Challenges and opportunities of open data in ecology

Ecology is a synthetic discipline benefiting from open access to data from the earth, life, and social sciences. Technological challenges exist, however, due to the dispersed and heterogeneous nature of these data. Standardization of methods and development of robust metadata can increase data access but are not sufficient. Reproducibility of analyses is also important, and executable workflows are addressing this issue by capturing data provenance. Sociological challenges, including inadequate rewards for sharing data, must also be resolved. The establishment of well-curated, federated data repositories will provide a means to preserve data while promoting attribution and acknowledgement of its use.     

数据仓库与数据挖掘

综述了数据挖掘的实施过程，作用与局限性，关联规则、分类与预测、聚类分析等三种主要功能，数据挖掘在零售业、互联网、电信业、金融业、生物医学及农业中的主要应用，最后讨论了数据挖掘所面临的问题。     

数据挖掘和数据仓库在网络营销中的应用

在分析数据仓库和数据挖掘重要性的基础上,指出了数据挖掘的基本过程、数据挖掘的分类和应用,介绍了使用分类模型进行数据挖掘的应用实例,论述了实现原始数据到应用数据转换的方法.     

空间数据挖掘及其发展研究

探讨了空间关联规则,利用移动计算中基于Apriori算法的空间关联规则提取的例子,详细介绍了经典算法Apriori算法在空间关联规则中的应用,并对空间数据挖掘的发展进行了展望。     

数据仓库数据挖掘在软件职业教育中应用研究

本文探讨了数据仓库和数据挖掘技术在软件职业教育的应用，其逻辑架构和物理架构的构建。并介绍了数据挖掘技术在其中的应用。     

数据挖掘在超级市场中的运用

数据挖掘(Data Mining，DM)是一个使用统计学原理和人工智能等算法进行知识发现的过程，目前，商业领域的应用刚刚起步。本文主要阐述数据挖掘的一般技术，着重探讨数据挖掘技术在超级市场运营中的应用，讨论数据挖掘在顾客关系管理(CRM)中的具体使用。     

高校图书馆关联数据的实现与挑战

关联数据通过连接网上的分布式异构数据使得不同领域的数据相互关联,关联数据技术进一步加强了图书馆数据资源整合、利用与再利用、扩展了图书馆服务资源平台,对于图书馆知识服务的转型产生深刻影响,在进一步利用关联数据的同时还面临着数据整合、隐私保护等方面的挑战。     

数据挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用

个性化服务是整个数字图书馆服务系统中十分关键的部分.本文从数字图书馆个性化服务、数据挖掘的特点入手,描述了数据挖掘技术和方法,着重探讨了数据挖掘技术在数字图书馆个性化服务中的应用.     

农业云中数据挖掘技术研究

为解决农业云环境下大数据的分析处理、促进数据挖掘技术在农业全生命周期中的应用和开发集 成的问题,在云计算服务模式的基础上,提出农业云环境下的具体服务模式、内容与技术基础,设计农业云环 境下的数据挖掘技术服务模型,构建基于农业云的数据挖掘服务模型体系架构,并给出基于农业云的数据挖 掘层次结构,详细分析数据挖掘技术在农业云中的应用及其优势,从农业全生命生产周期服务的角度形成农 业云环境下的数据挖掘服务模式;对现有的数据挖掘技术在农业云中的应用情况进行综合分析,指出其在应 用过程中所面临的问题与挑战,提出具体的解决方法以及对后续工作进行展望。     

应用于商业的数据挖掘算法概述

随着科技的发展,信息技术的应用与商业领域的结合广为流行,并带来很大的利益.但是,商业中大量数据需要行之有效的处理方法.本文介绍了在商业中数据挖掘的重要性与必要性,重点介绍了数据挖掘中进行分类与预测的各类算法.     

医学咨询系统中知识标引和数据挖掘技术

介绍了“疾病预防、健康保健、寻医问药咨询系统”系统采用的知识标引及数据挖掘技术。该系统主要利用微软公司的SQL Server技术进行人工知识单元划分与标引、矩阵知识标引、微阵列知识标引,利用VB可视化数据库进行数据挖掘。     

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.     

农业空间数据挖掘及其系统开发研究

从海量农业空间数据中提取有价值的信息,对于农业空间信息管理水平的提升非常重要.本文在空间数据挖掘理论和应用研究的基础上,首先介绍了农业空间数据挖掘(Agricultural Spatial Data Mining,简称ASDM)的基础理论、方法和一般处理过程,给出了ASDM系统开发的框架结构,并对基于GIS的ASDM系统开发进行了实例阐述,以期为农业空间数据挖掘的发展提供理论指导.     

智能推荐系统在个性化数据挖掘中的应用研究

现今家庭数字化已经是大势所趋,网络信息技术也已然融入到了我国的千家万户中,进而推进大数据时代的到来。在当今时代背景下,如何在海量的信息中为用户筛选出具有个性化、智能化的数据不仅是当前推荐系统所要攻克的重要难题,实质也是其发展机遇。智能推荐系统兴起不久,乃是一项新兴科技,该类系统能够智能化地分析用户的个人信息、行为偏好与社会关系等因素,并有效为用户推荐出合适的数据。鉴于此,本文将基于协同信息筛选技术,并结合个性化数据挖掘技术,构建研究一个智能推荐系统,相信对于智能推荐系统的进一步普及与发展具有一定积极作用。     

数据挖掘技术在移动客户管理中的应用

文章介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在移动客户管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，描述了数据挖掘的整个应用过程，最后对国内数据挖掘应用现状进行了分析。     

数据挖掘在医学科技查新中的应用

数据挖掘技术是基于关系数据库的一种有效的信息发掘工具。通过介绍数据挖掘技术在医学科技查新领域的应用情况，即在文献资料分析以及科研管理中的运用，分析探讨了数据挖掘技术在医学科技查新领域的应用前景和未来发展方向。