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小小惡鐵蟲(chóng) (初入文壇)
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[求助]
漢譯英
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隨著各個(gè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)數(shù)量的急劇增長(zhǎng)，對(duì)從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的信息和知識(shí)的需求越來(lái)越迫切，而這一需求導(dǎo)致了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘的廣義定義是：數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其他信息庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有趣知識(shí)的過(guò)程[1]。它采用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別和數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)、規(guī)律或高層信息，并且可以使用戶從不同角度觀察或?yàn)g覽它們，并將獲得的信息和知識(shí)用于商業(yè)決策、金融分析、過(guò)程控制、企業(yè)管理、信息推薦和查詢處理等。 數(shù)據(jù)挖掘從海量數(shù)據(jù)中可以發(fā)現(xiàn)的方法主要有聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、概念描述、離群點(diǎn)分析、分類和預(yù)測(cè)、演變分析等。其中，關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)的方法之一，發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的過(guò)程就是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。隨著關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)的日漸成熟和廣泛應(yīng)用，人們對(duì)數(shù)據(jù)中隱藏的關(guān)聯(lián)規(guī)則越來(lái)越有興趣，使得關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究在近年來(lái)受到廣泛的關(guān)注。但是在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)庫(kù)總是處于不斷的變化之中，比如增加數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)庫(kù)中或者對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新操作，隨著數(shù)據(jù)的不斷變化，用戶要求挖掘出來(lái)的關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠反映數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)前狀態(tài)，從而為市場(chǎng)分析和決策支持等提供有用的理論依據(jù)。因此針對(duì)數(shù)據(jù)變化時(shí)關(guān)聯(lián)規(guī)則更新的研究，由于具有非常重要的理論價(jià)值和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，成為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的一個(gè)重要研究方向。 目前，關(guān)聯(lián)規(guī)則更新算法大多致力于增量更新本身，而忽略了對(duì)大局的把握，人們只追求算法本身的高效，卻沒(méi)考慮是否能得到新的規(guī)則，若沒(méi)有發(fā)現(xiàn)新的規(guī)則，那么人們所做的只是無(wú)用功。改進(jìn)后的算法雖然一定程度上提高了關(guān)聯(lián)規(guī)則更新的效率，但是大多沒(méi)有考慮關(guān)聯(lián)規(guī)則更新時(shí)機(jī)的問(wèn)題，直接將其用于實(shí)時(shí)環(huán)境中的模式更新，容易造成不必要的模式更新，同時(shí)頻繁進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則更新耗費(fèi)的系統(tǒng)資源較大。因此，人們開(kāi)始注意到選擇合適的關(guān)聯(lián)規(guī)則更新時(shí)機(jī)的重要性，關(guān)聯(lián)規(guī)則更新時(shí)機(jī)的研究成為關(guān)聯(lián)規(guī)則更新算法研究的熱點(diǎn)之一，提出了許多關(guān)聯(lián)規(guī)則更新時(shí)機(jī)判定方法�，F(xiàn)有的關(guān)聯(lián)規(guī)則更新時(shí)機(jī)判定方法，一般采用數(shù)據(jù)更新前后數(shù)據(jù)集的變化量或者其中關(guān)聯(lián)規(guī)則的變化量確定關(guān)聯(lián)規(guī)則的更新時(shí)機(jī)。其中丁虎提出的基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則抽樣算法[2]給出了一種基于完全頻繁項(xiàng)集的關(guān)聯(lián)規(guī)則差異度判定方法，該計(jì)算方法需要充分的頻繁項(xiàng)集計(jì)算，能夠充分的表達(dá)關(guān)聯(lián)規(guī)則的差異度。但該方法在判定更新時(shí)機(jī)時(shí)需要對(duì)新增數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次掃描，這不利于處理大數(shù)據(jù)集和長(zhǎng)頻繁項(xiàng)集。本文將在此判定方法的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)，使其更加的準(zhǔn)確，效率進(jìn)一步提高。 |
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2樓2015-06-22 10:41:51
小小惡
鐵蟲(chóng) (初入文壇)
- 應(yīng)助: 0 (幼兒園)
- 金幣: 57.3
- 帖子: 32
- 在線: 15.2小時(shí)
- 蟲(chóng)號(hào): 3068972
- 注冊(cè): 2014-03-19
- 性別: GG
- 專業(yè): 計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)
| 隨著各個(gè)領(lǐng)域數(shù)據(jù)數(shù)量的急劇增長(zhǎng)，對(duì)從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的信息和知識(shí)的需求越來(lái)越迫切，而這一需求導(dǎo)致了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展。數(shù)據(jù)挖掘的廣義定義是：數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或其他信息庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有趣知識(shí)的過(guò)程[1]。它采用機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別和數(shù)據(jù)可視化等技術(shù)，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)、規(guī)律或高層信息，并且可以使用戶從不同角度觀察或?yàn)g覽它們，并將獲得的信息和知識(shí)用于商業(yè)決策、金融分析、過(guò)程控制、企業(yè)管理、信息推薦和查詢處理等。 |
3樓2015-06-22 10:43:49
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