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数据挖掘是通过对每个数据进行仔细的分析,在大量的数据中发现其中蕴藏的规律的一种技术,数据挖掘又名知识发现,它是一个系统的过程,知识发现包括三个部分:数据准备、数据挖掘和结果分析及解释。不同的挖掘任务由不同的功能模块组成,同一个挖掘任务,功能模块的组成也不同。本文以Web服务数据作为基础,设计了一种新的挖掘引擎,将数据服务和管理引入挖掘引擎中。 相似文献
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数据挖掘研究及其应用 总被引:4,自引:1,他引:3
于勇 《太赫兹科学与电子信息学报》2003,1(1):30-30
数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中具有潜在利用价值的信息和知识的过程,包括从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持。目前,数据挖掘和知识发现(DMKD)的研究主要集中在以下几方面:研究专门用于知识发现的数据挖掘语言;寻求数据挖掘过程中的可视化方法,实现知识发现过程中的人机交互;研究在网络环境下的数据挖掘;对各种非结构化数据进行挖掘的方法研究。 数据挖掘已广泛应用于金融保险、零售批发、公共设施、政府教育、远程通讯、软件开发… 相似文献
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数据丰富而知识贫乏导致了知识发现和数据挖掘领域的出现,基于Web的数据挖掘,是从Web海量的数据中自动、智能地抽取隐藏于这些数据中的知识。文章主要介绍了Web挖掘的概念和技术,最后阐述了Web挖掘在电子商务ERP中的应用。 相似文献
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随着数据库技术和人工智能技术的不断进步,数据挖掘技术逐步发展起来,作为当前计算机信息技术中的一项较为新兴的技术,综合运用了数理统计、模式识别、计算智能、人工智能等多项先进技术,主要是从大量的数据中来发现和挖掘一些隐含的有价值的知识,从大型的数据库数据中挖掘一些人们比较感兴趣的知识,本文主要讲了数据挖掘技术的概念、数据挖掘技术在保护设备故障信息中的实现方法以及数据挖掘技术保护设备故障信息管理的基本功能等问题。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2016,(17)
随着计算机技术的不断发展,数据挖掘也在得到不断的应用和发展。数据挖掘指的是通过对海量数据进行集中,并从中发现或提取有价值的信息或知识的一个过程。软件工程数据挖掘技术是属于数据挖掘技术的一个十分重要的分支,但是本身又有与传统的数据挖掘技术有所区别,具有自身的特殊性。本文对软件工程数据技术挖掘进行了概述,并分析了其发展当中所面临的任务以及挑战,并提出了一些解决的方法,希望软件工程数据挖据技术能够更好地为人类的进步发展服务。 相似文献
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数据挖掘是指从大量的数据中通过数据挖掘算法挖掘知识的过程.数据挖掘技术的发展及其应用的广度和深度,极大地影响着人类社会发展的进程.正确快捷地使用数据挖掘与处理技术,可以使人们的生活由繁变简.本文针对电影行业,应用数据挖掘软件中机器学习的经典算法,对于电影的票房和评分的影响因素进行了探索. 相似文献
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蔡静颖 《电子技术与软件工程》2021,(5):190-192
本文主要以计算机数据挖掘技术的开发与应用分析为重点进行阐述,首先分析计算机数据挖掘技术和大数据之间的关联,其次介绍计算机挖掘技术的开发措施,最后从市场营销过程中应用挖掘技术、金融投资过程中应用数据挖掘技术、人事管理过程中应用数据挖掘技术、信息档案开发管理过程中应用数据挖掘技术、在网络病毒防御系统开发中应用数据挖掘技术几个方面深入说明并探讨计算机数据挖掘技术的应用途径,旨意在为相关研究提供参考资料。 相似文献
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数据挖掘和World Wide Web是当前计算机科学两个重要的研究领域,将二者结合起来就形成了新的研究领域Web数据挖掘。Web数据挖掘是从WWW上发现和分析有用的信息,帮助人们从WWW中提取知识,改进站点设计,提供个性化服务。本文侧重于Web挖掘系统自身的构建,建立了一个基于数据挖掘技术的Web挖掘系统的原型Web_Dins,为了提供一个实用的Web挖掘工具的模型,帮助人们更有效地从Web上获取知识。最后本文以股票系统为例简要介绍Web挖掘系统原型在实际领域中的一种应用。 相似文献
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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。 相似文献
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数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有用知识的过程,它是一个新兴的边缘学科,其应用领域非常广泛,并且具有良好的应用前景。课题使用JAVA语言、ORM数据访问接口和XML技术设计了跨平台运行、多线程并发处理、架构灵活、支持增量同步更新的数据挖掘系统模型ARFDW和实现方案。 相似文献
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段远志 《智能计算机与应用》2024,(2):183-186
组态软件实时数据库中的数据存在缺失值、重复值等问题,导致在数据自动挖掘过程中所需时间较长、效率降低,因此提出组态软件实时数据库的数据自动挖掘算法。采集组态软件实时数据库内的数据,根据该数据结果,设定在数据挖掘的过程中项目内、外部效用的乘积为项目的事务效用,根据该事务效用提取数据的特征;将收集到的数据特征节点平移,设定坐标原点和数据挖掘的数量,得到自动挖掘数据信息的结果,完成组态软件实时数据库的数据自动挖掘研究。实验结果表明,组态软件实时数据库的数据自动挖掘算法的挖掘时间较短,提高了挖掘效率,证明了所提算法的有效性。 相似文献
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目前ERP(Enterprise Resource Planning)研究的热点就是挖掘ERP大量数据中蕴涵的知识。为解决这一问题,近年来,提出了数据挖掘(Data Mining)和知识发现(KDD)技术,本文介绍了数据挖掘系统基于ERP的设计。 相似文献
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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。 相似文献