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1.
郑晶 《福建工程学院学报》2010,8(1)
随着信息技术的发展,大量的数据不断被收集和存储,对数据的挖掘规模越来越大,传统的数据挖掘已经无法解决海量数据挖掘问题。网格技术的发展,使得广域分布的海量数据的挖掘问题得到解决。文章根据现实中海量数据挖掘的需求和网格的本质,把并行关联规则挖掘算法应用于网格数据挖掘中,并建立了一个并行数据挖掘模型,验证了并行数据挖掘系统在网格环境的可行性与合理性。 相似文献
2.
刘耀南 《广东技术师范学院学报》2012,(6):10-15
为了充分有效利用高校教学管理工作多年来积累的大量数据,采用数据挖掘技术从中挖掘出有价值的信息,为学校教学管理提供决策支持,设计了一个专门的高校教学决策支持系统.该系统基于数据挖掘及数据仓库技术,采用C/S/S和B/S/S模式的三层体系结构,使用关联规则、决策树、聚类等方法对高校数据进行分析.通过基于预处理的改进Apriori算法在教学评价中的应用为例,说明数据挖掘过程,分析挖掘结果. 相似文献
3.
针对数据挖掘技术较为抽象并且难以理解等问题,设计了数据挖掘课程的教学与实验方案。方案包含了数据分类、聚类、降维以及关联规则等数据挖掘子技术。将传感器、互联网、社交媒体等不同类型的数据作为实验数据集,采用云计算技术提高计算与存储的效果,提高教学与实验的效率。设计了图形交互界面,能够以图形形式与表格输出数据分类、聚类、降维以及关联规则的结果,提高数据挖掘技术的可理解性。数据挖掘的实验结果表明,本方案能够准确生成数据挖掘技术的散列图,可直观地观察数据挖掘的工作流程。 相似文献
4.
近年来,数据挖掘技术的研究备受国内外关注,其主要原因是信息技术发展产生了大量分散的数据,迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识.此前的研究,主要集中于分类算法及应用方面的研究,但某些特殊领域,如生物信息学研究等,需要通过聚类方法解决一些实际问题.本文从横向深入分析了数据挖掘技术中聚类算法的发展,对层次法、划分法、模糊法,以及量子聚类、核聚类,基于密度和网格等10种聚类算法的原理、过程和特点等都进行了比较详细的分析论述. 相似文献
5.
发电站正常高效运行对保障社会发展和人民生活极其重要。电站运行中产生大量的故障记录数据,将数据挖掘技术应用于电站设备故障的大数据分析,发现隐藏在数据中的有用信息,有助于电站管理工作改革和设备管理技术创新。根据某发电集团设备故障统计报告,制定了相应的数据分析方案,研究了文本挖掘、关联分析、聚类分析等多种数据挖掘方法的关键技术,详述了这些技术在电站故障分析中的应用方法及效果。 相似文献
6.
商业化物联网的具有智能化的全面覆盖、感知度的全面增强、连接性的全面提升等特点。运用先进的数据挖掘技术进行正确有效信息数据的挖掘,之后再对其进行科学的整合优化,传送给系统内部的服务层。用户在服务层中进行数据信息的相应操作,将数据作为依照,制定出有针对性的科学决策。商业化物联网数据挖掘对社会经济的发展具有重要作用,同时又为人们生活提供更多的便利,从而推动整个社会经济的发展。 相似文献
7.
随着教育信息化程度的提高,校园网络资源的快速增长在校园网内形成了一个个的信息"孤岛",给共享及管理网络资源带来了很大的困难,网格技术的出现给解决这一问题提供了新的方案.本文探讨了在校园网环境下,利用开放网格服务体系结构、服务器端 数据挖掘与基于倒排索引技术和点对点传输技术建立网格平台,采取基于队列的模糊拥塞控制算法对网络流量进行控制,实现校园网络资源共享的方法. 相似文献
8.
9.
利用Analysis Services、Office Web Components组件和XML等技术成功实现了对学生作业考试数据进行OLAP分析。该数据挖掘方案在教学诊断与评价中收集、存储学习者的大量特征数据,对这些数据进行分析和挖掘,从而为学生诊断学习效果、教师进行教学决策提供支持。 相似文献
10.
介绍了数据挖掘概念以及一卡通数据中心的设计,介绍了数据挖掘跨行业标准过程,并通过该过程,完整描述了数据挖掘的实现过程及实现方案。详解了研究中涉及的数据挖掘对象：学生消费数据、学生早餐消费数据、学生圈存数据,为贫困生认定工作提供辅助数据。 相似文献