软件工程数据挖掘的发展趋势

数据挖掘技术能够在海量的数据信息中搜寻出更加有价值的信息,实现数据信息的价值。本文将对软件工程中的数据挖掘技术发展趋势进行研究。     

XML技术在大数据环境下的运用探讨

随着信息化时代的不断发展,网络技术的不断成熟使得网上的信息也越来越丰富。在现阶段的数据库研究中也逐渐将关注点放在对网络中海量的信息的深度运用上面。文章对现在普遍流行的XML技术在大数据环境下的运用进行探讨,以其对Web数据信息收集、数据挖掘以及数据交换中的技术运用进行具体分析,希望能够借此加深对于XML技术的印象。     

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。     

云计算技术下海量数据挖掘的实现机制

传统的数据处理技术已经无法满足人们对信息的需求,数据挖掘技术作为一种全新的信息提取方式,可以帮助个人、企业在海量的信息内容中找到有价值、有意义的信息。首先,文章简要概述云计算在应用过程中的优缺点;其次,针对海量数据挖掘机制的实现进行分析;最后,通过实际案例进行验证分析,以供参考。     

当代大学生网络舆情分析及其对策研究

伴随着时代的发展,新媒体时代以不可逃、不可逆、不可阻挡的形势到来。网络世界存在着海量的碎片化资讯,网络舆情也成为当今社会不可回避的一个话题。文章主要针对网络舆情的定义、收集、应对原则和当代大学生面对网络舆情的建议展开研究。     

基于神经网络的商业数据挖掘的分析与实现

随着信息技术的发展以及数据库管理系统的广泛应用,作为系统数据支撑的数据库,其存储的数据量急剧增大。运用网络爬虫技术和BP神经网络技术,可以提取到这些海量的数据背后隐藏着的许多重要信息。本文阐述了一种网络爬虫技术和增加动量因子的BP神经网络算法在数据挖掘中的应用及实现方法。     

网络舆情监测的数据采集与文本分类技术分析

在这个信息爆炸的网络时代,基于网络与社会舆论而诞生的网络舆情,成为社会、国家关注的研究重点之一,构建互联网时代的舆情监控体系成了当前信息化时代的迫切需求。文章从网络舆情分析与监管的意义入手,介绍了国内外关于网络舆情监测的研究,围绕舆情采集、数据预处理、文本分类技术大致介绍了网络舆情研究的关键技术与步骤。     

浅析网络舆情的传播途径特点规律及监测对策

网络舆情传播途径包括新闻网站舆情传播、"意见领袖"舆情传播、网民舆情传播,具有交互式、跨时空、多媒体、虚拟性、广泛性的特点,传播规律包括信息相对价值规律、信息梯度转移规律、信息循环规律,在监测时要把握网络舆情的负面性、模糊性、突变性、集中性特征,并加强对舆情信息级别的判断和部门间舆情监测处置的协作。     

高校图书馆网络舆情引导研究

随着网络的普及以及信息交流技术的飞速发展,高校舆情越来越受到关注和重视。高校师生是高校网络舆情的重要媒介,他们是高校网络舆情的参与者也是传播者。高校图书馆是高校师生交流思想、获取知识的地方,同时也是高校管理和引导舆情重要的"阵地"。     

网络时代意识形态工作面临的挑战与对策

意识形态工作是我党一项极端重要的工作。网络时代的到来,各种交流平台的广泛应用,使得敌对势力对我进行意识形态渗透拥有更多便利的同时,其手段策略也产生新的变化。网络空间里信息的裂变式传播,极大地增加了对网络意识形态的管控难度,良莠不齐的海量信息对人们的理想信念、价值取向、产生巨大的影响。为有效应对这些挑战,维护我国网络意识形态安全,就必须加强对网络舆论的引导能力,实现网上网下联动教育,建立起有效的舆情处置机制。