数据挖掘算法在大学生成绩分析中的应用

数据挖掘技术可以从大量的数据中通过算法发现隐藏其中的未知信息,被广泛应用到各种数据分析任务中,然而教育数据挖掘领域的研究目前仍然很少.针对高校大学生成绩分析问题,研究了经典的数据挖掘算法的分类性能,包括支持向量机、多元自适应回归样条、K-最近邻、决策树和随机森林.基于随机森林算法的变量重要性度量,分析了软件工程专业特定的课程对于学生综合学习效果的影响和作用.在真实的大学生学习数据集上进行了实验,获得了一些有意义的发现.     

气象信息数据挖掘技术的应用

气象信息数据量不断增大,数据存储就越来越困难,数据挖掘技术研究并应用了几十年,已经有了比较扎实的理论基础,在很多领域已经广泛应用。本文首先介绍数据挖掘技术及气象信息的数据库设计,然后对气象信息数据挖掘技术进行分析。     

个性化推荐系统研究分析

互联网技术的发展及用户的个性化需求是推荐系统产生的背景,其根据用户的兴趣点及行为轨迹,为用户在海量信息中精准推荐用户所需要的信息,是机器学习、数据挖掘、知识发现等技术的结合体。基于此,介绍推荐系统的主要算法、评价方法、开源项目。     

大数据时代的气象服务应用研究

数据挖掘、融合技术是大数据时代气象服务的主要特征,将天气预报和气象决策服务统一融合到一个工作平台中,数据处理、编辑的能动性会进一步增强。利用高速路径,信息可快速进入气象集控中心,将数据信息转化为图像信息,更立体、全面地将气象内容传递给公众。在大数据时代,气象服务的功能性会逐渐增强,可充分发挥数据信息的服务优势。基于此,本文将结合数据挖掘、融合技术内容,解析气象服务的应用重点。     

数据挖掘技术在图书馆建设中的应用

<正>数据挖掘技术在各行业都有广泛运用,是一种新兴信息技术。而图书馆作为一个海量信息的聚集点,数据挖掘技术对其建设有着重要的意义,数据挖掘技术以其在图书建设方面的良好的应用前景,引起了图书馆管理工作者的注意,本文,笔者介绍数据挖掘的概念,以此为出发点,对数据挖掘技术做出一个简单的诠释。数据挖掘技术包含了人工智能、数据库、统计学等学科的内容,是一门综合性的技术。这种技术的主要特点是对数据库中大量的数据进行抽取、     

数据挖掘的分析与探索

数据挖掘在越来越多的领域中得到广泛应用。本文主要描述数据挖掘的基本概念和过程,分析了传统数据挖掘技术和现代数据挖掘技术及其应用,以及数据挖掘的研究现状和未来的发展趋势。     

基于权重的改进K-means算法应用研究

数据聚类是将数据对象划分到不同的类或簇中,是数据挖掘中的一项重要技术.教育领域拥有海量的学生信息数据,把数据挖掘中的聚类技术引入其中,具有很强的实际价值.阐述了运用数据挖掘中改进的引入权重的聚类技术对成绩数据进行选择、预处理和挖掘分析等,展示了3个Matlab实验使成绩数据如何通过K-means算法进行聚类分析,并对3种运行结果的意义各自进行了显示与分析,同时指出了运行结果的不足及意义.针对学生实验中的分类原因进行了研究并在学生成绩分析中发现很多隐含着的不易发现的有价值信息,利用这些聚类结果提出了相应的教学措施及建议,从而有针对性地提高教学质量.     

数据挖掘技术分析

<正>随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,数据库中的信息量在不断增加。人们面对"被数据淹没,却饥饿于知识"的挑战,为此,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术便应运而生,并得到了蓬勃发展,日益显示出其强大的生命力。一、数据挖掘的定义数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。而且,还有很多和这一术语相近似的术语     

数据挖掘技术综述与应用

进入信息化时代以来,信息的更新频率越来越快,各行各业都产生数以亿计的数据库。面对这些数据,从中找出依据进而做出有效的决策毫无疑问是一件困难的事情。就是在这个背景之下,加上人工智能、数理统计和并行计算等技术的发展,数据挖掘技术产生了。作为一门新兴的信息处理技术,很多人对它还并不是很了解。为了使大家对该技术有一个大概了解,笔者在查阅大量文献资料的基础上对数据挖掘技术进行了概略介绍,同时对其在科学研究、金融投资、市场营销等领域的应用情况进行了阐述,并对数据挖掘技术的未来应用发展前景作了展望。     

ID3算法在构件库中的应用

随着人们对数据挖掘理论知识的不断研究和探讨,数据挖掘技术和应用领域日趋成熟和广泛。在数据挖掘技术中,决策树方法是用于分类和预测的重要方法之一。本文对决策树构造方法中最为常用的ID3算法进行分析和研究,并将ID3算法在构件库中进行应用,证明了决策树分类方法在构件库领域中的应用前景。     

空间数据挖掘技术研究进展

一、引言 空间数据库存储了大量与空间有关的数据,有许多与关系数据库不同的特性,比如含有拓扑和距离的信息,通常以复杂的多维空间索引结构组织数据,经常需要进行几何计算和空间推理等复杂操作.这些特性使得从空间数据中挖掘信息面临着很大挑战.由于空间数据不同于传统数据挖掘技术所处理的数字、分类和符号等数据,使得空间数据的处理方法成为空间数据挖掘中最重要的部分.     

数据挖掘技术在电子商务中的应用

介绍了电子商务与数据挖掘技术,研究了在电子商务中的数据挖掘对象以及数据挖掘技术的应用.     

数据挖掘中的数据清理技术概述

随着信息技术的发展,每天都会产生海量数据,我们正处于一个知识爆炸的大数据时代。大数据受到企业界、科技界、政府等各行各业的高度重视。面对庞大的数据集群,需要用数据挖掘的方法来从众多数据中找到隐藏信息。无论在数据分析还是数据挖掘过程中,数据预处理都处于重要地位,占据数据挖掘过程总工作量的60%～80%,数据预处理过程决定着数据挖掘结果的准确性和有效性,而数据清理在数据挖掘中具有重要作用。本文针对各数据挖掘中数据格式不统一、数据清理过程不完善、冗余数据繁多及数据挖掘任务对数据类型的要求不同等问题,探讨了数据清理的基本概念、作用、方法和其中几个关键技术。     

中医肾病治疗信息中关联规则的挖掘算法

数据挖掘是数据库研究领域的一个热门话题,数据挖掘和中医药相结合,将会为中医药治疗数据的深入研究提供一个热门研究方向与挑战。讨论了中医药方剂规律挖掘技术所涉及到的问题,提出了一种肾病中医治疗信息的关联规则挖掘算法,实验结果证明算法是实用而有效的。     

GSM网络通信记录监听系统的设计与实现

通过搭建软硬件架构,在不改变现网的情况下,运用信令、语音、数据挖掘及监听等技术,采集取样数据,记录通信过程中的语音、短信等信息,并对这些信息进行分析,回溯、定位和重现某一时刻通信情况。     

常用面向对象软件工程方法探讨

面向对象软件工程是当前软件工程研究开发领域的热点关注对象,本文在应用软件工程方法学和应用软件系统的开发实践的基础上,研究了面向对象软件工程开发研究中存在的问题,并提出了问题的解决方法即面向对象软件工程开发所应遵行的原则,从而探讨了几种常用面向对象软件工程方法,论述了面向对象软件工程的特点、基本作用以及其发展趋势。     

OLAP与DM在IRW中的应用

信息资源仓库改变了传统的以支持查询为主的事务型处理，变成以面向主题为主的分析型处理，并在此基础上建立了联机分析处理和数据挖掘应用，以适应快速的访问和支持决策分析等操作．     

数据挖掘技术在情报学领域的应用

通过对数据挖掘概念的阐述,综合多个学者的定义,提出了数据挖掘的初步定义。对数据挖掘技术的发展过程进行了详细的梳理,对发展现状进行了分析,本文最终指出了数据挖掘技术在情报学领域的应用研究成果及存在的问题,这对认清其发展趋势很有必要。     

火电厂优化运行中数据挖掘技术研究

本文简要介绍了火电厂优化运行,分析了数据挖掘技术应用模型,阐述了数据挖掘技术在火电厂优化运行中的应用,以供参考。     

数据挖掘中数据预处理技术综述

数据挖掘是数据库系统和信息决策领域的前沿研究方向。论述了数据预处理在数据挖掘中的重要地位，介绍了数据预处理所包含的内容和采用的方法。