基于互联网+数据挖掘的农业数据平台设计

随着农业数据规模日益增加,相应的、有针对性的数据挖掘平台设计成为迫切需要.该文设计了基于互联网+数据挖掘的农业数据平台,包括交互层、功能层、数据层3个层次.功能层是平台的核心,负责数据预处理、数据挖掘、挖掘结果展示等任务.针对Apriori算法进行了改进,通过频度集合、支持度集合、地址集合的联合使用,避免了重复扫描和频度冗余,进一步提升了挖掘算法的效率.以水稻生长中的二化螟虫害问题为研究对象,展开平台性能的验证性实验.实验结果表明:4种因素对二化螟爆发影响的强弱顺序为5月份降水最大,其次是5月份的温度,再次是2月份的温度,最后是2月份的降水.     

一种大数据平台敏感数据安全共享的框架

 大数据平台存储了海量的用户敏感数据,这些敏感数据的共享有助于企业降低为用户提供个性化服务的成本,实现数据增值,而数据的安全共享是一个亟待解决的问题.通过分析敏感数据安全现状,提出了一个大数据平台敏感数据安全共享系统框架,包括数据平台上敏感数据的安全提交、存储、使用和销毁;研究了基于密文异构转化的代理重加密算法和基于虚拟机监控器的用户进程保护方法等关键技术,为系统功能的实现提供了支撑.该框架能够保护用户敏感数据的安全性,有效实现这些数据的安全共享,同时使数据拥有者完全掌握自身数据的控制权,从而有利于营造现代互联网信息安全的良好环境.     

基于信息整合的高校共享数据平台研究

共享数据平台是一个集信息整合和应用于一体的平台.文章通过分析不同的数据共享模式,探讨了如何准确规划和建设高校共享数据平台,并给出了共享数据平台整体的逻辑框架和功能实现.另外还讨论了共享数据平台如何收集、处理、存储各类信息数据,并为电子校务的各类应用提供可靠、统一的数据,最终保证了全校共享信息的一致性.     

大数据研究综述

针对大数据在生活中越来越普遍，分析了大数据的概念，对大数据的关键技术大数据集成、集群计算、大数据挖掘、数据仓库和大数据可视化进行了框架式讨论，并给出了大数据开源实现平台的技术组件，最后对大数据的挑战给予了展望.     

浅析数据挖掘在图书馆靶向式服务中的应用

数据挖掘已经成为当今信息领域最为热门的研究方向. 阐述了大数据时代数据挖掘的基本概念、功能、类型、主要方法及流程,探讨了数据挖掘在图书馆靶向式服务中的应用,以最终实现图书馆资源利用的帕累托最优以及更高的用户满意度的目的.     

基于智能手机使用数据的用户行为提取与分析

智能手机已经成为个人行为的真实记录设备,对APP使用数据进行挖掘可以提取出用户的行为习惯.为了提取APP的使用关联模式,研究并提出基于数据挖掘的APP关联规则提取技术.首先,基于Android平台,开发APP状态数据收集平台;其次,对APP数据进行预处理;再次,基于Apriori算法,提出了APP关联规则挖掘算法;最后,应用真实个人APP使用数据,对提出的方法进行验证,实验结果证明本文提出的方法在APP关联规则挖掘中的可行性.     

电子政务中的数据挖掘及其应用

在分析电子政务中数据特点的基础上，概述了电子政务中的数据挖掘的方法和流程，提出需要重点研究的若干关键问题包括框架体系构建、挖掘算法设计、知识管理与分析评价等，最后对数据挖掘在电子政务决策中的应用进行了探讨。     

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.     

面向可拓建筑设计的数据准备流程与方法

 为面向可拓建筑设计进行可拓数据挖掘, 以可拓建筑设计数据为对象, 探讨将其转化为高质量的结构数据的流程与方法。根据跨行业数据挖掘标准流程(CRISP-DM), 建立包括基元化表达、数据表设计、数据筛选、数据形式变换、变量标准化处理和变量维数约简6 个步骤的数据准备流程, 并根据建筑学专业特点, 结合可拓学、几何学、统计学理论, 设计各步骤的操作方法, 构建出完整的数据准备流程与方法。案例检验结果表明, 按照该流程及其操作方法, 可有效地将可拓建筑设计数据转化为统一格式、高信度、量化且可运算的结构数据。     

基于角色和数据可视域的农业科研协同办公平台设计

农业科研单位信息类型和用户组成复杂,业务流程繁琐,给农业科研单位的协同办公、信息共享利用和信息安全管理等带来许多问题和困难.为了适应科技管理工作发展和科技信息共享服务的需要,系统研究和构建了基于角色和数据可视域,针对多源、复杂和多层级用户的高效管理流程与信息安全主动管理系统;将平台用户横向按部门、纵向按管理等级等进行划分,并对数据资源进行可视域限定,形成用户和数据双向控制的用户权限管理及数据安全控制体系.构建了既可以实现高效信息加载和共享,又可保持信息安全的农业科研协同办公平台.     

数据预处理在商业企业数据仓库的应用

数据预处理是数据挖掘过程中重要环节 ,对数据预处理技术进行研究具有现实意义。文章在介绍数据预处理方法的基础上 ,结合大型商业营销企业数据仓库数据的特点和数据挖掘过程中对数据的要求 ,详细论述了数据预处理技术在大型商业营销企业数据仓库中的应用 ,提出改善数据质量是预处理技术的关键。     

基于DataGuard的Oracle RAC高校数据保护研究

数据是高校管理信息化产生的最重要的无形资产,数据的丢失或者损坏都将极大地损害教学、管理和科研工作的正常开展．Oracle RAC是目前使用最为广泛的数据库集群化管理方式,在此基础上开展DataGuard数据保护技术的应用研究,可以弥补集群数据库环境在数据容灾、备份和故障恢复方面的不足,提升数据的安全性,确保高校各类应用系统的正常运行．     

人工智能赋能高校数据治理:逻辑、挑战与实践

随着人类社会逐步迈入以情感计算、自然语言处理等智能技术为核心支撑的人工智能时代,数据的战略资源地位日益凸显,数据治理已成为推进高校教育治理现代化的关键工具。人工智能赋能高校数据治理的基本逻辑主要体现在数据管理、数据质量、数据决策与数据服务4个层面。高校数据管理忽视“多方协同管理”、缺乏相对统一的数据质量标准、数据决策在权责限定与顶层设计方面存在缺失、数据服务潜能激发不力制约数据价值高效释放等可被视为人工智能赋能高校数据治理的现实挑战。对此,应创设落位智能共管的高校数据管理职能优化机制、完善校本化高校数据挖掘与共享质量标准、构建基于责权厘定的智能化数据决策体系、优化指向数据价值释放的智能数据服务体系。     

Microsoft Excel的数据库管理方法

从一般数据库管理的角度出发,论述Excel管理数据库的方法。这种“表格”式的数据库管理方法将提供给用户一种新颖的设计方法和简单的使用操作。具有很大的推广价值。     

中小油田地震数据计算机管理方法研究

石油勘探技术发展迅速 ,需要一个集地震、测井、地质 3种数据为一体的勘探数据库来支持新的研究工作 .对包括地震资料处理、解释等资料的存储、应用方法进行了探索 ,提出了一种适合于中小油田的地震数据管理方案 .通过分析地震资料处理、解释产生的各类数据及其特点 ,从存储管理方法、数据规范化、质量控制方法、应用支持方法、数据服务方法等方面进行了详细论述     

化工物性数据库CPPDB在IBM-PC/XT机上的实现

讨论了文题实现方法,介绍了该数据库的总体结构。CPPDB利用dBASE Ⅲ支持建库,数据独立性高,修改、扩充方便。CPPDB存储了468种物质的29种物性数据,具有较强的物性估算和图形输出功能。     

数据仓库清洗技术讨论

数据仓库建设过程中最关键的环节是数据集成,本文重点分析了数据清洗需要解决的问题及涉及的主要技术,针对数据库的数据模型与数据仓库模型的区别讨论了利用元数据的映射规则的数据清洗方法.     

数据挖掘和数据仓库的关系研究

阐述了数据挖掘和数据仓库的有关技术,研究了数据挖掘和数据仓库的相互关系,说明了数据挖掘系统和数据仓库应统一分析和设计.     

大数据时代的数据挖掘技术与应用

随着数据挖掘技术研究的进步与发展,并伴随着大数据概念的提出,将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇,数据挖掘技术将进入一个新的发展时期.文章全面介绍了大数据,数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的分析方法,最后给出了大数据时代的挖掘技术的应用领域及将来发展方向.     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。