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数据挖掘系列（5）使用mahout做海量数据关联规则挖掘

上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘，weka方便实用，但不能处理大数据集，因为内存放不下，给它再多的时间也是无用，因此需要进行分布式计算，mahout是一个基于hadoop的分布式数据挖掘开源项目...掌握了关联规则的基本算法和使用，加上分布式关联规则挖掘后，就可以处理基本的关联规则挖掘工作了，实践中只需要把握业务，理解数据便可游刃有余。...数据准备　　到http://fimi.ua.ac.be/data/下载一个购物篮数据retail.dat。　　...待续…… 来源：www.cnblogs.com/fengfenggirl 关联好文：数据挖掘系列（1）关联规则挖掘基本概念与Aprior算法数据挖掘系列（2）--关联规则FpGrowth算法数据挖掘系列...（3）--关联规则评价数据挖掘系列（4）使用weka做关联规则挖掘

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如何利用机器学习进行海量数据挖掘

互联网的海量数据不可能靠人工一个个处理，只能依靠计算机批量处理。最初的做法是人为设定好一些规则，由机器来执行。但特征一多规则就很难制定，即使定下了规则也没法根据实际情况灵活变化。...大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。...机器学习是大数据挖掘的一大基础，本文以机器学习为切入点，将笔者在大数据技术实践时的一些经验与大家分享。互联网的海量数据不可能靠人工一个个处理，只能依靠计算机批量处理。...有监督机器学习技术机器学习以统计学为理论基础，利用算法让机器具有类似人类一般的自动“学习”能力，即对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析。...简单而言，CTR预估是根据用户数据和广告数据，估计用户点击某个广告的可能性大小。我们假设用户数据+广告数据和广告点击率之间的关系符合某个分布，使用回归分析方法在已有点击数据上拟合出该分布。

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海量数据处理技术学习

海量数据处理的常用技术可分为: 　　外排序：因为海量数据无法全部装入内存，所以数据的大部分存入磁盘中，小部分在排序需要时存入内存。　　...MapReduce：分布式处理技术　　hash技术：以Bloom filter技术为代表外排序：主要适用于大数据的排序、去重。...分布式处理技术：MapReduce 技术思想是将数据交给不同的机器去处理，将数据切分，之后结果归约。...1、处理海量数据的常用技巧，比如分区操作。比如针对按年份或按月份存取的数据，将数据分散开，减少磁盘I/0，减少系统负荷，也可将日志、索引存放于不同的分区下。...一般海量的网络日志都是文本格式或者CSV格式，对它进行处理牵扯到数据清洗，可以利用程序进行处理，无需导入数据库再做清洗。

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【数据挖掘】基于数据挖掘技术的CRM应用

二、数据挖掘（DM）　　数据挖掘（Data Mining，简称DM），简单的讲就是从大量数据中挖掘或抽取出知识。数据挖掘概念的定义描述有若干版本。...应对现有资源如已有的历史数据进行评估，确定是否能够通过数据挖掘技术来解决用户的需求，然后将进一步确定数据挖掘的目标和制定数据挖掘的计划。　　...（三）选择合适的数据挖掘工具　　如果从上一步的分析中发现，所要解决的问题能用数据挖掘比较好地完成，那么需要做的第三步就是选择合适的数据挖掘技术与方法。将所要解决的问题转化成一系列数据挖掘的任务。...数据挖掘主要有五种任务：分类，估值预测，关联规则，聚集，描述。前三种属于直接的数据挖掘。在直接数据挖掘中，目标是应用可得到的数据建立模型，用其它可得到的数据来描述感兴趣的变量。后两种属于间接数据挖掘。...充分利用企业的信息资源，从以产品为中心的管理模式转变为以客户为中心的管理模式上来，利用数据挖掘技术，分析客户的特征，探索企业和所对应市场的运营规律性，不断提高企业的经济效益是企业发展的必由之路。

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海量数据存储技术(cpu制造瓶颈)

对于海量数据的处理随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。...；读写分离策略：最大限度了提高了应用中读取数据的速度和并发量；什么是数据切分 “Shard” 这个词英文的意思是”碎片”，而作为数据库相关的技术用语，似乎最早见于大型多人在线角色扮演游戏中。...Sharding 不是一个某个特定数据库软件附属的功能，而是在具体技术细节之上的抽象处理，是水平扩展(Scale Out，亦或横向扩展、向外扩展)的解决方案，其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/...这样一来，文章数据就很自然的被分到了各个数据库中，达到了数据切分的目的。接下来要解决的问题就是怎样找到具体的数据库呢？...为什么要数据切分上面对什么是数据切分做了个概要的描述和解释，读者可能会疑问，为什么需要数据切分呢？像 Oracle这样成熟稳定的数据库，足以支撑海量数据的存储与查询了？为什么还需要数据切片呢？

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海量数据处理常用技术概述

海量数据处理常用技术概述如今互联网产生的数据量已经达到PB级别，如何在数据量不断增大的情况下，依然保证快速的检索或者更新数据，是我们面临的问题。...所谓海量数据处理，是指基于海量数据的存储、处理和操作等。因为数据量太大无法在短时间迅速解决，或者不能一次性读入内存中。...在解决海量数据的问题的时候，我们需要什么样的策略和技术，是每一个人都会关心的问题。...今天我们就梳理一下在解决大数据问题的时候需要使用的技术，但是注意这里只是从技术角度进行分析，只是一种思想并不代表业界的技术策略。...浅谈技术细节 MapReduce模式下我们需要关注的问题如下(参考论文)：数据和代码如何存储?

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【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 )

数据过载问题 : ① 海量数据 : 自动化的数据收集工具和成熟的数据库技术 , 积累了海量数据 ; ② 数据处理瓶颈 : 需要在数据库 , 数据仓库 , 或其它信息介质中处理海量数据 ; 我们被数据淹死了...解决方案 : ① 数据仓库技术 : 数据仓库技术和在线分析处理技术 ; ② 数据挖掘技术 : 从海量数据中 , 挖掘感兴趣的知识 ; 二、数据挖掘简介 ---- 1 ....: Data / Pattern Analysis ; ④ 信息收获 : Information Harvesting ; ⑤ 商务智能 : Business Intelligence 与数据挖掘类似的技术还有..., 数据挖掘大约占 KDD 的 1/4 工作量 ; ① 数据源 : 数据源的海量数据 ② 数据继承 ( 过程 ) : 通过数据采集 , 从海量数据中采集目标数据 ; ③ 目标数据 : 产生目标数据 ;...数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到有效存储 , 快速访问 , 合理表示等方面的问题

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海量数据处理技术，激发金融数据潜能

2月6日，北京金融科技产业联盟正式发布了《海量数据处理技术金融应用研究报告》（以下简称《报告》）全文。...但是，当前金融行业的海量数据处理面临数据存储、数据计算、云化计算、融合计算和研发运营等多方面的挑战，阻碍了数据要素潜能的充分释放，金融机构迫切需要了解海量数据处理技术的发展情况和行业实践进展，以促进本机构金融数据业务价值的深入挖掘...图二《报告》分为发展概况、应用情况、主要挑战、关键技术与建设思路、发展趋势和展望、实践案例等六个章节，针对行业关注的重点问题，对海量数据处理的技术、应用、挑战、建设等多个方面进行系统分析，从行业发展、...《报告》指出，金融业在海量数据的处理方面呈现“五化”技术趋势，即云数一体化、存算分离化、湖仓一体化、计算融合化、研发运营一体化。...腾讯云将基于“五化”技术的探索和应用，推进金融业海量数据的高效存储、计算、分析和运营，帮助金融机构深度挖掘数据的潜在业务价值，激活数据要素的倍增作用，提升金融机构数字核心竞争力，助力金融行业加快数字化转型升级的进程

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大数据挖掘有哪些技术

数据挖掘技术虽是一项新兴的数据处理技术，但其发展速度十分迅猛，至今已经形成了决策树、神经网络、统计学习、聚类分析、关联规则等多项数据挖掘技术，极大的满足了用户的需求。　　...2、神经网络算法　　神经网络是将计算机技术与现代神经生物学结合的产物，该技术是通过模拟人脑信息处理机制，对数值数据进行处理，并在处理过程中表现出一种思维、学习和记忆能力。　　...5、关联规则法　　关联规则的主要优势是能对数据与数据之间的依赖关系进行准确描述，该技术能对给定事物数据库进行深入分析，寻找各数据和项目之间的内在联系，然后将所有符合支持度和置信度的，符合一定标准的关联规则进行罗列...数据挖掘是指人们从事先不知道的大量不完整、杂乱、模糊和随机数据中提取潜在隐藏的有用信息和知识的过程。...根据信息存储格式，用于挖掘的对象是关系数据库，面向对象的数据库，数据仓库，文本数据源，多媒体数据库，空间数据库，时间数据库，异构数据库和Internet。

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基于 TiSpark 的海量数据批量处理技术

今天就给大家揭秘，我们是怎样使用 TiSpark 去实现海量数据批处理，然后写入到 TiDB 里面去的。...，或者是其它异构数据库里面读出来的数据。...数据处理之后形成的新数据，是直接通过两阶段协议，并发的写入到 TiKV 里，不经过 TiDB Server。...如果拿 TiSpark 的批处理技术和传统批处理架构来进行对比，会发现传统批处理架构有着两个致命的缺陷。第一点是慢，在一些商业银行，它的日中批处理任务，都是有一定的时效性的。...要知道 TiKV 底层数据是一个键值对，TiSpark 在写入之前也会把所有的行数据，转换成为键值对。

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数据挖掘技术具有哪些特点？

数据挖掘源自《从数据库中发现知识》（缩写为KDD）。它首次出现在1989年8月在底特律举行的第十一届国际联合人工智能会议上。...数据挖掘的定义是：数据挖掘是KDD中的一步，它使用特定算法在可接受的计算效率限制内生成特定模式。数据挖掘技术的特点 1.基于大量数据：不是说无法挖掘小数据量。...这似乎没有必要，但是许多不了解业务知识的数据挖掘新手经常会犯此错误。 3.隐含性：数据挖掘是发现数据深处的知识，而不是直接出现在数据表面的信息。...有人说数据挖掘只是“杀龙技术”。它看起来牛气哄哄，但没有用。这只是一个错误的想法。...不可否认的是，在某些数据挖掘项目中，由于缺乏明确的业务目标，或者由于数据质量不足，或者由于人们抵制不断变化的业务流程，又或者由于挖掘人员缺乏经验，都会导致结果不佳甚至根本没有效果。

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达观桂洪冠：海量文本中挖掘人物关联关系核心技术介绍

图1 某人物组织网络示例本文将重点就人物关联关系挖掘及其关键技术进行分析。...本文小结本文阐述的人物关联关系挖掘的技术结构主要涉及通联关系挖掘、人物群体关系挖掘、关系网络关键节点发现以及关联网络关键路径发现，可应用于相关领域大规模知识图谱自动化构建与典型应用分析，相关技术成果已经在达观渊海知识图谱平台及相关项目中陆续转化落地...作者简介桂洪冠，达观数据技术副总裁、联合创始人、高级工程师，中国科学技术大学计算机硕士学位，中国计算机学会CCF会员，自然语言处理技术专家，首席数据官联盟成员，苏州相城市企业家智库成员。...在参与创办达观数据前，曾在腾讯文学、阿里巴巴、新浪微博等知名企业担任数据挖掘高级技术管理工作。...桂洪冠在数据技术领域拥有6项国家发明专利，在大数据架构与核心算法以及文本智能处理等领域有深厚的积累和丰富的实战经验。

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Json海量数据解析Json海量数据解析

Json海量数据解析前言在android开发中，app和服务器进行数据传输时大多数会用到json。...这时候每次登陆时候会去服务端同步所有的商品、分类等数据。而这时候，当商品的数量很大的时候，客户端拿到数据时候对app来说还是比较大的。...而server端是将所有的数据序列化为json字符串存入到文件，然后app去下载文件并进行解析。下面说下我的修改历程。...因为是读的文件流，边读边解析数据。基本解决了问题。但通过Android Studio的Monitors发现，解析时候内存不断的在被消耗（汗。。还好没有爆掉）。...20W条数据，内存不断的被消耗。

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数据挖掘技术与经典案例分析

作者：王良，硕士，毕业于北京师范大学，计算数学专业，研究方向基于大数据的数据挖掘应用研究及数据系统开发来源：内容摘自北京城垣数字科技有限责任公司与北京城市规划设计研究院规划信息中心成功举办的“城垣新势力沙龙...微信公号（cityif）内容简介：在这个信息爆炸的年代，产生数据的渠道迅速增加，数据库中的数据量也成指数增加，大数据从2012年成为一个热门词汇，它之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在它后面数以万亿美元的市场机会...那么如何从收集到的数据中找到有用信息的方法变得尤为重要，如何使数学算法与大数据有机的结合起来，并应用到城乡规划中成为目前城市规划中研究热点，而数据挖掘就是其中最关键的技术。...本次演讲通过回答下面的五个问题： 1.什么是数据挖掘？ 2.为什么要用数据挖掘？ 3.数据挖掘的流程是什么？ 4.数据挖掘有哪些方法？ 5.数据挖掘使用在哪些领域？...演讲让听众对数据挖掘有一个全面的认识，然后结合具体案例阐述数据挖掘的相关应用，期待大家对数据挖掘有一个直观的印象，并在规划行业得到充分的应用。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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海量数据, 为何总是海量垃圾 ?!

2017.9.10, 深圳, Ken Fang 雷军说：我拥有海量的数据, 却不知道怎么用？每年, 花在存储海量数据的费用, 也是海量；足以使企业破产⋯ 为何会如此？...当我们将所谓 “海量数据分析” 的神秘面纱给揭开时, 打破 “海量数据分析” 的神话, 就会很容易的明白, 真正的问题到底出在哪？为何谷歌能做到的, 我们却做不到？...大家都明白的 Common Sense: 做海量数据分析, 要先能建立数据模型；有了数据模型, 我们才能从 “海量” 数据中, 去提炼出 “有用” 的数据。...海量数据分析最关键、最重要的ㄧ步：将海量数据 “转换” 为有用的数据。而数据模型建立的前提是： @ 要能先分析出, 产生数据背后的 “用户的目的” 。例如：用户是基于什么样的社会事件？天灾？...这样的数据, 再如何的 “海量”, 也根本没法经由 “数据分析师”, 使用任何的数据分析工具, 建立出任何有效的数据模型；海量数据将永远没办法转换为有用的数据。为什么谷歌能做得到？

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沈浩老师：谈谈数据挖掘技术

如果有人问我，沈老师什么是数据挖挖掘，这个人与我的领域不相关的话，我一定会说，数据挖掘就是挖恐怖分子，只要拉登敢打电话，美国一定会从海量的通话记录中把这个电话抽出来，卫星立刻跟踪，导弹直接就下来了，这就叫精确打击...当然，前提要有数据信息，这个层面的数据挖掘已经到了操作型数据挖掘了，其实，我们经常讲到的数据挖掘是分析型数据挖掘！...数据挖掘：就是从海量的数据中采用自动或半自动的建模算法，寻找隐藏在数据中的信息，如趋势（Trend）、模式（Pattern）及相关性（Relationship），是从数据库中发现知识的过程，运用电脑存储数据和数据库技术以及使用统计分析方法工具...记得沙龙就在我们中国传媒大学我们调查统计研究所开的（那时还叫北京广播学院），参加沙龙的主要是新浪、联想、IBM、SPSS、SAS还有一些市场研究公司的技术总监和老总，大家都比较忙，没有时间准备交流的内容...当从关系的角度重新理解数据挖掘的时候，我看到了数据挖掘完全不同于传统多变量分析或者说统计分析的思路。当然，数据挖掘不仅仅是关联分析，还有更多的建模技术！

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数据挖掘的7个重要技术

数据挖掘技术数据挖掘是查看大型信息库以生成新信息的过程。直觉上，你可能认为数据挖掘是指提取新的数据，但事实并非如此; 相反的，数据挖掘是从已经收集的数据中推断出新的模式和知识。...数据挖掘专家们在自己所在的领域，依靠数据库管理，统计和机器学习的交叉技术，可以更好地从大量数据中获取到自己想要的结论。但是，他们使用什么技术来实现这一点呢？...回答是：”数据挖掘技术” 只要利用以下技术中的一种或多种，数据挖掘则会变得非常有效： 1.跟踪模式。数据挖掘中最基本的技术之一就是学习识别数据集中的模式。...分类是一种更为复杂的数据挖掘技术，它迫使您将各种属性集中到可识别的类别中，然后您可以使用这些类别得出进一步的结论或提供某种功能。...如何用好数据挖掘工具那么你是否需要最新最好的机器学习工具来应用这些技术呢？不一定。实际上，您可以用相对适中的数据库系统和一些简单直接可对接的大数据工具来完成一些尖端的数据挖掘工作。

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大数据建模、分析、挖掘技术应用

关键知识点：1.掌握大数据建模分析与使用方法。2.掌握大数据平台技术架构。3.掌握国内外主流的大数据分析与BI商业智能分析解决方案。...4.掌握大数据分析在搜索引擎、广告服务推荐、电商数据分析、金融客户分析方面的应用。5.掌握主流的基于大数据Hadoop和Spark、R的大数据分析平台架构和实际应用。...6.掌握基于Hadoop大数据平台的数据挖掘和数据仓库分布式系统平台应用，以及商业和开源的数据分析产品加上Hadoop平台形成大数据分析平台的应用剖析。7.掌握常见的机器学习算法。

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怎样挖掘海量长尾关键词建立词库？

首先要根据自己网站的定位确立好核心关键词，进而根据该核心词用关键词挖掘工具拓展长尾词。...拓展出来的长尾词就连同其指数一起记录在excel表里，然后可以按照指数高低来排序，从指数低的开始，按照挖掘出来的长尾关键词去持续输出相关的优质内容即可。...三、拓展获取海量长尾关键词的方法 1、百度推广助手后台推荐的关键词 2、地域性长尾关键词拓展方法 3、季节类长尾关键词拓展法 4、职业类长尾关键词拓展法 5、用户思维长尾关键词拓展法 6、关键词询问拓展法...四、网站关键词库增加方法 1）关键词挖掘相关性关键词、长尾关键词、热门关键词、冷门关键词等关键词的挖掘，越多越好。...4）记录关键词库数据在关键词分组的Excel表的基础之上，增加关键词的详细情况。就像一开始说的那几项，排名、是否收录、对应页面URL等。

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【数据挖掘】数据挖掘总结 ( 数据挖掘相关概念 ) ★★

用于挖掘的数数据源必须真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....数据必须海量 : ① 少量数据处理 : 少量数据使用统计方法分析 , 不必使用数据挖掘 ; ② 海量数据 : 处理海量数据时 , 才使用数据挖掘 , 涉及到有效存储 , 快速访问 , 合理表示等方面的问题..., 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...数据管理策略 : 传统数据与大数据 ; 设计有效的数据组织与索引技术 , 通过采样 , 近似等手段 , 减少扫描次数 , 提高数据挖掘算法效率 ; ① 传统数据 ( 内存管理数据 ) : 传统的数据管理方法是将数据都放入内存中..., 少量数据 , 直接在内存中处理 , 不需要特别关注数据管理技术 ; ② 大数据 ( 集群管理数据 ) : 数据挖掘中的数据一般是 GB , TB 甚至 PB 级别的大数据 , 如果使用传统的内存算法处理这些数据

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