浅谈数据挖掘的发展及其应用

随着信息技术的发展,数据挖掘技术已经在各种领域中获得广泛应用,近年来数据挖掘技术在金融、电信、零售、医疗、科研等行业领域内发挥了巨大的作用。本文介绍了数据挖掘的分类方法和目前采用较普遍的一些数据挖掘方法,综合论述了数据挖掘未来的发展趋势。     

高校科研管理系统中计算机数据挖掘技术的运用研究

当前,随着教育的普及,高校的教育质量也在不断上升。对于很多高校来说,科研是必不可少的,很多导师基本上都有科研项目,因此,对于高校来说,需要具备完善的科研管理系统,方便科研管理者的工作,更为从事科研工作的导师打好坚实的基础。科技的进步为高校科研项目带来了很多便利,在科研项目进行的过程中,产生数据与记录是不可避免的,有的科研项目甚至会产生庞大的数据量,所以,随着科研项目的进行,其科研信息数据库中的历史数据也会越来越多。但是教师往往需要对一些有用的数据进行提取,或者是找到众多数据的规律等,而一些传统的方法已经不能满足科研工作者对数据处理的需求,因此,高校需要在科研管理系统中引进计算机数据挖掘技术。数据挖掘技术是专门对数据进行处理的一种技术,即使面对非常庞大的量的数据,它也可以从数据库中提取中有价值的规律,方便高校科研系统管理者和科研工作者的工作。该文就高校科研管理系统中计算机数据挖掘技术的运用进行分析与探讨。     

高校科研决策支持系统中关联规则挖掘的应用

随着高校规模的不断扩大 ,教师的科研数据量越来越多 ,如何从大量数据中找出数据间的关系以支持领导的决策成了当务之急 .本文讨论了如何利用数据挖掘方法中的Apriori算法对高校科研决策支持系统中的数据进行关联规则的挖掘 .     

基于关联规则的科研项目申报信息挖掘技术

随着数据挖掘技术越来越多地被用于教育领域,如何运用该技术实现知识发现是一个迫切需要研究的项目。基于此,利用关联规则对某高校2021年度科研项目申报信息进行数据挖掘,通过对项目相关人员的职称、学历、项目级别、研究基础与立项情况之间的相关性进行统计分析,为教师申报项目、学校进行科研管理决策提供参考,增加项目申报成功率,进而提升高校整体科研水平。     

基于云计算的大数据挖掘系统架构

云计算是一种在互联网时代中运用而生的新兴的网络技术,具有高效率、高容量、动态处理的特点,在社会的商业领域和科研领域表现出了相当高的应用价值。随着云计算时代的快速发展,云计算的大批量数据挖掘已经成为解决传统数据挖掘没法适应大量数据不断增长的切实、高效、可行的技术。     

融入科研管理信息化环境的机构知识库服务功能构建研究

概括了当今机构知识库发展存在的问题,并分析了产生这些问题的原因.针对目前科研管理信息化环境的需求,探讨从项目流程管理、成果登记、科研数据挖掘和统计分析、作品传播保护、长期保存及版权服务等方面拓展机构知识库的服务功能,实现机构知识库持续、健康、快速发展.     

数据驱动决策科研管理进入大数据时代

 利用数据挖掘和分析技术,构建科研管理领域的相关指标体系和模型,为宏观科技决策提供强有力的支持,一直以来是美国宏观科研管理的一个重要理念。笔者对美国国家科学基金会下属的国家科学与工程统计中心发布的调查进行了研究,以期为我国的科研管理人员提供可借鉴的模式,更科学地做出科研管理决策。     

高职院校教务管理中的数据挖掘

本文讨论了数据挖掘技术的相关知识,并将其引入到高职院校的教务管理中,对教师科研情况进行挖掘得到相关联的一组数据,辅助教务管理。     

数据挖掘之决策树方法概述

数据挖掘在科研和商业应用中正发挥着越来越重要的作用。分类器是数据挖掘的一种基本方法，决策树是一种最重要的分类器。本文介绍了分类器中的决策树方法及其优点，决策树表示法，决策树构造思想，并比较了各种重要的决策树算法。介绍了决策树算法的实现工具，决策树与数据仓库的结合，决策树的适用范围及应用，最后探讨了决策树的发展趋势。     

高校科研决策支持系统的开发

主要介绍了基于知识发现的高校科研决策支持系统的开发过程,其中介绍了系统开发的背景、系统开发工具、系统的数据库设计及系统各主要功能模块的设计和功能实现,重点介绍了决策支持模块中关联支持子模块所使用的技术支持及数据挖掘中关联规则挖掘的Apriori算法,并且提出了对系统进一步的改进建议。     

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．     

浅析数据挖掘在CRM中的应用

CRM是数据挖掘技术重要的应用领域.文章在数据挖掘和CRM的基本概念基础上,分析了数据挖掘技术在CRM中的应用及CRM中数据的挖掘过程.     

数据挖掘在电信网管中的应用研究

根据数据挖掘技术提供的对大量数据进行分析的功能,讨论了如何采用关联规则挖掘技术处理电信网管系统中的大量告警数据和性能数据的问题,重点给出了一种基于挖掘技术的综合数据分析系统,对告警和性能数据挖掘和分析,报表图形展示等技术进行了介绍。     

数据挖掘在商务中的应用

随着数据挖掘技术的不断改进和数据挖掘工具的不断完善,数据挖掘必将在各行各业中得到广泛的应用．该文首先介绍数据挖掘的常用模式和常用的解决方案,并着重介绍关联规则、多层和多维规则以及聚类分析在商务中的应用．     

现代信息数据的挖掘与发展

数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的新技术引起学术界和产业界的极大重视。笔概括了数据挖掘的几种常见模式．如依赖模式、层次模式、序列模式等,并对这几种数据挖掘模式的特点进行了比较;阐述了从数据中提取知识的几种挖掘算法,如决策树、神经网络方法、遗传算法等;展望了数据挖掘模式和挖掘算法的发展趋势。     

量子计算在增量式大数据并行挖掘中的应用

针对传统大数据并行挖掘方法是一次性对所有数据进行挖掘,导致挖掘时间较长,挖掘精度较低等问 题,采用量子计算对增量式大数据并行挖掘方法进行优化设计。首先,按照数据挖掘的基本流程搭建并行数据 挖掘模型; 然后分别通过定义量子比特、量子搜索算法、量子神经网络处理以及量子映射变换4 个步骤,实现 增量式数据的预处理,利用矩阵向量相乘分解得到过滤权重组合,通过该组合实现预处理结果的并行协同过 滤; 最后通过量子模糊聚类得出增量式大数据并行挖掘结果。实验结果表明,应用量子计算的增量式大数据并 行挖掘方法的平均召回率为97． 25%,并行挖掘时间在2． 1 ～ 3． 2 s 的范围内浮动,准确率超过95%,且该方法 的收敛性最好,寻优能力强。     

复杂属性环境下NoSQL分布式大数据挖掘方法研究

由于复杂属性环境下的大数据挖掘工作需要涉及到对大数据的分析、清理、转换和集成等一系列操作,导致以往提出的复杂属性环境下大数据挖掘方法无法同时拥有较强的准确性、稳定性和实用性,故提出复杂属性环境下NoSQL分布式大数据挖掘方法。所提方法利用NoSQL数据库的物理分散逻辑,在复杂属性环境下构建NoS QL数据库,给出挖掘条件,对数据库中大数据的特征、位置、方向和长度属性的关联性进行分布式挖掘,经由挖掘公式给出挖掘结果。利用挖掘聚类公式对大数据的特征、位置、方向和长度属性的关联性挖掘结果进行聚类,获取所提方法的最终挖掘结果。经实验分析可知,所提方法在挖掘工作中具有较强的准确性、稳定性和实用性。     

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。     

Web挖掘在个性化推荐系统中数据预处理的研究

个性化推荐系统能够根据用户的兴趣偏好主动推荐他所需的资料。它的出现解决了人们寻找信息难的问题。数据预处理将原始的真实数据库转换成适于数据挖掘的挖掘数据库,为提高挖掘算法的效率,改善挖掘结果的效果打下了良好的基础。[1]