Web挖掘应用研究

随着互联网的广泛应用,利用数据挖掘技术对Web中的信息进行深度分析成为研究的热点。本文在对国内外Web挖掘应用最新成果研究的基础上,从个人和企业的实际应用出发介绍数据挖掘技术在Web中的各种应用,并以电子商务网站的Web挖掘为实例,详细介绍了如何在Web中利用数据挖掘技术获取企业或个人所需的信息。     

数据挖掘及其在网络信息检索中的应用

网络信息检索经过近几年的发展,在一定程度上满足了人们查找知识的需要,但是在检全率和检准率上还是不尽如人意.将数据挖掘技术运用到信息检索中,可使未来的网络信息检索更加精准、个性和智能化.介绍了数据挖掘的概念和方法,并分别从内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘三个方面对网络数据挖掘进行了阐述,并主要从搜索引擎的角度探讨了数据挖掘在网络信息检索中的应用,分析了数据挖掘与信息过滤和可视化技术的结合,最后对网络信息检索未来发展进行了展望.     

浅析数据挖掘技术的发展及应用

由于数据挖掘在各行业中的广泛应用,因而该技术引起了人们的普遍关注,介绍了数据挖掘的分类方法和目前采用较普遍的一些数据挖掘方法,分析、总结了数据挖掘技术在商业、Web挖掘、科学研究等几个主要领域的应用情况,综合论述了数据挖掘未来的发展趋势。     

数据挖掘技术在医院信息系统中的应用研究

随着现代计算机信息技术的快速发展,数据库规模不断扩大。因此,为了有效利用医院信息数据库中的隐藏信息,必须对信息数据库中的信息进行挖掘。本文主要研究数据挖掘技术的内涵、数据挖掘技术在医院中的应用过程描述以及数据挖掘技术在医院信息系统中的应用。     

基于Web数据挖掘研究

在Intemet浪潮的冲击下，人们面临着数据爆炸的挑战；随着数据挖掘（Data Mining，DM）技术的迅速发展及数据库管理技术的广泛应用．人们积累的数据越来越多，如何从浩如烟海的数据中找到内在的规律，如何更方便地传递、交流、获取有用的信息，挖掘这些激增数据背后隐藏的重要信息已成为当前高科技领域研究的热点。Web挖掘（Web Mining），是将传统的数据挖掘同Web结合起来的技术，从广义上解释就是通过数据挖掘技术来分析与网站相关的资料。就WEB数据挖掘的一些特点、过程以及方法进行探讨。     

数据挖掘的应用研究

数据挖掘就是这样一种技术,可以从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、实用的信息,并使用这些信息丰富知识或做出决策。从数据挖掘概念及预处理过程展开研究,并分析数据挖掘的常用算法及其应用,重着阐述了数据挖掘在知识管理中的实际应用。     

计算机网络病毒防御中的数据挖掘技术

伴随着互联网技术在各个行业领域中的广泛应用,计算机网络病毒也变得随处可见,已经对互联网系统安全产生严重的影响,同时也给人们的现实生活带来诸多不便。数据挖掘是现代新兴的一种科学技术,经过对数据内容的分类、分析、深度挖掘等方式,深度剖析计算机网络病毒的规律,给计算机病毒的防御工作提供一定的参考与借鉴,有助于有针对性地抵御计算机网络病毒。文中对数据挖掘技术的概念进行阐释,并且分析计算机网络病毒发特点,并提出在实际应用当中的具体措施。     

数据挖掘的应用研究

数据挖掘就是这样一种技术,可以从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、实用的信息,并使用这些信息丰富知识或做出决策。从数据挖掘概念及预处理过程展开研究,并分析数据挖掘的常用算法及其应用,重着阐述了数据挖掘在知识管理中的实际应用。     

基于Web数据挖掘研究

在Internet浪潮的冲击下,人们面临着数据爆炸的挑战;随着数据挖掘(Data Mining,DM)技术的迅速发展及数据库管理技术的广泛应用,人们积累的数据越来越多,如何从浩如烟海的数据中找到内在的规律,如何更方便地传递、交流、获取有用的信息,挖掘这些激增数据背后隐藏的重要信息已成为当前高科技领域研究的热点。Web挖掘(Web Mining),是将传统的数据挖掘同Web结合起来的技术,从广义上解释就是通过数据挖掘技术来分析与网站相关的资料。就WEB数据挖掘的一些特点、过程以及方法进行探讨。     

浅析WEB日志数据挖掘技术

互联网发展到今天已经成为了人们生活中不可缺少的一部分了,而互联网从某种意义上讲也可以看作是一个庞大的数据库,并且涉及到各个领域。那么在这个庞大的数据库中,数据挖掘技术有什么用武之地呢?本文通过对互联网上数据挖掘的简单论述,说明现在互联网上数据挖掘的一些趋势和相关技术,并且着重分析一下其中一种互联网上数据挖掘的应用方向相关的技术——Web使用记录的挖掘。     

基于中位分割碎片合并的特征挖掘云平台设计

为有效精确地挖掘海量数据流特征,提出采用数据集中位分割和冗余数据碎片合并的方法设计决策树并构建云平台数据特征挖掘模型。传统的云平台下数据挖掘中对碎片信息不做处理,使文本碎片成几何级增长,导致有用信息的丢失。通过挖掘冗余信息中符合挖掘条件的碎片特征,使用KD树进行数据挖掘索引,在迭代过程中,对数据进行层进中位分割,并结合碎片合并技术,构建数据挖掘云平台模型,对中位数进行维度匹配分箱,使数据的挖掘和传输率最大限度地得到利用。仿真实验证明了采用碎片合并的方法能有效提取冗余碎片中的有用特征信息,数据挖掘性能得到大幅度提升,在数据信息提取和管理中具有很好的推广意义。     

基于语义挖掘的智能竞争情报系统研究

语义挖掘是一种从非结构化数据中准确地提取有用信息和知识的新兴数据挖掘技术。利用语义挖掘对这些非结构化数据和信息进行智能采集、分析和处理,可以帮助企业快速建立起经济有效的竞争情报流程。本文融合语义挖掘的相关技术来探索竞争情报的智能采集与分析原理,构建了一个基于语义数据挖掘的企业智能竞争情报系统。     

数据挖掘技术在用户知识获取中的应用分析

随着信息技术的迅速发展,大量的数据使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息,而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此,数据挖掘技术也随着信息技术的发展获得了广泛应用。本文对数据挖掘技术在用户知识获取中的应用进行了有益的探讨。     

基于读者利用挖掘的图书馆决策与应用分析

本文介绍了数据挖掘技术、挖掘过程和数据挖掘体系结构,针对我馆信息管理系统中书目、读者和借阅信息、OPAC检索记录以及WEB问卷调查数据,分析如何应用数据挖掘技术发现读者利用及需求的规律和模式,并探讨了读者利用挖掘在图书馆服务和管理上的应用。     

面向产业集群的数据挖掘推荐系统研究与设计

针对产业集群特点,面向数据检索要求,对数据挖掘推荐系统需求进行分析,研究数据挖掘推荐系统相关技术和算法,设计系统功能模块架构,研究分析处理流程,构建数据挖掘推荐系统,实现产业集群信息的智能化挖掘推荐服务。产业集群数据挖掘推荐系统具有用户需求信息挖掘推荐、相关服务信息挖掘、潜在协作伙伴挖掘推荐及科技成果动态感知等功能,能为用户推送更多有价值的信息,便于用户发现协作伙伴和潜在客户,促进产业集群和集群企业的协同创新发展。     

浅谈数据挖掘技术及其在公安院校教学管理中的应用

公安院校多年来在教学管理工作中积累大量的数据,利用数据挖掘技术对这些数据进行分析和挖掘,发现对教学管理有用的信息,这些信息不但可以辅助管理者决策,同时也利于公安院校合理设置课程、优化教学资源,从而推动公安院校的全面发展。     

初析数据挖掘技术

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。     

基于数据挖掘技术的专利信息分析

随着计算机技术和网络技术的的发展,各行各业积累的数据量越来越大.而专利信息集是目前世界上最大的技术信息集,几乎囊括了一切应用领域内的技术成果.为了提取隐含在其中的、人们事先不知道但又潜在有用的知识,将数据挖掘技术应用于专利信息分析,如采用聚类算法对专利文本进行挖掘、采用关联规则对专利发明人进行挖掘,以发现用户感兴趣的知识,并使之转化为有效的竞争情报.     

数据挖掘对我国商业银行发展的现实意义

1.数据挖掘的概念和方法数据挖掘,顾名思义就是从大量的数据中挖掘出有用的信息,也就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中,抽取出潜在的、有价值的知识、模型或规则,挖掘出更有价值的信息的一个过程。银行业作为我国最早实现电算化的一个行业,在经过近20年的电算化发展过程中,积累了大量的信息数据,如何运用数据挖掘技术进行深层次地分析和挖掘,找出相关的     

基于专利分析的我国固体激光器领域 现状与发展对策研究

为了促进我国固体激光器行业发展,了解我国固体激光器技术领域技术发展水平与未来动向,应用专利信息分析方法,对已公开的专利文献加以检索,并对检索结果进行清洗筛选,采用定量分析、定性分析以及文本挖掘等信息处理技术,分析我国固体激光器领域技术发展的总体趋势、技术研发方向、重点国家和机构技术竞争态势等内容,提出发展我国固体激光器行业的对策建议。