动AGENT 分布式数据挖掘 数据挖掘语言 XML
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