文本挖掘在生物医学领域中的应用及其系统工具

系统介绍了生物医学文本挖掘的具体流程和文本挖掘技术在生物医学领域中的应用情况,并着重从自然语言处理和本体、命名实体识别、关系抽取、文本分类与聚类、共现分析、系统工具及评价、可视化等方面分别做了阐述。     

基于同类高频关键词的二级词共现方法在文献主题分析中的应用

在一级词共现的基础上提出了基于同类高频词的二级词共现方法在文本挖掘中的应用,讨论了一级词共现方法存在的问题和二级共现方法的优点,并利用二级共现方法对南京脑科医院2006-2010年发表的论文进行了主题分析,探讨了它的实际应用。     

基于主题共现的土壤学研究态势分析

为全面了解国际土壤学界研究动态,把握学科发展方向,以SCIE中收录的3种土壤学综合类国际期刊2003—2012年刊载的论文为数据源,采用CAB农学与生物学叙词表,通过高频主题词共现聚类确定了近10年来土壤学的15个研究领域,利用战略坐标图揭示了各研究领域的学科地位,采用文献计量方法和社会网络分析方法对比了前10个(TOP10)国家、前10名(TOP10)研究机构的实力和布局情况,并特别针对我国的核心研究机构和主题聚焦情况展开讨论,提出我国未来土壤学研究应加强的方面和重点布局的主题领域。     

基于主题共现的土壤学研究变化态势

为了全面了解近5年土壤学的研究布局与发展趋势,利用 SCIE 数据库结合 CAB 主题词表,通过对 SCIE 收录近5年土壤学论文的主题词共现分析,揭示了国际土壤学研究现状和发展趋势,对比了主要国家和机构在土壤学领域的研究实力与重点布局,并且结合对我国土壤学研究态势的分析,提出了我国未来土壤学研究的方向和重点布局的主题领域。     

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。     

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。     

数据挖掘技术在中药提取信息分析中的应用

中药提取在中药生产中占有十分重要的地位,在中药提取过程中,生产参数数据和产品质量数据往往会出现一些问题.将改进的FP-Growth算法和k-means聚类算法应用于中药生产,并对生产过程中的数据进行分析.结果表明,利用数据挖掘技术可以解决中药提取过程中存在的数据问题,从而提高生产效率和产品质量.     

数据挖掘技术在高校招生信息处理中的应用

高校招生信息的充分有效利用将有效促进高校教学、学生、招生管理工作的规范化、信息化、自动化水平,本研究对数据挖掘技术在高校招生数据中的运用进行了有益探索.     

数据挖掘技术在农业市场信息中的应用探讨

本文对国内农业信息应用现状作了说明,并介绍了数据挖掘技术.针对国内几个典型的农业市场数据库,提出对其使用数据挖掘技术的可能性和价值,同时对农业市场信息使用数据挖掘技术的难点作了分析.     

数据挖掘技术在农业中的应用

阐述了数据挖掘技术的基本原理,并根据农业数据的特点,分析了数据挖掘技术在农业方面的应用.     

数据挖掘技术在分析中医药临床文献中的应用

介绍了中医药临床文献常用的数据挖掘技术及其在中医药临床文献分析中的 应用,指出采用中医专家和数据挖掘专家密切协作挖掘中医药数据,不仅可以从理论和临床上解决中医药的难点,还可能是未来挖掘和利用中医药知识的重要方法。     

可视化文本分析和数据挖掘工具RefViz

 

随着科技文献信息的膨胀和信息技术的进步，各种数据挖掘工具应运而生。RefViz是其中一个可视化文本分析和数据挖掘工具。文章介绍了RefViz的主要功能，并以肺炎支原体为例说明其使用方法。

     

数据挖掘技术在生态农业中的应用研究

数据挖掘作为一种重要的数据处理和知识发现的技术,能有效地从农业信息数据中找出潜在的和有用的农业知识。在处理生态农业领域积累的大量农业数据信息中起着非常重要作用。本研究阐述了数据挖掘技术的基本原理,并根据农业数据的特点,提出了数据挖掘在生态农业领域的研究趋势和应用前景。     

数据挖掘技术在图书馆用户服务中的应用

数据挖掘（Data Mining）是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中提取潜在的有用的信息和知识的过程。对数据挖掘的定义、功能及在图书馆中的应用的介绍,有助于提高图书馆图书的借阅量及用户服务的质量。     

数据挖掘在图书馆期刊管理中的应用

随着互联网的普及和计算机自动化技术的迅猛发展,我们进入了一个信息爆炸性增长的时代,信息的剧烈增长打破了信息的供给与消费之间的平衡状态.在思考如何不被信息淹没,从信息海洋中发现并获取有用、可用的数据,以体现数据价值与提高信息利用率的问题上,数据挖掘技术为解决这些问题提供了强有效的方法和途径.探讨数据挖掘技术在图书馆期刊管理中的应用,并进一步分析应用的可行性和必要性,从而看出数据挖掘在图书馆期刊管理中的应用成效.     

数据挖掘技术在医疗KPI中的应用

利用数据挖掘中的数据抽取、分类发现、聚类及关联规则等方法,提取医院的关键绩效指标（KPI）数据,定期对医院的运行情况进行考核和评价,可为医院的医疗质量管理、医院资源配置及医院经济管理和发展决策提供参考依据。     

数据挖掘技术在渔业生产中的应用进展

我国渔业正处于高速发展时期,渔业生产数据大量积累,如何有效分析利用这些数据并发现数据背后隐藏的知识成为当前需要研究的重要问题。数据挖掘技术正是一类可从海量数据中发掘潜在规律与知识的技术。介绍了神经网络、决策树、聚类等常用数据挖掘算法,并分别从渔业生产要素和渔业生产过程两方面综述了国内外的应用进展,并对该技术在渔业生产中的发展方向进行了展望。分析认为,在渔业信息化发展相对成熟的前提下,数据挖掘技术可应用于多个渔业生产环节,为渔业生产发展提供有效的决策支持。     

数据挖掘在教学中的应用

数据挖掘指从数据仓库中提取隐含的、事先未知的和潜在有用的信息,从而帮助决策者提出问题、发现问题、解决问题等。数据挖掘在教学中也开始被应用,并取得良好的效果。     

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。     

数据挖掘技术在数字图书馆中的应用研究

如何在数字图书馆中应用数据挖掘技术,更好地为用户提供人性化服务,是目前数字图书馆丞待解决的问题。介绍了数据挖掘技术,并详细阐述了数据挖掘技术在用户资源管理、信息参考咨询和图书馆管理系统三个方面的具体应用。