可视化数据挖掘方法与技术

可视化数据挖掘技术是可视化技术和数据挖掘技术的有机结合,是数据挖掘技术发展的必然,它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域：数据挖掘的可视化已由单纯的模型可视化发展到数据可视化与数据挖掘过程和结果的可视化;本文着重讨论了可视化数据挖掘的分类和相关技术,最后提出了未来的研究方向。     

数据挖掘方法与可视化

迄今为止，数据挖掘与知识发现软件的功能不再停留在“挖掘”这个单一功能的实现，而已延伸到数据挖掘与知识发现的过程．即包括数据的预处理、数据挖掘、模型评估与可视化；在单纯的模型可视化基础上扩充了数据可视化与数据挖掘过程可视化：本文着重讨论了数据挖掘的方法与可视化技术，最后提出了未来的研究方向。     

一种支持可视化数据挖掘的图像后处理方法

可视化数据挖掘是当前数据挖掘的研究重点之一，国际上近几年发展起来的几类可视化数据挖掘技术，主要有基于计算机图形学的技术．本文提出了一种支持可视化数据挖掘方法的计算机图像处理技术，利用一种类邻域平均方法（Resemble Neigh borhood Averaging Method）对数据挖掘结果图像进行后处理，可帮助用户准确把握数据的主要特征，进而从数据中发现有用的模式．实验表明，该方法具有很强的直观性、便利性、有效性，为可视化数据挖掘提供了一个新途径．     

基于平行坐标法的可视数据挖掘

数据挖掘和数据可视化技术的结合形成可视数据挖掘。通过可视化技术的运用,数据挖掘可以增加其数据的针对性和结果的可信度。平行坐标法是数据可视化的代表方法之一,该文在平行坐标法的基础上,探讨了在其中实现可视化数据挖掘的基本方法,是进一步开发可视数据挖掘系统的初步研究。     

可视化数据挖掘技术

迄今为止,数据挖掘与知识发现软件的功能不再停留在"挖掘"这个单一功能的实现,而已延伸到数据挖掘与知识发现的过程,即包括数据的预处理、数据挖掘、模型评估与可视化,在单纯的模型可视化基础上扩充了数据可视化与数据挖掘过程可视化.主要讨论了数据挖掘的方法与可视化技术,指出了未来的研究方向.     

多维数据可视化技术综述

数据挖掘可视化是数据挖掘过程中的重要组成部分。通过交互式数据挖掘可以增强挖掘结果的可理解性和可信度。如何可视化多维数据,是目前可视化研究的热点。本文对目前主要的关于多维数据可视化技术和方法进行了综述。     

DMVisualMiner:一个可视化数据挖掘分析平台

DMVisualMiner是将可视化技术应用于数据挖掘领域而开发的一个数据分析平台.可视化数据挖掘主要应用在4个方面数据准备阶段的可视化、模型生成阶段的可视化、结果呈现阶段的可视化、数据挖掘流程的可视化.实现了对数据挖掘各个方面的可视化,同时DMVisualMiner采用构件的设计方法,利用插件的概念增强了系统的可扩展性,设计并实现了基于XML的模型表示方法,使得DMVisualMiner能够和预言模型系统集成,并能在网络环境下发布.     

可视化数据挖掘技术的应用分析

随着社会的不断发展和科学技术的不断进步,大数据时代的到来衍生了很多新技术。其中,可视化数据挖掘技术是较为先进的一种技术,是信息化时代发展的产物。近年来,这一技术被广泛应用于各个领域,为各行各业的发展提供了便利,提高了工作效率。笔者主要阐述了可视化数据挖掘技术的相关概述,分析了可视化技术在数据挖掘技术中的应用,研究了可视化数据挖掘技术存在的问题和未来的发展趋势,以期为技术的进步提供数据支持。     

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。     

基于数据挖掘的桥梁抗震分析结果可视化系统设计

结合数据挖掘技术与分析结果可视化系统的开发，主要研究了基于知识的数据挖掘技术和桥梁抗震分析结果可视化系统模型；最终开发了一套实用的桥梁抗震分析结果可视化系统。     

浅析数据挖掘技术

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。     

Web挖掘在现代电子商务中的应用

随着互联网技术的高速发展,Web数据挖掘由于其自身独特的优点,在现代电子商务中的地位越来越重要。该文重点介绍了Web挖掘的有关概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的主要过程和方法,阐述了Web数据挖掘在现代电子商务中的具体应用。     

Web挖掘在现代电子商务中的应用

随着互联网技术的高速发展,Web数据挖掘由于其自身独特的优点,在现代电子商务中的地位越来越重要。该文重点介绍了Web挖掘的有关概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的主要过程和方法,阐述了Web数据挖掘在现代电子商务中的具体应用。     

Visual data mining modeling techniques for the visualization of mining outcomes

The visual senses for humans have a unique status, offering a very broadband channel for information flow. Visual approaches to analysis and mining attempt to take advantage of our abilities to perceive pattern and structure in visual form and to make sense of, or interpret, what we see. Visual Data Mining techniques have proven to be of high value in exploratory data analysis and they also have a high potential for mining large databases. In this work, we try to investigate and expand the area of visual data mining by proposing new visual data mining techniques for the visualization of mining outcomes.     

嵌入SQL Server的第三方数据挖掘算法软件包的开发

SQL Server 2005提供了支持第三方开发的数据挖掘算法软件包集成到SQL Server Analysis Services组件之中的功能。通过研究OLE DB for Data Mining规范,利用Visual C++开发了线性回归数据挖掘算法软件包,并进行了嵌入测试及数据挖掘预测。     

文本挖掘研究及发展

文本挖掘是对具有丰富语义的文本进行分析从而发现隐含的,令人感兴趣的,有潜在使用价值知识的过程,是数据挖掘的一个新兴主题。本文首先介绍数据挖掘的定义及其发展,进而叙述文本挖掘的含义,回顾国内外文本挖掘的研究现状,着重论述文本分类与文本聚类的一般过程并指出它们的区别之处。最后指出中文文本挖掘的特点,展望了今后的研究目标。     

文本挖掘研究及发展

文本挖掘是对具有丰富语义的文本进行分析从而发现隐含的,令人感兴趣的,有潜在使用价值知识的过程,是数据挖掘的一个新兴主题。本文首先介绍数据挖掘的定义及其发展,进而叙述文本挖掘的含义,回顾国内外文本挖掘的研究现状,着重论述文本分类与文本聚类的一般过程并指出它们的区别之处。最后指出中文文本挖掘的特点,展望了今后的研究目标。     

XML语言在Web数据挖掘中的应用

面向Web的数据挖掘是当今数据挖掘技术的热点，文章介绍了该项技术的特点所在，并详细阐述了XML语言的卓越性及其在Web数据挖掘中的重要应用。     

Web数据挖掘

Web Mining is an important branch in Data Mining.It attracts more research interest for rapidly developing Internet. Web Mining includes(1)Web Content Mining;(g)Web Usage Mining;(3) Web structure Mining.In this paper we define Web Mining and present an overview of the various research issues,techniques and development efforts.     

数据挖掘浅谈

该文分析了数据挖掘产生的背景,阐述了数据挖掘和数据仓库的区别于联系,并从从业方向进行了分析。