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）、     

浅析基于Web数据挖掘的电子商务网站架构

Web挖掘是一项综合技术,涉及Web、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域。Web数据挖掘是数据挖掘领域的一个新的研究方向。本文主要介绍了数据挖掘技术在电子商务网站方面的应用,提出了构建一个面向数据挖掘的电子商务网站体系架构。     

数据挖掘技术及在保险领域中的应用

数据挖掘技术是目前广泛研究的数据库技术，它可以从大量的数据中提炼出有用的，潜在的信息，人们可利用这些信息改进工作，提高效率。通过对数据挖掘的常用技术和算法及数据挖掘的体系结构的详细介绍和分析，并结合保险业的特点，对数据挖掘技术在保险领域中的应用进行了探讨。     

数据挖掘网格的关键技术与挑战研究

本文介绍了数据挖掘网格技术,展现了当前数据挖掘网格的发展现状和最新研究动态,着重阐述了电信领域数据挖掘网格面临的挑战,对于其研究热点、思路、技术路线、技术难度等方面进行了分析,深入探讨了电信领域数据挖掘网格研究的重点方向以及亟待研究的技术,预测了两种可能的发展模式及前景.     

数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用

文中阐述了数据挖掘的定义和分类，然后从垃圾邮件过滤、用户行为分析、软件代码分析、深度学习和自动化数据挖掘技术等方面，详细介绍了数据挖掘技术在软件工程中的应用现状和未来发展趋势。这些应用展示了数据挖掘技术在计算机软件工程中的多样性和重要性，同时也提出了一些问题和挑战，如数据隐私和安全问题、算法的解释和解释性评估等。因此，在数据挖掘技术的发展和应用中，需要继续加强对技术的研究和创新，推进技术与法律、伦理等方面的平衡发展。     

数据挖掘技术及其应用分析

数据挖掘技术是一种新兴技术,由于该技术在大数据的处理方面具有很大的优势,因此许多行业,尤其是像科研、金融、教育等需要分析大量数据的领域都纷纷引进数据挖掘技术。本文介绍了数据挖掘技术的含义以及方法,并对数据挖掘技术的应用做了简要分析。     

数据挖掘技术在入侵检测领域的应用

随着信息技术的迅速发展,网络安全已成为计算机领域的重要研究课题之一。入侵检测技术是一种主动保护网络安全的技术,它是继防火墙、数据加密等传统的网络安全保护措施后的又一种安全保障技术,而数据挖掘技术在未知知识获取方面具有独特的优势。通过对入侵检测和数据挖掘技术的研究,分析了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用,并针对入侵检测领域特点,对经典关联、聚类算法进行了改进和优化。     

数据挖掘技术在教学信息当中的应用

大数据时代下信息的产生、传输及应用将更加便捷和高效。数据挖掘技术是大数据时代下的新型信息应用技术,且在计算机科学研究领域比较活跃。数据挖掘技术在教学信息管理中的应用,有助于教学方式的创新,有利于学生信息、教师信息和选课信息等方面的管理。文章对数据挖掘技术在教学信息当中的应用展开深入探究,以期总结数据挖掘对教学管理的作用,提炼适应现阶段教学管理工作的新方法。     

LTE环境下大数据应用现状及发展趋势

随着4G移动通信技术地快速发展,有效促进了移动互联网、云计算、数据挖掘等技术地推广,信息化的推广积累了海量数据,LTE环境下大数据已经在在线旅游、电子商务、在线教育、电子政务、金融银行等领域得到广泛地应用,提高人们工作、生活和学习的信息化水平,具有重要的作用和意义。     

计算机数据挖掘技术的开发及其应用分析

<正>本文首先对大数据技术、大数据需求、数据挖掘技术相关概念简要叙述,然后从传统方法、常用算法、轴线型数据挖掘法、环形数据挖掘法、决策树数据挖掘法、可视化技术、数据联机处理、决策树与神经网络等方面阐述计算机数据挖掘技术开发技术。最后从市场、电信、金融、人事、档案、安全、教育、开发、科技等领域阐述计算机数据挖掘技术的应用方向。计算机数据挖掘技术极大地提高了人们的生活质量,满足了人们对物质和精神需求,推动了社会的进步和发展。     

基于Spark平台的大数据挖掘技术分析

文章指出,大数据技术现在越来越成熟,大大提高了数据信息的利用率,尤其是大数据挖掘技术可以从海量的数据中挖掘具有价值的信息,为社会的生产生活提供更大的助力.基于大数据自身所具有的数量大、多样性突出等特点,在进行数据挖掘时,想要达到较高处理速度、效率以及实时性效果,还需要不断地进行研究.Spark平台是一个针对超大数据集合...     

利用数据挖掘技术实现客户挽留分析的思路

数据挖掘是商务智能产品系列中的关键成员,它的实质是数据的分析,通过使用自动化或半自动化工具来挖掘隐含的模式.本文介绍数据挖掘的概念、任务、方法、过程及数据挖掘的常见技术和在实际环境中的模拟应用.     

数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用

数据挖掘(Data Mining),是指从大量数据中,提取正确的、新颖的、潜在有用的并能够被理解的知识的过程.本文介绍了数据挖掘在通信行业客户关系管理中的应用过程,以及应注意的问题.指出,通过利用数据挖掘技术建立基于数据挖掘技术的客户关系管理模式,终将极大地提升企业的竞争优势,提高企业的竞争水平.     

Web数据挖掘研究与探讨

随着WWW迅猛发展，WWW上的信息量不断增加，如何在这些信息中找到用户真正需要的内容，成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。由Web数据具有的半结构化特性，使得Web数据挖掘更加复杂，不同于传统的基于数据库的数据挖掘。为了解决这个问题，把数据挖掘的理论和技术应用于WWW，出现了一个新的研究领域——Web数据挖掘。基于Web的数据挖掘主要分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用记录的挖掘。综述了基于Web的数据挖掘技术概念与原理，并且介绍用以Web数据挖掘实现的一种全新的技术——XML。如何进一步开发Web数据挖掘，充分利用Web资源，还有待于进一步的研究。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。     

基于梯形云的数量型关联规则挖掘方法

本文所给出的数量型关联规则挖掘方法是将数据库中之数量型数据先基于梯形云进行概念划分．然后利用得到的概念对数量型数据进行布尔型处理．处理后的数据就可以使用成熟的布尔型关联规则挖掘算法进行挖掘。     

数据挖掘在信息资源管理中的应用研究

数据挖掘是当今信息处理的最前沿的技术之一,其原理和应用的研究在近十年里得到了飞速发展。文中回顾了数据挖掘的产生及发展历程,论述了数据挖掘在信息资源管理中的主要应用;最后,论述了数据挖掘新进展和发展趋势。     

模糊序列模式在网络异常检测中的应用

数据挖掘中的关联原则挖掘和序列模式挖掘常用于网络入侵检测问题。在本文中，我们试图运用模糊集理论将序列挖掘算法进行改进，提出一种模糊序列模式用于网络异常检测，并用初步的实验对该算法进行证明。     

基于关联规则的数据挖掘算法的分析及应用

数据挖掘就是从大量的数据中挖掘出有用的信息。数据挖掘与传统的数据分析的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。文章分析了数据挖掘算法的关联规则特性,对其在股票市场中的应用进行了重点,以便更好的应用在更多的领域。     

基于Web数据挖掘技术研究

Web数据挖掘是数据挖掘中的一个新的重要研究领域。介绍了基于Web的数据挖掘的概念与特点,对Web挖掘的主要内容进行了阐述,提出了Web挖掘中常用的解决方法以及数据挖掘的过程。同时,对数据挖掘过程中面临的问题进行了分析和研究,提出了相应的解决方案并且举例进行了证明。     

挖掘关联规则频繁项集的算法研究及其Prolog实现

挖掘事务库中的频繁项集是数据挖掘的重要任务之一。文章对求关联规则中频繁项集算法进行了分析，着重叙述了DHP算法的设计思想，并用Prolog语言实现，试图探讨用逻辑推理方法解决数据挖掘问题。