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8：FP-Tree(Mining frequent patterns without candidate generation)这个也不太清楚。FP-growth算法(Frequent Pattern-growth)使用了一种紧缩的数据结构来存储查找频繁项集所需要的全部信息。采用算法：将提供频繁项集的数据库压缩到一棵FP-tree来保留项集关联信息，然后将压缩后的数据库分成一组条件数据库（一种特殊类型的投影数据库），每个条件数据库关联一个频繁项集。9：PageRank大名鼎鼎的PageRank大家应该都知道（Google靠此发家，其实也不能说发家啦!）。对于这个算法我的理解就是：如果我指向你（网页间的连接）则表示我承认你，则在计算你的重要性的时候可以加上我的一部分重要性（到底多少，要看我自己有多少和我共承认多少个人）。通过反复这样来，可以求的一个稳定的衡量各个人（网页）重要性的值。不过这里必须要做些限制（一个人的开始默认重要性都是1），不然那些值会越来越大越来越大。无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。江苏购买智能推荐风格

获取的信息和知识可以广用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：①来自统计学的抽样、估计和假设检验；②人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。锡山区质量智能推荐推荐数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；

在分布式数据挖掘系统结构方面，也已出现了许多基于不同技术的体系结构。如张学明等研究了一种基于CORBA技术并采用多线程并行数据挖掘机制的分布式并行体系结构。陈刚对基于移动Agent技术的分布式数据挖掘体系结构进行了研究。侯敬军等则提出了一种基于Web Services的分布式体系结构，可实现分布式异构环境下的大容量数据的数据挖掘研究了一种用于电子商务应用的基于异构和分布式环境的联邦式数据挖掘系统。Omer Rana等提出了一种基于组件技术的具有良好可扩展性的分布式数据挖掘系统框架，该框架可以方便地集成第3 方插件和用户自定义组件。

数据挖掘过程模型步骤主要包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评价模型和实施。下面让我们来具体看一下每个步骤的具体内容： [3] 图1 数据挖掘的系统模型 [3]  (1)定义问题。在开始知识发现之前的也是重要的要求就是了解数据和业务问题。必须要对目标有一个清晰明确的定义，即决定到底想干什么。比如，想提高电子信箱的利用率时，想做的可能是“提高用户使用率”，也可能是“提高一次用户使用的价值”，要解决这两个问题而建立的模型几乎是完全不同的，必须做出决定。缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。

（2） 数据集成：把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而为企业提供的数据共享。（3） 数据规约：执行多数的数据挖掘算法即使在少量数据上也需要很长的时间，而做商业运营数据挖掘时往往数据量非常大。数据规约技术可以用来得到数据集的规约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并且规约后执行数据挖掘结果与规约前执行结果相同或几乎相同。（4） 数据清理：在数据库中的数据有一些是不完整的（有些感兴趣的属性缺少属性值），含噪声的（包含错误的属性值），并且是不一致的（同样的信息不同的表示方式），因此需要进行数据清理，将完整、正确、一致的数据信息存入数据仓库中。具体而言，分类、估值和预测属于有指导的数据挖掘；关联规则和聚类属于无指导的数据挖掘。苏州哪里智能推荐私人定做

在实际应用中，需要进一步了解错误的类型和由此带来的相关费用的多少。江苏购买智能推荐风格

控制层控制层用于控制系统的执行流程，协调各功能部件间的关系和执行顺序，主要包括对数据挖掘任务进行解析，并根据任务解析的结果判断挖掘任务涉及到的数据和应该采用的数据挖掘算法。 [1] 数据挖掘任务一般是通过数据挖掘语言定义和解释的，当前许多研究者提出了自己的数据挖掘语言，这些语言从结构上看都是类SQL语言，如DMQL语言等, 但是并没有实现挖掘语言的标准化。2000年3月，微软推出了一个新的数据挖掘语言规范OLE DB for Data Mining，向着数据挖掘语言标准化又迈进了一大步，Amir Netz等详细介绍了如何将OLE DB for DM规范应用到数据挖掘系统之中。江苏购买智能推荐风格

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