大数据分析作业:聚类挖掘与关联规则探索
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"大数据分析作业包含了多个关于大数据分析和挖掘的知识点,如聚类挖掘、关联规则、知识发现过程、社交网络特征、舆情系统架构、网络舆情来源、推荐系统算法和搜索引擎工作原理等。" 1. 聚类挖掘:聚类是一种无监督学习方法,用于将数据集中的对象分组成不同的类别,使得同一类内的对象相似度较高,而不同类之间的相似度较低。好的聚类结果应具备高质量、高类内相似性和低类间相似性,而聚类方法的效果受到相似性度量和实现方法的影响。选项D错误,因为能否发现隐含模式是评估聚类好坏的重要标准之一。 2. 关联规则挖掘:关联规则常用于发现项集之间的频繁模式,如购物篮分析,常见的应用领域包括市场篮子分析、网页点击流分析等。未给出具体选项,但通常包括销售、营销、用户行为分析等多个领域。 3. 知识发现步骤:数据清理、数据选择、数据集成是知识发现的关键步骤,而数据开发通常不是这个过程的一部分。 4. 社交网络特点:社交网络拥有海量用户、数据多样性、实时数据,但数据通常是不完整的,选项B和C错误。 5. 舆情的系统架构:正确的流程是规划-采集-存储-分析-报告-管控,确保舆情信息的有效管理。 6. 网络舆情来源:网络舆情主要来源于论坛、社交媒体、博客等,书信通常不是主要来源。 7. 推荐系统算法:推荐系统常用算法包括协同过滤、基于内容的推荐、聚类算法、关联规则等。选项D关联规则算法是其中之一。 8. 推荐系统:推荐系统架构通常包括离线计算、在线计算和推荐引擎APP,相关技术涉及机器学习和数据挖掘,其发展并非短时间内形成。 9. 搜索引擎:搜索引擎基于Web技术,抓取和索引信息,提供按需搜索服务,返回结果通常是有序的。 10. 大数据源头:大数据主要来自社交网络、电子商务、搜索引擎、移动互联网、互联网电视和游戏等。 11. 高质量聚类分析要求:高质量的聚类分析应具备可扩展性、处理任意形状数据的能力和处理噪声数据的能力,而不应过于依赖领域知识参数输入或对数据输入顺序敏感。 12. 社群结构聚合探测算法:当最大连接强度(φpq)达到或低于零时,算法停止并输出结果,具体条件可能是maxφpq≤0。 13. 错误的说法:未给出具体选项,但通常错误的说法可能涉及对某个概念的误解或不准确的定义。 以上知识点涵盖了大数据分析的多个方面,包括数据挖掘技术、信息处理流程、网络应用特征及其在实际场景中的应用。
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