基于时间聚类的加权关联规则及其在企业中的应用

针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现．实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性．     

决策树在高职学生成绩影响因素分析中的应用

利用数据挖掘技术研究高职院校学生成绩的影响因素,对高职学生成绩管理具有重要意义。决策树法是数据挖掘的主要技术和方法,利用决策树C4.5算法系统研究了我校信息工程学院二年级学生成绩影响因素,建立了影响学生成绩的决策树模型,使学校有针对性的开展学生管理工作。     

C4.5决策树算法在应用型本科高校就业管理中的应用研究

将数据挖掘中的C4.5算法应用于应用型本科院校的就业管理信息系统中,有利于发掘出应用型毕业生就业中隐藏的有用因素和内在联系,对促进学校进行教学改革,指导学生提高自身素质和知识结构,从而最大程度的提高毕业生的就业率。     

基于核模式合成的频繁巨模式挖掘算法

已有的频繁模式挖掘算法难以适应像生物信息数据挖掘、图模式挖掘等频繁巨模式挖掘应用.提出一种频繁巨模式挖掘算法,即基于核模式合成的频繁巨模式挖掘算法(Core Pattern Fusion Based Colossal Frequent Pattern Mining Algorithm,CPFCFPA),通过将各较小的核模式进行一步合成,寻求一个对频繁巨模式完整集的蕴含集.引入项集编辑距离概念,提出一种新颖的评价频繁巨模式挖掘结果质量的评测模型.实时数据集实验显示,CPFCFPA具有较好的可扩展性和挖掘性能,且对当前频繁模式挖掘算法难以或不能实现的挖掘任务,其挖掘结果能做到对频繁巨模式完整挖掘集的较好近似.     

2013年女子冰壶世锦赛评析

采用文献资料法、录像观察法和数理统计法等方法对2013年女子冰壶世锦赛的比赛成绩进行分析。结果表明：中国女子冰壶队缺乏科学系统的训练,竞赛心理不成熟,后备人才严重匮乏等因素,是致使技战术水平下降和成绩下滑的主要因素。认为科学、系统的训练是掌握技战术的基础,加强冰壶运动员的心理训练是提高竞技运动成绩的有力保障。建议政府加大投资,提高专业冰壶运动人才水平和加强后备人才建设;加强国际交流,了解冰壶最新动态,进行科学训练;增强心理素质训练,提高竞赛心理承受力,为我国冰壶运动员发挥良好的技、战术风格打下坚实基础。     

论电子商务中选择数据挖掘技术的依据

数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、近邻、聚类，也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，提出选择数据挖掘技术的两个重要依据．以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。     

清末“新政”时期的西北工矿业探析

“新政”时期,是继洋务运动西北近代工矿业发展的又一个重要时期。西北一批具有近代意义的机器工业为西北的近代化奠定了工矿业基础,各类机器工厂和矿物学堂的开办,为西北用近代方式培养了第一批工程技术人员,这对西北后来近代机器工业的发展起了积极的作用。因为,他们同新的生产方式相联系,在西北整个近代历史过程中起了不可忽视的作用,更是为北洋政府时期西北近代工矿业的发展奠定了坚实的基础。     

决策树挖掘算法在教评体系中的应用研究

对高校教学质量评估体系中学生的大量评教数据和教师的档案数据进行数据挖掘,重点研究决策树方法中的ID3算法在教学质量评估体系中的应用。利用决策树挖掘算法挖掘影响教学质量的关键因素,找出数据的内在规律,并对挖掘结果进行分析,从中提取有用信息,才能更好地为管理决策分析提供科学依据。     

网络环境下复合图书馆知识组织探讨

发展是硬道理,复合图书馆是未来发展模式,知识组织是其核心建设,复合图书馆知识组织工具对传统文献和数字资源进行整合挖掘,建立知识导航和知识语义网。     

浅谈煤矿开采的影响因素

本文对影响煤矿开采的因素分别进行了分析介绍,对工作具有一定的指导意义。