基于SPSS知识地图的国内数据挖掘研究现状分析

本文以CNKI数据库中1997—2006年与数据挖掘相关的期刊论文为基础,采用共词分析法与知识地图法绘制SPSS知识地图,进而分析国内数据挖掘的研究现状,最终得出三个结论：①在数据挖掘研究中,Web挖掘已与数据挖掘方法、数据挖掘的应用形成鼎立之势;②数据挖掘热点研究方法;③数据挖掘热点应用领域。     

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。     

文本数据挖掘技术在Web知识库中的应用研究

介绍了文本数据挖掘和知识提取的基本理论,然后分析了网络信息的检索与挖掘的特征,特别是文本挖掘、Web数据挖掘和基于内容数据挖掘与之相关联的系列问题.在此基础上,分析了Web知识库的设计、建立、文本数据挖掘和知识发现所需的理论和技术,对Web知识库系统的架构和功能模块进行分析和设计,建立了基于文本数据挖掘的Web网络知识库的模型.     

基于Multi-Agent数据挖掘技术的联合虚拟参考咨询服务探讨

介绍了智能Multi—Agent技术、数据挖掘技术、挖掘过程和挖掘方法,针对分布式联合虚拟参考咨询中智能化的知识挖掘任务,提出了一个基于Multi—Agent的数据挖掘系统模型,探讨了基于Multi—Agent的数据挖掘技术在分布式联合虚拟参考咨殉服务中的应用。     

基于读者利用挖掘的图书馆决策与应用分析

本文介绍了数据挖掘技术、挖掘过程和数据挖掘体系结构,针对我馆信息管理系统中书目、读者和借阅信息、OPAC检索记录以及WEB问卷调查数据,分析如何应用数据挖掘技术发现读者利用及需求的规律和模式,并探讨了读者利用挖掘在图书馆服务和管理上的应用。     

数据挖掘及其在网络信息检索中的应用

网络信息检索经过近几年的发展,在一定程度上满足了人们查找知识的需要,但是在检全率和检准率上还是不尽如人意.将数据挖掘技术运用到信息检索中,可使未来的网络信息检索更加精准、个性和智能化.介绍了数据挖掘的概念和方法,并分别从内容挖掘、结构挖掘、使用挖掘三个方面对网络数据挖掘进行了阐述,并主要从搜索引擎的角度探讨了数据挖掘在网络信息检索中的应用,分析了数据挖掘与信息过滤和可视化技术的结合,最后对网络信息检索未来发展进行了展望.     

基于网络数据挖掘技术的电子商务应用

数据挖掘定义为是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。对数据挖掘的基本特点与流程和电子商务中Web数据挖掘与数据源进行了分析,并对数据挖掘技术在电子商务领域的应用进行了研究探讨。     

基于聚类划分的增量式关联规则研究

数据挖掘是目前信息领域和数据库技术领域的前沿研究课题,它涉及到数理统计、模糊理论、神经网络和人工智能等多种技术,技术含量比较高,实现难度也较大.本文研究了关联规则挖掘技术的基本概念、过程和算法等,为提高数据挖掘效率,提出了基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法.即运用快速聚类方法实现数据划分、运用改进的FP-growth算法实现关联规则的挖掘和运用增量FP-growth挖掘算法实现增量数据挖掘的关联规则挖掘算法.     

基于径向基函数神经网络的数据关联挖掘算法设计

为了提高用户需求数据挖掘的时效性及准确性,提出基于径向基函数神经网络的数据关联挖掘算法。在对数据频繁项集约束性关联规则研究的条件下,通过约简计算,得到满足约束条件的候选数据集,并对用户需求数据频繁项集更新;利用径向基函数神经网络对候选数据集进行训练优化,通过上界剪枝法,获取用户需求数据,并实现其实时挖掘。实验结果表明,所提数据挖掘算法执行效率受数据规模变化的影响较小,挖掘效率更高,扩展性更好。     

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。     

网络信息挖掘系统评价初探

随着电子商务的蓬勃兴起 ,许多企业已经开始意识到其所拥有的丰富的信息资源在商业决策中具有潜在的巨大商业价值。更好的决策支持需求和企业电子商务的开展正推动着网络信息挖掘系统的研究与开发。鉴于网络信息挖掘是在数据挖掘的基础上发展起来的 ,因此对于网络信息挖掘系统的基本问题 ,本文仍将利用数据挖掘系统的基本理论来描述。目前 ,由于网络信息挖掘系统的发展正在起步阶段 ,因此它的分类还无法达到数据挖掘系统分类那样细致。具体而言 ,对网络信息挖掘系统分类可以从商业能力、挖掘数据类型、挖掘功能、数据分析方法和应用领域角度…     

数据挖掘技术在读者借阅行为分析中的应用

介绍了数据挖掘技术理论及读者借阅行为分析对其的需求。阐述了几个简单易行的数据挖掘模型。并结合具体示例予以说明,从而提出了读者借阅行为分析具体的挖掘思路和方法。     

基于J2EE的Web数据挖掘系统框架评价体系研究

本文简要介绍了Web挖掘的概念以及数据挖掘技术与算法，阐述数据挖掘系统结构，并对其框架及实现方法进行了探讨，讨论基于J2EE平台的MVC设计框架下Web数据挖掘系统体系结构。最后将对系统进行评价分析。     

基于链距离估计的非显著特征数据挖掘算法

在软件故障测试和数据库访问中,对非显著特征数据的挖掘是难点,通过对非显著特征数据的挖掘,处理数据分布比较稀疏且呈现模式分布不规则的数据访问问题。提出一种基于链距离估计的非显著特征数据挖掘算法,在时域上对链距离估计模型进行平移处理,给出非显著特征数据的离群因子概念,提取关联度主特征量,基于链距离估计结果,得到有效特征挖掘概率密度值,实现对非显著特征数据挖掘算法改进。仿真实验表明,该算法使得无论是不同密度的点簇相互靠近还是出现模式偏离的情况,都能有效的挖掘出非显著特征点,从而增强了数据挖掘算法的有效性和通用性,采用该法能有效提高非显著特征数据的挖掘性能,数据挖掘的命中率较高,在数据库访问和软件故障测试等领域具有应用价值。     

数字图书馆中多媒体数据挖掘的体系结构和方法

分析了目前数字图书馆的发展对多媒体数据挖掘提出的需求,提出了一种适合多媒体数据挖掘的系统框架,一般结构和挖掘过程;描述了各种媒体可用于挖掘的技术;讨论了多媒体数据挖掘技术今后发展可能遇到的问题和面临的问题.     

面向产业集群的数据挖掘推荐系统研究与设计

针对产业集群特点,面向数据检索要求,对数据挖掘推荐系统需求进行分析,研究数据挖掘推荐系统相关技术和算法,设计系统功能模块架构,研究分析处理流程,构建数据挖掘推荐系统,实现产业集群信息的智能化挖掘推荐服务。产业集群数据挖掘推荐系统具有用户需求信息挖掘推荐、相关服务信息挖掘、潜在协作伙伴挖掘推荐及科技成果动态感知等功能,能为用户推送更多有价值的信息,便于用户发现协作伙伴和潜在客户,促进产业集群和集群企业的协同创新发展。     

可视化数据挖掘技术在保险业CRM中的应用

本文首先介绍了可视化数据挖掘和关联规则的涵义,然后提出了关联规则挖掘的Apriori算法,最后根据此算法并结合一个保险公司的CRM实例设计编写了一个可视化数据挖掘系统,以实现挖掘结果的图形化显示,从而完成可视化数据挖掘技术在保险业客户关系管理中的应用。     

基于J2EE的Web挖掘客户数据的价值

简要介绍了Web挖掘的概念以及功能，阐述数据挖掘系统结构，并对其体子框架及实现方法进行了探讨，最后给出基于分布计算J2EE平台的Web挖掘系统逻辑结构。从而系统将打破制约信息系统开发的瓶颈，提高客户数据挖掘的效率。     

数据挖掘技术在CRM中的应用

CRM是数据挖掘的重要应用领域。在分析数据挖掘和客户关系管理的基础上,介绍了常用的数据挖掘方法和相关技术,重点分析了数据挖掘在CRM中的应用。     

浅析数据挖掘技术的发展及应用

由于数据挖掘在各行业中的广泛应用,因而该技术引起了人们的普遍关注,介绍了数据挖掘的分类方法和目前采用较普遍的一些数据挖掘方法,分析、总结了数据挖掘技术在商业、Web挖掘、科学研究等几个主要领域的应用情况,综合论述了数据挖掘未来的发展趋势。