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多尺度數(shù)據(jù)挖掘方法

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  多尺度理論已被引入到數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,但人們對(duì)其研究仍不夠深入和完善,缺乏普適性理論與方法.隨著大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用的不斷深入,其研究變得更加迫切.針對(duì)上述問(wèn)題,進(jìn)行了普適的多尺度數(shù)據(jù)挖掘理論和方法的研究.首先,基于概念分層理論給出了數(shù)據(jù)尺度劃分和數(shù)據(jù)尺度的定義以及多尺度數(shù)據(jù)集之間的上下層尺度數(shù)據(jù)集關(guān)系;其次,闡明了多尺度數(shù)據(jù)挖掘的定義、研究實(shí)質(zhì)和方法分類;最后,提出了多尺度數(shù)據(jù)挖掘算法框架,給出其理論基礎(chǔ),并將此框架應(yīng)用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,提出了多尺度關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法MSARMA(multi-scale association rules mining algorithm),實(shí)現(xiàn)了多尺度數(shù)據(jù)集之間知識(shí)的跨尺度推導(dǎo).利用IBM T1014DIOOK數(shù)據(jù)集和H省全員人口真實(shí)數(shù)據(jù)集對(duì)MSARMA算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和分析,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:算法具有較高的覆蓋率、精確度和較低的支持度估計(jì)誤差,是可行且有效的。

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