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相似文献
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1.
数据挖掘是当前热门的数据处理技术。本文介绍了数据挖掘概念、数据挖掘过程及数据挖掘系统的体系框架与结构,阐述了数据挖掘的方法,并对数据挖掘应用进行了简单的介绍。  相似文献   

2.
赵丹 《福建电脑》2009,25(5):157-158
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。  相似文献   

3.
文章概述了数据挖掘相关理论知识,讨论了数据挖掘的由来、分析了挖掘的数据类型、数据挖掘的任务、分类以及数据挖掘中的问题及研究方向,为研究者研究数据挖掘技术提供一定的参考。  相似文献   

4.
基于SQL Server 2005的数据挖掘的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

5.
本文概述了数据挖掘、空间数据库和空间数据挖掘的理论,分析了空间数据挖掘的层次,总结了空间数据挖掘的常用方法。  相似文献   

6.
高等学校教学质量管理需要数据挖掘系统来支持。介绍了数据挖掘技术以及常用的数据挖掘方法,对如何设计基于SQL Server的高校教学质量数据挖掘系统进行了探讨。以决策树方法为基础、SQL Server为挖掘平台,设计了教学质量数据挖掘模块,实现了教学质量数据挖掘系统。  相似文献   

7.
图像数据挖掘研究综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
对数据挖掘中的一个新兴领域———图像数据挖掘作出了较为全面的研究。给出了图像数据挖掘的定义,分析了图像数据挖掘与图像处理分析、图像模式识别及图像检索等相关领域的异同点,并就图像数据挖掘对传统数据挖掘的改变和扩展之处作了较为详尽的阐述。从多个角度对图像数据挖掘进行了分类。介绍了关联规则、聚类、分类等技术在图像数据挖掘中的不同用法。最后,简单地介绍了图像数据挖掘的几个应用领域的研究现状。  相似文献   

8.
数据挖掘技术在军事指挥控制系统中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文介绍了数据挖掘的概念、数据挖掘的过程和方法,分析了数据挖掘在军事指挥控制系统中的应用,提出了军事应用中数据挖掘的层次体系结构和指挥控制系统中数据挖掘的应用模型。  相似文献   

9.
针对通用数据挖掘系统的应用局限性和专用数据挖掘系统开发的复杂性,提出了一种基于组件技术的数据挖掘应用开发模型,用于实现数据挖掘实际应用系统开发中的软件复用。讨论了系统实现的具体方法、内容,给出了COM组件技术在数据挖掘的应用实例,对构建实用的数据挖掘系统进行了探索。  相似文献   

10.
本文主要介绍数据挖掘在电子商务中的应用,文章从数据挖掘的定义、数据挖掘的常用方法出发,阐述了数据挖掘在海量信息中提取有效信息的作用,特别是数据挖掘与电子商务的结合可以给人们生活带来便利,给企业带来新的利润空间以及为企业提供决策支持。常用的数据挖掘技术主要包括支持向量机、朴素贝叶斯、聚类、决策树、神经网络和关联规则等,最后介绍了数据挖掘在电子商务的4个主要应用方面,说明了数据挖掘存在的必要性。  相似文献   

11.
在众多提高数据挖掘效率的方法中,并行数据挖掘是一个从根本上解决该问题的有效途径.首先指出在数据挖掘过程中,不论采用顺序挖掘还是并行挖掘,都必须以数据挖掘的最终目的为前提,即尽可能多地发现数据中所含有的有用的知识,然后在此基础上提高数据挖掘的较率.在该想法基础上,提出了面向数据特征的数据划分过程,并进一步提出了加权式的并行数据挖掘基本方法.在这种数据挖掘过程中,可以得到相对于部分数据的知识,在很大程度上提高了数据挖掘的动态性能.  相似文献   

12.
云计算环境下的数据挖掘服务模式   总被引:2,自引:0,他引:2  
丁静  杨善林  罗贺  丁帅 《计算机科学》2012,39(101):217-219,237
为了求解网络环境下分布式海量数据的分析处理、促进数据挖掘的开发集成和商业应用,提出了云计算环境下的数据挖掘解决方案,通过云环境计算能力和云计算服务模式,阐述了对数据挖掘服务问题的解决机理。云计算环境下的数据挖掘是一种网络环境下的信息资源服务模式。基于此,构建了数据挖掘服务的架构,设计了数据挖掘服务的创建流程,给出了数据挖掘服务模型的体系结构,并从生命周期的角度定义了数据挖掘的服务过程,从而形成了云计算环境下的数据挖掘服务模式。  相似文献   

13.
数据挖掘过程的多维视图   总被引:3,自引:0,他引:3  
数据挖掘(DM)是非常具有挑战性的工作,数据挖掘过程是多个因素耦合的决策问题。讨论了当前流行的DM过程CRISPDM和SEMMA的不同之处及优缺点。从机器学习、统计和数据质量角度对挖掘有效性作了讨论,认为一个真正高效的过程应该面向算法,强调探索,以挖掘出高可靠性的具有商业价值的知识目标,并紧跟技术的发展。给出数据挖掘过程的多维视图,将算法分解为组件维、模型维和过程维等维度,以此提出新的DM过程的框架。  相似文献   

14.
基于Web的数据挖掘技术   总被引:4,自引:0,他引:4  
对Web数据挖掘技术的国内外研究成果进行了评价.阐述了Web数据挖掘的流程及其特点,针对Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘的方法及实现技术分别进行了讨论分析,介绍了Web数据挖掘的典型应用,并对该领域进一步研究的问题进行了展望。  相似文献   

15.
Due to the increasing availability and sophistication of data recording techniques, multiple information sources and distributed computing are becoming the important trends of modern information systems. Many applications such as security informatics and social computing require a ubiquitous data analysis platform so that decisions can be made rapidly under distributed and dynamic system environments. Although data mining has now been popularly used to achieve such goals, building a data mining system is, however, a nontrivial task, which may require a complete understanding on numerous data mining techniques as well as solid programming skills. Employing agent techniques for data analysis thus becomes increasingly important, especially for users not familiar with engineering and computational sciences, to implement an effective ubiquitous mining platform. Such data mining agents should, in practice, be intelligent, complete, and compact. In this paper, we present an interactive data mining agent — OIDM (online interactive data mining), which provides three categories (classification, association analysis, and clustering) of data mining tools, and interacts with the user to facilitate the mining process. The interactive mining is accomplished through interviewing the user about the data mining task to gain efficient and intelligent data mining control. OIDM can help users find appropriate mining algorithms, refine and compare the mining process, and finally achieve the best mining results. Such interactive data mining agent techniques provide alternative solutions to rapidly deploy data mining techniques to broader areas of data intelligence and knowledge informatics.  相似文献   

16.
一个面向大规模数据库的数据挖掘系统   总被引:18,自引:0,他引:18  
钱卫宁  魏藜  王焱  钱海蕾  周傲英 《软件学报》2002,13(8):1540-1545
数据挖掘融合了数据库技术、人工智能和统计学,是目前的研究热点.为了能够集成当前数据挖掘的主要技术并使它们协同工作,在进行数据挖掘基本算法研究的基础上研制开发了一个数据挖掘系统--Golden-Eye.系统实现了在数据挖掘研究中的一些最新成果,集成了泛化、数据清洗这两个数据准备操作以及关联规则发现、例外规则发现、时序模式发现、分类器构造、聚类分析等基本数据挖掘操作,并实现了对挖掘操作的基本管理和结果的图形化显示.整个框架设计充分体现了系统的完整性、协调性和高效性:自底向上将存储控制模块、数据预处理模块、挖掘操作模块、挖掘库管理模块有机地结合在一起,在底层实现了对包括中间结果在内的数据的统一管理,在上层为用户提供了可视化的界面.实验结果表明,该系统能够在大规模数据库上成功地完成用户所指定的数据挖掘操作.  相似文献   

17.
数据可视化在数据挖掘中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
数据挖掘是从大量历史数据中抽取潜在的、有价值的知识或规则的过程。数据可视化对于快速分析数据,表示高维数据方面非常直观、有效。本文首先讨论了几种可视化技术,随后就数据可视化在数据挖掘的模型、过程中的应用进行探讨。  相似文献   

18.
基于策略模式的中医数据挖掘平台   总被引:1,自引:0,他引:1  
随着数据挖掘技术的发展和中医信息化的逐渐深入,很多数据挖掘方法被应用到中医研究领域。针对面向对象软件设计模式中的策略模式在数据挖掘科研软件平台设计开发上的应用进行了研究,并提出了平台设计概要。在此基础之上,提出了一种中医数据挖掘研究的思想方法:将中医问题(数据)封装、将数据挖掘方法(算法)封装,实现统一的接口,从而实现在某一类中医问题中尝试不同的数据挖掘方法、将某一种数据挖掘方法应用于不同的中医问题。基于上述思想方法,实现了中医数据挖掘平台,用于中医相关领域的数据挖掘研究。  相似文献   

19.
电子商务是现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术。随着电子商务发展的势头越来越强劲,面向电子商务的数据挖掘将是一个非常有前景的领域。介绍了web数据挖掘的概念和分类,论述了电子商务中Web挖掘的过程和方法,并阐述了数据挖掘在电子商务中的应用,揭示了数据挖掘在电子商务中的广阔的应用前景。  相似文献   

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