数据挖掘技术在教学实践中的应用研究

数据挖掘（Data Mining）作为一个目前研究比较多的交叉学科，为建立传统教学中很难获取或不可能获取的模型提供了捷径。简要介绍了数据挖掘及其相关技术，重点阐述了数据挖掘技术在课堂教学、个性化远程网络教学和网络学习社区3个教学实践领域中的应用设计，并具体研究了一个应用数据挖掘技术的典型教学案例，希望能够为在教学实践中应用好数据挖掘这个有力工具提供思路和借鉴。     

一种新的空间数据挖掘系统的分析与研究

由于地理信息系统技术（GIS）的出现,积累了大量空间数据,从而导致了空间数据挖掘技术的产生。本文提出了一种新的空间数据挖掘系统（SH-miner）,SH-miner由三部分组成：图形用户界面,用来输入和输出;数据挖掘模块,用来处理空间数据挖掘功能;数据存储模块,用来存储和管理空间数据以及非空间数据的数据库管理系统。尤其是数据挖掘模块提供了专业空间数据挖掘,其功能包括空间聚类、分类、空间表征、时空关联规则挖掘。     

可视化原理及应用中的可视化数据挖掘

分析目前数据挖掘领域中可视化方法的研究状况,并结合可视化数据挖掘工具（WEKA）阐述可视化技术的应用,对可视化数据挖掘技术的发展进行展望。     

数据挖掘语言综述

介绍了几种数据挖掘语言及其数据挖掘语言分类的方法，在此基础上，提出了数据挖掘语言的发展趋势。     

高校数字图书馆构建中的数据挖掘应用研究

本文介绍了数据挖掘及其相关技术,探讨了数据挖掘技术在高校数字图书馆构建中的应用,给出了一个基于数据挖掘的数字图书馆个性化信息服务模型,指出了在高校数字图书馆构建中应用数据挖掘技术所要解决的几个难题。     

基于数据挖掘的入侵检测的研究与应用

以基于数据挖掘方法的入侵检测技术研究为核心,对数据挖掘技术和入侵检测技术进行了研究和分析,探讨了数据挖掘方法中聚类算法在入侵检测中的应用,提出了一种基于最短距离算法的最近邻优先（NearestNeighbor First）算法,并采用KDD Cup 1999数据集中的数据对该算法的执行效率进行检测.     

数据挖掘与知识发现的技术方法及应用(下)

数据挖掘是一项崭新的技术，文章介绍数据挖掘的概念及其产生的背景；数据挖掘的基本方法，并且概述了几种常用的数据挖掘方法，即分类和聚类分析。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

该文讲述了客户关系管理（CRM）数据挖掘之间的关系，以数据挖掘技术在CRM中的应用为研究目标，通过一个实例来验证了数据挖掘的有效性。实例研究以三农种业的客户为研究对象，通过对日常搜集到的客户数据的挖掘，解决该企业从市场细分，到目标市场选择，直至产品销售等一系列问题。     

数据挖掘与知识发现的技术方法及应用(上)

数据挖掘是一项崭新的技术，文章介绍数据挖掘的概念及其产生的背景；数据挖掘的基本方法，并且概述了几种常用的数据挖掘方法，即分类和聚类分析。     

数据挖掘技术在现代信息管理系统中的研究与分析

对数据挖掘技术在现代信息管理系统中的现实意义进行了综述,研究了数据挖掘技术的涵义和发展过程,及其在信息管理系统中运用的现实意义。然后,对国内外数据挖掘技术的现状进行了研究。     

数据挖掘综述

随着计算机技术的迅猛发展,数据挖掘技术越来越受到世界的关注。从数据挖掘的概念出发,介绍了数据挖掘的对象、功能及其挖掘过程,结合数据挖掘的几种常见挖掘算法:决策树法、关联规则法和神经网络法等,对其主要思想及其改进做了相关描述;总结了国内外数据挖掘的研究现状和应用,指出了数据挖掘的发展趋势。     

高校数字图书馆构建中的数据挖掘应用研究

本文介绍了数据挖掘及其相关技术,探讨了数据挖掘技术在高校数字图书馆构建中的应用,给出了一个基于数据挖掘的数字图书馆个性化信息服务模型．指出了在高校数字图书馆构建中应用数据挖掘技术所要解决的几个难题。     

数据挖掘在CRM中的应用研究

首先介绍了CRM和数据挖掘的基本理论知识;然后通过数据挖掘在CRM中的主要应用和在CRM中启动数据挖掘的基本步骤两个方面对数据挖掘在CRM中的应用进行了详细的说明;最后对数据挖掘技术中的决策树分类算法应用于客户分类进行了研究,着重探讨了其中的SLIQ算法及其改进算法。     

Web挖掘在电子商务中的应用

近年来，数据挖掘（Data Mining）引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是通过数据挖掘可以将大量数据转换成有用的信息和知识。本文讨论在一个具体的电子商务网站环境下，Web挖掘模式对客户分类的支持作用。     

面向Web的数据挖掘

本文介绍了几种数据挖掘语言及其标准化方面的研究进展,对数据挖掘语言的结构和组成进行了探讨和研究。     

关联规则隐藏算法综述

近年来,数据挖掘备受青睐,它可以从大量数据集合中提取隐藏的知识。如何实现既找到数据中隐藏的知识,又不透露其中的敏感信息尤为关键。隐私保护数据挖掘（PPDM）能够实现对敏感信息的保护,关联规则隐藏是PPDM技术中的一种,用来保护敏感性的关联规则。总结了关于隐私保护的数据挖掘方法并指出了其优缺点,同时重点对关联规则隐藏算法进行了分析。     

数据挖掘初探

本文简要阐述了数据挖掘的概念以及其商务应用,分析了当前主要使用的数据挖掘的关键技术及其发展趋势.     

浅析数据挖掘的技术方法及应用

现如今,数据挖掘是数据领域以及信息处理上最先进的一项研究技术.本文从介绍数据发掘的定义及其特征入手,归纳了数据挖掘过程的基本步骤,分析了数据挖掘的技术方法,并探讨了数据挖掘的相关应用,本文的研究对加快数据挖掘技术的前进步伐,拓展数据挖掘技术的学科应用具有重要的意义.     

数据挖掘技术及其应用领域研究

随着现代信息技术的广泛发展,一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的“数据挖掘”（Date Mining）技术应运而生。数据挖掘是目前国际上数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一,引起了学术界和工业界的广泛关注。     

基于关联规则的学生分类方法研究

本文在研究了关联规则数据挖掘技术的基础上,针对当前高校经济困难学生实际认定中存在的问题,设计了具有关联规则数据挖掘功能的高校贫困生认定审核方法.基于AHP-模糊综合评价算法构建的贫困生评定模型,结合了层次分析法（AHP）和模糊综合评判算法两者的优点,解决了实际评定中贫困范围和贫困程度无法定量衡量的问题.在对关联规则基础理论和经典关联规则算法Apriori算法及其改进算法深入研究的基础上,将其应用在了高校贫困生认定审核系统指标体系构建、权值分配中期过程中.