信息系统中一种面向粗糙集的数据挖掘方法

数据挖掘技术是信息系统的一个重要研究内容 ,它可以从大量数据中自动发现对决策有帮助的知识。许多数据挖掘技术仅仅适用于精确集 ,不适用于粗糙集 ,而现实中粗糙集是普遍存在的现象 ,因此开发出一种面向粗糙集的数据挖掘技术在信息系统的研究领域具有重要意义。本文结合粗糙集理论提出了一个信息系统的粗糙集模型 ,在此基础上设计出一个属性约简方法及从粗糙集中发现规则的算法 :Apriori_2。     

数据挖掘在高校后勤信息系统中的应用

数据挖掘是从大量信息中发现有用的知识,利用已有的数据进行数据处理和分析。高校后勤信息系统的广泛应用产生了大量的师生消费、客户关系和员工管理等数据库,本文介绍了数据挖掘的流程和功能,对高校后勤信息系统导入数据挖掘系统的设计目标、功能要求、开发模式和系统结构进行分析与设计,探讨了数据挖掘在公寓管理、饮食管理、人力资源管理和客户关系管理模块的应用。基于数据挖掘的信息系统具有较强的信息处理能力和分析功能,并获得有效的决策支持信息,提高后勤服务质量和保障能力。     

基于数据挖掘技术的招生电子档案信息系统模型构建

本文通过详细说明自上而下和基于信息包图方法设计的系统的数据仓库的过程,以及采用Apriori算法挖掘各个主题的关联规则,通过该系统为招生工作及高校发展提供支持和决策等辅助作用。     

数据挖掘中一种基于粗糙集理论的属性值离散映射方法

不确定性知识是数据挖掘的一个重要内容 ,而属性值的离散映射是在数据库中发现不确定性知识的一个重要环节。本文首先提出一个不确定性信息系统的粗糙集模型 ,在此基础上进一步提出了划分属性值离散区间的算法。该算法同时适用于字符型属性的数据和数值型属性的数据 ,从而可以广泛地应用于不确定性知识的挖掘。     

基于数据挖掘的大一学习成绩对后继课程影响分析

利用数据挖掘技术,对我院基础部信息与计算科学专业一大新生时的学习成绩对后继课程的影响进行了认真的分析,指出大一阶段的学习其实主要是学习态度、学习方法和学习习惯问题,对后阶段的学习有一定的影响,但也不是决定性的,因此在大一新生的教学中教师应侧重学习目的和方法的教育,这样才能事半功倍。     

基于模糊属性集的粗糙近似精度数据挖掘策略

为了提高信息系统的分类质量,探讨了一种在数据仓库中基于模糊属性集的粗糙逼近近似度量的数据挖掘策略.首先在决策表中给出了模糊属性集的原子概念表示及其对象的描述;再根据原子概念的特征构造了模糊属性集的粗糙上下近似表述;然后利用模糊属性重要性度量的概念,提出了利用逼近精度近似度量的数据挖掘方法进行模糊属性约减;最后应用算例说明如何在决策表中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

基于关联规则的高校图书信息数据挖掘

随着教学水平的提高和科学技术的不断发展,高校图书馆的书本存储量越来越多,学生对书本的需求量和使用量也急剧增高.这些现实因素给高校图书管理系统带来很大压力,在图书管理系统中使用数据挖掘技术变得迫在眉睫.本文以高校学生借阅图书为研究对象,针对高校图书管理系统提出Apriori算法,对图书的摆放方式提出相关建议,从而达到方便图书管理、便捷学生借阅的目的.     

基于数据挖掘的图书数据预处理

为了更好地从数据类型复杂、冗余空缺值多的海量图书数据中挖掘出切实有用的信息,就必须对数据源进行预处理。基于此目的,文章详细介绍了图书数据的预处理方法,并通过安徽省图书馆图书数据实例验证其有效性和可行性,从而为读者服务提供可靠保障。     

基于粗糙集的多值属性关联规则挖掘

本文应用粗糙集理论中等价关系的概念,结合知识系统细化和泛化的思想以及Apriori算法中逐层搜索迭代求取频繁项集的思想,对数据挖掘中的多值属性关联规则问题进行研究,提出一种新的多值属性关联规则挖掘算法Mqars.Mqars的主要特点是无需将多值属性转化为布尔型属性,可以尽早地约简非候选的频繁项集,方便快捷地计算出项集支持度,提高多值属性关联规则挖掘效率.论文给出了Mqars算法详细描述、具体实现过程和算法实例及分析.最后设计实验环节对Mqars算法与传统的Maqa算法在时间复杂度和算法效率方面进行比对和分析,分析与比对的实验结果表明了该算法的有效性.     

基于知识依赖度约简数据挖掘的个性化服务研究

粗糙集理论中的属性约简问题属于NP难问题,文章以淮北师范大学教育技术学专业读者在2013学年度的图书借阅历史数据为研究对象,采用借阅类目的次数多少作为属性重要度进行启发式选择,利用粗糙集理论中的知识依赖度对类目约简,挖掘出该专业各年级和该专业借阅类目的核心集。经问卷调查证明其规律的正确性,据此结论进行个性化推送服务具有很强的针对性和很高的命中率。     

基于关联规则挖掘的图书流通信息分析

对某一读者群在一定时期内所借阅图书的流通数据应用关联规则的挖掘分析方法,可以发现读者在进行专业学习时隐含的各学科知识之间的关联.这对图书馆调整资源建设的学科结构、提升读者服务工作水平具有重要的指导意义.     

基于数据仓库的决策支持系统结构分析

本文从决策支持系统(DSS)的结构和功能切入,详尽介绍了DSS的发展演变过程,即TPS→MIS－→DSS→ES→IDSS→IIDSS,分析了DSS发展的必然性和可行性,最后探讨了极具发展前景的基于信息管理系统新兴核心技术-数据仓库(DW)的集成化IDSS的发展框架。     

基于Web的个性化信息智能挖掘系统的构建

将数据挖掘技术和人工智能技术相结合，构建了一种个性化的网络信息智能挖掘系统，详细介绍了其功能，并探讨了该系统对图书馆的信息资源优化建设，以及在获取网络特色化信息、专题化信息等个性化信息服务方面的作用。     

数据挖掘技术在科研信息服务中的应用研究

针对网络信息检索的现状，本文从数据挖掘、序化、组织和应用等方面，论述了基于数据挖掘技术的网络信息检索优势，对拓展科研信息服务提出了几点建议。     

基于粗集理论和神经网络结合的数据挖掘新方法

本文提出了一种基于粗集理论和神经网络的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简 ,然后使用神经网络对数据进行学习和预测 ,并同时完成属性的不一致约简 ,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明 ,该方法快速有效 ,生成规则简单准确 ,具有良好的鲁棒性。     

构建基于Web数据挖掘技术的信息服务系统

介绍Web数据挖掘的种类和方法,提出一个基于Web数据挖掘的信息服务系统结构,该结构以数据挖掘模块为中心,处理数据库、智能代理、Web服务器日志和用户接口多数据源的信息,以改善文献情报机构的服务质量。     

国外专利文本挖掘可视化工具研究

首先简要介绍专利信息分析概念、专利分析的一般流程,专利分析工具可实现的主要功能;其次依据专利分析工具可分析的数据源,将分析工具分为非结构化数据分析工具、结构化数据分析工具和混合型数据分析工具三大类,并从分析工具类型、分析数据源、主要功能、结果呈现、用户群5个方面对国外常用的12种专利文本挖掘可视化分析工具进行系统介绍和比较;最后对专利分析工具应用及其发展提出建议。     

基于数据仓库与数据挖掘技术的信息检索体系

文章重点介绍了数据仓库与数据挖掘的基本概念、关键技术、主要研究领域和实现的具体步骤,同时提出了在信息检索系统中应用的领域和技术研究的关键点.参考文献3.