数据挖掘知识简介

正引言随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文从数据挖掘的产生背景,国内外发展趋势,主要挖掘方法及挖掘过程等方面作一介绍。1.产生背景1989年8月,在美国底特律召开的第11届     

Web数据挖掘技术研究

Web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。Web数据挖掘是一种新兴的边缘科学技术,他涉及到机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、数据库以及人工智能等技术,可用于网络检索、网站建设以及电子商务等方面。根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为3类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘。     

应用Aprion算法实现大规模数据库关联规则挖掘的技术研究

随着信息技术的发展,大数据时代的到来,在这种环境下必须进行数据挖掘工作。从大量的应用数据中将潜在的有价值的知识和信息挖掘出来,以便将其应用在实际工作的改进中。目前,数据挖掘的方法有很多,其中关联规则挖掘技术应用比较广泛,这种数据挖掘方式利用Aprion算法,挖掘出置信度和支持度均比较高的关联信息,反映出数据库中的数据相互之间的复杂性和有趣性,进而挖掘出数据之间的有益关联,促进大规模数据库信息挖掘技术的发展,主要从Aprion算法方面分析大规模数据库关联规则挖掘的技术。     

基于大数据的计算机数据挖掘在档案管理上的应用

数据挖掘又称数据探勘和数据采矿,属于计算机科学中的数据库知识发现KDD中的一个步骤.数据挖掘是在海量数据甚至有噪声数据模糊数据中发现有可利用价值的信息的过程.通常应用在统计、情报检测、模式识别等领域,当然,在相关人工智能、数据分析、数据库等领域也有应用.虽然,数据挖掘是计算机科学学科中数据库知识发现领域的一个步骤,但是,并非所有的信息发现任务都被称作数据挖掘.最易混淆的,就是数据挖掘与信息检索领域的任务.比如,使用DBMS查找记录,或者在搜索框里搜索信息,这些都是信息检索.显而易见,信息检索依赖的是信息的关键字和特征,将大数据的计算机数据挖掘应用在档案管理上将有不可小觑的作用.     

数据挖掘在智能答疑模型中的应用

数据挖掘技术是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而出现的全新信息技术。在分析智能答疑系统设计中存在的主要的技术问题后，我们利用数据挖掘的相应知识，提出一种基于关联规则挖掘和知识树规则合并与删除机制的智能答疑模型。     

Web数据挖掘综述

Web数据挖掘是数据挖掘在Web上的应用,它涉及数据挖掘、Web技术、信息学、计算机语言学等多个学科领域,是一项综合技术。它利用数据挖掘技术从与Web相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息。本文主要描述Web数据挖掘的基本概念和目标,分析了Web数据挖掘的分类和主要实现技术。     

数据挖掘技术及应用浅析

数据挖掘可以实现海量提取、综合处理的技术应用,主要以数据库作为技术支持,实现信息技术有针对性的表达。近几年,数据挖掘技术得到较好的建设与发展,应用于多项领域,提高对信息的收集能力,加快数据信息的传递速度。数据挖掘技术的出现,着实推进信息的有效挖掘。因此,本文重点分析数据挖掘技术,分析实质应用。     

数据挖掘技术及其应用简介

作为一门交叉学科，数据挖掘融合了数据库、人工智能、统计学等多个领域的理论和技术。数据库、人工智能和数理统计是数据挖掘技术讲究的三根强大的技术支柱。数据挖掘的主要任务是借助关联规则，决策树、聚类和基于样例的学习，贝叶斯学习、粗糙集、神经网络、遗传算法、统计分析等技术，采用数据取样（选取数据样本)数据探索（可视化数据探索与聚类分析和因子分选）、     

数据挖掘技术在建模、优化和故障诊断中的应用

数据挖掘技术是当今智能系统理论的重要研究内容,它综合运用人工智能、计算智能（人工神经网、遗传算法）、模式识别、数理统计等先进技术从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识。文中介绍数据挖掘技术的原理以及在建模、优化和故障诊断中的应用和,包括：基于遗传算法的模糊规则生成,基于粗糙集的规则挖掘和基于混合模型的邦联建模。     

数据挖掘系统对本体的应用

数据挖掘的重点在于从大量数据中把未知的有价值的新知识或规律给挖掘出,在信息产业界的极大关注。数据挖掘会常受人为因素干扰,主要因为此项工作是不断重复的过程。业务人员与数据库技术人员在挖掘准确阶段共同确定目标数据后需由数据挖掘专家提供帮助选择适合的模型、算法。将专家引入数据挖掘过程中能补充和促进相关知识和知识背景,有利于挖掘,避免产生无意义的结果。     

Web挖掘技术及在电商ERP中的应用

数据丰富而知识贫乏导致了知识发现和数据挖掘领域的出现,基于Web的数据挖掘,是从Web海量的数据中自动、智能地抽取隐藏于这些数据中的知识。文章主要介绍了Web挖掘的概念和技术,最后阐述了Web挖掘在电子商务ERP中的应用。     

数据挖掘系统原型架构的研究

为从企业业务过程数据中挖掘出有用信息,分析了业务数据的特点,提出了数据挖掘原型架构。挖掘系统原型架构包括用户接口模块、控制实现模块和数据库。用户接口模块主要是实现数据挖掘系统与用户之间的信息交换;控制实现模块是相应各个业务过程中的数据挖掘具体步骤的实现;数据库是数据挖掘各个阶段具体操作的结果存放。对基于业务过程的数据挖掘系统原型中的关键技术问题进行了探讨。     

可视化数据挖掘技术的应用研究

数据挖掘方法结合了机器学习、模式识别,统计学,数据库和人工智能等众多领域的知识,是解决从大量信息中获取有用知识,提供决策支持的有效途径,具有广泛的应用前景。本文通过对可视化数据挖掘进行分类和总结,提出将可视化数据类型和可视化与数据挖掘结合的思想。可视化数据挖掘技术将成为今后数据挖掘领域中研究的热点。     

F150交换机告警关联规则的研究

为了提高电信网络运营效率，降低维护成本，电信运营企业在网络告警管理系统中需要引入数据挖掘技术。本文主要研究利用数据挖掘技术来进行故障的管理，即对告警进行关联性分析，详细分析了告警序列数据的关联规则挖掘算法，并在南昌本地网F150交换机的告警数据库中予以实现，同时对实际挖掘结果进行分析和整理，推导出一些实用的关联规则。     

数据挖掘研究及其应用

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中具有潜在利用价值的信息和知识的过程,包括从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持。目前,数据挖掘和知识发现(DMKD)的研究主要集中在以下几方面:研究专门用于知识发现的数据挖掘语言;寻求数据挖掘过程中的可视化方法,实现知识发现过程中的人机交互;研究在网络环境下的数据挖掘;对各种非结构化数据进行挖掘的方法研究。 数据挖掘已广泛应用于金融保险、零售批发、公共设施、政府教育、远程通讯、软件开发…     

21世纪数据挖掘技术与传统挖掘技术的相关研究

随着以数据库、数据仓库等数据仓储技术为基础的信息系统在各行各业的应用,使海量数据不断产生。随之而来的问题是如此多的数据让人难以消化,无法从表面上看出它们所蕴涵的有用信息,更不用说有效地指导进一步的工作。如何从大量的数据中找到真正有用的信息成为人们关注的焦点,数据挖掘技术也正是伴随着这种需求从研究走向应用[4]。本文从现代数据挖掘技术与传统挖掘技术方法相关研究入手,提出了如何利用数据挖掘的知识,进一步提高Web信息搜索的性能。     

一种基于分布式随机化的数据隐私保护模型

目前,数据挖掘与知识发现技术日渐成熟,个人对自身隐私的保护意识也逐渐增强。用于数据挖掘的发布数据中往往包含隐私数据,需要在数据发布之前进行数据脱敏处理。在知识发现与信息保护之间,隐私保护数据挖掘技术变得日益重要。隐私保护数据挖掘技术在挖掘出隐藏的、先前未知的、潜在有用的知识时,可以避免敏感数据和信息泄露。文中总结了已有的隐私保护数据发布技术,将分布式随机化与现有算法相结合,降低了信息损失率,增加了数据可用性。     

数据挖掘技术应用案例的分析

数据挖掘是数据库利用的先进技术,能够深入地发现数据库潜在的信息资源,提高了数据操作的应用效率.数据挖掘是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策.文章对此进行研究.     

人工智能在计算机网络技术中的应用

在科持水平不断提高的今天,计算机网络技术越来越普及,人工智能在其中发挥着重要作用,这使人工智能的应用范围越来越广,涉及领域主要包括交通、日常生活等,推进了社会的现代化发展。文中在分析人工智能在计算机网络技术中的应用优势的基础上,从网络信息安全、网络数据挖掘、网络资源共享、人工智能解答、网络管理和数据信息管理、数据加密保护技术、人工智能专家知识库技术等方面,梳理了人工智能在计算机网络技术中的具体应用,最后指出了人工智能的发展方向。     

基于数据挖掘的试验数据利用研究

本文针对设备在试验过程中都会产生并积累大量的原始数据、过程数据及数据类型的复杂性等问题，提出采用数据挖掘的方法对试验数据进行知识和信息的挖掘，给出了试验数据挖掘流程及采用决策树方法进行数据挖掘实例，对试验数据的有效利用起到了较好的支撑作用。