数据挖掘分类算法综述.pdf

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数据挖掘综述.pdf

数据挖掘综述.pdf数据挖掘综述.pdf数据挖掘综述.pdf

论文研究-产品评论挖掘研究综述.pdf

产品评论挖掘是以Web上用户发表的产品评论为挖掘对象，采用自然语言处理技术，从大量的文本数据中发现关于产品的功能和性能的评价信息的过程。产品评论挖掘是一个新兴的研究领域，是对自然语言描述的无结构数据进行数据挖掘的典型代表。产品评论中挖掘得到的信息不仅可以帮助生产厂商改进产品，还可以帮助用户合理的购买产品。对产品评论挖掘进行了全面深入地讨论，介绍了产品评论挖掘系统的通用框架，然后对产品特征提取、主观句定位、用户态度提取、态度极性判定、挖掘结果显示这5个子任务进行了详细地阐述，最后介绍了产品评论挖掘的最新方向。

论文研究-关联型决策分析方法研究综述.pdf

论文研究-关联型决策分析方法研究综述.pdf,  关联型决策分析是决策科学领域近年来快速发展的重要研究分支，特别是供应链整合与管理协同创新，促进了跨组织、跨流程、跨任务、跨阶段的关联型决策分析研究的蓬勃发展.对该领域最新动向进行系统性综述，有助于理清关联型决策分析方法的研究脉络，提高方法应用有效性，推动方法的前沿性探索.首先，聚焦决策要素的深度解析，明晰了研究趋势的变化以及不同决策要素在关联

论文研究-观点挖掘综述.pdf

互联网包含着大量的非结构化文本信息，分析这些文本信息是非常重要的。观点挖掘是当前科研人员研究的一个热点，因为需要进行自然语言处理，观点挖掘非常具有挑战性，然而它有广阔的应用前景。比如各公司总是希望能够及时获取公众或者消费者对于它们产品和服务的评价，以便进一步改进这些产品和服务。为此，对观点挖掘的各方面进行了较详细的描述。其内容主要包括评价文本的挖掘、观点搜索以及观点作弊。

论文研究-基于MapReduce计算模型的并行关联规则挖掘算法研究综述.pdf

随着数据的爆炸式增长，传统的算法已不能适应大数据挖掘的需要，需要分布式、并行的关联规则挖掘算法来解决上述问题。MapReduce是一种流行的分布式并行计算模型，因其使用简单、伸缩性好、自动负载均衡和自动容错等优点，得到了广泛的应用。对已有的基于MapReduce计算模型的并行关联规则挖掘算法进行了分类和综述，对其各自的优缺点和适用范围进行了总结，并对下一步的研究进行了展望。

论文研究-基于Spark的并行关联规则挖掘算法研究综述.pdf

关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支，但随着数据的快速增长，传统关联规则挖掘算法不能很好地适应大数据的要求，需要在分布式、并行计算的平台上寻找突破。Spark是专门为大数据处理而设计的一个适合迭代运算的并行计算模型，相比MapReduce具有更高效、充分利用内存、更适合迭代计算和交互式处理的优点。对已有的基于Spark的并行关联规则挖掘算法进行了分类和综述，并总结了各自的优缺点和适用范围，为下一步的研究提供参考。

卷积神经网络研究综述.pdf

深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示，而这些表示 具有良好的泛化能力．它克服了过去人工智能中被认为难以解决的一些问题．且随着训练数据集数量的显著增长 以及芯片处理能力的剧增，它在目标检测和计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语义分析等领域成效卓然，因 此也促进了人工智能的发展．深度学习是包含多级非线性变换的层级机器学习方法，深层神经网络是目前的主要 形式，其神经元间的连接模式受启发于动物视觉皮层组织，而卷积神经网络则是其中一种经典而广泛应用的结构． 卷积神经网络的局部连接、权值共享及池化操作等特性使之可以有效地降低网络的复杂度，减少训练参数的数目， 使模型对平移、扭曲、缩放具有一定程度的不变性，并具有强鲁棒性和容错能力，且也易于训练和优化．基于这些优 越的特性，它在各种信号和信息处理任务中的性能优于标准的全连接神经网络．该文首先概述了卷积神经网络的 发展历史，然后分别描述了神经元模型、多层感知器的结构．接着，详细分析了卷积神经网络的结构，包括卷积层、 池化层、全连接层，它们发挥着不同的作用．然后，讨论了网中网模型、空间变换网络等改进的卷积神经网络．同时， 还分别介绍了卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法以及一些常用的开源工具．此外，该文以图像分类、 人脸识别、音频检索、心电图分类及目标检测等为例，对卷积神经网络的应用作了归纳．卷积神经网络与递归神经 网络的集成是一个途径．为了给读者以尽可能多的借鉴，该文还设计并试验了不同参数及不同深度的卷积神经网 络来分析各参数间的相互关系及不同参数设置对结果的影响．最后，给出了卷积神经网络及其应用中待解决的若 干问题

论文研究-二进制程序漏洞分析方法研究综述 .pdf

二进制程序漏洞分析方法研究综述，刘祎伊，李晖，软件漏洞挖掘一直是软件安全领域研究的关键问题，目前针对源代码的漏洞分析技术已经相对成熟，但由于二进制代码的设计特点和结构

论文研究-协议规范挖掘研究综述.pdf

针对网络安全领域中的协议规范挖掘问题，通过对近十年相关文献的研究，将此问题进行了规范的形式化定义，根据协议规范的作用域将其分为两个层面：报文内部的格式、语义规范挖掘与报文之间的协议行为规范挖掘。针对每个层面研究中涉及到的方法与技术，给出了概要的分析介绍、评价及应用场景。针对目前研究的不足与应用需求，对整个协议规范挖掘的研究趋势进行了展望。

论文研究-支持复杂社会网络演化的过程挖掘技术综述.pdf

复杂社会网络演化过程研究对于发现社会网络群体的隐含结构和演化规律，以及风险预测具有重要意义。首先梳理了过程挖掘技术的发展脉络，阐述复杂社会网络分析方法与过程挖掘技术相结合在复杂社会网络演化模式研究、组织结构发现中的应用现状，结合社会网络分析方法和大数据技术，运用服务工程思想，进而从社会和资源维度综述社会网络跨组织业务过程发现、动态社会网络演化过程发现、角色挖掘与服务挖掘等技术，指出现有复杂社会网络过程挖掘研究面对大数据质量和跨组织异构等研究方面的不足，对大规模社会网络过程挖掘领域的研究难点和发展趋势进行了讨论。

论文研究-论坛主题挖掘研究综述.pdf

伴随着互联网大数据时代的来临，网络论坛数据呈爆炸式增长，这类数据具有社会性、随意性、分散性等特点，难以被直接使用。而论坛主题挖掘技术能从复杂的论坛数据中识别出用户集中讨论的文本内容，并从中提取主题，以达到提炼论坛主要论点的目的。对论坛主题挖掘进行了问题描述和任务框架梳理，并依照任务框架对现有技术进行了分类，基本类型为论坛文本预处理、主题挖掘算法和主题建模，详细阐述了以上三类论坛主题挖掘技术的基本特征和典型方法，进行了比较与总结，对论坛主题挖掘当前存在的问题及其发展趋势进行了分析与讨论。

论文研究-不平衡数据挖掘方法综述.pdf

近些年，分类算法取得了长足的发展。但是随着数据来源的不断扩大，人们获得的数据绝大部分是不平衡数据。而这些分类算法通常对不平衡数据敏感，因此对不平衡数据的分类变得十分困难。目前对不平衡数据挖掘方法主要分为两大方面，分别是针对不平衡数据的预处理方法和挖掘算法。就这两大方面对近些年出现的方法进行总结，并从数据预处理、算法和性能评估方法等方面进行多维度梳理。从不同的应用领域入手，讲述了存在的各种不平衡问题，以及不同学者在其领域中的研究和解决方法。最后分析了不平衡数据挖掘领域目前存在的问题，并对未来研究方向进行展望。

面向软件开发信息库的数据挖掘综述.pdf

面向软件开发信息库的数据挖掘综述.pdf 面向软件开发信息库的数据挖掘综述.pdf

论文研究-在线社会网络的网络结构和信息传播研究综述.pdf

随着在线社会网络的大规模应用和普及，亟需对在线社会网络进行深入研究分析。在线社会网络的网络结构和信息传播研究是该领域中的两大研究热点和关键问题。网络结构包括关键节点、网络关系以及社团的挖掘，通过对网络结构的分析可以掌握被分析网络中存在的社团、节点之间的关系以及关键节点等，而这种分析对于国家及时掌握在线社会网络的舆情、公司广告在网络上投放策略的制定都具有极大的帮助。对在线社会网络信息传播的研究主要有信息传播动力模型、信息传播源和路径的发现与描绘、信息传播的最大化和最小化等，通过对在线社会网络信息传播的研究，人们可以对在线社会网络信息传播的影响进行预测和干预，从而可以将信息传播的影响按照有利的方向引导。综述了在线社会网络的网络结构和信息传播的研究现状，并对这两方面的主要研究方法及技术的优势和不足以及适用场合进行了对比分析。

数据挖掘研究现状综述.docx

数据挖掘研究现状综述.docx

异构信息网络挖掘原理与方法.pdf

异构信息网络挖掘原理与方法，不带书签，清晰版。

数据挖掘研讨课综述.pdf

仅供参考，研究生一年级下学期国科大刘莹老师数据挖掘研讨课综述

浅析数据挖掘的主要方法和研究方向.pdf

浅析数据挖掘的主要方法和研究方向.pdf 浅析数据挖掘的主要方法和研究方向.pdf