数据建模技术在电信业务支撑系统中的应用研究

主要讨论数据建模技术在电信业务支撑系统中的应用。以异常客户的识别为例,阐述了数学模型的构建与使用。遵循数据挖掘流程,详细介绍了数据属性的约简,模型建立以及模型评估的方法。通过对实际数据的验证,说明了基于数据挖掘技术的电信行业建模应用的有效性。     

应用PowerDesigner设计电信动力监控系统数据库

本文详细介绍了数据建模的原则和建模工具PowerDesigner的使用方法和功能，并结合电信动力监控系统数据库设计的实际情况，就数据库设计的方法及注意问题作了较为详细的论述。     

面向对象的数据库概念建模

数据库设计面临的主要问题是设计周期长，设计质量得不到保证。我校开发的面向对象的建模工具，能有效地支持数据库设计的全过程，使数据库设计的效率与质量得到了很大改善。本文主要介绍该工具的概念建模部分。     

以OpenSCAD入门：助力计算思维建模

计算思维是新时代青少年必备的解决现实问题的重要方法之一,利用现成的数学函数进行抽象建模,是人们进行计算思维建模的重要途径。在此过程中选择合适的建模工具,能够方便高效地解决问题。本文对比了常用的建模工具,结合学情与新课标的要求,选择了免费开源的跨平台建模工具OpenSCAD,并使用该软件介绍了从待解决的实际问题经历数学抽象建模到计算机程序建模最终生成模型的建模过程,展现了计算思维解决问题的过程。     

信息系统概念建模研究框架①

信息系统概念建模是本世纪初产生的一门新学科,对信息系统的开发、引进、改造、标准化和集成具有重要的质量保证作用。针对已有研究存在的问题和未来的研究需求提出了一个研究框架,详细探讨了信息系统概念建模的涵义和范围,概念建模方法的种类和绩效评价,概念模型的内容与质量评估以及概念建模环境等方面存在的研究机遇问题,旨在为后续的概念建模研究工作提供一些参考。     

从功能模型到数据模型的过程研究

在软件实训教学过程中,对于在功能建模后如何抽象出系统数据模型,缺乏必要的过程指导,学生存在无从下手的问题。基于此,本文分析了从功能模型抽象出数据模型的完整过程,修复了从功能建模到数据建模间的漏洞,并举例对比了两者间容易混淆的概念,为正确定义软件系统的数据模型提供了必要的推演依据,符合软件工程逐步精细的思维过程。     

时态数据的一种挖掘算法

时态数据挖掘是数据挖掘中一个日益重要的研究课题。本文针对时态数据中的多维关系模型，提出了一种新的时态数据建模算法。     

概念建模研究综述

概念建模是指创建概念模型的行为,这些模型用来描述问题,与具体用于解决问题的技术和策略独立无关。在过去数十年中,大量概念建模方法和工具纷纷涌现,许多理论如本体论、语言学和认知学的引入,增强了概念建模的理论基础。基于本体的概念建模研究得到了充分的重视。本文对概念建模的发展、概念建模语言、基于本体的概念建模以及概念模型的质量评估进行系统的阐述。     

浅谈数据挖掘理论与技术

数据挖掘是目前一种新的重要的研究领域,被称为未来信息处理的骨干技术之一,它以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式。本文对数据挖掘的概念、技术、应用及目前所存在的问题等进行了详细的介绍。     

UML在ERP生产管理子系统建模中的应用

介绍了UML的主要概念和基于UML的建模过程;以某企业ERP生产管理子系统为例;详细讨论和分析了UML在企业ERP生产管理子系统建模中的应用。并用支持UML的Rational Rose工具建立了系统的模型,解决了领域专家、软件设计人员和客户之间交流的难题,从而加速了开发的进程。     

数据挖掘及其技术实现

数据挖掘解决在信息技术发展中存在的拥有大量数据但缺乏有用信息的问题,完成从业务数据到决策信息的转换。本论述了数据挖掘的概念及其工作流程,针对不同的功能类型对数据挖掘的技术实现进行了分析,并且阐明了数据挖掘设计和实现中的若干关键问题。     

数据挖掘技术在民航快递市场营销中的应用

介绍了数据挖掘的概念、过程和在市场销售中的应用。构建了数据挖掘在民航快递市场销售中的应用过程,指出了在应用数据挖掘中所出现的问题,并展望了数据挖掘应用的前景。     

平行数据:从大数据到数据智能*

为了解决实际问题,大数据分析处理系统需要获取数据,然而实际场景中收集到的实际数据通常不完备.另外,大多数问题的解决方案通常是由问题引导或者仅仅进行数据分析,运行参数调整和设定带有较大的盲目性,难以达到应用的智能性.为此,文中提出平行数据的概念和框架,根据实际数据经计算实验产生真正的虚拟大数据,结合默顿定律,以期待的解决方案与问题进行广义对偶,引导大数据聚焦到实际问题.实际数据与虚拟数据动态互动,平行演化,形成一个虚实相生、数据动态变化的过程,最终使数据具备智能,进而解决未知的问题.平行数据不但是一种数据表示形式,更是一种数据演化机制与方式,其特色是虚实互动,所有数据的动力学轨迹构成了数据动力学系统.平行数据为数据处理、表示、挖掘和应用提供了一个新的范式.     

对于数据仓库和数据挖掘的理解

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供更好的决策支持和服务,同时促进数据仓库技术的发展。主要介绍这两者的概念、应用,以及它们之间的关系。     

对于数据仓库和数据挖掘的理解

数据仓库与数据挖掘是当今新的技术热点,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供更好的决策支持和服务,同时促进数据仓库技术的发展。主要介绍这两者的概念、应用,以及它们之间的关系。     

浅论数据流挖掘

本文主要讨论了数据流挖掘的现状及发展,简要地介绍了数据流挖掘的概念,详细地介绍了数据流挖掘的特点及其数据模型的特点,介绍了几种常用数据流挖掘流挖掘方法。     

Positive and negative association rule mining on XML data streams in database as a service concept

In recent years, data mining has become one of the most popular techniques for data owners to determine their strategies. Association rule mining is a data mining approach that is used widely in traditional databases and usually to find the positive association rules. However, there are some other challenging rule mining topics like data stream mining and negative association rule mining. Besides, organizations want to concentrate on their own business and outsource the rest of their work. This approach is named “database as a service concept” and provides lots of benefits to data owner, but, at the same time, brings out some security problems. In this paper, a rule mining system has been proposed that provides efficient and secure solution to positive and negative association rule computation on XML data streams in database as a service concept. The system is implemented and several experiments have been done with different synthetic data sets to show the performance and efficiency of the proposed system.     

概念分层在人口普查数据中的应用

介绍了数据挖掘技术及人口普查的基本概念，阐述了概念分层的相关概念及算法，并将其应用在人口普查数据中。探讨了概念分层应用于人口普查数据中的重要意义及概念分层中的若干问题。     

Automating data exchange in process choreographies

Communication between organizations is formalized as process choreographies in daily business. While the correct ordering of exchanged messages can be modeled and enacted with current choreography techniques, no approach exists to describe and automate the exchange of data between processes in a choreography using messages. This paper describes an entirely model-driven approach for BPMN introducing a few concepts that suffice to model data retrieval, data transformation, message exchange, and correlation – four aspects of data exchange. For automation, this work utilizes a recent concept to enact data dependencies in internal processes. We present a modeling guideline to derive local process models from a given choreography; their operational semantics allows to correctly enact the entire choreography from the derived models only including the exchange of data. Targeting on successful interactions, we discuss means to ensure correct process choreography modeling. Finally, we implemented our approach by extending the camunda BPM platform with our approach and show its feasibility by realizing all service interaction patterns using only model-based concepts.     

数据挖掘技术在绿化决策中的应用

本文介绍了数据库技术的现状、数据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过数据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从大规模数据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。通过将该方法应用于实际问题中的例子：绿化决策系统中如何选取树种，我们将看到此技术是有效和实用的。