浅析文本挖掘技术

本文介绍了文本挖掘的过程和分类。通过对其挖掘过程的详细研究,分析了文本挖掘进一步发展所面临的困难和挑战。     

文本挖掘综述

文本挖掘是对一个非结构化文本信息进行分析从而获取用户关心或感兴趣,有潜在实用价值知识的过程。本文首先介绍了文本挖掘的定义和研究现状,之后文本挖掘一般处理过程,着力于文本分类和文本聚类的一般过程,最后展望了今后的研究目标。     

文本挖掘技术研究

文本挖掘是数据挖掘的重要内容之一,其应用十分广泛.对文本挖掘技术的基本概念和理论进行系统地归纳总结,首先给出了数据挖掘、文本挖掘和Web文本挖掘的基本概念及主要研究方向,然后分析了文本挖掘的过程和关键技术,最后对文本挖掘技术进行总结和展望.     

网络信息挖掘技术探讨

介绍了知识发现和数据挖掘的概念及网络知识发现与网络信息挖掘，论述了网络信息挖掘中的关键技术，最后指出了网络信息挖掘应用现状和未来的应用方向．     

关联规则算法在中文文本挖掘中的应用研究

本文介绍了关联规则的主要概念及关联规则的经典算法,并将关联规则算法应用于中文文本挖掘中,目的是通过计算文本特征词间的支持度、可信度关系了解文本间的关联关系.     

网络信息挖掘技术探讨

介绍了知识发现和数据挖掘的概念及网络知识发现与网络信息挖掘,论述了网络信息挖掘中的关键技术,最后指出了网络信息挖掘应用现状和未来的应用方向.     

文本数据挖掘的基本技术及发展趋势

文章总结了数据挖掘的基本方法、文本数据挖掘的关键技术,讨论了文本挖掘的定义和文本分类的一些形式,并对文本数据的数据挖掘算法以及发展趋势进行了研究。     

文本挖掘在多文化交流平台中的应用研究

多文化交流平台(intercultural-collaboration-environment,ICE)是亚洲多所大学与研究机构参与的、开发多语种在线交流翻译平台的国际合作项目.针对目前该项目中底层翻译软件AnnoChat的翻译结果可理解度较差的问题,提出了利用文本挖掘等技术来改进AnnoChat翻译结果可理解程度的方法,给出了使用文本挖掘技术对用户谈话内容进行挖掘生成知识模式,并用挖掘得到的知识用于修正并精化本体库的一种模型.在该模型中,增加了用户个性化知识数据库以修正文本挖掘所得到的知识.     

文本挖掘技术的研究

本文对文本挖掘的过程极其关键技术进行了系统的分析,并探讨了其应用趋势。     

Web数据挖掘技术综述

Web数据挖掘作为数据挖掘技术和Internet应用研究相结合的研究领域,涉及机器学习、数理统计、数据库、神经网络、模式识别、粗糙集、模糊数学等人工智能相关技术,目前已经发展成为一个受到社会各界关注的研究热点。     

数据挖掘技术在军事情报信息获取中的应用

介绍了数据挖掘技术的功能、过程及其广泛应用的实例，阐明了数据挖掘技术在军事情报信息获取中的应用前景。     

数据挖掘技术对图书情报工作的影响

简要介绍了数据挖掘技术的概念、功能及应用领域,分别从信息采集、信息处理以及信息检索与分析3方面入手,对数据挖掘技术在图书情报工作领域产生的影响进行了分析与揭示。     

基于决策树和聚类理论的XML文档数据挖掘的研究

Extensible Markup Language即"可扩展的标置语言"(简记为XML)的出现,为基于Web的数据挖掘带来了便利,开发人员能够用XML的格式标记交换数据。充分利用XML的优点,提供一种利用决策树ID3修正算法和聚类的方法,对XML文档信息进行挖掘,并结合实例说明这种方法。     

论数据挖掘技术的发展前景及应用

数据挖掘是数据库最活跃的领域之一,本文不仅系统的介绍了数据挖掘技术的发展背景、数据挖掘的概念和特点、数据挖掘的功能和过程,而且对数据挖掘的局限性也进行了研究和探讨,最后总结了数据挖掘现状并且提出了数据挖掘的发展方向.     

数据挖掘技术浅析

介绍了数据挖掘的由来、概念、功能、应用领域，指出了数据挖掘与传统分析方法的区别，通过翔实的事例，提出了数据挖掘的服务性、大众性、效益性等特点。     

基于Markov网络的结果重排技术

信息检索中通过网页链接信息提取文档内部关系进行搜索结果重排可以提升检索系统的性能。通过Markov网络来展现文档内部关系,该网络更直观地解释了文档间的语义相关性,利用这种文档内部语义关系计算文档重要性对检索结果进行重排。根据文档分布特征阐述了Markov文档网络的构造算法,讨论了Top-k及其相关文档的重要性评分算法,修正初始检索的文档评分。通过这种方式,既保持了文档图的查询相关性,又丰富了文档内部关系,扩大了重排序范围。实验表明,在多个标准文档集上基于Markov网络的结果重排技术对检索性能有较大的稳定提升。     

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.     

基于数据挖掘技术的青少年健康心理状况研究

目前海量的数据存储已远超过了人们的理解能力，尤其是现代医学数据量越来越大，而传统的统计技术及数据管理工具已经不能满足需求。知识发现及数据挖掘工具在处理海量数据库时显示了它们的长处。介绍了数据挖掘的概念和方法及其在青少年健康心理状况研究中的应用。     

文献标引刍议

阐述了文献标引的内涵,论述了文献标引的作用、意义以及文献主题分析在文献标引工作中的重要性,着重对文献标引在手工检索系统和计算机检索系统中的应用进行了比较。     

文献增长规律的研究

通过对近10年来文献增长的论文统计分析,研究文献增长的传统研究方向和新知识增长等方面的热点问题,揭示了未来文献增长发展的方向和目标。