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。     

数据挖掘技术在现代农业上的应用

从数据挖掘技术的基本原理出发,结合实例论述了数据挖掘技术在现代农业生产中的应用,旨在为数据挖掘技术与现代农业生产的进一步结合提供参考.     

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。     

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.     

数据挖掘技术与应用

较详尽地介绍了数据挖掘技术及其背景知识,阐述了成功的数据挖掘所具备的条件,提出了数据挖掘实施时应注意的问题,并对数据挖掘的研究现状与应用进行了总结.     

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.     

数据挖掘的技术特点及发展现状

首先给出数据挖掘所涉及的技术领域及其研究特点，介绍了数据仓库与一般事务数据库的区别，基于对典型数据挖掘算法的基本原理、实现技术及应用领域的分析，论证了数据挖掘是当前信息技术的一个核心研究内容。文章的最后给出了未来数据挖掘的研究方向及发展趋势。     

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。     

数据挖掘技术及其在港口淤积预测中的应用研究

港口淤积问题是众多港口都不可避免而又必须慎重对待并加以解决的重要课题，本文通过对港口淤积量预测的现状及数据挖掘技术的分析，阐明了在港口淤积预测问题上应用数据挖掘技术的可行性，并进一步提出了应用数据挖掘技术解决港口淤积预测问题所采用的数据挖掘方法和流程。     

基于WEKA的高校图书馆流通日志的挖掘

本文利用WEKA作为数据挖掘工具,通过simpleKmeans算法对高校图书馆流通历史数据进行聚类分析,总结了本校读者的借阅情况,并有针对性地提出改进的措施。     

图书馆流通数据挖掘模式研究

从挖掘任务、工具选择、数据挖掘过程、结果评估4个方面对图书馆流通数据挖掘模式进行分析研究。     

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．     

云计算平台下数据挖掘算法研究

伴随着网络信息化建设的万象更新,云计算平台下数据挖掘算法日益重要。为求解云计算平台下海量数据的科学分析与整合处理,本文就云计算平台下数据挖掘算法的现实应用、云计算平台下数据挖掘算法的挖掘建构流程及服务应用体系,做出具体探讨,为数据挖掘的集成开发与商业应用提供参考。     

数据挖掘中关联规则挖掘算法的应用研究

随着经济和科技的不断发展,数据融合技术和云技术等新型的数据存储方法越来越多,需要处理的数据信息量也就在逐渐增加。这就引发一个问题,如此大规模的数据信息,到底该如何处置才不会出现差错。数据挖掘技术一直以来就是数据处理的主要方法。所以近些年数据挖掘中关联规则挖掘算法的研究越来越深入,本文探讨了这个问题。     

农业信息网站中的Web数据挖掘研究

介绍了Web数据挖掘的特点、挖掘对象、挖掘过程和涉及到的关键技术,分析了Web数据挖掘在农业信息网站中的典型应用,指出Web数据挖掘在农业网站中的应用前景.     

数据挖掘技术在高等学校决策支持中的应用

为有效利用高等学校教学管理工作多年来积累的大量数据，利用数据挖掘技术，对北京地区高等学校1996—2001年毕业生数据库(Beijing Graduation Database，BGD)进行了数据挖掘研究。采用多种数据预处理方法对原始BGD数据进行了处理，提出并利用附方法进行了属性构造；对关联规划挖掘常用的Apriori算法进行了改进，以此为基础根据实际需要设计并实现了关联规则挖掘系统；利用所实现的系统对GBD数据库进行挖掘分析，得到了有益于高等学校教学管理决策及毕业生就业指导的挖掘结果。     

基于校园一卡通的数据挖掘应用研究

校园一卡通系统储存了大量的数据信息,涉及学生校园生活与学习的各个方面,其中的学生消费数据最为稳定和完整。对传统FCM算法进行改进,得到改进后的基于密度权重的模糊C均值算法(DWFCM),并使用这两种方法分别对预处理后的一卡通数据进行挖掘分析,得到的结果表明DWFCM算法有更好的聚类效果,可以为学校困难学生认定和资助提供支撑数据,从而提高资助的精准性。     

数据挖掘中的数据预处理与维度优化

介绍了数据挖掘的研究发展现状，以及数据预处理与维度问题在数据挖掘过程中的重要性，并对数据的预处理和维度优化方面提出了一些问题及其解决方法。最后提出了在数据挖掘过程中所面临的挑战。     

基于时序数据挖掘的期货分析与预测

简述期货预测的发展过程,概述基于时间序列分析与挖掘的相关理论和量化模型,指出期货预测建模理论的发展趋势和模型实践的方向。