面向大數(shù)據(jù)的高維數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)研究

1  大數(shù)據(jù)的發(fā)展挑戰(zhàn)

1.1  在技術(shù)架構(gòu)形式上

現(xiàn)階段，數(shù)據(jù)庫正在全球化，立足于該發(fā)展模式，分布式模式需要得以創(chuàng)建，除了需要龐大機(jī)器之外，還需要有效處理龐大的數(shù)據(jù)信息。但是面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代，針對(duì)飛速激增的數(shù)據(jù)量，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析已經(jīng)不能滿足需求，在以下3個(gè)方面得到體現(xiàn)：

1.1.1  數(shù)據(jù)處理的時(shí)效性

面對(duì)大數(shù)據(jù)不斷推行，為了符合現(xiàn)階段數(shù)據(jù)處理實(shí)際需求，數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)在線處理。在此基礎(chǔ)上，無論是數(shù)據(jù)處理選擇，還是數(shù)據(jù)處理模式，都不斷改變，處理具有實(shí)時(shí)性，除了能夠?qū)崿F(xiàn)流處理之外，批處理也成功實(shí)現(xiàn)。立足于大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性處理，無論是業(yè)務(wù)需求，還是根據(jù)應(yīng)用，都逐步發(fā)生改變。

1.1.2  實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)變化環(huán)境中的索引形式

在索引形式的基礎(chǔ)上，關(guān)系數(shù)據(jù)庫查詢速度將不斷提升，可是使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)管理模式，索引形式并不可以產(chǎn)生變化，在此基礎(chǔ)上，無論是更新效率，還是創(chuàng)建方式，都不斷形成。針對(duì)大數(shù)據(jù)信息的變化特點(diǎn)，除了需要具備設(shè)計(jì)簡潔的特點(diǎn)，創(chuàng)建索引方式還需要具有高效的特點(diǎn)，由此針對(duì)大數(shù)據(jù)變化，無論是數(shù)據(jù)信息的需求調(diào)整，還是數(shù)據(jù)信息的處理，都可以良好使用。所以說，針對(duì)大數(shù)據(jù)變化，全新的索引形式需要成功設(shè)計(jì)，在此基礎(chǔ)上確保查詢工作順利實(shí)施。

1.1.3  先驗(yàn)知識(shí)的缺失

立足于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析結(jié)構(gòu)，在關(guān)系型保存模式基礎(chǔ)上，無論是出現(xiàn)先驗(yàn)知識(shí)，還是隱藏內(nèi)部關(guān)系，都早已出現(xiàn)。比如說，對(duì)信息屬性進(jìn)行分析過程中，可能存在的取值范圍需要確定，并且在實(shí)際分析之前，數(shù)據(jù)的了解就已經(jīng)形成。針對(duì)大數(shù)據(jù)分析，無論是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還是半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，都需要?jiǎng)?chuàng)建類似數(shù)據(jù)，并且正式關(guān)系式需要實(shí)現(xiàn)。但是數(shù)據(jù)流的產(chǎn)生是不間斷進(jìn)行的，所以說針對(duì)實(shí)時(shí)發(fā)生的數(shù)據(jù)，先驗(yàn)知識(shí)并不會(huì)創(chuàng)建完善，在此情況下，對(duì)無先驗(yàn)知識(shí)，需要及時(shí)發(fā)現(xiàn)并及時(shí)處置。

2  高維數(shù)據(jù)挖掘中的問題

2.1  高維數(shù)據(jù)簡介

在大數(shù)據(jù)庫飛速增加的基礎(chǔ)上，維數(shù)同樣在急劇擴(kuò)大，一旦增長到瓶頸出，數(shù)據(jù)處理將難以進(jìn)行，人們將該數(shù)據(jù)就叫做高維數(shù)據(jù)。相對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘而言，除了具有復(fù)雜性的特點(diǎn)之外，高維數(shù)據(jù)還具有多信息量性，由此成為數(shù)據(jù)挖掘的核心所在。

2.2  高維數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

（1）稀疏性:實(shí)質(zhì)就是數(shù)據(jù)庫相對(duì)龐大時(shí)，即便高維數(shù)據(jù)非常多，但是能夠符合使用要求的，相對(duì)較少。

（2）維度災(zāi)難:挖掘高維數(shù)據(jù)的過程中，往往存在較多的屬性變化，在此情況下，索引結(jié)構(gòu)性能將不斷降低，特別是無論最近鄰，還是最遠(yuǎn)鄰，和查詢點(diǎn)的距離往往都一樣，由此最近鄰?fù)菦]有意義的，為此數(shù)據(jù)挖掘難度將急劇增加。

2.3  高維數(shù)據(jù)對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的影響

結(jié)合大數(shù)據(jù)特征，實(shí)際挖掘數(shù)據(jù)過程中，使用最近鄰法，在龐大數(shù)據(jù)中查詢效率將急劇提升，最近鄰法往往依賴索引結(jié)構(gòu)進(jìn)行的，可是針對(duì)高維數(shù)據(jù)存在維度災(zāi)難的特點(diǎn)，最近鄰查詢往往被索引結(jié)構(gòu)支持度將不斷降低，甚至是使得最近鄰查詢無法有效進(jìn)行。

無論是進(jìn)行高維數(shù)據(jù)的分類聚類分析，還是進(jìn)行高維數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)，受制于索引結(jié)構(gòu)的制約，效果將大打折扣，甚至是失去效果，由此無論是異常檢測(cè)算法還是聚類分析性能將不斷降低；除此之外，針對(duì)同樣的數(shù)據(jù)點(diǎn)距離，使得分類聚類概念意義不斷消失，針對(duì)高?？臻g數(shù)據(jù)具備的稀疏性，任何數(shù)據(jù)點(diǎn)都能夠視為異常點(diǎn)，此時(shí)針對(duì)高維數(shù)據(jù)異常檢測(cè)將變得困難重重。

2.4  高維數(shù)據(jù)挖掘的研究方向

（1）距離函數(shù)或相似性度量函數(shù):無論是重新定義距離函數(shù)，還是重新定義相似性度量函數(shù)，都能夠成功避免“維度災(zāi)難”的制約。

（2）選維和降維:在不斷降低高維數(shù)據(jù)維度的基礎(chǔ)上，使得其成功形成低維數(shù)據(jù)，由此進(jìn)行低維數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘。同時(shí)該方法最為人們所接受。

（3）高效的聚類算法和異常檢測(cè)算法:為成功解決算法效率不高的難題，存在三個(gè)方面的措施：第一，設(shè)計(jì)性能更好的索引結(jié)構(gòu)；第二，增量算法；第三，并行算法。

3  大數(shù)據(jù)的高維數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

3.1  大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存的三維矩陣模型

針對(duì)不一樣來源的數(shù)據(jù)，往往可以選取不一樣的數(shù)據(jù)處理方式。比如說，通常情況下，在分解數(shù)據(jù)種類的基礎(chǔ)上，能夠?qū)⒄{(diào)研數(shù)據(jù)分為三類：第一，單選；第二，多選；第三，排序。無論是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)記錄，還是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析過程中，都是立足于同樣數(shù)據(jù)庫開展的，由此增加維度的不一樣，無論是數(shù)據(jù)分析，還是數(shù)據(jù)處理，都將受到制約。

所以說，針對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)模型的創(chuàng)建除了需要具有內(nèi)容多的特征，還需要存在極強(qiáng)的通用性。同樣以上文例子為例，在數(shù)據(jù)調(diào)研過程中，無論是單選，還是多選，都能夠依據(jù)向量來有效表達(dá)，對(duì)應(yīng)的題目排序可以利用矩陣來表現(xiàn)，在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行，并且結(jié)合關(guān)鍵性類別來實(shí)際代表選題方式，最后模型轉(zhuǎn)換則是建立在三維矩陣和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)之上的(如圖1)，處理關(guān)鍵數(shù)據(jù)，由此不一樣的空間形式將存在空間維度之上，此時(shí)三維矩陣將有全部數(shù)據(jù)來源構(gòu)成，進(jìn)行有效組合之后，形成立體式模型，如圖2。

3.2  關(guān)聯(lián)規(guī)則的三維矩陣挖掘

實(shí)際進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘過程中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是最受人們青睞的。無論是不一樣的屬性，還是項(xiàng)目關(guān)系，都是沒有辦法隱藏，同時(shí)也是沒有辦法預(yù)知的，只有在統(tǒng)計(jì)方法和數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上加以實(shí)現(xiàn)?，F(xiàn)階段，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)憑借其良好的性能，成為了使用廣泛的技術(shù)之一，在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程中存在以下核心要素：

（1）置信度:主要用于度量衡量強(qiáng)度以及準(zhǔn)確性；

（2）支持度:主要用于衡量度量重要性。

在日常生活和工作中，在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程中，只有上訴核心因素?cái)?shù)值最小的時(shí)候，支持度同樣也對(duì)應(yīng)最小值，由此才得以成功處于關(guān)聯(lián)規(guī)則內(nèi)。假如需要使得關(guān)聯(lián)規(guī)則可靠性最低，此時(shí)置信度需要確保為最低。

想要使得多維數(shù)據(jù)成功在空間中表現(xiàn)，立足于空間特種，能夠在多維儲(chǔ)存模型的基礎(chǔ)上成功表現(xiàn)，由此無論是數(shù)據(jù)層次還是數(shù)據(jù)語言，都能夠有效表達(dá)。比如說：在檢測(cè)海洋數(shù)據(jù)過程中，氣象環(huán)境除了風(fēng)力之外，還有降水等等；海底環(huán)境處理重力之外，還有水深等等；水體環(huán)境除了有水溫計(jì)鹽度之外，還有潮流和水聲，因素眾多且相互交織，由此多維數(shù)據(jù)得以形成。在模型建立的基礎(chǔ)上，使得多維數(shù)據(jù)能夠在空間成功表達(dá)，使得海洋多樣化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)得以呈現(xiàn)。

3.3  基于超圖的聚類算法

在原始數(shù)據(jù)相互關(guān)系的基礎(chǔ)上，結(jié)合超圖數(shù)據(jù)集，使得圖形劃分方法不斷得到優(yōu)化，此為超圖聚類算法。在三維矩陣之中，利用分割算法進(jìn)行圖像劃分，使用最為廣泛的即為HMETIS算法，存在如下步驟：

（1）首先是粗化階段，在最小超圖的基礎(chǔ)上，結(jié)合推進(jìn)超圖，進(jìn)行不斷壓縮。

（2）其次是初始劃分階段，在二次劃分超圖的基礎(chǔ)上，利用二次方法，來不斷強(qiáng)化超圖質(zhì)量，使得工作效率有效提升。

（3）最后遷移優(yōu)化階段，分解超圖之后，在投影基礎(chǔ)上，使得分解質(zhì)量不斷提升。

3.4  高維數(shù)據(jù)挖掘的工具

現(xiàn)階段，存在三種使用廣泛的高維數(shù)據(jù)挖掘工具：第一，SPSS；第二，Exterprise Miner；第三，SAS。存在如下特征：

（1）SAS：是建立在統(tǒng)計(jì)理論之上的，存在諸多功能，高維數(shù)據(jù)挖掘功能相對(duì)齊全，但是需要專業(yè)人士進(jìn)行操作，并且存在極高的運(yùn)用成本。

（2）Exterprise Miner:具有操作簡便的優(yōu)勢(shì)，高維數(shù)據(jù)的處理能力相對(duì)適中，但是不能進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索。

（3）SPSS:和SAS具有類似功能，但是相對(duì)而言具有較高性價(jià)比，高維數(shù)據(jù)挖掘功能較為出眾，除此之外，立足于集成以及發(fā)布功能，工作人員能夠較好的掌握挖掘結(jié)果，并且理解挖掘結(jié)果。

本文來源：《企業(yè)科技與發(fā)展》：http://m.xwlcp.cn/w/kj/21223.html