数据挖掘及可视化技术的发展

本文探讨数据挖掘的几种主要方法,并从两个方面对可视化技术应用于数据挖掘领域进行了阐述。     

数据挖掘中的模糊聚类分析及其应用

数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,模糊聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。论文从数据挖掘的概念出发,研究分析了模糊聚类的主要算法,并从多个方面对这些算法性能进行比较,同时还对模糊聚类分析在数据挖掘中的应用进行了阐述,最后对模糊聚类的研究领域进行了总结和展望。     

基于关联规则的用户频繁访问模式研究

Web挖掘是将数据挖掘和WWW两个领域中的多种技术和方法结合起来的热门研究课题.它的研究领域包括Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘.关联规则算法已成为数据挖掘算法中的重要课题.通过对关联规则挖掘算法进行分析,指出了该算法存在的一些问题,并提出了一种用户频繁访问模式结构.     

基于关联规则的数据挖掘算法研究

关联规则是数据挖掘的重要手段,它基于支持度、置信度等对规则进行筛选,生成有用的规则。关联规则反映了大量数据中项集之间的相互依存性和关联性。Apriori算法和FP-Growth算法是关联规则挖掘中的两个典型算法。本文阐述了这两种算法的基本思想、数据挖掘步骤,并讨论了它们的优缺点及差异。     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

对于企业而言,数据挖掘有助于发现业务发展的趋势,帮助企业做出正确的决策,使企业处于更有利的竞争位置。数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、邻近、聚类,也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。当实际开发一个数据挖掘系统时,究竟应该选择哪种数据挖掘技术,往往是一件很困难的事情。本文结合数据挖掘技术在电子商务中的应用,提出选择数据挖掘技术的两个重要依据,以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。     

数据挖掘技术在电气设备在线监测系统中的应用

介绍了电气设备在线监测系统和数据仓库与数据挖掘技术,分析了数据挖掘技术在三里变电站电气设备在线监测系统中的应用,探讨了数据挖掘步骤中两个最重要的模块——数据处理模块和预测模块,对扭转当前在线监测系统中“信息丰富、知识匮乏”的局面做了一个非常有益的尝试,并取得了较好的效果。     

面向CRM的数据挖掘技术的应用研究

计算机技术的不断发展，使企业的客户关系管理迈向了新的一步。数据挖掘技术在CRM中占据着不可或缺的地位，通过数据挖掘企业可以从大量的数据信息中提取到帮助企业飞跃的“黄金”，为企业带来更大的经济效益。本文在介绍了数据挖掘技术与CRM这两个概念之后，详细探讨了数据挖掘技术在CRM中的相关应用。     

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.     

浅谈在企业中如何正确使用数据挖掘技术

在现代信息化社会中，对企业而言，数据的有效利用不仅有助于发现业务发展的趋势，而且可以帮助企业做出正确的决策，使企业处于更有利的竞争位置。文章结合数据挖掘技术在企业中的应用，提出选择数据挖掘技术的两个重要依据，以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。     

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。     

基于数据挖掘技术的图书馆工作

叙述了数据挖掘技术的概念和功能,介绍了有关数据挖掘的常用技术方法。列举了与数据挖掘相关的公司及工具产品,探讨了数据挖掘在图书馆中的应用。     

浅析数据挖掘在数字图书馆信息服务中的应用

简单介绍了数据挖掘的概念及其形式,阐述了数据挖掘在数字图书馆信息服务中的作用,并指出在应用中需要注意的问题。     

电子商务中Web数据挖掘技术应用探讨

随着Internet迅速发展以及电子商务的兴起,WWW上的信息积累越来越多,如何在这些信息中发现有用的商业信息,成为相关领域专家学者关注的焦点。本文重点讨论了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用价值,给出了Web数据挖掘的过程,论文中详细描述了Web数据挖掘的过程中的具体步骤,最后进一步讨论了Web数据挖掘技术在电子商务中的应用前景。     

OLAP和数据挖掘技术在CET-4和CET-6模拟预测系统中的应用

在OLAP和数据挖掘的理论基础上，介绍在开发高校CET-4和CET-6通过率模拟预测系统过程中如何应用OLAP和数据挖掘技术来实现预测功能。     

数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

介绍了数据挖掘技术,并结合高校图书馆具体实际应用,给出了建立数据库的具体步骤.     

数据挖掘在数据库决策系统中的实现

分析了数据挖掘的工作流程 ,利用数据挖掘从大规模数据库中寻找各变量之间函数依赖近似的强关联和确定条件概率 ,并将该方法应用于数据库决策系统中     

多约束下轨道飞行器备件配置方案建模与优化

针对航空类装备携带备件方案的确定需要综合考虑多项约束指标因素的特点,以轨道飞行器飞入太空随行备件携带方案优化配置为研究背景,在费用、质量及体积3项指标约束条件下,以所有备件期望短缺数总和最小为目标函数,建立了备件配置方案的优化模型.通过设置初始因子初值求出备件初始配置方案,同时引入拉格朗日乘子将各项约束因子转化为保障资源约束因子,采用边际效应法求解并对模型进行优化.最后,对6种方案计算结果进行比较得出备件配置最优方案,并通过实例分析,证明了该方案的科学性和有效性.     

数据挖掘可视化研究

以上海证券交易所提供实验为基础,系统地介绍了一个数据挖掘可视化模型DVM（Data-Mining Visual Model),并采用数据挖掘,面向对象及可视技术实现对数据源的清洗和提取。     

基于关系代数的遗传算法模型及其应用

运用选择、投影、广义笛卡尔积等关系代数运算 ,给出了遗传算法的搜索空间及个体、遗传算子和搜索最优解过程等关系代数形式的描述 ,建立了遗传算法的关系代数模型 ,给出了遗传算法的数学解释 .然后 ,给出建立遗传算法关系代数模型的意义 ,说明了数据挖掘和知识发现应用于遗传算法的可行性 .最后 ,用该模型描述了 2个常见用遗传算法解决的问题 ,即TSP问题和交互式遗传算法中的服装设计问题 ,结果表明该模型的可行性 .     

基于关联规则的电力仪表企业故障诊断

在数据挖掘和关联规则技术的基础上,提出采用经典Apriori算法对电力仪表企业产品数据信息进行挖掘,获取产品故障规则信息,并抽取出不同支持度下的故障规则,实例证明采用该方法产生的规则有利于企业技术部门和决策者进行决策,能更好地为他们提供参考信息。