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。     

智慧农业生产平台的设计与实现

农业生产数据多且杂,其中蕴含的许多重要信息需要通过数据挖掘技术才能分析出来,设计了一个智慧农业生产平台,目的就是使用户可以通过数据挖掘方法对农业生产数据进行分析和预测,而且用户本身并不需要了解数据挖掘相关知识,只需对计算机有基本的操作能力就可轻松使用系统。     

基于元数据技术的DVB-S广播资料分发及文件名解析系统的实现

应用计算机元数据技术,实现了气象元数据的结构设计与各类气象数据的元数据表,在此基础上,实现了DVB-S多路资料分发、文件过滤功能及资料补传等功能;利用数据挖掘技术设计了基于文件名的资料分类方案,实现了通用的气象资料文件名解析及自动化入库,为用户使用资料、了解资料提供了平台。     

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．     

基于工作流的数据挖掘PMML模型实现

随着计算机、数据仓库等技术的发展,数据挖掘在电信、银行等行业中得到了越来越广泛的应用.本文提出了应用PMML标准实现不同数据挖掘模型、工具间数据的传递的方法,同时将工作流应用到数据挖掘系统中,实现了由用户定制数据挖掘过程和选择算法的功能,解决了多个数据挖掘模型、算法间的互操作问题,同时运用工作流增强了数据挖掘系统用户自主定制和选择的能力.     

基于数据挖掘的搜索引擎技术

设计实现了基于数据挖掘的搜索引擎技术,将数据挖掘技术和自动化中的用户负反馈概念引入到搜索引擎中,从而大大提高了查全率和查准率。     

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。     

计算机数据挖掘技术的开发及应用探究

近年来,随着数据量的不断增大和数据来源的多样化,数据挖掘技术面临着越来越大的挑战。针对如何处理大规模数据、如何提高数据挖掘的准确性和效率、如何保证数据挖掘的安全性等问题,需要进一步深入研究。基于此,本文探讨计算机数据挖掘技术的概念和基本原理,分析计算机数据挖掘技术开发,研究计算机数据挖掘技术的应用,旨在为相关领域提供参考。     

浅谈可视化数据挖掘方法与技术

数据挖掘技术的快速发展,能帮助用户更换的挖掘数据库中隐藏的丰富知识,而受挖掘技术复杂性影响,一些用户很难挖掘完整的数据,对数据的理解和掌握也比较吃力。采用图形和图像的形式,能帮助用户理解和掌握数据挖掘的结果,可视化数据挖掘技术便应运而生。     

可视化数据挖掘工具的设计与实现

为了在海量数据中把有用的数据提取给用户进行分析,通过对数据可视化和聚类分析的深入研究,将可视化技术与数据挖掘技术两者结合起来,在Java平台下开发一个可视化的数据挖掘系统,把数据挖掘的结果以3D散点图、平行坐标图的方式显示给用户,使用户能够直观地看到数据集的全貌及分析各对象同一属性值的分布和各属性之间的关系,有效地表达数据挖掘结果。     

数据库资源挖掘流程的自动控制

计算机是信息时代科技应用的主要内容,借助计算机设备可为用户提供各种操作功能,维持了数据库资源的高效率利用。数据处理是计算机的核心应用功能,借助计算机处理各类数据需做好数据储备工作。本文分析了计算机数据库的结构层次,结合基于ABAP程序的数据查询系统,对数据库资源挖掘流程处理设计自动化控制方案。     

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。     

试论大数据背景下的计算机信息处理技术

由于计算机技术的快速发展,为生产生活创造了许多的便利条件,计算机用户具有了较大的规模,信息也呈爆炸式增长,需要有大量的数据需要处理。面对数据的增长,大数据技术的产生,可以为提升计算机信息处理能力创造有利条件。大数据技术的应用也会给当前的信息处理技术产生多方面的压力。由于计算机信息处理能力不能满足保证大数据的处理效果,计算机领域需要实现技术革新。另外针对海量数据的处理,还需要保证数据安全问题,借助数据挖掘发挥数据的价值,明确计算机未来的发展方向,有利于应对计算机信息处理技术面临的机遇与挑战。     

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.     

移动计算环境下远程用户体验数据挖掘方法研究

在移动计算环境下,通过对远程用户的体验数据优化挖掘,满足远程用户的个性化需求,提高对远程用户QoS服务质量;传统的数据挖掘方法采用显著特征关联信息提取算法,当远程用户体验数据之间的差异性特征不明显时,挖掘的准确性不好;提出一种基于关联用户自适应链路跟踪补偿的移动计算环境下远程用户体验数据挖掘模型,进行远程用户体验数据挖掘模型的总体设计和数据结构特征分析,对采集的远程用户体验数据进行非线性时间序列分解,对数据序列通过自相关特征匹配和特征压缩实现挖掘数据的指向性信息优化提取,采用关联用户自适应链路跟踪补偿方法实现对数据挖掘误差的控制和补偿,提高了数据挖掘的准确性和有效性;仿真结果表明,采用该挖掘方法进行移动计算环境下远程用户体验数据挖掘的准确度高,实时性较好,满足了移动远程用户的个性化需求,提高了对用户服务的针对性。     

海量数据流环境下自动化巡检平台开发与实现

自动化巡检平台是智能处理数据的崭新手段,当代信息社会不断产生大量数据流,为提升数据巡检性能,开发一种海量数据流环境下自动化巡检平台。数据采集层核心是Flume NG技术,包括Source、Channel、Sink组件,完成数据采集与传输;数据挖掘层利用数据挖掘过程模型、代码生成引擎、数据挖掘组件模型以及MapReduce执行框架等技术挖掘海量数据,获取自动化巡检结果;巡检结果在功能展示层通过B/S系统展现。仿真实验结果显示:海量数据环境下,平台查全率与查准率始终高于95%,巡检结果与实际情况一致,是一种可靠的海量数据自动化巡检平台。     

智能检索引擎中的网络数据挖掘技术优化研究

随着计算机网络技术的不断发展,对于Web Service检索技术的要求也越来越大。并且现在网络环境当中数据信息流量十分庞大,对于信息可以做到深入搜索,实现全方位信息查询是非常有必要的。为此,利用网络数据挖掘技术在智能检索引擎中的应用,以文本描述为信息作为本文的研究对象,为用户提供运用查询要求实现概念检索功能。其中强调在智能搜索引擎当中的网络数据挖掘技术进行优化研究,从结构设计以及算法分析上总结出当前网络数据挖掘应用智能检索的可能性。最终设计出一种利用数据挖掘技术的智能检索模型,实现在众多网络数据中可以准确快速的进行详细的信息检索功能。     

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。     

基于数据挖掘技术的低压台区线损检测研究

针对低压台区变压器端采集的电力数据量庞大难以分析线路损耗问题,深入分析了电力信息系统营销自动化过程中积累的海量用户数据,建立了合理且高效的线损分析数学模型.通过挖掘智能电表中这些数据背后的有用信息,实现对用户异常用电行为的检测,达到防止窃电和漏电的目的,从而降低线路损耗.利用加权LOF算法数据挖掘技术的电力线路窃电层次检测方法,可以对海量用户数据进行加权异常值分析,更有效地完成异常电力用户的定位.     

征文通知

在金融危机的今天,基于过程自动化系统数据挖掘的经验预测模型,已在复杂的流程工业控制中展现出诱人的应用前景,引起了流程工业控制界的高度重视。中国自动化学会仪表与装置专业委员会和上海市自动化学会自动化仪表及应用专业委员会将于2009年11月下旬在上海联合举办过程自动化系统数据挖掘技术及其应用专题研讨会,现向全国同行征集论文。