轨迹大数据挖掘

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目

一、单选题（共80题）

1) ( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到

和原始数据相同的分析结果。

A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约

2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖

掘的哪类问题？(A)

A. 关联规则发现 B. 聚类

C. 分类 D. 自然语言处理

3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)

(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC

4) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)

A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘

5) 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

大数据平台下的数据挖掘

解 决 方 案

大数据平台下的数据挖掘解决方案V3.0

目 录

一 数据管理的现状 .................................................................................. 1 二 数据挖掘的概述 .................................................................................. 2

（一） （二）

数据挖掘概念 ........................................................................................ 2 数据挖掘目标 ........................................................................................ 3

三 数据挖掘体系 .............................................................

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解 决 方 案

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目 录

一 数据管理的现状 .................................................................................. 1 二 数据挖掘的概述 .................................................................................. 2

（一） （二）

数据挖掘概念 ........................................................................................ 2 数据挖掘目标 ........................................................................................ 3

三 数据挖掘体系 .............................................................

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浅析大数据时代物流信息的挖掘与应用

作者：杨曙

来源：《电脑知识与技术》2017年第18期

摘要：伴随信息技术的飞速进步，为电子商务发展创造了良好契机，近年来，人们对物流市场需求逐步攀升，大数据时代，物流企业不可避免的面临着如何从庞大数据中挖掘有效数据的困境。文章通过阐述大数据时代下的物流行业发展现状，分析物流管理系统中的物流信息挖掘，对数据挖掘在物流信息系统中的应用展开探讨，旨在为如何促进大数据时代物流行业有序健康发展研究适用提供一些思路。

关键词：大数据；物流信息；数据挖掘；应用

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）18-0001-02

大数据时代下，人们对物流需求提出了越来越严苛的要求，如此一来，物流企业应当紧随社会发展脚步，推进企业自身运作流程的优化改良，通过不断创造出更具针对性、更高质量的物流服务，以实现对物流市场发展需求的有效满足。数据挖掘技术可对事物相互间关联性进行充分挖掘，具备一系列优势功能，所以可对物流中产生的海量信息开展有效整合，为物流企业制定决策提供可靠依

详细介绍R+Hadoop系统结构、案例以及优缺点分析等

1 基本介绍

1.1 简介

RHadoop是运行R语言的Hadoop分布式计算平台的简称。要认识Rhadoop首先我们分别来认识R语言和Hadoop。

Hadoop已经成名好多年了，它是Apache软件基金会旗下的一个JAVA开源分布式计算平台，现已被各大互联网企业（包括Yahoo和Facebook等）用于大规模数据分布式存储与分布式计算。近年来随着云计算、大数据处理、数据挖掘等概念和应用越来越火，Hadoop更是名声大噪，各大企业对熟悉Hadoop体系架构和性能优化的人才需求也相当旺盛，人才缺口也相对加大。

R语言可能对大多数人来说比较陌生，但是做数理统计、数据分析的人不会不知道R。R是一门主要运用于统计分析与绘图的编程语言和操作工具。和Matlab类似，R是一门高级脚本化编程语言，直接在命令行输入指令即可运行，无需编译链接。它可以进行高效的向量化运算，效率远高于传统的循环运算。另外，R是开源的，有大批杰出的工程师和程序员为R开发了许多好用的函数库和图形化工具，尤其在数理统计方面有大量成熟的开源的程序包。所以R是做数据挖掘、数据分析的廉价高效的方案。

1.2 功能

Rhadoop是将R的强大统计分析

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时空轨迹数据挖掘在公安经济群体事件管理中的应用

作者：王仲妮靳涛

来源：《现代信息科技》2019年第01期

摘; 要：群体事件预测对群体事件管理具有重要作用。文章通过分析时空轨迹数据的特点，首先确定使用频繁模式对多维度时空轨迹进行数据挖掘，其次对时空轨迹数据进行预处理，最后通过优化Apriori算法，提出一种MapReduce框架下基于Apriori算法的时空轨迹数据挖掘算法，实现在并行运算环境下对时空轨迹数据进行关联规则挖掘。实验表明：该算法可以找出经济群体事件发生的关键因素特征，这些特征值符合不同类型经济事件的特点，为公安行业经济群体事件管理提供决策部署依据。

关键词：群体事件;时空轨迹;Apriori算法;并行运算;数据挖掘

中图分类号：TP311.13; ; ; 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）01-0078-03

Application of Spatio-Temporal Trajectory Data Mining in the Police Management

of Economic Group Events

WANG Zhongni1，JIN Tao2

（1. Public Security Depart

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时空轨迹数据挖掘在公安经济群体事件管理中的应用

作者：王仲妮靳涛

来源：《现代信息科技》2019年第01期

摘; 要：群体事件预测对群体事件管理具有重要作用。文章通过分析时空轨迹数据的特点，首先确定使用频繁模式对多维度时空轨迹进行数据挖掘，其次对时空轨迹数据进行预处理，最后通过优化Apriori算法，提出一种MapReduce框架下基于Apriori算法的时空轨迹数据挖掘算法，实现在并行运算环境下对时空轨迹数据进行关联规则挖掘。实验表明：该算法可以找出经济群体事件发生的关键因素特征，这些特征值符合不同类型经济事件的特点，为公安行业经济群体事件管理提供决策部署依据。

关键词：群体事件;时空轨迹;Apriori算法;并行运算;数据挖掘

中图分类号：TP311.13; ; ; 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）01-0078-03

Application of Spatio-Temporal Trajectory Data Mining in the Police Management

of Economic Group Events

WANG Zhongni1，JIN Tao2

（1. Public Security Depart

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目

一、单选题（共80题）

1) ( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到

和原始数据相同的分析结果。

A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约

2) 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖

掘的哪类问题？(A)

A. 关联规则发现 B. 聚类

C. 分类 D. 自然语言处理

3) 以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A)

(a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC

4) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C)

A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘

5) 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术

第一次作业

Weihua Wang

1. 给出一个例子，其中数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。该商务需要什么数据挖掘功能？它们能够由数据查询处理或简单的统计分析来实现吗？

答: 亚马逊在线交易平台上的数据挖掘，显示出数据挖掘对于商务的成功是至关重要的。该商务需要统计交易用户的消费信息，对用户进行分类；根据用户的历史消费信息，给出推荐广告，并定期往用户邮箱发送商品推荐邮件等等。

该商务应用了关联规则数据挖掘功能。

数据挖掘是一个非常重要且复杂的模块，要发现数据间的关联规则，不可能通过简单的数据查询处理或者简单的统计分析实现。亚马逊有非常大的数据库，然后也会有各种各样的数据分析包括会跟很多的出版社还有一些中间商建立合作，然后会帮助他们去做书籍的整理、销售，就是客户满意度。所以，数据量很大，然后亚马逊还需要通过这些数据去挖掘一些对于客户，对于用户有指导性的数据，他们建立的复杂的系统去分析这些数据。

2. 使用你熟悉的生活中的数据库，给出关联规则挖掘、序列模式分析、分类、聚类、孤立点分析等数据挖掘功能的例子。

1) 关联规则挖掘

超市货架的商品摆放：方便面--->火腿肠（大部分人买方便面的同时会买火腿肠）。 2) 序列模式分析

可口可乐公司根据往

第32卷第2期　　　　　　　　　　　　　　　　　中南民族大学学报(自然科学版)　　　　　　　　　　　　　　　　　Vol.32No.22013年6月　　　　　　　　　　　JournalofSouth-CentralUniversityforNationalities(Nat.Sci.Edition)　　　　　　　　　　Jun.2013

基于大数据的线上线下电商用户数据挖掘研究

(1中南财经政法大学工商管理学院,武汉430073;2中南民族大学管理学院,武汉430074)

摘　要　分析了大数据环境下的O2O电商用户数据特征,提出O2O电商用户数据挖掘框架,并探讨数据挖掘流程和主要的数据挖掘方法,分别从O2O电商平台、O2O用户和O2O商家三者角度探讨了O2O电商用户数据挖掘的应用问题.研究认为:O2O用户数据挖掘框架包括数据来源层、数据收集层、数据组织层、数据分析层与数据应用层等层级;数据挖掘流程主要包括数据收集、数据预处理、数据挖掘及数据应用4个过程;O2O电商用户数据的挖掘应用包括精准营销、平台网站优化、欺诈分析与防范、个性化推荐、增值服务开发与产品创新等方面.关键词　数据挖掘;O2O电商;用户数据;大数据

中图分类号　TP274;F724.6　文献