一种基于大数据的计算机数据挖掘探索方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据的计算机数据挖掘探索方法及系统，采用WEKA数据挖掘平台采集计算机数据，利用Web数据挖掘工具、线性回归分析和关联规则建立深度集成行为树模型，使用该模型在原始大数据库中快速挖掘目标数据，实现了目标数据的快速定位挖掘，缩减目标数据的挖掘范围，为进一步提取目标数据做铺垫，服务器主机利用GPRS网络向目标客户的移动终端发放调查问卷采集客户数据，客户数据中提取技术特征后用于对挖掘数据的进一步探索分析，利用Adaboost迭代算法计算得到与原始大数据相关联的挖掘探索信息，实现了目标数据的精准全面挖掘，根据客户们的主观意向定位目标数据的挖掘方向，使得客户对最终得到的目标数据更加满意，提高了客户的满意度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的计算机数据挖掘探索方法及系统
本专利技术涉及计算机数据挖掘
，具体为一种基于大数据的计算机数据挖掘探索方法及系统。
技术介绍
对于大数据，往往不能直接读取其中隐含的信息，也不容易从大量的信息中看出某个事物的发展趋势；这样数据挖掘就应运而生，数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。虽然近年来，数据挖掘技术在理论和实际应用中都取得了丰硕的成果，但由于实际工程中数据复杂、挖掘任务多样，仍有许多具有挑战性的课题亟待解决，基于大数据的挖掘就是其中一个重要问题，其运算速度和精度等都有待于进一步提高。因此，我们推出了一种基于大数据的计算机数据挖掘探索方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的计算机数据挖掘探索方法，采用挖掘探索设备，包括以下步骤：/nS1：采集计算机数据，形成原始大数据；/nS2：对原始大数据进行预处理后，存入数据仓库形成原始大数据库；/nS3：采用Web数据挖掘工具、线性回归分析和关联规则建立深度集成行为树模型，并利用该模型对原始大数据库进行数据挖掘，得到挖掘数据；/nS4：利用服务器向目标客户群的终端发放调查问卷，采集目标客户的意见和需求信息，得到客户数据；/nS5：利用快速聚类分析法处理目标客户信息和客户数据，并从中提取出相关的技术特征；/nS6：对比该技术特征，在上述的得到的挖掘数据中进行对比分析处理剔除不符合的数据；/nS7：利用Ad...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的计算机数据挖掘探索方法，采用挖掘探索设备，包括以下步骤：
S1：采集计算机数据，形成原始大数据；
S2：对原始大数据进行预处理后，存入数据仓库形成原始大数据库；
S3：采用Web数据挖掘工具、线性回归分析和关联规则建立深度集成行为树模型，并利用该模型对原始大数据库进行数据挖掘，得到挖掘数据；
S4：利用服务器向目标客户群的终端发放调查问卷，采集目标客户的意见和需求信息，得到客户数据；
S5：利用快速聚类分析法处理目标客户信息和客户数据，并从中提取出相关的技术特征；
S6：对比该技术特征，在上述的得到的挖掘数据中进行对比分析处理剔除不符合的数据；
S7：利用Adaboost迭代算法对上述筛选出来的挖掘数据进行探索分析，得到与原始大数据相关联的挖掘探索信息；
S8：输出最终数据信息。


2.如权利要求1所述的一种基于大数据的计算机数据挖掘探索方法，其特征在于：所述步骤S1具体为采用WEKA数据挖掘平台采集计算机数据，并形成计算机数据。


3.如权利要求1所述的一种基于大数据的计算机数据挖掘探索方法，其特征在于：所述步骤S2还包括以下步骤：
S201：数据清理，通过填写确实的值、光滑噪声数据、识别或删除离群点并解决不一致性来“清理”数据；
S202：数据集成，将多个数据源中的数据结合起来并统一储存，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成；
S203：数据变换，通过平滑聚集、数据概化、规范化等方式将数据转换成适合用于数据挖掘的形式；
S204：数据回归，用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍然接近于保持原数据的完整性，并结果与归约前结果形同或几乎相同。


4.如权利要求1所述的一种基于大数据的计算机数据挖掘探索方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈庆，赵金霞，王世谦，易翔，
申请(专利权)人：东莞理工学院城市学院，
类型：发明
国别省市：广东;44