论数据挖掘技术

随着数据库技术的迅猛发展以及现代信息技术、通讯技术、网络技术和计算机技术发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库存储的数据量急剧增大,人们面临无法从数据中有效地提取信息、从信息中及时地发现知识,基于此,数据挖掘技术应运而生.     

数据挖掘技术、应用及发展趋势

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。本文从知识发现和数据挖掘的概念出发，总结了数据挖掘常采用的技术方法，同时对数据挖掘的应用及发展进行了阐述。     

基于图的频繁子结构挖掘算法

数据挖掘技术及其算法是目前国际上数据库和信息决策领域最前沿的研究方向之一.本文就数据挖掘中基于图结构的gSpan挖掘算法及其应用进行了研究.     

数据挖掘在知识管理中的应用

数据挖掘是数据库和信息决策领域的一个理论前沿,是知识发现的核心部分。本文从数据挖掘的基本概念入手,介绍了数据挖掘常用的技术和方法,在此基础上,对数据挖掘技术在知识管理中的应用作了深入的论述。     

数据挖掘及其在高校图书馆期刊管理中的应用

数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的研究热点。本文首先介绍了数据挖掘的基本涵义和处理过程．然后分析了数据挖掘的功能和主要方法与技术，最后探讨了数据挖掘技术在高校图书馆期刊管理与信息服务工作中的具体应用。     

数据挖掘技术的应用探析

随着数据库技术和网络技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据也在迅速增长。数据挖掘,就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,并结合常用的方法来分析庞大数据,广泛应用于诸多领域。文章着重分析了数据挖掘在各领域的应用及发展趋势。     

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘是数据库研究中一个很有应用价值的课题,它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术.本文介绍了数据挖掘的定义、功能、常用技术、数据挖掘过程,以及数据挖掘的应用.     

探析VB数据库的构建技术

数据挖掘是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的及有应用价值的信息或模式。它是数据库研究中的一个很有应用价值的领域,融合了数据库、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。Ⅷ具有强大的数据操作功能,利用vB能够开发各种数据库应用系统,建立多种类型的数据库,并管理、维护和使用这些数据库。详细介绍了vB数据控件的属性,实现与数据库连接的方法步骤。     

以数据挖掘提升企业服务补救能力

数据挖掘是当前国际上数据库和决策支持分析领域最前沿的研究方向之一。结合数据挖掘技术的特点和服务补救对信息的要求,本文探讨了数据挖掘在服务补救中的具体应用,提出了未来发展的方向。     

数据挖掘研究的综述

数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术，是当前计算机科学研究的活跃领域。本文介绍数据挖掘的定义，功能以及数据挖掘的过程，论述数据挖掘的常用技术和工具，结合当前新的研究成果分析数据挖掘领域的发展趋势。     

基于XML的网页数据挖掘

随着Internet的迅速发展,使得数据丰富而信息贫乏这对矛盾显得日益突出,数据挖掘技术正是应了这一需求而结合了机器学习、模式识别、统计学、人工智能、神经网络等多学科而出现的一项新技术,基于Web的数据挖掘是数据挖掘技术在网络信息处理中的应用。本文叙述了Web数据挖掘的概念、分类、技术等,重点讨论了基于XML语言的Web数据挖掘技术,解决了Internet上绝大多数非结构化甚至是无结构的、Web信息的组织结构性差而导致的Web数据挖掘困难的问题。     

电子商务中数据挖掘技术的研究与应用探索

顾客在电子商务网站的访问行为会产生大量数据信息,这些数据中包含了大量对市场分析及预测有用的潜在信息,可运用数据挖掘技术对客户访问信息的Web数据进行挖掘,从而了解客户的访问行为。本文主要讨论了电子商务中挖掘信息的目标、方法及数据挖掘技术在电子商务中的几点应用。     

客户反馈挖掘技术研究

当前,网络中存在大量关于产品的评价和顾客反馈的数据,因此对这些数据进行挖掘和总结就变得尤其重要。对这类数据的处理主要包括抽取产品特征和分析反馈数据的情感倾向两个步骤。本文主要分析了适用于这两个步骤的技术与方法。     

数据挖掘和数据仓库技术在个人信用系统中的应用

对数据挖掘和数据仓库技术在个人信用系统中的应用做研究,构建多维信用系统数据仓库与信用评估模型并实现相关算法。     

商务智能技术在教育行业的应用研究

信息技术的更新与发展,正在不断地影响着各行各业的运营模式。教育作为国家发展的基础产业,相关数据庞大,而教育决策很难做到运用全面数据作出分析,从而很难作出正确的决策方针。商务智能(BI)很好地弥补了这一缺陷。本文从商务智能的技术层面来剖析商务智能在教育行业中的应用。     

文本挖掘与信息融合技术在高校信息网络中的应用

随着网络信息的迅猛发展,信息量日益增加,作为高校信息网络怎样从海量的信息资源中获取有用信息,为此需要开发比信息检索层次更高的新技术。文本挖掘和信息融合技术可以从这个信息海洋中提取出所需要的有用知识,在一定程度上解决了用户的困绕。本文介绍了文本挖掘和信息融合技术的定义,分析和研究了它们在高校信息网络中的应用,展望了文本挖掘和信息融合技术在高校信息网络技术中的发展前景。     

关联挖掘研究综述

数据挖掘是一种重要的数据分析方法,旨在发现庞大的数据中隐藏着的、先前未知的并潜在有用的模式和信息,以帮助人们正确理解和认识数据,进行科学决策。关联挖掘是数据挖掘中研究最早也是最活跃的领域,其中,频繁模式挖掘是关联挖掘的核心和基础。对关联挖掘算法的研究和发展进行综述,分析挖掘算法面临的主要挑战,概括最新研究进展。     

大学生培养的决策支持系统

根据大学生培养的特点和社会对人才的需求,设计了大学生培养的决策支持系统,并针对大学生就业问题,构建了大学生数据仓库,进行联机分析处理和数据挖掘,分析得出影响大学生就业的关键因素,实验结果与现实情况基本符合,充分表明了大学生培养的决策支持系统是一个强有力的辅助决策工具。     

基于XML与JAVA的遗留数据集成

遗留数据是数据挖掘重要的数据源之一,但采用传统的技术难以有效地集成它。本文提出了基于XML结合JAVA技术集成遗留数据的方法,并通过具体示例介绍实现过程,同时说明了该方法的可行性。