基于本体的数据挖掘在CRM决策分析中的应用研究(英文)

电子商务客户关系管理中,实现基于语义层面上的挖掘是提高用户数据挖掘质量的一个关键性问题,本文融合了本体和数据挖掘技术,提出了基于本体的数据挖掘决策分析模型,利用基于本体的数据挖掘方法从语义层面上实现了对用户数据的挖掘,实现了用户数据的高效率和高精度挖掘,并根据挖掘结果进行决策分析,根据分析结果为用户提供基于RSS聚合的个性化服务.     

基于模糊聚类的多尺度空间数据挖掘模型及其矿山应用

基于空间数据的尺度特性,提出了多尺度空间数据挖掘的技术思想,建立了同一地理要素在不同尺度下的信息推理模型,即多尺度空间数据挖掘框架模型.以矿井煤层厚度为研究对象,以聚类分析为挖掘技术,实现了多尺度分析思想应用于空间数据挖掘领域的设想,证实了空间数据挖掘领域中的多尺度现象.研究成果丰富和发展了空间数据挖掘的基础理论.     

供水管网GIS中空间数据挖掘的研究与应用

以地理信息系统(GIS)为基础,详细讨论了数据挖掘、空间数据统计技术在城市供水管网维护中的应用,并针对空间数据库中数据的挖掘方法进行了分析和研究,实现了利用空间数据库中数据的挖掘方法对城市供水管网的维护.     

基于多Agent的数据挖掘系统模型

在传统的数据挖掘体系框架中引入Agent联邦技术,提出一种基于Agent联邦的挖掘系统模型,由Agent联邦来完成数据准备、数据挖掘以及结果评估和解释等工作,使整个挖掘过程实现了知识性、智能性.文章重点讨论了各个联邦的功能和具体构成.     

视频数据挖掘技术综述

视频数据挖掘技术旨在挖掘出视频数据中隐藏的、有价值的信息,来实现对视频的充分利用。通过对国内外视频数据挖掘的研究与分析,对视频数据挖掘技术进行了概述,详细阐述了基于特征和基于内容的视频挖掘技术,最后总结了视频数据挖掘系统所面临的挑战以及对全景视频挖掘的展望。     

SDML:基于空间数据库的空间数据挖掘语言

设计了一种基于空间数据库的空间数据挖掘语言SDML.根据SDML操作的对象以及挖掘过程的不同阶段,SDML语言可以分为视图操纵语言和模型操纵语言,分别负责对于数据挖掘视图和模型的操作.详细阐述了SDML的设计思想及其设计方案,针对空间泛化和空间关联这两个典型的空间数据挖掘问题,给出了SDML解决方案.     

基于人工智能的网络时空数据挖掘方法

为解决传统数据挖掘应用到网络时空数据挖掘时存在挖掘结果数据召回率低的问题,研究基于人工智能的网络时空数据挖掘方法.采用网络爬虫技术采集网络时空数据,制定网络时空数据关联规则,利用人工智能中的微分进化算法进行挖掘数据筛选及候选集确定,基于用户偏好挖掘数据知识,实现网络时空数据的挖掘.试验结果表明,设计方法在实际应用中能够...     

分布协作式对等网络中大规模空间数据挖掘方法研究

分布协作式对等网络较为复杂,而空间数据规模大,当前数据挖掘方法很难实现对其的准确挖掘。为此,提出一种新的分布协作式对等网络中大规模空间数据挖掘方法,给出分布协作式对等网络的GIS应用架构,在此基础上对分布协作式对等网络进行无向环路遍历,获取分布协作式网络的全部环路,挖掘出目的空间数据所属社区。通过痕迹系数判断目的空间数据流是否经过该社区,如果目标空间数据流经过该社区,则通过计算相关系数获取某个时刻目标空间数据流在社区中的位置,从而实现大规模空间数据挖掘。实验结果表明,采用所提方法对分布协作式对等网络中大规模空间数据进行挖掘,有很高的挖掘有效性,而且挖掘效率和挖掘精度均较高。     

数据挖掘模型选择的通用建模研究

现阶段数据挖掘模型的选择与专家的经验密切相关,有经验的专家就会选择良好的,优质的模型,使得挖掘工作高效、准确;反之,就会浪费时间,或得不到理想的结果,因此数据挖掘模型的设计和选择是挖掘工作的关键。本文要建立一个模型,实现挖掘目标的特征集与挖掘算法集合间的对应关系。应用该模型,用户可以得到最佳的挖掘方法,应用这种挖掘方法就可最好地实现挖掘目标。     

基于BBS文本信息的数据挖掘

Internet的发展及BBS的应用 ,为广大网络用户提供了一个自由交流的空间 ,但随之而来的是对网络用户言论的管理问题。本文将数据挖掘技术应用于BBS的管理中 ,讨论了基于关键词关联的文本挖掘方法和策略 ,给出了基于BBS文本挖掘的模型和过程。     

基于Ontology的数据挖掘在计算机动态取证中的应用

动态取证势必会产生大量的杂乱无章数据.如何对大量繁杂的数据进行有效的分析,成为动态取证的关键问题.提出了基于本体的数据挖掘模型,利用此模型实现了高精度的语义挖掘,根据挖掘结果提供了预警防范服务,利用关联规则具体说明了基于本体的数据挖掘的过程,并用贝叶斯网络模型简单计算了实例本体间的关联程度,实现了关联挖掘.应用实例表明基于Ontology的数据挖掘提高了对攻击源定位追踪的准确性和实时性.     

一种数据规约的近似挖掘方法的实现

讨论基于数据规约的近似挖掘技术,在数据预处理阶段对海量数据集进行数据规约.近似数据挖掘的工作流程包括任务定义、数据准备与预处理、数据挖掘建模、结果的解释与评估、模型发布与应用5个阶段.同时,提出使用属性选择和实例选择方法实现近似挖掘的方案,并对该方案进行挖掘效率和结果模型准确性的分析评估.该方案能满足对企业级大数据集进行高效挖掘的需要.     

数据挖掘在智能交通系统中的应用

目的将数据挖掘技术应用于智能交通系统中，利用挖掘得到的模式对交通管理决策提供有效支持。方法针对交通数据库系统中数据的特点，提出了基于概化的数据预处理方法，并在此基础上，采用基于树模型的关联规则挖掘算法进行关联规则挖掘。结果获得了良好的挖掘模式。实际应用说明了挖掘结果的有效性及可行性。结论数据挖掘技术在智能交通系统中的成功应用，为交通管理决策提供了有效支持，且提出的方法易于实现，便于推广。     

基于模糊改进聚类分析的数据挖掘模型

针对对海量数据库中的大数据进行优化挖掘,可以提高数据特征的提取和检测能力.传统方法采用模糊C均值聚类的数据挖掘算法,当数据在层次聚类过程中空间特征的相似度差异性较小时,数据挖掘的准确度不高.提出一种基于粒子群混沌差分训练对模糊C均值聚类算法进行改进,建立数据挖掘优化模型.首先提出了数据聚类据挖掘模型的总体构架,采用非线性时间序列分析方法进行数据信息流拟合,对数据信息流进行高阶累积量特征提取,采用粒子群混沌差分训练实现模糊C均值聚类算法改进.以改进的模糊聚类算法对提取的高阶累积量特征进行聚类分析,以分析结果为依据对数据挖掘模型进行优化.仿真结果表明,该数据挖掘模型能有效实现海量数据的优化聚类和特征提取,数据挖掘的精度较高,性能较好,避免挖掘过程陷入局部收敛.     

数据挖掘技术浅析

本文主要概述了数据挖掘理论知识。首先从数据挖掘与知识发现的交叉关系角度讨论了数据挖掘的概念;然后,在对数据挖掘功能作了简单介绍的基础上,分析了基于统计学、基于机器学习、基于数据仓库和基于神经网络的四类数据挖掘方法的基本原理、特点。最后,给出了比较和评价挖掘方法的参考标准。     

基于BP神经网络的食品安全抽检数据挖掘

数据挖掘技术在食品安全领域拥有巨大的应用价值和潜力。通过分析逆向传播(BP)神经网络算法,说明使用该方法的可行性和优越性。以抽检数据为对象,阐述了数据预处理过程,设计并实现了数据挖掘实验。最后利用挖掘结果进行食品检验结论预测,验证了方法的实用价值和指导意义。实验表明,基于BP神经网络的数据挖掘方法具有良好的过程健壮性和较高的结果准确性。通过预判不合格食品的出现,可以指导实际食品安全抽检工作,从而杜绝食品安全问题的发生。     

一个适用于地理信息系统的数据挖掘工具——GISMiner

论文将常用于关系型、事务型数据库的面向属性归纳的方法和关联规则挖掘方法扩展至空间数据库，开发了适用于地理信息系统（GIS）的空间数据挖掘工具－GISMiner，并将其应用于从农田GIS中挖掘农田使用情况的空间特征规则，以及从农产品市场GIS中挖掘农产品价格与铁路、国道和河流间的空间关联规则实验。结果表明，GISMiner是一个实用的、能适应于GIS且能挖掘多种知识类型的数据挖掘工具。     

空间数据挖掘中关联规则的研究与实现

空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要研究方向,是从空间是数据库中提取知识的有效方法。在分析空间关联规则的基础上,基于传统关联规则的逐步求精挖掘算法,得出空间数据库中的隐含知识,通过实例证明其方法的可行性。     

基于GIS的空间数据挖掘研究进展

基于GIS的空间数据挖掘技术,归纳了空间数据挖掘所能发现的知识类型和主要方法,分析了其主要研究方向和成果,着重讨论了基于GIS的空间数据挖掘的框架结构与基本流程,并给出了它的基本框架和流程图,提出了基于GIS的空间数据挖掘未来的发展趋势。     

数据挖掘在R&D统计中的应用

在R&D统计领域,传统的统计数据分析方法已经难以胜任社会发展的需要。基于数据挖掘的基本原理与方法,首先界定了R&D的科技数据统计的内容与统计工作步骤,分析了在R&D统计研究中运用数据挖掘的主要方法及其重要作用,进而给出了R&D统计数据挖掘的操作流程,最后提出了R&D统计数据挖掘中的进一步设想。