影响数据挖掘功能的几个问题

数据挖掘,又称为数据库中的知识发现,就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程。简单地说,数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。在数字档案馆建设中,从海量原始档案数据中快速提取信息,以满足用户需求,就是数据挖掘功能最终要达到的目的。     

档案信息管理和服务中的数据挖掘技术及应用分析

数据挖掘,就是从大量的、随机的信息数据中,挖掘或提取具有潜在效用的信息和知识的过程。通过数据挖掘,可以从海量的信息数据中揭示和提取有用的深层信息、模式、规律或知识,为档案馆在档案信息数字化建设、管理和服务方面,提供更好地决策和技术支持,使档案馆向着知识化、智能化的方向发展。一、数据挖掘的常用方法及主要步骤数据挖掘的常用方法有以下几种：（1）关联分析;（2）特征化和区分;（3）孤立点分析;（4）聚类分析;（5）分类分析;（6）演变分析。     

医院数据挖掘在医院管理中的探究与应用

随着计算机信息化的不断发展,医院开始建立各自的信息系统,数据库规模也在不断扩大,功能也越来越复杂。所以我们运用数据挖掘技术中的决策树、聚类、人工神经网络算法和遗传算法．对医院在医疗活动中产生的大量的数据进行深层的挖掘,从而得到有用的信息,并帮医院的科学管理活动中提供了重要的预测数据和支持。数据挖掘技术在医院信息管理系统中的应用具有十分广阔的前号,为医院各个领域的管理不断开辟新的途径。     

基于个性化服务用户需求信息的深层次挖掘

本文分析了图书馆个性化服务过程中用户需求信息的体现方式,提出了数据库统计、web数据挖掘、反馈互动三种深层次挖掘用户需求信息的方法,并对其进行了比较,为建立一个综合有效的用户需求信息挖掘系统提供了参考。     

基于个性化服务用户需求信息的深层次挖掘

本文分析了图书馆个性化服务过程中用户需求信息的体现方式,提出了数据库统计、web数据挖掘、反馈互动三种深层次挖掘用户需求信息的方法,并对其进行了比较,为建立一个综合有效的用户需求信息挖掘系统提供了参考.     

基于数据挖掘技术的智慧图书馆个性化推荐服务分析

数据挖掘可以从数据库中获得海量数据所隐含的潜在价值信息,是当前人工智能和数据库领域研究的热点。将数据挖掘技术与智慧图书馆建设有机结合,通过对用户偏好、借阅行为和访问日志等因素展开综合分析,为用户目标需求提供更具针对性和适用性的知识资源服务,有效提高读者的满意度及图书资源信息的服务效率。比较分析了图书馆数据挖掘方法、个性化推荐服务方案设计及实施效果,对未来智慧图书馆建设及提供高质量的个性化服务提出建议。     

图书馆个性化服务中用户需求信息的深层挖掘

针对图书馆个性化服务中用户需求信息的深层挖掘问题，分析了图书馆个性化服务过程中用户需求信息的体现方式，提出了数据库统计、web数据挖掘、反馈互动三种深层挖掘用户需求信息的方法，并对这三种方法进行了比较。为在图书馆个性化服务中建立一个综合有效的用户需求信息挖掘系统提供了参考。     

采供血档案的数据挖掘

随着信息产业的不断发展,海量信息衍生出巨大的数据,大数据时代悄然而至。信息已不仅仅是停留在单一介质之上,而是将海量信息转化为数据,将抓取有效、新颖、潜在有用的数据进行整合分析后,挖掘最具关联的信息。当今,随着血液需求的不断增大,献血者范围在不断扩大,献血人数也在不断增长,如何为无偿献血者提供高效、便捷、多样、精细的社会化服务?如何提高采供血管理水平,减少血液浪费?采供血档案的数据挖掘则为这些决策提供着科学的理论支持。     

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。     

信息可视化在科技文献深度挖掘中的应用

信息可视化是常用的数据挖掘方法之一,它通过把海量的数据转化成可视化的形式让人们更容易观察、浏览和理解信息,并且找到数据中隐藏的模式。目前,国家已经建立海量的科技文献资源,但仅限于查询、浏览、全文传递等服务,没有得到充分的开发利用。本文介绍了利用信息可视化技术科技文献资源进行深度挖掘的方法,并介绍了一种监测模型CiteSpaceⅡ,它可以对科技文献中涌现的趋势和临时模式进行监测和可视化。最后总结出了利用信息可视化技术对科技文献资源进行深度挖掘的一般步骤和常用的开发工具。     

大规模媒体数据智能挖掘

<正>智能挖掘简介智能挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程,是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果,又称为数据挖掘或知识挖掘。     

电子档案财经类数据采集和整理浅析

档案信息化已经成为档案信息服务社会的最佳技术手段和实现途径.如何高效地利用爆炸性增长的数字化资源,从错综复杂的海量信息中提取出有价值的信息,已成为档案工作者的重要任务,数据挖掘正是解决这一问题的有力工具.各级财政和统计部门多年来积累了大量的财经类档案数据,对其进行数据采集和预处理是进一步数据挖掘和利用的基础.由于财经类数据不同于一般档案数据,因此,在数据采集、预处理工作中必须充分注意其特性,采用相关技术才能形成高质量的数据,使数据的利用(统计、数学建模、数据挖掘)等更加有效.     

元搜索引擎信息服务的分布式数据挖掘

元搜索引擎通常缺乏自身独立的数据库后台,依托它的底层独立搜索引擎的数据库体系为用户提供信息服务,这种信息服务在满足用户复杂化、高级性检索需求上,表现出相当大的局限与不足,其改善手段之一是利用数据挖掘技术,根据元搜索引擎后台依托的数据库构成状况,选择分布式数据挖掘工具,较为科学、合理地建立其分布式数据挖掘系统,可利用CDM系统构建思想,基于先进的移动Agent技术,来提高挖掘系统的工作性能,并将一些关键技术充分地运用于系统中.     

数据挖掘技术在门急诊MIS中的应用

针对医院门急诊MIS中海量数据不断积压的问题,应用数据挖掘技术进行分析研究,对医院的实验数据构建信息可视化图形,并有针对性地建立灰色预测模型对2009年各科室就诊人次数进行预测,再根据实验结果进行具体分析。实验结果表明,将数据挖掘技术应用到门急诊MIS中,不仅可以为患者提供更好的门急诊医疗服务,而且对医院门急诊部门的未来发展也有启发意义。     

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。     

《业务建模与数据挖掘》

随着数据库技术的发展和数据库应用的普及，全世界范围内，在业务管理、政府管理、科学与工程数据管理和其他应用领域所使用的数据库的数量和规模都在迅速增大。于是如何从数据库所积累的大量数据中及时有效地提取对管理决策有用的信息和知识，成为几乎所有经营管理者所关心的共同问题。数据挖掘的目标就是从数据库的数据中发现有用的规则和模式。数据挖掘已成为数据库和相关领域近年来非常重要和活跃的研究领域之一。     

Web挖掘在竞争情报系统中的应用

Web挖掘是数据挖掘在Web上的应用，它利用数据挖掘技术从与WWW相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息，涉及Web技术、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域，是一项综合技术。随着商业竞争的日益激烈，各个企业都纷纷建立了自己的竞争情报系统，以提高自身的竞争力。互联网为竞争情报工作提供了丰富的信息资源，Web挖掘作为一种开发利用网络资源的有力工具，在企业竞争情报系统的工作中，可以发挥重要作用。一、Web挖掘的分类１．Web内容挖掘：Web内容挖掘是指对Web页面内容及后台交易数据库进行挖掘，从Web文档…     

完善婚姻档案信息数据库的几点举措

本文以完善婚姻档案信息数据库为主题,首先探讨了婚姻档案信息数据库的重要作用;然后分析了婚姻档案信息数据库存在的问题,包括档案管理及管理系统支持等方面操作的问题;最后针对存在问题,提出了完善婚姻登记档案数据库具体方法,包括加快婚姻登记纸质档案的收集、挖掘、补录工作,增补婚姻登记档案数据库信息量,以及升级婚姻登记信息管理系统,建立档案信息容缺录入机制,严格执行规范统一要求,以信息共享方式推动数据多方核验纠错,并实行婚姻登记档案信息实时电子化。     

数据挖掘技术在网络广告定制中的应用

一、什么是数据挖掘技术 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在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新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。 目前，数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普遍的应用，作为一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。例如，通过分析网上消费者的消费行为，确定特定消费群体…     

文本挖掘及其在信息检索中的应用

文本挖掘是指利用数据挖掘技术,从大量的文本数据中提取感兴趣的、潜在的有 用模式和隐藏的信息。文章详细阐述了文本挖掘系统的组成、过程及相关技术,并介绍了文本 挖掘在信息检索中的应用。