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【数据挖掘】数据挖掘特异群组挖掘的框架与应用

特异群组挖掘与聚类、异常挖掘都属于根据数据对象的相似性来划分数据集的数据挖掘任务，但是，特异群组挖掘在问题定义、算法设计和应用效果方面不同于聚类和异常等挖掘任务。...本文系统地阐述了特异群组挖掘任务的框架，分析了特异群组挖掘任务与聚类、异常等任务之间的差异，给出了特异群组挖掘任务的形式化描述及其基础算法，最后，列举了特异群组挖掘的几个重点应用。...特异群组挖掘、聚类和异常检测都是根据数据对象间的相似程度来划分数据对象的数据挖掘任务，但它们在问题定义、算法设计和应用效果上存在差异[5]。...目前集体异常挖掘主要处理序列数据、图数据和空间数据。...考虑到上述问题，下面给出一个特异群组挖掘（abnormal group mining,AGM）框架算法。该算法是一个两阶段算法，如图3所示。

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数据挖掘比赛通用框架

所以当你看到本文跟原博客差别很大时，请不要怀疑人生 ;-P 原博客题目直译过来是『解决(几乎)任一机器学习问题的方法』，但原博客内容更偏数据挖掘之『术』而非机器学习之『道』，因为讲解了很多实际操作的trick...和代码，所以我给本文取名为『数据挖掘比赛通用框架』。...为简化描述，后续用ML指代机器学习，DM指代数据挖掘本文可以看做是一篇科普性质的文章，内容简单基础，关键在于结合实际实践这些想法，所谓 practice makes perfect....，模型调优完毕后，最终用测试集来评估模型最终效果，具体参考我之前在公众号发布的『新手数据挖掘中的几个常见误区』第二节）。...（详见我之前写的『新手数据挖掘中的几个常见误区』第一节）。

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所以当你看到本文跟原博客差别很大时，请不要怀疑人生 ;-P 原博客题目直译过来是『解决(几乎)任一机器学习问题的方法』，但原博客内容更偏数据挖掘之『术』而非机器学习之『道』，因为讲解了很多实际操作的trick...和代码，所以我给本文取名为『数据挖掘比赛通用框架』。...为简化描述，后续用ML指代机器学习，DM指代数据挖掘本文可以看做是一篇科普性质的文章，内容简单基础，关键在于结合实际实践这些想法，所谓 practice makes perfect....，模型调优完毕后，最终用测试集来评估模型最终效果，具体参考我之前在公众号发布的『新手数据挖掘中的几个常见误区』第二节）。...（详见我之前写的『新手数据挖掘中的几个常见误区』第一节）。

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【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 6 个常用功能 | 数据挖掘结果判断 | 数据挖掘学习框架 | 数据挖掘分类 )

数据挖掘功能 II . 数据挖掘结果判断 III . 数据挖掘学习框架 IV . 数据挖掘分类 I . 数据挖掘功能 ---- 1 ....分类和预测 ( Classification and Prediction ) : 数据挖掘中的重要部分 , 构造用于描述 / 区分对未来预测的分类 / 概念的模型 ; 有监督学习过程 :...数据挖掘结果判断 ---- 数据挖掘结果判断 : 数据挖掘得出的知识 / 模式 , 如何判断得出的结果是否有效 ; ① 客观判断方法 : 通过科学计算进行判断是否正确 , 该计算基于模式的t 统计和结构...数据挖掘学习框架 ---- 1 . 数据挖掘技术 ( 重点 ) : 聚类分析 , 异常检测 , 分类 , 关联规则分析 , 序列模式分析 , 数据方体与数据仓库 ; 2 ....根据输出数据类型分类 : ① 根据结果类型分析 : 特征分析 , 关联分析 , 聚类分析 , 偏差分析 , 异常检测分析 , 趋势和演化分析等类型的数据挖掘 ; ② 根据挖掘的知识的粒度与抽象级别分类

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Python-数据挖掘-搜索引擎

Python-数据挖掘-初识 ? 搜索引擎是通用爬虫的最重要应用领域。 ?...第二步：数据存储搜索引擎通过爬虫爬取到网页后，将数据存入原始页面数据库。其中的页面数据与用户浏览器得到的 HTML 是完全一样的。...第三步：预处理搜索引擎将爬虫爬取回来的页面，进行各种预处理，包括：提取文字、中文分词、消除噪声、索引处理.........除了 HTML 文件外，搜索引擎通常还能爬取和索引以文字为基础的多种文件类型，如 PDF、Word、WPS、XLS、PPT 文件等。在搜索结果中经常会看到这些文件类型。...第四步：提供检索服务，网站排名搜索引擎在对信息进行组织和处理后，为用户提供关键字检索服务，将用户检索的相关信息展示给用户。同时能根据页面的 PageRank 值（链接的访问量排名）来进行网站排名。

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【数据挖掘】数据挖掘与生活：算法分类和应用

但是，如果了解一点点数据挖掘（Data Mining）的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。的确，数据挖掘无处不在。它和生活密不可分，就像空气一样，弥漫在你的周围。但是，很多时候，你并不能意识到它。...本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。一、数据挖掘的算法类型 ?...一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。...下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 ?...一般通过支付数据、卖家数据、结算数据，构建模型进行分类问题的判断。 ? （六）基于协同过滤的案例：电商猜你喜欢和推荐引擎电商中的猜你喜欢，应该是大家最为熟悉的。

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【Rust日报】2020-08-11 “群集”引擎：数据驱动的游戏引擎和应用框架

“群集”引擎：数据驱动的游戏引擎和应用框架独立游戏开发者卡特·安德森发布了群集引擎（Bevy引擎）。这个引擎能用于开发游戏和应用程序，它是免费的开源项目。...在平面图形方面，绝对和相对位置、父子关系、流式排版、文字图形和可交互事件等常见的平面设计元素，都是被这个引擎兼容的。这款引擎很好地支持游戏开发常见的“精灵表单”概念。...文章挑选了Rust语言的yew项目作为开发框架，将网购的商品、购物车、交互信息等等都抽象成Rust语言的结构体和枚举类型，最终完成开发目的。...不同的页面之间通过层次结构相互关联，但不同层次的结构共同维护一个全局状态存储空间，以给出数据同步的解决方案。在文章的例子里，所有页面共享同一个购物车内容，这是通过全局状态实现的。...虽然文章给出的设计方法仍有一定提升空间，作者也在探究问题的解决方案，他希望将来这能作为流行的Vue、React等网页设计框架的替代品。

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【数据挖掘】用文本挖掘和机器学习洞悉数据

文本挖掘是对包含于自然语言文本中数据的分析。...最基本的文档表示方法有词袋法和向量空间。这些方法的目标在于确定哪些特征可以最好的描述一个文档。第四步：特征的维度被降低。为此，无关的属性将被移除。第五步：文本挖掘过程与传统的数据挖掘过程结合。...经典的数据挖掘技术如聚类，分类，决策树，回归分析，神经网络和近邻取样将被用在之前的阶段所得到的结构化数据库上。...它探索了算法的研究和建立，认为可以从数据中进行学习并对数据进行预测。这样的算法运行是通过样例的输入来建立模型，从它成为以数据作为驱动的预测或者决策，而不是遵循严格的静态程序指令。...它和数学最优化法有很强的关系，提供了方法、理论和应用领域。它是使用一系列的计算任务，其中显示算法设计和编程都不可用。示例应用程序包含垃圾邮件过滤,光学字符识别(OCR),搜索引擎和计算机视觉。

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

, 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、数据挖掘组件化思想..., 趋势分析等 ; ③ 评分函数 : 误差平方和 , 最大似然 , 准确率等 ; ④ 搜索和优化方法 : 随机梯度下降 ; ⑤ 数据管理策略 : 数据存储 , 数据库相关 ; 1 ....数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模和预测建模又称为模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如..., 性能会很低 ; 确定模型 / 模式结构和评分函数 , 是人来完成 , 优化评分函数的过程是计算机完成 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想 ( 模型或模式结构 | 数据挖掘任务...| 评分函数 | 搜索和优化算法 | 数据管理策略 ) 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想示例分析 ( 组件化思想 | Apriori 算法 | K-means 算法 | ID3 算法 ) 三、

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LiteFlow 引擎框架

它是一个轻量，快速的组件式流程引擎框架，组件编排，帮助解耦业务代码，让每一个业务片段都是一个组件，并支持热加载规则配置，实现即时修改。...优点: 编排利器规则轻量优雅稳定扩展灵活特性: 复杂业务的解耦利器，为所有组件提供统一的实现协议基于规则文件来编排流程，并可进行热编排框架中支持zookeeper流程配置，即时推送修改内容...能自由扩展配置持久化源，提供扩展接口支持springboot的自动装配，也支持spring的配置和非spring的项目提供串行和并行2种模式，提供常见常见的表达式语句提供无级嵌套子流程模式数据槽高并发隔离机制...自带简单的监控，能够知道每个组件的运行耗时排行架构设计 image.png Liteflow适用于哪些场景 Liteflow适用于拥有复杂逻辑的业务，比如说价格引擎，下单流程，规则校验等,这些业务往往都拥有很多步骤

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【数据挖掘】图数据挖掘

那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...Dijkstra算法来进行数据的存储和图数据的搜索。...图中的建立索引的数据来自于节点和关系的属性，并且索引会直接映射到节点和关系。这样可以通过索引遍历图中的节点和关系，以得到结果。...这里明确的表示了图数据是干什么的，同时也表达了NEO4J是干什么的。他是管理和维护图数据CRUD，并且维护图数据的索引建立和更新。是对图数据操作的一个对外接口。

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Xcheck Java引擎漏洞挖掘&防护识别

image.png 0x00 漏洞挖掘新增两个CNVD 近期，使用了Xcheck Java引擎对一些开源网站系统进行检查，最终发现了若依管理系统和MCMS系统两个安全漏洞。...image.png image.png 漏洞挖掘过程 Xcheck检查使用Xcheck挖掘漏洞十分简单，下载项目源码之后，上传至Xcheck进行检查，喝口水的功夫，就出结果了。

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【数据挖掘】数据挖掘#商业智能（BI）数据分析挖掘概念

数据挖掘目前在各类企业和机构中蓬勃发展。因此我们制作了一份此领域常见术语总结，希望你喜欢。...数据仓库（Data Warehouse）: 数据的中央存储库，采集、储存来自一个企业多个商业系统的数据。数据质量（Data Quality）: 有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。...机器学习（Machine Learning）: 一个学科，研究从数据中自动学习，以便计算机能根据它们收到的反馈调整自身运行。与人工智能、数据挖掘、统计方法关系密切。...文本挖掘（Text Mining）: 对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。...网络挖掘/网络数据挖掘（Web Mining / Web Data Mining) : 使用数据挖掘技术从互联网站点、文档或服务中自动发现和提取信息。

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘特点 | 数据挖掘组件化思想 | 决策树模型 ) ★

, 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、数据挖掘组件化思想..., 趋势分析等 ; ③ 评分函数 : 误差平方和 , 最大似然 , 准确率等 ; ④ 搜索和优化方法 : 随机梯度下降 ; ⑤ 数据管理策略 : 数据存储 , 数据库相关 ; 1 ....数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模和预测建模又称为模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如..., 性能会很低 ; 确定模型 / 模式结构和评分函数 , 是人来完成 , 优化评分函数的过程是计算机完成 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想 ( 模型或模式结构 | 数据挖掘任务...| 评分函数 | 搜索和优化算法 | 数据管理策略 ) 【数据挖掘】数据挖掘算法组件化思想示例分析 ( 组件化思想 | Apriori 算法 | K-means 算法 | ID3 算法 ) 三、

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3个案例了解数据挖掘，学会数据挖掘方法和思路

一、银行信用卡欺诈与拖欠行为分析： 1、客户信用等级影响因素 1.1客户信用卡申请数据预处理 1.2信用卡申请成功影响因素 2、信用卡客户信用等级影响因素 3、基于消费的信用等级影响因素...基于回归分析逾期客户特征 5.6根据消费历史分析客户特征 5.7基于聚类分析客户特征 5.8基于客户细分的聚类分析二、商务宾馆竞争分析 1、目前经济型酒店行业的竞争态势 2、根据业务和分析目标准备寻找数据...3、通过python编程抓取数据 4、数据初步预处理 5、商务酒店客户数据分析 5.1酒店评分影响因素 5.2酒店评分与酒店业绩关系 5.3酒店评分分析 5.4客户情感分析... 5.5商务酒店竞争分 6、根据分析给出相应的建议三、海底捞火锅运营分析 1、火锅相关业务分析，建立分析指标 2、火锅相关数据抓取 3、数据预处理 4、海底捞运营状态分析 5、店铺选址分析 6

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【数据挖掘】系统地学习数据挖掘

●数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 ●数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科，并不是新的技术。...目标可以先吃透数据挖掘10大算法各自的使用情况和优缺点。...，在这种情况下，选择最重要的核心，我想应该是数据挖掘技能和相关业务能力吧（从另外的一个极端的例子，我们可以看，比如一个迷你型的挖掘项目，一个懂得市场营销和数据挖掘技能的人应该可以胜任。...；他虽然不懂编程，但是专业挖掘工具和挖掘技能足够让他操练的；这样在迷你项目中，一个懂得挖掘技能和市场营销业务能力的人就可以圆满完成了，甚至在一个数据源中根据业务需求可以无穷无尽的挖掘不同的项目思路，试问就是这个迷你项目...另外现在国内关于数据挖掘的概念都很混乱，很多BI只是局限在报表的展示和简单的统计分析，却也号称是数据挖掘；另一方面，国内真正规模化实施数据挖掘的行业是屈指可数（银行、保险公司、移动通讯），其他行业的应用就只能算是小规模的

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数据挖掘：层次性和时髦性

一、数据挖掘的层次一直想整理下对数据挖掘不同层次的理解，这也是这两年多的时间里面，和很多金融领域、互联网做数据相关工作的小伙伴，聊天交流的一些整理和归纳。大概可以分为四类。 ?...典型的应用，例如，关键客户的识别、新产品的渗透和扩散、微博的传播、风险的传染、保险或信用卡网络团伙欺诈、基于社会网络的推荐引擎开发等。 ?...如果你想让你的分析和挖掘比较吸引眼球，请尽量往以上四个方面靠拢。 ? 三、互联网和金融数据挖掘的差异博士后两年，对银行领域的数据挖掘有些基本的了解和认识，但是面对浩瀚的数据领域，也只能算刚刚入门。...很多时候，会很好奇互联网领域，做数据挖掘究竟是什么样的形态。很早之前，就曾在知乎上提了个问题，“金融领域的数据挖掘和互联网中的数据挖掘，究竟有什么的差异和不同”。...互联网的应用场景，例如推荐引擎、搜索引擎、广告优化、文本挖掘（NLP）、反欺诈分析等，很多时候需要将模型部署在生产系统，对实时响应要求比较高，需要保证比较好的客户体验。

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【数据挖掘】大数据知识之数据挖掘

从市场需求及应用的角度来看，通过对大数据的存储、挖掘和分析，大数据在管理、营销、数据标准化等领域大有可为，促使管理/服务水平提升、营销方式改进等。下面我们就来讲讲数据挖掘的那些事。...2聚类分析和模式识别聚类分析主要是根据事物的特征对其进行聚类或分类，即所谓物以类聚，以期从中发现规律和典型模式。这类技术是数据挖掘的最重要的技术之一。...目前在数据挖掘中，最常使用的两种神经网络是BP网络和RBF网络不过，由于人工神经网络还是一个新兴学科，一些重要的理论问题尚未解决。 5规则归纳规则归纳相对来讲是数据挖掘特有的技术。...它指的是在大型数据库或数据仓库中搜索和挖掘以往不知道的规则和规律，这大致包括以下几种形式：IF … THEN … 6可视化技术可视化技术是数据挖掘不可忽视的辅助技术。...数据挖掘通常会涉及较复杂的数学方法和信息技术，为了方便用户理解和使用这类技术，必须借助图形、图象、动画等手段形象地指导操作、引导挖掘和表达结果等，否则很难推广普及数据挖掘技术。

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【数据挖掘】常用的数据挖掘方法

数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类...、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。...聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。...在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据...意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦　Web页挖掘。

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数据挖掘——关联规则挖掘

《数据挖掘》国防科技大学《数据挖掘》青岛大学数据挖掘之关联规则挖掘关联规则挖掘（Association Rule Mining）最早是由Agrawal等人提出。...形式化描述 • 关联规则挖掘的交易数据集记为D • D ＝｛T1，T2，…，Tk，…,Tn｝，Tk（k＝1,2,…，n）称为交易，每个交易有唯一的标识，记作TID。...基本概念挖掘关联规则在给定一个交易数据集D上，挖掘关联规则问题就是产生支持度和置信度分别大于等于用户给定的最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则。...频繁项集给定全局项集 I 和交易数据集 D，对于 I 的非空项集 I1，若其支持度大于或等于最小支持度阈值min_sup，则称 I1 为频繁项集（Frequent Itemsets）。...紧密性：支持度降序排列，支持度高的项在FP-tree中共享的机会也高；绝不会比原数据库大 Apriori和FP-tree性能对比 !

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