数据挖掘技术在软件工程中的应用

随着我国信息技术的不断发展,计算机相关技术也取得了较大进步,并被广泛应用于我国各领域行业中,此现象促使我国信息处理的质量及效率得到一定程度的提高。现如今人们的工作及生活皆已经离不开计算机技术,并且人们对于数据挖掘技术的需求也逐渐增加,此现象不但为数据挖掘技术带来创新机遇,同时亦使其迎来了新的挑战。该文针对数据挖掘技术进行分析,讨论其在软件工程中的具体应用方法。     

数据挖掘技术在高校图书文献情报分析中的应用

数据挖掘作为一门相对年轻的信息处理技术,已经在众多领域得到了广泛的应用,其重要作用也日益突出。本文主要介绍了数据挖掘的概念,数据挖掘的过程,并重点论述了数据挖掘技术在高校图书馆中发挥的重要作用。     

基于数据挖掘技术的科技创新服务工作研究

科技创新服务是现代科技发展活动的重要部分,同时也是数据挖掘的重要应用领域。数据挖掘技术及其在科技创新服务的应用研究已经成为学术界和企业界共同关注的领域。本文在对数据挖掘科技创新服务以及数据挖掘在科技创新服务中的应用的研究现状进行文献综述的基础上,提出了数据挖掘技术及其在科技创新服务中的应用研究的相关主题。作者以科技项目评估知识和理论为基础,以数据挖掘技术作支撑,力求深入研究数据挖掘在科技创新服务中的应用方法。     

数据挖掘在中国的现状和发展分析

数据挖掘作为人工智能与数据库分析研究的新领域,近些年来,数据挖掘技术理论和应用研究得到了进一步的发展,并引起了国内外研究人士的高度关注。而随着计算机对数据的采集、处理、存储能力的不断提高,数据量也在不断增加,传统数据分析工具难以满足现如今的数据处理需求,数据挖掘技术在这种形势下诞生了。中国科研人员对数据挖掘进行几年的研究,并在理论研究与实际应用方面获得了一定的成绩,但是相关数据挖掘技术成功的应用还是偏少。笔者从阐述数据挖掘技术的相关概念入手,分析了数据挖掘在我国的研究现状,并探讨了数据挖掘在我国未来的发展方向。     

浅述数据挖掘

随着科技的迅速发展,数据挖掘技术已经成为当前一门新技术。介绍了数据挖掘的概念、功能常用技术和应用。     

基于数据挖掘的医院诊疗系统的研究

随着计算机科技的发展和医院对信息平台的建设,医学诊疗系统已经成为其中不可缺少的一部分。如何扩展医院诊疗系统就成为了重中之重,当前数据挖掘技术对于医学来说已经有很大的应用,本文将数据挖掘技术应用到医院诊疗系统中,详细描述了数据挖掘模块在系统中的实现和算法,大大扩展了系统的功能,并提高了诊疗效率。     

计算机数据挖掘技术在燃气客户管理系统中的使用

数据挖掘技术及其在CRM中的应用研究目前已经受到国内外学术界和企业界的普遍关注。随着数据挖掘技术的进一步发展和深化,这一研究领域体现着越来越大的研究价值。同时,数据挖掘技术在燃气公司CRM中的进一步广泛而深入的应用,必然会给CRM带来更为广阔的。     

数据挖掘技术综述

数据挖掘技术经过十几年的研究与应用,已经建立了较扎实的理论基础,目前正在向与应用领域紧密结合,对现有技术进一步改造方面发展。本文从挖掘对象和挖掘应用两方面对数据挖掘技术的发展进行讨论。     

电力信息化中的数据挖掘

我国电力信息化已经初见成效,但其中海量的信息资源存在数据结构混乱、数据应用层次浅、未能被充分利用等情况。本文提出了整合企业现有的各种主要应用系统,利用XML良好的数据结构性和网格技术,为各个异构数据源建立一个数据共享平台,再用网络数据挖掘技术作为一个有力工具,使之产生更大的社会和经济效益。同时结合我国现状,总结了对数据挖掘影响较大的几种因素及其相关对策。     

数据挖掘在网络教育平台构建中的应用

本文介绍了数据挖掘的概念、相关技术以及网络教育平台现状,并应用数据挖掘的相关技术进行了网络教育平台的构建,在我国网络教育平台比较薄弱的背景下,具有良好的实际意义和应用价值。     

基于数据挖掘的远程教育系统多维数据模型构建

随着电子信息技术的高速发展,人们积累的信息量急剧增长,采用数据挖掘技术便可从大量的信息中提取有价值的知识．数据挖掘技术广泛应用在电信、农业、金融、生物、化工、医药等领域．本文主要探讨将数据挖掘技术引入远程教育系统中,并运用数据挖掘技术构建起远程教育系统中各种多维数据模型．     

基于非结构化数据挖掘结构模型的Web文本聚类算法

在非结构化数据挖掘结构模型——发现特征子空间模型(DFSSM)——的运行机制下,提出了一种新的Web文本聚类算法——基于DFSSM的Web文本聚类(WTCDFSSM)算法.该算法具有自稳定性,无须外界给出评价函数;能够识别概念空间中最有意义的特征,抗噪声能力强.结合现代远程教育网应用背景实现了WTCDFSSM聚类算法.结果表明:该算法可以对各类远程教育站点上收集的文本资料信息自动进行聚类挖掘;采用网格结构模型,帮助人们进行文本信息导航;从海量文本信息源中快速有效地获取重要的知识.     

数据挖掘及其在高校教学系统中的应用

简要介绍了数据挖掘技术，详细分析了关联规则挖掘算法。给出了一个完整的数据挖掘系统一教学系统的设计与实现过程。它包括数据的准备与选择、数据的预处理、挖掘算法的选择与实现、挖掘结果的描述四个步骤。文中详细介绍了上述各个步骤的处理过程，并增加了兴趣度阈值来提高挖掘的精度，为高校管理决策提供了科学依据。     

分类方法在考核数据分析中的应用

利用数据挖掘技术,对继续教育考核信息数据仓库进行分类统计和聚类分析,从而得到了培训对象的基本构成分类情况与继续教育培训结果之间的联系．     

基于数据挖掘的网络学习系统研究与设计

尽管我国网络教育的取得很大进展,现有的网络学习系统还无法对潜在的大量聚集的信息进行有效发现和合理利用,造成了资源的极大浪费。为此,本文将数据挖掘及相关技术引入网络学习系统的研究中,介绍了数据挖掘的概念、数据挖掘的过程,提出了基于数据挖掘技术的网络学习系统的建设理念、模型和具体的应用建议。     

智能远程育人管理系统的研究与设计

随着信息技术的不断发展,交互式多媒体远程教育系统已成为研究热点,但实现因材施育的智能管理系统对目前来说还是一个挑战。本文基于远程教育技术和传统的德育管理手段,充分利用计算机资源,动态追踪学生历程信息,运用数据挖掘技术,提出智能远程育人管理系统的结构模型及其解决方案。     

数据挖掘在网络教学评价中的应用

随着互联网和教育事业的日益融合和发展,网络教学已成为当今教育研究热点.通过关联规则对学生的教学反馈信息进行挖掘,寻找网络教学过程中有价值的信息,从而达到提高教学质量的效果.     

P-信息隐藏挖掘的数量特征及应用

经典的集合具有静态特性。在科技迅猛发展的今天,海量数据变化更新之迅速,用经典集合来研究数据挖掘问题受到了限制,需要把动态特性引入到普通集合中,用“动态性”代替普通集合的“静态性”,而P-集合具有上述特征。利用P-集合与它的属性迁移,提出内、外k阶P-信息的粒度、挖掘度,讨论了属性迁移与信息挖掘的数量关系;给出迁移信息链式定理及最小、最大挖掘度定理。P-信息是动态信息系统知识挖掘的一个新的理论与方法,最后给出P-信息在数据挖掘中的应用。     

现代远程教育个性化Web挖掘研究

从Web上异质的、非结构化的数据中发现有用的知识或者模式是目前数据挖掘研究中的一个重要内容。Web挖掘就是从Web文档和Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏的信息。介绍了Web挖掘基本情况,在此基础上对基于Web的文本挖掘进行了分析研究,给出了一个基于Web的文本挖掘的结构模型图。重点介绍了网页聚类算法,实现了远程教学的按需学习和因材施教的要求。提出了一个基于Web挖掘的智能化、个性化的现代远程教育系统结构模型。     

Web使用记录挖掘的研究

Internet的发展给传统的数据挖掘领域提出了很多新的研究课题.Web挖掘技术就是传统的数据挖掘技术与计算机网络技术的结合.Web使用记录挖掘是从日志文件中挖掘出有用的信息,这些信息可以帮助站点设计者设计站点和服务,有益于商业网站开展有针对性的电子商务活动.介绍了Web挖掘的概念和分类,说明了Web使用记录挖掘的过程和意义,并指出了Web使用记录挖掘的研究趋势.