数据挖掘技术在移动通信中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前商业应用刚刚起步。本文阐述了数据挖掘的一般技术,重点探讨了数据挖掘技术在移动通信中的应用,包括数据仓库的建立、数据挖掘主题的定义和数据挖掘的过程。     

数据挖掘技术在移动通信中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程，目前商业应用刚刚起步。本阐述了数据挖掘的一般技术，重点探讨了数据挖掘技术在移动通信中的应用，包括数据仓库的建立、数据挖掘主题的定义和数据挖掘的过程。     

数据挖掘在电值客户关系管理中的应用

数据挖掘(Data Mining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前商业应用刚刚起步.本文介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信行业客户关系管理中的应用,并以客户流失分析作为实例,重点探讨了数据挖掘的整个应用过程.     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

数据挖掘(Data Mining，DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程，目前商业应用刚刚起步。本介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信行业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，重点探讨了数据挖掘的整个应用过程。     

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.     

数据挖掘之聚类分析算法综述

数据挖掘又称为数据采集或者数据收集,它是数据库知识发现(Knowledge-Discovery in Databases)中的一个步骤.简单来说,数据挖掘指使用算法从大量的数据中搜索隐藏在其中的信息的过程.在本文中,着重介绍了数据挖掘中的聚类分析阶段.     

数据挖掘知识简介

正引言随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识,它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。本文从数据挖掘的产生背景,国内外发展趋势,主要挖掘方法及挖掘过程等方面作一介绍。1.产生背景1989年8月,在美国底特律召开的第11届     

一种网络化数据挖掘方法研究

传统数据挖掘方法一般挖掘和发现其中的广义知识、关联知识、分类知识和预测知识等。随着对WS小世界网络和BA无尺度网络等复杂网络性能研究的不断深入．复杂网络结构中本身蕴含的知识是一类新型的重要知识，文章研究了一种网络化数据挖掘（Networked Data Mining），将网络拓扑作为一种知识表示方式，将大规模实际数据对象及其关系抽象为网络拓扑的形式，采用复杂网络的理论和方法进行分析和挖掘，发现蕴涵在其中的、反映事物间联系规律的知识和信息。实验表明，该方法能够有效挖掘复杂网络拓扑中的骨干节点和社区结构。     

基于ERP的数据挖掘系统设计

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。     

数据挖掘技术的方法和最新进展

随着大型数据库的不断涌现，不缺数据缺知识的矛盾日益突出。如何从浩如烟海的数据中发现隐藏的知识，创造更大的效益是一个迫切需要解决的课题。因此，知识发现和数据挖掘应运而生，成为一个新的研究领域。在此，介绍了数据仓库、知识发现和数据挖掘的基本概念，重点论述了数据挖掘技术的方法，并指出了研究方向。     

利用数据挖掘技术提高电信业客户的满意度

数据挖掘(Data Mining，DM)技术是一种应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的技术，在商业应用中具有潜在的应用价值。而电信业客户满意度对电信运营商具有重要意义。本文介绍了电信客户满意度模型和指标，探讨了数据挖掘技术在提高客户满意度方面的应用．包括数据挖掘的准备工作，建立模型，评估模型以及模型分析的过程。     

计算技术与计算机及网络设备 程序包、程序库、数据库、知识库

0627614粗糙集理论及其在数据归约中的应用〔刊,中〕/谷建军//信息技术与信息化.—2006,(3).—143-145(D)数据预处理在数据挖掘中占有重要地位,传统的数据归约方法都有其局限性。本文介绍了粗糙集的相关概念及数据预处理的一些知识,并利用区分矩阵求粗糙集中核的思想,提出了一种知识归约的方法,为进一步的数据挖掘做准备。参50627615决策树在数据挖掘中的新进展和发展前景〔刊,中〕/房祥飞//信息技术与信息化.—2006,(3).—139-142(D)决策树是数据挖掘分类方法的一种。本文简单介绍了决策树及其生成过程和算法;着重叙述了决策树近年来在数…     

基于大数据的计算机数据挖掘在档案管理上的应用

数据挖掘又称数据探勘和数据采矿,属于计算机科学中的数据库知识发现KDD中的一个步骤.数据挖掘是在海量数据甚至有噪声数据模糊数据中发现有可利用价值的信息的过程.通常应用在统计、情报检测、模式识别等领域,当然,在相关人工智能、数据分析、数据库等领域也有应用.虽然,数据挖掘是计算机科学学科中数据库知识发现领域的一个步骤,但是,并非所有的信息发现任务都被称作数据挖掘.最易混淆的,就是数据挖掘与信息检索领域的任务.比如,使用DBMS查找记录,或者在搜索框里搜索信息,这些都是信息检索.显而易见,信息检索依赖的是信息的关键字和特征,将大数据的计算机数据挖掘应用在档案管理上将有不可小觑的作用.     

基于数据挖掘技术的保护设备故障信息管理与分析系统

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。     

基于关联规则的中医皮肤科用药规律探析

数据挖掘是知识发现过程中的重要步骤,中医药数据挖掘是目前一个热门的研究方向。文章探讨了关联规则方法中经典的Apriori算法在中医药数据挖掘中的应用,初步发现中医治疗皮肤科疾病常用方剂中的最主要中药,对中医临床治疗皮肤科疾病具有一定的参考意义。     

浅谈数据挖掘技术在信息资源规划中的应用

数据挖掘技术为信息资源规划过程中的海量数据识别、知识发现和推送提供了高效的工具手段。文章探索了信息资源规划基础环境"一个标准、两个模型"构建过程中存在的薄弱环节,分析了其产生的主要原因和可操作性解决途径,描述了数据挖掘技术在信息资源规划的基础环境建设中的应用方法和现实意义。     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

数据挖掘(DataMining,DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程,目前商业应用刚刚起步。本文介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信行业客户关系管理中的应用,并以客户流失分析作为实例,重点探讨了数据挖掘的整个应用过程。     

Web挖掘技术及在电商ERP中的应用

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。     

基于数据融合和数据挖掘技术的网络取证体系的研究

数据融合技术能利用不同传感数据的冗余信息实现互补以提高信息处理的正确性。数据挖掘技术能从大量数据中挖掘和发现有价值和隐含的知识,用于建模和优化。在分析了网络取证在网络安全领域的重要作用的基础上,结合数据融合和数据挖掘技术对网络取证系统进行了研究,并阐述其功能和组成、数据融合和推理决策的过程。     

软件及软件开发工具

IELDVD069:10033 0612873 2005年数据工程研究:流数据挖掘和应用会议录= 2005 15th International Workshop on Research Issues in Data Engineering:Stream Data Mining and Applications [会,英]／IEEE Computer Society Technical Committee on Data Engineering．-P．73(E)