数据挖掘技术在高校校园APP用户黏度分析中的应用研究

随着移动终端的逐渐普及,校园APP在高校日常管理中起着举足轻重的作用。通过数据挖掘技术对用户使用APP的相关数据进行研究,采用关联、聚类、决策树等数据挖掘方法找到用户黏度降低、用户丢失的原因,改进APP信息呈现形式,提升用户体验。     

基于Multi-Agent的数据挖掘模型及其应用

基于Multi-Agent的数据挖掘模型研究是数据挖掘领域中的一个热点，结合大庆火山岩压裂施工的需求分析，设计了一个基于Multi-Agent的数据挖掘模型，并讨论了模型的组织结构。由于多Agent系统具有自主性、反应性和社会性，故这一模型弥补了传统数据挖掘的缺陷和不足，在很大程度上提高了数据挖掘的智能性和高效性，减少了人工的参与。该模型具有良好的开放性、动态性和自适应性。     

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。     

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.     

形式概念分析中的粗糙集方法

粗糙集理论的一个重要研究方向就是通过可定义集和概念来近似不可定义集合和概念,包括了构造可定义集和定义近似算子的过程。将粗糙集方法引入形式概念分析,针对形式背景下的三种不同类型的概念格,通过构造近似算子,将不可定义集合用上下近似描述。本研究加深了对粗糙集理论和形式概念分析进行数据挖掘的理解。     

农产品市场中数据挖掘的应用

介绍数据挖掘技术及农业市场信息的现状。通过对数据挖掘应用现状和成功案例的分析,结合目前农业市场信息的数据情况,提出在农业市场信息中应用数据挖掘的可能性和实际意义,列举出可探讨的问题和可用的数据挖掘方法模型,同时指出存在的难点。     

多Agent协同系统的3层数据挖掘模型的设计

传统的数据挖掘模型存在低效性和非智能化等不足。设计了一个基于Multi-Agent的3层数据挖掘模型,讨论了模型的通信和运行过程。这一模型弥补了传统数据挖掘的缺陷和不足,而且分层管理不同角色的工作,在很大程度上提高了数据挖掘的智能性和高效性,减少了人工的参与。     

数据挖掘在教育信息化中的应用

数据挖掘是目前信息领域和数据库技术的前沿课题,被公认为是最具发展前景的关键技术之一。文章从数据挖掘的概念出发,概述了数据挖掘的常用方法、数据挖掘的过程,并对教育信息化条件下,数据挖掘的应用进行了深入细致地分析。     

数据仓库与数据挖掘技术的决策支持研究

本文通过对数据仓库技术和数据挖掘技术的浅析 ,论述了数据仓库、数据挖掘以及联机分析处理在决策支持方面的应用。     

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．     

参考咨询服务中的E-mail文本数据挖掘

文章在分析E-mail信息特点的基础上,探讨了E-mail文本挖掘的具体过程及其在用户参考咨询需求定位中的应用。     

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。     

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。     

数据挖掘与高校图书馆个性化信息服务

在介绍数据挖掘概念和方法的基础上,对个性化信息服务进行了简要解析,并阐述了数据挖掘技术在高校图书馆个性化信息服务过程中的应用及重要意义,为提高图书馆的工作效率和服务质量提供了思路。     

基于数据挖掘技术的图书馆个性化信息服务刍议

探讨数据挖掘技术在图书馆借阅服务、文献传递服务、信息咨询服务中的应用,为应用数据挖掘技术实现图书馆个性化信息服务,提高图书馆信息服务质量建言献策。     

高校图书馆特色数据库建设中的数据挖掘

目前数据挖掘技术研究发展迅速,其实质是在海量数据中找出人们感兴趣的数据并以我们需要的某种形式呈现出来。高校图书馆特色数据库建设发展迅速,带来了极大便利。但是数据库信息量巨大,所以,运用数据挖掘技术对特色数据库数据集进行挖掘处理,将基于确信度的关联规则算法引入到特色数据库的建设中,从大量的数据中提取关键信息。     

基于过程驱动策略的知识发现在学科服务中的应用

在学科服务中,知识发现是指学科馆员根据需求,运用新的知识发现模型以及文本挖掘、数据挖掘、内容管理等技术来发现潜在的知识,发现教师的潜在需求,为教学与科研提供知识支撑和向导,为此提出基于过程驱动策略的一种新知识发现模型以及该模型在学科服务中的应用。     

Clementine在用户频繁访问路径挖掘中的应用

利用Clementine工具实现用户频繁访问路径的挖掘,包括数据预处理、数据格式转化、挖掘分析等3个过程。基于工具的挖掘,可大大缩减数据预处理和序列挖掘的时间。研究证明,实现用户频繁访问路径的Clementine挖掘是一种行之有效的方法, 研究中构建的Clementine数据流可继续完善成为网络日志挖掘的应用模版,适合于更加复杂的行为挖掘。     

地质资料信息服务模式研究——以新疆地质资料馆为例

地质资料是制定经济和社会发展长期规划的重要参考资料,对城市地质勘察、基础设施建设、矿产资源开发与保护有着十分重要的指导作用。该文就新疆地质资料信息服务模式对新疆地质资料馆开展的集群化、生产化工作进行研究与探索。     

利用数据挖掘技术建设农业智能综合信息服务平台

利用数据挖掘技术为我国农村信息化建设提供了整体解决方案,有效解决了农村信息服务"最初一公里"信息采集难题和"最后一公里"信息进村入户难题,具有很好的推广应用价值。