数据库中知识发现与挖掘

本文对当今计算机科学中的热点研究问题－数据库中知识发现进行了全面的介绍。讨论了春与其它学科的关系,并介绍了数据库中知识发现的重要阶段－数据挖掘中的一些概念。     

面向行业网络的知识发现及共享服务平台研究

为了快速和准确地获取行业网络资源中的知识,提出了面向行业网络的知识发现及共享服务平台（IONK-DSP）系统框架.分析了平台的特点,描述了平台的多层体系结构,并给出了系统实现的过程模型.该平台能够针对设定的知识需求分类,自定义不同的知识搜索周期,从目标网络资源中持续获取最新行业知识,运用多种服务和工具满足企业用户的不同需求.通过原型系统的开发和初步应用表明,该平台能够使企业有效快捷地获得网络中海量的知识和信息,为进一步提高企业的创新能力和应变能力提供支持.     

B2C电子商务企业市场竞争策略研究

信息技术和计算机技术的发展,为网络营销的发展提供了一个良好的发展机遇。在日趋激烈的网购竞争中,主要分析作为B2C购物网站应如何使消费者获得最佳的营销体验,并希望借此对国内其他网络购物网站带来借鉴意义。本文提出一个较为可靠和可行的营销策略,如建立消费者信任、改善服务质量、保护消费者信息以提高其在未来电子商务领域中的竞争力。同时,这种思路也可以启发国内电子商务平台,来增强自己的竞争力,更好面对国外的竞争对手。     

数据库知识发现技术及发应用

随着社会信息化进程的飞程发展，各种应用数据库及存储数据量急剧增长，已远远超人类目前的分析和理解能力，因此如何从大量的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识和信息的研究，即数据库知识发现KDD（Knowledge Discovery in Dafabase)具有十分重要的现实意义。     

基于数据挖掘的知识发现在MDSS中的应用研究

主要讨论基于数据挖掘技术的知识发现在军事决策支持系统中的应用,提出了基于数据挖掘的知识发现方法,建立了知识向量集的拓扑空间概念并提出了基于拓扑空间向量集的不确定性知识表示方法.     

知识发现在客户关系管理系统中的应用研究

首先结合知识发现的基本概念对知识发现技术在客户关系管理系统中的应用情况进行分析,然后围绕着客户交易和行为以及领域知识,提出了客户关系管理系统的客户知识发现的基本模式,并对这一模式中所涉及的相关知识发现技术进行了深入讨论．最后在这一模式下讨论了一种具体实现．     

知识发现中概率统计与粗集方法的比较

对知识发现中，概率统计方法与粗集理论方法在评价系统参数的重要性，分类隶属度与条件概率，输入条件与决策结果的依赖关系等方面进行了比较，提出了将概率统计方法和粗集理论相结合，由确定性粗集的近似空间扩展到了不确定性的概率粗集的近似空间，为确定性和不确定性知识表达系统提供一个统计粗集模型。     

办公自动化系统中知识发现的研究

针对传统办公自动化系统只能处理公文数据,阐述了知识管理在办公自动化系统的作用,给出知识发现的体系模型,并对知识发现与提取的算法进行了研究,利用知识聚类与相似度的计算生成知识。     

面向分布式知识发现的知识网格框架及其实现

将Web服务与网格技术相结合,给出了知识网格的三层框架模型,它包括本地资源层、知识网格中间层以及知识网格应用层,以满足在分布式环境中并行处理数据,发现知识的要求.用语义学习实例描述了知识发现在知识网格平台上的执行方式.     

基于XML的通用B2B电子商务架构研究

描述了目前B2B电子商务信息交换的需求，给出了将XML结合进B2B电子商务架构的优势，设计出了一种与XML集成的B2B电子商务架构，最后探讨了基于XML Web服务的动态电子商务的模型。     

知识发现与数据可视化技术浅析

数据挖掘和知识发现、数据可视化技术都是发现数据库中数据中隐藏的信息的有效途径。知识发现过程离不开数据可视化的支持，数据可视化分析本身是一种知识发现的过程，并提到将知识发现与数据可视化有机集成的问题。     

B2C电子商务网站数据运营方法

用数据来解决B2C电子商务网站运营的方法,可以从商品、页面和服务等角度进行评估,采用客服分析数据模型,设定精准的PKI关键绩效指标,做好数据运营,实现网站成功运营。     

基于数据仓库技术的决策支持系统中的知识发现

基于数据仓库技术的决策支持系统结构框架 ,探讨了决策支持系统中知识发现的主要方法及关键技术 ,并进一步阐述了知识发现过程中应注意的几个问题以及知识发现的发展方向     

多媒体数据库的知识挖掘

介绍了多媒体知识挖掘的基本结构,说明了不同类型多媒体数据挖掘的基本方法和技术,包括文本数据、图形图像音频数据以及因特网上数据,并对多媒体数据表示进行了介绍和展望。     

电子商务网站中的数据挖掘与分析

对电子商务网站数据来源进行了分析、对数据进行了理解和解读、使用拆分工具进行分析,帮助电子商务网站做出更精细、更科学的管理,使网站的评判和决策更客观,提高了竞争力。     

一种无背景知识的多关系频繁模式发现算法研究

在无背景知识的面向数据的频繁模式发现研究中按照关系数据库概念重新定义了面向数据的多关系频繁模式发现任务和搜索空间.同时,使用了一个优化的精化算子构建搜索空间,这一精化算子一方面有效地利用了关系数据库隐含的数据模式特征,从而能够自然地构建有趣形态的模式,另一方面能够在不过度限制搜索空间的情况下避免等价模式的产生.建立了一个候选模式评估共享计算策略,从而降低了方法评估阶段的时间复杂性.实验表明,所提出的MRFP-DA算法整体上具有良好的效率和可扩展性.     

基于电子商务的Web挖掘技术研究

Web挖掘是数据挖掘与Web领域相结合的产物.本文首先讨论了Web数据挖掘的基本知识,然后在此基础上深入分析了Web挖掘技术在电子商务领域中的具体应用.