矢量可视化研究现状综述

矢量可视化是科学可视化研究中非常重要的课题之一,本文介绍了矢量可视化的主要方法,如图标法,矢量线法和特征拓扑法,并指出了他们各自的优点及不足。结合目前可视化领域的发展趋势,分析了矢量可视化的一些新技术发展动向,未来的矢量可视化技术须建立在有效的可视化量化评估体系上,结合智能算法,数据挖掘,增强复杂矢量数据分析和理解。     

浅谈可视化数据挖掘技术与工具

文章阐述了可视化数据挖掘技术的概念,重点描述了可视化数据挖掘技术解决商业问题的基本步骤,并对可视化数据挖掘的未来趋势做了介绍。     

浅谈数据挖掘技术在电力管理系统上的应用

本文主要简单介绍客户分类及预测在电力系统上应用的必要性,以及应用数据可视化、可视化数据挖掘工具和技术的重要性,为正在或将要运用数据挖掘技术进行相关管理系统研究的有关人员提供可行的研究方向.     

国际数据挖掘研究热点与前沿可视化分析

为全面了解国际图书情报学数据挖掘领域的研究热点和前沿趋势,以Web of Science数据库收录的2007-2016年数据领域的文献数据为研究对象,通过CiteSpace软件,结合文献计量学和可视化方法,从年度分布、期刊分布、研究力量分布、重要文献、研究热点以及前沿等方面进行分析。研究发现,国际数据挖掘研究出现了网络与计算机技术、数据挖掘方法、数据挖掘与管理、数据挖掘与应用四大聚类。研究前沿探测出3个发展时期,每个时期的热点都有特色。根据上述研究绘制该领域知识图谱,对国际数据挖掘的研究现状和发展趋势进行分析和总结,为我国数据挖掘研究提供参考。     

探索可视化数据挖掘技术在信贷政策导向效果评估中的应用

数据挖掘技术的崛起与发展为银行业的信息化建设提供了一个新的起点,在美国金融领域已经得到了普遍应用。本文将可视化技术与数据挖掘技术相结合,产生了可视化数据挖掘技术,把快速、自动的数据挖掘算法与人脑的认知能力、判断能力结合起来,可以大大提高数据挖掘过程的质量和速度。     

基于数据挖掘技术的检索可视化系统的研究

本文给出了检索可视化系统的需求和系统设计,并分析了检索可视化系统的系统采用数据挖掘技术,可以对检索结果进行聚类分析,用多种可视化技术显示检索结果.     

可视化数据挖掘技术在保险业CRM中的应用

本文首先介绍了可视化数据挖掘和关联规则的涵义,然后提出了关联规则挖掘的Apriori算法,最后根据此算法并结合一个保险公司的CRM实例设计编写了一个可视化数据挖掘系统,以实现挖掘结果的图形化显示,从而完成可视化数据挖掘技术在保险业客户关系管理中的应用。     

关于可视化数据挖掘技术及其应用的研究

近些年来,随着我国信息技术的不断发展及应用,可视化数据挖掘技术作为较先进的一种数据挖掘技术,已经被广泛的应用到各个领域中,并极大程度的提高了其生产的效率,为其发展奠定了良好的基础,本文通过对可视化数据挖掘技术的概念、具体体现以及其应用进行分析,以期能够为可视化数据挖掘技术的推广及其发展提供一定帮助。     

数据挖掘技术综述

数据挖掘是目前信忠领域和数据库技术的前沿研究课题,本文介绍数据挖掘的定义、方法、过程及应用,并对数据挖掘的发展趋势进行了分析.     

基于数据挖掘银行客户信用风险评级体系研究

提出了基于数据挖掘的客户信用风险评级体系结构,深入解析了基于关联规则的客户信用风险评级指标体系的构建、基于BP神经网络的评级模型的构建和基于多种数据挖掘技术的分类结果细化可视化模块的构建.     

数据挖掘中一种改进的Apriori算法

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的一个非常重要的研究内容,其主要目标就是发现数据库中一组对象之间某种关联。频繁项集挖掘是关联规则挖掘的关键步骤,它在很大程度上决定了关联规则挖掘的效率。介绍了Apriori算法及其算法改进。该改进算法对剪枝步进行了优化,提高了连接效率,并且不断减小数据库的规模,去掉无效事务,减少了每次扫描数据库所花费的时间,提高了算法效率。经过试验论证,性能比原有算法提高,具有一定的实用性。     

关于将数据挖掘技术应用到BBS管理的几点思考

本文分析了BBS的特点,对数据挖掘技术做了简要介绍,提出了将数据挖掘技术应用到BBS管理的几点思考。     

数据挖掘在企业信息服务中的应用

本文简要概述数据挖掘的概念和基本方法，介绍如何建立企业信息数据挖掘系统，论述数据挖掘技术在企业中的应用。     

基于专利词频和信息可视化的特定竞争对手分析——以通用风力发电技术为例

以中国专利信息数据库收录的美国通用电气公司风能发电领域技术专利数据为研究样本,采用词频分析和信息可视化方法,对其专利技术发展趋势、IPC技术分布与关联、微观技术主题关联及其变化趋势进行分析预测,旨在揭示该国内特定竞争对手在风能发电领域的技术研发情况和竞争力水平。     

基于CSSCI的协同创新研究知识图谱

采用先进可视化技术研究中国的协同创新研究,不但能促进不同学科对协同创新研究状况的深入理解,也对协同创新研究本身的发展具有参考价值。利用CITESPACE 软件,通过关键词检索CSSCI中检索到1998—2015年627篇文献,6320条参考文献。绘制中国协同创新研究领域知识图谱,分析该领域主要研究者的研究方向、所在机构;找出该领域作为知识基础的高被引文献和高被引期刊;哪些机构和个人组成了该领域发文的主要贡献者;对高载文期刊进行分析的知识图谱。这些图谱反映出协同创新研究领域的现状和发展趋势。通过对图谱的解读,对我国协同创新研究提出一些对策建议。     

基于CiteSpace的技术创新网络研究现状分析

借助Cite Space信息可视化软件以及文献计量学的知识,对技术创新网络研究领域的文献进行分析,得出共被引网络、关键词网络、作者共被引网络、重点国家网络、重点期刊杂志网络的图谱,分析探讨技术创新网络的整体发展趋势、理论衍变历程及特征、重点研究领域,归纳出技术创新网络的研究领域发展迅速的国家,以及我国在技术创新网络研究中的进展。     

基于CiteSpaceⅡ的国内文献传递研究可视化分析

以中文社会科学引文索引（CSSCI）收录的1998-2012年间发表的174篇文献传递研究论文为分析对象,应用CiteS-paceⅡ可视化软件绘制知识图谱,对国内该研究领域的代表作者及机构、研究前沿加以分析,并应用关键词聚类和突现词探测功能对该研究热点及发展趋势进行预测.     

我国图书情报界PIS研究的共词可视化分析

采用共词聚类、战略坐标和社会网络可视化方法,利用Bibexcel、SPSS、Ucinet和Netdrew等可视化工具,以六年为一个时间段,对2000-2011年我国信息科学领域CSSCI中16种核心期刊刊载的个性化信息服务(Personalized Information Service,PIS)学术论文关键词进行可视化分析,并把三种可视化方法融合为一体,将两个6年时间段的国内图书情报领域PIS的研究状况在一个知识图谱中进行展现.通过对比分析两个阶段的综合知识图谱,全面、直观地揭示了PIS的研究热点、发展脉络及演化趋势.     

新世纪以来我国竞争情报研究的作者共被引分析

作者共被引分析被用来揭示一个学科领域的知识结构及发展状况已经得到广泛认同,而目前正呈现一种将因子分析、社会网络分析运用于作者共被引中以探寻学科新动态的研究趋势。本文试图从这种角度入手,呈现新世纪以来我国竞争情报的研究主题分布状况、研究模式以及100位核心作者的共被引状况,并以一种新的可视化方法展示核心作者的主题分布、作者的力量分布、跨越多个研究主题的关键核心作者以及作者之间的相关度。     

基于文献计量视角的全球物流科技领域发展研究

[目的/意义]分析全球物流科技领域的学术产出和分布情况,有助于把握物流科技领域的发展动向,为相关科研人员提供借鉴。[方法/过程]采用文献计量分析、社会网络分析和可视化分析工具,搜集Web of Science数据库物流科技领域的文献数据,从论文年度数量、研究力量、研究主题角度分析全球物流科技领域的发展态势。[结果/结论]通过结果可知,中国大陆物流领域的年度论文量增长迅速,学术实力和影响力不断提升;学术交流与合作促进物流学术领域的发展,香港理工大学已形成成熟的研究团队,Govindan Kannan、Gunasekaran Angappa是近几年最具潜力的学者;可持续性(Sustainability)相关研究是物流学术领域的研究热点和趋势。