과학 및 공학에서 데이터 마이닝의 다양한 역할은 다음과 같습니다 - 데이터 웨어하우스 및 데이터 사전 처리 − 데이터 전처리 및 데이터 웨어하우스는 데이터 교환 및 데이터 마이닝에 중요합니다. 여러 환경과 여러 기간에서 수집된 일관성이 없거나 호환되지 않는 정보를 해결하기 위한 수단을 발견해야 하는 창고를 만들고 있습니다. 이를 위해서는 의미론, 참조 시스템, 수학, 측정, 효율성 및 정밀도를 조정해야 했습니다. 이기종 소스의 데이터를 통합하고 이벤트를 식별하기 위한 방법이 필요합니다. 복잡한 데이터 유형 마이닝 − 수치 데이

데이터 마이닝은 통계적, 수학적 기법을 포함한 패턴 인식 기술을 사용하여 저장소에 저장된 많은 양의 데이터를 전송하여 유용한 새로운 상관 관계, 패턴 및 추세를 찾는 프로세스입니다. 의심하지 않은 관계를 발견하고 데이터 소유자에게 논리적이고 도움이 되는 새로운 방법으로 기록을 요약하기 위한 사실 데이터 세트의 분석입니다. 당사 컴퓨터 시스템 및 정보의 보안은 지속적인 위험에 노출되어 있습니다. 웹의 엄청난 성장과 웹 침입 및 공격을 위한 도구 및 트릭의 접근성 증가로 인해 침입 탐지 및 회피가 네트워크 시스템의 필수 구성 요소가

침입은 네트워크 리소스(예:사용자 계정, 파일 시스템, 시스템 커널 등)의 무결성, 기밀성 또는 액세스 가능성을 위협하는 모든 서비스 세트로 나타낼 수 있습니다. 침입 탐지 시스템과 침입 방지 시스템은 모두 네트워크 트래픽과 악성 활동에 대한 시스템 성능을 모니터링합니다. 전자는 문서를 생성하는 반면 후자는 인라인에 위치하여 식별된 침입을 능동적으로 방지/차단할 수 있습니다. 침입 방지 시스템의 장점은 악의적인 활동을 인식하고, 해당 활동에 대한 데이터를 기록하고, 활동을 차단/중지하고, 활동을 문서화하는 것입니다. 데이터 마이

추천 시스템은 콘텐츠 기반 접근 방식, 협업 접근 방식 또는 콘텐츠 기반 및 협업 방식을 결합한 하이브리드 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 콘텐츠 기반 − 콘텐츠 기반 접근 방식에서는 이전에 고객이 선호하거나 문의한 항목과 동일한 항목을 추천합니다. 제품 기능 및 텍스트 항목 정의에 따라 다릅니다. 콘텐츠 기반 방법에서는 유사한 사용자가 동일한 다른 항목에 할당한 유틸리티를 기반으로 계산됩니다. 많은 시스템은 웹사이트, 기사 및 뉴스 메시지를 포함한 텍스트 데이터를 포함한 추천 항목을 목표로 합니다. 그들은 항목 간의 공통점을

개인 정보 보호 데이터 마이닝은 데이터 마이닝의 개인 정보 보안에 대한 응답으로 데이터 마이닝 연구의 응용 프로그램입니다. 이를 개인 정보 보호 강화 또는 개인 정보에 민감한 데이터 마이닝이라고 합니다. 기본적인 민감한 데이터 값을 공개하지 않고 진정한 데이터 마이닝 결과를 얻는 것을 다룹니다. 대부분의 개인 정보 보호 데이터 마이닝 접근 방식은 개인 정보 보호를 구현하기 위해 다양한 형태의 데이터 변환을 사용합니다. 일반적으로 이러한 방법은 개인 정보를 보호하기 위해 설명의 세분성을 줄입니다. 예를 들어, 단일 사용자에서 사용

정보 보안은 한 위치에서 다른 위치로 저장하거나 전송하는 기간 동안 무단 액세스 및 변경으로부터 개인 데이터를 안전하게 운반하도록 설계된 일련의 관행입니다. 정보 보안은 승인되지 않은 사람으로부터 인쇄, 디지털 및 기타 개인, 민감한, 개인 데이터를 보호하도록 설계되고 수행됩니다. 데이터의 오용, 승인, 파기, 변경 및 중단으로부터 데이터를 보호하는 데 사용할 수 있습니다. 컴퓨터 네트워크는 보안이 필요한 정부, 민간 또는 기업 내부의 일상적인 거래와 통신에서 연결됩니다. 네트워크 지원을 보호하는 가장 일반적이고 쉬운 방법은 고

정보 시스템은 데이터 생산, 흐름 및 조직 내부 사용의 응용 프로그램입니다. 정보 시스템은 데이터 기술이 정의하는 엄청난 사용을 만듭니다. 그러나 그 능력은 수동 이벤트, 시스템의 수동 및 자동화 요소 간의 인터페이스, IT 수단의 설계 요소 및 시스템의 경제적, 법적, 조직적, 행동적 및 사회적 요소와 같은 전체 시스템을 포함한다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 정보 시스템은 컴퓨터 과학 및 비즈니스 관리 분야와 겹칩니다. 조직의 정보 시스템은 어떤 관리 수준에서 필요할 때 조직 내에서 데이터를 지원하는 역할을 하는 시스템으로

관리 정보 시스템은 관리자가 계획 및 제어 프로세스를 운영 시스템 구현에 연결할 수 있도록 하는 사용 가능한 정보 소스의 세련된 방향입니다. MIS(Management Information System)는 효율적인 조직 관리를 위해 필요한 3 자원 시스템을 통칭하여 통용되는 용어입니다. 리소스는 조직 내부 및 외부의 사람, 정보 및 기술이며 사람에게 가장 높은 우선 순위를 제공합니다. 시스템은 컴퓨터 자동화(소프트웨어 및 하드웨어)를 포함하거나 비즈니스 서비스 및 인간의 의사 결정의 품질과 효율성을 제공하고 향상시키는 정보 관리

측지 거리와 임의 보행을 기반으로 한 거리와 같은 두 가지 유형의 측정이 있습니다. 측지 거리 − 그래프에서 두 꼭짓점 사이의 거리를 간단히 측정하면 꼭짓점 사이의 최단 경로가 됩니다. 일반적으로 두 꼭짓점 사이의 측지 거리는 꼭짓점 중 최단 경로의 여러 변으로 환산한 길이입니다. 그래프에서 연결되지 않은 두 정점의 경우 측지 거리는 무한대로 표시됩니다. 측지 거리를 활용하여 그래프 분석 및 클러스터링을 위한 다양한 유용한 측정값을 나타낼 수 있습니다. 그래프 G =(V, E)가 주어지면 V는 꼭짓점의 집합이고 E는 모서리의 집

제약 조건 기반 알고리즘은 빈번한 항목 집합 생성 단계에서 검색 영역을 줄이기 위해 제약 조건이 필요합니다(연관 규칙 생성 단계는 전체 알고리즘의 단계와 동일합니다). 제약 조건의 중요성은 잘 정의되어 있으며 고객에게 흥미로운 연관 규칙만 만듭니다. 이 방법은 매우 간단하며 나머지 규칙이 제약 조건을 사용하는 규칙 영역이 줄어듭니다. 다음과 같은 세 가지 유형의 제약 조건이 있습니다. - 인스턴스에 대한 제약조건 − 인스턴스에 대한 제약 조건은 클러스터 분석에서 인스턴스 쌍 또는 세트를 그룹화하는 방법을 정의합니다. 이 범주에

특정 제약 조건을 처리하려면 다양한 기술이 필요합니다. 다음과 같은 하드 및 소프트 제약 조건을 처리하는 일반 원칙 - 하드 제약 조건 처리 − 어려운 제약 조건을 처리하는 일반적인 방법은 클러스터 할당 절차에서 제약 조건을 엄격하게 고려하는 것입니다. 데이터 세트와 예제에 대한 제약 조건 그룹(즉, 연결해야 함 또는 연결할 수 없음 제약 조건)이 주어지면 이러한 제약 조건을 충족하기 위해 k-평균 접근 방식을 어떻게 개발할 수 있습니까? COP-kmeans 알고리즘은 다음과 같이 작동합니다. - 필수 링크 제약 조건에 대한 슈

이상치는 마치 여러 메커니즘에 의해 생성된 것처럼 나머지 개체와 본질적으로 다른 데이터 개체입니다. 표시를 쉽게 하기 위해 이상치가 아닌 데이터 개체를 정상 또는 예상 정보로 정의할 수 있습니다. 일반적으로 이상값을 비정상적인 데이터로 정의할 수 있습니다. 이상치는 주어진 클래스나 클러스터에서 결합할 수 없는 데이터 구성 요소입니다. 이들은 다른 데이터 개체의 일반적인 동작에서 몇 가지 동작을 갖는 데이터 개체입니다. 이러한 종류의 데이터 분석은 지식을 캐내는 데 중요할 수 있습니다. 이상치는 시끄러운 정보와 다릅니다. 노이즈는

데이터 마이닝에는 다양한 유형의 이상치가 있습니다. - 전역 이상값 − 주어진 데이터 세트에서 데이터 객체는 나머지 정보 세트에서 본질적으로 벗어나는 경우 전역 이상값입니다. 전역 이상값은 포인트 이상이라고 하며 가장 쉬운 유형의 이상값입니다. 대부분의 이상값 탐지 방법은 전역 이상값을 발견하는 것을 목표로 합니다. 전역 이상값을 식별할 수 있으며 중요한 문제는 해당 응용 프로그램과 관련된 적절한 편차 측정값을 찾는 것입니다. 몇 가지 측정이 제안되고 이에 따라 이상치 탐지 접근 방식이 여러 범주로 분할됩니다. 전역 이상값 감

이상치는 마치 다른 구조에서 생성된 것처럼 나머지 개체와 본질적으로 다른 데이터 개체입니다. 표시를 쉽게 하기 위해 이상치가 아닌 데이터 개체를 정상 또는 예상 정보로 정의할 수 있습니다. 마찬가지로 이상값을 비정상 데이터로 정의할 수 있습니다. 이상치는 주어진 클래스나 클러스터에서 결합할 수 없는 데이터 구성 요소입니다. 이들은 다른 데이터 개체의 일반적인 동작에서 여러 동작을 갖는 데이터 개체입니다. 이러한 종류의 데이터 분석은 지식을 캐내는 데 중요할 수 있습니다. 이상치 검출의 다양한 과제는 다음과 같습니다 - 일반 개

이상치 검출의 다양한 방법은 다음과 같습니다 - 지도 방법 − 지도 방법은 데이터 정상 및 비정상을 모델링합니다. 도메인 전문가는 기본 데이터 샘플을 테스트하고 레이블을 지정합니다. 이상치 탐지는 분류 문제로 모델링할 수 있습니다. 서비스는 이상치를 식별할 수 있는 분류기를 이해하는 것입니다. 샘플은 교육 및 테스트에 사용할 수 있습니다. 다양한 응용 프로그램에서 전문가는 일반 개체에만 레이블을 지정할 수 있으며 일반 개체의 모델을 연결하지 않는 여러 개체는 이상값으로 문서화됩니다. 이상치를 모델링하는 방법과 이상치 모델을 정상

고차원 데이터에서 이상값 감지의 다양한 문제는 다음과 같습니다 - 이상치 해석 − 이상값을 식별할 수 있을 뿐만 아니라 이상값에 대한 해석도 지원해야 합니다. 여러 특성(또는 차원)이 고차원 데이터 세트에 포함되어 있기 때문에 이상값이 이상값인 이유에 대한 일부 해석을 지원하지 않고 이상값을 식별하는 것은 그다지 도움이 되지 않습니다. 이상치에 대한 해석은 이상치를 나타내는 명확한 부분 공간이나 대상의 이상치에 대한 평가에서 나타날 수 있습니다. 이러한 해석은 사용자가 이상값의 가능한 의미와 중요성을 배우는 데 도움이 될 수 있

시퀀스는 순서가 지정된 이벤트 목록입니다. 시퀀스는 다음과 같이 정의하는 이벤트의 기능에 따라 세 그룹으로 나눌 수 있습니다. - 시계열 데이터의 유사성 검색 시계열 데이터 세트에는 반복적인 시간 계산을 통해 얻은 정수 값 시퀀스가 ​​포함됩니다. 값은 일반적으로 동일한 시간 간격(예:분, 시간 또는 일)으로 측정됩니다. 시계열 데이터베이스는 주식 시장 분석, 경제 및 판매 예측, 예산 분석, 유틸리티 연구, 재고 연구, 수익 예측, 워크로드 예측, 프로세스 및 품질 서비스를 포함한 여러 애플리케이션에서 유명합니다. 자연 현

그래프는 집합, 시퀀스, 격자 및 트리보다 더 일반적인 메커니즘 클래스를 정의합니다. 인터넷과 소셜 네트워크, 데이터 네트워크, 생물학적 웹, 생물 정보학, 화학 정보학, 컴퓨터 비전, 멀티미디어 및 콘텐츠 검색에 광범위한 그래프 응용 프로그램이 있습니다. 마이닝 그래프 및 네트워크의 적용은 다음과 같습니다 - 그래프 패턴 마이닝 - 하나 또는 일련의 그래프에서 빈번한 하위 그래프의 마이닝입니다. 그래프 패턴을 마이닝하기 위한 다양한 접근 방식이 있으며 Apriori 기반 접근 방식과 패턴 성장 기반 접근 방식으로 분류할 수 있습

다음과 같이 명목 데이터에 대한 개념 계층을 생성하는 다양한 방법이 있습니다. - 사용자 또는 전문가가 스키마 수준에서 명시적으로 속성의 부분 순서 지정 - 명목 속성 또는 차원에 대한 개념 계층은 일반적으로 속성 집합을 포함합니다. 사용자 또는 전문가는 스키마 수준에서 속성의 부분적 또는 전체적 관리를 정의하여 개념 계층을 간단히 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 관계형 데이터베이스에 거리, 시, 도 또는 주 및 국가와 같은 속성 집합이 포함되어 있다고 가정합니다. 데이터 웨어하우스 위치 차원에는 동일한 속성이 포함될 수 있습

데이터 웨어하우징은 비즈니스에 중요한 비즈니스 통찰력을 제공하기 위해 여러 소스에서 데이터를 수집하고 관리할 수 있는 접근 방식입니다. 데이터 웨어하우스는 관리 결정을 제공하도록 특별히 설계되었습니다. 간단히 말해서 데이터 웨어하우스는 조직의 운영 데이터베이스와 독립적으로 유지 관리되는 데이터베이스를 정의합니다. 데이터 웨어하우스 시스템은 여러 애플리케이션 시스템의 통합을 가능하게 합니다. 분석을 위해 통합된 과거 데이터의 견고한 플랫폼을 제공하여 데이터 처리를 지원합니다. 데이터 웨어하우스는 의사결정 지원 데이터 모델의 물리적