Internet数据挖掘原理及实现

分析了Internet数据挖掘的特点、目标及其原理,重点探讨了文本知识挖掘及其CVSM模型、搜索 引擎数据挖掘及其OEM模型及基于Internet的多软件机器人体系结构和基于Agent的个性化检索,最后 指出了Internet数据挖掘的发展方向。     

基于Web的数据挖掘系统模型的探讨

Web数据挖掘是把Internet和数据挖掘技术相结合起来的一个新兴的研究领域,本文阐述了基于XML的Web数据挖掘典型处理流程.且在其基础上设计了一个具体的基于XML的Web数据挖掘系统模型并给出其结构框架和工作机理,致力于提供一个Web数据挖掘的综合处理环境,提高挖掘系统的整体性能。     

基于Web的数据挖掘技术

随着Internet的发展,Web数据挖掘已成为一个热门研究的主题,并有着越来越广泛的应用。本文介绍了Web数据挖掘的关键技术,提出了一种基于Web数据挖掘的应用模式框架,最后对Web数据挖掘的应用前景进行了探讨。     

XML在Web数据挖掘中的应用

介绍了XML含义及其特点，指出了基于XML的Web数据挖掘模型．探讨了XML在Web数据挖掘中的应用。     

基于XML的Web数据挖掘技术

全面分析了Web挖掘最新技术及发展方向,重点分析了Web结构挖掘、Web内容挖掘方法以及Web Log挖掘等,介绍了基于XML的Web数据挖掘的特点,提出了运用XML解决Web数据挖掘中半结构化数据的模型查询与模型抽取的方法,并通过实例说明了该方法.     

联机分析处理与关联规则挖掘的集成化模型研究

通过分析关联规则挖掘和联机分析处理(OLAP)的特点,提出了一种联机分析处理与关联规则挖掘的集成化模型,并给出了其代数结构描述;在此基础上,提出了一种基于OLAP的关联规则挖掘理论,从而为简化挖掘步骤,提高挖掘效率奠定了理论基础;使用超市的实际数据进行实验分析,验证了该模型及其挖掘理论的正确性和可行性.     

基于BBS文本信息的数据挖掘

Internet的发展及BBS的应用 ,为广大网络用户提供了一个自由交流的空间 ,但随之而来的是对网络用户言论的管理问题。本文将数据挖掘技术应用于BBS的管理中 ,讨论了基于关键词关联的文本挖掘方法和策略 ,给出了基于BBS文本挖掘的模型和过程。     

基于XML探讨Web数据挖掘技术

Internet上有海量的数据信息,有效地应用这些海量数据成了数据库技术的研究热点,Web数据挖掘技术应运而生。XML数据自我描述以及XML的半结构化的数据模型,可以很容易地将XML的文档描述与关系数据库中的属性一一对应起来,实施精确地查询与模型抽取,从而解决Web数据内容挖掘的难题。随着XML作为在Web上交换数据的一种标准方式的出现,面向Web的数据内容挖掘将会变得轻松。     

Internet环境下海量地形数据发布和三维显示

论述了在Internet环境下海量地形数据发布和三维显示的关键技术 ,包括平均插值小波建立金字塔数据结构的原理和方法、快速压缩解压缩技术、网络模型和基于视相关的二叉三角形简化地形的算法 .在此基础上 ,开发了基于Internet的全球三维可视化信息系统 .实验表明 ,所提出的技术方案是切实可行的 ,完全能够满足Internet环境下大规模数字高程模型和影像实时无缝漫游的要求 .     

Web访问挖掘中数据预处理的改进

在分析现有的Web访问挖掘数据预处理模型和会话识别算法的基础上,提出了一种改进的Web访问挖掘数据预处理模型并对基于时间和引用的启发式会话识别算法进行了改进。实验证明,改进的Web访问挖掘数据预处理模型和会话识别算法非常适合于当前搜索引擎广泛使用下的Web访问挖掘数据预处理。     

一种基于动态调度的数据挖掘并行算法

数据挖掘并行算法,应该以不牺牲挖掘效率和挖掘质量为前提。通过对数据挖掘原理和并行化的深入研究,在考虑到挖掘效率,负载平衡,运行环境,节点状态等多方面因素的基础上,提出了一种新的基于动态调度的数据挖掘并行算法。该算法以规模较小的子数据集为并行挖掘单元,各个并行单元之间采用全局通讯模式—Master-Worker模式来进行互相通信。降低了并行挖掘的通信成本,提高了挖掘的效率,缩短了挖掘的时间。同时该算法对不断变化的节点状态适应能力强。最后,实验结果验证了该算法的有效性以及在大数据集挖掘应用中的优越性。该算法不但保证了挖掘结果的正确性,而且具有较高的加速比。     

一种基于模糊分类网络的信息分类方法

针对信息搜索与挖掘中存在的关键词多义性及用户对所要查询信息的分类存在一定的模糊性问题,提出了一种基于模糊分类网络的信息挖掘方法。该方法利用模糊分类网络固有的对模糊信息的非线性处理能力和自适应学习机制,通过对WEB页面大量分类文档信息的学习,建立了基于模糊分类网络的信息分类器和挖掘模型。构造的信息分类模型结构简单、学习收敛速度快且易于实现。文中给出了分类策略和实现算法,并以中国石油网油气管道专题信息分类为例验证了方法的有效性。     

基于多克隆选择的多维关联规则挖掘算法

通过引入多克隆选择算法的思想,提出了一种基于多克隆选择的关联规则挖掘算法．仿真对比试验表明,该算法加快了关联规则挖掘的收敛速度,具有更强的全局与局部搜索能力,与基于进化算法和基于免疫算法的关联规则挖掘算法相比,明显提高了所得关联规则的准确率．     

基于混合分布模型数据挖掘的研究进展

基于混合分布模型的数据挖掘和知识发现是近几年发展起来的方法,本文从其原理出发,介绍了该模型的发展及其在数据挖掘中的实现方法,并对未来的研究方向进行了展望,给出了若干值得研究的问题.     

现代远程教育个性化Web挖掘研究

从Web上异质的、非结构化的数据中发现有用的知识或者模式是目前数据挖掘研究中的一个重要内容。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。介绍了Web挖掘基本情况,在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。重点介绍了网页聚类算法,实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求。提出了一个基于Web挖掘的智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。     

电子商务网站的Web数据挖掘系统设计

在分析了电子商务网站Web数据源及其挖掘任务基础上,设计了一种电子商务网站的Web数据挖掘系统模型,详细阐述了模型的数据挖掘过程与关键技术.     

空间数据挖掘视角

为了满足不同用户在不同条件下对空间数据挖掘的不同要求,该文提出空间数据挖掘视角。空间数据挖掘视角在描述不同数据挖掘需求的基础上,利用一定的数据挖掘算法,从大量空间数据中发现不同粒度的空间知识。首先研究空间数据挖掘视角的内涵和外延,其次给出空间数据挖掘视角的算法,最后把空间数据挖掘视角应用于滑坡监测数据的挖掘,结果令人满意。     

数据挖掘在安钢电极预测建模中的应用

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果.     

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。