图书馆数据挖掘技术研究综述

介绍了数据挖掘技术的基本概念及功能，并对数据挖掘技术应用于图书馆的研究现状进行了综述。     

基于信息增益法的决策树构造方法

决策树数据挖掘技术是目前最有影响和使用最多的一种数据挖掘技术.决策树构造的方法很多,本研究提出一种基于信息增益的决策树构造方法,给出了相应的决策树构造算法,并通过一个实例对其进行了说明.     

现代数据挖掘技术研究进展

综述了数据挖掘技术,阐述了数据挖掘产生的背景、定义和功能,论述了数据挖掘的技术和算法,介绍了数据挖掘的应用现状、研究热点及今后的发展方向。     

基于数据挖掘的决策树算法应用研究

数据挖掘是一种发现大量数据中潜在信息的数据分析方法和技术,已经成为关注的热点。决策树方法因其简单、直观、准确率高等特点,在数据挖掘及数据分析中得到了广泛的应用。本文使用数据挖掘的C4.5算法对UCI数据库中的蘑菇数据构建决策树模型,给出了蘑菇可食用或有毒的决策。     

数据挖掘技术在高校信息化系统中的应用

随着数据库的广泛应用,数据挖掘技术显得越来越重要,因为其能提供有价值的信息或知识。笔者通过对高校信息化进程中数据积累现状的分析,根据各种数据挖掘技术在其中的应用状况,给出了适用于高校的数据挖掘体系结构模型。实例表明,通过数据挖掘技术能使决策者或管理者获取有价值的信息或知识。     

数据挖掘技术的研究

文章首先介绍了数据挖掘的概念及相关技术，对数据挖掘的实现进行了有效描述。     

数据挖掘在高校图书馆图书采购计划制订中的应用

针对如何科学制订高校图书馆图书采购计划以提高图书采购质量和效率的问题,分析了传统图书采购计划制订方法的不足,阐述了数据挖掘技术的内涵,提出了将数据挖掘技术用于高校图书馆图书采购计划制订辅助决策的方法,探讨了该方法的可行性,并详细给出了数据挖掘技术应用于制订高校图书馆图书采购计划的过程。     

浅析数据挖掘及应用系统框架

从数据到知识演化的角度．论述了数据库、数据挖掘与知识发现等基本概念及其相互关系，并描述了数据挖掘系统典型的体系结构，最后作为实例，给出SQL Server 2005分析服务中数据挖掘应用项目的管理架构。     

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.     

基于数据挖掘的应用型高校图书馆文献采访研究

从分析文献采访研究现状出发,对应用型高校图书馆文献采访研究趋势作出展望,提出基于数据挖掘的应用型高校图书馆文献采访策略模型,并给出实现模型的技术思路。     

林业基础空间数据挖掘系统设计

数字林业的发展与推进给林业带来了海量的时空数据。本文提出了基于数据挖掘技术的林业基础时空数据挖掘系统,并提出了其具体实施步骤与过程。这将为我国林业发展规律的深层次研究、实现林业可持续发展提供技术与理论支持,具较强的现实意义。     

数据挖掘在农业领域中的应用研究

数据挖掘作为一项极具应用前景的技术,在处理农业领域积累的大量农业数据信息中起着非常重要作用.本文首先探讨了数据挖掘的一般过程和系统典型体系结构,然后总结了数据挖掘在农业领域各个方向的应用现状,最后提出了数据挖掘技术在农业领域应用中存在的问题,并说明未来的研究趋势和应用前景.     

大数据技术在高校图书馆服务中的应用

大数据技术在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。在描述大数据技术的基础上,探讨了大数据在数字化图书馆中应用的3个方面,说明大数据技术在数字图书馆应用的必要性,并提出一个基于大数据技术的数字图书馆的挖掘系统模型。     

基于数据挖掘的招考志愿填报辅助决策支持系统

以数据挖掘技术为手段，通过对高考历史数据的全面分析构建招考志愿填报的辅助决策支持系统，诣在为考生填报志愿提供辅助决策支持。系统运用数据仓库的数据预处理技术和多维建模技术构建以录取数据分析为主题的数据仓库。运用联机分析技术对数据进行多维分析，以及数据挖掘技术中的分类方法实现志愿填报的辅助决策。     

分布式存储的木材运输证数据集成研究

分布式数据存储与集成是数据安全管理的重要途径,在森林资源监测及流通管理领域具有良好的应用前景。在林业管理中,资源监测与电子办证涉及地域广,研究数据挖掘技术在运输证管理中的应用具有重要意义,分布式数据集成是对分布存储于异地的海量数据进行数据挖掘的基础。探讨了分布式存储的木材运输证数据集成模拟系统的建立过程,包括基础实验数据的建立,数据仓库逻辑模型的设计,数据集成前的数据预处理,木材运输证数据仓库的数据集成等。图1参10     

数据挖掘技术在农业决策支持系统中的应用

介绍了数据挖掘概念及其应用现状,阐述数据挖掘技术在农业决策支持系统中的应用,提出对其使用数据挖掘技术的可能性和价值。     

空间数据挖掘关键问题研究

信息化的发展使得更多的空间数据被利用,因此获取空间知识也越来越重要和有意义,并使得空间数据挖掘成为一个很有前途的研究领域。本文着重阐述了空间关联规则、空间分类规则、Rough集理论和空间数据挖掘结果的可视化问题,最后探讨了空间数据挖掘的未来发展方向。     

大数据在智慧农业中研究与应用展望

“大数据”是继物联网、云计算之后信息技术产业又一次重要的技术变革,已成为数据挖掘和智慧应用的前沿技术,科技已经进入了“大数据”时代。阐述了大数据发展的背景、大数据与物联网等的关联、大数据基本内涵和关键技术等,并结合农业特点,分析了大数据在农业上的需求、主要应用领域及其在智慧农业中的关键地位。最后针对我国农业大数据和智慧农业未来发展,提出了的一些建议和思考。     

分布式数据挖掘在森林资源信息管理中的应用

分析了分布式数据挖掘技术在森林资源信息管理中的重要性,探讨了森林资源分布式数据挖掘系统的关键技术 森林资源管理部门的组织机构是一种层次式的结构,从林业基层单位到国家林业局数据量由小变大、数据粒度由细变粗 据此提出了包含客户端程序、服务器数据挖掘组件、分布式数据挖掘组件、数据转换中间件和"四库"等部分的森林资源分布式数据挖掘系统结构,并对结构的各组成部分进行简述     

数据挖掘技术在烟草行业中的应用

数据挖掘技术作为一种新兴的知识发现技术,已经在商业、物流、金融业等行业有了广泛的应用。介绍了数据挖掘在植烟土壤评价及精准施肥、烟草品种选育、烟田病虫害与自然灾害预测、烟叶采收估产、烟叶分级等烟草农业生产中的应用;以及在卷烟成品仓储管理系统、卷烟物流配送、卷烟营销、卷烟原料感官质量评价等烟草工业管理中的应用,并对其应用前景进行了展望,以推动其在烟草行业中的应用,提升烟草企业市场竞争力。