数据挖掘研究

数据挖掘研究Tag内容描述：<p>1、随着社会主义现代化的发展，计算机技术的进步，信息技术在社会发展的各个领域都扮演着极其重要的角 色。信息化建设更是被我国列为经济社会发展的首要内容。网页档案化管理包括文档、文字翻译转换、图 片资料、声像资料、多媒体远程会议等。尤其是大学档案馆更侧重教学与科研，网页档案化管理是必然的 趋势。 在信息化发展的今天，图书馆，特别是大学图书馆不仅要对信息进行简单的数字转换和管理，更要对 新兴事物网络进行档案化管理和归档，包括文档、文字翻译转换、图片资料、声像资料、多媒体远程会议 等。所以网络档案化管理，成为当今。</p><p>2、引用 数据挖掘聚类方法的研究引用Sighron的数据挖掘聚类方法的研究转载：聚类方法概述聚类方法是将物理或抽象对象的集合组成为由类似的对象组成的多个类的过程被成为聚类。由聚类所组成的簇是一组数据对象的集合，这些对象与同一簇中的对象彼此类似，与其他簇中的对象相异。在许多应用中，可以将一些簇中的数据对象作为一个整体来对待。聚类是研究数据间逻辑上或物理上的相互关系的技术，其分析结果不仅可以揭示数据间的内在联系与区别，还可以为进一步的数据分析与知识发现提供重要依据。它是数据挖掘技术中的重要组成部分。作为统计学的。</p><p>3、数据挖掘在政府信息系统设计中的应用研究【摘要】随着电子政务的蓬勃发展，政府部分内部及政府部分之间产生了大量政务信息。如何正确、有效地从这些数据中提取有价值的信息就成为目前电子政务的一个重要题目。本文重点阐明了采用数据挖掘技术来监控与治理日益复杂的交换平台。对研究数据挖掘在电子政务中的实际应用具有定的鉴戒作用和推广意义。【关键词】数据挖掘 数据仓库 电子政务1、引言随着网络技术和数据库技术的飞速发展，政府的信息化进程正在逐渐加快。政府信息化，就是指政府行政治理方式、内容和手段的数字化、网络化和智能化。</p><p>4、城市道路交通数据挖掘研究与应用【摘 要】本文主要针对交通数据挖掘中的几点要素进行研究分析，以便于交通数据挖掘技术更好地应用到城市道路管理之中。 下载 【关键词】城市道路管理；交通数据挖掘；应用研究 随着社会的进步，城市化进程的加快，城市交通的问题也日益显现，智能交通系统应运而生，但是智能交通系统的道路交通信息数据积累量相当大，信息分析复杂。道路交通数据是智能交通管理系统有效进行的数据条件，对于交通数据的挖掘，一定要找到行之有效的方法，对挖掘数据进行深入研究，真正实现交通数据在城市道路管理中的应用。 。</p><p>5、数据挖掘研究综述摘要：从数据挖掘的概念出发，详细分析了数据挖掘的过程，包括业务识别、确保数据质量、选择挖掘算法、转换数据格式、进行知识解释和评价；并进一步讨论了数据挖掘的技术和工具以及各技术的适用领域。 关键词：数据挖掘；人工智能；挖掘技术 引言：近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了大量数据，这些数据可以被广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分。</p><p>6、浅析数据挖掘在化学化工中的研究进展论文随着数据库技术的不断发展，各行各业所积累的数据也越来越多，人们已不能满足数据表面所提供的信息，并且逐渐开始尝试挖掘出大量数据背后所隐藏的更加有用的信息，数据挖掘技术便由此应运而生。随后，数据挖掘技术便在信息产业和商业服务等领域产生了重大影响，人们利用数据挖掘技术从所积累的数据库中得到了过去所不可能获取的知识。随着数据挖掘技术取得成效之后，许多不同领域的研究人员也显示出了极大的兴趣。 自计算机诞生以来，信息技术便不断地推动着化工行业的发展。信息化时代的到来，促。</p><p>7、数据挖掘中的统计方法及其应用研究摘 要：随着我国科学技术的迅速发展，数据挖掘技术也得到了很大的提高，数据挖掘技术中最基本的方法便是统计方法，而随着统计技术的提高也产生了许多新兴数据挖掘技术。因此，为了给数据挖掘研究者提供有价值的建议与实际研究经验，推动数据挖掘技术的进一步发展，进行数据挖掘中统计技术应用深入研究十分必要。本文介绍了数据研究的意义以及现状，并且对数据挖掘中涉及的几种典型统计方法与技术及其实际应用进行了着重分析研究。 下载 关键词：数据挖掘；研究现状；统计技术；实际应用 前言：数据挖掘技。</p><p>8、云计算下的海量数据挖掘研究,SPKINT 改进后的基本思想,(2)如果集合T分成T1和T2两部分，分别对应m1和m2条记录，则此分割的Gini指数为 寻找分裂属性及最佳分裂点：,SPRINT并行处理,在云计算下海量数据，多有并行数据发生。处理好并行数据，减少数据容错性。,数据结构,SPRINT并行算法除了属性表和直方图外还需要引入哈希表数据结构来存储分割点两侧的数据记录，为并行节点提供分割依据。哈希表第i条记录的值代表原数据中第i条记录被划分到的树节点号。哈希表分为两项：(NodeID，SubNodeID)，NodeID代表树节点号SubNodeID表示当前树节点的儿子。</p><p>9、摘要 随着数据库技术和I n t e m e t 的发展，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注， 其主要原因是存在大量可供使用的数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的 信息。传统的信息处理技术已经不能很好地满足实际应。</p>