基于数据挖掘的电池信息推荐系统研究

随着大数据的不断发展,基于数据挖掘的应用越来越广泛。通过对信息推荐系统的理论和技术问题进行研究,构建了基于数据挖掘环境下的电池信息推荐系统。利用数据挖掘技术研究信息推荐系统,解决Internet环境中信息资源系统的信息过载问题,为不同用户提供个性化的推荐服务,使用户具有更方便、有效的信息体验方式。     

基于混合数据挖掘方法的入侵检测算法研究

入侵检测技术是一种主动保护自己免受攻击的网络安全技术,入侵检测系统处于防火墙之后,在不影响网络性能情况下对网络活动进行实时监测。传统的入侵检测系统面对海量的信息数据,不能及时有效地分析处理这些数据,而数据挖掘技术的运用正好能够满足入侵检测系统的要求,合理的分析数据,有效处理数据。文章针对目前入侵检测系统中存在的一些问题,重点阐述了数据挖掘算法在异常检测和误用检测中的具体应用。对于异常检测,主要运用了分类算法;对于误用检测,主要运用了聚类算法、关联规则和孤立点等算法。最后根据基于数据挖掘的入侵检测系统的主要优点对目前数据挖掘算法在入侵检测中应用所面临的难点进行了分析,并设计了国内第一个数据挖掘混合技术的入侵检测算法实例。     

数据挖掘技术在大学生就业指导中的应用研究

随着计算机技术的快速发展,其在社会中得了广泛的应用和发展,高校利用计算机技术得到了多年的毕业生信息,而对于海量的数据与信息,采取数据挖掘技术不仅能够将历史数据加以便捷的统计与查询,还可以寻找历史数据中存在的必然且潜在的联系,将其中有价值的信息加以充分的挖掘,能够为学生就业做出很好的指导作用.从数据挖掘技术含义入手,对应用数据挖掘技术构建的系统进行设计,使其能够为大学生就业做出更好的指导.     

数据挖掘技术在中职学生现状分析中的应用实践

在海量的学生数据中隐藏着许多影响教育效果的重要信息,数据挖掘技术可以从多个维度、多个层次的学生信息中找到有效的数据,为制定科学的教育策略提供信息支持.本文在分析影响教育效果的信息基础上,介绍了数据挖掘的方法,并对学生信息挖掘的结果进行分析,提出针对性的教育建议.     

R-C4.5决策树模型在高职就业分析中的应用

阐述了决策树分类技术和R-C4.5决策树模型。以某高职院校近几届毕业生的个人信息、教育信息和就业信息数据为研究对象,对实验数据进行数据预处理,运用R-C4.5决策树分类技术进行数据挖掘,挖掘出影响高职毕业生就业质量的相关因素,为政府和学校提高就业质量的各类措施和改革提供了决策依据。     

基于数据挖掘的计算机专业就业分析系统

利用数据挖掘技术,根据主题特点选取关联规则Apriori算法对计算机专业学生成绩与就业信息之间的关联进行挖掘,运用闭频繁项集和相关分析思想对挖掘出来的结论进行优化。在上述的理论基础上开发一个计算机专业就业分析系统。     

一种基于云计算的数据挖掘平台架构设计研究

网络技术的快速发展给我们带来了大量的数据信息,同时也为我们在从大量的数据信息中发现自己需要的数据也增加了难度,数据挖掘技术的出现可以很好的解决这样的问题,数据挖掘技术在很多领域的决策分析的应用中越来越广泛。云计算可以提供虚拟化的高性能的计算平台,满足数据挖掘系统设计的需要。本文对云计算平台的特点进行了分析,对基于云计算的数据挖掘架构进行了设计,对基于云计算的数据挖掘系统的实现进行了研究。     

R-C4.5决策树模型在高职就业分析中的应用

阐述了决策树分类技术和R-C4.5决策树模型。以某高职院校近几届毕业生的个人信息、教育信息和就业信息数据为研究对象,对实验数据进行数据预处理,运用R-C4.5决策树分类技术进行数据挖掘,挖掘出影响高职毕业生就业质量的相关因素,为政府和学校提高就业质量的各类措施和改革提供了决策依据。     

数据挖掘技术在选课系统中的应用

数据挖掘是从海量数据中找出潜在的、对用户有用信息的过程。将数据挖掘技术中的关联规则应用到选课系统,对历届学生选课成绩库进行挖掘,找出其中潜在的有用信息,找出不同课程之间的相关性,为教学工作人员指导学生选课提供有效的帮助。     

数据挖掘技术在学生就业指导中的应用

管理信息系统的应用使得职业学校的就业指导工作产生了质的飞跃,但随着毕业生人数的极具增长,系统中不可避免地积聚了大量的就业信息数据,与之匹配的统计方法已不能适应现实的需求。数据挖掘技术可以有效解决这一问题,它所包含的Apriori算法,能建立在学校的就业历史数据之上,深入分析毕业生的就业数据从而发现真正影响学生就业问题的内因,还能通过结合学生的受教育与就业需求之间的相关性,分析出社会对人才的真正需求,进而为职业学校的管理者提供参考数据,帮助他们对学校的教育模式进行改革,使其更契合当下社会对人才的需求,从而最大程度地提高毕业生就业指导工作的有效性。     

基于大数据的数据挖掘中容错技术研究

随着互联网的不断发展,应用程序、数据正在迅速增长,大规模数据存储成为大数据技术研究重点,借助数据挖掘技术能更好地为决策者提供信息支撑。容错技术是大数据处理领域中一个前沿且极具挑战性的研究课题。该文依据当前的研究现状和进展,通过对大数据时代数据特征的分析,结合当前技术发展趋势,运用Python技术设计数据挖掘中代码容错技术的改进,并用算法进行实现。测试结果表明,该算法运行良好,系统的健壮性和可靠性大大提高,为大数据和数据挖掘提供理论基础,为海量数据的安全可靠挖掘提供科学有效的技术支撑。     

云计算平台下的Web数据挖掘研究

近年来,计算机科学技术快速发展,在人们的生活、工作和学习中发挥着越来越重要的作用。计算机互联网的信息资源非常丰富,与此同时碎片化、海量的数据信息在很大程度上增加了人们获取有价值信息的成本和时间。当前云计算平台下的Web数据挖掘技术为海量数据信息的处理和分析提供了极大的便利,通过研究云计算平台下的Web数据挖掘,进一步完善和优化Web结构数据挖掘技术,降低大量数据信息存储和处理的成本,提高系统运行效率。本文简要介绍了云计算和Web数据挖掘,阐述了云计算平台下的Web数据挖掘系统。     

数据挖掘技术在学生信息管理系统中应用研究

该文的主要工作是针对我校目前各部门、各院系学生信息没有被有效的集成、不能被很好的共享这一现状,开发一个适应我校新形势下的学生管理信息系统。该系统是一个面向用户、面向网络数据管理的信息数据管理系统,利用数据库管理设计软件实现学生的信息管理,使对学生信息的管理更加容易、提高工作效率、降低管理成本。利用数据挖掘技术提高学院学生信息管理系统的智能决策功能,对学生毕业就业指导工作给以帮助和支持,取得了明显的效果。     

数据挖掘技术在高职毕业生跟踪调查中的应用

随着职业院校的不断发展以及技术的进步,数据挖掘分析已经在教育行业得到越来越多的应用。利用近几年的毕业生调查数据,经过数据清理及集成,运用EXCEL为数据挖掘分析的工具,采用了关联和聚类算法,找到了毕业生就业规律,相应地提出了提高人才培养质量和就业质量的对策和方法,最终让数据分析的成果为高职院校的改革发展提供了科学的依据。     

基于数据挖掘技术的高校教育管理研究

教育信息化的不断普及和发展,使得高校数据库中保存了越来越多的教育数据,这对高校的教育管理提出了新的挑战。数据挖掘技术的广泛应用为高校教育管理信息化提供了技术支持。基于此,主要研究了数据挖掘技术在教学、学生管理、就业等方面的应用,以推动高校教育事业的发展。     

数据挖掘技术在学生成绩分析中的应用

数据挖掘是数据的深层次分析方法。将数据挖掘技术应用于学生成绩分析,可以发现学生成绩内在的特性和隐藏的状况。运用标准化数据预处理、数据聚类算法等一系列数据挖掘方法,对比传统的排序,提出了学生成绩分析的一些新思路,为发现问题、调整教学策略、有效提升成绩提供数据支撑。     

数据挖掘技术在高职毕业生跟踪调查中的应用

随着职业院校的不断发展以及技术的进步,数据挖掘分析已经在教育行业得到越来越多的应用。利用近几年的毕业生调查数据,经过数据清理及集成,运用EXCEL为数据挖掘分析的工具,采用了关联和聚类算法,找到了毕业生就业规律,相应地提出了提高人才培养质量和就业质量的对策和方法,最终让数据分析的成果为高职院校的改革发展提供了科学的依据。     

数据挖掘技术在在线考试系统中的应用研究

数据挖掘技术在各行业都有广泛运用,是一种新兴信息技术。而在线考试系统中存在着很多的数据信息,数据挖掘技在在线考试系统有着重要的意义,和良好的应用前景,从而在众多技术中脱颖而出。本文从对数据挖掘技术的初步了解,简述数据挖掘技术在在线考试系统中成绩分析,以及配合成绩分析,完善教学。     

数据挖掘在银行业风险防范的应用

信息资源的分析、整合在银行业的竞争中起着越来越重要的作用。数据挖掘作为一种有效的数据分析工具,能为决策者从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘在银行业日益受到重视。该文介绍数据挖掘在信贷风险预测方面的应用,从信贷管理信息系统中提取数据建立数据仓库,设计并实现了一个C/S结构的信贷风险预测系统,为经营者提供数字化的决策依据。     

数据挖掘在银行业风险防范的应用

信息资源的分析、整合在银行业的竞争中起着越来越重要的作用。数据挖掘作为一种有效的数据分析工具．能为决策者从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘在银行业日益受到重视。该文介绍数据挖掘在信贷风险预测方面的应用,从信贷管理信息系统中提取数据建立数据仓库,设计并实现了一个C／S结构的信贷风险预测系统,为经营者提供数字化的决策依据。