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实用文档 12/13 年第2学期【数据挖掘与知识发现】期末考试试卷及答案 一、 什么是数据挖掘？什么是数据仓库？并简述数据挖掘的步骤。〔20分〕 数据挖掘是从大量数据中提取或发现〔挖掘〕知识的过程。 数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合，用于支持经营管理中的决策制定过程。 步骤： 1〕数据清理 〔消除噪声或不一致数据〕 2) 数据集成 〔多种数据源可以组合在一起〕 3 ) 数据选择 〔从数据库中检索与分析任务相关的数据〕 4 ) 数据变换 〔数据变换或统一成适合挖掘的形式，如通过汇总或聚集操作〕 5) 数据挖掘 〔根本步骤，使用智能方法提取数据模式〕 6) 模式评估 〔根据某种兴趣度度量，识别表示知识的真正有趣的模式；〕 7) 知识表示 〔使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识〕 二、元数据的定义是什么？元数据包括哪些内容？〔20分〕 元数据是关于数据的数据。在数据仓库中, 元数据是定义仓库对象的数据。 元数据包括 ： 数据仓库结构的描述，包括仓库模式、视图、维、分层结构、导出数据的定义, 以及数据集市的位置和内容。 操作元数据，包括数据血统〔移植数据的历史和它所使用的变换序列〕、数据流通〔主动的、档案的或净化的)、管理信息〔仓库使用统计量、错误报告和审计跟踪〕。 汇总算法，包括度量和维定义算法, 数据所处粒度、划分、主题领域、聚集、汇总、预定义的查询和报告 。 由操作环境到数据仓库的映射，包括源数据库和它们的内容，网间连接程序描述, 数据划分, 数据提取、清理、转换规那么和缺省值, 数据刷新和净化规那么, 平安 (用户授权和存取控制)。 关于系统性能的数据，刷新、更新定时和调度的规那么与更新周期，改善数据存取和检索性能的索引和配置。 商务元数据，包括商务术语和定义, 数据拥有者信息和收费策略。 三、在 O L A P 中，如何使用概念分层? 请解释多维数据模型中的OLAP上卷下钻切片切块和转轴操作。〔20分〕 在多维数据模型中，数据组织成多维，每维包含由概念分层定义的多个抽象层。这种组织为用户从不同角度观察数据提供了灵活性。有一些 O L A P 数据立方体操作用来物化这些不同视图，允许交互查询和分析手头数据。因此 ， O L A P 为交互数据分析提供了友好的环境。 上卷 ：上卷操作通过一个维的概念分层向上攀升或者通过维归约 ，在数据立方体上进行聚集。 下钻：下钻是上卷的逆操作，它由不太详细的数据到更详细的数据。下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入新的维来实现。 切片：在给定的数据立方体的一个维上进行选择，导致一个子方。 切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子方。 . 实用文档 转轴： 转轴是一种目视操作，它转动数据的视角，提供数据的替代表示。 四、什么是数据变换?数据变换涉及的内容有哪些? 〔20分〕 数据变换是将数据转换成适合于挖掘的形式。数据变换可能涉及如下内容 : 1).平滑 ：去掉数据中的噪声。这种技术包括分箱、聚类和回归。 2).聚集 ：对数据进行汇总和聚集。例如，可以聚集日销售数据，计算月和年销售额。通常，这一步用来为多粒度数据分析构造数据立方体。 3).数据概化 ：使用概念分层，用高层次概念替换低层次“原始〞数据。例如，分类的属性，如 s t re e t ，可以概化为较高层的概念，如 c i t y 或 c o u n t ry 。类似地，数值属性，如 a g e ，可以映射到较高层概念，如 young, middle-age 和 s e n i o r 。 4).标准化 ：将属性数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间，如－ 1 . 0 到 1 . 0 或 0 . 0 到 1 . 0 。 5).属性构造 〔或 特征构造 〕：可以构造新的属性并添加到属性集中，以帮助挖掘过程。 五、用Apriori、FP-growth、GSP、Prefixspan、SPAM算法中任意一到两种算法，挖掘出所有的频繁项集〔表1〕或频繁序列〔表2〕，并写出具体过程。假设事务数据库D如下：最小支持度计数为2。〔20分〕以Apriori算法为例。 Sid Sequence Tid Items 10 10 A, C, D 20 <(ad)c(bc)(ae)> 20 B, C, E 30 <(ef)(ab)(df)cb> 30 A, B, C, E <(af)cbc> 40 40 B, E Database TDB Tid 10 20 30 40 Items A, C, D B, C, E A, B, C, E B, E 1st scan C1 Itemset {A} {B} {C} {D} {E} sup 2 3 3 1 3 L1 Itemset {A} {B} {C} {E} sup 2 3 3 3 L2 C2 Itemset {A, C} {B, C} {B, E} {C, E} sup 2 2 3 2 Itemset {A, B} {A, C} {A, E} {B, C} {B, E} {C, E} sup 1 2 1 2 3 2 Itemset {B, C, E} 2nd scan C2 Itemset {A, B} {A, C} {A, E} {B, C} {B, E} {C, E} C3 Itemset {B, C, E} 3rd scan L3 sup 2 . 本文来源：https://www.dywdw.cn/b950f2157a563c1ec5da50e2524de518974bd35b.html
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2022-03-07
