政务智能体系及其核心技术研究

政务智能是电子政务建设中的重要内容。从政务智能的发展历史入手，总结了政务智能的概念、内涵及其核心内容；通过对政务智能本身发展特点及对商务智能的分析，提出了集成化的政务智能体系架构和政务智能技术架构，并对政务智能的核心技术进行了分析阐述这些技术包括：数据仓库和数据集市，联机分析处理，数据挖掘，知识管理，政务信息门户等。     

基于数据挖掘技术的科技电子政务体系研究

本文在科技电子政务体系结构的基础上,建立了基于数据挖掘技术的科技电子政务数据体系,以解决科技政务数据资源的规划、开发及共享问题。数据体系以科技指标作测度,利用数据挖掘中的数据处理与分析技术有效提高信息传递的高效性与准确性,并最终提高科技政务的质量与效率。     

在电子政务中应用数据挖掘

文章针对当前正在发展的政务电子化、信息化趋势,基于现代数据挖掘理论在网络信息中的实践,论述了数据挖掘在电子政务的应用。     

银行决策支持系统解决方案研究

数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术已成为决策支持系统的关键,其中数据仓库用于数据的存储管理,联机分析处理集中于数据的多维分析,数据挖掘则致力于知识发现。在数据仓库、联机分析处理、数据挖掘和模型技术的支持下,探讨了银行决策支持系统解决方案。     

无线传感器网络数据挖掘研究

如何从WSN数据中挖掘有用的知识,是WSN数据处理中较为核心的问题之一。WSN数据具有多维度、多层次等流数据特点,传统数据挖掘技术较难直接应用于无线传感器网络,发展能够在线分析和处理无线传感器的数据挖掘技术是至关重要的。本文对现有WSN数据挖掘技术进行了相关对比研究,并且提出了WSN分布式数据挖掘工作流框架。该框架清晰的展示了无线传感器网络流数据分布式处理流程,为处理该类数据挖掘提供一个可行的研究方向。     

数据挖掘及其在图书馆中的应用

介绍了数据挖掘技术的定义、功能，分析了数据挖掘与数据仓库、联机分析处理的关系，列举了数据挖掘技术在图书馆信息采集、信息服务方面的应用。     

数据挖掘技术在森林资源经营中的应用分析

森林资源数据通常庞杂而繁重,如何科学合理地收集并利用森林资源数据是科学地开展森林经营的基础。现在,数据挖掘技术发展迅速并不断涉及到更多应用领域。为了利用数据挖掘技术来分析复杂的森林资源信息,以更好地处理现有数据,从而实现优质森林经营,国内学者对数据挖掘与林业经营进行了大量的研究,并取得了一些成果。通过对数据挖掘的现状、应用范围进行分析以及基本流程进行基本了解,分析其数据挖掘技术的方法,对该技术在森林资源经营中的应用研究。     

数据挖掘技术在网络环境下图书馆中的应用

介绍了一种新型的数据库处理技术———数据挖掘。结合我国数据库和现代图书馆的发展 ,指出数据挖掘技术在图书馆应用的可行性和必要性     

网络检索中的数据挖掘技术理论与应用

网络数据挖掘采用数据挖掘信息处理技术,从网络信息资源中发掘用户所需信息。文章在分析互联网文本信息特征的基础上,揭示了文本数据挖掘的目标样本的特征提取、分词处理与文本分类等关键技术,以Google为例讨论了该技术在网络信息检索中的应用。     

数据挖掘与数据仓库技术的应用和前景分析

随着时代的不断进步,对信息数据的收集处理已经成为人们社会生活中重要的组成部分,有着十分重要的意义。其中数据挖掘技术和数据仓库技术,是当前对信息数据进行收集处理的主要手段。本文通过对数据挖掘技术和数据仓库技术的定义和理论基础进行详细的介绍,讨论了数据挖掘技术和数据仓库技术在当前社会中的实际应用和发展前景,以供相关人士参考。     

空间数据挖掘技术理论及方法

论述了空间数据库技术及空间数据挖掘技术的理论及特点,分析了空间数据挖掘技术的层次、方法,并重点介绍了当前常用的分类、聚类、关联规则等空间数据挖掘方法,指出了当前空间数据挖掘技术中尚需解决的问题、发展趋势及方向。     

基于数据挖掘的企业危机管理过程研究

文章叙述了企业危机管理概念和数据挖掘的内涵,介绍了数据挖掘常用的技术和方法,通过设计企业危机管理全过程分析图,将企业危机管理过程分为预防、识别、处理和评估四个环节,在此基础上,分别论述了在危机管理的过程中,在每一个环节,企业如何进行数据挖掘,使危机得到妥善解决和有效管理。     

数据挖掘技术研究

数据挖掘技术是数据库技术和新的数据库应用的一个前沿学科,它融合了数据库技术、机器学习和人工智能等多个学科。介绍了数据挖掘技术的定义、任务类型和常用的数据挖掘方法,以及数据挖掘技术的实际应用。     

浅谈数据挖掘技术及其应用

介绍了数据挖掘技术的定义、任务类型和常用数据挖掘方法,对常用数据挖掘方法的应用做了介绍。     

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。     

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。     

数据挖掘在财务决策中的应用

在网络经济时代,一方面财务信息量以"爆炸"的方式增长,另一方面企业对财务分析的要求越来越高。财务作为整个企业信息系统的一个重要子系统,必须及时、准确地处理和分析各种经济事项。采用数据挖掘技术,可以满足信息量超大、数据处理成本低的要求。从海量数据中发现模型和数据间的关系,从中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策者有潜在价值的财务分析资料。数据挖掘技术和联机分析处理技术是当前基于大型数据库或数据仓库的新型信息分析技术,在许多领域得到广泛应用,取得了很好的成效。如何将其应用于财务决策以提高决策的正确性、及时性,降低决策的风险,已成为财务管理领域的重要研究课题。本文在介绍数据挖掘技术和联机分析处理技术及其相互关系的基础上,分析了财务决策领域应用这两种技术的现实必要性,并进一步论述了财务决策中数据挖掘和联机分析处理的应用流程。     

浅谈数据仓库与数据挖掘技术及应用

数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要,基于数据库系统技术发展而来,并逐步独立的一系列新的应用技术。数据挖掘技术为应对信息爆炸、海量信息的处理提供了科学和有效的手段。本文简单介绍了关系数据仓库、数据挖掘的概念、结构、基本原理、技术和应用领域。     

蚁群聚类算法研究现状的分析

数据挖掘技术能从海量数据中发现潜在的有用的信息和知识,蚁群算法在处理组合优化问题方面也已取得了较好结果,这就使得将蚁群算法应用于数据挖掘中的前景非常广阔。本文主要讨论了蚁群算法在数据挖掘聚类分析中的研究现状,最后总结了蚁群算法在数据挖掘应用中尚待解决的问题。     

试论数据挖掘中的遗传算法

本文对数据挖掘进行了概述，阐明了数据挖掘的概念、数据挖掘在商业中的意义。如何进行数据挖掘及数据挖掘流程，提出了数据挖掘技术中的一个重要算法-遗传算法的基本原理以及遗传算法在数据挖掘技术中的地位。提出了基于遗传算法的关联规则的提取方法。文章还给出了用遗传算法进行关联规则挖掘的实例，并讨论了数据挖掘技术所面临的问题和挑战。