基于SQL Server 2005的数据挖掘系统设计方案

本文描述了数据挖掘的基本知识,并且介绍了SQL Server 2005数据挖掘平台和基本功能,笔者结合自己的工作实践经验提出并构建出基于SQL Server 2005的数据挖掘系统。     

基于SQL Server 2000的数据挖掘实现

大型数据库中的可升级数据挖掘是当今数据库研究领域的难题之一。SQL Server 是当今最流行的数据库管理软件之一,所以很容易想到在SQL Server 2000上研究在数据挖掘实现方面的主要方法。讨论了通过使用像SQL Server Analysis Service这样的典型工具来如何实现数据挖掘,且为商业组织的决定挖掘出必要的数据。     

数据挖掘在SQL Server2005中的应用

本文首先介绍了数据挖掘的概念和处理过程，然后介绍了SQL Server2005中的数据挖掘功能，最后给出了在SQL Server2005中实现数据挖掘项目的整个流程。     

数据挖掘模型的比较研究

比较了SQL Server2000和Oracle9i数据仓库的数据挖掘技术，分析其数据挖掘模型的异同点和优劣性，并针对其数据挖掘算法上的不足提出改进数据挖掘模型的方法，利用进化计算实现数据挖掘的进化学习机制，提高算法的效率，最优解求解能力，增强数据挖掘系统的鲁棒性和安全性，还讨论了结合两种技术优势实现数据挖掘模型的方法，数据挖掘是网络数据库以及数据仓库的最新功能，与机器学习机制有关。SQL Server 2000和Oracle9i具有数据挖掘的功能，但是由于其数据挖掘算法简单，数据挖掘的现有学习能力和功能发展存在瓶颈。     

用SQL Server 2000构建数据挖掘解决方案

Microsoft的SQL Server2000第一次包含了数据挖掘特性。Microsoft的数据挖掘解决方案是基于针对指定的数据挖掘OLE DE上的。OLE DB是Microsoft制定的工业标准并被一系列数据挖掘ISV所支持。这种指定为数据挖掘提出了一种新的类SQL语言,这种语言使数据库开发者能更好地建立数据挖掘的应用。本文给出了一个关于运用SQL Server 2000构建数据挖掘应用的示例。     

基于SQL Server 2000下数据挖掘算法的研究

微软的SQL Server2000是当今最流行的数据库管理软件之一,研究了在SQL Server 2000上数据挖掘实现方面的决策树算法.决策树算法通过构造精度高、小规模的决策树采掘训练集中的分类知识.SQL Server 2000/Analysis Service两层结构决策树,采用了以类记数表及深度优先策略生成,在建树算法和数据库间设立数据挖掘中间件.并讨论了通过使用像SQL Server 2000 Analysis Service这样的典型工具来如何实现数据挖掘模型的创建,且为商业组织的决定挖掘出必要的数据.     

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。     

OLE DB for DM规范与DMX语言分析及应用

数据挖掘语言标准化的研究是开发新一代数据挖掘系统的关键。DMX(Data Mining Extensions,数据挖掘扩展)是OLE DBFor DM规范支持的数据挖掘查询语言,支持数据挖掘系统直接对关系数据库进行挖掘,是数据挖掘原语标准化发展中的一个突破。该文介绍了OLE DB For DM规范下数据挖掘的主要步骤,给出了Microsoft SQL Server Analysis Services中基于DMX的实现方法。     

SQL Server应用系统性能优化设计

在设计开发SQL Server数据库应用系统时,都希望系统能够发挥最佳性能。提高系统性能的方法就是进行各种优化。分析了影响SQL Server数据库应用系统性能的一些因素,从设计数据库、应用程序、索引、查询、优化SQL语句等方面提出几种有效提高应用系统性能的方法。     

SQLServer数据库性能优调技术分析

SQL Server数据库包括了Microsoft SQL Server以及Sybase SQL Server,并且,被广泛应用于计算机的应用系统中,具有十分重要的作用。如果程序设计人员不能进行合理的数据库设计,就会影响到系统的运行性能。本文主要针对SQL Server数据库性能优调技术进行分析,找出合理的优化方法。     

数据挖掘在质量管理系统中的应用研究

以高密市质量技术监督局为例,探讨了基于SQL Server的数据挖掘在质量管理系统中的应用,提出了3种数据挖掘的应用模型以及一个数据挖掘系统.模型1是挖掘不同属性间的关联度,模型2预测产品在特定时段的质量水平,模型3根据企业属性对企业产品质量水平进行分类.该研究对于提高质监部门的现代管理水平有一定的指导与参考意义.     

An inductive database system based on virtual mining views

Inductive databases integrate database querying with database mining. In this article, we present an inductive database system that does not rely on a new data mining query language, but on plain SQL. We propose an intuitive and elegant framework based on virtual mining views, which are relational tables that virtually contain the complete output of data mining algorithms executed over a given data table. We show that several types of patterns and models that are implicitly present in the data, such as itemsets, association rules, and decision trees, can be represented and queried with SQL using a unifying framework. As a proof of concept, we illustrate a complete data mining scenario with SQL queries over the mining views, which is executed in our system.     

基于SQL Server 2005的数据挖掘的研究

提高数据挖掘的效率是目前信息技术研究的热点问题之一。介绍了数据挖掘的概念、过程模型以及体系结构,讨论了基于Microsoft SQL Server2005的数据挖掘方案和采用SQLServer分析服务实现数据挖掘的相关技术。采用SQLServer分析服务的数据挖掘．实现了数据挖掘、数据仓库与应用程序的紧密耦合,从而大大提高了数据挖掘的效率。     

基于SQLSERVER2005的第三代数据挖掘系统构建分析

介绍了数据挖掘软件及工具的发展历史,阐述了SQLServer2005平台的功能优势,构建了基于SQLServer2005的数据挖掘系统。     

数据整合与数据挖掘技术在医疗保险信息系统的研究与应用

通过分析医疗保险管理信息化深入发展的需求,从技术的角度提出医疗保险信息系统数据整合及数据挖掘的总体解决方案,并对医疗保险信息系统的数据仓库的设计、数据整合的方案以及数据挖掘的技术和应用进行概要的分析和论述,并用关联规则挖掘算法实证研究医保信息挖掘的可能性与必要性。利用编码、解码技术和SQL的聚集函数,实现基于SQL的FP-Growth算法,从而突破机器内存对数据挖掘的处理效率,实现对海量数据挖掘的高效挖掘。     

改进退火遗传算法在SQL数据挖掘参数优化中的应用

针对SQL数据挖掘在复杂动力学系统故障诊断中的模式分类问题,以决策树参数优化为例,开展SQL数据挖掘分类算法参数优化研究。目前数据挖掘中的各类算法参数往往根据经验值设定,预测精度不高;只用遗传算法进行参数优化,分类预测结果容易发生振荡和早熟现象。采用改进的退火遗传算法对SQL数据挖掘中的决策树算法参数进行优化,解决了人工经验设置参数效率低下、精度不高的问题,同时实现了全局搜索,快速收敛到全局最优解。     

基于MS Analysis Services的数据挖掘的开发模式

利用Microsoft SQL Services2000提供的开发工具和数据挖掘模型，提出了一种完整的数据挖掘系统结构和实现方案，适用于中小型的数据挖掘应用。     

数据开采算法与数据库管理系统的接口设计

对大型数据库进行数据开采时,数据抽取问题及数据库和开采算法的接口设计就变得十分重要,通过定义SQL数据开采抽取器,设计了数据开采算法和数据库管理系统接口的框架体系,并通过常用的数据开采算法C4.5说明了这种标准的SQL数据开采抽取器的适用性。     

基于SQL Server 2005的Web日志挖掘应用研究

提出一个基于SQL Server2005的Web日志挖掘解决方案．主要应用SSIS将日志数据从文本文件导入数据库．在SQL Server Management Studio中应用SQL语句和存储过程完成日志的预处理,然后应用SSAS完成数据挖掘任务。通过关联规则挖掘算法在web日志的应用实例证明解决方案的有效性．