数据挖掘技术在军事情报挖掘中的应用

阐述了数据挖掘技术的定义、挖掘的过程,描述了数据挖掘的几种常用方法,结合军事情报的特点,探讨了军事情报挖掘中文本分类和文本关联的运用,提出了基于主题观点正反的文本分类和基于时间段的关键字提取的文本关联方法,并给出了军事情报中数据挖掘的过程模型。     

基于数据挖掘技术的专利情报分析方法及实证研究

专利情报具有重要的经济价值。阐述了借助数据挖掘技术进行专利情报分析的优点，以及具体的分析过程，并以中关村科技园区专利情报实证分析证实了此种方法的可行性和有效性，为专利情报分析的发展开拓新的方向。     

基于拓展的贪心算法的数据挖掘技术研究

在对计算机算法与设计中的贪心算法、统计学中的相关系数理论、数据挖掘理论进行基本阐述之后,利用上述知识,将传统贪心算法进行了基于相关系数理论的拓展。随后,利用拓展的贪心算法对离散数据进行了分类、聚类处理。通过上述具有完全实践性的理论研究,为拓展传统的数据挖掘技术与方法,开辟了一片全新的领域。为在经济领域开展此类分析,提供了决策依据和决策工具。     

基于分类聚类技术的影视数据挖掘研究

随着现代数字化的技术和发展趋势,要求对最有发展空间的影视数据进行分析并得到知识。针对影视数据挖掘技术,讨论了数据挖掘系统各主要模块的功能及影视数据挖掘的可行性和意义,对影视数据挖掘进行研究和探讨。     

基于数据挖掘的电信家庭电话分类研究

利用家庭业务捆绑争夺客户已成为新兴全业务运营商发展客户的主要方式,如何确定归属于同一家庭的固定电话及移动电话是制定家庭业务捆绑方案过程中业务人员会遇到的核心问题.由此应用数据挖掘技术中的分类方法将归属于不同家庭的电话区分开来,并针对传统分类方法的不足提出一种经过改进的RBF神经网络与决策树结合的分类方法.实验证明,由C5.0决策树及BP神经网络分别建立的两种分类模型均可有效对电话分类,而经过改进的RBF神经网络与决策树结合的分类模型在条件属性减少的基础上提高了分类精度.     

基于数据挖掘的网银风险客户分类研究

在电子商务交易过程中,网银客户安全尤为重要。为保证网银安全,为网上交易提供一个良好的平台,引用数据挖掘方法中的决策树模型,利用网银客户基本信息、操作记录、交易信息及欺诈案例,对客户进行分类,确认网银风险客户,进而采用合理措施保障合法用户安全。该模型在应用过程中有效提高了银行监管风险客户的准确率。     

竞争情报分析技术与数据挖掘

通过对竞争情报分析流程和数据挖掘流程的对比,指出了两种技术的联系和差别,以及它们相互融合的可行性,最后提出了一个综合运用两种技术构建竞争情报分析系统的例子.     

基于数据挖掘的网络入侵检测系统研究

入侵检测是网络安全体系中不可或缺的重要组成部分.为了检测网络内部攻击的滥用行为,提出使用改进型C4.5算法并适当进行分层和子集划分的方法对网络进行入侵检测.在实时网络环境中构建决策树,生成有效规则和完成分类过程.实验结果表明,该系统对拒绝服务攻击有很高的检测率,对未知攻击模式也具有一定的检测能力.且算法生成的规则集速度快.易理解.最后给出结论和网络入侵检测系统未来研究热点问题.     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

随着计算机网络技术的不断发展,防火墙在应用上的不足引导人们探索新的防御技术,入侵检测系统[1(]IDS)随之诞生。首先阐述了入侵检测技术概念和模型,然后分析了数据挖掘技术和Apriori算法,第三提出了一种在数据挖掘技术上的入侵检测系统,并将数据挖掘中的关联规则算法应用到实际中,得到了很好的效果。     

基于数据挖掘的分布式入侵检测系统研究

结合了分布式入侵检测技术和数据挖掘技术,对基于数据挖掘的分布式入侵检测系统进行了研究.在对经典的关联规则挖掘Apriori算法改进的基础上,提出了适用于分布式入侵检测系统中基于网络数据源的关联规则挖掘DZApriori算法.     

电子商务中数据挖掘技术的选择

企业通过访问最新、最准确的信息，对产品、客户和合作伙伴做出明智的决策，从而赢得竞争优势。数据挖掘有助于发现业务发展的趋势，帮助企业做出正确的决策。但在实际开发一个数据挖掘系统时，应该选择哪种数据挖掘技术，是件很困难的事情。     

基于数据挖掘思想的情报发现模式初探

信息搜集手段的不断发展使得情报人员要处理的信息量越来越大,就出现了如何通过一种有效的方式处理海量数据,并从中发现情报的问题.数据挖掘正是从大量数据中提取知识的一种很好的工具.从数据中的知识发现过程与情报发现过程的相似性,对如何运用数据挖掘技术从信息中发现情报进行探索.     

数据挖掘技术在高校图书管理系统中的应用研究

高校图书管理系统中,积累了大量的读者对资源的历史访问数据.这些数据背后隐藏着许多重要的信息,通过对其进行更高层次的分析,便能更好地利用这些数据为读者服务.文章在描述数据挖掘技术与方法的基础上,结合目前高校图书管理系统的实际情况,给出了数据挖掘在图书管理系统中的具体应用实例.     

基于Web的数据挖掘技术

Web数据挖掘有很多研究热点,其中关联规则挖掘是Web数据挖掘领域研究的一个重要方面.本文首先对数据挖掘、Web数据挖掘和Web数据预处理等相关知识进行了阐述;然后研究了关联规则基本理论及关联规则经典算法;最后为了解决现实数据库中每个项目的分配不均匀性和重要性差异,重点研究了加权关联规则挖掘算法.     

基于Web的数据挖掘分类技术

基于Web的数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究课题。本文介绍了Web数据的特点及Web数据挖掘研究的三种分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘。总结介绍了Web日志挖掘的常用数据挖掘技术。     

论前途光明的数据挖掘技术

人们在日常生活中经常会遇到这样的情况：超市的经营者希望将经常被同时购买的商品放在一起，以增加销售；保险公司想知道购买保险的客户一般具有哪些特征；医学研究人员希望从已有的成千上万份病历中找出患某种疾病的病人的共同特征，从而为治愈这种疾病提供一些帮助。     

基于ARMA-APARCH模型和神经网络分类的心电数据挖掘

对ECG信号建议了基于ARMA-APARCH模型的特征提取新方法.经过对ECG信号进行预处理后,采用神经网络分类对MIT-BIH数据集的三种ECG信号进行数据挖掘,统计表明基于ARMA-APARCH模型和神经网络分类的心电识别精度较高.     

基于文本分类的开源军事情报获取方法

[目的/意义]旨在为提高获取开源军事情报效率提供参考.[方法/过程]对互联网上的开源文本信息进行分析处理,利用基于机器学习的文本分类方法从中筛选出军事类文本信息,并分析文本向量空间模型与分类模型对于开源军事情报提取效果的影响.[结果/结论]文本分类方法具有较高的准确率、召回率、F-score,实现了中文开源军事情报的分...     

数据挖掘技术对提高教学质量的应用研究

介绍了数据挖掘的基本概念，分析了数据挖掘技术应用于教学的可能性和必要性，提出了数据挖掘技术在高校警学应用中曹苎施煮案．并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍了方案的实施过程，对提高学校的教学管理水平起到指导作用，为数据挖掘技术有效应用于教育领域研究提供了一个方向。     

基于数据挖掘的信贷客户信用评估系统研究

针对当前信贷业务中的信用风险问题,通过建立基于数据挖掘的信贷客户信用评估系统,并使用ID3算法对样本数据进行实证分析,表明数挖掘技术应用于金融企业的信贷客户信用评估系统中,可以从大量的客户信用数据中发现潜在有用的知识和规则,能够为信贷决策者提供科学、高效的方法对信贷客户进行评估分类.以期达到降低不良贷款率,提高金融企业效益的目的.