数据挖掘与数据库的集成方法

数据挖掘的研究主要集中在挖掘算法上,但在数据库领域至关重要的数据挖掘系统与数据库的有效集成研究却很少,为此,在详细研究了数据挖掘耦合数据库的主要方法(通过SQL(Structured Query Language)游标接口读取数据、保存数据至本地磁盘cache进行挖掘、用存储过程封装挖掘算法、采用用户自定义函数表达挖掘算法以及通过扩展SQL直接操作挖掘模型)的基础上,指出在实现数据挖掘同数据库无缝集成的发展过程中,在现有的DB/DW中集成数据挖掘系统并提供应用程序和自定义挖掘算法的接口、研究推出标准数据挖掘语言是实现数据挖掘系统与数据库有效集成的关键技术。     

基于SQL Server2000的数据挖掘方案的构建原理

微软在SQL Server2000莪据库管理系统中提供了数据挖掘的解决方案，本文介绍如何使用SQL Server2000数据库中的数据挖掘特性来构建数据挖掘的解决方案，侧重描述了用SQL Server2000数据库构建数据挖掘模型时，从海量的数据中找出有用信息的实施过程。     

数据挖掘在数据库决策系统中的实现

分析了数据挖掘的工作流程 ,利用数据挖掘从大规模数据库中寻找各变量之间函数依赖近似的强关联和确定条件概率 ,并将该方法应用于数据库决策系统中     

数据挖掘技术及其应用的研究

数据挖掘是计算机行业中发展最快的领域之一,它使数据库技术进入了一个更高级的阶段,已经迅速扩大成为一个独立的领域。本文指出了数据挖掘与数据库知识发现过程中的关系。总结了数据挖掘实现所面临问题及其任务,最后介绍了数据挖掘的实际应用。     

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘是数据库研究中一个很有应用价值的课题,它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术,本文介绍数据挖掘系统的体系结构、数据挖掘的方法及应用。     

数据挖掘技术在《公安科技信息》数据库中的运用

数据挖掘技术是一种新兴的计算技术与方法。它分为数据库数据挖掘、Web数据挖掘和文本数据挖掘三种。数据挖掘技术在《公安科技信息》数据库中的的应用,可在Internet上自动收集所需的公安科技信息,实现公安科技信息加工过程的自动化处理,并实现信息服务质量的提高。数据挖掘技术的运用将改变公安科技数据库现状,使数据库更有效地发挥作用。     

数据仓库与数据挖掘的研究

本文阐述了数据库、数据仓库争数据挖掘的概念以及数据库与数据仓库的关系,数据仓库和数据挖掘的区别与关系和数据挖掘的应用.     

数据挖掘中的关联规则浅析

本文介绍了在数据挖掘领域,采用关联规则在大型事务数据库中进行数据挖掘是一个重要的研究内容,以及数据挖掘技术中关联规则的基础、应用、特点及其发展前景。     

浅谈数据挖掘技术及数据挖掘方法

数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,是当前计算机科学研究的活跃领域。数据挖掘技术能快速有效地从海量的网络信息中,挖掘出潜在的、有价值的信息,使之有效地在管理和决策中发挥作用。数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式。数据挖掘技术具有广泛的应用前景。     

用关联规则对青海省检验质量控制数据库进行知识挖掘

数据挖掘(DataMining)就是从大型数据库或数据仓库中发现人们感兴趣的知识,这些知识是隐含的,事先未知的潜在有价值的知识及信息.大型数据库中关联规则的发现是近期数据库中知识发现(KDD)的一个很重要的问题,由于决策人员或用户往往需要的是一种高层次概念上的关联关系,因而本文就在数据库中关联规则的数据挖掘进行了初步的尝试,并提出其基本的泛化处理过程,和基本数据挖掘思想和处理过程.主要介绍了数据挖掘的基本概念1、对数据类型的泛化处理.2、提取高层次关联规则的方法.及知识发现的基本要素等理论知识.