大数据分析挖掘技术及其决策应用研究

挖掘技术是现代数据分析中常用的技术,在海量的数据中挖掘有用的数据,在计算机研究领域经常与遗传算法等结合使用,数据挖掘更加科学,更加合理,为我国现代社会经济建设起到技术支持保障。在互联网+时代,各个领域设计到海量的数据,如何进行数据分析、数据挖掘,提升数据的利用率,对促进行业的发展起到重要作用。本论文从不同方面阐述大数据分析挖掘技术及其决策应用研究,希望为研究大数据分析挖掘技术的应用的专家和学者提供理论参考依据。     

文本数据挖掘技术在Web知识库中的应用研究

介绍了文本数据挖掘和知识提取的基本理论,然后分析了网络信息的检索与挖掘的特征,特别是文本挖掘、Web数据挖掘和基于内容数据挖掘与之相关联的系列问题.在此基础上,分析了Web知识库的设计、建立、文本数据挖掘和知识发现所需的理论和技术,对Web知识库系统的架构和功能模块进行分析和设计,建立了基于文本数据挖掘的Web网络知识库的模型.     

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。     

网络信息挖掘系统评价初探

随着电子商务的蓬勃兴起 ,许多企业已经开始意识到其所拥有的丰富的信息资源在商业决策中具有潜在的巨大商业价值。更好的决策支持需求和企业电子商务的开展正推动着网络信息挖掘系统的研究与开发。鉴于网络信息挖掘是在数据挖掘的基础上发展起来的 ,因此对于网络信息挖掘系统的基本问题 ,本文仍将利用数据挖掘系统的基本理论来描述。目前 ,由于网络信息挖掘系统的发展正在起步阶段 ,因此它的分类还无法达到数据挖掘系统分类那样细致。具体而言 ,对网络信息挖掘系统分类可以从商业能力、挖掘数据类型、挖掘功能、数据分析方法和应用领域角度…     

大数据环境下信息资源管理模式创新研究

【目的/意义】根据大数据环境下信息资源管理的特征,对信息资源管理模式进行创新探索,进一步挖掘信 息资源深层次价值,实现更健康有效的信息资源载体的支持。【方法/过程】以大数据背景的信息资源特征为基本研 究出发点,挖掘数据科学与信息资源管理的关联,利用数据挖掘和数据分析以及新兴的智慧服务,构建较为系统的 信息资源管理模式。【结果/结论】通过本文的研究,构建了大数据背景下信息资源管理三种创新模式：①“物联网＋ 大数据”创新模式;②“数据挖掘技术＋信息资源”融合模式;③“技术框架＋用户核心”的信息服务模式,为大数据 时代信息资源管理的可持续发展及研究提供知识参考依据。     

人寿保险公司数据仓库的设计与实现

数据仓库技术可以为决策分析提供更好的支持,是数据分析和知识挖掘的发展方向。结合某人寿保险公司的实际情况,详细分析和设计了该人寿保险公司的数据仓库,包括数据仓库体系结构、概念模型、逻辑模型、物理模型,并在此基础上利用SQL Server 2000实现了数据仓库。保险公司可以利用该数据仓库进行数据挖掘,发现有价值的客户信息,制定相应的市场策略。     

基于聚类划分的增量式关联规则研究

数据挖掘是目前信息领域和数据库技术领域的前沿研究课题,它涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比较高,实现难度也较大.本文研究了关联规则挖掘技术的基本概念、过程和算法等,为提高数据挖掘效率,提出了基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法.即运用快速聚类方法实现数据划分、运用改进的FP-growth算法实现关联规则的挖掘和运用增量FP-growth挖掘算法实现增量数据挖掘的关联规则挖掘算法.     

疾病预控数据仓库的研究

数据仓库技术在国外己经是一项比较成熟的技术,但在国内还属于概念推广时期。医疗系统的疾病预防控制系统的数据为基础,比较详尽的研究了疾病预防控制数据仓库的设计过程。本文基于对数据仓库理论的研究,提出了疾病预控数据仓库的设计方案,实现了数据由应用系统到分析系统的迁徙和转化,为数据挖掘等工作做出了必要的前期准备工作,为疾病预防控制进行智能化的数据分析提供了必要的平台和基础。     

数据挖掘技术与用户知识获取

1　数据挖掘技术概述随着信息技术的迅速发展 ,数据库的规模不断扩大 ,从而产生了大量的数据。为给决策者提供一个统一的全局视角 ,在许多领域建立了数据仓库。但大量的数据往往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 ,需要一种新的数据分析技术处理大量数据 ,并从中抽取有价值的潜在知识 ,数据挖掘 (ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ)技术由此应运而生。数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信…     

基于J2EE的Web数据挖掘系统框架评价体系研究

本文简要介绍了Web挖掘的概念以及数据挖掘技术与算法，阐述数据挖掘系统结构，并对其框架及实现方法进行了探讨，讨论基于J2EE平台的MVC设计框架下Web数据挖掘系统体系结构。最后将对系统进行评价分析。     

联机分析处理技术在研究生教育评估中的应用

本文概述了联机分析处理技术的定义和特征,并研究了应用它来构建研究生教育评估联机分析处理系统的若干关键性问题———系统结构设计、数据组织方式选择、系统数据模型设计等等,另外还给出了一个分析实例。     

数据立方体上的约束关联规则挖掘

数据挖掘作为一项从海量数据中提取知识的信息技术引起了国内外学术界和产业界的广泛关注,基于数据仓库的联机分析挖掘系统的应用已成为数据挖掘技术的发展趋势,本文结合联机分析挖掘的思想和基于目标属性关联规则挖掘算法,提出并构建了数据立方体上的基于约束的关联规则挖掘算法。最后的算例证明了该算法的有效性。     

基于OLAP的高校学生综合成绩管理系统的设计与实现

文章结合学生综合成绩管理系统的特点,提出了基于OLAP技术的系统设计与实现。通过对学生综合成绩数据模型的建立和数据ETL过程,最后实现了对学生综合成绩的OLAP分析和展示,这对学校的学生管理能起到一定的决策支持。     

基于数据仓库联机分析处理技术的研究

随着数据仓库理论的发展,数据仓库系统已逐步成为新型的决策管理信息系统的解决方案,而数据仓库系统的核心是联机分析处理。主要介绍了OLAP技术和多维数据领域中的一些基本概念及多维数据分析的主要方法和多维数据的3种存储模式：ROLAP、MOLAP、HOLAP。     

SharePoint自助式OLAP报表的研究与实现

为了有效地利用贵州地税的税务数据,本文结合SharePoint中的Excel Services与PowerPivot Services技术,介绍了一种自助式OLAP报表解决方案的原理与实现方法。     

高校财务管理系统模式探讨

通过对信息时代高校财务管理模式的研究,引入数据仓库、数据挖掘、OLAP技术,并提出高校财务管理系统横向和纵向同时设计的思路,从时间维度和空间雏度同时着手,形成一套决策系统,以适应新时期下高校财务工作高效化、透明化。制度化、安全化、灵活化的特点。     

基于DM642的混合高斯模型运动目标检测系统设计与实现

运动目标检测是智能视频监控技术的重要环节,精确的分割出运动目标是后续监控技术得以实现的重要基础。该文以强大运算能力的DM642为核心搭建了运动目标检测系统硬件平台,实现和优化了基于混合高斯模型的检测算法。实验表明,该系统能有效地检测出运动目标,实时性较高。     

基于LED发光二极管太阳能路灯系统的设计研究

太阳能是一种清洁的优秀的可再生能源。本文结合了太阳能光伏电技术,将该技术充分应用在了LED路灯系统中。本文首先介绍了一种新型的LED路灯系统的原理,详细给出了新型路灯系统的电路设计和LED路灯的散热设计。     

杭州卷烟厂多功能就餐卡读写系统的设计研究

非接触式智能卡是目前世界上最新的辩识技术,它是能存储一定数量信息的无线感应卡,本文介绍了一种多功能智能卡餐厅就餐系统的设计方法,通过把该种智能卡的读写器与嵌入式系统相连接组成智能化系统。本文主要介绍了系统工作原理、系统组成、硬件结构以及软件设计方案。     

基于B/S三层架构的OA系统的设计与实现

随着计算机和网络技术的迅猛发展,政府机关和企事业单位都不断加强自身的信息化建设水平。本文旨在研究基于B/S三层体系结构实现OA办公系统,首先介绍了OA办公系统的现状,其次介绍了系统开发所涉及的相关技术知识,最后介绍了OA办公系统的总体设计以及系统功能等。