贝叶斯网络在中医药理论研究的现状及与超分子化学联合应用前景

由超分子化学重构的中医药基本理论可通过一系列方法和手段进行研究,但需借助优质的数学方法与技术从大量研究数据中挖掘其潜在的关联性、规律性等信息,进一步直观、清晰地阐明中医药超分子化学理论。诸多数据挖掘技术中,贝叶斯网络最为符合推理过程,是当前在不确定知识表达和推理领域中最有效的理论模型之一,尤其适合于中医药超分子复杂体系的研究。本文阐述了贝叶斯网络的发展历程及基本理论,对其在中医药研究中的现状作综述,探讨贝叶斯网络与中医药超分子化学相辅相成的关系,二者有机结合、联合应用可为中医药理论体系研究提供定性、定量的表征方法和手段,为中医药现代化提供强大臂助。     

空间信息可视化挖掘研究

空间信息的可视化挖掘是数据挖掘领域的热点,具有很强的应用前景.本文从数据挖掘的基本概念入手,详细介绍了可视化数据挖掘的两种分类体系:Keim分类体系和Card分类体系,同时分析了这两种分类体系中各种可视化数据挖掘方法的基本思路,探讨了可视化数据挖掘技术与空间信息领域应用相结合的各种途径,并给出了空间信息可视化挖掘的常用方法.     

浅议数据挖掘在高校图书馆信息服务中的作用

数据挖掘技术应用于图书馆个性化服务、文献采购以及Web内容、结构、日志挖掘等实际工作,提高了图书馆资源利用效率和读者满意度,其在图书馆深层次知识服务中具有广阔中的应用前景。本文使用关联规则方法进行了流通数据的实例应用。     

Web挖掘

论述了Web挖掘的分类和各种Web挖掘所用的数据挖掘技术,并对Web挖掘技术的应用也作了分析和展望。     

基于SSAS构建ILASⅡ的数据挖掘解决方案

在总结大数据时代对图书馆的影响以及数据挖掘在图书馆的应用的基础上,提出了使用SSAS构建ILASⅡ的数据挖掘解决方案的方法,然后利用海南职业技术学院图书馆的实际借阅数据完成了一个使用SSAS构建ILASⅡ的数据挖掘解决方案的完整过程,并对挖掘结果进行了实际应用分析。最后说明了使用SSAS可以构建的多类型ILASⅡ数据挖掘解决方案。笔者认为这种方法可以很好改善ILASⅡ的数据挖掘功能,希望对图书馆数据挖掘的实际应用有益。     

关于民国中医药文献的保护与开发利用

从学术价值、史料价值和文物价值等方面论述了高等中医药院校图书馆收藏民国中医药文献的价值,提出了保护与开发利用民国中医药文献的方法和措施,包括编制民国中医药文献目录、建立民国中医药文献特色数据库等。

     

基于Web的文本数据挖掘的研究

Web挖掘指使用数据挖掘技术在WWW数据中发现潜在的、有用的模式或信息。Web挖掘是从数据挖掘发展而来，因此其定义和传统数据挖掘相类似。但是，Web挖掘又有许多独特之处。现有的KDD方法和DM技术不能直接用于Web挖掘?首先，Web在逻辑上是由文档节点和超链接构成的图。因此Web挖掘得到的模式可以是关于Web内容的，也可以是关于Web结构的。其次，Web文档本身是结构化或无结构的，且缺乏机器可理解的语义，而数据挖掘的对象局限于数据库中的结构化数据，并利用关系表格存储结构来发现知识。     

基于Java的支持PMML规范的三层数据挖掘系统

为了使一般用户能够方便地进行数据挖掘，同时也为了能够方便地对数据挖掘系统进行扩展，并且能够实现跨平台特性，本文开发了一个基于Java技术的三层数据挖掘系统。另外为了让本挖掘系统的挖掘模型能够被其它挖掘系统使用，或者本挖掘系统能够使用其它挖掘系统的挖掘模型，本文在三层挖掘系统中增加了一个PMML模块以提供对PMML规范的支持。     

集成OLAM和OLAP的数据挖掘系统体系结构分析和研究

在分析联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）和联机分析挖掘（OLAM）的基础上,介绍了一种将OLAM和OLAP集成的数据挖掘系统体系结构,分析研究了这种集成体系结构的各个组成部件,为数据挖掘系统的发展提供了一定的借鉴作用。     

数据挖掘理论算法综述

数据挖掘是发现大量数据中尚未被发现的知识,特别是一些隐藏在大量数据中的关系和趋势。数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学习、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式。本文对数据挖掘基本概念和基本方法做了较系统的综述性回顾。     

图书馆流通数据挖掘模式研究

从挖掘任务、工具选择、数据挖掘过程、结果评估4个方面对图书馆流通数据挖掘模式进行分析研究。     

数字图书馆与数据挖掘技术

论述了数据挖掘技术在数字图书馆中的应用,特别是用户使用记录挖掘的使用,对用户使用记录的挖掘方法、策略和技巧进行了探索性研究。     

基于关联规则的湖北短期气候预测应用初探

分析了数据挖掘技术中关联规则分析方法的原理和一般数据挖掘的系统结构和主要步骤,通过收集、加工和处理大气环流指数等大量信息,以湖北省汛期异常气候现象为对象,使用关联规则挖掘方法试图找出各物理量和气象要素与未来一段时间内湖北的汛期降水之间的关系.基于Apriori算法2013年针对湖北短期气候预测,初步建立了一个关联规则挖掘系统,实现了参数配置、关联挖掘和规则显示等功能.     

基于关联规则数据挖掘算法的应用

数据挖掘,又称数据库中的知识发现,作为一门新兴的研究领域,主要目的是从数据集合中发现隐含的、事先未知的、对决策有潜在价值的用户感兴趣的知识,数据挖掘是当前数据库领域中最受瞩目的研究方向之一。在数据挖掘研究中,关联规则挖掘作为数据挖掘研究中的一个重要部分,引起了越来越多的关注。本文利用SQL Server 2005数据挖掘工具,对已测得的土壤数据,利用关联规则算法对土壤的地力等级进行了预测。     

中医药院校图书馆应加强中医药古籍数字化建设

论述中医药古籍文献在教学、科研中的作用,加强中医药古籍文献数字化建设的重要意义,提出中医药古籍文献数字化建设的思路。     

云计算平台下数据挖掘算法研究

伴随着网络信息化建设的万象更新,云计算平台下数据挖掘算法日益重要。为求解云计算平台下海量数据的科学分析与整合处理,本文就云计算平台下数据挖掘算法的现实应用、云计算平台下数据挖掘算法的挖掘建构流程及服务应用体系,做出具体探讨,为数据挖掘的集成开发与商业应用提供参考。     

数据挖掘技术及其在生物信息学的应用

数据挖掘是一个崭新的计算机应用领域，而生物信息学是生物学与计算机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成的一门新兴学科．综述了数据挖掘技术的内容、过程、方法和模式，介绍了生物信息学的内涵和新的应用技术，同时探索了数据挖掘技术对生物信息挖掘应用的途径．     

基于数据挖掘技术的B2C电子商务系统研究与实现

本文将数据挖掘技术应用到B2C电子商务,设计了B2C电子商务管理系统。B2C电子商务系统具有数据量大、数据质量差和数据种类多的特点。文中根据B2C电子商务系统数据的特点,在B2C电子商务管理系统中设计了数据挖掘管理模块,采取数据挖掘技术对其数据进行预处理、数据挖掘和挖掘结果显示。并采用J2EE的B/S架构将其实现。     

基于贝叶斯学习的兴趣评估方法

对语义的解释和模式的评估是数据挖掘过程中的一个优化处理步骤。虽然可以通过设置模式的属性阈值消除大量无关模式,但当面对一个大的数据库时,数据挖掘的最终结果依然很大。从客观和主观两个方面分析影响模式兴趣度的因素,并用利用贝叶斯学习模型对挖掘结果进行综合处理,使用户最终获得易于理解和有用的挖掘模式(知识)。     

基于遗传BP神经网络的数据挖掘系统设计

数据挖掘技术是从大量数据中挖掘知识的有效的工具 ,遗传算法和BP神经网络是现今数据挖掘技术中比较新兴的算法。本文介绍了遗传算法和BP神经网络相互结合的一种新算法 ,并设计出了相应的数据挖掘系统 ,且将该系统应用到实际农业实验中。为了便于遗传算法的有效运用 ,文中还提出了格雷———浮点编码法。