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数据挖掘应用研究及展望 总被引:11,自引:0,他引:11
数据挖掘是一门应用性很强的要求。本文首先介绍了当前该领域内的主要研究成果,然后介绍了规范应用系统开发的标准,以及现有的一些挖掘工具。 相似文献
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时态数据挖掘的相似性发现技术 总被引:20,自引:0,他引:20
现实世界存在着大量的时态数据,时态数据挖掘(temporal data mining,简称TDM)是近年来学术界关注的一个重要研究课题.相似性发现技术关注数据的发展变化,试图从时态数据中发现事物动态演化的相似性规律.分析和比较了近年来TDM研究中涉及的主要相似性发现技术.首先区分定义了3类时态数据:时间序列、事件序列和交易序列;然后分类并讨论了各种与序列相关的主要方法和技术,涉及相似性度量、序列抽象表示和搜索,以及各类挖掘任务及其算法操作;最后展望进一步研究的方向. 相似文献
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孟志青 《模式识别与人工智能》2001,14(4)
本文研究了一类新的知识发现问题即基于时态约束的相邻时态关联问题,首先我们引进了时间的时态型、基时态型等概念及其性质,然后我们给出了有限个属性在时态型的基础上描绘不同状态的时态事件空间,从而定义了事件之间的时态关联规则,由此导出了1种具有一定意义的相邻时态关联规则.这种相邻时态关联规则可以用于商品销售、股票价格等问题的知识发现和短期的预决策,最后讨论了在2个时态型下的相邻时态关联规则的算法主要步骤,并给出了实例的分析. 相似文献
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浅谈数据挖掘技术 总被引:3,自引:0,他引:3
任泰明 《计算机应用与软件》2003,20(11):48-50
本文叙述了数据挖掘技术的定义,说明了数据挖掘技术的基本方法,分析了数据挖掘技术面临的问题。 相似文献
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时态数据库中增量关联规则的挖掘 总被引:6,自引:0,他引:6
时态数据库(temporal database)中的时态数据是数据信息中重要的一类,此类数据中存在着大量未知的涉及数据的变化趋势及数据增量之间相互关系方面的知识.给出了时态数据库中的相邻关系(adjacency)和增量(increment)的定义,提出了基于定量属性离散化及编码化的增量关联规则的基本模型(model of discretization & code-based increment association rules);并针对时态数据库中的属性大多为连续定量属性的特性,比较了"部分完备法"(partial completeness)、基于分类信息熵的离散化(entropy-based discretization)、C4.5、基于粗集理论的全局离散化(rough sets-based full discretization)及其改进等多种定量属性的离散化方法,结合定性属性的挖掘算法,提出了具有时间约束的增量关联规则挖掘算法TIDM;最后,讨论了互斥属性集的概念、基本特性及处理互斥属性集的基本方法,对于诸如企业风险管理的管理决策等应用是十分有意义的. 相似文献
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数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题,为了使人们对该领域现状有个概略了解,在消化大量文献资料的基础上,首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行了概略介绍,包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域、分类及主要挖掘技术;结合作者的研究工作,对关联规则的挖掘、分类规则的挖掘、离群数据的挖掘及聚类分析作了 较详细的论述;介绍了关联规则挖掘的主要研究成果,同时指出了关联规则衡量标准的不足及其改进方法,提出了分类模式的准确度评估方法;最后,描述了数据挖掘技术在科学研究、金属投资、市场营销、保险业、制造业及通信网络管理等行业的应用情况,并对数据挖掘技术的应用前景作了展望。 相似文献
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教育数据挖掘(Educational Data Mining,EDM)是一门涉及计算机科学、教育学、统计学的交叉学科。它致力于探索来自教育环境的独特数据,其目的是更好地了解学生及其学习环境,从而提高教育成效。为了深入分析EDM的研究进展,从Web of Science库相关文献、国内外研究现状对EDM进行了系统性梳理,介绍了EDM的工作流程,把数据挖掘技术在教育领域的应用归纳为4类,对处于快速发展阶段的一些EDM典型案例进行了统计分析并讨论了其不足与发展趋势。 相似文献
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教育数据挖掘(educational data mining,简称EDM)技术运用教育学、计算机科学、心理学和统计学等多个学科的理论和技术来解决教育研究与教学实践中的问题.在大数据时代背景下,EDM研究将迎来新的转折点.为方便读者了解EDM的研究进展或从事相关研究和实践,首先介绍EDM研究的概貌、特点和发展历程,然后重点介绍和分析了EDM近年来的研究成果.在成果介绍部分,选取的研究成果大部分发表于2013年以后,包括以往较少涉及的几种新型教育技术.在成果分析部分,对近年来的典型案例作了分类、统计和对比分析,对EDM研究的特点、不足及发展趋势进行了归纳和预测.最后讨论了大数据时代下EDM面临的机遇和挑战. 相似文献
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数据挖掘是一种新兴的数据处理技术,在生活的各个领域发挥着日益重要的作用。论文详细阐述了数据挖掘的各种技术方法,深入分析了数据挖掘技术的应用领域,并对数据挖掘应用中的主要问题进行了探讨。 相似文献
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张大雷 《数字社区&智能家居》2009,(18)
随着信息技术的发展,积累了越来越多的数据。数据挖掘技术为人类处理这些海量数据提供了有力武器。首先介绍了数据挖掘技术的概念,然后对数据挖掘系统的构成和数据挖掘的流程进行了分析,最后详细分析了数据挖掘的常用方法。 相似文献
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随着信息技术的发展,积累了越来越多的数据。数据挖掘技术通过从数据库中发现知识,为人类处理这些海量数据提供了有力武器。首先介绍了数据挖掘技术的概念,然后对数据挖掘系统的构成和数据挖掘的流程进行了分析,最后详细分析了数据挖掘的常用方法。 相似文献
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本文在介绍数据开采基本知识的基础上提出了一个通用的开采机模型,并对其各模块的功能做出描述,针对目前许多开采大型数据库中的关联规则高效算法大多是在各自单独的领域内进行算法的理论研究与探讨的问题,本文在研究了两种高效的关联规则开采算法:最大频繁项目集算法FID(Frequent Itemsets Discovery),增量式更新算法IUA(Incremental Updating Algorithm)后,将以上算法综合并在计算机上实现,作为比较同时给出了Aprioiri(经典的关联规则开采算法)的实现。文中为了避免负面示例的问题,还引入了兴趣工的概念,并在系统中实现。 相似文献
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