《面向海量移動數據挖掘的過程神經網路算法與套用研究》是依託北京大學，由楊冬青擔任負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面向海量移動數據挖掘的過程神經網路算法與套用研究
- 項目負責人：楊冬青
- 項目類別：面上項目
- 依託單位：北京大學
- 批准號：60473051
- 申請代碼：F0202
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：2005-01-01 至 2007-12-31
- 支持經費：23（萬元）
項目摘要
移動通信的高速發展，產生了海量的、珍貴的數據資源，移動通信企業迫切需要通過數據分析和挖掘產生的知識來提高服務質量。與傳統數據挖掘相比，面向移動環境的數據挖掘面臨許多新的難題有待解決，不論在理論研究還是在套用技術上都受到廣泛關注。.海量移動數據的產生、運行與演變，在邏輯上都是一種過程式的發展。採用過程神經網路模型，可以很好地捕捉海量移動數據的過程特性。本課題將研究並提出保持過程特徵的移動數據流概化與提取方法、面向移動數據挖掘系統的大規模過程神經網路集成模型的建模方法、海量數據環境中的高效過程神經網路算法、過程神經網路模型的自適應性機制和過程神經網路模型與數據挖掘套用系統的無縫集成技術，研製開發基於過程神經網路的海量移動數據挖掘原型系統（PNN-MobileMiner），結合中國移動通信提供的真實數據，有效地挖掘出海量移動通信數據中蘊藏的深層次的知識和規律。
