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孤立点挖掘是数据挖掘的重要研究方向之一，其目标是发现数据集中不具备数据一般特性的数据对象。传统孤立点挖掘算法通常基于项集属性，不适用于多目标决策和综合评价。该文提出一种基于灰色关联分析的孤立点检测算法
高维大数据集对现有的数据挖掘算法提出了挑战。该文把挖掘任务分解为挖掘频繁长模式与短模式2 个子问题，提出一种在高维大数据集中挖掘长项集的算法，即inter-transaction。该算法利用了
数据挖掘是人们从海量数据中获取有用信息的有力工 具。作为数据挖掘的重要方法之一，关联规则挖掘引起各界 人士的广泛关注。关联规则挖掘用来发现大量数据中项集之 间有趣的关联或相关关系。
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分析了校园网络的日志结构及含义, 探讨了典型数据挖掘技术在校园网日志挖掘系统上的应用, 提出 了基于校园网日志的数据挖掘系统的设计方法, 为校园网日志数据挖掘系统的实现提供依据。