数据挖掘技术在档案管理工作中应用价值研究

数据挖掘技术,虽然不像云计算技术一样为人们所熟悉熟知,但其实其与云计算一样,是大数据技术能够发挥作用的关键技术之一。本文作者认为,档案管理工作同样应该加快与新技术融合发展,档案管理工作人员应该积极主动吸收和促进新技术在档案管理工作中发挥作用。数据挖掘技术在档案管理工作中应用前景广泛,能够极大地促进档案管理工作效率的提高;档案管理人员应该加强数据挖掘技术在档案管理工作中的应用价值研究,进一步推动数据挖掘技术在档案领域落地生根。     

基于云计算与数据挖掘技术的网络安全监测与预警研究

网络安全监测与预警系统的建设及应用,为用户及企业创建优质的网络环境,从而全面防控计算机病毒以及黑客攻击。从技术驱动角度来讲,网络安全监测与预警功能的实现需要按照外部架构以及内部数据两个方面进行设定,而云计算技术与数据挖掘技术可以很好解决网络运行中的问题。基于此,立足网络安全监测与预警的重要指标,从云计算与数据挖掘技术两个方面,对网络安全监测与预警系统进行研究。     

大数据背景下档案馆的新发展：智慧档案馆

大数据是继云计算、物联网等信息技术之后的又一次创新性技术变革,其数据挖掘及决策功能时刻影响着生活的各个方面。通过大数据对档案馆的启示,分析了智慧档案馆兴起的背景、特点和建设实施。档案部门应当紧跟时代潮流,学习应用大数据方法和技术,尽早部署档案馆未来发展。     

数字出版产业的增值：数据挖掘与算法应用的发展取向

在数字技术与出版产业深度融合形成数字出版产业生态系统的过程中,数据挖掘与算法应用对数字出版产业的增值产生重要影响。数据挖掘技术是数字经济时代发掘数据价值、完成知识发现的关键手段与核心技术,而随着人工智能时代的到来,算法技术逐渐成为数字出版产业的运行法则与底层逻辑。数据挖掘与算法技术深度契合数字出版产业发展需求,二者双轮驱动实现数字出版产业价值增值。     

基于图书馆微信平台的馆配云平台图书数据推送研究

在移动服务和知识服务的智慧图书馆服务环境下,馆配商要转型发展,建设馆配商联盟统一馆配云平台,实现与图书馆微信平台对接,利用大数据、移动互联网和云计算等技术对图书馆馆藏建设、读者阅读行为和借阅情况等进行数据挖掘和分析,通过强大算法的计算技术,研究读者阅读行为和阅读习惯,智能化向读者推送馆配数据,加强图书购置工作的针对性和时效性,提高馆藏图书利用率.     

大数据、云计算与用户行为分析

云计算的研究与应用方兴未艾,大数据近两年又成为国内外研究的热点问题和重要方向。文章介绍了大数据、云计算的概念和内涵,重点分析了大数据和云计算为用户行为分析带来的机遇和挑战。最后文章讨论了在大数据和云计算的背景下,用户行为分析在行为理论、信息规范、信息整合、分布式数据挖掘和数据可视化等方面的研究展望。     

Google三大云计算技术对海量数据分析流程的技术改进优化研究

[目的/意义] 建构云计算技术环境下的海量数据分析是一种需要预载大量数据集的数据计算处理。针对传统海量数据分析处理数据细节方式所导致的分析质量与效率问题,运用Google三大云计算技术对其进行改进。[方法/过程] 通过对Google三大云计算技术——GFS、MapReduce和Bigtable进行文献调查、内容分析和技术分析,梳理出Google云计算技术在数据处理、技术架构和算法模型等方面的部署创新和设计改进。[结果/结论] 将Google云计算技术与传统本地数据分析处理方式与细节进行比较分析,得出Google云计算技术在操作海量数据分析时所具备的处理优势。借助Google云计算三大技术,提出海量数据分析流程在存储和访问、组织与管理以及并行处理3个方面的技术优化与改进策略。     

社交网络中大数据研究新进展

大数据技术与传统机器学习算法的融合对数据挖掘产生了新挑战,已成为数据挖掘、机器学习、信息融合等领域的重要研究问题。本文综述近年来社交网络中大数据的分析方法及算法,大数据在市场营销、犯罪识别、疾病预警、舆情分析、隐私保护等方面的应用现状,在此基础上指出社交网络中大数据的研究趋势:深化隐私保护研究、推广离线聚类算法及在线分析技术、社交网络中的用户行为模式研究。     

高校图书馆复杂网络构建与智慧化应用探索

[目的/意义] 高校图书馆信息化水平高,但数据挖掘与智慧化水平有待提升。复杂网络以图数据库为存储和图查询的载体,对图结构数据进行统一组织和挖掘。图嵌入、图算法技术相较于传统机器学习方法能够充分挖掘图结构数据中的隐含联系。本研究运用复杂网络技术融合多源数据,探索图嵌入技术、图算法等图结构数据挖掘方法在提升图书馆智慧化水平中的作用。[方法/过程] 首先基于可获取的数据进行数据特征分析与清洗;其次结合数据特征构建复杂网络概念模型,采用Neo4j批量导入技术实现网络构建和存储;最后探索图算法、图嵌入技术在图结构数据挖掘中的应用。[结果/结论] 以图结构融合多源数据构建图书馆复杂网络,并以图数据库作为存储介质。图算法与图嵌入技术在在用户画像分析、精准推荐、智能问答等图书馆智能化应用等方面具有独特优势。     

基于MapReduce和网格密度的文本聚类分析研究

为解决大数据文本聚类分析的瓶颈,分析了云计算和文本聚类分析的关键技术,利用云计算及分布式计算框架MapReduce的技术优势,构建了基于MapReduce和网格密度的文本聚类分析算法,为大数据文本聚类分析的应用提供了新的思路和技术基础。     

关联规则挖掘在医学图书馆信息服务中的应用探讨

介绍了数据挖掘中的关联规则和基于Apriori算法的关联规则数据挖掘技术,并使用关联规则挖掘对医学图书馆中的流通数据进行了实例分析.     

基于Streamlit的数据挖掘应用构建与设计——以经济责任审计项目为例

为缩短数据挖掘算法到实际应用的距离,通过设计、研发提出基于Streamlit框架,结合经济责任审计业务需求,构建的情报子系统具有秒级响应,将通过Python实现的数据挖掘算法模块转换为B/S架构的Web应用,项目私有化部署通过Docker技术予以实现。该技术方案使得数据工程师专注于业务、算法与模型的优化,为开发大型数据挖掘应用提供了完整可靠的解决方案。     

Web 数据挖掘中数据异构问题解决方法的研究

Web 是动态性极强的信息源,访问、分析信息必须研究异构数据的集成问题,并选择合适的技术进行数据 分析、集成和处理。怎样对Web 海量的数据信息进行深层次的应用已成为数据挖掘技术的研究热点。本文介绍了XML （可扩展标记语言）在Web 数据挖掘中的应用,探讨了Web 数据挖掘中的数据异构问题。通过XML技术建立数据抽取模 型,解决互联网上绝大多数因异构、非结构化所导致的Web 数据挖掘问题。     

人工智能新闻写作的路径探析北大核心CSSCI

近年来,人工智能写作应用的实例大多集中在新闻写作上。实验中,基于数据与算法的结构化自动文本生成系统在数据新闻写作的速度和数量上优于人工写作。5G时代,在大数据、物联网和云计算技术的不断推动下,人工智能新闻写作有望获得新的发展。     

以“三智”思路打造系统化的媒体信息生态系统

以智慧化统领媒体信息生态系统建设在云计算、大数据、算法等新技术的联合推动下,我国人工智能发展已经达到较高水平,媒体的智能化建设有了坚实基础且取得了较大进展,而媒体信息生态系统建设一方面要依靠云计算、大数据、人工智能等智能化技术打造系统化的生态;另一方面要以思维上的智慧化来统领媒体信息生态系统建设。     

SOM聚类技术在读者行为分析中的应用

随着数字图书馆技术的发展,图书馆每天产生大量的数据,针对这些海量数据,采用数据挖掘技术中的自组织映射神经网络（SOM）算法,根据读者借阅行为特征对读者进行聚类,得到不同阅读兴趣和需求的读者群,并通过测试验证该算法是有效可行的。     

大数据应用于内容生产的三重路径

大数据应用于内容生产,实质是对非结构化数据进行重构和再构,是利用数据再生内容和驱动内容的过程.社会、政治、经济、文化、历史、人文等各方面数据的信息化、数字化,物联网、云计算和数据挖掘、分析技术的成熟,数据的开放、分享和共享等,是大数据应用于内容生产的基础和前提.实现基于数据的内容生产可以从以下三方面着力.     

档案数据挖掘的应用设计原则与应用实践研究

如何发挥档案的价值，始终是档案管理工作的重要问题。随着人工智能、大数据、云计算等信息技术的发展，数据挖掘技术进入人们的视野，成为档案管理工作的研究热点。本文对这一现象进行研究后，发现受一些客观因素影响，数据挖掘技术在档案管理工作中应用的并不普遍，还存在一些困惑和疑虑。作者以实际应用为例，围绕档案挖掘技术在档案领域中应用的热点问题进行了研究，提出了一些设计建议，希望能给档案同人提供一些参考。     

基于Hadoop的K—Means聚类算法在高校图书馆工作中的应用研究

文章通过使用Hadoop计算平台,以K-Means算法为例,分析其在Mahout中的并行化策略。通过对读者的借阅数据进行分析研究,应用数据挖掘技术逐步建立应用模型,有效地将数据挖掘技术与图书馆个性化服务紧密地结合在一起。     

基于分割式数据挖掘关联算法的图书馆借阅情况分析

数据挖掘有助于发现信息之间的关系,但对于处理大量的挖掘数据,一般常用的数据挖掘软件在性能和操作上往往会受到限制,本文提出一种新的分割式数据挖掘关联算法,尝试将大规模挖掘数据转化为小规模挖掘处理,并应用于广州中医大学图书馆某年借阅情况分析,取得了满意效果。