数据范文10篇

摘要：随着现代科技的快速发展，自动化和信息化成为技术应用的主要特征，遥感技术作为大数据背景下获取数据资源的重要途径，其在社会经济发展中的应用也越来越广泛。随着遥感技术的不断创新，其获取的数据在规模上不断扩大，在类型上逐渐多元，而这必然会对大数据的自动分析与挖掘提出更高的要求。基于此，本文从遥感大数据的内容出发，对数据自动分析和挖掘技术进行简要分析，以探索我国遥感大数据的发展方向。

关键词：遥感大数据；自动分析；数据挖掘

1遥感大数据

近年来在计算机技术和网络技术不断深入发展的背景下，在虚拟空间中生成的数据规模也不断扩大，社交平台、搜索引擎、电商平台、移动APP、安全监控、卫星检测等系统都在不停地产生数据，据国际数据咨询公司预测，到2020年全球数据总量将达到40ZB，这一庞大的数据规模是难以想象的，而其中蕴藏的应用价值也是不可估量的。遥感大数据是大数据资源的重要构成，随着人类探索空间的拓展，利用卫星技术实现对地观测已经成为资源探索、城市规划、地形观测等工作的必然要求，利用遥感卫星技术实现对数据的生成与收集则是遥感大数据形成的关键。与普通的大数据特征一致，遥感大数据包括卫星在对地观测中形成的不同成像方式、不同波段和分辨率的数据信息，这些信息绝大部分并不具备单一的分析价值，但是在数据达到一定规模后，其分析价值也会呈基数增长。

从目前我国遥感大数据的自动分析与挖掘情况来看，其数据应用技术的发展难以与数据生成规模相符。例如传感器的设计依然停留在单一阶段，缺乏对多元遥感数据的筛选与判断，从数据到数据的传播，使得大数据的知识内容十分稀薄，同时不断扩大的数据规模，浪费了一定的存储空间，影响了数据的开发与运用。在大数据分析中，数据的应用价值不仅仅在于规模大，还在于类型全，对于遥感大数据而言，高密度、多时相、全方位、多层次的数据类型能够全面反映隐藏在数据背后的地理学、社会学、管理学等信息，而对这些深层次信息的挖掘，就是遥感大数据自动分析技术与挖掘技术突破瓶颈，实现科学研究应用价值的关键。

2遥感大数据自动分析

［摘要］随着保险数据规模的急剧增长，如何依靠数据治理策略，有效地降低保险大数据的维护成本，进而充分彰显保险数据的实际价值，已成为保险领域的热门研究话题。本文在对当前保险行业数据系统缺陷分析的基础上，给出了保险大数据环境下的数据治理框架范式。该框架范式包含了针对保险大数据的数据治理、数据监控、数据应用等方面，这对保险领域大数据治理体系的建立有着重要的理论意义和现实价值。在此基础上，进一步分析了人工智能方法在该数据治理框架下的应用前景。

［关键词］大数据；保险领域；数据治理；数据质量；人工智能

随着移动互联网等技术的迅猛发展，绝大多数保险企业都上线投入并运行了与自身管理相关的业务系统，这些线上保险业务系统在辅助保险人和后台管理人员工作效率方面都取得了显著的成效。然而，伴随着数据规模的急剧增长，各类不完善数据（如不确定、不精确、冲突、不真实）的存在，使得保险企业对于商业保险数据的有效挖掘和深度分析举步维艰。为此，针对保险大数据的治理理念应运而生。保险企业能够通过数据治理加强数据的管理，提升数据的质量，充分地挖掘保险商业数据的价值［1］。

一、保险大数据治理的框架

伴随着线上线下保险业务的飞速发展，保险企业所搜集的数据普遍存在着各级信息子系统间的数据规范和标准不一致等问题，致使内部管控与监管、外部服务与监控间的协同性问题越来越突出，具体表现在如下几方面：（1）缺乏一致的数据格式，进而导致保险企业系统内部对各渠道获取的数据难以形成一致的表述；（2）各地区保险业务数据本身的真实性、准确性、可靠性等方面无法保障；（3）保险企业自身的数据治理系统不完备，难以实现对时序性保险数据质量的有效监控；（4）商业保险数据本身的隐私性、安全性难以有效保障［2］。为了有效解决这些问题，针对保险大数据的数据治理框架的提出显得尤为迫切。保险大数据的治理系统本身就是一个汇集数据管理、数据质量提升和数据应用为一体的系统。该系统能够通过构建有效的数据管理规范、方法与机制，使保险企业收集的业务数据等依据规范进行存储，并通过相应监控手段进行调整与质量提升，从而最大化程度地实现保险商业数据的价值。正因为数据治理对于保险行业的重要性，2018年5月，银保监会印发了《银行业金融机构数据治理指引的通知》（银保监发〔2018〕22号），从国家层面开启了数据治理的发展新趋势［3］。数据治理的概念越来越受到了国家、行业、企业的多方关注，目前已然成为大数据生态产业中的重要构成因素。本文从实际应用考虑，将大数据治理系统的主要构成绘制于图1所示。从图1中可以看出，保险数据治理本身就是一个系统性问题，为了能够更高效率地取得保险大数据的治理效果，保险数据治理的步骤应当按照四字方针执行，即：管、梳、治、用。其中，“管”对应的是保险数据治理最重要的任务——数据的管理；“梳”是数据的梳理；“治”是对保险数据进行质量与安全性的全面监控；“用”则是最高层级的治理，保险企业挖掘数据本身的价值，将其应用于提升企业效益等等方面［4］。图1数据治理框架

（一）数据管理

在人类生活和社会生产的各个行业中都需要运用到大数据，极大提高了人们的生活质量和社会生产的效率[1]。但是当今社会是技术更新日新月异的时代，为了促使大数据更好为人类提供服务以及促进其自身的不断崛起，需要挖掘更加丰富、有效且多元化的数据信息内容，才能满足社会发展的需求，也能有效巩固大数据在社会发展中的重要地位。

1相关概述

1.1大数据

大数据又被称为巨量数据，其是在物联网、云制造技术影响下产生的一种新型的信息处理模式，通过分析信息资产的变化规律，从而使信息处理具有更高的流程优化能力和决策洞察能力。

1.2大数据崛起

大数据风暴已影响到全世界的各个角落，在社会中的各个领域都需要通过数据分析各行业的运营情况，并根据数据分析结果作好相应的决策与判断，因此，大数据已在社会中得到广泛使用并快速崛起。企业通过将所有的业务数据信息进行整合分析，形成高速、真实及多样的管理模式，将能有效降低企业业务操作的资源损耗，同时还能有效提升企业工作的质量和效率[2]。

近些年来，信息科技和网络的通信技术已经得到了飞速的发展，并且全国的信息基础设施也得到了完善，在全球的数据已经呈现出了极速增长的模式状态。在此种情况下，传统的数据处理方式已经满足不了现代化的处理需求，因此需要利用大数据的自动分析和数据挖掘来实现对数据的有效分享和利用。大数据科学已经成为了一个横跨信息科学、社会科学以及网络科学的新型交叉学科，受到了学术界的广泛关注。

一、遥感大数据的概述以及特征

在现代社会当中，遥感大数据已经成为了大数据的重要代表，成为了科学研究方面的重点研究方面，但是在现阶段当中还需要对其科学理论和方式进行不断的深入研究。遥感大数据具有大数据的特征，并且也具有自身独特的特征。在外部特征方面，首先具有海量的特征。遥感大数据的数据具有海量的特点，并且对着遥感技术的不断发展，在现阶段当中的高分辨率和高动态的新型卫星传感器在单位时间之内可以捕获到更多的数据量；其次还具有数据异构的特点，也就是说在数据生产过程当中所依赖到的业务系统之间会呈现出的不同状态，都需要由不同的数据中心来进行提供的，并且在逻辑结构或者组织方式上也呈现出了不同的特点；另外，还具有数据多源的特点，集中体现在数据的来源和捕获信息的手段方面，是可以拥有多种获取形式的，包括全球的观察网络点接收到的实时信息，以及民众手中的用户端的个性化信息。在内部特征方面，首先具有高维度性的特点，遥感大数据的数据类型呈现出了多样化的特点，因此数据当中的维度也变得越来越高，集中体现在了空间维度、时间维度以及光谱维度等。其次还具有多尺度性的特点，成为了遥感大数据的重要特点，也就是说在进行数据的获取过程当中，可以根据不同的遥感技术和相对应的技术水平，来进行有效的划分，在空间和时间上呈现出多尺度的特点。另外，还具有非平稳性的特点，由于遥感大数据广泛的获取方式和物理意义，在信息理论的角度上来说，就属于典型的非平稳信号，呈现出分布参数或者规律随时发生变化的特点。

二、遥感大数据的自动分析和数据挖掘

2.1 自动分析。首先，需要对遥感大数据的表达进行了解，在这个过程当中需要抽取多元化的特征来进行表示，从而建立起遥感大数据的目标一体化，在研究过程当中主要包括对遥感大数据的多元离散特征的有效提取，形成在不同的传感器当中的提取方式和方法。还要对若干大数据的多元特征进行归一化的表达，从而提升对大数据的处理能力和处理效率。其次就需要对遥感大数据进行相关的检索，在检索过程当中，需要利用网络化和集成化的方式进行检索，制定出基础设施的计划，提升对其数据的访问和检索效率。并且针对海量的遥感大数据来会说，需要检索出符合用户需求和感兴趣的内容和数据，就需要对数据内容进行比对，从而判断出用户所需要的内容，从大量的数据当中进行快速的检索到目标。在检索的过程当中，发展知识驱动的遥感大数据的检索方式是最有效的方式之一，可以分为场景检索服务、多源海量复杂场景数据的智能检索以及信息数据的检索等。另外，就是对遥感大数据的理解的，通过遥感大数据的科学，可以实现数据向知识的有效转变，在这个过程当中就需要根据遥感大数据本身的特征和数据检索的方式来对数据内容实现有效的提取。最后就是遥感大数据云的技术，可以将各种方式的遥感信息资源进行有效的整合，建立起遥感云服务的相关新型业务应用和服务模式，可以将在天空当中的传感器所捕捉到的信息通过软件的计算和整合来实现数据资源的有效存储和处理，从而使得用户可以在很快的时间之内获取到有效的服务。

2.2 数据挖掘。首先需要对遥感大数据的数据挖掘过程进行了解，包括数据的获取、存储以及处理和整合等，在整个过程当中都具有大数据的特点。在进行捕获数据的过程当中可以从各种不同的传感器当中进行获取，然后对数据进行采样和过滤，之后就可以对采集到的数据进行处理和分析，最后将其数据用可视化的模式进行显示，方便了客户的使用和利用。其次，就是遥感大数据和广义的遥感大数据的综合挖掘的过程，利用此种方式，一方面可以与其他的数据方式形成良好的互补关系，另外一方面也可以对其数据当中的变化规律以及其他信息进行更好的挖掘和采集。在广义的遥感时空大数据当中，存储的费用是相当昂贵的，并且在数据的分析能力方面也存在严重不足的现象，因此在现代社会的智慧城市的建设过程当中发挥不了其巨大的作用，因此需要利用其他自动化的数据智能处理和挖掘的方式来对其空间地理分布的数据进行全新的挖掘和过滤。在时空分布的视频数据挖掘过程当中，在对智能数据进行处理和信息提取的同时，还要通过时空当中所分布的视频数据进行自动化的区分，来有效的区分正常和非正常的状态。在对时空数据的挖掘过程当中，主要可以从时空数据当中进行提取出隐藏的有用的信息知识，利用各种综合性的方式和方法，比如统计法、聚类法、归纳法以及云理论等。在遥感大数据的挖掘应用方面，可以适用于地球各种尺度和方位的变化，还可以在很大程度上对未知的信息进行良好的筛选和挖掘，推动国家的科学技术的发展，实现社会的可持续化发展。

摘要:海上监测平台通过传感器网络获取大量的海洋环境数据和船舶航行数据，由于作业平台的网络不稳定，数据来源广、类型多，不便于管理，因此，设计合理的船舶数据平台管理系统有重要意义。本研究充分结合物联网技术和传感器融合技术，对船舶大数据平台的数据管理和数据挖掘进行了系统的研究，并设计了一种聚类数据挖掘算法和数据挖掘引擎。

关键词：大数据台；物联网；传感器融合；数据挖掘

海上船舶监测平台通过采集海域内船舶航行信息和海上气象信息，为海上交通管理和船舶导航提供关键信息。由于海上监测平台的工作环境恶劣，易受到台风、海浪等气象环境的影响，且监测平台的数据采集量大，网络传输不稳定。因此，海上船舶监测平台的数据管理系统必须具有稳定的网络传输性能和数据存储能力[1]。本文详细介绍了海上船舶监测平台的数据采集网络和数据管理系统，并基于物联网技术设计了一种数据挖掘算法和数据挖掘引擎。

1船舶大数据平台的数据采集网络研究

近年来，随着计算机技术和信息技术的高速发展，智能化设备、物联网等技术在船舶工业的应用越来越广泛，船舶监测平台采集、分析和处理数据的能力越来越强，数据的规模和类型也呈指数式增长。在海上船舶监测平台上，为了获得全面的海域内船舶和航线信息，必须建立覆盖范围大的数据采集网络，如图1所示。数据采集网络的节点分为传感器节点、汇聚节点、管理节点等不同类型，信息的传输基于IEEE802.11协议。该数据采集网络具有组网方便、功率损耗小、成本低等优点，在该网络的覆盖范围内可以实现船舶航行速度、位置、气象条件等信息的准确采集。

2基于船舶大数据平台的物联网数据挖掘研究

甲方：_________________

乙方：_________________

双方经平等协商同意，自愿签订本协议，共同遵守本协议所列条款。

1．保密的内容和范围

（1）涉及甲方具体的信息，包括甲方使用600s．net保存在乙方服务器上的数据。

（2）凡以直接、间接、口头或书面等形式提供涉及保密内容的行为均属泄密。

在大数据背景下，许多传统科学技术的发展达到了新的高度，同时也衍生出一些新兴技术，这些推动着互联网行业的前行。新技术的发展也伴随着新问题的产生，现有的数据处理技术难以满足大数据发展的需要，在数据保护等方面依旧存在着一定的风险。因此，进一步完善大数据技术是当下需要攻克的难题。本文主要进行了大数据的简单引入，介绍数据挖掘技术及其应用，分析了当下的发展进度和面临的困难。

1大数据的相关引入

1.1大数据的概念。大数据主要指传统数据处理软件无法处理的数据集，大数据有海量、多样、高速和易变四大特点，通过大数据的使用，可以催生出新的信息处理形式，实现信息挖掘的有效性。大数据技术存在的意义不仅在于收集海量的信息，更在于专业化的处理和分析，将信息转化为数据，从数据中提取有价值的知识。大数据分析与云计算关系密切，数据分析必须依托于云计算的分布式处理、分布式数据库等。1.2大数据的特点。伴随着越来越多的学者投入到对大数据的研究当中，其特点也逐渐明晰，都广泛的提及了这四个特点。（1）海量的数据规模，信息的数据体量明显区别于以往的GB、TB等计量单位，在大数据领域主要指可以突破IZP的数量级。（2）快速的数据流转，大数据作用的领域时刻处在数据更新的环境下，高效快速的分析数据是保证信息处理有效的前提。（3）多样的数据类型，广泛的数据来源催生出更加多样的数据结构。（4）价值低密度，也是大数据的核心特征，相较于传统数据，大数据更加多变、模糊，给数据分析带来困扰，从而难以从中高密度的取得有价值的信息。1.3大数据的结构。大数据主要分为结构化、半结构化和非结构化三种数据结构。结构化一般指类似于数据库的数据管理模式。半结构化具有一定的结构性，但相比结构化来说更加灵活多变。目前非结构化数据占据所有数据的70%-80%，原因在于互联网上的信息内容多种多样，暂时无法找到有序的存储归类方法。1.4大数据技术大数据技术是指如何从各种类型的数据中，获得有利用价值的信息，其中大数据技术包括数据收集、数据存取、数据架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、数据预测和结果呈现。在大数据的生命周期中，数据收集处于第一阶段，主要来源有管理信息系统、Web信息系统等。根据数据结构类型不同，大数据的存取采用三种不同的形式，这样有利于其他技术的应用。数据架构源于谷歌提出的一种基于软件的可靠文件存储体系GFS（Google文件系统），相应推出的还有MapReduce计算模型，二者共同解决了当时的文件存储和运算问题。而后随着需求的不断增多，有学者基于谷歌的研究，开发出可以满足更多需求的Hadoop。

2数据挖掘技术

2.1数据挖掘技术以及云计算。如今全球每年都有数十亿人使用着计算机等电子设备，并产生了庞大的数据，各行各业都已经被数据所渗透，在大数据时代，数据挖掘已成为不可或缺的技术。数据挖掘通过统计、在线分析、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现从海量数据中搜索隐藏于其中的信息这一过程。云计算是分布计算的其中一种，通常是指：通过网络搜集共享计算资源，并以最低的管理代价和最精准的计算方式获取结果的新型IT运算模式。也就是说云计算技术将庞大的数据计算处理程序拆分为一个个小程序，再通过多个服务器分别计算、处理和分析，最后将结果汇总并返回给用户。这项技术可以在短时间内迅速完成海量的数据处理，从而为日益更新的互联网服务。2.2数据挖掘的发展现状。从最早的数据库技术，到如今逐渐发展成熟的大数据技术，其目的都是实现数据的高效管理和有效利用。数据在我们身边无处不在，数据的收集已经不再是困扰我们的难题，如何将隐藏在数据背后的信息高效率的挖掘出来，才是我们需要探索的道路。如今数据挖掘技术已发展为：数据源提供数据，再将预处理的数据整合成适用的模式，由模式分析出这些数据中有用的知识。2.3数据挖掘中的经典算法。2.3.1C4.5算法C4.5算法是在决策树算法的基础之上改进的，根据对目标变量产生的效果的不同而构建的分类规则，其原理是根据每次选择一个特征或分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5算法继承了决策树算法的优点：过程可见、操作简便、准确率高，可同时也有难以基于组合的形式发现规律。2.3.2K-Means算法即K均值聚类算法K均值聚类算法顾名思义是一种聚类算法，将n个对象根据属性分为k个分割，计算出每个对象与各个种子聚类间的距离，然后将每类对象分配给最近的聚类中心，这样每个聚类中心再不断重复以上操作以达到某个终止条件。这种算法的优点是容易实现，但在大规模数据的运用上效率较低，一般适用于数值型数据。

3最新数据挖掘技术及其应用

摘要：大数据使现代化信息技术实现了高速发展,利用现代化信息技术建立状态数据采集系统进行院校评估，是院校管理的发展方向。数据采集系统不应只注重平台服务而忽视了功能的挖掘与发挥。数据挖掘技术对高职状态数据采集的应用系统建设方法应注重关联规则方法和聚类分析方法的构建与使用。

关键词：数据挖掘技术；状态数据；数据采集；应用系统

数据采集应用系统又被称之为高职院校人才培养工作状态数据采集应用系统，该数据采集应用系统在2008年得到教育部门批准并公布实施，这使数据采集应用系统成为高职院校进行方案评估的重要组成部分，并越来越受到各个高职院校的关注与重视。不过，由于数据采集应用系统出现的时间较短，各个高职院校还没有真正认识到数据采集应用系统的作用，对数据采集应用系统的框架体系与逻辑关系的理解仍旧需要一段时间，对应用系统中相关联的数据进行聚合，使其成为一种能够帮助学院进行教学决策与管理的价值信息，更需要探索一种新的数据分析方法，再加上高职院校只注重系统的服务评估功能而忽视了其他功能的挖掘与应用，这就造成许多高职院校只是在填报时才会用到该系统，而在填报过后便成为了摆设，这使数据采集应用系统的作用未得到真正发挥，利用率较低。为此，针对以上问题，通过数据挖掘技术对高职状态数据采集应用系统进行深化分析。

1数据挖掘技术

大数据具有增长速度快、海量、多样、真实、价值密度低五大特点，从数据本身进行分析，所谓数据挖掘技术便是通过算法搜索，从海量的大数据中对价值密度低的价值数据进行挖掘与收集的过程。数据挖掘技术和计算机科学有着紧密的联系，通过数据的统计、处理、机器学习、模式识别、情报检索等诸多手段来达成价值数据挖掘目的。这些手段能使企业决策者根据价值数据来对策略进行调整，以此降低风险，并做出正确决策。数据挖掘由三个阶段构成：数据准备、数据挖掘、结果表达。

2数据挖掘技术在高职状态数据采集应用系统中的深化基础

[摘要]文章在介绍SQLServer2000下的数据库数据导入导出方法的基础上，着重讨论了如何实现基于网页的数据库数据导入。

[关键词]SQLServer2000；数据导入；DTS

1SQLServer2000常用的数据导入导出方法

1.1通过DTS的设计器进行导入或导出

DTS的设计器功能强大，支持多任务，也是可视化界面，易于操作，但熟悉的人一般不多，如果只是进行SQLServer数据库中部分表的移动，用这种方法最好，当然，也可以进行全部表的移动。在SQLServerEnterpriseManager中，展开服务器左边的＋，选择数据库，右击，选择Alltasks/ImportData...(或Alltasks/ExportData...)，进入向导模式，然后按照提示一步一步进行就可以了，里面分得非常详细，可以灵活的在不同数据源之间复制数据，非常的方便，而且还可以另存成DTS包，如果以后还有相同的复制任务，直接运行DTS包就行，省时省力。也可以直接打开DTS设计器，方法是展开服务器名称下面的DataTransformationServices，选LocalPackages，在右边的窗口中右击，选NewPackage，就打开了DTS设计器。值得注意的是：如果源数据库要拷贝的表有外键，注意移动的顺序，有时要分批移动，否则外键主键，索引可能丢失，移动的时候选项旁边的提示说的很明白，或者一次性的复制到目标数据库中，再重新建立外键，主键，索引。其实在建立数据库时，建立外键，主键，索引的文件应该和建表文件分开，而且用的数据文件也分开，并分别放在不同的驱动器上，有利于数据库的优化。

1.2利用Bcp工具

【摘要】在互联网发展的早期，虽然每天也会产生很多新的数据，但是数据量相对而言还可以用人力分析的方法来处理，并且对于固定的某个站点和角度去切入的话，所需要处理的数据量就更少了。随着互联网的飞速发展，每天产生的全新数据越来越多，并且呈指数态势上升，大量的数据中势必蕴含着大量有价值的信息，如果能抽取出这些信息，那么对于企业的发展和社会的发展都将大有裨益，在这个背景之下，很多数据挖掘处理方法应运而生。数据挖掘即使用计算机工具从海量的数据中挖掘出有价值的模式和规律，并用这些模式和规律去预测和指导未来的行为。在当今的互联网背景之下，最为常用的数据挖掘算法有频繁模式挖掘、聚类分析、决策树和贝叶斯网络等，本文将从若干方面入手，条理系统地介绍一下各类数据挖掘算法的原理、使用方法以及适用范围，力求为数据挖掘算法的应用提供一个良好的参考和指导。

【关键词】数据挖掘；频繁模式挖掘；聚类分析

1导论

1.1背景问题.当今互联网上90%以上的数据都是在两年内产生的，并且每天产生的数据量仍然在以巨大的速度上升，在这样的背景之下，对于海量的数据仅仅有接收和存储的能力是不够的，还需要对这些数据进行有效的处理，进而获取能指导未来行为的规律和模式，并提高企业、社会、组织和机构的效益以及效率。计算机处理数据的速度很快，但是从海量数据中挖掘规律并不是简单的操作，因此需要有行之有效的数据挖掘算法来完成在数据中“沙里淘金”的过程，因此各种数据挖掘算法也就应运而生了。1.2研究综述.在数据挖掘领域中，涌现了一大批各式各样的算法，其中应用最为广泛的是频繁模式挖掘、聚类分析、决策树和随机森林、贝叶斯网络这四类，其他算法很多是基于这四大类算法的改进和扩展。其中频繁模式挖掘的作用是从大量的数据（事务集）中获取某些项之间的相关模式，它可以用于指导项之间的关联分析。聚类分析的作用是对于大量的数据进行聚类操作，通过查看哪些数据聚拢在一起来对数据进行分类和相关分析。决策树是通过以数据中各个属性为分类依据将数据不算分类，最终构成一个树的形态，用于对数据进行分类判别处理；随机森林是使用多棵决策树同时进行判别和分类，最终投票选出结果。贝叶斯网络同样是一种分类算法，在已知“执因索果”的前提条件下，通过条件概率和贝叶斯概率公式，进行“执果索因”的操作，是贝叶斯公式的成功运用。1.3本文介绍.本文从频繁模式挖掘和聚类分析的角度出发，分别对这两个算法进行介绍和分析。每一部分算法都分为三个部分，分别是算法介绍、算法过程以及算法分析。算法介绍部分主要是关于算法的主要思想，算法过程部分介绍了算法具体模型和执行过程，在算法分析部分，本文从算法的优缺点和应用场景分别给出了解释和说明。

2频繁模式挖掘

2.1算法介绍.频繁模式挖掘的目的是在大量的数据中获取到频繁出现的模式，这些模式以规则的形式出现，即X→Y的形式，其中X和Y都是项集，即若干项组成的集合，这个规则表示的含义是“若项集X出现，则项集Y也可能会出现”，那么如果要度量这个规则是否可用，需要从两个方面入手，即这个规则足够常见以及这个规则足够可信。对于“足够常见”的度量，有一个度量指标叫做支持度，对于集合S来说，它的支持度表示为sup（s）={ti｜S奂ti，ti奂T}T，其中T是全体数据，以事务集的形式给出（即若干原始项集构成的列表），ti是事务集中的一个事务（即一个原始项集）。一个集合的支持度越高，那么它就出现得越频繁。对于“足够可信”的度量，有一个度量指标叫置信度，对于规则X→Y而言，它的置信度表示为conf（X→Y）=sup（X∪Y）sup（X），即集合X∪Y的支持度与集合X的支持度的比值。对于一个合格有用的规则而言，它的支持度和置信度要同时满足一定的标准才可以被接受，因此对于频繁模式挖掘需要另外设置两个阈值，分别是最小支持度阈值min_sup和最小置信度阈值min_conf，只有指定的规则同时满足这两个阈值的情况下，才可以认为该规则是可以被接受的。对于具体的问题，最小支持度阈值和最小置信度阈值往往不同。2.2算法过程.对于频繁模式挖掘而言，算法的步骤一共分为两个大部分，即频繁模式的计算和频繁规则的计算，下边分别介绍这两个部分：2.2.1频繁模式的计算.频繁模式也叫频繁项集，即从给定的数据集中找到那些频繁出现的项集。频繁模式的计算方法很多，如Fk-1×F1、Fk-1×Fk-1和FPTree等，这里着重介绍Fk-1×F1方法，下边是计算过程：（1）首先计算所有的1-频繁项集，并放入1-频繁项集的集合中；（2）对于当前的轮次（初始值为1），求两个集合Fk的笛卡尔积，然后求出结果中所有的频繁项集，对于（k-频繁项集，放入其所属的集合中；（3）进入下一轮次，重复执行2）的操作；（4）如果某一轮中没有新的频繁项集产生，则算法终止。2.2.2频繁规则的计算.频繁规则的计算是要基于频繁模式的，简证如下：对于集合X1奂X，X2奂X，X1∩X2=覫，X1∪X2=X，X1≠覫，X2≠覫而言，所有可能的规则X1→X2的支持度都是X本身的支持度sup（X），因此如果直接求规则会产生大量重复的计算，并且如果X不是频繁项集，那么规则X1→X2肯定也不是我们需要的规则，因此欲求频繁规则，则应先求频繁模式，再由频繁模式导出规则。对于给定频繁项集X，从中导出规则的算法过程如下：（1）对于中的每一项，都构造出类似X-xi的规则形式，并挑选出其中的有效规则备用；（2）两两合并后件中只有一个元素不同的规则，然后形成一个新的规则，判断其是否是有效的，如果是，则仍然放入规则集合中，留待以后计算；（3）重复以上过程直到没有新的规则产生。2.3算法特点.对于频繁模式挖掘而言，它适合求取大量的数据中某些事务之间的关联，并且过程简洁明了，非常易于编写和修改扩展。但是同样地，频繁模式挖掘算法的理论时间复杂度是指数级的，虽然经过重重优化之后的实际表现不错，但是整体仍然需要进行大量的计算，因此当数据集特别大的时候，使用频繁模式挖掘很难迅速准确地得到期待的结果。