数字图书馆读者信息挖掘系统构架的建设

本文设计了数字图书馆读者信息挖掘系统构架平台,介绍了信息域的概念及构成,阐述了基本的创建、组织、利用和修正的方法,力求建立统一的数据挖掘知识格式,实现各挖掘系统共享知识成果。     

知识型企业知识状态系统演变的PSO机理及其优化模型分析

在知识工作者个人知识挖掘与整个知识型企业知识目标的协同的基础上,知识型企业与知识工作者之间挖掘知识集,不断进行协调从而推动知识状态系统演变的过程与鸟群或鱼群捕食过程的社会行为相似。利用PSO信息处理及优化机理,分析知识型企业知识状态系统演变的知识挖掘、传递以及决策特征,研究知识型企业知识状态系统的PSO模式,为进一步研究知识型企业知识状态系统演变特点的管理理论奠定基础。     

刑侦档案文本挖掘系统平台中的文本精炼初探

研究利用文本挖掘技术对已有的刑侦档案进行信息整合和文本挖掘，可以获取大量的有用知识，这些知识不论对刑侦研究，还是对于一线的刑侦工作都有很大的价值。文章对刑侦档案的信息整合和挖掘进行了初步探讨，给出面向刑侦档案文本挖掘的系统框架及文本精炼方法。     

基于数据挖掘的物流决策系统研究

物流的信息化建设使得物流决策者面临的不再是信息贫乏,而是数据爆炸却知识贫乏。数据挖掘技术可以帮助物流决策者从海量数据中挖掘出对决策有用的信息和知识。首先对数据挖掘及其挖掘方法做了介绍;然后阐述了数据挖掘在物流决策系统中的挖掘过程。最后,提出了基于数据挖掘的物流决策系统的体系结构。     

网络信息挖掘技术探讨

介绍了知识发现和数据挖掘的概念及网络知识发现与网络信息挖掘,论述了网络信息挖掘中的关键技术,最后指出了网络信息挖掘应用现状和未来的应用方向.     

Web挖掘技术

万维网的出现使计算机拥有海量的信息资源 ,而其中蕴含的知识却未能得到充分利用。为此 ,Web挖掘技术成为一项重要研究课题。文中对Web挖掘分类、与Web挖掘相关的各种技术以及Web挖掘应用加以阐述。最后提出了一个综合Web挖掘原型系统SWMS。     

网络信息挖掘技术探讨

介绍了知识发现和数据挖掘的概念及网络知识发现与网络信息挖掘，论述了网络信息挖掘中的关键技术，最后指出了网络信息挖掘应用现状和未来的应用方向．     

高校图书馆个性化信息服务初探

网络技术的发展,用户多元化的需求,带动了图书馆个性化信息服务系统的不断升级。高校图书馆个性化信息服务需要信息推送、智能代理、信息挖掘、门户等技术的支撑,包括网络个性化定制、信息推送、资料快报、Web搜索、呼叫中心、网络智能知识等服务模式。     

一种基于知识技术的网络舆情内容分析系统框架

概述了网络舆情内容分析的流程以及内容分析阶段需要完成的工作,详细介绍了基于知识技术的网络舆情内容分析系统框架的构建路径,即将知识技术引入网络舆情内容的分析过程,将信息预处理、信息聚类和分类、倾向性分析等关键技术手段与知识组织、知识表示、知识获取和知识挖掘等相关成果充分融合,将本体论和语义计算等技术与舆情分析相结合,建立基于知识技术的网络舆情内容分析框架,以提高网络舆情内容分析的准确度. 实验结果表明,基于知识技术的网络舆情内容分析系统达到了理想效果.     

“智江南”微信公众号报告摘要

<正>《基于大数据技术的科技信息服务系统研究与建设》研究报告摘要在以全球化、知识化、信息化为主要特征的知识经济时代,企业创新更多的依赖于企业发现、获取、挖掘、传播和运用知识的能力。面向企业的科技信息服务系统的建设成为目前解决知识管理、知识服务、支持科学决策的重要手段。本文以主导企业科技信息服务平台为主要目标,介绍了数据基础、功能设计及数据     

知识地图大数据视角下首都安全“3+1”风险预控系统模型构建关键技术与设计

目的以《北京城市安全隐患治理三年行动方案(2018—2020年)》为依据,利用知识地图大数据分析与挖掘技术,从海量的首都安全大数据中提炼有效信息并合理应用,构建首都社会安全“3+1”风险预控模式。方法利用知识本体映射方法以及信息构建技术、数据分析技术,明晰首都安全风险隐患,构建首都安全风险预控知识地图。结果通过知识建模、知识抽取,梳理安全事故发生链的全过程中蕴涵的知识关联、因果关联,建设首都安全的人物知识地图、机构知识地图、成果知识地图、首都安全风险预控平台。结论构建首都安全风险知识地图,为挖掘与分析首都安全事件数据知识链提供有效依据;建立大数据视角下的首都安全知识单元地图及其网络关系,为“平安北京”风险预警预控的多元协作系统、应急管理系统、公共安全系统建设提供有价值的参考。     

基于粗糙集理论不完备信息系统的数据挖掘

提出了一种基于推广的粗糙集理论直接在不完备信息系统上进行数据挖掘的方法，并给出了该方法的算法和实例．该方法利用粗糙集理论直接对不完备信息系统进行知识约简，然后根据获得的约简集建立知识层次树，利用规则的支持度阂值s0和置信度阈值c0从知识层次树的压缩搜索空间中提取不完备系统的规则集，该方法保持了原始数据和数据挖掘所获得的知识的真实性，另外，还提出了知识规则的上、下支持度，上、下置信度，规则粗糙度等概念，以便指导用户更好地利用数据挖掘所获得的知识．     

粗信息矩阵与它的特征

给出了信息矩阵的概念，利用这个概念，提出了粗信息矩阵，给出了粗信息矩阵的特征，得到了一系列重要的定理.     

数据挖掘及其在高校教学系统中的应用

简要介绍了数据挖掘技术，详细分析了关联规则挖掘算法。给出了一个完整的数据挖掘系统一教学系统的设计与实现过程。它包括数据的准备与选择、数据的预处理、挖掘算法的选择与实现、挖掘结果的描述四个步骤。文中详细介绍了上述各个步骤的处理过程，并增加了兴趣度阈值来提高挖掘的精度，为高校管理决策提供了科学依据。     

股票信息的数据挖掘

从大型数据库中找寻信息被认为是数据库和机器学习领域中一项重要技术 .用数据挖掘的方法对不同的股票信息进行了详细解释说明 .     

制造决策的知识融合粗糙集模型

由于制造系统的复杂性和不确定性,单一的知识建模或数据挖掘建模都面临着知识或数据信息的不完备.为有效、充分地利用已有信息减少不确定性,文中提出了知识和数据挖掘相融合的建模思想,将知识嵌入到粗糙集模型中,建立了知识的函数关系,给出了基于不可分辨-函数关系的粗糙集决策模型,研究了不可分辨-函数关系下的知识分类和推理.相比原粗...     

P-信息隐藏挖掘的数量特征及应用

经典的集合具有静态特性。在科技迅猛发展的今天,海量数据变化更新之迅速,用经典集合来研究数据挖掘问题受到了限制,需要把动态特性引入到普通集合中,用“动态性”代替普通集合的“静态性”,而P-集合具有上述特征。利用P-集合与它的属性迁移,提出内、外k阶P-信息的粒度、挖掘度,讨论了属性迁移与信息挖掘的数量关系;给出迁移信息链式定理及最小、最大挖掘度定理。P-信息是动态信息系统知识挖掘的一个新的理论与方法,最后给出P-信息在数据挖掘中的应用。     

可视化和可视化分析学

可视化就是把数据、信息和知识转化为可视的表示形式的过程。一般来讲,可视化可分为数据可视化、科学计算可视化、信息可视化和知识可视化。可视化可以看做是人类与计算机这两个信息处理系统之间的一个接口单元。本文在给出可视化定义基础上,简要介绍了国际近年出现的可视化分析学情况,讨论了可视化在数据挖掘、复杂网络等领域的应用。最后指出了可视化研究存在的问题和重要发展方向。     

可拓知识与可拓数据挖掘

规范了可拓信息与可拓知识基本概念,即在信息和知识的概念上扩充了变化的信息和变化的知识;明确了可拓数据挖掘概念以及可拓推理新概念;证明了可拓数据挖掘两个定理和可拓推理公式;提出的从挖掘静态知识的数据挖掘扩展到挖掘变化知识的可拓数据挖掘,为数据挖掘开辟了新的研究方向,并通过实例进行了说明。     

可视化数据挖掘在碎屑岩储层研究中的应用

针对储层研究过程中碎屑岩数据爆炸而知识缺乏的问题,引入数据挖掘思想,结合地理信息系统及Excel二次开发工具,应用Clementine软件对数据进行提取与处理,实现了数据挖掘过程的可视化.借助数据挖掘工具进行砂岩三角形图解的自动化投点和岩性识别,从而实现数据挖掘结果的可视化.