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.     

浅谈高等医学院校学生＂数据挖掘＂能力的培养

本文主要介绍了医学数据挖掘的概念和特点,对医学院校学生数据挖掘能力的培养,以及如何把数据挖掘技术应用于医学信息数据上,并给出了具体实例.     

基于关联分析的数据挖掘方法及其实证研究

数据挖掘是对大量数据进行分析和理解,并提示其内部所蕴藏的丰富知识的技术.文章研究数据挖掘技术中关联分析方法的某些算法,并据此对嘉兴电大教务系统中的成绩数据和一些实测数据进行挖掘研究,从而得出了学生学习动力和有关因素的关联性分析的一些初步结果.     

MCDS:大规模移动通信数据计算的单机实现

移动数据具有数量庞大、类型多样、时效性强和高价值等特点.移动通信数据是一种重要的移动数据,对高效地存储和访问移动通信数据进行研究,并在此基础上更加有效地开展移动数据挖掘的相关研究,具有重大现实意义.当前,使用并行数据挖掘技术进行数据挖掘得到普遍认可,但并行数据挖掘技术需要较高的硬件成本,并行算法代码调试和优化较为困难.为此提出大规模移动通信数据的单机实现MCDS(mobile communication data processing system).MCDS基于GraphChi,改进了数据格式、分片机制、数据分片换入换出机制.实验结果验证了MCDS的有效性,为移动数据挖掘提供了切实可行的实验环境.     

数据挖掘技术及其应用研究

数据库—数据仓库技术和网络技术的迅猛发展 ,使我们积累了越来越多的数据 ,如何对这种海量数据进行深入分析和利用 ,并从中发现有用的知识 ,已成为信息化社会所面临的重要问题 .探讨近年发展起来的海量数据处理技术—数据挖掘的概念、任务、方法、过程 ,以及数据挖掘在有关行业中的应用 ,说明了在高校相关专业中开设数据挖掘课程的必要性     

基于Web的数据挖掘研究

基于Web的数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题.本文介绍了Web数据的特点及Web数据挖掘研究的三种分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘,并总结了Web日志挖掘的常用数据挖掘技术.     

关联规则挖掘在农业产值分析中的应用

简述了数据挖掘技术及其在农业中的应用.针对农业普查数据,分析了数据挖掘系统结构,并详细描述了农业数据的预处理.利用关联规则FP-Tree算法从农业产值的大量相关历史数据中挖掘农作物数据的各种属性与其农业产值之间的关联关系, 为农民及时有效的对农业生产做出规划和调整提供科学依据.     

数据挖掘技术及其在情报研究中的应用

在当前的数字时代,海量的信息数据已经远远超出情报研究人员的分析和处理能力,而传统情报研究的技术和工具已无法满足情报研究人员的需求.由于数据挖掘技术在处理海量数据时显示了其独特的优点,可与现代情报研究有机结合.本文首先介绍了数据挖掘技术的基本概念和常用方法,并对其在情报研究中的应用进行初步探讨.     

供应链管理中的数据预处理技术

数据挖掘技术在供应链管理中起着非常重要的作用，由于数据常常出现噪声、缺失等情况，因此数据预处理成为数据挖掘过程中非常重要的一个步骤。结合供应链管理中的数据挖掘对各种数据预处理技术进行了介绍，并讨论了适合在供应链管理数据挖掘中应用的数据预处理技术。     

基于本体的数据挖掘在CRM决策分析中的应用研究(英文)

电子商务客户关系管理中,实现基于语义层面上的挖掘是提高用户数据挖掘质量的一个关键性问题,本文融合了本体和数据挖掘技术,提出了基于本体的数据挖掘决策分析模型,利用基于本体的数据挖掘方法从语义层面上实现了对用户数据的挖掘,实现了用户数据的高效率和高精度挖掘,并根据挖掘结果进行决策分析,根据分析结果为用户提供基于RSS聚合的个性化服务.     

数据流挖掘技术

简要概述了数据流挖掘技术,探讨了数据流的特点.数据流的概念漂移现象,给数据流上的数据挖掘带来很大困难.由于计算机的内存有限,数据窗口技术只针对最近的数据,而最近的数据常常导致数据挖掘系统中的分类器过配,文中介绍了解决这一问题的方法,并讨论了数据流挖掘技术的应用.     

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.     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型

针对现有入侵检测系统在处理大量数据时,挖掘速度慢,自适应能力差的缺点,引入了数据挖掘技术使其能从大量数据中发现入侵特征和模式,提出了一种基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型,并研究了建模过程中用到的算法.     

西部地区经济增长差异分析模型构建

研究数据预处理新技术,采用数据挖掘技术建立西部地区经济增长差异分析模型,在数据挖掘技术中采用决策树算法进行分析,克服现有算法的缺点,对现有算法进行改进优化,提高模型精度,得到省份分类情况及影响地区差距的主要相关要素.研究结果表明:相比于传统算法,数据挖掘技术更能找到数据间的内在规律,反映了数据挖掘寻找潜在数据规律的价值所在.     

数据挖掘技术在数据抽取中的研究与应用

数据抽取是数据仓库和数据挖掘的基础,将挖掘数据环境和数据抽取技术结合起来,不但可以提高数据仓库的利用率,而且可以加快数据抽取的速度,提高设备的利用率.基于这种理念,以挖掘数据环境来提高数据抽取效率为目的,提出一种将电信数据模型与K-means算法相结合,从而提高数据抽取速度的方法,并探讨了将数据挖掘技术应用于数据抽取的可行性.     

基于R的图书馆用户借阅行为数据挖掘研究

本文针对图书馆数据低效利用的现状,采用了基于R的数据挖掘技术对图书馆借阅数据进行了深入挖掘,以期发现这部分数据所隐含的价值。通过数据挖掘从借阅数据中探索其中隐含的规律,并将挖掘出的规律信息进行实际应用,从而实现数据挖掘对数据中价值的发现和高效利用。     

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.     

一个基于数据仓库Web日志的数据挖掘实例

结合实例对商务网站Web日志数据进行挖掘研究,介绍将Web数据转变为数据仓库数据的过程和数据挖掘的方法,文章的最后讲述了可视化数据挖掘技术在表现挖掘结果中的应用.     

面向服务的分布式数据挖掘设计与实现

先进的应用持续产生非常大量有价值的数据,但是没有足够的技术来充分地抽取数据中潜在的知识.网格能为知识发现应用提供有效的计算支持.该文介绍了一个新颖的面向服务分布式高性能网格数据挖掘体系结构和设计原理.设计和实现了基于先进的Globus Toolkit 4和OGSA-DAI网格服务的分布式数据挖掘体系结构,并进一步用网格数据挖掘原型验证了该体系结构.     

基于Web的可视化数据挖掘工具综述

在互联网存储的信息中,对于含有有效信息的数据挖掘工作具有极高的价值,而数据可视化工具又为挖掘工作以及对于信息的分析提供了更直观方便的方法.文章介绍了数据挖掘、数据可视化、Web挖掘的基本概念、基本方法及流行技术;比较了常见的可视化数据挖掘工具,并且对数据挖掘技术的发展做出了适当的展望.