高维数据挖掘

作品数：20被引量：70H指数：5
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：李泽安陈建平赵为华欧阳开翠曾令华更多>>
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相关期刊：《自动化与仪器仪表》《网络安全技术与应用》《信息与电脑》《计算机工程与应用》更多>>
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考虑模糊时间序列的高维大数据挖掘方法研究被引量：5
《计算机仿真》2023年第3期467-470,475,共5页陈婷婷 赵世忠 
2021年度江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ217812)。
高维空间的大数据维数越高,其高维索引结构的性能越差,无法通过数据之间的相似性度量完成挖掘。为此,提出基于模糊时间序列预测的高维大数据挖掘方法。对初始的高维大数据集求取各维度数据的属性信息熵,根据信息熵筛选数据,通过主成分...
关键词：高维数据挖掘 模糊时间序列预测模型 主成分分析法 聚类算法 支持向量机 
大数据技术架构下的高维数据挖掘算法分析被引量：7
《信息技术》2021年第10期122-126,共5页李晓辉 
随着互联网的高速发展,海量的数据处理技术受到越来越多的关注。互联网时代的数据大部分为非结构化数据,这类数据的特征向量维数很高,其庞大的维数将会引起维度灾难,对数据的处理和存储造成很大的障碍。通过分析该类问题,引入特征选择...
关键词：特征选择 分层抽样 数据挖掘 高维数据 聚类分析 
面向大数据的高维数据挖掘技术研究被引量：2
《企业科技与发展》2019年第7期166-167,共2页雷宇 
现阶段,互联网推行大数据之后存在两个方面的影响:首先,数据量迅速增长;其次,数据复杂性不断提高。一旦数据量增长并不断累积,势必会出现质变现象。大数据涵盖内容广泛,除了视频数据之外,结构信息还包括文本数据,此外无论是处理速度,还...
关键词：大数据 高位数据 挖掘技术 
基于大数据的高维数据挖掘探究被引量：1
《通讯世界》2018年第3期20-21,共2页陈红彬 
随着信息技术的不断发展,大数据分析逐渐成为人们关注的焦点。大数据不仅具有低密度快速传输的特点,而且还具有海量的数据规模以及多样性的特点。因此,如何科学的处理大数据当中隐含的数据和知识信息,成为相关企业的重点研究项目。现阶...
关键词：大数据 高维数据挖掘 探究 
大数据环境下的高维数据挖掘在入侵检测中的有效应用被引量：1
《电脑编程技巧与维护》2016年第22期57-58,84,共3页虞翔 李青 
高维数据挖掘是对发现数据库中的知识进行发现,而入侵检测则是可以检测到所有的存在风险或是已经开始入侵想要损害系统完整性、安全性、保密性的一种网络安全技术,对大数据环境喜爱高维数据挖掘在入侵检测中存在的问题以及有效应用进行...
关键词：高维 数据挖掘 入侵检测 大数据 
大数据环境下的高维数据挖掘技术研究被引量：7
《自动化与仪器仪表》2016年第3期100-101,共2页田祥宏 陈正宇 
国家自然科学基金项目(61375121)
在大数据时代的发展变化中,不仅体现了数据传输的密度低、速度快的方向,还体现了数据大、种类多的方式。在数据不断变化发展中,高维挖掘技术成为主要的研究方向。随着大数据在处理信息和分析数据方向上的改变,不论是人们在企业经营上,...
关键词：大数据 高维数据 挖掘技术 
基于大数据的高维数据挖掘研究被引量：2
《信息与电脑》2015年第8期114-115,共2页李鹏玺 
大数据时代,传统数据处理方式面临着新的严峻挑战。基于此,以面向大数据的高维数据挖掘技术为研究对象,研究建立了基于三维矩阵的数学模型。将数据的每个属性定义为空间中的一个维度,将其属性值用向量来表达,再转化以矩阵形式表示,每条...
关键词：大数据 高维数据挖掘 三维矩阵 海洋数据 
浅谈高维数据挖掘的现状与方法
《福建电脑》2014年第7期9-9,147,共2页李泽安 
南通大学杏林学院自然科学项目资助(2012K116和2012K108)
数据挖掘出现于20世纪80年代后期,是数据库研究中一个很有应用价值的领域.随着大数据出现,高维数据的挖掘成为了热点和难点。本文在介绍传统数据挖掘的基础上,介绍了高维数据的特点以及目前面临的问题,高维数据挖掘最新研究的情况,并在...
关键词：数据挖掘 高维数据挖掘 稀疏性 
高维数据挖掘中基于稀疏回归的嵌入式特征提取方法被引量：1
《中国西部科技》2013年第12期25-27,共3页林书亮 
<弱监督特征学习>课题的其中的研究内容;受国家自然科学基金赞助
特征提取是高维数据降维的常用方法之一,特征提取的效果会直接影响后续处理方法的性能。本文提出了联合嵌入学习与稀疏回归进行特征提取的方法,在采用图的拉普拉斯变换描述数据特征的同时,添加了L2,1标准化稀疏约束进行特征选择。此外,...
关键词：关键词 高维数据 特征提取 嵌入学习 稀疏回归 
一种面向高维数据挖掘的隐私保护方法被引量：20
《电子学报》2013年第11期2187-2192,共6页杨静 赵家石 张健沛 
国家自然科学基金(No.61370083;No.61073043;No.61073041);高等学校博士学科点专项科研基金(No.201123041100011;No.20122304110012);哈尔滨市科技创新人才研究专项资金(优秀学科带头人)(No.2011RFXXG015)
为解决隐私保护数据挖掘中的维数灾难问题,提出了一种基于随机投影技术的隐私保护方法.该方法考虑了攻击者可以通过推测随机投影矩阵重建原始数据的情况,首先提出了安全子空间和安全子空间映射的概念,然后利用通用哈希函数生成的随机投...
关键词：隐私保护 高维数据挖掘 哈希技术 随机投影 安全子空间 
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