论数据挖掘技术的发展前景及应用

数据挖掘是数据库最活跃的领域之一,本文不仅系统的介绍了数据挖掘技术的发展背景、数据挖掘的概念和特点、数据挖掘的功能和过程,而且对数据挖掘的局限性也进行了研究和探讨,最后总结了数据挖掘现状并且提出了数据挖掘的发展方向.     

数据挖掘技术综述

对数据挖掘技术进行了综述,阐述了数据挖掘产生的背景、定义和任务,论述了数据挖掘的技术和算法,介绍了目前数据挖掘的应用状况及指出了数据挖掘的未来研究方向。     

数据挖掘集成技术研究综述

本文主要讨论数据挖掘中的集成问题。在分析数据挖掘的发展和特点的基础上。介绍了数据挖掘技术的集成思想和实现方法,内容包括数据挖掘方法集成;数据挖掘与数据库的集成;数据挖掘与数据仓库的集成;数据挖掘与人工智能;数据挖掘与其它相关软件技术的集成。     

数据挖掘技术在金融领域的应用研究

介绍了数据挖掘的产生背景及其基本理论,分析了数据挖掘的主要任务及工作流程,探讨了数据挖掘技术在金融行业中的应用及其作用,总结了数据挖掘技术的应用现状,展望了数据挖掘技术的发展前景。     

数据挖掘综述

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。本文介绍了数据挖掘的定义、功能以及数据挖掘的过程,论述了数据挖掘的常用技术,介绍了数据挖掘的应用,最后结合当前新的研究成果,分析了数据挖掘领域的发展趋势。     

数据挖掘综述

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域.本文介绍了数据挖掘的定义、功能以及数据挖掘的过程,论述了数据挖掘的常用技术,介绍了数据挖掘的应用,最后结合当前新的研究成果,分析了数据挖掘领域的发展趋势.     

数据挖掘技术在数字参考咨询中的应用浅析

数据挖掘是一门新兴的数据处理技术。本文简要介绍了数据挖掘的概念、数据挖掘的过程,论述了数据挖掘的主要方法,最后对数据挖掘在数字参考咨询服务领域的应用作了初步探讨。     

数据挖掘技术现状和发展

数据挖掘是一个年轻且充满希望的研究领域。介绍了数据挖掘的概念、常用方法、数据挖掘过程、数据挖掘软件的评价方法。对数据挖掘应用领域和研发方向做了展望。     

数据挖掘的探讨

从数据挖掘的定义出发,探讨了数据挖掘的流程、数据挖掘中出现的问题以及数据挖掘的应用前景。     

数据挖掘在故障诊断专家系统知识获取中的应用

介绍了数据挖掘的概念,指出了数据挖掘与知识获取之间的关系,并着重阐述了描述性数据挖掘、关联规则挖掘、数据挖掘分类算法在故障诊断专家系统知识获取中的应用,最后给出了一个用数据挖掘分类算法生成故障树的实例。     

浅析XML在Web数据挖掘中的应用

Web数据挖掘是将数据挖掘技术和理论应用于对互联网资源挖掘的一门新兴研究领域．XML能够为web数据挖掘提供半结构化的数据模型,解决了Web挖掘中的数据源问题．分析了Web数据挖掘的特点,并将XML技术引入Web数据挖掘领域中,进而在此基础之上介绍了一种数据挖掘的模型．     

面向android手机平台的网络恶意数据流挖掘研究

由于android手机平台网络中数据流众多,以往研究出的面向android手机平台网络恶意数据流挖掘方法,均无法对网络恶意数据流进行高效、准确挖掘。故提出一种挖掘效率和挖掘准确性均较高的android手机平台网络恶意数据流挖掘方法。网络恶意数据流通常均有自动收发行为,所提方法利用概率分类法和邻近值法对android手机平台网络数据流进行预分类,使具有自动收发行为的网络数据流优先进行网络恶意数据流挖掘,提高挖掘效率和挖掘准确性。该挖掘方法将网络数据流划分成多段行为向量,对具有自动收发行为的网络数据流和不具有自动收发行为的网络数据流采取不同精度的挖掘操作,输出网络恶意数据流,存储网络非恶意数据流,供下次挖掘使用。经实验验证可知,所研究的方法挖掘效率高、挖掘准确性高。     

智能化数据挖掘系统

目前通用数据挖掘系统需要由用户自主去选择需要的数据挖掘算法．这就使这些通用数据挖掘工具很难被那些不熟悉数据挖掘术语和数据分析技术的普通用户所使用．为了解决这个问题,文章讲述了一种基于案例推理的智能化数据挖掘系统,这种系统的主要功能是根据用户提交的任务书,在算法库中查找相应的算法自动实现数据挖掘,将用户从繁重的算法设计、算法选择中解脱出来．     

基于WEB的数据挖掘研究综述

运用数据挖掘技术进行Web数据挖掘成为数据分析领域中的一个重要研究热点,与传统数据相比较,Web数据具有结构复杂、形式多样与内容广泛等特点,且用户对其需求亦是五花八门的,这对数据分析领域提出了更大的挑战.基于为研究Web数据挖掘提供参考,将Web数据挖掘粗略地分为三类:内容挖掘、结构挖掘和使用挖掘,并分别进行了综述,然后根据当前的应用现状分析了这一研究领域的几个研究方向.     

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。     

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。     

一种基于粗糙集理论的XML数据挖掘模型

随着大量的XML数据的出现,给数据挖掘领域提出了新的挑战。传统数据挖掘是基于关系数据库和数据仓库的,如何挖掘出XML形式的数据成为研究的热点问题。由于XML文档是一种半结构化数据,使用传统的数据挖掘方法对XML数据进行挖掘是不适用的。提出了一种基于粗糙集理论的XML挖掘模型,并进行了实验,结果表明利用粗糙集理论对XML数据挖掘是可行的。     

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。