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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
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郑琳晰 《湖北成人教育学院学报》2013,19(1):105-106
数据挖掘是近年来发展起来的一门新兴技术,它的作用在于从海量数据中提取有价值的信息和知识。本文简要介绍了数据挖掘的基本概念、过程和功能,分析了将数据挖掘技术应用于高校图书馆管理的必要性和可行性并提出了高校图书馆数据挖掘系统的设计方法。 相似文献
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程军锋 《四川三峡学院学报》2013,(3):43-45
随着计算机网络的快速发展,Web数据量呈快速增长,在海量的Web数据中发现有价值的数据和知识,是数据挖掘技术的重要应用.分析和研究Web数据挖掘的内容和过程,介绍Web数据挖掘的算法十分必要. 相似文献
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在研究和总结基础上提出一种基于海量数据的螺旋循环式DM原型模型,并介绍了现有数据仓库概念,数据挖掘技术和数据挖掘处理模型. 相似文献
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数据仓库技术是决策支持系统处理中的核心技术,是CRM中数据挖掘和决策分析的基础。数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据问关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。本文意在通过对数据仓库的概念及设计入手,设计一个在检验检疫实验室CRM中进行数据挖掘的星型模型。 相似文献
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对数据挖掘技术在研究生信息库中的应用进行了初步分析探讨,目的是从海量的学生数据库中提取人们感兴趣的数据信息,并创建数据挖掘模型。运用朴素贝叶斯分类的方法,对所给数据进行分类和预测,并指出了其技术难点及构建算法,最后,通过一个实例给出了该算法对于预测数据进行分类的详细过程。 相似文献
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孙伟 《佳木斯教育学院学报》2011,(6):241-241
数据挖掘技术是随着海量信息时代来临而新生的数据处理技术,网络数据挖掘系统有不少范例,而多数都是侧重与对网络数据信息的挖掘处理,研究数据挖掘系统本身系统结构的较少。本文介绍了一种基于网络的多数据源数据挖掘平台,以Flex技术完成服务器表示层,以Spring实现数据管理构架。 相似文献
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刘俊霞 《河南科技学院学报》2009,37(3):63-65
数据挖掘在各行业发挥着越来越重要的作用,随着数据挖掘中数据量的高速增长以及大规模计算在数据挖掘中的应用。挖掘算法处理海量数据的能力问题日益突出．通过对常见的数据挖掘分类并行算法进行研究探讨,分析了C4．5算法,SLIQ算法,SPRINT算法的优缺点,最后指出研究并行算法是解决处理海量数据能力的有效途径． 相似文献
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对数据挖掘技术的认知和分析 总被引：1，自引：0，他引：1
数据挖掘技术为应对信息的高度集中使用以及海量信息处理提供了科学、有效的手段.从数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法等方面进行阐述,主要是分析了从大量的、不完全的数据中,提取有用的知识和信息,并应用在相关领域的过程. 相似文献
13.
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
14.
数据挖掘技术及应用现状 总被引：1，自引：0，他引：1
张莉 《中国石油大学胜利学院学报》2008,22(2)
数据挖掘技术是为解决从海量数据中抽取有用数据而发展起来的深层次的数据分析技术。数据挖掘技术常用方法有：人工神经网络、遗传算法、决策树等。数据挖掘技术主要应用于市场营销、保险、税务、电子商务等方面。 相似文献
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张莉 《胜利油田师范专科学校学报》2008,(2):34-35
数据挖掘技术是为解决从海量数据中抽取有用数据而发展起来的深层次的数据分析技术。数据挖掘技术常用方法有：人工神经网络、遗传算法、决策树等。数据挖掘技术主要应用于市场营销、保险、税务、电子商务等方面。 相似文献
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数据挖掘中的统计分析技术应用研究 总被引：2，自引：0，他引：2
牛力 《广西师范大学学报(哲学社会科学版)》2002,(Z1)
数据挖掘 (Data m ining)是快速处理海量数据 ,最终发现非平凡知识的最为有效的方法和技术。与数据挖掘关系最为密切的三门学科是数据库、人工智能和统计学。许多统计分析技术已被用于数据挖掘之中 ,诸如 :数据聚类、回归分析、判别分析等。在此着重于系统地研究上述统计方法在数据挖掘中的应用 相似文献
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数据挖掘技术主要用于对数据库中的海量数据进行有效的处理。为了进一步提高数据挖掘算法的效率,统计学中的抽样思想被引入到数据挖掘中。首先对数据挖掘和抽样调查做了简要概述,阐述了抽样在数据挖掘中的重要作用;然后进一步分析抽样在不同领域数据挖掘中的应用,并对其在数据挖掘应用中存在的问题进行了讨论。 相似文献
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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