空间数据挖掘技术

空间数据挖掘是数据挖掘的一个分支,在地理信息系统、遥感、导航、环境研究以及许多使用空间数据的领域中有着广泛的应用.阐述空间数据挖掘的定义、特点、体系结构与一般过程,介绍空间数据挖掘的方法和知识表达方法,指出空间数据挖掘的主要研究方向,提出开发空间数据挖掘系统的几点思考.     

基于GIS的空间数据挖掘研究进展

基于GIS的空间数据挖掘技术,归纳了空间数据挖掘所能发现的知识类型和主要方法,分析了其主要研究方向和成果,着重讨论了基于GIS的空间数据挖掘的框架结构与基本流程,并给出了它的基本框架和流程图,提出了基于GIS的空间数据挖掘未来的发展趋势。     

基于GIS的空间数据挖掘技术

如何从海量数据中提取对人们有价值的信息已经成为一个非常迫切的问题。本文从地理信息系统(GIS)方面研究了如何解决这个问题，介绍了空间数据挖掘(SDM)的理论、方法和一般处理过程，并给出了基于GIS的空间数据挖掘的框架结构。     

基于聚类的周期关联规则的数据挖掘

介绍了关联规则挖掘的研究情况，提出了基于聚类的周期关联规则挖掘算法，分析了该算法存在的问题并提出解决方案，展望了关联规则挖掘的未来研究方向．     

数据挖掘技术在成绩分析中的应用

成绩管理是学校教学管理的重要组成部分,数据挖掘在成绩分析中已有很多应用。简要概述了数据挖掘的基本概念和方法,给出了成绩分析中的关联规则、分类方法、聚类分析等多种数据挖掘应用方法,并总结了数据挖掘在成绩分析中对教学管理的作用。     

空间数据挖掘的研究与应用

空间数据挖掘就是从空间数据库中抽取隐含的知识、空间关系或是空间数据库中存储的其他的隐含的模式的过程 空间数据挖掘在地理信息系统(GIS)、空间遥感、测绘、资源和环境管理等很多领域有广泛的应用前景 本文对空间数据挖掘的具体应用进行了探讨.     

基于聚类的周期关联规则的数据挖掘

介绍了关联规则挖掘的研究情况,提出了基于聚类的周期关联规则挖掘算法,分析了该算法存在的问题并提出解决方案,展望了关联规则挖掘的未来研究方向.     

数据挖掘技术在试卷分析中的应用

本文讨论了数据挖掘技术在试卷分析中的应用，针对传统试卷评价方法中仅仅是对试卷进行宏观整体的分析与评价，缺乏对特定试题评价的局限性，本文利用了层次聚类技术和关联规则技术对学生试卷进行分析，得到了具有不同成绩特征的学生群体，析出试卷上特定题目知识点间的相关性，得到的结论对高校教学有一定的指导作用．     

基于聚类的离群数据挖掘及应用

介绍了离群数据挖掘的基本概念,全面分析并总结了离群数据挖掘研究的历史与现状,以及离群数据挖掘的几类方法,并对一些典型方法进行了分析和评价,指出传统方法的优点和不足,展望了今后的研究工作。     

数据挖掘中关联规则及聚类并行算法研究

数据挖掘在各行业发挥着越来越重要的作用,随着数据挖掘中数据量的高速增长以及大规模计算在数据挖掘中的应用,挖掘算法处理海量数据的能力问题日益突出。研究并行算法是解决这一问题的有效途径,该文对常见的数据挖掘关联规则及聚类并行算法进行了研究探讨。     

基于数据挖掘的智能答疑系统

根据当今答疑系统的缺点,提出了一套基于数据挖掘算法的答疑设计方案,将改进的关联规则算法应用于文本聚类中,可以将数据库中问题更加准确地分类,因此可以将用户提出的问题快速定位,提高答疑速率.将聚类后的问题库应用关联规则,可以得到更加准确的关联表,用于提取论坛数据库中的最优答案,进而形成一个快速且准确的自动答疑系统.实验结果表明该方案具有智能性、自我更新性能、节约存储空间和提高答疑效率等优点.     

基于关联规则挖掘算法的研究

关联规则挖掘是从大量的数据中挖掘出有价值描述数据项之间相互联系的有关知识.对于大型数据库来说,有算法的执行时间太长等问题.分析和探讨了Apriori算法,提出了基于Apriori算法的一种有效的关联规则挖掘算法,减少了数据库I/O操作时间,从而提高了效率.     

基于模糊神经网络的空间数据挖掘方法研究

本文针对庞大空间数据集性质复杂且非线性、持续性及噪音普遍存在的情况，提出利用模糊神经网络模型进行空间数据挖掘，并具体讲述其挖掘步骤及发现知识的类型。     

基于空间数据库的数据挖掘技术

探讨扩展传统数据挖掘方法如分类、关联规则、聚类等到空间数据库的方法，着重对空间数据库系统实现技术及空间数据挖掘系统等进行比较分析，提出了一种空间数据挖掘系统的实现模式。     

关联规则数据挖掘方法的研究

在数据挖掘技术中有很多研究领域,关联规则数据挖掘就是其中一个重要的研究方向,对它进行深入研究不仅有着重要的理论意义,而且有着极其重要的应用价值。分析和研究Apriori算法,针对该算法中存在的效率瓶颈问题,提出了一个改进的挖掘算法FDBM_Apriori算法,并实现了该算法。理论和实验证明,FDBM_Apriori算法具有良好的性能。     

基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法

针对数据立方体的结构特点，结合联机分析处理技术，提出了两种基于数据立方体的维内关联规则挖掘算法，以合肥农河超市实际数据作为测试数据，给出了两种算法的实验结果，结果表明，两种算法在不同支持度情况下执行效率存在明显差异，分别适合在高支持度和低支持度情况下进行关联规则挖掘。     

云计算环境下关联规则数据挖掘算法研究

在海量数据的关联规则数据挖掘中,采用并行计算是非常必要的;针对当前的关联规则算法,运用并行算法的思想,结合云计算环境下的Hadoop架构,提出了Hadoop下的并行关联规则算法的设计,最后实验表明,该算法能处理节点失效,并且能实现节点负载均衡。     

基于关联规则的考试数据挖掘

以总结学生各门考试成绩内在联系规则为目的,构建事实星座模型对考试数据所组成的数据仓库进行描述,并采用关联规则挖掘方法中的Apriori算法,对数据仓库中的数据进行分阶处理,生成频繁数据集,发现了各门成绩潜藏的内在规则,得出了一门功课成绩的好坏是由多门功课学习成绩情况所决定的结论,该结论能为教育决策提供一定的依据．