基于FR算法的数据模型三维可视化研究

针对传统数据模型描述方式无法满足用户快速理解和使用数据模型的不足,论文提出建立数据模型的三维可视化描述.对于传统FR算法在实体节点过多时将导致图形绘制过慢、连线交叉过多等问题,论文结合数据模型的特点,基于实体结构和实体属性对FR算法进行改进,改进后的FR算法不仅能快速地绘制三维图形,而且可以显示实体节点及实体关联等信息,从而辅助建立三维可视化模型,直观的表达数据模型,梳理数据模型的结构,加快用户对数据模型的理解.     

大数据分析中的关联挖掘磁

在这个信息量爆炸的年代,大数据越来越贴近我们的生活。论文从大数据从何而来、如何研究大数据入手,通过对大数据分析流程框架进行阐述,提出了大数据分析中关联挖掘的重要性。并通过对大数据关联挖掘给出了相应的研究方案,通过系统对其关联模式进行分析,同时也可通过人为的参数选择对研究的参数进行分析、筛选和保留。在大数据分析的过程中,若能很好地利用关联规则的挖掘,将会带来更广阔的实际价值。     

基于GATE的油田信息抽取技术研究

针对目前国内油田信息抽取系统中文信息抽取不准确的现状,提出了更为准确的基于油田的中文信息抽取的解决方案。在GA T E框架下,开发中文信息抽取插件,解决了基于油田的中文分词、中文语料词表和中文命名实体识别,并在企业实际中进行了应用,取得了较好的应用效果,并为后续的油田信息抽取技术研究提供了研究基础。