灰色-马尔可夫链模型在电信业务预测中的应用

大数据时代的到来,数据挖掘与分析已经变得越来越重要.如何高效准确的分析和利用电信业务量中的各种参数,通过数据的准确分析与预测调整公司战略目标与指导生产,已经成为每一位通信人迫切需要解决的问题.本文通过对灰色-马尔可夫链模型的分析,提出了在电信业务数据分析预测中使用灰色-马尔可夫链模型对数据进行建模处理的方法.     

基于Smart-DI和Smart-AutoML的电信行业挖掘平台研究及应用

基于电信行业目前营销资源利用不足、数据挖掘难度大、门槛高等问题,通过建设电信行业智能挖掘分析平台,创新性地提出利用智能数据编排技术(Smart-DI,Data Integration)和智能自动建模技术(Smart-AutoML)进行电信行业各种营销模型的数据编排、模型搭建、模型训练、模型推理及模型输出,为电信行业提供...     

基于数据挖掘的客户舆情预警监控系统设计

互联网平台、手机客户端及现场服务渠道为客户提供了极为广阔的服务体验空间,为了提升客户体验,业务受理相关的客户舆情信息对于客户服务质量监测尤为重要,设计基于数据挖掘的客户舆情预警监控系统。利用数据挖掘架构,定义客户舆情数据的传输转换方式,根据信息参量自身的结构功能需求,实现客户舆情预警监控系统的硬件执行环境搭建。在此基础上,对数据簇中心进行提取处理,联合完成定义的监控数据样本,计算预警复杂的分值具体数量级水平,实现系统的软件执行环境搭建,结合相关硬件设备结构体系,完成基于数据挖掘的客户舆情预警监控系统设计。对比实验结果表明,与入侵检测型监控系统相比,数据挖掘型监控系统能够准确获取客户舆情信息,实现对客户舆情信息的快速准确判定,为后续安排客户服务相关举措提供有力支撑。     

数据挖掘的流程改进和模型应用

针对跨行业数据挖掘标准流程(CRISP-DM)的不足,提出在结果部署和数据理解之间增加连线,从而形成了数据挖掘过程的回环.研究了模型部署的方法,用数据库和批处理文件等技术解决了模型应用于信息系统中的平台限制.以陕西省高校财务风险预警为例,在Clementine上运用支持向量机作为挖掘算法,按照改进的流程进行了实证.改进的数据挖掘流程和实现方法对于数据挖掘模型的广泛使用具有推动作用.     

基于数据挖掘的大学生就业指导资源挖掘方法

采用目前方法对大学生就业指导资源进行数据挖掘时,由于去噪性能差导致方法存在数据冗余、挖掘效率低和精准度较差的问题,因此提出了基于数据挖掘的大学生就业指导资源挖掘方法。利用H-BIRCH算法对就业指导数据进行聚类处理,结合EMD分解方法和小波去噪方法对不同类别的就业信息数据进行去噪,对去噪后的资源数据进行白化处理,采用图模型提取就业指导资源数据特征,完成就业指导资源挖掘。实验结果表明,该方法可以有效简化数据结构,数据冗余纠错率、数据挖掘效率和数据挖掘准确度较高。     

数据挖掘在移动通信市场中的应用

数据挖掘已被广泛应用于企业营销。在移动通信领域,数据挖掘技术和方法常常用来进行客户行为分析,交叉销售模型的建立,客户忠诚度分析,反欺诈分析,流失预警等。     

基于数据挖掘的高校云计算管理系统中特定数据查询技术

为了提高对高校云计算管理系统的数据管理和信息调度能力,提出一种数据挖掘的高校云计算管理系统中特定数据查询技术。分析高校云计算管理系统中的数据结构和分布状态模型,采用数据流的互信息特征提取方法进行特定数据的关联积分挖掘,采用定量递归分析方法进行数据降维,降低数据挖掘的计算开销,实现特征数据的准确查询。仿真结果表明,采用该方法进行高校云计算管理系统中特定数据查询的查准率较高,数据挖掘的抗干扰性较强。     

数据挖掘技术在少年健康体育行为应用中的研究

采用大数据分析方法进行少年健康体育行为统计分析,指导少年体育训练管理,提出基于数据挖掘技术的少年健康体育行为建模分析方法。首先采用模糊决策方法构建体育行为特征的实体模型,结合支持向量机进行体育行为大数据信息挖掘,构建数据挖掘的统计决策目标函数;然后采用粒子群方法进行挖掘目标函数的参数寻优,实现对少年健康体育行为大数据准确挖掘和特征分析。仿真结果表明,采用该方法进行少年健康体育行为应用分析,使体育关联数据挖掘准确度较高,统计分析的可靠性较好。     

数据挖掘在移动通信市场的应用

数据挖掘在企业市场营销中得到广泛应用。在移动通信领域,数据挖掘技术和方法被用于进行客户行为分析、建立交叉销售模型、客户忠诚度分析、反欺诈分析、流失预警等等。     

电信企业数据挖掘平台架构设计和应用

大数据时代,利用数据分析和数据挖掘手段获取企业竞争优势已经越来越常见。一方面企业因为精确管理精确营销的运营管理要求,希望无论营销销售还是服务各层面各环节决策都能以用户/客户为中心,用数据说话;另一方面,由于数据挖掘存在专业性强、建模效率低等问题,而导致对精确营销精确管理运营全流程支撑的力不从心,因此,急需建立相应数据挖掘建模平台,通过集约数据、集约建模、以及模型在不同分公司的复用来提高挖掘建模工作和模型推广应用的效率。     

数据挖掘技术在装备保障信息资源管理中的应用

利用数据挖掘技术对装备保障信息资源中大量数据进行挖掘，为装备保障部门的正确决策提供科学的依据，是装备信息管理的重要内容，这里探讨了实施数据挖掘的模型和方法。     

基于模型驱动的终端在线教育数据挖掘技术研究

传统终端在线教育数据挖掘技术的挖掘速度慢,为了解决这一问题,提出基于模型驱动的终端在线教育数据挖掘技术研究。运用关联分析数据转换法转换数据,再利用模型驱动的人群行为建模方法,设计终端在线教育数据挖掘任务流程。完成上述工作后,通过筛选、选择数据子集、编码、设定阈值、进化步骤,优化模型驱动数据挖掘关键技术,实现终端在线教育高效数据挖掘。实验结果表明,所提技术使用数据集规模小的挖掘速度相近,在使用数据集规模大时,挖掘速度逐渐增加;而传统技术使用数据集规模小的挖掘速度与使用数据集规模大的挖掘速度基本相近。证明所提技术挖掘速度更快。     

基于读者个性化特征数据挖掘的图书馆书目推荐

传统图书馆服务缺乏个性化设置,无法充分利用资源进行准确书目推荐,为了改善这一问题,提出基于读者个性化特征数据挖掘的图书馆书目推荐系统。根据读者类聚特点与数据关联规则,设计节目个性化推荐系统,并将挖掘出的关联规则应用到推荐服务当中;根据挖掘流程可得到大量数据,并对多余数据进行清理,不完整数据进行补充,计算支持度和置信度;采用基于读者个性化特征数据挖掘图书馆书目并进行推荐,由此完成图书馆书目推荐。通过实验分析可知,该推荐方法可充分利用图书馆资源,快速、准确完成书目推荐。     

基于云计算的海量高校体育数据建模与分析

为了提高高校体育信息的管理分析能力,针对当前高校体育数据库建立和信息检索的实时性和系统性不好的问题,提出基于云计算的海量高校体育数据建模与分析方法,构建高校海量体育数据的分布式数据库模型。在云计算环境下进行数据库访问模型设计,采用K均值数据聚类方法进行体育数据的可靠性挖掘,实现高校体育数据的优化信息调度和检索分析。仿真结果表明,采用该模型进行高校海量体育数据分析的实时性较好,数据挖掘的精度较高。     

基于数据耕种的预警体系效能仿真评估

针对防空反导预警体系运用问题,融合大数据、云计算和人工智能等先进技术,提出了一种通用仿真评估框架。 系统梳理了数据耕种的一般过程和关键问题,按照问题、目标、方法和资源的逻辑顺序和功能构成,解析了预警体系效能仿真评估的技术内容和科学范畴,构建了基于数据耕种的仿真评估框架,并对数据耕种建模、平台和数据耕种结果处理进行了简要分析探讨。 最后,对提出的仿真评估框架进行了应用展望。     

浅谈数据挖掘技术在信息资源规划中的应用

数据挖掘技术为信息资源规划过程中的海量数据识别、知识发现和推送提供了高效的工具手段。文章探索了信息资源规划基础环境"一个标准、两个模型"构建过程中存在的薄弱环节,分析了其产生的主要原因和可操作性解决途径,描述了数据挖掘技术在信息资源规划的基础环境建设中的应用方法和现实意义。     

一种基于清洗关联规则的金融数据挖掘算法

充分研究新型的数据前期预处理及金融数据联系的一些时间变量的预处理方法,提出一种基于清洗关联规则的金融数据挖掘算法.引入关联规则的分析在一定支持度的约束下研究和金融紧密相关的一些因素,在应用过程中随着算法的开展,对重点部门与重点功能进行观测与预警.实验证明,该方法可以更加准确的进行金融数据状态的跟踪,挖掘效率更高.     

基于数据挖掘的财务管理预警模型

为了提升财务管理预警精确度,构建基于数据挖掘的财务管理预警模型.首先利用财务管理预警指标体系,然后通过数据挖掘技术中的决策树算法实现财务环境和财务活动中财务风险的有效预警,最后进行了财务管理预警仿真实验,试验结果表明,该模型的预警精准度可达98％,可清晰判断财务指标异常情况,具有较高的实际应用价值.     

基于数据挖掘的应用型高校创新创业数据分类方法

为了提高应用型高校创新创业教育数据分类效果,文章中设计了基于数据挖掘的应用型高校创新创业数据分类方法。进行数据分布预处理,设定特征数据分类目标,并设计模糊数据挖掘分类结构;构建双向关联数据挖掘分类模型,采用特征重构法,实现应用型高校创新创业数据分类。测试结果表明：文章所设计的方法最终得出的误分率低于12.08%,分类较为准确,分类效果较好,具有实际的应用效果。     

基于三维场景的电力设施安全区域预警方法

在电力设施现场作业过程中,需要监控在现场中的工作人员的位置用来对人员目标进行安全预警.本文提出了一种基于三维场景标定技术的电力设施作业现场人员目标安全预警方法,可以对于电力设施监控系统摄到的监控图像视频进行分析.从电力设施作业现场以及监控视频中提取先验标定数据,根据先验标定数据进行数据拟合,完成对电力设施作业现场的三维场景建模,再根据人员目标的识别结果从视频中计算人员目标的实际位置,与预先设定好的安全区域预警参数进行对比,确定当前现场状态.该方法经过现场验证,可以稳定的计算人员目标位置,提出准确安全预警信号.