大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘跨領(lǐng)域合作重點基礎(chǔ)知識點一、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘概述1.1大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)是指規(guī)模巨大、類型多樣、價值密度低的數(shù)據(jù)集合，無法用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)。1.2數(shù)據(jù)挖掘定義數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程，包括關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、聚類分析、分類分析、異常檢測等。1.3跨領(lǐng)域合作跨領(lǐng)域合作是指不同行業(yè)、不同領(lǐng)域之間的合作，通過整合資源、優(yōu)勢互補，實現(xiàn)共同發(fā)展。二、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘跨領(lǐng)域合作重點2.1跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)融合a.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：將不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性。b.數(shù)據(jù)清洗：去除噪聲數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。c.數(shù)據(jù)整合：將不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖。d.數(shù)據(jù)共享：建立數(shù)據(jù)共享機制，促進(jìn)數(shù)據(jù)資源的充分利用。2.2跨領(lǐng)域算法研究a.算法優(yōu)化：針對不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)特點，優(yōu)化現(xiàn)有算法，提高挖掘效果。b.算法創(chuàng)新：針對跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘的難點，研究新的算法，拓展數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。c.算法融合：將不同領(lǐng)域的算法進(jìn)行融合，提高數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確性和效率。d.算法評估：建立跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘算法評估體系，確保算法的實用性。2.3跨領(lǐng)域應(yīng)用案例a.金融領(lǐng)域：利用大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實現(xiàn)風(fēng)險評估、欺詐檢測、個性化推薦等功能。b.醫(yī)療領(lǐng)域：通過大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷、治療方案制定等。c.互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域：利用大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘，實現(xiàn)用戶畫像、廣告投放、推薦系統(tǒng)等功能。d.能源領(lǐng)域：通過大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘，優(yōu)化能源生產(chǎn)、調(diào)度、消費等環(huán)節(jié)。三、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘跨領(lǐng)域合作基礎(chǔ)知識點3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理a.數(shù)據(jù)清洗：去除重復(fù)數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)等。b.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合挖掘的格式。c.數(shù)據(jù)歸一化：將數(shù)據(jù)縮放到一定范圍內(nèi)。d.數(shù)據(jù)離散化：將連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散數(shù)據(jù)。3.2關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘a.支持度：表示某個規(guī)則在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻率。b.置信度：表示某個規(guī)則在數(shù)據(jù)集中成立的概率。c.升序關(guān)聯(lián)規(guī)則：表示規(guī)則中前件和后件之間的順序關(guān)系。d.降序關(guān)聯(lián)規(guī)則：表示規(guī)則中前件和后件之間的逆序關(guān)系。3.3聚類分析a.Kmeans算法：將數(shù)據(jù)集劃分為K個簇，使每個簇內(nèi)的數(shù)據(jù)點距離最近，簇間的數(shù)據(jù)點距離最遠(yuǎn)。b.層次聚類：將數(shù)據(jù)集劃分為多個簇，并逐步合并相似度高的簇。c.密度聚類：根據(jù)數(shù)據(jù)點的密度分布，將數(shù)據(jù)點劃分為多個簇。d.聚類評估：通過輪廓系數(shù)、DaviesBouldin指數(shù)等指標(biāo)評估聚類效果。3.4分類分析a.決策樹：通過樹形結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，每個節(jié)點代表一個特征，每個分支代表一個分類結(jié)果。b.樸素貝葉斯：基于貝葉斯定理，通過先驗概率和條件概率進(jìn)行分類。c.支持向量機：通過尋找最優(yōu)的超平面，將數(shù)據(jù)集劃分為不同的類別。d.隨機森林：通過構(gòu)建多個決策樹，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，提高分類準(zhǔn)確率。3.5異常檢測a.基于統(tǒng)計的方法：通過計算數(shù)據(jù)點的統(tǒng)計特征，判斷其是否為異常值。b.基于距離的方法：通過計算數(shù)據(jù)點與正常數(shù)據(jù)點的距離，判斷其是否為異常值。c.基于密度的方法：通過計算數(shù)據(jù)點的密度，判斷其是否為異常值。d.異常檢測評估：通過準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)評估異常檢測效果。[1]，.大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘[M].北京：清華大學(xué)出版社，2018.[2]，趙六.跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)挖掘研究進(jìn)展[J].計算