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。     

数据挖掘在电子商务中的应用

本文介绍了电子商务发展状况 ,分析了在电子商务发展过程中存在的问题。也介绍了基于web的数据挖掘技术的发展 ,在此基础上 ,对如何在电子商务中应用数据挖掘技术解决问题进行了探讨和研究。     

数据挖掘技术在网络入侵检测系统中的应用

基于数据挖掘过程对入侵检测系统在数据对象与组件交互规范化描述、数据融合应用、综合决策等方面进行了研究,本研究包括入侵检测系统中的数据挖掘模型、系统体系结构、系统核心模块.     

数据挖掘技术在高校教学质量评价系统中的应用

本文以笔者所在院校的学生数据为依据,对教学质量评价系统中的数据进行挖掘,分析了关联规则算法中Apriori算法,并针对传统算法的弊端,在已有改进算法的基础上,提出了一种基于最小关联规则集的改进算法,以此方法对教师的基本信息、教学方法与教学评估结果的关联关系进行分析。     

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。     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用现状及展望

探讨了数据挖掘技术的现状,讨论了在入侵检测系统中使用数据挖掘技术应注意的问题,从而识别出异常和已知入侵的检测技术及其改进方案,并指出了未来的研究方向.     

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.     

数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用研究

介绍了入侵检测系统和数据挖掘的有关概念,比较了误用检测与异常检测方法的优缺点,探讨了数据挖掘技术在入侵检测系统中的应用,提出系统的体系结构,并分析了系统的工作流程及其特点。     

数据挖掘在茶叶鉴定中的应用

介绍了数据挖掘的一般过程和常用技术,总结了数据挖掘在茶叶鉴定中的应用现状,并对数据挖掘方法的选择和存在的问题进行了简单的讨论。     

数据挖掘在农业数字图书馆中的应用

数据挖掘是一门新兴的数据处理技术，在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。笔者在描述数据挖掘技术的基础上，探讨了数据挖掘技术在农业数字图书馆信息咨询、个性化服务、信息资源优化、读者需求分析等中的应用。     

数据挖掘在教学中的应用

本文将数据挖掘应用到学生成绩分析中,通过用户给定的最小支持度,利用Apriori算法得出频繁项集,结合最小置信度,确定各门课程之间的联系,以达到有针对性地帮助学生顺利完成学业的目的.     

数据挖掘在农业信息化中的应用进展

"数据海量,信息缺乏"是目前农业信息面临的主要问题,而数据挖掘则是处理海量信息的利器。主要分析了国内外农业信息化的现状,介绍了当前主流的数据挖掘技术工具和方法以及数据挖掘技术在农业信息化方面主要应用的实例。     

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。     

数据挖掘在农业电子商务中的应用

本文将数据挖掘技术中的关联规则分析方法应用于农业电子商务网站的构建中,通过关联规则分析能够更好的组织网站内容,有效的为用户服务。     

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。     

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     

基于数据仓库的数据挖掘技术在油田中的应用研究

为了提取和挖掘出油田大量历史数据后面的"知识",探索出油田生产中的规律性,从而更有效的进行生产调整和优化,支持企业的重要决策,提出了立足于石油企业历史数据和核心业务的基于数据仓库的多主题的数据挖掘系统的实施方案.方案采用MIS系统作为数据源,建立数据仓库包括ORACLE底层数据仓库服务器、OLAP服务器等,多主题数据挖掘过程中通过算法库进行反复验证建立有兴趣的模型库.结合大庆油田采油九厂生产辅助分析系统应用实例和其他相关的应用,说明了方案的可行性.