プログラミング

科学と工学におけるデータマイニングのさまざまな役割は次のとおりです- データウェアハウスとデータ前処理 −データ前処理とデータウェアハウスは、データ交換とデータマイニングにとって重要です。倉庫を作るには、複数の環境で複数の期間に収集された一貫性のない、または互換性のない情報を解決するための手段を見つける必要があります。 これには、セマンティクス、参照システム、数学、測定、効率、および精度の調整が必要でした。異種ソースからのデータを統合し、イベントを識別するための方法が必要です。 複雑なデータ型のマイニング −数値データセットは本質的に異種です。これらには通常、マルチメディアデータや地理参

データマイニングは、統計的および数学的手法を含むパターン認識技術を使用して、リポジトリに保存された大量のデータを転送することにより、有用な新しい相関関係、パターン、および傾向を見つけるプロセスです。事実に基づくデータセットを分析して、疑わしい関係を発見し、論理的でデータ所有者に役立つ新しい方法でレコードを要約します。 私たちのコンピュータシステムと情報のセキュリティは継続的なリスクにさらされています。 Webの大幅な成長と、Webへの侵入や攻撃のためのツールやトリックへのアクセスの増加により、侵入検知と回避がネットワークシステムの不可欠なコンポーネントになるようになりました。 侵入は、ネッ

侵入は、ネットワークリソース（ユーザーアカウント、ファイルシステム、システムカーネルなど）の整合性、機密性、またはアクセス可能性を脅かす一連のサービスとして表すことができます。 侵入検知システムと侵入防止システムはどちらも、ネットワークトラフィックとシステムパフォーマンスを監視して悪意のあるアクティビティを検出します。前者はドキュメントを作成しますが、後者はインラインに配置され、識別された侵入を積極的に回避/ブロックできます。 侵入防止システムの利点は、悪意のあるアクティビティを認識し、そのアクティビティに関するデータをログに記録し、アクティビティをブロック/停止しようとし、アクティビティ

レコメンダーシステムは、コンテンツベースのアプローチ、コラボレーションアプローチ、またはコンテンツベースとコラボレーションの両方の方法を組み合わせたハイブリッドアプローチを使用できます。 コンテンツベース −コンテンツベースのアプローチでは、顧客が以前に好んだまたは照会したアイテムと同じアイテムを推奨します。製品の機能とテキストによるアイテムの定義によって異なります。 コンテンツベースの方法では、類似したユーザーが同じである異なるアイテムに割り当てたユーティリティに基づいて計算されます。多くのシステムは、Webサイト、記事、ニュースメッセージなどのテキストデータを含むアイテムの推奨を対象と

プライバシー保護データマイニングは、データマイニングにおけるプライバシーセキュリティに対応するデータマイニング研究のアプリケーションです。これは、プライバシーが強化された、またはプライバシーに配慮したデータマイニングと呼ばれます。基本的な機密データ値を開示せずに、真のデータマイニング結果を取得することを扱います。 ほとんどのプライバシー保護データマイニングアプローチでは、データにさまざまな形式の変換を使用してプライバシー保護を実装します。一般に、このような方法では、プライバシーを維持するために説明の粒度が低くなります。 たとえば、単一のユーザーからユーザーグループにデータを一般化できます。

情報セキュリティは、ある場所から別の場所に保存または送信している間、不正アクセスや改ざんから個人データを保護するために設計された一連のプラクティスです。 情報セキュリティは、印刷物、デジタル、およびその他の個人データ、機密データ、および個人データを許可されていない人物から保護するように設計および実行されています。データの誤用、確認、破棄、改ざん、中断からデータを保護するために使用できます。 コンピュータネットワークは、セキュリティを必要とする政府、民間、または企業内の日常のトランザクションと通信で接続されています。ネットワークサポートを保護する最も一般的で簡単な方法は、一意の名前と対応する

情報システムは、データの生成、フロー、および組織内での使用のアプリケーションです。情報システムは、データ技術の定義を大いに活用しています。しかし、その能力には、手動イベント、システムの手動要素と自動要素間のインターフェイス、IT手段の設計要素、システムの経済的、法的、組織的、行動的、社会的要素など、システム全体が含まれることを理解することが不可欠です。 情報システムは、コンピュータサイエンスと経営管理の両方の分野と重複しています。組織の情報システムは、ある管理レベルで必要なときに必要な場所で組織内のデータをサポートするのに役立つシステムとして表すことができます。 情報システムは、組織に必要

経営情報システムは、利用可能な情報源の洗練された方向性であり、管理者が計画および制御プロセスを実装の運用システムに結び付けることを可能にします。 経営情報システム（MIS）は、効率的な組織管理に必要な3つのリソースシステムを表す一般的に使用されている用語です。リソースは、組織の内外からの人、情報、テクノロジーであり、人に最優先で提供されます。 このシステムは、コンピューターの自動化（ソフトウェアとハ​​ードウェア）を含む、またはビジネスサービスと人間の意思決定の品質と有効性を提供および強化する一連の情報管理技術です。 MISは、重要な決定を迅速に行うために必要な関連性のある適切なデータで

測地線距離とランダムウォークに基づく距離など、2種類の測定値があります。 測地線距離 −グラフ内の2つの頂点間の距離の簡単な測定値は、頂点間の最短ルートです。通常、2つの頂点間の測地線距離は、頂点間の最短経路の多重辺に関する長さです。グラフでリンクされていない2つの頂点の場合、測地線距離は無限として表されます。 測地線距離を利用することで、グラフ分析やクラスタリングに役立つさまざまな測定値を表すことができます。グラフG=（V、E）が与えられます。ここで、Vは頂点のセットであり、Eはエッジのセットであり、次のように表すことができます- 頂点v∈Vの場合、eccen（v）で示されるvの離

制約ベースのアルゴリズムでは、頻繁なアイテムセット生成フェーズで検索領域を減らすために制約が必要です（アソシエーションルールの作成手順は、網羅的なアルゴリズムの手順とまったく同じです）。 制約の重要性は明確に定義されており、顧客にとって興味深い相関ルールのみを作成します。この方法は非常に簡単で、ルール領域が縮小されるため、残りのルールは制約を使用します。 制約には次の3種類があります- インスタンスの制約 −インスタンスの制約は、クラスター分析でインスタンスのペアまたはセットをグループ化する方法を定義します。このカテゴリには、-などの2種類の制約があります。 リンクが必要な制約 −

特定の制約を処理するには、さまざまな手法が必要です。次のようなハード制約とソフト制約の処理の一般原則- 厳しい制約の処理 −難しい制約を処理するための一般的な方法は、クラスター割り当て手順で制約を厳密に考慮することです。データセットと例の制約のグループ（つまり、リンクする必要がある制約またはリンクできない制約）が与えられた場合、そのような制約を満たすためにk-meansアプローチをどのように開発できますか？ COP-kmeansアルゴリズムは次のように機能します- リンクが必要な制約のスーパーインスタンスを生成する −リンクが必要な制約の推移閉包を計算できます。したがって、すべてのリンクし

外れ値は、いくつかのメカニズムによって生成されたかのように、本質的に残りのオブジェクトから分岐するデータオブジェクトです。表示を簡単にするために、外れ値ではないデータオブジェクトを「通常の」情報または期待される情報として定義できます。通常、外れ値を「異常な」データとして定義できます。 外れ値は、特定のクラスまたはクラスターで組み合わせることができないデータコンポーネントです。これらは、さまざまなデータオブジェクトの通常の動作とは異なるいくつかの動作を持つデータオブジェクトです。この種のデータの分析は、知識を掘り起こすために重要になる可能性があります。 外れ値は、ノイズの多い情報とは異なりま

データマイニングにはさまざまな種類の外れ値があります- グローバル外れ値 −特定のデータセットでは、データオブジェクトが他の情報セットから本質的に逸脱している場合、そのデータオブジェクトはグローバルな外れ値です。グローバル外れ値はポイント異常として知られており、最も簡単なタイプの外れ値です。ほとんどの外れ値の検出方法は、グローバルな外れ値を発見することを目的としています。 グローバルな外れ値を特定できます。重要な問題は、問題のアプリケーションに関する偏差の適切な測定値を見つけることです。いくつかの測定値が提案されており、これらに応じて、外れ値の検出アプローチは複数のカテゴリに分割されます。

外れ値は、別の構造によって生成されたかのように、本質的に残りのオブジェクトから逸脱するデータオブジェクトです。表示を簡単にするために、外れ値ではないデータオブジェクトを「通常の」情報または期待される情報として定義できます。同様に、外れ値を「異常な」データとして定義できます。 外れ値は、特定のクラスまたはクラスターで組み合わせることができないデータコンポーネントです。これらは、さまざまなデータオブジェクトの一般的な動作からいくつかの動作を持つデータオブジェクトです。この種のデータの分析は、知識を掘り起こすために重要になる可能性があります。 外れ値の検出にはさまざまな課題があります- 通常の

外れ値の検出にはさまざまな方法があります- 監視対象の方法 −教師あり手法は、データの正常性と異常性をモデル化します。ドメインの専門家は、基本データのサンプルをテストしてラベルを付けます。外れ値の検出は、分類の問題としてモデル化できます。このサービスは、外れ値を識別できる分類子を理解することです。 サンプルは、トレーニングとテストに使用できます。さまざまなアプリケーションでは、専門家は通常のオブジェクトのみにラベルを付けることができ、通常のオブジェクトのモデルに接続していないいくつかのオブジェクトは外れ値として文書化されます。外れ値をモデル化し、オブジェクトが外れ値のモデルを接続していない

高次元データでの外れ値検出にはさまざまな課題があります- 外れ値の解釈 −外れ値を特定できるだけでなく、外れ値の解釈もサポートできる必要があります。高次元のデータセットにはいくつかの特徴（または次元）が含まれているため、外れ値である理由についての解釈をサポートせずに外れ値を特定することはあまり役に立ちません。 外れ値の解釈は、外れ値を表す明確な部分空間、またはオブジェクトの「外れ値」に関する評価から明らかになります。このような解釈は、ユーザーが外れ値の考えられる意味と重要性を学習するのに役立ちます。 データの希薄性 −メソッドは、高次元領域のスパース性を管理できる必要があります。次元が向

シーケンスは、イベントの順序付きリストです。シーケンスは、次のように定義するイベントの機能に基づいて、3つのグループに分けることができます- 時系列データの類似性検索 時系列データセットには、時間の繰り返し計算で取得された整数値のシーケンスが含まれます。値は通常、同じ時間間隔（1分、1時間、1日など）で測定されます。 時系列データベースは、株式市場分析、経済および売上予測、予算分析、ユーティリティ調査、在庫調査、収益予測、ワークロード予測、プロセスおよび品質サービスなど、いくつかのアプリケーションで有名です。それらは、自然現象、数学的および工学的実験、および医薬品治療の研究に有益です。

グラフは、セット、シーケンス、ラティス、ツリーよりも一般的なクラスのメカニズムを定義します。インターネットやソーシャルネットワーク、データネットワーク、生物学的Web、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクス、コンピュータービジョン、マルチメディアおよびコンテンツ検索には、さまざまなグラフアプリケーションがあります。マイニンググラフとネットワークの用途は次のとおりです- グラフパターンマイニング −これは、1つまたは一連のグラフ内の頻繁なサブグラフのマイニングです。グラフパターンをマイニングするためのさまざまなアプローチがあり、Aprioriベースのアプローチとパターン成長ベースのア

名目データの概念階層を生成するには、次のようにさまざまな方法があります- ユーザーまたは専門家によるスキーマレベルでの属性の半順序の指定 −名目上の属性またはディメンションの概念階層には、通常、一連の属性が含まれています。ユーザーまたは専門家は、スキーマレベルで属性の部分的または全体的な管理を定義することにより、概念階層を簡単に表すことができます。 たとえば、リレーショナルデータベースに、通り、都市、州または州、国などの属性のセットが含まれているとします。データウェアハウスの場所のディメンションには、同じ属性を含めることができます。階層は、ストリート<都市<州または州<国を含むスキーマレベ

データウェアハウジングは、複数のソースからデータを収集および管理して、ビジネスに重要なビジネス洞察を提供できるアプローチです。データウェアハウスは、管理上の意思決定を提供するように特別に設計されています。 簡単に言うと、データウェアハウスは、組織の運用データベースから独立して維持されるデータベースを定義します。データウェアハウスシステムは、複数のアプリケーションシステムの統合を可能にします。分析用の統合された履歴データの強固なプラットフォームを提供することにより、データ処理をサポートします。 データウェアハウスは、意思決定支援データモデルの物理的な実行として処理される、意味的に一貫性のある