1、等多门学科，是种决策支持过程。它可以为用户从大型数据集中发现宝贵的知识和模型。数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系趋势和模式的过程，所以很多学者将数据挖掘与知识发现，相对等。数据挖掘技术的概念于年由美国计算机学会提出，在当时引发了研究热潮。到了世纪年代，数据挖掘开始迅猛发展，并持续繁荣。数据本身就是在发展的，数据的发展带动了数据挖掘技术的发展，而社会对这些数据资源转化为信息和知识资源的巨大需求更是促进了数据挖掘的发展。综合来看，数据挖掘软件的发展历程可以划分为五个阶段单个算法，单个系统将数据库和数据挖掘软件结合起来，当时被大量使用的是关系数据库。网络化的数据挖掘，面向多种数据类型，如数据半结构化的数据。分布式的数据挖掘。云计算框架下的分布并行数据挖掘模式。万方数据南京邮电大。

2、标定义结果分析本章小结第六章总结与展望本文工作总结未来展望参考文献附录程序清单附录攻读硕士学位期间撰写的论文附录攻读硕士学位期间参加的科研项目致谢万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文专用术语注释表专用术语注释表符号说明候选项集的集合的目标函数频繁项集最小置信度阈值最小支持度阈值后验概率的隶属度的聚类中心英文专业术语解释服务器群集的数据服务器的客户端的主控服务器的区域服务器作业中的主节点作业跟踪器中的主节点的主控服务器的默认主控服务器的备用主控服务器中的从节点，移动通信正从覆盖转向容量甚至绿色能效的目标步步迈进。智慧交通系统中的车载设备与信息中心的通信般都会使用移动通信网络。年月日，国家工业和信息化部给中国移动中国电信中国联通正式发放了第四代移动通信业务经营许可证即牌照，此举标志着我国正式。

3、息管制信息等交通信息，具有数量大来源广更新快的特点。如此海量的交通信息对智慧交通体系的信息处理模块提出了很高的存储要求和分析能力要求。数据挖掘的提出与发展进入数字信息时代以来，数据呈爆炸式增长。虽然计算机硬件技术和数据库技术的发展为人们采集和存储数据提供了媒介，的急速发展为人们搜寻信息提供了便利，但如何才能从茫茫信息海洋中发现对自己有用的信息成为个难题。不难发现，人们分析和理解海量大数据集的能力仍然远远不如人们采集数据和存储数据的能力。在这样的背景下，数据挖掘技术正在渐渐走进人们的视野。数据挖掘，是指从数据库的大量的有噪声不完全的真实数据中揭示出隐含的先前未知的潜在有用的并最终可被理解的信息的非平凡过程。数据挖掘是目前的热点研究领域，它交叉融合了数据库统计学人工智能模式识别机器学习可视化技。

4、交通网络传输技术无线传感网移动通信网络交通信息处理技术交通信息特征数据挖掘的提出与发展数据挖掘的过程分布式计算与交通信息处理方案交通服务智慧化的整体架构本章小结第三章智慧交通运行状态数据分析系统的设计与部署数据挖掘的分类预测建模关联分析聚类分析异常检测生态系统与工作机制的架构分布式文件系统工作机制智慧交通运行状态数据分析系统的架构智慧交通运行状态数据分析系统平台部署配置无密码登陆群集安装本章小结第四章智慧交通运行状态数据分析系统的挖掘算法分析经典的数据挖掘算法判定树分类万方数据贝叶斯分类算法算法算法基于的挖掘算法改进基于的算法的改进基于的算法实例分析本章小结第五章实验结果与分析实验数据实验环境硬件配置软件配置基于的数据挖掘实现挖掘过程数据准备阶段阶段阶段数据流分析实验结果实验结果分析实验指。

5、据的完整性和正确性，从而修复失真数据以提供给下步信息分析。交通信息来源广泛，存储格式多样化。智慧交通系统中的数据源分为静态和动态的，即包括交通信息行驶信息，也包括相关交通环境信息交通管制信息。这些信息分别来自不同的类型的检测器，各自的存储形式不，数据类型多样化。只有将这些来自不同渠道的数据信息进行有效整合，才能还原实际情万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章交通服务智慧化的关键技术与数据挖掘况的交通状态，为数据分析和交通决策提供有效依据。交通信息具有极强的时空相关性。比如，交通信息中的车流量数据，定是在特定时刻或者特定路口时，才能准确的总结归纳出结论。所以交通信息处理模块必须综合不同的交通信息数据，相互验证，才能更好地为智慧交通系统提供个统的交通状态。交通信息包括了实时和历史的行驶信。

6、硕士研究生学位论文第二章交通服务智慧化的关键技术与数据挖掘而本文所提出的基于的分布式并行数据挖掘的信息处理方式，正是最新的基于云计算的数据挖掘模式。国外在数据挖掘方向的研究已经有了重大突破，出现了大量的数据挖掘的工具，如的，的，的，的，的等。从目前采用的数据挖掘工具来看大致可以分为两类基于统计分析方向的软件应用于新技术方向的软件，包括人工神经网络模糊逻辑决策树理论的工具。与国外数据挖掘的环境相比，我国的数据挖掘起步相对较晚，从年开始有关研究，基本框架到年代中后期逐渐形成。数据挖掘的过程数据挖掘的实现般需要经历定义问题数据准备读入数据并建立模型挖掘操作结果表达和解释五个步骤，见图。其中数据准备包含了数据清洗和集成数据选择数据预处理三个子步骤，力求将原始数据转换成个适用于下步特定挖掘算法的数据。

7、入了时代。随着万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章交通服务智慧化的关键技术与数据挖掘三大运营商对商业化的成熟操控，必将连同在智能交通网络传输中发挥重要作用。除了以上介绍到的无线传感网移动通信网，智慧交通系统还会用到和光通信技术等通信手段，这些通信技术相结合的通信手段为智慧交通中的通信打好了保障。交通信息处理技术随着信息社会的迅速发展，信息技术已经开始渗透到各行业，海量信息呈现爆炸性增长。可见，智慧交通需要巨大的数据存储分析处理及使用能力。由此可知，信息处理是智慧交通的核心内容，它支撑着智慧交通服务各个子系统间的协同融合，其效率水平从很大程度上影响着智慧交通系统的服务水平。而交通数据的来源广泛，涉及面广，包含采集到的各路段各节点的传感器信息交通流信息和各车辆终端的静态与动态信息。这些。

8、随着数据仓库越来越大，技术并不能发现隐藏在数据中有价值的信息。可以说，数据挖掘是技术的高端化。分布式计算与如今人们的日常生活越来越离不开电脑了，为了满足不断增长的处理需求，人们不断地更新计算机，有些人甚至盲目追求最新型的电脑。然而，大多数人都没有意识到这种行为的负面影响。据环保局统计，年，万台式机和万台笔记本电脑被丢弃，也就是说万方数据单位代码密级公开硕士学位论文论文题目智慧交通运行状态数据分析系统设计与分析徐蔓青朱洪波教授通信与信息系统移动通信与无线技术工学硕士年月学号姓名导师学科专业研究方向申请学位类别论文提交日期万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中。

9、信息数据具有不同的结构和格式的特点，可谓是多元化的信息。我们知道，深层次的信息通常涵盖了数据的特点和数据预测信息的发展趋势。要从如此海量复杂多元化的数据信息中获取出我们需要的有效数据，必须要选用个高效的信息处理技术。交通信息特征从信息处理的角度看，交通信息具有以下几个方面的特点交通信息采集来源众多，传输渠道非单，容易出现错误丢失等问题。采集检测器的误差故障，传输设备的误差故障等原因，都会致使交通信息数据出现错误和丢失等问题。如果直接使用，数据分析得到的结果显然是不准确的，必然会影响正确的交通决策。所以智慧交通中的信息处理模块必须完成对丢失数据和异常数据的正确判断，并进行修复处理。信息处理模块应准确地将检测器或传输故障得到的失真数据与交通事故和异常交通环境带来的正常偏离数据区别开来，实现交通。

10、题，对应到上文所述的数据清洗和集成步骤。般来说，数据质量存在许多指标，包含数据的准确性完整性致性及时性，数据不要有冗余能够被很好地理解，需要根据数据类型来存储数据，同时数据集应当是完整的。绝大多数数据挖掘系统中都是采用数据仓库技术来使数据达到以上质量指标的。数据仓库，将从多个数据源收集的信息存放在致模式下的个单集成关系型数据库中，以方便用户更好地决策。数据仓库是个集成的面向主题的随时间变化的持久的不易失去的设计用于决策支持功能的数据库的集合，数据中的每个数据单元在时间上都是和个时刻相关的。数据挖掘是建立在数据仓库这个基础上。在数据仓库产生的同时，联机在线分析，技术也出现了，它是种具有对数据进行汇集合并和聚集以及从不同角度观察信息功能的分析技术。通过技术可以对从数据仓库中得到的规则进行验证。。

11、包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档允许论文被查阅和借阅可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相致。论文的公布包括刊登授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名日期研究生签名导师签名日期万方数据摘要无论是日常生活工作还是休闲娱乐，人们的生活总离不开。

12、。数据仓库数据清洗数据集成数据选择数据挖掘评估与表示数据库数据库数据库„„„单个文件目标数据准备充分的数据数据预处理图数据挖掘的过程数据挖掘是来源于生产应用中的，所以数据挖掘在应用方面也有它特有的表达。为了更低成本易操作地进行数据挖掘，数据挖掘标准化联盟创建了跨行业数据挖掘标准流程如图所示。它是当下业界的通用标准之，跨行业的背景决定了强调的是商业中的应用，而不仅仅局限在研究领域。包含了商业理解数据理解数据准备建立模型模型评估以及部署这六个阶段。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章交通服务智慧化的关键技术与数据挖掘数据商业理解数据理解数据准备建立模型模型评估部署图流程图无论是研究领域还是商业应用，在数据挖掘过程中，最核心的步骤定是数据准备。在具体运用数据挖掘操作前，先要解决数据质量的。

参考资料：

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