数据挖掘在物流管理决策中的作用

伴随着信息时代数据量剧增的显著特征,深化物流管理决策的最有效的方法是在其中引入数据挖掘技术。介绍了数据挖掘技术在物流管理决策中的作用,分析了数据挖掘在物流管理信息中的挖掘过程及实现的关键技术。指出数据挖掘技术将为物流管理决策提供越来越强大的支持功能。     

数据挖掘技术及其在零售业中应用的初步研究

本文论述了数据挖掘的概念、功能、常用算法及工作过程,同时也对数据挖掘在零售业中的应用做了较为详尽的阐述,并举一具体实例来说明怎样在零售业中实现数据挖掘。本文旨在对数据挖掘技术及其在零售业中的应用有一个清晰的描述,加深人们对它的了解和认识。     

面向林业管护的分布式数据挖掘系统的研究

首先,本文介绍了分布式数据挖掘技术、其研究现状及在林业中的应用前景;其次,设计了一个针对数字林业管护的分布式数据挖掘系统,并详细研究了各个部件的功能及系统的工作原理;最后,选择一个应用环节,引入遗传算法,具体的实现数据挖掘技术在数字林业建设中的应用.     

基于数据挖掘的运动会编排系统设计与实现

从运动会编排管理系统的功能、类结构、性能和各种用表等方面,详细分析了系统的用户需求,研究了数据仓库和数据挖掘的分类算法及其处理流程.在此基础上,设计并实现了基于数据挖掘技术的运动会编排管理系统,特别是运用数据挖掘的相关技术解决了运动会编排系统中的赛程表问题和分组分道的实现.     

数据挖掘及其技术实现

数据挖掘解决在信息技术发展中存在的拥有大量数据但缺乏有用信息的问题,完成从业务数据到决策信息的转换。本论述了数据挖掘的概念及其工作流程,针对不同的功能类型对数据挖掘的技术实现进行了分析,并且阐明了数据挖掘设计和实现中的若干关键问题。     

异常数据挖掘在实际中的应用

本文主要讨论了异常数据挖掘在实际中的应用,简要地介绍了异常点的定义、分类及异常数据挖掘的定义、功能等,详细的介绍了异常数据挖掘技术在金融领域、电信领域、商业领域中和生物医学以及DNA分析中的应用。     

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。     

数据挖掘在CRM中的应用

客户关系管理(CRM)是最近流行的一种全新的管理理念，也是数据挖掘技术的重要应用领域。介绍了数据挖掘的基本概念及功能，阐述了CRM的定义及功能，论述了数据挖掘在CRM中的作用及实施。     

面向企业数据挖掘系统原型设计

本文在数据挖掘技术的基础上对数据挖掘系统进行了研究。着重论述了面向企业的数据挖掘系统、数据挖掘系统的原型框架。并分析了企业对数据挖掘系统的需求,探讨了面向企业应用的数据挖掘系统的设计原理与实现方法,论述了数据挖掘技术在企业中的应用,对面向企业数据挖掘系统提出了合理的设计原型及实施办法。     

文本数据挖掘系统原型方案研究

本文在研究文本数据挖掘技术发展基础上,对文本数据挖掘系统设计进行深入分析,在此基础上,论文设计实现文本数据挖掘系统原型方案,该方案将文本分析、数据库和文本数据挖掘技术有机地结合起来,实现了文本特征值提取、特征值清理入库和关联规则挖掘等功能。     

数据挖掘技术的研究现状及发展方向

数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。文章对国内外数据挖掘技术的总体情况进行了概括性的介绍，其中包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域等，并对当前数据挖掘的分类以及数据挖掘技术中常用的一些挖掘算法进行了说明，最后列出了一些数据挖掘在实际领域中的应用，并对数据挖掘技术的前景作出了展望。     

数据挖掘在商场管理决策应用中的安全研究

目前数据挖掘在社会各方面都有很大的应用,但随着计算机技术、通信技术等的快速发展以及一些人为原因,数据挖掘在应用中的安全问题逐渐暴露出来。为了使数据挖掘得到更广泛的应用,在安全性上必须进行相应的研究。从原始数据、挖掘技术方法、挖掘结果三方面分析了数据挖掘在商场管理决策支持应用中存在安全问题的原因,并就相关的原因提出了建议性对策。     

对于数据仓库和数据挖掘的理解

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供更好的决策支持和服务,同时促进数据仓库技术的发展。主要介绍这两者的概念、应用,以及它们之间的关系。     

基于图像挖掘技术的车辆目标识别方法

在目前的图像处理技术发展现状中,图像挖掘技术是其中一项较为突出和新颖的技术分支。而随着日益庞大的图像数据信息处理量的要求增加,却没有一个有效的分析和处理技术,为此,如何解决大量数据的解析和处理问题是目前图像挖掘技术的主要方向。本文将着重研究图像挖掘技术的原理和其在目前社会中的应用情况。利用简析图像挖掘技术的基本原理分析其数据模型,探讨其所具备的基本功能以及在车辆目标识别上的应用和方法。总结出图像挖掘技术对图像中所存在信息的完全解读,挖掘图像中存在的隐形关联,而且随着图像挖掘技术的不断改进,其目标识别的功能可以应用到车辆管理模式当中。通过实验表明,此方法可以对目标图像中车辆数量和种类的辨识度达到80%以上。     

基于关联规则的图像数据挖掘研究

随着图像获取和图像存储技术的迅猛发展,能够方便得到大量的图像数据。为了能充分从这些图像数据中分析并提取有用信息,研究了数据挖掘中的新型领域——图像数据挖掘技术。主要介绍了数据挖掘、图像数据挖掘及关联规则在图像数据挖掘中的应用。     

基于多Agent系统的Web数据挖掘技术

基于多Agent系统的数据挖掘技术,能够综合应用多种挖掘算法,实现数据挖掘的并行操作.在简述了几种主要的数据挖掘技术的基础上,提出了一种基于多Agent系统的Web数据挖掘模型,进一步分析了系统组织和成员间的协作,并测试了其挖掘效果.测试结果显示,此项技术的挖掘效果具有较好的准确率和覆盖率.     

基于数据挖掘的网络安全审计技术的研究

本文首先介绍了什么是数据挖掘技术和网络安全审计技术,然后在此基础上讨论了数据挖掘技术在网络安全审计技术中的一些基本应用算法,最后给出一个基本的利用数据挖掘技术实现的网络安全审计系统。     

OLAP数据挖掘引擎算法的设计与实现

基于OLAP的数据挖掘，是数据挖掘的一个新的发展方向。对于如何把OLAP(联机分析处理技术)和DM(数据挖掘)统一起来，从而在数据库或数据仓库的不同层次进行挖掘，提出了OLAP数据挖掘系统的结构。通过研究数据挖掘方法和OLAP操作的特点，以及数据立方的构建和物化，对传统的DM算法进行了改进，设计并实现了更能适应OLAP数据挖掘引擎的算法。     

浅谈基于云计算的数据挖掘技术

21世纪是信息的时代,然而在这个信息大爆炸的时代,数据无疑是这个时代的主宰者,尤其对于一个企业而言,能否挖掘出潜在的有价值的数据在一定程度上将决定一个企业的经济命脉,因此数据挖掘也变得尤为重要。可是随着信息技术的发展,传统的挖掘方式已经不能满足海量数据的挖掘,而云计算的出现使解决这一难题成为可能,可以说云计算的到来给数据挖掘技术带来了一场革命性的改变。本文介绍了云计算的定义、特点以及应用于数据挖掘中的优势,并简单讨论了基于云计算的数据挖掘技术热点问题以及数据挖掘技术所面临的挑战。最后畅谈了基于云计算的数据挖掘技术的未来发展趋势以及自己的感想。     

数据仓库和数据挖掘技术在DSS中的应用研究

数据仓库和数据挖掘技术是目前信息技术研究的热点问题之一。介绍了数据仓库的特点、体系结构、联机分析处理及数据挖掘技术，讨论了如何在Microsoft SQL Server2000中将数据仓库和数据挖掘技术结合起来开发决策支持系统。