NPSP:一种高效的序列模式增量挖掘算法

提出了一种称为“异构树”的数据结构,采用一套编号规则对异构树的分支进行编号,使具有相同编号的分支代表相同的候选序列,编号不同的分支代表不同的候选序列,极大地简化了候选集计数过程,在此基础上提出了具有增量挖掘功能的序列模式高效挖掘算法NPSP,并从理论分析和实验两方面证明了其挖掘结果集的完备性和算法的高效性．     

模糊关联规则的并行挖掘算法

介绍了模糊关联规则挖掘算法的基本思想及实现步骤,提出了模糊关联规则的并行挖掘算法.并行挖掘算法采用并行的模糊c-均值算法将数量型属性划分成若干个模糊集,并借助模糊集软化属性的划分边界.用改进布尔型关联规则的并行挖掘算法来发现频繁模糊属性集.最后由多个处理器并行地产生满足最小模糊信任度的模糊关联规则.在分布式互连的PC/工作站环境下进行性能分析,结果表明并行的挖掘算法具有好的可扩展性、规模增长性和加速比性能.     

基于Excel的数据建模挖掘

作者通过两个建模挖掘案例,论证了数据建模挖掘这一新兴技术,并指出在风云变幻的市场竞争下用Excel进行建模挖掘是比较成功的.     

基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法

随着电子商务的发展状大,缺乏个性化服务成为制约电子商务发展的关键问题。基于web数据挖掘的电子商务推荐系统可以满足电子商务未来发展趋势的需要。本文以一组数据为实例阐述了基于web数据挖掘的协同过滤推荐算法是如何进行数据表示、近邻查询以及推荐产生这三个阶段的有效实施的。     

应用因子分析法对地面水质污染状况的研究

应用因子分析法对11条河道的地面水质分析数据进行了信息掘取，研究了各河道污染程度的排序、主因子、主要污染因子的组合及污染源的分析．研究结果为环境监测和环境治理部门提供了重要的信息和依据．     

盘江矿区煤矿井下人员定位系统设计初探

建立可靠实用的煤矿井下人员定位系统，对改善煤矿的安全生产管理有着重要的现实意义。正确选择成熟的煤矿井下人员定位系统，根据具体情况合理地进行系统布局设计是成功建设经济，可靠，实用的煤矿井下人员定位系统的关键。     

关联规则挖掘技术在冠心病诊断中的应用

针对传统的关联规则算法挖掘效率低且产生的频繁项集庞大的缺陷,提出一种改进的基于直接频繁闭超项集理论的关联规则挖掘算法。该算法针对候选频繁闭项集具有快速检测闭合性和缩减查找范围的优势,有效地提高了挖掘效率。在冠心病诊断中的应用结果表明,该算法可有效地挖掘冠心病诊疗规则。     

数据仓库、数据挖掘在财政系统中的应用

随着技术发展,财政系统信息化建设得到较好发展,各类业务管理系统积累了大量的数据,如何在海量数据中挖掘有用的信息资源,就显得十分迫切。简述了数据仓库、知识发现和数据挖掘的产生、发展及相关技术和应用,研究了聚类算法及聚类分析的度量标准。以聚类算法为例,讲述了针对实际应用中数据挖掘算法的应用改进。提出了应用推广阶段的改进型聚类分析算法,并对某市财政的数据集合进行了实验分析。针对财政决策系统的应用整合问题,选择以某市财政决策管理系统为例,介绍了进行数据挖掘之前要经历的步骤,最后得出了税源户聚类信息。     

决策树算法的教育应用探讨

简单介绍了数据挖掘的概念和决策树算法技术，尤其是它所牵涉的信息论原理，并结合相关事例简要概述了决策树算法在教育层面上的应用．     

宽条带跳采研究

为了解决保护地面建筑物与煤炭资源回采率的矛盾,充分利用了宽条带开采和全柱开采这两种采煤方法的优点,结合地表移动与变形的规律,提出了宽条带跳采的采煤方法.通过数值计算,分析了宽条带跳采过程中地表下沉和水平变形对地面建筑物的影响.结果表明建筑物只承受跳采阶段的静态变形和全柱开采阶段的动态变形,避免了全柱开采阶段静态变形对建筑物的影响.说明了宽条带跳采的可行性,为建筑物下安全开采提供了新的开采技术途径.