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。     

大数据时代图书馆信息服务研究

随着互联网技术的不断发展,数据的产生呈现出爆炸式增长,一系列信息数据的出现意味着大数据时代的来临。如何从海量的数据中提取具有价值的信息,再将这些有用的信息反馈给用户,已成为未来图书馆信息服务发展的趋势。大数据时代为图书馆带来了更多的发展机遇,同时也对图书馆的信息服务管理提出了一些挑战。只有抓住机遇,并找出解决问题的途径,才能更好地服务读者,从而增强图书馆的竞争力和影响力。     

大数据时代信息服务的创新研究

通信技术和网络技术的不断提高,为大数据时代的发展提供了新的契机,大数据是现代信息服务得以实现的基础,对整个信息服务系统起着决定性的作用,大数据时代的信息服务达到了世界范围内资源共享的目的,创新是发展的动力和永恒的主题,对大数据时代信息服务进行创新是社会发展的必然要求。本论文首先通过对大数据时代以及信息服务的基本概念进行阐述,进一步分析了大数据时代信息服务所面临的挑战,最后重点探讨了大数据时代信息服务的创新研究。     

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。     

增强现实技术在高速公路信息化应用场景解析

本文从视频与空间地理信息的融合、视频与业务数据的融合、视频数据与视频数据的融合三个方面出发,阐述了增强现实技术在高速公路信息化中的应用场景,以期为增强现实技术在高速公路信息化中的应用提供借鉴。     

气象观测社会化多模式驱动研究

本文通过提出进行气象业务大数据挖掘、制定社会化数据准入标准、建立行业数据共享机制等气象观测社会化实践探索活动,形成更大维度的观测数据集,分析了气象数据资源释放所形成的大数据集,并通过制定具体的实践政策,探索利用社会化观测数据的模式方法,提出对气象观测社会化多模式驱动进行探索和研究的建议。     

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、     

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。     

基于Hadoop的高校智慧“工坊工匠”信息系统研究与设计

现代学徒制是构建"工坊工匠"人才培养体系的基础,而企业、学校与培养对象是这种产教融合体系的重要组成部分。本文设计了一种基于Hadoop大数据平台的高校智慧"工坊工匠"人才培养信息服务平台,用于管理、发布、分析各类工坊数据信息。该方案将所有教学活动都纳入隐式和显式的数据驱动之中,实现工坊信息发布服务、学生信息服务、课程信息服务、项目信息管理、企业信息服务、就业服务管理、工坊综合评价体系管理等,为完善"工坊工匠"人才培养体系提供信息服务与支撑。     

市场商品质量的大数据监管模式研究

基于互联网时代数据大爆发的现实情况,本文提出了市场商品质量的大数据监管模式,并分析了其建立的必要性以及运行条件和需要注意的问题。市场商品质量的大数据监管模式是通过收集来自企业、市场和消费者的有关商品质量的信息,形成数据库,再利用大数据技术把商品质量动态信息反馈给相关的企业、市场及消费者,从而显著提升质监部门对消费者的服务能力。大数据监管模式可充分挖掘大数据背后蕴藏的创造和变革驱动力,有望成为维护市场经济健康有序发展的新工具。     

大数据背景下高校教师角色的重新定位

正近年来,随着互联网、物联网、云计算和三网融合等IT与通信技术的迅猛发展,数据的快速增长成为许多行业共同面对的严峻挑战和宝贵机遇,信息社会已经进入了大数据时代[1].大数据因蕴含巨大科学和社会价值,成为推动人类生活、工作和思维产生变革的巨大力量,如今已渗透到社会的各个方面[2].     

大型赛事气象保障服务的分析与探讨 ——以第七届世界军人运动会为例

大型赛事活动受天气影响大,气象要素的变化会直接影响赛事的顺利开展.针对大型赛事的气象保障服务已成为赛事组织实施和运行体系中不可或缺的重要内容,同时也是近年来气象部门关注的重点工作.基于第七届世界军人运动会气象保障服务实践工作,就如何做好大型赛事气象保障服务进行分析探讨,旨在为气象部门进一步做好大型赛事的气象保障服务提供...     

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。     

大数据背景下的图书馆服务创新

在大数据时代,图书馆的服务体系需要完善,服务质量需要提升,这些都需要大数据的支持。但在现阶段,由于受各种原因的限制,图书馆服务如何进行大数据处理和技术应用将是一种挑战。     

大数据时代计算机信息处理技术研究

大数据的大量化、多样化、数据流的快速化以及数据的低价值密度,使大数据的信息处理存在一定困难。本文介绍了大数据时代与计算机信息处理技术的基本概念,论述了目前计算机信息处理的核心技术,并对其发展进行了展望。     

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。     

大数据技术在互联网中的应用

随着新一代信息技术的融合发展,现在社会迈进了大数据时代。本文从大数据的概念、应用领域、来源、特征和所面临的问题等方面对大数据技术在互联网中的应用进行研究,以期让科技更好地服务于人们的生活。     

大数据时代下招生管理系统研究

本文分析现有招生工作的现状,阐述其利弊,根据河南应用技术职业学院实际情况开发招生管理系统。本系统采用PHP和My SQL技术。该系统以大数据思想为指导,采用数据挖掘技术深入分析数据背后潜在的有价值的信息,最后以可视化形式显示分析结果。     

实际应用的需求对大数据挖掘的推动

实际应用、大数据、挖掘算法和处理平台4个要素的紧密结合构成了大数据挖掘的核心.根据大数据的特征,分析相关案例,指出实际应用的真实需求才是大数据挖掘的目标.大数据挖掘的价值体现必须结合应用数据和与应用匹配的算法,在数据处理平台的支持下,将挖掘到的知识或模型去指导实践.