数据流挖掘

作品数：107被引量：461H指数：12
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大数据环境下数据流挖掘算法的研究与实现
《中文科技期刊数据库（全文版）自然科学》2024年第7期0167-0171,共5页李衍辉 
在当今大数据时代,数据流已成为信息获取与传输重要形式。数据流挖掘是从连续不断的数据流中发现有用信息和知识的过程,它对于实时监控、决策支持、趋势预测等领域具有不可替代作用。随着数据量激增和数据流速加快,传统数据挖掘方法已...
关键词：大数据 数据流挖掘 算法研究 
传感器网络高维异常数据流动态挖掘算法设计被引量：1
《传感器世界》2023年第11期34-39,共6页宁晓虹 
基于网络自主学习平台的图形图像处理课程线上线下混合教学模式创新研究与实践(No.22GYB054)。
常规的传感网络异常数据流挖掘规则一般设置为独立形式,规则缺少交互过程,受到数据高维度的干扰,使得动态挖掘测算的覆盖范围受限制,且传感网络生成的数据量庞大,导致挖掘测算平均执行时间延长。因此,提出一种针对传感器网络高维异常数...
关键词：高维传感器 网络异常 异常数据 数据流挖掘 动态挖掘 算法设计 
基于滑动窗口模型的数据流闭合高效用项集挖掘被引量：15
《计算机研究与发展》2021年第11期2500-2514,共15页程浩东 韩萌 张妮 李小娟 王乐 
国家自然科学基金项目(62062004);宁夏自然科学基金项目(2020AAC03216);北方民族大学研究生创新项目(YCX20077)。
从数据流中挖掘高效用项集是一项具有挑战性的任务,因为传入的数据必须在时间和存储内存约束下进行实时处理.数据流挖掘通常会产生大量冗余的项集,为了减少这些无用的项集数量且保证无损压缩,需要挖掘闭合项集,它可以比全集高效用项集...
关键词：模式挖掘 数据流挖掘 闭合高效用项集 滑动窗口 效用列表 
数据流高效用模式挖掘综述被引量：5
《计算机应用研究》2020年第9期2571-2578,共8页王少峰 韩萌 贾涛 张春砚 孙蕊 
宁夏自然科学基金项目(2020AAC03216);国家自然科学基金资助项目(61563001);计算机应用技术自治区重点学科项目(PY1902);宁夏高等学校一流学科建设(电子科学与技术学科(NXYKXY2017A07);北方民族大学研究生创新项目(YCX18052)。
数据流高效用模式挖掘方法是以二进制的频繁模式挖掘方法为前提,引入项的内部效用和外部效用,在模式挖掘过程中可以考虑项的重要性,从而挖掘更有价值的模式。从关键窗口技术、常用方法、表示形式等角度对数据流高效用模式挖掘方法进行...
关键词：数据流挖掘 高效用模式 窗口模型 
数据流频繁模式挖掘综述被引量：12
《计算机应用》2019年第3期719-727,共9页韩萌 丁剑 
国家自然科学基金资助项目(61563001);宁夏自然科学基金资助项目(NZ17115)~~
一些先进应用如欺诈检测和趋势学习等带来了数据流频繁模式挖掘的发展。不同于静态数据,数据流挖掘面临着时空约束和项集组合爆炸等问题。对已有数据流频繁模式挖掘算法进行综述并对经典和最新算法进行分析。按照模式集合的完整程度进...
关键词：数据流 数据流挖掘 频繁模式挖掘 序列模式挖掘 高效用模式挖掘 
基于数据流挖掘的油水井工况分析系统的设计与应用
《山东工业技术》2019年第3期78-78,共1页范振铎 
在了解油水井生产状况的基础上,以集中式和数据流挖掘体系结构为依据,采用趋势分析技术对油水井工况数据进行实时分析预测,实现分割点和异常点的检验。利用油田采集的数据模拟形成数据流,通过实验验证,基于数据流的油水井工况分析系统...
关键词：数据流 数据流聚类 模式异常 油水井工况 
基于大数据技术的线上线下电商用户数据挖掘流程分析被引量：4
《兰州工业学院学报》2018年第5期81-84,共4页蒋越炜 
为充分发挥用户数据价值,通过对数据的收集、准备、转化、抽取、挖掘与应用,采用抽样调查与试验的方式对大数据线上线下电商用户数据挖掘流程进行探讨.结果表明:数据的挖掘方式以及数据利用方式直接决定数据价值是否能够充分发挥,大数...
关键词：大数据技术 线上线下 电商用户 数据流挖掘程 
一种基于滑动窗口模型的数据流加权频繁模式挖掘方法被引量：4
《智能计算机与应用》2018年第2期63-67,共5页石秀金 蔡艺松 
相对于传统的频繁模式挖掘,加权频繁模式挖掘能发现更有价值的模式信息。针对数据流中的数据只能一次扫描,本文提出了一种基于滑动窗口模型的数据流加权频繁模式挖掘方法 WFP-SW(Sliding Window based Weighted Frequent Pattern minig)...
关键词：事务数据流 数据流挖掘 加权频繁模式挖掘 滑动窗口模型 
数据流挖掘及其主要解决问题
《电子技术与软件工程》2018年第1期154-154,共1页杨展 
网络动态数据挖掘模式主要是基于分类分析方法、聚类分析方法、关联分析方法、异类检测方法的动态数据挖掘,引入概念漂移问题、自适应改变,设计新的频繁数据挖掘模式。目前,比较成熟的方法包括窗口方法、衰减方法、模式增长方法、近似...
关键词：网络 动态 数据挖掘 技术 
基于密度网格的概念漂移检测算法研究
《网络安全技术与应用》2017年第5期60-61,共2页崔泽林 
数据流的概念会随着时间的变化而变化,例如天气预报和网络监控。这种随时改变概念的现象叫做概念漂移。如果不处理好概念漂移不仅降低聚类的质量,并且还会导致错误的聚类结果。现有的概念漂移算法大多都依据分类算法,根据分类算法中的...
关键词：数据流挖掘 聚类 密度网格 概念漂移 
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