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1.
赵颖 《西安文理学院学报》2018,(5)
快速时序算法是一种多目标优化的局部数据挖掘算法,处理繁杂的数据时容易陷入局部最优.为提高算法的全局数据挖掘能力,提出了一种基于灰色系统理论的快速时序数据挖掘算法.首先,该算法采用快速时序数据挖掘算法处理数据;然后,用灰色系统理论进行贪心迭代数据挖掘时,以求得更为理想的结果;最后,通过实验仿真,并与快速时序算法和MDO算法进行比较.结果表明,本文提出的数据挖掘算法具有更好的全局寻优能力,且数据挖掘效果更佳. 相似文献
2.
数据挖掘是从大量的数据中提取知识。数据挖掘的主要功能有关联、分类、预测、聚类和时序分析等。文章对关联规则和分类规则这两种挖掘模式的存储方法进行研究,提出在关系数据库系统中使用主-子表来存储关联规则和分类规则的方法,继而将这种存储方法应用在其它类型的模式上,形成一种统一的数据挖掘模式的存储方法。 相似文献
3.
因特网上有海量的数据信息,数据挖掘是从大量的数据中发现隐含的规律性内容,充分利用有用数据,废弃无用数据,解决数据的应用质量问题。通过对Web的数据挖掘和XML特点进行分析,讨论了使用XML实现基于Web的数据挖掘方法,提出了一种结合HTML、XMLJ、AVA的新型数据挖掘技术。 相似文献
4.
《洛阳师范学院学报》2017,(2):55-58
随着现代科学技术的快速发展,出现了诸如无线通信网络的数据、传感器网络的数据、证券交易的数据等的新型数据,即流数据.流数据呈现的特点不同于传统的数据集,其所表现的是数据规模宏大、时序性、数据快速变化等.传统的聚类分析算法对于流数据挖掘已不再具有可行性,因此,本文就ExCC算法对于流数据挖掘的相关问题进行了深入研究. 相似文献
5.
基于Web的数据挖掘方法的研究及实现 总被引：2，自引：0，他引：2
Web上有海量的数据信息，数据挖掘是从大量的数据中发现隐含的规律性内容，充分利用有用数据，废弃无用数据，解决数据的应用质量问题。通过对Web的数据挖掘和XML特点进行分析，讨论了使用XML实现基于Web的数据挖掘方法，提出了一种结合HTML、XML、JAVA的新型数据挖掘技术。 相似文献
6.
数据挖掘在远程教育个性化服务中的应用 总被引：20，自引：0，他引：20
因特网使得信息的采集、传播的速度和规模达到空前的水平 ,出现了数据丰富但知识贫乏的现象 ,为解决这一问题 ,专家们提出了数据挖掘和知识发现技术。本文介绍了数据挖掘技术的概念、功能及其运作流程 ,并提出了在远程教育中使用数据挖掘技术建立个性化服务的模型。 相似文献
7.
数据仓库与数据挖掘是90年代开始兴起的新兴技术,数据仓库是一种解决数据使用的高效技术,数据挖掘为之提供了更好的决策支持和服务,同时促进了数据仓库技术的发展。本文介绍了数据仓库的数据挖掘概念及分类,以及两者之间的关系进行了阐述,并举例说明这两种信息技术在企业中的应用。 相似文献
8.
胡秀 《赤峰学院学报(自然科学版)》2015,(5)
本文旨在研究数据挖掘中数据预处理技术,首先通过简单介绍数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的逻辑构成,介绍了数据预处理在整个数据挖掘过程中所处的阶段,然后从数据预处理的数据清洗、数据变换、数据集成、数据简化等数据预处理操作入手,详细介绍了填充缺失值、弱化噪声数据、数据集成等数据预处理技术,最后给予专门的数据预处理的流程来实现数据挖掘中的数据预处理的过程。 相似文献
9.
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
10.
随着物联网技术和5G技术的发展,各类智能设备收集的时序数据规模急剧增长,为了利用深度学习技术对大规模时序数据进行预测,提出一种基于深度神经网络的时序预测模型。该模型首先利用时域卷积神经网络层对时序数据进行预处理,然后利用双向GRU神经网络层提取时序数据的前向特征和后向特征,最后对时序数据进行预测。在真实数据集上的实验结果表明,该模型相比传统长短期记忆网络模型,预测准确度提高了近70%,预测速度提高了近10%,可更好地满足对大规模时序数据的预测需求。 相似文献
11.
信息与计算科学专业(简称信科专业)是信息技术和计算技术结合的新专业,其相配套的实践教学也在持续地发展中。如何合理组织和设计专业实践教学,是其专业建设的重要环节。结合农科院校的特点,充分利用农科院校在生命科技、农业经济和动植物学科等方面的优势进行信科专业实践教学的设置和优化,在数据挖掘、数据分析、数据处理和相关信息处理技术的实践教学上适度加强,是建设具备农科院校特色信科专业的关键。通过结合农科院校特点进行实践教学,信科专业学生的实践能力和就业面明显改善。 相似文献
12.
时态数据挖掘是数据挖掘中一个日益重要的研究课题，针对时态数据中的多维关系模型，提出了一种新的多维时态关联规则挖掘算法，给出了一个多维间时态关联规则的算法主要步骤，并给出了数值实验分析，这种多维时态关联规则可以用于商品销售、股票价格等问题的知识发现和短期的预决策。 相似文献
13.
针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现．实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性． 相似文献
14.
欧振永 《北京工业职业技术学院学报》2010,9(3):29-33
随着信息技术的发展,数据收集、数据访问、数据仓库和决策支撑、高性能并行计算等技术为数据挖掘的发展奠定了基础。如今,数据挖掘技术已经被应用到各行各业,并创造出了巨大的价值。介绍了现今数据挖掘的基本技术,并通过实际的商业应用程序实例阐述其与现在的商业环境之间的关系。通过数据挖掘技术,从数据仓库中为最终用户带来潜在的商业价值。 相似文献
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电子商务是新兴的现代商业模式,数据挖掘是先进的信息处理技术.随着商业信息和数据的急剧增加,如何有效地分析和利用信息成为目前研究的热点问题.文中对电子商务和数据挖掘技术的发展进行了阐述,分析了数据挖掘的技术方法及其在电子商务中的应用流程. 相似文献
16.
随着智慧农业的发展,农业生产中海量数据不断涌现。在海量数据中难免存在噪声数据,这些数据不仅难以提供有效价值,还会影响信息挖掘。针对该问题,采用基于密度的DBSCAN聚类算法进行异常数据处理。鉴于DBSCAN算法对参数敏感,结合数据集本身特性与统计学思想以绘制各点之间的距离升序曲线,预估出DBSCAN的Eps参数。仿真实验结果表明,改进算法平均准确率达到99.6%,较传统算法提高了1.7个百分点,并且在10次检测中,改进算法只有3个数据判定错误,证明该参数设置方法对异常数据处理准确率更高,稳定性也更好。 相似文献
17.
当前大力推进现代农业发展十分必要和紧迫。河南省现代农业在发展过程中存在着一系列的问题和矛盾。必须通过提高农民素质、推广农业科技、调整产业结构、实行"以工哺农"等措施,进一步推进河南现代农业的发展。 相似文献
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19.
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
20.
罗颖 《天津成人高等学校联合学报》2014,(11):77-79
随着数据信息的不断发展,信息量也越来越大,数据挖掘技术得到飞速的发展,应用范围不断扩大,在挖掘过程中私有信息如何得到保护,并且还能获取比较准确的挖掘效果,已经成为数据隐私保护平台开发设计的重要研究方向。本文结合作者多年的工作经验针对数据挖掘过程中的隐私保护平台的设计展开探讨,最后提出了未来研究方向。 相似文献