应用Aprion算法实现大规模数据库关联规则挖掘的技术研究

随着信息技术的发展,大数据时代的到来,在这种环境下必须进行数据挖掘工作。从大量的应用数据中将潜在的有价值的知识和信息挖掘出来,以便将其应用在实际工作的改进中。目前,数据挖掘的方法有很多,其中关联规则挖掘技术应用比较广泛,这种数据挖掘方式利用Aprion算法,挖掘出置信度和支持度均比较高的关联信息,反映出数据库中的数据相互之间的复杂性和有趣性,进而挖掘出数据之间的有益关联,促进大规模数据库信息挖掘技术的发展,主要从Aprion算法方面分析大规模数据库关联规则挖掘的技术。     

基于数据挖掘算法的煤矿安全隐患预警研究及应用分析

煤矿企业安全问题一直以来都是国家煤矿战略要点之一。由于在各种隐患过程中产生的数据复杂繁多,而企业对这些数据的管理又缺乏系统性、科学性,文章利用数据挖掘算法研究煤矿安全隐患问题,利用数据库技术导入数据,最终采用基于Apriori算法的数据挖掘技术进行挖掘得出关联规则。实验结果表明,通过该方法得出的关联关系可作为煤矿企业安全管理的科学依据,具有重要的参考价值。     

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。     

数据挖掘技术的研究与分析

随着数据库、数据仓库技术的飞速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据正以前所未有的速度急剧增加,这就迫不及待的需要一种数据挖掘技术。本文从数据挖掘的定义出发,简要概述数据挖掘的研究现状,分析各种数据挖掘技术的研究方法,最后介绍了数据挖掘技术的实际应用。     

Web数据挖掘技术研究

Web数据挖掘就是利用数据挖掘技术从网络文档和服务中发现和提取信息。Web数据挖掘是一种新兴的边缘科学技术,他涉及到机器学习、数据挖掘、信息检索、自然语言处理、数据库以及人工智能等技术,可用于网络检索、网站建设以及电子商务等方面。根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为3类:Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web访问信息挖掘。     

组态软件实时数据库的数据自动挖掘算法

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。     

图像数据库关联规则的挖掘方法研究

在多媒体应用中,图像数据库的使用日趋广泛,为了更有效地使用图像数据库,许多数据挖掘技术被用于图像数据库中。本文使用数据挖掘中的关联规则方法来进一步提高图像数据库的性能,基于此构建了一个图像数据库系统,在这个系统中使用了FP增长算法挖掘图像数据的关联规则。     

浅谈数据库技术中的数据挖掘

随着数字信息技术和计算机硬件技术中新存储介质和存储方式的不断发展,人类生活中的各类数据产生了爆炸式的增长,如何对这些数据进行整理和使用成为当前数据领域的研究热点,数据库技术的成熟与普及为这些庞大数据量的整理及挖掘带来了可能。但是传统的数据库管理系统和统计分析方法已经无法应对如此海量的数据,如何进行有效的数据挖掘还有待分析和整理。     

21世纪数据挖掘技术与传统挖掘技术的相关研究

随着以数据库、数据仓库等数据仓储技术为基础的信息系统在各行各业的应用,使海量数据不断产生。随之而来的问题是如此多的数据让人难以消化,无法从表面上看出它们所蕴涵的有用信息,更不用说有效地指导进一步的工作。如何从大量的数据中找到真正有用的信息成为人们关注的焦点,数据挖掘技术也正是伴随着这种需求从研究走向应用[4]。本文从现代数据挖掘技术与传统挖掘技术方法相关研究入手,提出了如何利用数据挖掘的知识,进一步提高Web信息搜索的性能。     

基于语义相似性关联特征提取的大数据挖掘技术

为了提高武器装备信息管理数据库中的大数据挖掘能力,提出一种基于语义相似性关联特征提取的大数据挖掘技术.构建武器装备信息管理数据分布式结构模型,采用关联规则信息融合方法进行大数据分块结构匹配处理,结合自适应回归分析方法进行武器装备信息管理数据的关联特征提取,对提取的装备管理数据的关联规则特征量进行属性分类识别,计算大数据的语义相似性关联特征量,结合判决统计分析方法进行大数据的融合调度,采用语义划分方法进行大数据模糊聚类处理,实现武器装备信息管理数据库中的大数据自适应挖掘.仿真结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的准确性较高,对冗余数据的抗干扰能力较强,提高了武器装备大数据的自适应挖掘和检索能力.     

浅析数据库中数据挖掘理论方法应用

近年来数据库一直是信息技术发展的热门话题,特别是随着网络数据井喷式发展,数据挖掘已经成为各行各业发展所不可或缺的技术之一。基于此,本文从数据挖掘的相关概念出发,对数据挖掘的对象与分类,技术和方法进行简单介绍。     

高校图书馆信息管理系统中如何有效运用数据挖掘技术

一、数据挖掘技术简单的讲,数据挖掘(data mining)就是从大量、不完整、有噪声、随机和模糊的数据当中提取出潜在有意义的信息与知识的过程。而数据挖掘的方法可以是数学的方法,同时也可以是非数学的方法;不但可以是逐步演绎的方式,也可以是归纳总结的方式。而挖掘出来的数据结构能够用于信息管理、数据库优化、信息决策支持以及过程控制等多个数     

数据挖掘系统对本体的应用

数据挖掘的重点在于从大量数据中把未知的有价值的新知识或规律给挖掘出,在信息产业界的极大关注。数据挖掘会常受人为因素干扰,主要因为此项工作是不断重复的过程。业务人员与数据库技术人员在挖掘准确阶段共同确定目标数据后需由数据挖掘专家提供帮助选择适合的模型、算法。将专家引入数据挖掘过程中能补充和促进相关知识和知识背景,有利于挖掘,避免产生无意义的结果。     

数据挖掘研究及其应用

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…     

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）、     

大型计算机网络中的非正常数据挖掘技术研究

大型计算机网络中的各种软件和设备均存在安全漏洞,导致以往提出的大型计算机网络中非正常数据挖掘方法无法进行合理挖掘。针对该问题,提出一种新型的大型计算机网络中非正常数据挖掘方法。所提方法通过数据洗涤、格式变换和模式挖掘等操作,挖掘出大型计算机网络中的非正常数据。使用所提方法设计的数据挖掘系统由数据挖掘器、分析模块和数据库组成,数据库为数据挖掘器和分析模块提供处理和挖掘方案。数据挖掘器实时监控着大型计算机网络中的非正常情况,并进行数据处理。分析模块使用"二次激活"方式对处理过的数据进行分析,挖掘出其中的非正常数据。实验结果表明,所提方法具有较好的收敛性,所设计的系统具有较强的可扩展性。     

基于ArcSDE的空间数据库技术的应用研究

目前的数据库技术还存在一些问题,对于数据的共享性不高、数据的安全问题不好、经常会产生数据泄露的情况。数据瓶颈也对这产生很大的制约。为了满足用户对所访问的数据进行自由的编辑、管理和存储等功能,需要对数据进行一定方法的复制提高数据的可访问性。并且对异构数据的数据库进行并发事务的控制。由于目前面向对象空间的数据库系统还不成熟、允许用户定义对象和对对象数据结构的操作还不规范。研究从基于ArcSDE的背景出发,阐述了对相关技术的设计与实现问题,希望对完善这些技术产生一定的帮助。     

一种基于XML的Web信息数据库的构建方法

随着Web网页信息容量的不断增大,在Web网页搜索信息的时间越来越长,为了加快用户提取数据信息的快速性和有效性,在Web信息数据库中融入XML数据技术,并采用JTidy和Dom4j等开源工具对XML数据进行解析,加快各节点之间的信息查询。本文针对Web信息数据库的构建问题,在数据库的建立过程中融入XML数据,并介绍Web数据的挖掘方法、挖掘思路与挖掘框架,促进XML在Web信息数据库中的应用。     

数据挖掘技术的综述

数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题,本文首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行概略介绍,包括数据挖掘技术产生背景、应用领域、分类;然后详细阐述了数据挖掘的各种技术方法,并对数据挖掘的应用领域做了相关介绍。     

工程建设领域信息系统的实现

工程建设领域项目信息和信用信息系统是一个整合了工程建设项目相关数据以及企业信用信息数据的信息系统。系统包含工程建设领域信誉评价、项目考核、合同履约、黑名单等市场信用记录,整合有关部门和行业信用信息资源,建立综合数据库。该系统是一个集数据采集比对整合的综合系统,应用了多种技术,应用数据挖掘技术将与企业有潜在价值的信息挖掘并与相关的信息比对整合,得到评价企业更有价值的信息,使用LUCENE技术使得搜索效率更高更快。