一种基于信息熵差异的大数据挖掘技术

为了解决大数据挖掘问题,在常规决策树模型的基础上构建了一种新的大数据挖掘方法。这种方法的突出特点在于,充分利用属性特征的信息熵差异,对常规决策树模型进行精简,在简化树形结构的情况下,达到提升挖掘效率的目标。以科技企业创新经济大数据为实验对象,实验结果表明:信息熵差异的挖掘方法获得的决策树更加精简,挖掘效率更快,适合于大数据的挖掘处理。

基于滑动窗口含负项的高效用模式挖掘

针对传统高效用模式挖掘均未考虑项的效用值为负,以及对流数据处理的时效性问题,提出一种基于滑动窗口的高效用挖掘算法HUPN_SW。利用一种新定义的滑动窗口正负效用列表PNSWU-List,维护挖掘最近批次高效用模式集所需的所有信息,实现有效的逐批次挖掘,避免重复的数据库扫描,在不产生候选效用模式集的情况下,直接挖掘出高效用模式,使HUPN_SW有效适应于动态流数据。实验结果表明,HUPN_SW算法在运行时间和可扩展性方面有良好表现。

一种有效的周期高效用序列模式增量挖掘算法

周期高效用序列模式挖掘(PHUSPM)因其能够发现时间序列中更具实际价值的规律性模式而备受关注,但现有的PHUSPM算法难以有效地处理数据集的增量更新,且未考虑大规模数据下算法的向下闭包性和复杂性。针对该问题,提出了IncPUS-Miner算法,有效地实现了周期高效用序列模式(PHUSPs)的增量挖掘。IncPUS-Miner引入了一种名为pu-tree的新型数据结构,每个树节点对应一个更新效用列表(UUL)用于存储相应序列的辅助信息,当有增量数据加入时,该结构使得项目信息能够灵活更新,从而增强了算法的动态适应性和可扩展性。此外,还提出了两种新的序列效用上界PUB和EUB,以及两种相应的剪枝策略,有效地减少了计算负担。实验结果表明,在真实数据集上,IncPUS-Miner算法可以有效地增量挖掘PHUSPs,与其他算法相比,在运行效率和内存消耗上展现出了优越的性能。

基于数据挖掘的大生档案文献遗产价值研究

《“十四五”全国档案事业发展规划》提出“实施档案文献遗产影响力提升工程”,旨在充分挖掘档案文献遗产的内在价值,加强对其保护、开发和传播,提升中国档案文化影响力。顺应数据驱动知识服务的背景,在开发方式上,可采用数据挖掘技术,从档案文献遗产记录的大量原始素材中提取挖掘潜在的信息和知识,依托可视化呈现开展知识服务。

基于大数据的网络信息挖掘与用户行为分析

本文探讨了基于大数据的网络信息挖掘与用户行为分析的关键技术和实践应用。首先概述了大数据技术的发展现状与常用技术框架,如Hadoop、Spark和Storm。其次介绍了网络信息挖掘方法,包括文本挖掘技术、社交网络分析方法和网络结构挖掘与图数据库技术。在用户行为分析方面,讨论了用户画像构建、行为模式识别和用户行为预测模型等技术。文章还重点阐述了基于大数据的网络信息挖掘与用户行为分析实践,包括数据采集与预处理、用户行为分析模型的构建与验证,并通过新闻资讯平台的用户行为分析案例展示了实际应用效果。最后,对全文进行了总结,强调了大数据技术在网络信息挖掘与用户行为分析领域的重要性和应用前景。

基于Apriori算法的国企人力资源数据挖掘方法探析

当前的人力资源数据挖掘原则一般较为固定,缺乏灵活性,导致最终得出的平均挖掘量下降,为此,本文对基于Apriori算法的国企人力资源数据挖掘方法进行研究。结合实际的挖掘需求和标准,先进行人力资源数据采集,以动态的形式,增加数据挖掘的灵活性,并设定数据流动态挖掘原则。在此基础之上,构建Apriori测算人力资源数据挖掘模型,采用动态挖掘误差拟合处理的方式来实现数据挖掘。测试结果表明:相较于传统模糊聚类人力资源数据挖掘方法和传统改进CURE聚类人力资源数据挖掘方法,本文设计的Apriori测算人力资源数据挖掘方法最终得出的平均挖掘量相对较高,这说明该方法的资源挖掘速度更快,效率更高,挖掘针对性显著增强。

机器学习算法在渔船数据挖掘技术中的应用

本文基于PCA_Word2Vec的渔船数据挖掘技术展开研究,构建了PCA_Word2Vec渔船数据挖掘模型并对渔船轨迹数据进行挖掘,在此基础之上通过将LightGBM模型与其他经典模型分类效果进行比较,以及对PCA_Word2Vec数据挖掘模型挖掘前后的数据展开对比,验证了渔船数据挖掘技术的有效性和实用性。

网络协议软件漏洞挖掘技术综述

网络协议软件部署和应用非常广泛,在网络空间提供了诸如通信、传输、控制、管理等多样化的功能.近年来,其安全性逐渐受到学术界和工业界的重视,及时发现和修补网络协议软件漏洞,成为一项重要的课题.网络协议软件由于部署形态多样、协议交互过程复杂、相同协议规范的多个协议实现存在功能差异等特点,使得其漏洞挖掘技术面临诸多挑战.首先对网络协议软件漏洞挖掘技术进行分类,对已有关键技术的内涵进行界定.其次,进一步综述网络协议软件漏洞挖掘4个方面的技术进展,包括网络协议描述方法、挖掘对象适配技术、模糊测试技术和基于程序分析的漏洞挖掘方法,通过对比分析归纳不同方法的技术优势及评价维度.最后,总结网络协议软件漏洞挖掘的技术现状和挑战,并提炼5个潜在研究方向.

基于数据挖掘的急性痛风性关节炎中医用药规律研究

目的基于数据挖掘方法探讨急性痛风性关节炎的中医组方用药特点,为临床治疗提供参考。方法检索中国知识资源总库(CNKI)、万方数据知识服务平台(Wanfang Data)、维普中文期刊服务平台(VIP)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)收录的中医药治疗急性痛风性关节炎的临床研究文献,筛选后将获得的方药录入Excel2019建立数据库,使用SPSS Modeler 18.0、SPSS Statistics 26.0、Cytoscape3.9.1软件进行频次分析、关联规则分析、聚类分析和因子分析。结果共纳入符合要求的文献290篇,纳入处方295首,涉及中药218味,药物累计使用3573次。薏苡仁、黄柏、苍术、土茯苓、萆薢、甘草、牛膝等24味药为治疗急性痛风性关节炎高频用药。常用药物功效类别为清热药、利水渗湿药、活血化瘀药、祛风湿药,药性以寒为主,药味以苦为主,归经以肝经、胃经、脾经、肾经为主。高频药物关联规则分析得出22组药物组合,其中核心药对有黄柏-苍术、薏苡仁-苍术-黄柏等。聚类分析得出4个聚类方,因子分析得出9个公因子。结论中医治疗急性痛风性关节炎用药以清热利湿、祛瘀通络为主,兼补益肝肾、调养脾胃,可为临床治疗急性痛风性关节炎提供参考。

一种折弯式多功能挖掘装置结构及原理

挖掘装置采用折弯式、带夹爪的结构型式,能够实现360°全回转,其回转平台位于车体前方,挖掘臂沿车体纵轴线向后伸展放在车体上,可在车辆前方及左右侧面开展挖掘、夹抓及起吊作业,根据作业需求,快速切换作业模式。挖掘装置主要由回转平台、挖掘臂、铲斗、夹爪、吊钩等组成,操作手通过两个电控手柄和功能开关控制作业过程,折弯式挖掘臂能够扩大作业范围,增强挖掘、夹抓和起吊能力,同时可以减小运输高度,除此之外,通过角度传感器实时监测挖掘臂姿态,显著提升作业效率。

基于情境感知和序列模式挖掘的气象学习资源推荐算法

随着互联网的快速发展,气象部门职工作为学习者可以获得的学习资源得到极大丰富。信息超载导致检索合适的在线学习资源时遇到了困难;学习者在不同学习环境和序列访问模式上也有不同的学习需求。但是,现有的推荐系统,如基于内容的推荐和协同过滤,没有结合学习者的情境和序列访问模式,推荐结果准确度不高。本文提出了一种结合情境感知、序列模式挖掘和协同过滤算法的混合推荐算法来为学习者推荐学习资源。混合推荐算法中,情境感知被用来整合学习者的情境信息,如知识水平和学习目标;序列模式挖掘被用来对网络日志进行挖掘,发现学习者的序列访问模式;协同过滤被用来根据学习者的情境数据和序列访问模式为目标学习者计算预测并生成建议。实验和应用效果表明,该混合推荐算法推荐的质量和准确性方面优于其他推荐算法。

基于FAERS数据库的白消安不良事件信号挖掘与分析

目的 利用美国食品药品管理局不良事件报告系统(FAERS)数据库对白消安的药品不良事件(ADE)进行研究,挖掘潜在的ADE信号,为临床安全用药提供参考。方法 检索FAERS数据库中2004年第1季度至2023年第1季度的数据,通过数据清洗、目标药物名称标准化,获得以白消安为首要怀疑药物的ADE记录。采用报告比值比法、比例报告比值法和综合标准法挖掘白消安ADE信号,并利用信息成分法进行信号强弱判断。以《国际医学用语词典》对ADE进行系统器官分类(SOC),并按照ADE发生频次和信号强度分别排序。结果 共获得20 326份以白消安为首要怀疑药物的ADE报告,涉及患者5 615例,男性患者比例高于女性(40.71%vs.30.74%);年龄小于18岁占31.56%;上报人群主要为医师(33.71%)、其他健康专业人员(24.35%)以及药师(23.86%);上报国家主要为美国(29.69%)、日本(15.78%)、法国(11.79%)。共挖掘出白消安相关ADE信号556个,其中117个ADE信号未被药品说明书收载。556个ADE信号中,发生频次前五位ADE分别为产品用于未经批准的适应证、肝小静脉闭塞症、黏膜炎症、巨细胞病毒感染和移植物抗宿主病;信号强度排名前五位ADE分别为肝小静脉闭塞症、急性移植物抗宿主病、静脉闭塞性疾病、移植物抗宿主病以及慢性移植物抗宿主病。挖掘的ADE信号共累及23个SOC,数量排名前三的SOC分别为感染及侵染类疾病,各类检查,良性、恶性及性质不明的肿瘤(包括囊状和息肉状)。结论 白消安临床应用中,应警惕肝小静脉闭塞症、感染、移植物抗宿主病、神经相关毒性和血栓性微血管病等易造成严重后果的ADE,临床药师协助医师做好ADE的预防方案,提高白消安的使用安全性。

协同过滤下混合大数据无损挖掘算法研究

大数据具有大规模性、多样性以及价值性,由于海量数据间的较高相似度,导致数据挖掘过程易受冗余干扰,出现数据丢失、损坏等问题。为解决上述问题,提出基于协同过滤算法的混合大数据无损挖掘方法。对混合大数据集成预处理,去除冗余,将不同来源的相同数据无损融合。采用协同过滤算法的时间衰减函数,计算挖掘项目间相似性。在混合大数据特征关联度的约束下,实现混合大数据无损挖掘。实验结果表明,所提方法应用下,混合大数据量高达25000MB时,数据挖掘所需时间仅为45ms左右,且挖掘精度高达95%以上,数据挖掘结果与目标具有一致性。

新农科背景下饲草生产学思政元素的挖掘与融入

饲草生产学是畜牧学及相关学科专业人才知识结构及能力结构的重要组成部分。在新农科建设背景下,加强该课程思政体系的建设不仅可以夯实学生的专业基础,而且可以筑牢思想根基。充分挖掘了饲草生产学所蕴含的思政元素,构建了课程思政体系,并结合饲草生产学案例式教学和讨论式教学的特点,将思政元素巧妙融入贴近生活的教学案例,旨在为培养知农爱农新型人才奠定基础,为涉农高校专业课程思政体系的建设提供借鉴。

数据挖掘算法在作业车间调度问题中的应用

为了从与日俱增的车间生产数据中提取调度规则来指导生产调度任务,提出一种基于数据挖掘的调度算法。将最小化最大完工时间设置为性能指标,从作业车间的离线生产数据中建立合适的调度样本集;将建立的调度样本集按合适的比例分为训练集和测试集;用数据挖掘算法中的分类回归树(CART)从训练集中获取有效的调度知识,形成CART树状调度规则库;为了验证所得调度规则的有效性,将调度规则与遗传算法结合,设计了一种基于数据挖掘和调度规则的遗传算法作为调度算法来求解作业车间调度问题。通过对不同作业车间经典算例进行仿真与测试,验证了所提调度规则和调度算法的有效性与优越性。

基于数据挖掘的无症状高尿酸血症中医用药规律研究

目的基于数据挖掘方法探讨中医治疗无症状高尿酸血症的用药特点。方法检索中国知网(CNKI)、万方数据知识服务平台(Wanfang Data)、维普资讯中文期刊服务平台(VIP)、中国生物医学文献服务系统(SinoMed)收录的中医药治疗无症状高尿酸血症的临床研究文献,将筛选后获得的方药录入Excel2019建立数据库,使用SPSS Modeler 18.0、SPSS Statistics 26.0、Cytoscape3.9.1软件进行频次分析、关联规则分析、聚类分析和因子分析。结果共纳入文献133篇,得到处方140首,涉及中药202味,药物累计使用1387次。土茯苓、薏苡仁、萆薢、苍术等22味药物为治疗无症状高尿酸血症高频用药。常用药物类别为利水渗湿药、补虚药、清热药、活血化瘀药;药性以温性为主,药味以甘味为主,归经以肝经、脾经、胃经、肾经为主。高频药物关联规则分析得出21组药物组合,其中核心药对有薏苡仁-苍术、土茯苓-萆薢-薏苡仁、薏苡仁-苍术-土茯苓等。聚类分析得到5个聚类方,因子分析得出7个公因子。结论中医治疗无症状高尿酸血症以利水渗湿、健脾益气为法,用药以土茯苓、薏苡仁、萆薢、苍术为主,可为临床治疗无症状高尿酸血症提供参考。

基于数据挖掘分析帕金森病针灸选穴规律

目的基于数据挖掘方法分析中华医典中治疗帕金森病的针灸规律,为现代中医针灸治疗帕金森病提供思路。方法收集整理中华医典古籍中治疗颤病的针灸处方,录入中医传承辅助系统软件(V3.O),将数据录入到模板中,采用互信息法和K-means算法聚类分析等技术手段,对治疗颤病的针灸处方进行数据分析。结果录入处方103条,涉及穴位共计116个,应用总频次为645次,腧穴应用频次前五位的分别是合谷、太冲、阳陵泉、三阴交、太溪。按穴数进行排序,选用经穴数量最多的经脉为督脉,按经穴应用频次进行排序,应用频次最高的经脉为手阳明大肠经。针灸治疗帕金森病主要选取位于下肢部经穴,特定穴中应用频次前五位的分别是合谷、太冲、阳陵泉、太溪和足三里,根据穴位组合规律分析,得到常用穴位组合12组。最高频次的组合为:“合谷、太冲”,根据关联规则分析,得出常用的腧穴配伍为“合谷、太溪、太冲”,“太冲、曲池、合谷”等。基于k-means算法的聚类分析得出得到4类核心穴位组合。结论通过挖掘分析,可以得出古籍中治疗帕金森病的处方核心用药,为现代中医临床治疗帕金森病拓展了临床思路。

基于数据挖掘方法探讨脾胃名家李德新教授临床诊疗虚劳疾病规律

目的基于数据挖掘技术探讨李德新教授治疗虚劳疾病的用药规律。方法收集、整理李德新教授临床诊疗虚劳疾病的病例,运用频数、频率、聚类分析、关联分析等方法对病例中的证型诊断和处方用药进行统计分析和数据挖掘,归纳整理后对医案数据进行科学计算。结果共纳入治疗标准医案虚劳741例,挖掘出与疾病相对应的高频症状、高频证型、高频中药,并对中药进行聚类分析得到有效配伍,同时进行症状、证型与相关中药的关联分析。结论利用数据挖掘技术,可初步揭示李德新教授临床诊疗虚劳疾病的规律,从虚劳论治,培补虚劳对于疾病的治疗具有重要意义,有助于更好地传承李德新教授的学术思想,具有较高的临床参考和学习价值。

基于DEM-MBD耦合的液压挖掘机动力学仿真分析

在实际工况下,液压挖掘机工作装置受到的载荷较大且具有强时变性,因此工作装置各组成杆件及液压缸较易出现各种形式的失效。针对以上问题,选取某型号液压挖掘机作为研究对象,根据液压挖掘机工作装置实际挖掘物料工况,利用多体动力学软件ADAMS建立液压挖掘机虚拟样机模型并利用离散元软件EDEM建立物料模型。通过DEM-MBD耦合仿真分析方法,对液压挖掘机工作装置进行动力学仿真分析,主要获取挖掘物料过程中铲斗受力变化曲线、不同时刻铲斗受力云图,通过对其分析,能够获取铲斗在挖掘作业过程中受力变化情况,为铲斗的有限元分析、优化设计提供理论依据。

基于数据挖掘和网络药理学探讨杨丽新治疗抽动障碍用药规律和作用机制

目的 探讨杨丽新教授治疗抽动障碍的用药规律及作用机制。方法 搜集杨丽新教授2016年于广东省中医院儿科门诊治疗抽动障碍的病历资料,运用“中医传承辅助平台(V2.5)”对中药数据进行频数分析和关联度分析,获取核心组方,并根据结果进行网络药理学分析。用TCMSP、ETCM、TCMID、Batman等数据库筛选核心处方中药活性成分,利用Genecard、Drugbank等数据库获取抽动障碍相关疾病靶点并生成韦恩图,得到药物-疾病交集靶点并上传至STRING,使用Cytoscape 3.7.2构建核心网络。运用Metascape数据库对共同靶点进行GO功能及KEGG通路富集分析。运用AutoDock vina和Pyrx软件进行分子对接,进一步筛选核心处方治疗抽动障碍的核心靶点。结果 共录入3 443个病例,处方涉及77味中药,高频药物10味,寒性药物运用最多,多归肺经、脾经,性味以辛、甘、苦多见;关联规则得到32条数据,聚类分析得到4组核心组合。7种核心药物(陈皮、甘草、法半夏、竹茹、茯苓、牡蛎及钩藤)中的核心活性成分145个,靶点基因220个,疾病靶点1 290个,药物-疾病共同靶点共58个。GO功能富集条目422条,生物过程304条,细胞过程44条,分子功能74条,生物功能186条,KEGG富集通路68条。主要活性成分有山柰酚、7-甲氧基-2-甲基异黄酮、刺芒柄花素、β-豆甾醇等,作用于SLC6A4、SLC6A3、HTR2A、HTR2C等靶点,通过神经活性配体-受体相互作用、血清素神经突触、cGMP-PKG等关键信号通路进行调节实现。分子对接结果显示主要活性成分与核心靶点有强烈的结合活性。结论 通过数据挖掘、网络药理学分析和分子对接得出杨丽新教授治疗抽动障碍组方用药规律及作用机制,可为治疗抽动障碍的新方组合提供思路。