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資料探勘技術
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103年 - 103 一般警察特種考試_二等_刑事警察人員犯罪分析組:資料探勘技術(包括資料庫管理與運用、線上交易處理【OLTP】、資料倉儲【Data Warehouse】、資料探勘【Data Mining】)#43535
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題組內容
二、有關於巨量資料探勘(big data mining),試回答以下問題:
⑴請說明相較於傳統資料探勘(traditional data mining),巨量資料探勘之所以可以 產生高於傳統資料探勘效益的主要理由為何?(7 分)
其他申論題
(3)市場中相同學名的相關中藥材(含生藥名)之種類。(6 分)
#140396
七、請說明黃芩、丁香、木通、黨參之科名、學名、使用部位及主成分名稱。(16 分)
#140397
⑴ 請 說 明 社 會 網 路 分 析 中 的 連 結 預 測 ( link prediction ) 、 具 影 響 力 節 點 探 勘 (influential nodes mining)及社群探勘(community detection)的技術內涵分別為 何?(15 分)
#140398
⑵請說明上述三種社會網路分析技術於犯罪偵防的可能應用為何?(10 分)
#140399
⑵請說明傳統資料探勘方法無法進行巨量資料探勘的主要原因為何?(8 分)
#140401
⑶請說明巨量資料探勘主要面臨的挑戰為何?(10 分)
#140402
⑴請說明分割式分群法(partition method)、階層式分群法(hierarchical method) 及密集度為導向的分群法(density-based algorithm)所採用的分群原理分別為何? (15 分)
#140403
⑵請說明採用上述三種分群法,分別適合應用於解決何種類型的分群問題?(10 分)
#140404
⑴請說明關聯式規則探勘中的最小支持度(minimum support)與最小信心水準 (minimum confidence)的意義分別為何?(7 分)
#140405
⑵請舉例說明在何種情況下滿足最小支持度(minimum support)與最小信心水準 (minimum confidence)的關聯式規則不一定保證具有意義?(8 分)
#140406