数据挖掘在电信运营商经营决策系统中的应用

介绍了在电信运营企业中,数据挖掘技术在经营决策系统中的应用情况。该论文对数据挖掘技术的关键部分、体系结构、功能模块进行了研究,报告了电信运营企业的经营决策系统的现状。通过对数据挖掘在实际应用中的问题的调查,指出了国内运营企业在进行该技术时存在的问题。同时阐述了数据挖掘技术的应用将有利于增强电信运营企业的市场竞争力。     

数据挖掘在电信运营商经营决策系统中的应用

介绍了在电信运营企业中，数据挖掘技术在经营决策系统中的应用情况。该论文对数据挖掘技术的关键部分、体系结构、功能模块进行了研究，报告了电信运营企业的经营决策系统的现状。通过对数据挖掘在实际应用中的问题的调查．指出了国内运营企业在进行该技术时存在的问题。同时阐述了数据挖掘技术的应用将有利于增强电信运营企业的市场竞争力。     

数据挖掘在电信业中的应用研究

介绍了数据挖掘的基本流程和应用于电信的一种数据挖掘系统的结构,并对该系统的各模块进行了功能分析说明;对用于关联规则挖掘的Apriori算法进行了详细的分析和研究,同时对电信业务中的一些实际数据用Apriori算法工具进行了实际应用.     

基于J2EE的空间数据挖掘系统设计与实现

在分析空间数据挖掘特点的基础上，充分集成空间数据仓库技术、空间数据挖掘技术以及空间信息表达等技术，设计了一个基于J2EE的空间数据挖掘原型。重点介绍该原型系统的功能框架与体系结构、空间关联规则挖掘模块、挖掘结果的可视化表达模块的设计和实现办法。最后给出系统以某市土地利用现状数据集为例的空间关联规则挖掘结果界面。结果表明该系统可较好地满足可靠性、扩展性、可用性等业务需要。     

基于序列模式挖掘的入侵检测系统的研究

对入侵检测和数据挖掘从定义和分类等各方面等进行了基本介绍,提出了一个基于数据挖掘的入侵检测系统的总体框架,其整个系统分为训练阶段和测试阶段,对其中各个模块进行基本的功能分析。为了提高数据挖掘的效率,可以将序列模式挖掘引入该入侵检测系统中。将关联规则算法和序列模式挖掘算法同时使用,增加挖掘的粒度。对序列模式挖掘的算法进行了具体分析,并通过具体的实例来说明引入序列模式挖掘能更好地提高数据挖掘的效率。     

基于序列模式挖掘的入侵检测系统的研究

对入侵检测和数据挖掘从定义和分类等各方面等进行了基本介绍,提出了一个基于数据挖掘的入侵检测系统的总体框架,其整个系统分为训练阶段和测试阶段,对其中各个模块进行基本的功能分析.为了提高数据挖掘的效率,可以将序列模式挖掘引入该入侵检测系统中.将关联规则算法和序列模式挖掘算法同时使用,增加挖掘的粒度.对序列模式挖掘的算法进行了具体分析,并通过具体的实例来说明引入序列模式挖掘能更好地提高数据挖掘的效率.     

数据挖掘在防电信客户欺诈模型中的应用

首先分析了当前电信客户欺诈背景,提出把数据挖掘技术应用于电信客户欺诈系统中的构想。防范电信欺诈从操作角度来说就是对欺诈人群的行为进行控制,利用数据挖掘等先进技术对电信客户的行为进行分析。文章着重阐述了采用数据挖掘、朴素贝叶斯分类等技术建模以及验证过程。性能测试表明:将先进的数据挖掘贝叶斯分类技术应用于实际的电信客户欺诈系统中,具有一定的市场价值。该模型能挖掘出潜在的风险行为,识别出客户的欺诈行为,从而解决诸多规模小、分散性大的电信欺诈行为。     

数据挖掘的应用和发展趋势叶磊

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,近年来该技术在金融、电信、零售、医疗、科研等行业领域内发挥了巨大的作用。网站的数据挖掘(Websitedatamining)即Web挖掘、生物信息或基因的数据挖掘以及空间数据挖掘成为数据挖掘领域新的研究热点。     

数据挖掘在教育中的应用

最近,将数据挖掘技术应用于学习系统成为一个热点。本文主要介绍了将数据挖掘技术应用于学习系统,尤其是基于Web的学习系统。介绍了多种挖掘技术在学习系统中的应用:统计分析、可视化、聚类、分类、关联规则和文本挖掘。     

数据挖掘技术在电信客户分析中的应用

本文在研究数据挖掘技术和电信客户分析系统的基础上，研究和提出了基于粗糙集等价关系的电信客户分析系统，本系统所采用的核心算法，是结合电信行业特点，对传统Apriori关联规则挖掘算法的改进，利用粗糙集等价关系的概念进行关联规则的挖掘。构建了其在电信客户分析中的应用模型，并作为某电信公司客户分析系统的核心部件投入使用，取得了较好的应用效果。     

数据挖掘在电信客户关系管理的应用

本文介绍了数据挖掘的相关概念与知识,提出了数据挖掘在当今从海量数据中提取相关信息,和知识发现的过程,与此同时介绍了数据挖掘在帮助企业进行数据分析,推理,预测的应用,例如:关联分析、时序模式、偏差分析、分类、聚类、预测等。与此同时,着重提出了数据挖掘在电信行业营销的应用,介绍了国内外应用现状,并以国内某电信运营商的数据仓库项目为例,例证了数据挖掘在客户分群和流失预测的成功应用,在此基础上,展望了未来的可发展方向。     

数据挖掘在电信业中的应用

介绍了应用于移动通信业的数据挖掘系统，以一些实际数据说明了关联规则挖掘和分类模型挖掘在电信业务中的具体应用。     

数据整合与数据挖掘技术在医疗保险信息系统的研究与应用

通过分析医疗保险管理信息化深入发展的需求,从技术的角度提出医疗保险信息系统数据整合及数据挖掘的总体解决方案,并对医疗保险信息系统的数据仓库的设计、数据整合的方案以及数据挖掘的技术和应用进行概要的分析和论述,并用关联规则挖掘算法实证研究医保信息挖掘的可能性与必要性。利用编码、解码技术和SQL的聚集函数,实现基于SQL的FP-Growth算法,从而突破机器内存对数据挖掘的处理效率,实现对海量数据挖掘的高效挖掘。     

信息挖掘在航空探测数据处理方面的应用

本文着重分析了航天探测信息系统建设的现状与成就,指出了当前航空物探数据管理的一些问题,提出了加大航天航空探测数据库建设。实现数据入库、检查和查询三大功能。本文针对其查询较为繁琐的问题引入了数据挖掘这一思想,使数据查询和使用更加的高效和便捷,进一步完善了我航空航天数据库系统的建设。     

基于数据仓库技术在医院信息系统中的应用

随着医疗改革的深化,医院将面临日趋激烈的竞争形势,在信息技术高度发达的今天,医院也已广泛开展信息化建设工作。本文提出结合医院实际特点,应用数据仓库技术对已有业务数据库进行集成,并利用数据挖掘技术在其上进行数据分析,挖掘潜在有用的知识,从而进一步改善医院服务质量,提高效益,降低成本,并指导管理者做出科学决策分析,提高医院核心竞争力。     

数据挖掘在电信交叉销售领域的研究

文章针对当前我国电信运营企业发展所面临的严峻形势,提出了“如何向电信客户进行交叉销售”的数据挖掘技术应用方案,同时研究了这一技术的建模方法,最后证明数据挖掘是当前提升我国电信核心竞争力的有效工具。     

数据挖掘在电信交叉销售领域的研究

文章针对当前我国电信运营企业发展所面临的严峻形势，提出了“如何向电信客户进行交叉销售”的数据挖掘技术应用方案，同时研究了这一技术的建模方法，最后证明数据挖掘是当前提升我国电信核心竞争力的有效工具。     

电子商务数据挖掘可视化系统模型研究及应用

将数据挖掘与相关的数据可视化技术和联机分析处理技术集成,构造一个应用于电子商务Web环境中的以数据挖掘技术为基础的数据可视化分析系统模型——电子商务数据挖掘可视化模型(EDVM),并技术实现主要模块功能,使之能够进行挖掘结果的动态更新与可视化输出,并通过实验初步验证了EDVM模型的有效性。     

基于数据挖掘的移动通信业客户流失预警系统设计

借助SASEM平台。对移动通信业务数据使用数据挖掘算法建立客户细分模型,能够刻画移动通信客户的行为特征,并以此建立客户流失预测模型。从而建立一个移动通信业客户流失预警系统。实践证明,该方法实用、可操作性强,对支持企业客户关系管理产生了积极的影响。