21世纪数据挖掘技术与传统挖掘技术的相关研究

随着以数据库、数据仓库等数据仓储技术为基础的信息系统在各行各业的应用,使海量数据不断产生。随之而来的问题是如此多的数据让人难以消化,无法从表面上看出它们所蕴涵的有用信息,更不用说有效地指导进一步的工作。如何从大量的数据中找到真正有用的信息成为人们关注的焦点,数据挖掘技术也正是伴随着这种需求从研究走向应用[4]。本文从现代数据挖掘技术与传统挖掘技术方法相关研究入手,提出了如何利用数据挖掘的知识,进一步提高Web信息搜索的性能。     

浅谈计算机数据挖掘

近年来,随着计算机网络技术的不断发展和改革,我国已经全面进入了网络信息时代,海量的网络数据记录着人们生产和生活的各种信息,如何对计算机数据信息进行合理分类、科学统计等问题,已成为我国广大计算机数据信息工作者研究讨论的热点话题,本文针对数据挖掘技术的应用问题和实施步骤,对计算机数据挖掘进行深入研究。     

数据挖掘技术在教学信息当中的应用

大数据时代下信息的产生、传输及应用将更加便捷和高效。数据挖掘技术是大数据时代下的新型信息应用技术,且在计算机科学研究领域比较活跃。数据挖掘技术在教学信息管理中的应用,有助于教学方式的创新,有利于学生信息、教师信息和选课信息等方面的管理。文章对数据挖掘技术在教学信息当中的应用展开深入探究,以期总结数据挖掘对教学管理的作用,提炼适应现阶段教学管理工作的新方法。     

数据挖掘技术在移动通信中的应用研究

计算机技术、电子技术和网络技术的飞速发展,将人们带入了信息化的社会,由于信息、数据的增加,人们就要通过数据挖掘技术对这些信息和数据进行处理才可以避免知识的匮乏和提高数据、信息的安全性。本文详细的阐述了什么是数据挖掘和数据挖掘技术、数据挖掘的原理和数据挖掘的常用技术、数据挖掘技术在移动通信中的应用。     

通用数据挖掘平台设计与实现

数据挖掘平台的实现为决策管理提供了清晰明确的价值信息,通过分析数据挖掘技术的特性,包括数据挖掘概述、数据预处理与关联分析等,重点阐明了基于数据挖掘技术来处理复杂问题的交换平台的研究.     

数据挖掘在无线网络规划中的应用研究

随着4G网络的普及,我国逐渐开始了新一轮的无线网络规划设计,传统的无线网络规划有着一定的局限性,其水受到数据收集条件的限制,研究的数据样本较少,难以适应越来越多样化、复杂化的无线网络环境。数据挖掘技术在无线网络规划中的应用能够有效解决上述问题,文章从数据挖掘技术概述入手,分析了无线网络规划的内涵,并以SPSS数据挖掘工具为例,探讨了数据挖掘在无线网络规划中的应用,旨在为相关无线网络规划实践提供参考。     

基于Spark平台的大数据挖掘技术分析

文章指出,大数据技术现在越来越成熟,大大提高了数据信息的利用率,尤其是大数据挖掘技术可以从海量的数据中挖掘具有价值的信息,为社会的生产生活提供更大的助力.基于大数据自身所具有的数量大、多样性突出等特点,在进行数据挖掘时,想要达到较高处理速度、效率以及实时性效果,还需要不断地进行研究.Spark平台是一个针对超大数据集合...     

探析数据挖掘在智能在线答疑系统中的应用

21世纪是信息化时代,近年来随着人工智能与大数据的发展,诞生了以数据挖掘技术为核心的、崭新的信息计算科学门类。数据挖掘技术能够高度智能化、自动化的在原始数据基础上,经由一定的数据挖掘手段探寻出在海量数据背后高度规律性的关系,从而挖掘出原始数据潜在的、富含价值的信息,归纳总结出更有用的知识结构,帮助决策者科学决策。将数据挖掘技术运用在实际当中是当前信息决策领域最前沿的研究方向之一,文章将基于最新研究成果探析数据挖掘在智能在线答疑系统中的应用。     

数据挖掘技术在图书馆信息服务中的应用

信息服务是图使馆的主要功能之一,确保其服务质量是图书馆所有工作的重中之重。为满足图书馆信息服务需求,文章提出将数据挖掘技术应用于信息服务工作中,以提高服务质量,响应信息时代。首先,文章对数据挖掘技术的概念、基本过程及主要功能进行了简要分析;其次,从实际情况入手,分析了图书馆信息服务现状,提出有必要利用数据挖掘技术进行信息服务建设的论点;然后,从数据搜集、数据分析、决策支持、信息咨询、个性化服务等方面具体论述了数据挖掘技术在图书馆信息服务中的应用;最后,对图书馆应用数据挖掘技术提出了一些注意事项,切实发挥数据挖掘技术优势。     

数据挖掘与图书馆用户资源分析研究

人类利用图书馆产生信息活动时所表现出的最基础、最平常、最通用的一种关系,便是用户资源和图书馆之间的关系。从这种关系出发,分析嫁接起这一简单联系的规律,便是数据挖掘技术。本文认为对图书馆用户资源分析研究应以数据挖掘技术为逻辑起点,从云计算、信息共享、数据排查、智能搜索、大数据存储等对图书馆用户资源进行整合和建设。面对信息资源日益丰富的今天,数据挖掘技术对管理图书馆信息资源技术提供了巨大便利。     

互联网Web数据挖掘模型设计与技术实现

随着Internet和行业电子化的趋势越来越明显。如何更加深入地了解客户需求信息和行为特征,更好地利用互联网的海量信息辅以决策管理,是当前信息研究的主要内容之一数据挖掘作为数据库、数据仓库的重要应用技术之一,能够为正确的商业决策提供强有力的支持和可靠的保证。但是传统的数据挖掘方法大部分只能对同质的同构的数据进行分析,这对于互联网上的大量的异构的文本信息、日志信息、超链接等不太适用。因此,在传统的数据挖掘的基础上产生了一个新的技术——Web数据挖掘     

浅谈数据挖掘技术在移动通信中的应用

针对移动通信运营商如何从大量的、未知的数据中得到有价值的信息,用来分析和解决用户所需的问题,进而提出了采用数据挖掘技术的观点,本文主要从什么是数据挖掘与数据挖掘技术、对数据库技术的典型应用研究和数据挖掘的主题定义两个方面,详细的阐述了数据挖掘技术在移动通信中的的应用。     

Web数据挖掘综述

Web数据挖掘是数据挖掘在Web上的应用,它涉及数据挖掘、Web技术、信息学、计算机语言学等多个学科领域,是一项综合技术。它利用数据挖掘技术从与Web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。本文主要描述Web数据挖掘的基本概念和目标,分析了Web数据挖掘的分类和主要实现技术。     

基于数据挖掘技术的保护设备故障信息管理与分析系统

随着数据库技术和人工智能技术的不断进步,数据挖掘技术逐步发展起来,作为当前计算机信息技术中的一项较为新兴的技术,综合运用了数理统计、模式识别、计算智能、人工智能等多项先进技术,主要是从大量的数据中来发现和挖掘一些隐含的有价值的知识,从大型的数据库数据中挖掘一些人们比较感兴趣的知识,本文主要讲了数据挖掘技术的概念、数据挖掘技术在保护设备故障信息中的实现方法以及数据挖掘技术保护设备故障信息管理的基本功能等问题。     

数据挖掘在信息融合中的应用研究

信息融合是信息领域一个前景广阔的研究方向.通过多信息采集设备组网可以获得比单一信息采集设备质量更高的信息.信息融合技术虽然发展迅速,但是信息融合技术理论尚待完善.文中提出了采用数据挖掘技术分析数据的思想,概括了数据挖掘的任务与过程,着重介绍了如何利用关联规则挖掘技术分析数据源的数据.     

电路实验数据分析挖掘技术研究

数据挖掘算法是神经网络算法中的有效算法,数据挖掘算法主要包括快速聚类、决策树、关联规则、Kohonen神经网络等算法,其研究的内容是算法模型、参数设置及相应的数据处理方法过程。通过利用数据挖掘算法,对电路实验数据的统计分析挖掘技术进行研究。目前,在电路数据分析方面数据挖掘算法的应用还是一种尝试,希望通过这种算法应用的研究,发现在电路实验数据中的有内部规律和价值的信息,从而为电路实验提供有益的帮助和指导。     

数据挖掘技术在经济统计中的应用探究

在社会经济的不断发展下,各种数据信息的数据量已经超越了人们所能够收集的极限。面对这种情况,相关研究人员正在不断进行探索,在如何利用庞大数据挖掘出有用的信息方面、如何创造出有用的信息挖掘技术、如何才能创造出有用的价值等方面已经有所成就。科技人员研发出的数据挖掘技术,能够让使用者在使用这项技术时,让数据变得更加整洁利落。所以,本文就将针对数据挖掘技术的内涵特点进行分析,并探究其在经济统计中的应用。     

Web数据挖掘技术研究

Web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。Web数据挖掘是一种新兴的边缘科学技术,他涉及到机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、数据库以及人工智能等技术,可用于网络检索、网站建设以及电子商务等方面。根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为3类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘。     

数据挖掘技术及在保险领域中的应用

数据挖掘技术是目前广泛研究的数据库技术，它可以从大量的数据中提炼出有用的，潜在的信息，人们可利用这些信息改进工作，提高效率。通过对数据挖掘的常用技术和算法及数据挖掘的体系结构的详细介绍和分析，并结合保险业的特点，对数据挖掘技术在保险领域中的应用进行了探讨。     

大数据

7 数据挖掘和数据流挖掘 7.1大数据挖掘技术的简介和分类大数据技术广义上包括大数据相关的获取、存储、处理、挖掘等技术,但就美国政府2012年提出的"大数据研究与发展计划"而言,它主要指的是面向大数据的数据挖掘、机器学习技术.此期重点介绍大数据中的数据挖掘技术,重点是数据流挖掘技术.