办公自动化系统与管理信息系统的集成技术

阐述了办公自动化(OA)系统与管理信息系统之间的集成技术。以SQL数据库作为后台数据库,通过在notes中调用SQL语句实现二者之间的数据集成,实现了Domino数据库和Sybase/Oracle等关系型数据库的数据信息的交互。     

基于DM和OLAP的地理信息决策支持系统研究

研究在应用程序中融合使用数据挖掘(DM)和联机分析处理技术(OLAP)的方法,在此基础上提出了一种基于DM和OLAP的决策支持系统(DSS)的结构,研究了基于SQL Server数据挖掘的三种解决方案,将DM算法和OLAP集成到DSS中,并应用于地理信息系统(GIS)的数据处理和模式识别,以实现船舶跟踪和航线优化．     

嵌入式框架中访问远程数据库代码生成的研究

为了解决可视化开发嵌入式框架中访问远程数据库的代码生成问题,在Android系统下,结合自定义组件理论,构建用于Android访问远程数据库的组件.自定义组件包含若干自定义属性,用户通过填写相应的属性参数完成操作远程数据库.该组件接收用户提供的属性参数,通过模拟产生式的推导过程,依据相应的SQL文法,生成Android终端访问远程数据库的SQL语句,并结合自定义组件完成整个程序的开发过程.     

主从关系数据库中关联规则挖掘算法研究

数据挖掘是计算机科学研究的重要领域之一.文章从主从关系数据集的角度开展关联规则挖掘研究,首先构建了主从关系数据库模型,在此基础上提出一种基于元组ID逆传输的关联规则挖掘算法(TIDRP),避免了挖掘过程中数据的集成过程,减少了资源的消耗,并使挖掘出的规则更符合实际情况.     

基于关联规则的日志分析系统的设计与实现

网上广告势必成为中国广告业不可取代的部分,广告人总是期望广告能获得最好的效果.为此,本文设计并实现了一个基于关联规则数据挖掘的日志分析系统,数据挖掘引擎在实现过程中针对挖掘数据的特点对Apriori算法进行了改进,并通过仿真数据库对挖掘结果进行了验证,日志分析系统获得的"知识"可以直接用于改善Web的信息服务.     

基于ODBC的iFIX3.0系统数据信息采集的研究

针对IFIX组态软件自带数据库为本地数据库不符合生产网络化发展要求的现状,采用开放式数据库互连(ODBC)技术,通过数据库客户端程序实现iFIX组态软件与SQL SERVER数据库通讯。该方法采用ADO控件建立iFIX与SQL SERVER数据库之间的连接,利用SQL SERVER数据库的网络特性,从而实现数据的网络化。该系统已应用于某钢铁集团烧结厂烧结过程专家系统中,通过实践表明该方法稳定有效,具有一定的实用性和推广价值。     

CRM系统挖掘算法效率的改进

目前金融业客户关系管理(CRM)数据挖掘系统所采用的算法在划分项集数据区段、细节数据挖掘、运算时间效率等方面性能较差。该文分析了CRM系统特性、实施模型、模型挖掘以及CRM数据挖掘系统体系结构;结合时态关联规则挖掘的特点,采取FCQ算法数据转换策略,引入领域知识的泛化层次表;在算法的第二次迭代使用Hash技术连接和剪枝并采用运用候选项集的性质实现压缩数据库规模的技术。该文方法很好地提高了挖掘算法的效率,提高了系统运行的速度与效率,为管理者提供新型商业智能客户关系管理系统。     

Apriori算法的分析及应用

关联规则是数据挖掘领域中最重要的研究内容,能够在数据库中发现频繁模式和关联知识。对关联规则及其相关挖掘算法Apriori进行了分析,指出了Apriori算法存在的缺点。通过基于预处理的改进Apriori算法在高校教学评价中的应用,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果,最后指出了未来的研究方向。     

基于虚构理论对不平衡数据集中少数类关联规则挖掘的研究

在网络入侵检测系统中,数据挖掘往往面对的是不平衡数据集,而对不平衡数据集中少数类的挖掘是现在研究的热点.针对不平衡数据集中少数类的挖掘问题,提出了不平衡库关联规则挖掘算法(ARUD).算法首先构造一个知识联接强度矩阵,用来存储所有二项集的支持度计数,然后基于该矩阵挖掘满足最小说服度的所有关联规则,且ARUD算法仅需扫描整个事务数据库1次.采用了UCI数据库中4个典型的不平衡数据集,对比Apriori算法与CFP-Growth算法,ARUD算法能有效提取不平衡数据集中的少数类,并在数据挖掘运行时间和占用内存方面均有性能提升.     

最低生活保障系统中数据挖掘技术的实现

本论述对低保数据的挖掘中,使用了两种挖掘算法,另外配合SQL Server 2010提供的数据挖掘功能对低保数据进行了全面的分析,介绍了OLAP技术和数据挖掘在低保数据分析中的应用.主要内容包括:分析了数据挖掘技术在低保数据分析中的应用意义;研究了关联规则、决策树算法、聚类分析在低保数据分析中的应用.这也是低保信息化工作今后重要的研究目标和发展方向.     

基于关联规则的计算机基本操作能力影响因素分析

以目前高校为非计算机专业学生开设的计算机应用基础课程为研究对象,首先对关联规则挖掘算法进行了分析,而后将处理后的样本数据,由Excel工作表导入SQL Server 2008,生成数据挖掘库,并以VB 6.0作为前端开发工具,采用Apriori算法进行频集挖掘,找出计算机基本操作能力各影响因素间的潜在关联性,进一步为学校、教师及学生的教学活动提供有价值的参考建议。     

基于扩展的嵌套关系代数的关联规则挖掘查询

提出了一种使数据挖掘与数据库系统无缝集成的方案.该方案基于关联规则挖掘和关系数据库系统的通用查询算法,采用一种扩充的嵌套关系代数作为关联规则和其它数据查询的一种内部表达方式.通过一个典型实例展示了这种代数表达式.代数表达式也被表达为一种查询树,查询树中代数运算的公共操作序列模块化后,具有更多的灵活性,能方便地处理约束关联规则查询和其它各种关联规则描述.     

数据仓库、数据挖掘在财政系统中的应用

随着技术发展,财政系统信息化建设得到较好发展,各类业务管理系统积累了大量的数据,如何在海量数据中挖掘有用的信息资源,就显得十分迫切。简述了数据仓库、知识发现和数据挖掘的产生、发展及相关技术和应用,研究了聚类算法及聚类分析的度量标准。以聚类算法为例,讲述了针对实际应用中数据挖掘算法的应用改进。提出了应用推广阶段的改进型聚类分析算法,并对某市财政的数据集合进行了实验分析。针对财政决策系统的应用整合问题,选择以某市财政决策管理系统为例,介绍了进行数据挖掘之前要经历的步骤,最后得出了税源户聚类信息。     

数据挖掘技术在气田压裂效果评价中的应用

通过对数据挖掘体系结构的研究,结合气田压裂施工的特点,建立了一种适合于气井压裂效果评价的技术体系。该体系数据仓库采用SQL Server2005实现,数据挖掘算法采用决策树和神经网络模型,可以实现气井压裂的选井选层和施工参数的优化。应用结果表明,该数据挖掘体系集成度高,预测精度高,可为压裂决策提供参考。     

基于SQL Server 2005的数据挖掘系统应用研究

数据挖掘的应用已经渗透到如今的许多行业,尤其是基于SQL Server 2005平台的数据挖掘系统更是得到了广泛的应用。通过阐述数据挖掘相关软件的发展阶段,结合其发展的历史和前景详细分析了SQL Server 2005平台的主要特点及其功能优势,最终提出基于SQL Server 2005的数据挖掘解决方案框架。     

海量数据处理过程中数据挖掘算法的应用

信息时代的快速发展带来的是信息总量呈现几何级数的增加,而海量数据的存储和分析处理对计算机硬件能力和数据分析能力都是一个极大的挑战．数据挖掘算法是针对于大批量数据处理而提出并逐步发展起来的,基于完备的数据库技术,可以在云计算算法、矩阵压缩算法和并行关联算法的基础上,进行算法集成,能进一步提高数据挖掘的速度、精度和时效性,在实际海量数据的处理过程中有较好的适应性,为海量数据处理提供了新的技术分析方法．     

一种改进的分布式关联规则挖掘算法

数据挖掘本质上是一种新的商业信息处理技术,通过对数据进行统计、分析、综合和推理,发现数据间的关联性、未来趋势以及一般性的概括知识,用以指导高级商务活动。由于需要,对数据间的关联性的数据挖掘算法模型已成为数据库及相关领域的一个研究热点,给出了一种基于分布式数据库的挖掘模型及其相应的一种有效的挖掘算法,其由若干个站点集合而成,各个站点拥有各自的数据库、中央处理机、客户端,以及各自的局部数据库管理系统,依靠通讯网络连接。采用购物篮分析式关联规则,将各个数据库文件的数据合成,从而得到挖掘结果,对挖掘的方法又进一步挖掘,即将不满足条件的规则重新传送到各分布式站点上进行更加精确的挖掘处理,从而避免了频繁的网络通讯。该算法在减轻网络频繁的通讯负担,体现并行计算以及异构数据挖掘方面具有独特优点。     

数据从文件导入数据库过程的实现与分析

在数据挖掘领域,海量的各种数据可能存放在许多文件中,为了能对它们做进一步的分析,在开始阶段需要把这些海量的数据从文件中提取出来并存放到数据库中.给出了相应的实现算法,完成了把海量数据一次性从文件中读出并存储到数据库中,并利用Delph i7编程把数据导入到SQL SERVER 2000数据库中.     

多策略数据挖掘系统的分析与设计

为了满足数据规模的膨胀和分析需求的增长,在对数据挖掘系统的发展史进行回顾的基础上,分析了国内外典型数据挖掘系统的特点,设计了一个多策略的数据挖掘系统。并针对数据挖掘面临的大规模海量数据的处理问题,为系统引入和设计了算法插件思想、缓冲区处理技术、基于XML(Extensib le M arkup Lan-guage)语言的配置文件和相应的并行处理技术。最后讨论了系统今后开发过程中需要注意算法更新及评估的问题。