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1.
本文介绍了数据挖掘的起源,论述了数据挖掘的概念及主要技术方法.其中包括:神经网络、关联规则、决策树、粗糙集、遗传算法.列举了当前数据挖掘技术的实际应用场合,并指出其今后的发展趋势以及急需关注的问题. 相似文献
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数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、近邻、聚类，也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，提出选择数据挖掘技术的两个重要依据，以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。 相似文献
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祝娟 《襄樊职业技术学院学报》2007,6(6):9-11
数据挖掘中应用的技术包括经典的统计、近邻、聚类，也包括最新发展起来的决策树、神经网络和关联规则等一些较新的方法。结合数据挖掘技术在电子商务中的应用，提出选择数据挖掘技术的两个重要依据．以便开发出有效、实用的数据挖掘系统。 相似文献
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对数据库中数据挖掘技术包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域、分类及主要挖掘技术作了概述,还从模式识别的角度讨论了数据挖掘技术的重要任务,包括分类、回归、聚类和关联等4种模式的识别;列举了当前数据挖掘技术的实际应用并指出今后的发展趋势。 相似文献
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曾春先 《重庆职业技术学院学报》2014,(5):148-150
可视化数据挖掘技术可以强有力地帮助企业作决策,已引起学术界和产业界越来越多的关注,本文进一步描述了可视化数据挖掘技术的概念.剖析了可视化数据挖掘技术,主要包括三个相关数据挖掘方面的可视化技术：数据、数据挖掘过程以及数据挖掘结果,以供参考. 相似文献
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李别 《广东技术师范学院学报》2005,(4):26-29
数据挖掘涉及多学科技术的集成,包括数据库技术、神经网络、模式识别、信息检索、图像与信号处理和空间数据分析等.神经网络在数据挖掘中的应用也越来越广泛,尽管神经网络具有结构复杂、网络训练时间长、结果表示不容易理解等缺陷,但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点是其他方法所不及的,并在数据挖掘所采用的方法中具有优势.本文对基于BP神经网络的数据挖掘算法进行了详细的讨论,并提出了算法改进方法. 相似文献
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目前,数据挖掘技术正以前所未有的速度发展,在未来越来越激烈的市场竞争中,拥有数据挖掘技术必将比别人获得更快速的反应,赢得更多的商业机会.我国在这一领域正处在研究开发阶段,加快研究数据挖掘技术,并把它应用于电子商务中,应用到更多行业中,势必会有更好的商业机会和更光明的前景.本文通过阐述数据挖掘技术的概念、功能及作用等方面来介绍数据挖掘在电子商务中的应用,揭示了数据挖掘技术在电子商务中的广阔的应用前景. 相似文献
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《西安文理学院学报》2015,(4)
多媒体数据挖掘技术是数字图书馆的核心技术,可以帮助人们检索到文本信息、视频信息,能够为读者提供更加优质的服务.就多媒体数据挖掘技术的相关概念以及内容进行阐述,分析数字图书馆中多媒体数据挖掘技术系统结构,并探讨多媒体数据挖掘技术的应用,以便提高多媒体数据挖掘技术在数字图书馆中的应用效率. 相似文献
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教育数据挖掘是数据挖掘技术在教育领域的应用。介绍了教育数据挖掘的主要概念,分析了教育数据挖掘在高校实验教学中的可行性,包括充足的数据来源、提升实验教学质量的需要、提高实验教学管理效能的要求,提出了基本应用步骤,最后阐述了可能存在的问题和相关建议。 相似文献
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韦丽红 《赤峰学院学报(自然科学版)》2014,(6):22-23
现如今,数据挖掘是数据领域以及信息处理上最先进的一项研究技术.本文从介绍数据发掘的定义及其特征入手,归纳了数据挖掘过程的基本步骤,分析了数据挖掘的技术方法,并探讨了数据挖掘的相关应用,本文的研究对加快数据挖掘技术的前进步伐,拓展数据挖掘技术的学科应用具有重要的意义. 相似文献
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邱柏生 《思想理论教育(上半月综合版)》2011,(1):20-24
运用数据挖掘理论和技术对既有的海量大学生研究数据进行深度挖掘和解读,提取有用的知识,包括有关规则、模式、规律性等,具有不可忽视的必要性.由于数据挖掘是一门多学科交叉的边缘性理论和技术,所以大学生研究中的数据挖掘,需要多学科的协同努力. 相似文献
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数据挖掘是一种前沿技术,e-Learning的迅猛发展迫切需要满足个性化学习的需求.首先介绍数据挖掘技术,然后应用数据挖掘技术中聚类和关联规则两种方法,可以实现对学生练习结果进行科学的、客观的分析.数据挖掘技术在e-Learning学习系统中的应用提高了学习系统的个性化服务水平,为系统的决策分析提供了智能的辅助手段. 相似文献
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介绍了入侵检测技术和数据挖掘技术,以及将数据挖掘技术应用于入侵检测系统的方法.通过数据挖掘技术和入侵检测技术,提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型.采用关联分析中的Apriori算法进行入侵模式特征的挖掘.通过实验给出数据挖掘技术在入侵检测系统应用中的主要优点和所需解决的问题. 相似文献
14.
数据挖掘技术在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用.本文介绍了数据挖掘技术的基本概念及功能,并对数据挖掘技术应用于图书馆的研究现状进行了分析,在描述数据挖掘技术的基础上,探讨了数据挖掘在数字化图书馆中的应用,旨在为图书馆在数字资源的组织和管理、服务质量的提升和服务方式的拓展等提供技术支持. 相似文献
15.
靳静 《读与写:教育教学刊》2008,5(9)
数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。文章对数据挖掘技术的总体情况进行了概括性的介绍．其中包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域以及数据挖掘工具等,并对数据挖掘技术的前景作出了展望。 相似文献
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生物信息学是一门新兴的交叉学科,各种基因组计划实施或完成.如何从海量数据中提取有用的信息已成为生物信息学迫切要解决的问题.作为其中关键的分析技术数据挖掘技术在生物信息学领域具有良好的研究与应用前景.对数据挖掘的定义、挖掘的步骤和数据挖掘在生物信息学中的应用进行概述. 相似文献
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童冰 《Journal of Zhangzhou Technical Institute》2010,12(3)
通过数据挖掘技术分析与学生就业相关的因素,能够为学生就业指导工作提供指导依据.本文探讨了数据挖掘技术在学生就业指导中的应用. 相似文献
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教育大数据的挖掘是利用统计学、机器学习等方面的知识和经验,从海量的教育数据中不断整理、归纳出具有较高价值的数据模型和实用性广泛的数据手段,并从中提取出高效并可视化的数据处理过程.教育大数据挖掘的价值在于驱动科学教育决策、精准展现教育规律、解决教育主体需求.教育大数据挖掘存在的现实限制是:采集挖掘教育大数据缺乏统一标准,整理分析教育大数据缺乏科学手段,管理应用教育大数据缺乏个性动态.教育大数据挖掘的有效策略包括:建立健全教育大数据采集机制,科学整理教育大数据分析技术,深度整合教育大数据应用路径. 相似文献