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.     

面向大数据的时空数据挖掘综述

时空数据挖掘是数据挖掘领域的前沿研究课题,正致力于开发和应用新兴的计算技术来分析海量、高维的时空数据,揭示时空数据中的有价值知识.本文以时空大数据为背景,介绍数据挖掘技术产生的背景与发展、时空数据挖掘的研究现状、研究内容、应用领域、面向大数据的时空数据挖掘系统架构以及实现技术,为相关领域的研究者提供参考.     

数据挖掘技术在互联网时代的应用探究

该文针对数据挖掘技术在互联网时代的应用一题进行了深入的研究,其中包括数据挖掘技术的概念介绍,数据挖掘技术的基本分析方法以及数据挖掘技术对于数据的预处理方式等,以期能够对各位同仁带来一些具有参考性的意见。     

大数据时代信息化在循证医学中的创新应用

传统循证医学研究中,证据的稀缺、偏倚、不公、过时等缺陷使得循证医学本身遭到了质疑。大数据时代,数据的巨量、高速、多样、价值特性弥补了传统循证医学的这些不足。伴随着大数据产生的云存储、数据挖掘、深度学习等技术推动了循证医学的发展。文章介绍了云存储、数据挖掘、深度学习等信息技术,并探讨了它们对循证医学的影响。     

Python在大数据挖掘和分析中的应用优势

随着大数据时代的来临,数据分析、数据挖掘也应运而生,Python作为一门高级编程语言,不但入门容易,而且可以编写较为复杂的程序,特别是其在大数据挖掘和分析中的应用优势,正在日益受到程序员的拥护.笔者通过阐述Python的发展特点及趋势,分析了使用Python进行大数据分析的各种优势,为相关的技术人员在进行数据分析时提供了一个较好的技术参考.     

数据挖掘在中国的现状和发展分析

数据挖掘作为人工智能与数据库分析研究的新领域,近些年来,数据挖掘技术理论和应用研究得到了进一步的发展,并引起了国内外研究人士的高度关注。而随着计算机对数据的采集、处理、存储能力的不断提高,数据量也在不断增加,传统数据分析工具难以满足现如今的数据处理需求,数据挖掘技术在这种形势下诞生了。中国科研人员对数据挖掘进行几年的研究,并在理论研究与实际应用方面获得了一定的成绩,但是相关数据挖掘技术成功的应用还是偏少。笔者从阐述数据挖掘技术的相关概念入手,分析了数据挖掘在我国的研究现状,并探讨了数据挖掘在我国未来的发展方向。     

浅谈大数据时代的数据挖掘和数据可视化

大数据时代下数据量的爆炸式增长,使得分析和解读大数据显得尤为重要. 阐述了解析数据工具——数据挖掘和数据可视化技术,重点探讨了两者创新性结合的重要意义和实际效果.     

基于图像数据挖掘的软件系统研究

在数字化时代,要求对大量的图像数据进行分析以获得知识．本文针对图像数据挖掘技术,介绍了图像的挖掘过程、挖掘技术等问题,在此基础上详细讨论了对图像数据挖掘软件原型系统的研究．     

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.     

《广西科学》2020年“大数据与高性能计算”专栏 征稿通知

正当今社会已进入了信息化、网络化、智能化、大数据时代。国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》明确提出要推动大数据的发展和应用。大数据需要高性能计算、云计算、分布式文件系统、分布式并行数据库、分布式并行数据挖掘、可扩展存储系统等技术作为支撑。为进一步推动大数据与高性能计算研究开发及应用发展,及时报道专家学者、工程技术与管理人员、研究生在大数据与高性能计算领域取得的最新成果,《广西科学》     

生物大数据中的聚类方法分析

随着人类基因组计划的实施和完成, 生物实验技术快速发展, 生物数据呈现爆发式增长并不断积累, 生命科学迎来了大数据时代. 在后基因组时代, 单一的统计模式逐渐被智能化与综合分析相结合的方式所取代, 聚类分析便是核心的数据挖掘方式. 描述了生物信息学领域中的大数据现状, 总结基因表达谱分析和生物网络分析中常用的聚类方法, 并对小鼠胚胎成纤维细胞的时间序列数据进行实验对比. 实验结果表明, 不同的聚类方法生成了不同的实验结果, 面临高噪声的生物大数据, 选择或结合合适的聚类方法进行综合分析将有助于获得更可靠的分析结果.     

聚数融智的应用与挑战

数据的融合与应用与日常生活有着多方面的联系,尤其是在大数据和智能化时代,促进多元异构数据的融合和智能化的数据处理,对发挥数据作为生产要素的作用具有十分重要的理论意义和实际价值.介绍了大数据在城市、交通、医疗、电商等领域的融合及可视化应用.重点说明了海量数据、小数据分析面临的难题,并讨论了人与数据融合、数据融合共享与商密保护、开源软件与数据安全管理、数据融合中AI技术的两面性等挑战.     

基于大数据的油公司生产经营模拟系统研制与应用

 分析了中国石油大数据时代的需求和特点。结合中国石油信息化建设,研发了油公司生产经营模拟系统,介绍了上游业务生产经营模拟系统的总体思路和技术路线,依托大数据平台的数据和内涵及生产经营模拟系统的功能与应用前景等,探讨了油公司在大数据时代下的业务信息化平台建设。     

新闻从业者应对大数据时代到来的思考

大数据时代为新闻传播业带来挑战,尤其对新闻从业者提出了更高的要求。培养、提升自身数据分析处理能力,充分挖掘数据线索,实现媒体在大数据时代权威性话语权正日益成为新闻从业者所关注的焦点。     

基于XML的Web数据挖掘技术的探讨

随着信息时代的来临,Web数据挖掘成为了一门新兴研究领域,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。     

大数据产业及管理问题的一些初步思考

大数据时代的到来对已有的管理科学与工程方法提出了严峻的挑战,西安交通大学依托管理科学与工程学科优势,在国内较早开展了大数据相关研究。结合平台建设、国际交流、基金项目等经验,以＂顶天立地＂为目标,对大数据未来研究提出了三个主要方向：数据质量、首席数据官的兴起、以及大数据产业发展,并对三方面的研究重点和内容提出了建议。旨在促进我国学界对大数据的认识,激发更多学者投入大数据相关研究领域。     

大数据驱动下智慧城市建设的若干思考

 在当前的智慧城市建设中,随着互联网、物联网、通信网及大规模智能化应用服务的深入发展,产生了海量、异构、多源的城市时空大数据。在大数据时代,智慧城市的建设值得人们更深层次的思考。如何应对这些大规模、复杂的城市数据,尤其是对数据的感知、采集、存储、管理、分析、挖掘、计算、可视化及高效的服务应用都面临着巨大挑战。本文主要从技术、立法、管理3个视角重点阐述了大数据对智慧城市发展驱动作用。在技术上从纵向和横向两个视角分析城市时空大数据的特征及应用;从数据资产的角度强调了立法在智慧城市中的作用;从政策管理、奖惩与市场机制等方面分析了管理在智慧城市建设中的重要性;从综合视角思考大数据驱动下智慧城市建设中的若干问题。     

浅谈大数据时代图书馆的服务创新与发展方向

在大数据时代,图书馆服务质量的提高离不开大数据的支持,大数据将对未来图书馆行业发展起到至关重要的作用,其中关键因素是对大数据分析技术的深入了解与发掘。在阐释大数据概念及特点的基础上,分析了大数据对图书馆产生的影响,探讨了大数据时代图书馆的服务创新与发展方向。