基于算法适用知识的挖掘算法选择交互系统

为具体挖掘任务选择合适的挖掘算法需要用户对挖掘任务、各种挖掘算法和数据特征都非常熟悉,一般用户是很难达到这个要求的.针对以往研究的系统存在实现困难、不能适应动态添加算法等不足,文中形式化表示数据挖掘算法的适用知识,并基于此设计算法选择交互问题和选择逻辑,实现了一个易于实现的数据挖掘算法选择交互系统.实例验证了系统的有效性.     

基于数据挖掘的ontology应用框架

提出了一个通用数据挖掘系统框架(GDMF)模型.其目的是为了能够从数据挖掘应用中抽取出核心功能并将其应用到可重用可扩展的原型系统中,以便快速地建造数据挖掘应用系统.在GDMF中ontology被用做语义数据模型.通过使用ontology驱动的数据挖掘查询语言,用户能够很轻松地表达一些复杂查询.最后,给出了使用GDMF作为一个建模工具去设计数据挖掘系统的方法.     

成果介绍

“多功能数据挖掘器 (MFDM)”通过成果鉴定　　华南理工大学计算机学院彭宏教授主持的广东省科技厅 2 0 0 2年立项的重大专项项目“数据仓库开发工具与智能信息分析平台的实现研究”于 2 0 0 4年 10月 2 9日通过了由广东省科技厅组织并委托广东省教育厅主持的“多功能数据挖掘器 (MFDM)”科技成果鉴定 .多功能数据挖掘器是一种结合了WebService ,XML和跨语言调用等特性的通用数据挖掘器 .该系统能实现数据挖掘算法整合、管理和用户程序生成 ,是一种具有支持跨语言算法编写、良好层次体系结构和方便生成用户应用系统等功能的开发平台 .…     

数据挖掘与数据库的集成方法

数据挖掘的研究主要集中在挖掘算法上,但在数据库领域至关重要的数据挖掘系统与数据库的有效集成研究却很少,为此,在详细研究了数据挖掘耦合数据库的主要方法(通过SQL(Structured Query Language)游标接口读取数据、保存数据至本地磁盘cache进行挖掘、用存储过程封装挖掘算法、采用用户自定义函数表达挖掘算法以及通过扩展SQL直接操作挖掘模型)的基础上,指出在实现数据挖掘同数据库无缝集成的发展过程中,在现有的DB/DW中集成数据挖掘系统并提供应用程序和自定义挖掘算法的接口、研究推出标准数据挖掘语言是实现数据挖掘系统与数据库有效集成的关键技术。     

可视化数据挖掘技术

通过对可视化数据挖掘进行分类和总结,提出将可视化数据类型和可视化与数据挖掘结合的思想。由于可视化数据挖掘的优势是用户能直接参与数据挖掘过程,通过对挖掘过程中各个阶段反馈的信息可视化结果的分析,用户可以将领域知识和数据挖掘算法有效地结合在一起,完成用户和算法的交互。因此,可视化数据挖掘技术将成为今后数据挖掘领域中研究的热点。     

电商基于大数据的关键技术研究

电商使用个性化推荐系统分析用户的兴趣偏好,帮助用户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品,为每个用户提供个性化服务。在很多电商个性化推荐技术中,作为当今运用最广泛、最成功的推荐策略,从而改善了SVM算法在电商数据挖掘方面的性能,并且验证了采用数据挖掘算法应用到电商研究是可行的,并且具有较高的准确性。     

基于代理机制的VOD系统设计

为每个用户发送独立数据流提供优质服务的TRUE-VOD系统需要大量的系统资源，周期性广播热门的NEAR-VOD提供的服务质量又难以令人满意．提出了一种折中的方案，利用推送技术和代理机制实现所谓的通用VOD系统．通用VOD系统能提供各种类型的VOD服务．通过智能代理机制，通用VOD系统可以充分利用推技术在多个用户间共享数据流，所以它能够在提供用户满意的服务的前提下降低对系统资源的需求．     

基于Multi-Agent技术的个性化数据挖掘系统

设计基于Multi Agent技术的个性化数据挖掘系统,介绍了该系统构造的基本思想和Agent的状态转变关系及其它们之间的通信协议;利用用户Agent和挖掘Agent得到个性化数据挖掘系统MAS,并给出了系统的算法.该类系统的特点是:用Agent模拟人,实现用户在系统中的智能代理.结果表明,它能够实现数据挖掘的个性化服务功能,提供对用户真正有价值的知识,有效地避免了用户的重复劳动和精力耗费;同时,避免了系统对无用数据的挖掘,提高了系统的运行效率.     

数据挖掘在保险客户关系管理中的研究

为了从企业客户数据库中挖掘出用户的商业行为和规律,研究了数据挖掘的体系结构和客户关系管理框架,以某保险公司客户关系管理系统为例,设计了系统的功能模块。针对系统的实施,构建了其数据仓库模型,设计了基于数据挖掘的客户关系挖掘算法。     

动态数据挖掘技术在用户缴费信誉评估与预测的研究

设计了应用于缴费业务领域的动态数据挖掘模型,并引入产生式地知识库系统.解决了动态数据挖掘的算法路径推理问题,并且从软件开发角度设计了动态数据挖掘系统的结构.基于该模型,为油田管理局供水公司开发了用户非信誉行为模式挖掘应用系统.     

范例推理中范例自动获取的数据挖掘技术

范例推理作为基于规则推理技术的一个重要补充，已受到人工智能研究 人员的普遍关注，在范例推理中，也有许多相应的知识，它主要包括：范例库、修正知识库，索引模式，相似性判断标准等，这些知识的获取也存在一定的瓶颈问题，通过在范例推理中引入数据挖掘技术，可望部分解决其知识获取的自动化问题，提高智能系统的整体性能，本文着重讨论了在范例推理中使用数据挖掘技术的必要性，提出了二上自动获取范例库的思想与算法，并应用于一个实际的系统之中，实际结果表明，这种思路大大提高了智能系统的开发周期与系统的运行效率。     

范例库中特征项权重的发现技术

系统地探讨了在范例库中引入一系列可以使用的数据挖掘技术，以期提高范例推理系统中知识获取的自动化程度。为了准确地表达范例比较间的本质特征，重点讨论了应用于范例库上特征项赋权的基本技术，并提出了一个自适应发现算法，然后进行了实验，结果表明此方法要优于其它方法。     

网络教育资源管理系统

介绍了网络教育资源管理系统. 该系统能对互联网上分布的各种教育资源进行合理的组织和管理, 提供个性化的操作环境, 能自动发现用户需求, 并主动配送用户所需资源, 满足不同类型和不同层次的用户对多种资源的需求. 向教师和学生提供先进和实用的教学平台.      

数据挖掘技术的深入研究

讨论了数据挖掘技术的研究进展 ,并对四种方法进行了深入的研究 :关联规则、离群数据、基于案例的推理、支持向量机 ,最后提出一个基于数据挖掘技术的智能决策支持系统的框架和模型     

一种某高校网络用户上网形式的数据挖掘方法

数据挖掘是利用各种分析工具在海量数据中发现某些模型和数据间关系的过程。如何根据用户上网日志发现用户感兴趣的信息和资源,帮助网络中心科学地管理和规范其网络用户,已经成为一个迫切的问题。本文通过问题陈述、数据搜集、数据预处理、数据挖掘和结论几个步骤用SPSS软件对某高校某一时段的网络用户上网日志进行分析,为科学的网络管理提供依据。     

基于神经网络的智能DSS研究

决策支持系统(DSS)是综合利用大量数据、有机组合众多模型、通过人机交互、辅助各级决策者实现科学决策的系统。神经网络是由大量类似于神经元的处理单元相互连接而成的非线性复杂网络系统。它的应用涉及到模式识别、自动控制、优化计算和联想记忆、军事应用以及决策支持系统,特别是神经网络和决策支持系统结合可以实现推理系统的自适应并行联想推理及数据开采的自动化。将专家系统引入神经网络智能决策支持系统中是DSS未来的发展方向。     

可伸缩的疾病动物模型检索技术

疾病动物模型是开展医学研究及药物研发的重要支撑工具。 本文将可伸缩的大数据检索技术应用于疾病动 物模型检索,提出一种基于 ElasticSearch 的疾病动物检索平台技术方案。 系统包含采集服务、基础数据库、弹性检 索、用户数据库及第三方应用开发四部分。 结果表明,相对于传统关系型数据库构建文献检索,该技术能够提供灵 活、快速、高效的海量数据检索解决方案,并为后续智能挖掘提供便利。     

基于数据仓库技术的智能决策支持系统

给出了智能决策支持系统的概念，讨论了目前决策支持系统的不足，对数据仓库技术、联机分析处理技术及数据挖掘技术做了扼要论述，提出了一种基于数据仓库技术的智能决策支持系统结构，阐述了各部分的功能及关系．     

Data acquisition, analysis and applications of multi-sensor integration

This paper presents some key techniques for multisensor integration system, which is applied to the intelligent transportation system industry and surveying and mapping industry, e.g. road surface condition detection, digital map making. The techniques are synchronization control of multisensor, spacetime benchmark for sensor data, and multisensor data fusion and mining. Firstly, synchronization control of multisensor is achieved through a synchronization control system which is composed of a time synchronization controller and some synchronization subcontrollers. The time synchronization controller can receive GPS time information from GPS satellites, relative distance information from distance measuring instrument and send spacetime information to the synchronization subcontroller. The latter can work at three types of synchronization mode, i.e. active synchronization, passive synchronization and time service synchronization. Secondly, spacetime benchmark can be established based on GPS time and global reference coordinate system, and can be obtained through position and azimuth determining system and synchronization control system. Thirdly, there are many types of data fusion and mining, e.g. GPS/Gyro/DMI data fusion, data fusion between stereophotogrammetry and PADS, data fusion between laser scanner and PADS, and data fusion between CCD camera and laser scanner. Finally, all these solutions presented in paper have been applied to two areas, i.e. landborne intelligent road detection and measurement system and 3D measurement system based on unmanned helicopter. The former has equipped some highway engineering Co., Ltd. and has been successfully put into use. The latter is an ongoing research.     

智能信息检索代理结构

信息过载已成为Internet用户信息检索时的最大难题,利用智能信息检索代理技术可解决这些问题.在对智能代理特征(主要包括智能搜索,导航向导,自动通告,个人信息管理,动态个人化网页,以及页面辅助阅读工具等)进行分析的基础上,参照模块化的代理结构,讨论了智能Agent的各组成模块功能和各个模块在实现不同功能时的组织方法.经过初步实践表明,智能Agent用于提高信息检索效率和减小网络信息过载是可行和有效的.