国家高技术研究发展计划(2001AA113181)
- 作品数:13 被引量:156H指数:5
- 相关作者:朱扬勇阮备军梁敏杨风召张忠平更多>>
- 相关机构:复旦大学南京财经大学燕山大学更多>>
- 发文基金:国家高技术研究发展计划上海市科学技术发展基金上海市科委科技攻关项目更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术理学机械工程更多>>
- 生物信息数据处理系统研究
- 1引言人类基因组计划的初步完成引发了生命科学研究的新进展,导致各种异构生物信息数据迅速产生。生物信息数据的整合问题已成为生物信息学研究的急迫问题和计算机界研究的热点。
- 朱扬勇邓绪斌
- 关键词:DBMS
- 文献传递
- XDist——一个柔性语义距离函数
- 量化对象间相似性/差别的方法具有广泛的用途,利用相关的语义信息能够得到更好的量化结果.提出了一个量化对象间语义差别的距离函数X-Dist,它基于线性优化中的运输问题模型和相关的语义信息量化两个对象之间的差别.在量化特征的...
- 梁敏郭新涛阮备军朱扬勇
- 关键词:语义距离协同过滤数据挖掘聚类
- 文献传递
- 基于ARMA模型的联机时间序列数据分割算法被引量:5
- 2005年
- 自回归移动平均(ARMA)模型近年来被广泛用于时间序列数据的预测、聚类以及相似性查找等。由于现实中的时间序列数据其底层生成机制与结构经常动态发生变化,因而对跨越较长时期的数据建立一个单一静态的ARMA模型并不合适。本文提出一种联机分割算法,首先对数据建立动态的ARMA模型,然后根据模型的预测信息与历史数据的特征信息,判断是否适合继续使用该模型描述后续数据,或者需要对数据进行分割,从而逐段建立ARMA模型。算法能够处理持续数据流,对仿真数据与实际数据的试验结果表明,本文所提出的算法是实用有效的。
- 黄超朱扬勇
- 关键词:时间序列
- DMVisualMiner:一个可视化数据挖掘分析平台被引量:5
- 2003年
- DMVisualMiner是将可视化技术应用于数据挖掘领域而开发的一个数据分析平台.可视化数据挖掘主要应用在4个方面:数据准备阶段的可视化、模型生成阶段的可视化、结果呈现阶段的可视化、数据挖掘流程的可视化.实现了对数据挖掘各个方面的可视化,同时DMVisualMiner采用构件的设计方法,利用插件的概念增强了系统的可扩展性,设计并实现了基于XML的模型表示方法,使得DMVisualMiner能够和预言模型系统集成,并能在网络环境下发布.
- 钱肖鲁
- 关键词:数据挖掘可视化数据挖掘J2EECOM组件
- 一种多维数据的可视化技术及其实现
- 2003年
- 引入了数据可视化概念,以聚类挖掘K-Means算法为例,实现了一种将N维数据向3维空间点坐标转换的方法;并利用图形软件开发包DirectX8.1将得到的点集合在屏幕上绘制出来,描述了挖掘结果,最终实现了结果的可视化;此外,也对本实验方法的优点和有待改进的地方做了总结.
- 张荣祖
- 关键词:数据可视化数据挖掘聚类
- 基于商品分类信息的关联规则聚类被引量:34
- 2004年
- 关联规则挖掘经常产生大量的规则 ,为了帮助用户做探索式分析 ,需要对规则进行有效的组织 聚类是一种有效的组织方法 已有的规则聚类方法在计算规则间距离时都需要扫描原始数据集 ,效率很低 ,而且聚类结果是固定数目的簇 ,不利于探索式分析 针对这些问题 ,提出了一种新的方法 它基于商品分类信息度量规则间的距离 ,避免了耗时的原始数据集扫描 ;然后用OPTICS聚类算法产生便于探索式分析的聚类结构 最后用某个零售业公司的实际交易数据做了实验 ,并通过可视化工具演示了聚类效果
- 阮备军朱扬勇
- 关键词:数据挖掘关联规则聚类可视化
- 基于函数依赖的XML键的推理及其求解算法
- 2005年
- 键是数据库模式和概念设计的基础,是语义的一个重要组成部分。随着XML成为Web上一种通用的数据交换标准格式,将键的概念引入到XML领域就显得非常迫切。本文基于路径和树元组表达式,从数据库设计的角度出发,在XML函数依赖形式化定义的基础上给出XML键完整陆约束定义、XML绝对键和相对键的有效和完备的推理规则,并提出使用多项式时间求解XML候选键的算法,为XML数据库模式的规范化设计奠定了理论基础。
- 张忠平余靖朱杨勇
- 关键词:XMLDTDXML键
- 基于函数依赖的XML键的推理及其求解算法
- 键是数据库模式和概念设计的基础,是语义的一个重要组成部分.随着XML成为Web上一种通用的数据交换标准格式,将键的概念引入到XML领域就显得非常迫切.基于路径和树元组表达式,从数据库设计的角度出发,在XML函数依赖形式化...
- 张忠平余靖朱扬勇
- 关键词:XMLDTDXML键
- 文献传递
- 一个可视化数据挖掘系统中的数据预处理技术
- 1.引言数据挖掘是从大型数据库或者数据仓库中发现并提取隐藏在其中有趣的信息或者知识的过程。数据挖掘的过程一般需要包括5个步骤:数据集成与清理、选择与变换、数据挖掘、模型的评估、知识表示。
- 张荣祖朱扬勇
- 文献传递
- ISCRMS智能化证券CRM系统被引量:1
- 2003年
- ISCRMS是将数据挖掘/联机分析技术应用在证券领域而开发的一个客户智能分析解决方案.它构建了一种新型的数据挖掘系统体系结构.ISCRMS使得用户直接利用商业模型解决问题,而不是面对复杂的算法,从而提供友好、易用的数据挖掘应用环境,同时还具备处理海量数据的能力.
- 李皓
- 关键词:数据挖掘动态数据仓库客户关系管理