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数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述
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图像数据挖掘的分类算法研究
Ⅺ学位授予单位及代码: §
篮壹堡至太生
学科号业名称及代码:盐瘟扭应旦焦鲞
申请学位级别:盟土
研究方向:圈堡丝堡皇燮式退别
指导教师:扬堡屋塾攫 研究生:班
论文起止时问摘 要
基于内容的图像检索是为了提高图像检索的效率,将数据挖掘中的分类技术应用于
基于内容的图像信息挖掘领域。图像检索系统的最终用户是人,因此从心理学角度来
捕获人对图像内容的认知是相当重要的。为了把用户模型嵌入到图像检索系统中,基
于内容的图像检索领域引入了相关反馈机制。
一邻近分类算法是个典型的分类算法。本文在利用关键字检索图像基础上,提出将
相关反馈一邻近分类算法应用到图像检索中,解决了原有方法中分类效率低,准确性
受样本数量影响较大的不足,并实现了一个模拟系统来测试改进算法的性能。实验的
结果表明,在加入相关反馈技术后,该算法具有较好的效率,使得检索的查准率有较
大的提高。
关键词:图像数据挖掘图像检索相关反馈一邻近分类
长春理工大学硕士学位论文原创性声明
本人郑重声明:所呈交的硕士学位论文,《图像数据挖掘的分类算法研究》是本人
在指导教师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容
外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究
做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的
法律结果出本人承担。
作者签名:比 塑年三月丝日
长春理工大学学位论文版权使用授权书
本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕士、博士学位论文版权使
用规定”,同意长春理工大学保
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基于多分类器融合的数据挖掘分类算法研究与应用
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3秒自动关闭窗口基于云计算的海量数据挖掘分类算法研究--《电子科技大学》2011年硕士论文
基于云计算的海量数据挖掘分类算法研究
【摘要】：随着数据存储量的急剧增加,海量数据处理和海量数据计算成为了数据挖掘领域中一个重要的问题。传统的串行数据挖掘算法往往只能够处理一些小规模的数据,当面对海量数据时,它们的执行速度会降低甚至无法运行,因此这对目前的数据挖掘提出了严峻的挑战和考验。而分类算法作为数据挖掘中极其重要的一个部分,在信息检索、网络搜索以及CRM等方面扮演着重要的角色。目前绝大多数的分类算法都是串行的,在处理大数据集时可行性差、效率低、分类准确率低的问题日益突出,导致了计算资源的不可估量以及执行时间的无限延长。
现代社会所处理的数据是海量的,在云计算出现以前,在做数据挖掘时以往都期望用高性能机或者是更大规模的计算设备来进行处理;另外在海量数据的背景下,挖掘过程当中需要有很好的开发环境和应用环境,在这样的情况下,采用基于云计算的方式来进行数据挖掘是比较合适的。而且由于目前并行分类算法的缺少,大规模数据集日益庞大,传统的数据挖掘系统已经不能对这些海量数据进行高效挖掘和利用,如何提高算法的并行性和效率是目前亟需解决的问题。
本论文以实验室粤港关键领域重点突破项目为基础,分析和研究了舆情分析系统项目中应用到的海量数据挖掘的相关技术。由于舆情分析系统处理的数据都来自因特网,每天需要处理的数据量非常庞大,要对这些海量数据集进行训练和分类,就必须保证舆情分析系统能维持在一个稳定、高效的环境。如何提高舆情分析系统分类的效率和性能,是本论文要解决的问题。
本论文的先进性在于,分类算法在舆情分析系统中是非常重要的一部分,根据舆情分析系统的需求分析和系统设计,为舆情分析系统设计了一种基于Strategy模式的分类算法模块。并且设计了不同的并行分类算法,通过在MapReduce框架下对分类算法的封装,大大提高了算法的运行效率,使得分类算法的加速比接近于线性加速比。舆情分析系统根据这个算法模型,可以动态地调用不同的分类算法对舆情数据进行分类,提高了系统分类算法的性能和效率,从而大大提高了舆情分析系统的稳定性和可靠性。
【关键词】：
【学位授予单位】：电子科技大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2011【分类号】：TP311.13【目录】：
ABSTRACT5-10
第一章 引言10-16
1.1 研究背景10-14
1.1.1 云计算概述11-12
1.1.2 数据挖掘12
1.1.3 国内外研究情况12-14
1.2 研究意义14-15
1.3 本论文工作15
1.4 本论文结构15-16
第二章 云计算和数据挖掘相关理论综述16-32
2.1 云计算16-17
2.2 云计算的特点和分类17-18
2.3 云计算Hadoop 平台简介18-22
2.3.1 Hadoop 分布式文件系统简介19
2.3.2 MapReduce 分析和研究19-22
2.4 云计算的应用22-23
2.5 数据挖掘理论知识23-31
2.5.1 数据挖掘的定义23-24
2.5.2 数据挖掘的过程24
2.5.3 数据挖掘的功能24-27
2.5.4 几种典型分类算法的研究27-30
2.5.5 数据挖掘的应用30-31
2.6 本章小结31-32
第三章 网络舆情分析系统的需求分析和系统设计32-50
3.1 网络舆情分析系统概述32-33
3.2 网络舆情分析系统功能需求及性能需求33-39
3.2.1 网络舆情分析系统功能需求分析33-34
3.2.2 网络舆情分析系统的分类模块需求设计34-39
3.3 网络舆情分析系统设计39-45
3.3.1 网络舆情分析系统整体功能模块39-40
3.3.2 网络舆情分析系统分类模块40-45
3.4 网络舆情分析系统云计算环境的搭建45-49
3.4.1 系统环境45-46
3.4.2 云平台安装和配置过程46-49
3.5 本章小结49-50
第四章 网络舆情分析系统分类模块设计50-64
4.1 系统分类模块的设计思想50
4.2 MapReduce 分布式计算模型设计50-52
4.3 MapReduce 模型上分类算法的执行框架52-53
4.4 MapReduce 模型上数据转换过程53-54
4.5 Strategy 模式详解54-56
4.5.1 Strategy 模式的使用情况55-56
4.5.2 Strategy 模式的优越性56
4.6 Strategy 模式并行分类算法模块设计56-61
4.6.1 算法理论体系56-57
4.6.2 Strategy 模式分类算法模块设计过程57-61
4.7 朴素贝叶斯算法的测试61-63
4.7.1 实现算法模块的map 函数和reduce 函数61-62
4.7.2 朴素贝叶斯算法性能测试62-63
4.8 本章小结63-64
第五章 SPRINT 算法和k-NN 算法的封装和测试64-81
5.1 SPRINT 分类算法的封装和测试64-74
5.1.1 SPRINT 算法并行性设计64-69
5.1.2 SPRINT 算法MapReduce 化封装过程69-72
5.1.3 SPRINT 算法性能测试和评估72-74
5.2 k-NN 算法的封装与测试74-80
5.2.1 k-NN 算法详解74-75
5.2.2 并行k-NN 算法设计75-76
5.2.3 实现算法模块中的map 函数与reduce 函数76-78
5.2.4 k-NN 算法性能测试和评估78-80
5.3 本章小结80-81
第六章 总结与展望81-83
6.1 总结81-82
6.2 展望82-83
参考文献84-87
攻硕期间取得的研究成果87-88
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