计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究

随着计算机技术的迅猛发展,在各个领域计算机数据挖掘技术都得到广泛的应用,也推动了社会整体取得了巨大的进步。由于经济社会的发展必然促进各个领域的数据量不断暴涨,如何在无限的数据中寻找有益的信息,这就必然需要计算机数据挖掘技术。文章将对计算机数据挖掘技术的开发与应用进行分析。     

计算机数据挖掘技术及其应用研究

随着计算机应用的越来越广泛,无时无刻不在产生大量的数据信息,数据挖掘技术能够实现从海量数据信息中提取有价值数据。数据挖掘技术的应用需要经历翻译数据、预处理数据、数据建模3个过程,最终得到数据挖掘的结果。计算机数据挖掘方法主要有轴线型数据挖掘法、环形数据挖掘法等,在行政管理、市场以及其他方面有着广泛的应用。     

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。     

计算机数据挖掘技术的开发及其应用研究

现代信息技术发展过程中,与现代统计学知识高度融合,从而衍生出计算机数据挖掘技术.计算机数据挖掘技术,和大数据技术、云存储技术共同发展,为社会生产与生活提供较多便利.该文注重开发计算机数据挖掘技术,同时提出科学化处理对策,仅供参考.     

生物信息数据挖掘技术的典型应用

生物信息学是以计算机为工具对生物信息进行存储、检索和分析的科学。人类基因组计划的启动和实施使得核酸、蛋白质数据迅速增长,如何从海量数据中获取有效信息成为生物信息学迫切要解决的问题。数据挖掘与生物信息学有很好的结合点,其在生物信息学领域的应用潜力日益受到人们的重视。简述了生物信息学和数据挖掘,并介绍了数据挖掘技术在生物信息学中的几类典型应用。     

数据挖掘技术的分析研究

随着计算机信息技术的迅猛发展,全球信息化是越来越受到人们的重视。人们面对着大量的数据,却往往无法找到需要的信息,如何有效地利用和处理大量的数据信息成为我们共同关心的问题。随着数据库技术、人工智能等技术的发展成熟,数据挖掘技术也应运而生。数据挖掘是从海量的数据信息中提取有用信息的一种有效工具,在金融业、零售业、医疗和电信等领域已经得到广泛的应用。该文从数据挖掘的本质,特点,分类以及应用等方面进行了介绍。数据挖掘已经成为一种利用信息资源的有效方法和途径,具有广阔的开发前景和应用市场。     

计算机数据挖掘技术自动化控制平台

数据挖掘是数据库常用技术之一,用其解决传统数据操控系统不足,可提现出计算机服务器的优越性能,摆脱早期用户处理数据流程的不足之处。为了充分体现数据挖掘技术应用优势,更好地服务于广大计算机用户。本文分析了数据挖掘技术现实作用,提出数据挖掘自动化控制技术特点,设计符合当代用户使用需求的自动化控制平台。     

计算机教学评价中数据挖掘的有效应用

数据挖掘技术能在很大程度上去除冗余的信息和数据,提高计算机教学评价的有效性,具体包括关联规则、决策树挖掘等数据挖掘技术,剔除了无效的数据,提高了教学评价的有效性和客观性,为计算机教学效率的提高提供了评价的技术支撑.     

浅析数据挖掘

伴随着计算机网络技术与数据库技术日新月异的发展,数据库的规模总是在一直不断的扩大,人们积累的数据也就越来越多。当数据在不断增加的同时,我们如何从大量的数据中提取出有效信息的矛盾日益突显。而传统的查询、报表等工具已经无法满足收集有效信息的需求,因此,需要一种新的数据分析方法与技术:它可以实现从大量的数据中提取出隐含但有效的信息与知识,所以数据挖掘技术由此而生。该文简单地介绍了数据挖掘技术的产生,挖掘过程以及数据挖掘的应用和发展。     

数据挖掘软件应用分析

随着计算机在线业务处理和数据库技术的发展，出现了大量数据和信息存储。要解决如何从海量的数据中发现有用的信息问题，促使了数据挖掘软件的出现。     

基于大数据背景下计算机应用技术与信息化整合研究

大数据是人们在计算机领域迈进新时代的一个标志。基于大数据背景下计算机应用技术主要包括数据获取、分布式数据存储技术、数据高效检索技术和信息数据挖掘技术。现阶段,计算机应用技术和信息化整合主要应用虚拟信息技术、信息安全技术、人力资源和无线网络优化等方面。基于此,浅谈基于大数据背景下计算机应用技术与信息化整合研究。     

多模态张量数据挖掘算法及应用

近年来,多模态数据挖掘技术备受关注,如何高效地挖掘大量多模态数据成为一个研究热点。其中,基于张量表示的多模态数据挖掘,即多模态张量数据挖掘,是一个重要的研究问题。综述了多模态张量数据挖掘算法进展及其在计算机视觉中的应用。首先根据算法的样本标记、任务和核心技术的不同,对这些方法进行分类,并给出了相应的介绍和分析。其次,讨论了一些多模态张量数据挖掘算法在计算机视觉问题中的典型应用。最后,就多模态张量挖掘在计算机视觉领域的研究现状与研究前景进行了简要的分析。     

数据挖掘在网络取证中的应用方法研究

计算机取证学科是一门正在兴起的新型学科,如何从海量和纷繁复杂的数据中,获取与案件相关的电子证据,是计算机取证的重要内容。本文介绍了数据挖掘方法解决计算机取证中的电子证据关联性和内在联系的分析思路,并提出了数据挖掘在计算机取证中的应用框架,给出数据挖掘方法在网络取证中的具体应用。     

数据挖掘在计算机网络安全中的应用探讨

随着大数据技术的发展,数据挖掘已成为新形势下的热门产业且呈现出高速发展的趋势。在信息化时代背景下,数据信息的价值主要通过数据挖掘方式体现,数据挖掘作为一种新兴技术手段,在维护计算机网络安全方面也具有重要的作用。数据挖掘技术的应用能够有效地检测计算机网络中的潜在隐患,为用户信息安全提供保障,创造良好的网络环境。基于此,本文分析的计算机网络安全面临的威胁,并探讨数据挖掘技术概况,研究数据挖掘在计算机网络安全中的应用。     

浅议数据挖掘技术在计算机审计中的应用

在信息化大环境下,随着金审工程的推动,数据挖掘技术在审计领域的应用越来越广泛。它能辅助审计人员从审计数据中发现隐藏的、有用的知识信息,形成明确有效的审计思路,得出正确的审计结论。该文简要介绍了数据挖掘技术,讨论了数据挖掘技术在计算机审计中的应用,并给出了数据挖掘技术在计算机审计中的具体应用步骤。     

基于数据挖掘技术的保护设备故障信息管理与分析系统

随着数据库技术和人工智能技术的不断进步,数据挖掘技术逐步发展起来,作为当前计算机信息技术中的一项较为新兴的技术,综合运用了数理统计、模式识别、计算智能、人工智能等多项先进技术,主要是从大量的数据中来发现和挖掘一些隐含的有价值的知识,从大型的数据库数据中挖掘一些人们比较感兴趣的知识,本文主要讲了数据挖掘技术的概念、数据挖掘技术在保护设备故障信息中的实现方法以及数据挖掘技术保护设备故障信息管理的基本功能等问题。     

计算机数据挖掘技术的应用探讨

计算机数据挖掘技术随着社会的不断发展和互联网的不断发展也在不断的进步。计算机挖掘技术作为一种新兴的不断发展进步的一门新技术,在我们的社会生活、生产中在不同的领域发挥着其重要的作用。计算机数据挖掘技术不仅仅具有较强的系统性,更是拥有对数据库不同数据的强大处理能力。     

数据挖掘概念及国内外现状

随着信息技术的高速发展,人们积累的数据量急剧增长,如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术。其主要任务是关联分析、分类、预测时序模式和偏差分析等。是知识发现(knowledge discovery in database)的关键步骤。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的,然后发展到可对数据库进行查询和访问,进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段,它不仅能对过去的数据进行查询和遍历,并且能够找出过去数据之间的潜在联系,从而促进信息的传递。     

软件工程数据挖掘研究进展

随着计算机软件的规模不断扩大,手工获取、开发和维护软件所需的信息越来越困难。数据挖掘技术可从软件工程数据中自动发现所需信息,加快软件开发进程。对软件工程数据挖掘的研究进展进行了综述。概述了软件工程数据挖掘的基本概念与技术挑战;详细评述了在软件工程各个阶段,数据挖掘技术所能发现的信息/知识,以及获取这些信息/知识的意义、难点、步骤和方法,重点介绍了数据预处理和数据表示方法;对软件工程数据挖掘研究的发展趋势进行了展望。     

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．