数据挖掘技术在生物信息学中的应用探索

生物信息的分析已成为计算机研究人员的最重要的课题之一。作为其中关键的分析技术,数据挖掘技术在生物信息学领域具有良好的研究与应用前景。生物信息学中的数据挖掘研究仍然处于起步阶段,有很多问题需要解决。本文结合数据挖掘技术与生物信息学研究背景对在生物信息学中的数据挖掘技术的应用状况进行研究。     

数据挖掘在生物信息学中的应用

生物信息学是一门新兴的交叉学科。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，在生物信息学领域的应用潜力日益受到人们的重视。文中介绍了数据挖掘的概念、生物数据的挖掘步骤，初步探讨了数据挖掘在生物信息领域的应用潜力及生物信息学挖掘工具的开发和应用。研究证明数据挖掘技术是生物信息处理的强有力工具。数据挖掘在生物信息学中的应用将取得更大的进展。     

数据挖掘在生物信息学中的应用

生物信息学是对生物科学所产生的大量数据进行分析和管理的学科。数据挖掘技术在生物信息学领域具有良好的研究与应用前景。对在生物信息学中的数据挖掘技术的应用进行了研究。     

数据挖掘在生物信息学中的应用

生物信息学是一门新兴的交叉学科.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,在生物信息学领域的应用潜力日益受到人们的重视.文中介绍了数据挖掘的概念、生物数据的挖掘步骤,初步探讨了数据挖掘在生物信息领域的应用潜力及生物信息学挖掘工具的开发和应用.研究证明数据挖掘技术是生物信息处理的强有力工具.数据挖掘在生物信息学中的应用将取得更大的进展.     

数据挖掘技术在VOD中的应用探索

本文对数据挖掘技术进行了分析,介绍了VOD系统中新技术的应用状况。着重对数据挖掘技术在VOD系统中应用作了研究和探索。     

数据挖掘技术在Web中的应用

数据挖掘是一门新兴的边缘学科，融合了数据库、人式智能和统计学等多种学科的知识，试图从大量的数据中提取出先前未知、有效和实用的知识。由于Web上的信息具有庞大、无序性强、重复性大的特点，将数据挖掘技术应用于Web中，能够使人们能够快速准确地从海量的信息中获取自己所需的信息。     

数据挖掘技术在图书馆中的应用

在介绍数据挖掘技术的基础上,从资源建设、用户分析等方面探讨数据挖掘在图书馆服务管理中的作用及实施数据挖掘的具体过程。     

数据挖掘技术在CRM系统中的应用

随着信息化建设在CRM系统中的迅速发展,数据量的急剧膨胀,如何将计算机获得的海量信息进行有效的组织和利用,将其用于决策就变成一个紧迫的问题。本文对利用数据挖掘技术建立CRM示统中的决策分析系统进行了理论研究和实际应用,包括数据仓库的建立和组织,联机分析（OLAP）和数据挖掘（DM）。     

数据挖掘技术在商业活动中的应用

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助商业企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。因此,数据挖掘被引入到商业市场研究领域,并日益受到重视。本文从数据挖掘技术入手,分析了数据挖掘在商业活动中的应用。     

探索数据挖掘分类技术在高校教学中的应用

数据挖掘是致力于数据分析和理解、揭示数据内部蕴藏知识的技术。由于数据库中存在着大量数据,因此从数据库中发现有用的信息显得十分重要。对数据挖掘技术的研究,国内外己经取得了许多令人瞩日的成就,并成功地应用到了许多领域,但在教育领域中的应用并不广泛。探索在高校教学中数据挖掘分类技术的应用,提出数据挖掘技术在高校教学应用中的实施方案,并以高校教学中学生成绩的分析为例介绍方案的实施过程。     

基于Web的数据挖掘技术研究与应用

随着Web上的信息量剧增,Web数据挖掘的作用愈显重要。本文从Web数据挖掘的定义与分类开始分析,简述了Web数据挖掘的主要技术以及存在的主要难题,并分析其应用。     

数据挖掘技术研究综述

随着信息技术的发展,积累了越来越多的数据。数据挖掘技术通过从数据库中发现知识,为人类处理这些海量数据提供了有力武器。首先介绍了数据挖掘技术的概念,然后对数据挖掘系统的构成和数据挖掘的流程进行了分析,最后详细分析了数据挖掘的常用方法。     

数据挖掘技术及Web应用

在计算机与信息技术普及的今天,人们的消费需求、行为和习惯都可以化为海量的用户数据。这样的数据挖掘成果,正逐步为公众所分享。     

基于Web的数据挖掘技术

基于Web数据挖掘是一个结合了数据挖掘和WWW的热门研究主题.本文综述了基于Web的数据挖掘技术,介绍了Web数据挖掘目前最流行的分类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问挖掘,根据Web数据挖掘的最近研究现状,小结了几个研究热点.由于Web数据所具有的半结构化特性,使得Web数据挖掘更为复杂,不同于传统的基于数据库的数据挖掘.最后介绍一种全新的技术XML,XML的出现为解决Web数据挖掘的难题带来了机会.Web数据挖掘的研究具有极大的挑战性,同时又具有极大的开发潜力.     

基于大数据挖掘分析的高校信息化建设探索

高校信息化建设过程中积累了大量的数据资源,如何利用数据挖掘技术获取有价值的信息是高校大数据分析中的一个重要问题。介绍了几种典型的数据挖掘技术,并且通过分析其在学生信息管理中的应用,说明了数据挖掘是一种在高校信息化建设中提高学校的管理能力和科研教学水平的有效技术。     

Web日志挖掘数据预处理研究

随着WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现,数据挖掘的研究也进入了一个新的阶段。Web日志挖掘是Web数据挖掘研究领域中一个最重要的应用方面,而数据预处理在Web日志挖掘过程中起着至关重要的作用。Web日志挖掘就是运用数据挖掘的思想来对服务器日志进行分析处理。本文针对基于日志的数据挖掘,提出了前期的几种数据预处理方法,目的是分割服务器日志为多个独一无二的用户的一次访问序列,并给予了算法实现。     

数据挖掘技术在高校网络教务管理系统中的应用

作为数据库技术的一个新的发展方向,数据挖掘技术与数据库技术的结合产生的集成、一致的环境,将使决策者更快地获得更准确的信息。在论述基于数据仓库的决策支持系统的三个组成部件和已存在的教务管理信息系统的基础上,给出基于数据仓库的DSS系统在网络教务管理中的实现方案。     

数据挖掘技术在高校网络教务管理系统中的应用

作为数据库技术的一个新的发展方向。数据挖掘技术与数据库技术的结合产生的集成、一致的环境,将使决策者更快地获得更准确的信息。在论述基于数据仓库的决策支持系统的三个组成部件和已存在的教务管理信息系统的基础上．给出基于数据仓库的DSS系统在网络教务管理中的实现方案。