形式化概念分析在信息检索中的应用

互联网上的信息量每天都在以惊人的速度膨胀,搜索任务变得越来越艰巨。如何能够在如此大的海量数据中检索到符合用户需求的信息,成为信息检索领域的主要问题。通过形式化概念分析方法,将信息进行归类组合,变为有结构有意义的领域知识,并用二维表表示出领域知识的形式背景,基于此二维表构建对应概念格模型,将其作为下一步检索的基础库,并利用此模型完成基于输入关键词的信息检索,对此进行了论述。     

数据挖掘技术在校园信息化中的应用研究

数据挖掘是数据库系统应用与发展必然提出的研究课题,是从海量数据中抽取出有价值知识的有效工具.本文就学校信息化进程中数据积累的现状,详细分析了各种数据挖掘技术在其中的应用,并给出了适用于学校的数据挖掘体系结构模型.     

数据挖掘在高速铁路培训信息化中的应用空间分析

介绍了数据挖掘的概念、特点及相关技术,对数据仓库技术应用于高速铁路培训信息化的可行性及应用前景进行了探讨,并且对高速铁路培训信息化提供一个构架方案,为高速铁路培训信息化的具体实现提供了理论基础。     

数据仓库与数据挖掘在铁路货运信息化中的应用

文章对数据仓库与数据挖掘进行了介绍,并对其在铁路货运管理中的应用作了简要的描述,同时对两项技术的实施进行了概述.     

信息化在科研管理中的应用及发展

对当前科研管理中存在的问题进行系统分析,结合用户提出的需求及本所质量管理体系的要求,设计了基于网络的数据库及综合应用平台,提出了数据在不同系统之间共享的原则,对数据挖掘、评估分析方法在科研管理中的应用前景进行了展望。     

数据仓库在校园信息化中的应用

本文简单介绍了数据仓库技术在校园信息化系统中的应用。     

基于概念格的规则提取算法研究及改进

提出了一个基于概念格的规则算法的改进算法。该算法可以大大提高数据挖掘的效率,提高查找时的速度。     

数据挖掘技术在图书馆中的应用

本文介绍了数据挖掘技术和数据挖掘的方法。结合目前图书馆的实际情况．就如何应用数据挖掘技术进行了研究．提出了电子数据的数据挖掘模型。     

数据挖掘在图书馆工作中的应用

探讨了利用数据挖掘技术在获取文献利用状况和获取用户需求方面,优化图书馆馆藏、提高资源配置利用率、提高服务质量三大方面的具体应用。     

数据挖掘技术在高校图书馆中的应用

本文介绍了数据挖掘及其应用领域,结合目前图书馆的管理状况,论述了数据挖掘技术在高校图书馆管理、图书建设、采购、流通管理等方面的应用。     

Hierarchical web resources retrieval by exploiting Fuzzy Formal Concept Analysis

In recent years, knowledge structuring is assuming important roles in several real world applications such as decision support, cooperative problem solving, e-commerce, Semantic Web and, even in planning systems. Ontologies play an important role in supporting automated processes to access information and are at the core of new strategies for the development of knowledge-based systems. Yet, developing an ontology is a time-consuming task which often needs an accurate domain expertise to tackle structural and logical difficulties in the definition of concepts as well as conceivable relationships. This work presents an ontology-based retrieval approach, that supports data organization and visualization and provides a friendly navigation model. It exploits the fuzzy extension of the Formal Concept Analysis theory to elicit conceptualizations from datasets and generate a hierarchy-based representation of extracted knowledge. An intuitive graphical interface provides a multi-facets view of the built ontology. Through a transparent query-based retrieval, final users navigate across concepts, relations and population.     

在数字图书馆理论研究中引入数字图书馆学概念初探

本文探讨了在数字图书馆理论研究中导人数字图书馆学概念的必要性，简要论述了数字图书馆学的概念以及数字图书馆学研究的内容。     

我国产业信息化水平测度研究--机械行业产业信息实证分析

本在分析现有有关信息化指数测量的研究工作的基础上,探讨了产业信息化水平的测度方法和原则体系,并应用谝测度指标体系,运用主成分分析方法对我国典型传统行业－机械工业所属１０个分行业进行了产业信息化水平的实证分析、测量、比较。研究结果对分析我国产业信息化进程的相关研究有一定的参考作用,测度方法对其他产业信息化水平的研究分析工作也有较大的参考借鉴价值。     

信息化条件下的劳动就业特征

通过对美国的劳动就业领域的实证分析认为，在信息化条件下，就业方式突破传统的工时制度和空问形式；就业产业结构高度软化，就业职业结构与信息与知识关系越趋紧密；人力资本因素在实现就业中起着决定作用，劳动力市场表现出高度的弹性和漉动性。预知这些重要特征，对我国在全面建设小康社会的进程中，如何调整信息化发展中的就业政策有重要作用。     

聚类分析算法CLIQUE的研究及改进

CLIQUE是一种基于密度和基于网格的混合聚类方法。在高维空间中,它能够有效地进行聚类,并且能够发现嵌套在高维数据空间子空间中的聚类。但是,CLIQUE算法存在着很多的局限性,主要有以下两点:首先是子空间的剪枝;其次是CLIQUE算法追求方法简单化。针对CLIQUE算法的局限性,采用基于约束条件的聚类技术、自适应网格技术和边界调整技术来对CLIQUE算法进行改进,提出了基于约束条件和自适应网格的CAG-CLIQUE算法。     

基于Web数据挖掘的研究与应用

随着Internet的迅速发展及Web的全球普及,数据挖掘技术已经在各个领域、各个行业展现了它的巨大作用。通过分析Web及数据挖掘的特点,列举出数据挖掘在Web基础上的具体应用。     

聚类分析在入侵检测系统中的改进

本文针对传统的聚类算法在入侵检测系统中的不足,提出一种基于密度的初始聚类中心的选择方法,可克服普通K-Means中的需人工确定K值的问题,用此算法改进的入侵检测模型能够获得很好的聚类效果。对比实验结果,发现使用改进后的算法与传统的K-Means相比可以获得更高的检测率和较低的误报率。     

大数据在图书馆的应用

本文从大数据的角度入手,简要叙述大数据的含义以及它的产生与发展,并概括它在发展中逐渐形成的特征。本文第二部分简述大数据发挥的巨大影响力,使得图书馆传统职能与地位受到极大冲击,同时也给图书馆带来巨大转变。第三部分主要论述大数据在数字图书馆的服务中的应用。文章最后对未来新型智慧图书馆的产生以及服务模式进行展望。     

数据挖掘在高校图书馆个性化服务中的应用

个性化服务是图书馆发展的趋势。本文在对高校图书馆流通数据研究的基础上,利用数据挖掘技术,分别建立了时间序列模型、关联规则模型和流通量统计表,从三个不同角度对图书馆个性化服务进行分析,为图书馆个性化服务工作提供决策依据。个性化服务能够提高图书馆的工作效益,让图书馆更好地为读者服务,真正实现"一切为了读者"的服务理念。     

论企业信息化的运作

本文提出了企业信息化的3个层次：信息系统的建立;信息化的企业重组;企业文化的再塑。并在此基础上,详细论述了企业信息化的运作。