下载此文档

数据挖掘的新技术研究的综述报告.docx


文档分类:IT计算机 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【数据挖掘的新技术研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【数据挖掘的新技术研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。数据挖掘的新技术研究的综述报告随着数据科学在各个领域中的应用越来越广泛,数据挖掘作为一项重要的技术,也在不断发展与创新。本文将综述近期数据挖掘的新技术研究,分别介绍了基于深度学****的方法、异常检测技术、实时数据挖掘等几个方面的研究进展。一、基于深度学****的方法深度学****在图像识别、语音识别等领域取得了很好的成果,近年来在数据挖掘领域中也逐渐得到应用,并取得了一定的成果。基于深度学****的数据挖掘,相对于传统机器学****算法的优势在于能够自动提取特征,并且能够应对复杂的非线性问题。(1)深度神经网络聚类深度神经网络聚类是基于自编码器的无监督学****算法,通过对自编码器进行改进,使其得以应用到聚类问题中。该算法通过无监督的方式,学****出数据的低维表达,再利用聚类算法对上述表述进行聚类,最终得到了较为优秀的聚类效果。(2)深度卷积神经网络深度卷积神经网络在图像识别领域中表现出了不错的能力,可以有效地提取出特征。在数据挖掘领域中,也有相关的研究人员将该算法应用到了时间序列数据和文本分类问题上。二、异常检测技术异常检测技术在很多领域中都具有非常重要的应用,包括货物质量检测、网络入侵检测等方面。随着数据量的增大和异常形式的增多,传统的异常检测方法已经不能完全满足需求,因此针对不同场景的异常检测方法也得到了不断的探索和创新。(1)基于协同稀疏表示的异常检测协同稀疏表示技术是一种基于低维度优化的异常检测算法,通过学****低维空间的稀疏表示,实现对异常点的检测和定位。近年来有一些研究工作将协同稀疏表示技术应用到了图像、音频、文本等多个领域的异常检测任务中,并取得了一定的成果。(2)基于深度学****的异常检测深度学****在异常检测领域的应用也越来越广泛,包括自编码器、深度置信网络和生成对抗网络等算法。这些算法可以自动地学****出异常分布的表示,进而将在该分布之外的数据点识别为异常,并且表现出了不错的性能。三、实时数据挖掘随着数据量的增加,实时数据挖掘技术也越来越受到重视,能够帮助企业及时发现数据中的异常情况、新趋势并及时做出调整。传统的批处理数据挖掘技术无法满足企业实时需要,越来越多的实时数据挖掘技术也得到了应用和创新。(1)基于流式数据的实时挖掘基于流式数据的实时数据挖掘技术是近年来比较流行的一种方法,通常采用在线聚合、滑动窗口、随机采样等技术,能够实现在线分类、聚类等任务。这种方法可以快速对数据流进行处理,并及时响应新出现的数据,并有不错的实时性能。(2)基于分布式处理的实时挖掘基于分布式处理的实时数据挖掘技术主要是采用分布式架构来处理实时的数据,在大规模的数据流下仍然能够快速地处理和分析数据。这种方法可以通过多个节点的协同工作,将任务分散到不同的结点上进行计算,极大地提高了数据处理能力。总之,数据挖掘技术在飞速发展,不断涌现出新的方法和技术。本文对当前较为流行的基于深度学****的方法、异常检测技术和实时数据挖掘等方面进行了综述,希望能够为数据挖掘领域的人士提供参考。

数据挖掘的新技术研究的综述报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuwk
  • 文件大小11 KB
  • 时间2024-04-16