大数据挖掘

摘要： 为了实现图书馆服务质量动态感知和信息化管理,提出基于大数据挖掘的图书馆服务质量动态感知模型。构建图书馆服务质量态势动态信息统计分析数据库,对统计的图书馆服务质量态势动态大数据进行信息融合处理,采用网格分块聚类方法进行图书馆服务质量态势动态大数据聚类分析,对采集的图书馆服务质量态势动态大数据进行模糊信息分类识别和特征分布式融合处理,提取图书馆服务质量态势动态大数据的信息熵,根据提取的图书馆服务质量态势动态信息熵分布特征量进行大数据挖掘模型构造,采用空间分布式融合方法,实现图书馆服务质量态势动态大数据信息感知,优化分量管理。仿真结果表明,采用该方法进行图书馆服务质量动态感知的准确性较高,信息分类管理能力较好,提高了图书馆服务质量的动态管理水平。

摘要： 研究建立火电厂数据挖掘和关键目标寻优的智能系统,通过稳定工况划分、运行参数聚类、关键目标对标寻优等流程挖掘历史工况中有价值的信息,找到与当前实时运行工况近似的目标值及运行参数,可为优化运行提供开环建议。在锅炉效率关键目标的对标寻优实际工程应用中,系统发掘出在相近的MV(操作变量)、DV(扰动变量)参数情况下,实时工况炉效为92.13%而历史标杆工况炉效为93.34%,提出该工况下烟气氧量设定值由5.5%降低至4%仍可平稳运行,达到了运行提效、节约发电煤耗的目的。

摘要： 使用基于红外图像的故障诊断方法、基于深度Q网络故障诊断方法缺少对发电异常数据关联分析,导致数据识别结果不精准,针对该问题,提出了基于大数据挖掘的发电系统异常数据识别系统设计。采用LM12H458高度集成数据采集芯片,设计系统采集子系统,控制系统采集的启动和停止。使用数据处理子系统处理采集数据,并将采集结果存储到子系统中,通过LED显示屏完成数据识别。根据发电量、光照强度、温度、湿度关联分析,采用apriori算法构建先验规则集,完成异常数据识别。由实验结果可知,该系统与实际数据一致,具有精准的识别效果。

摘要： 随着高校师资队伍结构的优化和大量高端人才的引进,广大师生对生活质量、工作条件、学习环境的要求不断提高,使高校后勤的发展面临严峻挑战,本文通过探讨高校管理现状,阐述高校后勤大数据挖掘的意义,分析信息化、智能化、数据化管理的作用,对高校后勤大数据的进一步深入挖掘及应用,借以推动高校后勤专业管理水平的价值创造能力。

摘要： 传统方法对离退休人员电子档案分类耗时较长、分类效果不佳。为此,提出基于大数据深度挖掘的离退休人员电子档案分类方法。采集离退休人员电子档案中内容数据,提取档案特征,并进行相应的信息预处理;通过类信息熵算法获得离退休人员电子档案特征值,通过大数据挖掘与支持向量机设计离退休人员电子档案分类器,完成离退休人员电子档案分类。结果表明,所提方法能够实现离退休人员电子档案准确分类,提升电子档案分类效率。

摘要： 随着电网建设规模不断发展,电网调度面临着巨大的电力供应安全保障压力,将大数据挖掘技术与电网调度业务相结合,通过多渠道采集与调度工作相关的大量数据,利用自然语言处理、文本分析、语义分析等技术进行数据提取,再将数据进行集成、转换、清洗等方式处理,在分布式储存与处理技术运用基础上,构建电网调度操作趋势大数据挖掘与应用数据基础数据库,利用大数据挖掘技术对调度操作数据进行深度研究,并对调度人员操作趋势分析,总结和探讨了电网调度操作趋势大数据挖掘结果的应用方向,并对当前所面临的难点和未来的发展趋势进行展望。

摘要： 针对大数据时代企业成本核算问题,从本体理论出发,提出了管理信息系统三元组,并对三元组的各个要素进行了解析构造,实现了功能和业务的分离,对其中的谓词演算进行了构件设计,并结合企业核算案例进行了中间件的应用开发,取得了较好的应用效果。

摘要： 水库移民信息差异性较大,增加了水库移民信息管控难度,导致水库移民信息管控效果较差。基于此,设计一个基于大数据挖掘的水库移民信息管控系统。在系统硬件部分,主要设计处理器、通信模块、USB模块、SDRAM模块;在软件部分,建立中间文件,对数据容错处理并量化数据,对其相似度度量,同时对水库移民信息并行处理;在此基础上,采用大数据挖掘技术中的关联规则计算水库移民信息,对同类信息集中管理,以此完成基于大数据挖掘的水库移民信息管控系统的设计。实验结果表明,所提出的水库移民信息管控系统信息查询准确度高,并且在多并发用户查询上,也能够保证较快的查询速度,提高了水库移民信息管控效果,满足系统设计需求。

摘要： 为了准确、实时发现地下综合管廊运行和维护中的风险,将密度峰值聚类算法分析应用到地下综合管廊异常数据挖掘。密度峰值聚类算法分3个环节,离群数据的取舍、聚类中心的确定和以Voronoi图单元为基础的数据映射分配。通过实验分析,成功实现地下综合管廊环境中氧气浓度的大数据聚类,并得到不同氧气浓度数据聚类簇图像,直观地观察到氧气浓度的数据状态,通过该算法得到的数据簇聚类效果非常具有工程实际意义,能准确、实时预测管廊风险。

摘要： 针对配电网线路径向分布、分支线复杂特性,存在多重估计的问题,提出一种基于孤立森林算法与大数据挖掘的配电网故障距离估计方法。首先,构建“云-管-边-端”新型配电物联网架构,实现数据的高效管理。然后,在配电边缘代理装置中引入孤立森林算法提取故障时电压电流异常特征数据。最后,基于配电云主站汇集并获取海量装置中提取的异常特征数据集,利用基于代码库的大数据挖掘技术(Big data mining base on code repositories,BDMBCR)搜索故障事件间的关联关系,根据数据相似性归类分支分组,估算故障发生的具体位置。采用IEEE 34测试仿真系统进行试验。结果表明,提出的方法能够挖掘复杂数据特性,两相和三相接地故障多重估计长度相应减少了24%~27%和16%~20%,单相接地的故障影响距离仅为1.2 km,优于其他对比方法。

摘要： 大数据挖掘特别适合于窥探具有多维性和全面性的现实世界.它可以从很多看似支离破碎的信息中复原一个事物的全貌,并进而能够预测或判断出尚未观察到的事物的现象.相关性思维作为大数据的核心思维之一.面临日益增长的品类繁多的大数据,智能化的处理变得比任何时候都更为迫切,效果也更为有效.

摘要： 2017年6月1日,中华人民共和国网络安全法正是开始实施,网络安全已经开始受到法律的保护.在信息化程度日益提升的状态下,烟草行业商业系统的网络安全防护已成为信息化建设过程中的必要保障.目前烟草行业商业系统网络安全防护工作并没有进行系统化的管理,网络运行状态仍依靠人工监督的形式,存在着耗时长,效率低,检查质量低等诸多问题.本文提出基于大数据挖掘及物联网技术应用的网络安全检查方式改进课题,本课题通过运用大数据挖掘技术、SNMP协议的实际应用,设计出网络安全一体化监控平台,从而可以统一监控公司相关网络安全设备,分析网络安全状态.经过系统的研发测试验证,课题成果符合设计要求,操作方便,工作可靠,提高了网络安全检查效率,提升了公司网络安全质量.研究成果对烟草行业的网络安全监控工作具有重要的借鉴意义.

摘要： 近年来大数据作用得到社会重视,应用也越来越广泛,而部海事拥有大量海事数据却没被有效利用,未能跟上数据时代步伐.为激活海事数据,提升中国海事管理效能及服务保障能力,利用SWOT探讨大数据挖掘在海事管理中的应用,分析认为大数据挖掘技术能有效利用海事部门权威数据及其隐藏价值信息,可为海事领导层决策、日常安全管理及港航企业运营提供科学参考,同时也指出目前推广大数据挖掘应用所存在的问题与风险.相关部门应制定有效措施应对挑战,并加快海事大数据挖掘应用,提升海事信息化水平,为国家航运发展保驾护航.

摘要： 我国水电设备检修一直遵循着计划检修的工作制度,该制度在确保设备安全运行方面发挥了重要的作用,水电机组状态检修是通过状态监测及故障诊断提供的设备状态信息,根据设备状态评价和状态评估结果形成的检修管理模式,目前大中型水电企业都在探索水电设备的状态检修模式,实现状态检修的关键是状态监测及远程故障诊断系统,水电设备的运行实时数据是巨大的,实时数据之间也存在着潜在关联,所以实现状态检修必须开发一套可靠、准确的故障诊断系统,利用实时大数据挖掘技术完成对水电设备"大数据获取"到"故障特征判断"的过程,从而达到从计划检修到状态检修的过度.

摘要： 本文首先对两个典型的实际问题：电网突发停电事故和日常失压预警处理进行了研究，为此提出了智慧水务平台，并重点研究了可视化的大数据挖掘。

摘要： 紧紧围绕“好调水、调好水、安全调水”的目标,在北京市南水北调调度管理中引入“互联网+大数据”思维,探索基于移动互联网的调度信息采集、基于大数据挖掘的来水调度推演等新方法、新模式;设计并建设南水北调来水智能化调度平台,集成物理环境、承载调度模式、优化业务逻辑,提升南水北调来水调度的自动化、智能化水平,支撑南水北调工程的安全运维与水资源合理调配、管理.

摘要： 在“健康中国”战略的指导下,构建互联网+卫生健康信息化平台,通过“互联网+”和大数据挖掘技术,实现智慧医疗,简化就医流程;实现基层医疗卫生机构与上级医疗卫生机构的互联互通,为分级诊疗、远程诊疗和患者转院转诊打开绿色通道.

摘要： 随着以大数据挖掘和人工智能为技术特征的算法型内容生产模式的崛起,一批基于算法分析的个性化推荐引擎产品在积累了为数众多的用户后,也屡屡遭遇版权侵权的风波.同时,通过数据挖掘用户信息并进行智能兴趣推荐,从而实现商业性目的的做法不仅招致隐私权侵权的争议,更引发令专业人士所不忍的茧房效应.本文基于信息聚合型媒体的内容生产和分发逻辑,对其中的侵权纠纷和伦理问题加以分析,认为数字时代的内容生产需要通过立法手段进行规范,并提供行业内自律模式对技术造成的无序性加以规制,同时增强公众的个人素养和法律意识.

摘要： 物联网是智慧城市的基础,目前正处于快速发展阶段;大数据的发展源于物联网技术的应用,并用于支撑智慧城市的发展.本研究基于高时间精度、高空间精度、多维度的物联网环境监测大数据,通过机器学习等大数据挖掘手段,探索物联网监测数据在城市中微观环境中的潜在应用方向.研究内容主要包括物联网监测体系软硬件构架、物联网环境监测数据特征挖掘以及物联网环境监测数据典型应用探究.研究结果表明,物联网监测数据自身具有一定周期型与趋势性,气象指标和污染物浓度指标之间具有一定相关性,并构建了主要污染物浓度预测模型;物联网监测数据在城市环境舒适度评价以及城市事件监测体系构建中都具有一定潜力,在城市中微观环境中的研究应用前景广泛.本研究创新点主要表现在高时空精度、多维度的数据创新,基于机器学习等大数据挖掘手段的方法创新,以及物联网监测数据在城市中微观环境中的应用创新.

摘要： 医院感染管理是医院管理的重要内容，为使医院病人、职工和社会人群不受环境有害因素的伤害，提高医疗效果，保护职工和人民群众健康，加强医院感染管理工作；为加强医院感染管理，有效预防和控制医院感染，提高医疗质量，保证医疗安全，根据、、、、制定本办法。

摘要： 本申请实施例提供一种基于大数据漏洞挖掘的对象输出方法及大数据挖掘系统，通过获取第一大数据漏洞挖掘网络挖掘的第一漏洞挖掘分布，当第一大数据漏洞挖掘网络挖掘路径调整结束，且检测到还未进行挖掘路径调整的第二大数据漏洞挖掘网络时，将第一漏洞挖掘分布添加到临时漏洞分布输出队列，并基于临时漏洞分布输出队列中添加的漏洞挖掘分布，与用于存储漏洞挖掘分布对应的中转输出存储区中存储的漏洞挖掘分布，确定指定挖掘路径对应的目标输出漏洞挖掘分布，可减少漏洞挖掘分布的噪声信息，进而提高针对指定挖掘路径进行软件服务漏洞挖掘的准确性。

摘要： 本发明公开了一种解耦WEB客户端与大数据挖掘分析的数据挖掘平台及实现方法，本方案由WEB客户端，数据挖掘服务单元，以及数据挖掘开发平台配合构成，数据挖掘服务单元分别与WEB客户端和数据挖掘开发平台数据连接，其接收并管理WEB客户端的请求，以及感知数据挖掘开发平台开发打包的相关数据挖掘算法，在WEB客户端和数据挖掘开发平台之间搭建调用通道；WEB客户端通过数据挖掘服务单元调用数据挖掘开发平台开发的相关数据挖掘算法。本方案能够将WEB客户端开发技术与大数据挖掘分析技术进行解耦，通过R数据挖掘服务把前端及分析人员的工作连接了起来，这样使得大数据挖掘分析人员专注实现R函数。

摘要： 本申请实施例提供一种大数据挖掘方法、装置及数据挖掘服务器，通过综合考虑不同兴趣度度量维度，以对每个维度的所有业务大数据进行聚类后，可以保证不同兴趣度度量维度在不同的数据挖掘项目待应用场景下性能表现更加统一，提高大数据挖掘的能力，并且可以根据各聚类簇的特征信息，动态确定待挖掘服务的多个数据挖掘项目以及每个数据挖掘项目对应的待挖掘数据维度，并以此进行后续数据挖掘，可以避免现有技术中采用固定挖掘数据维度可能出现挖掘效果较差，或者数据挖掘结果存在准确性不高的问题。

摘要： 本申请的基于可视化业务的大数据挖掘方法及大数据挖掘系统，根据本申请，在对空白业务会话NoneLabelSession进行可视化业务会话的主题标签添加后即可以得到主题标签业务会话LabelSession以实现偏好挖掘策略调试集的调整。本申请通过测试挖掘质量评价值实现了没有进行主题标签添加的可视化业务会话的智能化筛选，从而提高针对空白业务会话的主题标签添加效率，在一定程度上提高业务偏好挖掘策略的调试效率，确保后续采用业务偏好挖掘策略进行业务偏好挖掘的时效性。

摘要： 本申请实施例提供一种应用于智慧医疗的大数据挖掘评估方法及大数据挖掘系统，通过分别进行同一个医疗行为样本数据中不同医疗需求定位数据的需求变量聚合以及不同医疗行为样本数据中不同医疗需求定位数据的需求变量聚合，不仅可以提高后续的医疗需求关联分析效率，而且可以使得每个医疗需求定位数据的需求变量可以充分融合标的医疗行为样本数据和对照医疗行为样本数据的深度特征信息，从而可以提取到医疗行为样本数据中的长跨度变量，以便于之后确定标的医疗行为样本数据中任意一个医疗需求定位数据与对照医疗行为样本数据中任意一个医疗需求定位数据的需求关联值时，提高医疗行为样本数据中医疗需求匹配准确性。

摘要： 本申请实施例公开了针对在线话题的大数据挖掘方法及大数据挖掘系统；鉴于指定话题兴趣挖掘模型为基于轻量化配置规则配置所得，因此通过指定话题兴趣挖掘模型对待进行兴趣挖掘的在线话题大数据进行挖掘处理，一方面可以快速地得到用户兴趣知识分布，提高用户兴趣挖掘的时效性，另一方面还能够提高用户兴趣知识分布的准确性和完整性，提高用户兴趣挖掘的质量。综上，借助指定话题兴趣挖掘模型以及轻量化配置，能够提高用户兴趣知识分布的效率和质量。

摘要： 本公开实施例提供一种基于云计算服务的大数据挖掘方法及大数据挖掘服务系统，将第二云端服务流程的在线采集行为配置数据反馈至大数据挖掘服务系统，大数据挖掘服务系统通过大数据注册终端在第二云端服务流程将在线采集行为配置数据应用到在线采集行为策略中，从而将第一云端服务流程的在线采集跳转执行信息转换至第二云端服务流程的在线采集跳转执行信息，并在第二云端服务流程的在线采集跳转执行信息以及第二云端服务流程的在线采集迁移执行信息共同作用下，将第一云端服务流程的在线知识图谱信息转换至第二云端服务流程的在线知识图谱信息，从而实现自动化控制在线采集行为策略中在线采集对象的优化，提高大数据采集准确性。

摘要： 本公开实施例提供一种基于云计算的大数据挖掘任务处理方法及大数据挖掘系统，基于待调度分配的多个大数据挖掘任务中获取第一大数据挖掘任务的挖掘成员关系、第一大数据挖掘任务对应的挖掘输入配置信息以及任务联动条件对第一大数据挖掘任务进行任务联动识别，若存在满足任务联动条件的大数据挖掘任务，则将满足任务联动条件的大数据挖掘任务作为优先联动任务，记录第一大数据挖掘任务与优先联动任务之间的任务联动属性，进而构建与多个大数据挖掘任务相关联的任务联动属性图谱，将携带任务联动属性图谱的请求服务发送给第二云计算服务器以启用多个大数据挖掘任务。如此，可以实现大数据挖掘任务的高效率执行，并提高大数据挖掘的数据容纳性能。

摘要： 本公开实施例提供一种基于云计算的大数据挖掘进度跟踪方法及大数据挖掘系统，基于待调度分配的多个大数据挖掘任务中获取第一大数据挖掘任务的挖掘成员关系、第一大数据挖掘任务对应的挖掘输入配置信息以及任务联动条件对第一大数据挖掘任务进行任务联动识别，若存在满足任务联动条件的大数据挖掘任务，则将满足任务联动条件的大数据挖掘任务作为优先联动任务，记录第一大数据挖掘任务与优先联动任务之间的任务联动属性，进而构建与多个大数据挖掘任务相关联的任务联动属性图谱，将携带任务联动属性图谱的请求服务发送给第二云计算服务器以启用多个大数据挖掘任务。如此，可以实现大数据挖掘任务的高效率执行，并提高大数据挖掘的数据容纳性能。

摘要： 本申请实施例提供一种基于大数据漏洞挖掘的对象输出方法及大数据挖掘系统，通过获取第一大数据漏洞挖掘网络挖掘的第一漏洞挖掘分布，当第一大数据漏洞挖掘网络挖掘路径调整结束，且检测到还未进行挖掘路径调整的第二大数据漏洞挖掘网络时，将第一漏洞挖掘分布添加到临时漏洞分布输出队列，并基于临时漏洞分布输出队列中添加的漏洞挖掘分布，与用于存储漏洞挖掘分布对应的中转输出存储区中存储的漏洞挖掘分布，确定指定挖掘路径对应的目标输出漏洞挖掘分布，可减少漏洞挖掘分布的噪声信息，进而提高针对指定挖掘路径进行软件服务漏洞挖掘的准确性。