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大型数据库中利用强化学习改进treap的关联规则挖掘算法

信息的爆炸式增长使数据挖掘分析过程更加困难，针对普通关联规则挖掘算法很难在短运行时间和低 关联度的前提下完成大型数据库中变量关系的评估和发现的问题，提出利用强化学习算法改进tre印的大型数 据库关联规则挖掘算法。提出的算法首先计算数据库中每个变量的优先级；然后，在优先级模型中利用强化学 习算法改进的build-treap程序构建treap数据结构；最后，通过遍历程序和generateRule程序完成数据库中所需 的关系查找。在对提出的算法进行稳定性分析后进行了仿真验证实验，实验结果表明，提出的算法在其最次和 最佳案例分析中分别能够完成O（凡log n）次和0（n2）次挖掘，能够在较短时间内完成低关联度的大型数据库中 变量关系挖掘任务，相对于改进型Apfiofi算法和改进型FP生长算法有较大提升。

  • 2021-06-20
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基于社交媒体大数据的大学生情感分析研究——以天津某大学为例

对大学生特定时间的社交媒体评论文本进行情感倾向分析，不仅可以帮助教师更好地了解该 群体的情感特点，还可以为有关部门针对该群体的决策提供科学参考。文章采用SVM、KNN、DT和NB 四种机器学习算法分别构建情感分类模型，同时采用查准率P、召回率R和F值作为评估指标对情感分类 模型进行对比，最终选择SVM模型对157名大学生2（t19年1月至2（）20年2月期间的13048条微博文本 数据进行了情感分析。研究结果表明，负向情感出现的时间段集中在2019年11月和2020年1至2月。在 这两个时间段内，研究群体更关注“军训”“期末”“疫情”等事件，由此，学校管理者可针对这些话题或事件 进行有针对性的干预，从而在一定程度上缓解学生的负向情绪，保障大学生的心理健康。、

  • 2021-06-21
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基于数据驱动的大学生科学数据素养教育体系研究

科学研究进入大数据时代，“大数据驱动科学发现”已成为科学研 究的第四范式，研究从宏观的社会知识层转向微观的数据层，这对大学生 科学数据素养教育提出了新的要求。以科学数据素养内涵为主线，选取 江苏省部分高校，调研科学数据素养教育的实施现状以及大学生的需求 情况，在此基础上构建出基于数据驱动的高校图书馆科学数据素养教育 框架，以增强大学生的核心竞争力

  • 2021-06-21
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奥氮平安全警戒信号的大数据挖掘与分析

目的：基于大数据挖掘分析奥氮平上市后安全警戒信号，为临床合理用药提供参考。方法： 利用美国FDA公共数据开放项目（openFDA）调取FDA不良事件报告系统（FAERs）数据库自2004年1月以 来收集的奥氮平药物不良事件（ADE）报告，采用报告比值比法（ROR）检测信号，以其95％置信区间下限 （ROR 95％cI。…。…．）＞1提示有安全警戒信号，比较奥氮平和其他抗精神病药（包括喹硫平、氯氮平、利培 酮、帕利哌酮、阿立哌唑、齐拉西酮、氯丙嗪、奋乃静、氟哌啶醇）与警戒信号的比例失衡分析结果，以相对报 告比（RRR）最大提示其与该警戒信号最相关。结果：共提取得到的11 171 211份ADE报告中，以奥氮平为 怀疑药物的ADE报告27 705份，其中以精神疾病分类的ADE报告数与信号数最多，＞1 000例的ADE信号 有药物毒性、药物无效、药物相互作用、体重增加、嗜睡、自杀死亡、过量和恶性综合征（NMs）。ROR法检测 数量排序前100位ADE信号中有83个安全警戒信号，其中16个在奥氮平最新药品说明书中未提及，以 NMS风险信号最高（ROR 95％CI。…h。m=58．227）。氯丙嗪（RRR=75．271）、氟哌啶醇（RRR=66．164）与 NMs风险相关性均高于奥氮平（RRR=52．375）。结论：利用openFDA平台对奥氮平的安全警戒信号进行 检测分析，可有效为其后续药物警戒工作提供参考。

  • 2021-06-21
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柑橘大数据研究与应用

本文以柑橘产业链模型为基本框架，提出柑橘大数据的明确定义。针对柑橘产业链中，生产 资料、种植运营、加工储运和市场营销四个主要环节，逐一分析其核心数据要素构成、数据获 取途径和数据应用难点。系统阐释产品标准化、图像识别、气象预测、数据可视化和数字化溯 源等典型数据科技在柑橘产业中的应用方法和现状。通过分析可口可乐、重庆柑橘大数据应 用和赣南脐橙柑橘大数据综合应用的代表性案例，展示了大数据及其分析技术在当前柑橘产 业的绿色生产、病虫害防治、丰产和提高果品商品率等方面发挥的重要作用。我国柑橘研究 工作自2007年后进入快速发展阶段，在人才体系培养、基础研究和成果转化应用上都取得了 长足进步，但对大数据和人工智能等新技术的应用研究尚处在萌芽阶段，南方重要产区也在 积极探索柑橘数字化转型的可行性方案。作为产业升级和数字化转型的核心资源，柑橘大数 据拥有广泛的应用场景和巨大的发展潜力，但也面临着科技普惠、数据共享、模型算法研发等 诸多挑战，亟待丰富数据采集形式，拓宽数据流通渠道，创新数据价值变现。

  • 2021-06-21
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数据中心网络中基于ELM的流簇大小推理机制

近年来研究流簇（Coflow）为单位的调度策略成为改进数据中心网络的新热点。然而现有的信息未知 流簇调度器难以快速地推理任务级信息，导致小任务不能被及时调度，以及平均任务完成时间无法最小化。 因此数据中心网络需要更加高效的推理模型提升流簇大小判断的准确性和敏感性。提出了一种基于机器学 习的流簇大小推理模型（MLcoflow），利用极限学习机（ELM）以最小训练误差为求解目标建立推理模型，并且 使用不完全信息建模以提升敏感度。实验证明与其他算法相比，ELM方法的准确性评分平均高出19.8%，敏感度 平均高出10.2%。通过仿真模拟对比了几种调度器，基于MLcoflow的调度器将平均任务完成时间降低了20.1%。 关键词：数据中心；流簇大小；流簇调度；推理模型；极限学习机（ELM）

  • 2021-06-21
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民用飞机的大气数据模块功能性分析

目前，国内外对于民用飞机大气数据系统的研究多集中于大气数据计算机和皮托管气动特性方面，而 鲜有关于大气数据模块对大气数据系统提供有效数据的研究。为了研究大气数据模块对民用飞机压力管路和 数据精度的影响，以机上管路和高度参数建立模型，对大气数据惯性基准系统中大气数据模块的组成结构、工 作性能进行分析，得到 CRJ200、G450 和 G550 三种机型的大气测试数据，并找到造成不同误差范围的原因。结 果表明：装有大气数据模块的 G450 和 G550 机型能够有效提高飞机的渗漏精度，实时反映民用飞机的大气数据 信息；大气数据模块的使用对管道变形、渗漏以及数据精度等问题有重大改善，可为民用飞机大气数据系统设 计提供参考。

  • 2021-06-21
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混合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法

当前方法没有考虑到特殊样本数据筛查的问题 ，导致数据渗透迁移完整度不高 ，所用时间较长 ，为此提出一种混 合云存储中网络稀疏大数据渗透迁移算法 。 在主成分分析算法中引入信息熵的思想 ，对网络稀疏大数据进行降维处理 ，将 降维结果与信息熵进行结合 ；筛选网络稀疏大数据的特征 ，将网络稀疏大数据中存在的无用特征进行剔除 ；计算网络稀疏 大数据的敏感度 、 时间长度和访问频率 ，通过以上 ３ 个迁移因子构建网络稀疏大数据重组模型 ，实现混合云存储中网络稀 疏大数据的渗透迁移 。 实验结果表明 ，提出算法在数据迁移完整性与效率方面明显优于传统方法 ，说明所提算法能够实现 对网络稀疏大数据的有效迁移 ，为相关研究提供一定参考价值

  • 2021-06-21
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