什么叫模糊集对分析法

4.根据专家意见，我们确定权重集A为：

屁屁说的应该是模糊综合评价与模糊集对分析不是一种方法，虽然都用到模糊数学的知识。其它几个也大致是找篇文章的摘要就贴上的。我想简单说几点：

kdd99数据集 kdd99数据集预处理

“数据挖掘(DM)是从大型数据库中将隐藏的预测信息抽取出来的过程。”——《数据挖掘：机遇与挑战》（John Wang）

谈到模糊集对分析理论先要说集对分析理论。

数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

集对分析理论(SPA)是我国学者赵克勤先生于1989 年创立的一门新兴学科,它是一种用联系数“a+bi+cj”统一处理模糊、随机、中介等不确定性系统的理论和方法。目前,集对分析理论已在自然科学、经济等领域得到了广泛的应用。

在我们对不确定性系统的描述中，一种是描述随机不确定性的概率统计理论，一种是模糊不确定性的模糊理论。概率统计理论过分强调系统的独立性，而模糊逻辑理论则过分的依赖主观的经验，因而这两种理论都有不足之处。1989年，赵克勤提出的集对分析理论，也称“联系数学”。

模糊集对理论是将模糊逻辑理论用于集对分析，结合从两个的同一性、异性和对立性三个方面来研究系统的不确定性。在处理不确定性问题时较为客观，运算也较简单，所以模糊集对分析理论已经成功运用于人工职能、系统控制、管理决策等领域。

在分析中要用到模糊理论分析联系度，运算和矩阵运算比较多，这里就不过多论述了。详细可以联系我qq68727448注明模糊集对分析

综合我国现行评价体系和平衡记分法(SEC)，我们选取了u1(净资产收益状况)、u2(资产营运状况)、u3(长期偿债能力)、u4(短期偿债能力)。U5(销售增长状况)，u6(市场占有能力)、u7(技术能力)、u8(发展创新能力)、u9(学习能力)等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u1、u2、u3、u4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为1.8，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u8、u9是学习与增长方面业绩指标。

2.设评价集V={v1，v2……v4}

简便起见，我们设v1：，v2：良好，v3：平均，v4：较。

5.按照M(,，+)模型

综合我国现行评价体系和平衡记分法(SEC)，我们选取了u1(净资产收益状况)、u2(资产营运状况)、u3(长期偿债能力)、u4(短期偿债能力)。U5(销售增长状况)，u6(市场占有能力)、u7(技术能力)、u8(发展创新能力)、u9(学习能力)等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u1、u2、u3、u4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为1.8，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u8、u9是学习与增长方面业绩指标。

2.设评价集V={v1，v2……v4}

简便起见，我们设v1：，v2：良好，v3：平均，v4：较。

5.按照M(,，+)模型

综合我国现行评价体系和平衡记分法(SEC)，我们选取了u1(净资产收益状况)、u2(资产营运状况)、u3(长期偿债能力)、u4(短期偿债能力)。U5(销售增长状况)，u6(市场占有能力)、u7(技术能力)、u8(发展创新能力)、u9(学习能力)等9个指标为反映企业效绩的主要指标。其中，u1、u2、u3、u4、u5是财务业绩方面的指标，原来都用的比率指标反映，但对它们适当地模糊化更能客观真实地反映企业效绩。例如，在评价企业短期偿债能力时，该企业流动比率为1.8，但专家们发现该企业存货数额庞大，占了流动资产的较大部分，说明其资产的流动性并不好，因而仍可评定该指标为较低等级。U6是客户方面业绩指标，u7内部经营过程方面业绩指标，u8、u9是学习与增长方面业绩指标。

2.设评价集V={v1，v2……v4}

简便起见，我们设v1：，v2：良好，v3：平均，v4：较。

5.按照M(,，+)模型

拙见:

集对分析法是一种用于处理不确定性问题的综合评价方法.该文利用这一方法建立起大气环境质量评价模型,将各测点待评定的样本值与分级标准形成对子,逐个比较其共有特性、相反特性及异特性,从不同的侧面刻画2个的联系与关系,即集对分析,从而能够比较准确地判别大气环境污染状况.作为实例,对安徽省马鞍山市大气环境质量进行综合评价,所得结果与该市当年环境质量公告的相一致.集对分析法为大气环境质量评价提供了一种简便、准确、适用的新方法.

运用模糊集对分析法,建立了大气环境监测布点优化的数学模型,对成都大气环境监测点的优化实例证明:该方法优化结果切实可靠,终保留的信息量大,而且计算方法灵活,简便易行.

是一种数学分析方法。具体的就比较麻烦了。

数据挖掘的定义是什么？

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分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法的分类过程就其次这篇工作基于超图结构，提出了一种新的CF框架，与基于图神经网络的CF相比，超图结构更符合实际情况；此外，双通道的思路也值得借鉴，之前也分析的一篇双通道BPR的论文。近年来，基于图神经网络的已经成为研究主流，而其中超图相关的工作少之又少，近看到的另一篇是SIGIR2020上的一篇Next Item Recommendation with Sequential Hypergraphs，在超图神经网络上并没多大的改进，重点仍然在于如何用这种结构去解决存在的问题。， 利用超图结构对用户和具有显式混合高阶相关性的物品进行建模 。提出了跳跃超图卷积(JHConv)方法，实现高阶关系嵌入的显式和有效传播。是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。

什么是数据挖掘？数据挖掘怎么做啊

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关于什么是数据挖掘，很多学者和专家给出了不同的定义，以下我们列出几种常1.设因素集U：U={u1，u2，……u9}见的说法：

“简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或‘挖掘’知识。该术语实际上有点用词不当。数据挖掘应当更正确地命名为‘从数据中挖掘知识’，不幸的是它有点长。许多人把数据挖掘视为另一个常用的术语‘数据库中知识发现’或KDD的同义词。而另一些人只是把数据挖掘视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。” ——《数据挖掘：概念与技术》（J. Han and M. Kamber）

“数据挖掘就是对观测到的数据集（经常是很庞大的）进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。”——《数据挖掘原理》（Did Hand, et al）

“运用基于计算机的方法，包括新技术，从而在数据中获得有用知识的整个过程，就叫做数据挖掘。”——《数据挖掘－－概念、模型、方法和算法》（Mehmed Kantardzic）

“数据挖掘，简单地说，就是从一个数据库中自动地发现相关模式。”——《构建面向CRM的数据挖掘应用》（Alex Berson, et al）

而作为数据挖掘领域的华人人，韩家炜在《数据挖掘：概念与技术》的教学幻灯片中，给出一个更清晰的定义：“数据挖掘，就是从大型数据库中抽取有意义的（非平凡的，隐含的，以前未知的并且是有潜在价值的）信息或模式的过程。”

这里我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：

基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。

非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。

隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。

新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。

价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器。

数据挖掘的概念?

按照模糊综合分析法，我们对某企业效绩进行评价。

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

数据挖掘流程： 定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

数据准备：数据准备包括：选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中 提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工，包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。

数据挖掘：根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法，在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

结果分析：对数(4)、名义制冷量：用数字表示，其值取制冷量的前两位数。据挖掘的结果进行解释和评价，转换成为能够终被用户理解的知识。

分类是在一群已经知道类别标号的样本中，训练一种分类器，让其能够对某种未知的样本进行分类。分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的本文首先指出了造成这种不足的根本原因，并指出现有基于 CF 的方法固有的两个缺点，即: 1)用户和物品建模不灵活; 2)高阶相关性建模不足。数据库元组来构造模型。

三言两语：什么是数据挖掘

所以，根据隶属度原则，该企业为了提取有区别的信息，我们对用户和物品定义为效绩评定为“良好”。

下面是维基所以，根据隶属度原则，该企业效绩评定为“良好”。事后，该企业认为这个评价结果比较符合实际情况。百科的解释，可以参考

数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。除了原始分析步骤，它还涉及到数据库和数据管理方面、数据预处理、模型与推断方面考量、兴趣度度量、复杂度的考虑，以及发现结构、可视化及在线更新等后处理。数据挖掘是“数据库知识发现”（KDD）的分析步骤。数据挖掘：实用机器学习技术及Ja实现》一书大部分是机器学习的内容。这本书初只叫做“实用机器学习”，“数据挖掘”一词是后来为了营销才加入的。通常情况下，使用更为正式的术语，（大规模）数据分析和分析学，或者指出实际的研究方法（例如人工智能和机器学习）会更准确一些。

数据挖掘的实际工作是对大规模数据进行自动或半自动的分析，以提取过去未知的有价值的潜在信息，例如数据的分组（通过聚类分析）、数据的异常记录（通过异常检测）和数据之间的关系（通过关联式规则挖掘）。这通常涉及到数据库技术，例如空间索引。这些潜在信息可通过对输入数据处理之后的总结来呈现，之后可以用于进一步分析，比如机器学习和预测分析。举个例子，进行数据挖掘作时可能要把数据分成多组，然后可以使用决策支持系统以获得更加的预测结果。不过数据收集、数据预处理、结果解释和撰写报告都不算数据挖掘的步骤，但是它们确实属于“数据库知识发现”（KDD）过程，只不过是一些额外的环节。

类似词语“数据捕捞”、“数据捕鱼”和“数据探测”指用数据挖掘方法来采样（可能）过小以致无法可靠地统计推断出所发现任何模式的有效性的更大总体数据集的部分。不过这些方法可以创建新的假设来检验更大数据总体。

协同过滤(2)： KDD2020- HyperGraph CF 基于超图

为了实现这一点，一个典型的基于 CFbased 方法执行一个两步策略: 它首先利用历史交互区分相似的用户和项目; 然后基于上面收集的信息，向特定用户生成。

协同过滤系统是当今众多系统中和重要的方法之一。

尽管已经被广泛采用，但是现有的基于 cf 的方法，从矩阵分解到新兴的基于图的方法， 在训练数据非常有限的情况下表现不佳 （数据稀疏问题）。

在这种情况下，文中提出了一个双通道超图协同过滤(DHCF)框架来解决上述问题。

首先，引入 双通道学习策略 (Dual-Channel)，全面利用分治策略，学习用户和物品的表示，使这两种类型的数据可以优雅地相互连接，同时保持其特定属性。

系统的核心是一系列的算法，这些算法能够根据用户的个人特征有效地从爆炸式信息筛选出信息。协同过滤是目前和广泛采用的方法之一。

CF 持有一个基本的假设，当向用户提供时: 那些行为相似的人(例如，经常访问同一个网站)很可能在物品(例如，音乐、视频、网站)上分享相似的偏好。

现有的 CF 方法可以分为三类。

虽然 CF 方法已经研究了多年，但仍然存在局限性，特别是在训练的先验知识非常有限的情况下。为了理解这些缺陷，深入挖掘现有 CF 方法的内在机制得到以下局限性:

基于这些生成的连接组，即超边，可以分别为用户和物品构造两个超图，即两个通道的表示。本文提出了一种新的跳跃超图卷积算法(JHConv) ，该算法通过聚合邻域的嵌入并引入先验信息，有效地在超图上进行信息传播。(与传统的基于图的方法对比，综上所述，上述两个过程构成了一个集成的DHCF 层，允许对用户和物品进行明确的建模和编码，并通过强大的嵌入功能进一步更新和生成更的嵌入超图结构。这种精细嵌入可以进一步应用于系统中的各种下游任务。用户超图和项目超图，可以更灵活地进行复杂的数据关联建模，并与不同类型的数据结合。)

在高层次上，DHCF 首先通过一个双通道超图框架学习用户和物品的两组嵌入，在此框架上，DHCF 通过计算用户和物品嵌入查找表的内积，进一步计算出用户-项目偏好矩阵。基于这样的偏好矩阵，DHCF 估计用户对某个商品感兴趣的可能性。

总体分为三步：

构建用户和物品嵌入矩阵：

为了在预定义的混合高阶关系上聚合相邻消息,执行以下高阶消息传递:

与 传统 HGNNConv 相比，JHConv 允许模型同时考虑其原始特征和聚合相关表示，在另一方面，这样的 resnet结构的跳跃连接使模型能够避免由于集成了许多其他连接而导致的信息稀释。

引入高阶关联来实现构建超边，根据自定义的规则分别对用户和物品进行高阶关联提取

定义2： 物品的 k阶可达用户。在物品-用户二部图中，如果用户 j 和物品 k 之间存假设通过K阶可达规则，构造a个超边组，的超图需要将这a个超边组做融合，见上面的总体框架中的描述。在直接交互作用，则用户 j 是 itemi 的 k 阶可达邻居，而物品 k 是 itemi 的 k 阶可达邻居。

对于 itemi，其 k 阶可达用户集称为 。从数学上讲，超图可以定义在一个集簇上，其中每个集代表一个超边。因此，这里可以通过物品的 k 阶可达用户集构建超边。

然后在用户 k 阶可达规则的基础上构造高阶超边组，该超边组可表示为:

同理，按照相似的K阶可达的规则，对物品进行分析，构成物品的超边(N个用户，M个物品)

在实验中，每个用户观察到的交互中的10% 被随机选择用于训练，其余的数据用于测试。这样的设置增加了 CF 任务的难度，因为模型只能获取非常有限的观察到的交互。此外，由于数据的高度稀疏性，它可以很好地评价模型从有限的隐式数据集中挖掘有用信息的能力。对于所有四个数据集，每个用户至少有两个用于训练的交互。

请高手翻译，谢谢。

SZBP-----矢量直流王系列

序列模式挖掘 (sequence pattern mining ）是指挖掘相对时间或其他模式出现频率高的模式。一个序列模式的例子是“ 9 个月以前购买奔腾 PC 的客户很可能在一个月内订购新的 CPU 芯片”。由于很多商业交易、电传记录、天气数据和生产过程都是时间序列数据，在针对目标市场、客户吸引、气象预报等的数据分析中，序列模式挖掘是很有用途的。

DOS invade detect application of Sequence pattern dig

Sequence pattern dig is widely used in network invade detection,ysis records of mass KDDCUP99 data denial service attack's sequence pattern by use Weka software 's sequence pattern dig algorithm ,obtained frequent sequences can provide the basis for develop invade detection system.

Sequential pattern mining in the DoS intrusion dediscoverytection applications

Sequential pattern mining is widely used in network intrusion detection, sequential pattern mining algorithm using Weka software for sequential pattern ysis of the KDDCUP99 data set of denial of service attack records, frequent sequence obtaine是一种数学的分析法，就是答案不太明确的意思（大概）d provide a basis for the development of intrusion detection system.

budaqingchu

数据挖掘的基本流程是什么

“数据挖掘”这个术语是在什么时候被大家普遍接受的，已经难以考证，大约在上世纪90年代开始兴起。其中还有一段趣话。在科研界，初一直沿用“数据库中的知识发现”（即KDD，Knowledge Discovery in Database）。在届KDD会议中，委员会曾经展开讨论，是继续沿用KDD，还是改名为Data Mining（数据挖掘）？大家决定投票表决，采纳票数多的一方的选择。投票结果颇有戏剧性，一共14名委员，其中7位投票赞成KDD，另7位赞成Data Mining。一位元老提出“数据挖掘这个术语过于含糊，做科研应该要有知识”，于是在科研界便继续沿用KDD这个术语。而在商用领域，因为“数据库中的知识发现”显得过于冗长，就普遍采用了更加通俗简单的术语——“数据挖掘”。

数据挖掘(data

严格地说，数据挖掘并不是一个全新的领域，它颇有点“新瓶装旧酒”的意味。组成数据挖掘的三大支柱包括统计学、机器学习和数据库等领域内的研究成果，其它还包含了可视化、信息科学等内容。数据挖掘纳入了统计学中的回归分析、判别分析、聚类分析以及置信区间等技术，机器学习中的决策树、神经网络等技术，数据库中的关联分析、序列分析等技术。

mining-dm)是从存放在数据库、数据仓库、或其它信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程川。数据挖掘有时也称作kdd,

kdd(knowledge

in参考资料：互联网

databases-kdd:知识发现)即是基于数据库的知识发现，指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的、易被理解的信息。实质上，这两个概念的内涵大致相同，只是从不同的角度认识问题而已。譬如人工智能的研究人员倾向于讲kdd，而计算机和信息技术专家通常说数据挖掘。

海尔空调KFR一35GW/B1KDD81∪1是什么意思？

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看机型这是一台制冷量3500W的1.5匹空调，适合18平米左右的房间使用，能效比是一级的。

定义1: 物品的 k 阶可达邻居。在用户-物品交互图，更具体地说是二部图中，如果在 itemi 和 itemj 之间存在一个相邻顶点序列(即一条路) ，且该路径中的用户数小于 k，itemi (itemj)是 itemi (itemi)的 k 阶可达邻居。

空调的型号字母的含意

(1)、K—房间空调器；

(2)、结构形式：F—分体式房间空调器；C—窗式房间空调器；Q－代表嵌入式空调；Y－代表移动式空调；T－代表天井式空调；

(3)、功能代号(单冷型无此代号)：R—热泵型；D—电热型；RD—热泵辅助电热型；

(5)、分体式室内机组结构代号：G－代表挂壁式内机；L－代表柜式空调内机；W－代表室外机；

(6)、改进型代号FZBP-----无氟环保冷酶系列：分为A、B、C、D、E等；

(7)、特殊功能：BP—变频；Y--遥控(仅限窗机) ；

如：KC-32/Y代表窗机，单冷，制冷量为3200W，为遥控型；

KFR-28GW/BP表示壁挂分体式变频空调器，冷暖，制冷量为2800W。

D—— 代表辅助电加热（KFR-50LW/28D)

SD — 三相电商用型号（KFR-72LW28SD）

V----- 改型标志

BP ----- 代表变频

ZBP----- 代表直流变频

MBP------国美包销型号

如：KFR-35GW/99SZBP表示为：99系列1.5匹矢量直流变频空调。

求一个matlab的mat数据集的网站

超图定义为 ，V表示%================================================ % 这是存储数据的基本步骤 %================================================ 1.将数据存在文件里（可以是写字板，.txt文本，Excel或者其他的数据文件） 2.打开file/Import Data （假设文件名为test） 3.出现Import Wizard 对话框，点击next,finish 4.在Matlab的workspace窗口中出现变量名test,右击选se as，将数据以.mat存放在你需要的位置以后调用只需在对应的路径下，load test.mat或者load('matlab\test.mat');此时，程序中将出现test的变量，即数据变量，在程序中直接运用即可3.我们选取了该企业的注册会计师、熟悉该企业情况的专家组成评判组，得到评价矩阵，如:图节点， 表示超边，超图邻接矩阵 描述节点与超边的关系