决策树分类算法研究综述

本文基于决策树分类算法的研究现状,重点介绍了一些极具代表性的算法,包括ID3、C4.5等,对各种决策树分类算法的基本思想进行阐述,分析比较各种典型算法的优点和不足,并对决策树分类算法所面临的问题进行了简要的阐述,为数据分类研究者提供借鉴。     

大数据下不均衡数据碎片分类识别算法

提出一种基于决策准则优化的不均衡数据碎片分类识别算法,首先对一般的大数据环境下不均衡数据碎片分类识别过程进行描述,分析其存在问题,在此基础上,提出通过决策准则优化算法进行不均衡数据碎片识别的算法,通过优化决策准则中的决策阈值和错分代价,从而优化分类准则,通过对自适应随机子空间不均衡数据碎片分类识别算法的描述,完成大数据环境下不均衡数据碎片分类识别。实验结果表明,所提算法能够提高分类识别的准确性,且其所占内存空间较小,为该领域的研究发展创造条件。     

朴素贝叶斯分类算法在数据预测中的应用

朴素贝叶斯分类方法是数据库分类知识挖掘领域的一项基本技术,并具有广泛的应用。使用贝叶斯分类算法实现了对经典数据集Iris的分类。实践表明,朴素贝叶斯分类是一种有效的数据挖掘分类算法。     

非平衡数据分类算法研究

非平衡数据分类问题是近些年机器学习和数据挖掘领域的一个研究热点。对于非平衡数据分类问题,标准的分类学习算法不能获得良好的性能,因为它们往往只关注多数类而忽略少数类。从分类学习的3个不同层面对非平衡数据分类算法进行了综述,并指出了该领域未来可能的研究方向。     

高校大数据研究综述

正随着互联网和人工智能的发展,数据的价值越来越得到广泛的重视,尤其是高校的数据价值,研究还处于初探期。本文首先对大数据国内外研究现状进行分析,其次基于高校数据研究课题进行分类分析,最后提出围绕高校数据研究建议,为更好挖掘高校数据价值提供参考。     

大数据应用研究综述

随着互联网、物联网、云计算的飞速发展,数据量呈现出了爆炸式的增长,大数据时代已经悄然到来。随着大数据被社会各界熟知,其影响范围已经从企业扩展到社会的方方面面。从大数据的概念和特点入手,结合云计算和物联网技术,阐述了大数据在精准营销、智慧交通、精细农业、智慧环保等领域的应用。     

基于网络大数据的社会经济预测综述

整理采用网络大数据进行社会经济预测的分析报告和学术研究,并根据数据信息类型梳理研究主要脉络。其中,网络用户搜索数据研究根据搜索关键词义和搜索频率变化预测经济活动或市场发展趋势;舆情研究从网络信息交流平台提取公众观点倾向和情绪波动信息,研究投资行为以及研判金融市场形势。还总结现有研究存在的问题以及展望未来研究发展方向。     

大数据技术发展研究综述

大数据正在改变了人类世界,本文介绍了大数据技术兴起的背景、研发和应用的总体情况、面临的挑战和未来的发展趋势,对大数据技术的发展和研究进行了全面性的综述。     

2020大数据预测

正"得数据者得天下",未来5年,我国大数据行业将如何发展?会呈现出怎样的趋势?哪个领域最容易赚到钱?东湖大数据用数字为您解读。1全球大数据行业将来是个啥状况2中国大数据市场未来蛋糕到底有多大目前,中国大数据仍处于起步发展阶段,但行业应用得到快速推广,市场规模增长明显。预计到2020年,中国大数据产业市场规模将达到8228.81亿元     

大数据下基于MapReduce的Dirichlet朴素贝叶斯文本分类算法

针对当前大数据环境下朴素贝叶斯文本分类算法在处理文本分类时存在的数据稀疏、分类不准及效率低的问题,本文提出了一种基于MapReduce的Dirichlet朴素贝叶斯文本分类算法。算法首先根据体征词语义因素以及类内分布情况对权重进行加权调整,以此对的计算公式进行修正;引入了统计语言建模技术中的Dirichlet数据平滑方法来降低数据稀疏对分类性能的影响,并在Hadoop云计算平台采用MapReduce编程模型实现本文算法的并行化。通过测试实验对比分析可知,本文算法显著提高了传统朴素贝叶斯文本分类算法的准确率、召回率,并具有优良的可扩展性和大数据处理能力。     

关联分类及其改进算法综述

关联分类算法是分类中一个重要的方法,但是基于支持度—置信度框架的传统关联分类算法会产生很多质量不高的规则。为了提高传统关联分类算法的准确率,以提出大量改进算法,综述关联分类及其改进算法。首先介绍关联分类算法及其改进算法所涉及的基本概念,其次就关联分类算法的三个步骤规则生成、规则度量与剪枝、未知实例预测综述关联分类及其改进算法。最后对关联分类及其改进算法进行总结与展望。     

使用微博数据进行预测的研究综述

使用微博数据对事件及趋势进行预测是当前国外研究的一个热点,按照研究领域划分,可以分为突发事件领域、经济领域、政治领域及文化领域。本文对国外最近研究进展进行了梳理,指出了当前研究所存在的问题,并探讨了未来可能的发展方向。     

三明农业农村大数据应用研究

着力发展现代农业,既是全面建成小康社会、实现现代化的重要基础,也是提高农业综合生产能力、增加农民收入、建设社会主义新农村的必然要求。大数据时代已经来临,农业农村是大数据产生和应用的重要领域之一,文章根据三明市农村农业发展现状,研究应用大数据技术加快推进三明市特色现代农业农村发展。     

大规模数据环境下用电量预测算法研究

提出了在海量数据下的分布式局部线性回归算法,并通过在大规模用电记录数据集上进行详细地实验,证明了该算法在保证预测效果的前提下,能有显著地缩短模型训练时间,并具有很好的可扩展性.     

大数据产品定价问题的研究综述

大数据产品定价是数据交易过程中的关键环节。在分析总结大数据产品概念及特征基础上,通过对国内外有关于大数据产品定价研究成果的梳理,从3个角度对大数据产品定价问题进行了综述:大数据产品定价的难点、定价影响因素和定价模型以及策略。在此基础上从大数据产品的生命周期、质量、流通过程和使用方式4个角度对大数据产品定价问题提出建议和思路,希望能助力于大数据产品定价相关研究与实践发展,对大数据产品交易过程的完善有所帮助。     

大数据时代高校人事档案管理研究综述

分析了大数据时代高校人事档案管理面临的机遇和挑战,梳理了近年来学界关于这一主题的相关研究,主要集中在大数据时代高校人事档案管理面临的挑战、信息化建设和管理创新、大数据背景下高校人事档案管理的对策研究等方面。当前,高校人事档案管理尚存在着一些不足之处,如何充分利用和把握大数据时代的基本特点和现实需要,进一步改革创新,促进高校人事档案管理创新,是当前高校人事部门的关键工作。     

大数据如何改变农业

大数据是一种以数据驱动农业生产向智慧型转变的新兴力量,是现代农业生产中新兴的生产要素,将深刻改变农业产业的商业模式. 从互联网诞生以来,每一轮技术变革都在以超出人们想象的速度改变这个世界.对此趋势,雷·库兹韦尔(Ray Kurzweil)在《奇点临近》一书中早已为我们做出了精彩的预言和论述.农业在面对新技术的冲击下,其变革的速度也不会例外.     

大数据看农业投资

“大数据看农业投资”由《农经》杂志社联合今日头条发布,结合“互联网+农业”、依托互联网的信息技术和通信平台,希望农业摆脱传统行业消息闭塞、流通受限,农民分散经营,服务体系滞后等难点,使现代农业坐上互联网的快车. “大数据看农业投资”从新闻热度、年度事件、农企IPO案例、用户画像等多维度解读分析农业投资.通过大数据与农业投资的深度结合,呈现了2016年农业投资领域相关资讯的全年热度趋势,剖析了关注人群的精准画像,为农业投资行业提供更加完善的数据输出.     

大数据算法引论课程建设方案研究

随着新一代信息技术的发展,海量数据资源以超乎人们想象的速度进行积累和汇聚,人类进入"大数据时代"。大数据算法引论课程以培养学生分析与挖掘大数据的实际应用能力为目标进行建设。健康医疗大数据,作为国家重要基础性战略资源,将带动我国医疗服务模式的深刻变革并提升医疗健康服务的质量。因此,本文着重阐述对于生物医学工程专业学生,如何培养学生的大数据思维以及处理和分析医疗健康大数据的能力。本文介绍了课程建设基础,着重阐述了课程建设的具体方案,以智慧医疗、精准医疗、个性化健康管理为目标,引导学生对于大数据基本理论和前沿性热点问题的学习,并指导学生对于临床大数据、精细化运营大数据、健康管理大数据以及精准医学大数据等应用方向的学习与实践。