简介：

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简介：　　一、数据挖掘的定义　　数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系,粗糙集理论可以应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系

简介：主持人语：随着计算机技术的发展,社会进入了大数据时代。如何从海量的数据中获得数据之间内在的关联,以及从已有的数据中归纳出具有决策意义的信息,以便为决策者做出合理决策提供科学的依据,这就是数据挖掘技术需要解决的问题。数据挖掘技术在商业领域的应用己经取得了长足的进步和发展,但是在教育领域的应用仍处于萌芽和实验阶段。

简介：摘要随着信息技术特别是网络技术的飞速发展，人们收集、存贮、传输数据的能力不断提高。数据出现了爆炸性增长，与此形成鲜明对比的是对决策有价值的知识却非常匮乏。知识发现与数据挖掘技术正是在这一背景下诞生的一门新学科。数据挖掘要在实际应用中发挥作用，高性能挖掘算法和数据挖掘软件平台是重要的技术基础。文章以数据挖掘最基本问题、频繁模式与关联规则挖掘为切入点，研究高时间效率、高空间可伸缩性的挖掘算法和分布，异质、海量数据的协同挖掘软件模型，并探讨了数据挖掘过程中的隐私保护问题。

简介：摘要随着Web技术的日渐成熟，使基于这一技术的Internet应用以惊人的速度向社会生活的方方面面渗透。Internet的应用的普及使得数据挖掘技术的重点已经从传统的基于数据库的应用转移到了基于Web的应用。以Web服务器日志为例某些Web热点的日志数据正以每天数十兆的速度增长从这些大量数据中发现有用的重要的知识包括模式规则可视化结构等是数据挖掘与知识发现的又一重要研究和应用领域。文章就Web挖掘技术的概念、分类及文本挖掘和用户访问模式挖掘的实现技术做了详细的阐述。

简介：四、Web数据挖掘中的关键技术　　Web数据挖掘中常用的技术有Web使用的特有的路径分析技术,并对Web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨,　　　　3.Web访问挖掘　　Web访问挖掘是从服务器端记录的用户访问日志或从用户的浏览信息中抽取感兴趣的模式

简介：数据挖掘是指从数据库中提取出隐含的、先前不知道的有用知识的过程。本文首先介绍了数据挖掘的基本概念和实现的步骤，然后分别分析了数据挖掘的任务和使用的技术方法，最后提出数据挖掘技术中存在的一些问题。

简介：由于数据挖掘所发现的知识的不同,广义知识的发现方法和实现技术有很多,数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识

简介：从概念入手，分析了数据挖掘的主要任务和应用中存在的关键问题．重点探讨了数据挖掘的应用步骤与方法，详细阐述了数据采集、转换、模型构建和模型评估等关键内容，同时给出了一个数据挖掘软件的构建原则．对企业快速、低成本构建客户管理系统、CRM系统、数据挖掘应用系统具有一定的借鉴价值．

简介：数据挖掘是当前数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一.本文从数据挖掘的发展现状出发,总结了数据挖掘常采用的技术方法,对数据挖掘应用中的主要问题进行了探讨,并对数据挖掘的发展趋势及热点问题进行了阐述.

简介：利用数据挖掘技术通过对用户数据的分析,更需要通过对各种投资方向的有关数据进行分析,货篮分析是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式

简介：随着科技的进步和社会的发展，多媒体逐渐成为了社会潮流商业大流中的一个重要的内容，近年来，数据挖掘技术也已经成为了人们研究的一项重点内容，同时针对这方面的研究，也已经取得了一定的成果。而随着信息技术的进步，人们能够接受到的数据形式越来越丰富多彩，本文则针对多媒体数据的挖掘技术进行一定的探讨和分析，力图为多媒体发展找到新的方向和道路。

简介：对数据挖掘国内外研究现状、挖掘方法、应用前景进行综述，并对挖掘过程中可能存在的问题做出客观分析。最后提出未来研究方向。

简介：数据采掘是数据库技术、人工智能、机器学习、统计分析、模糊逻辑、模式识别、人工神经网络等多个学科相结合的产物。其中的关联数据采掘因其广泛的应用性与极高的商业价值成为当前数据采掘研究的热点之一。

简介：数据挖掘是当前热门的、具有广阔商业应用前景的一个研究领域。通过对国内外数据挖掘研究现状、算法和应用进行分析,发现国内数据挖掘的应用仍处于初级阶段,最后探讨了数据挖掘的发展趋势,这对我国的数据挖掘研究具有一定的参考价值。

简介：用户访问数据中往往存在大量无用或与当前信息挖掘无关的数据，我们通过数据清洗从挖掘对象中去除不相关的数据，并实现了用户识别、会话识别、格式化等步骤，对WEB信息进行预处理，为进一步的操作提供了较好的数据格式，提高了挖掘效率。同时，因特网上的信息往往具有非结构化或半结构化特性，难以得到传统数据挖掘技术的支持，我们通过事务识别技术解决了这一问题，将访问序列组织成逻辑单元以表示事务或用户会话，将所有事务组成一个事务数据库，识别出事务后就可以利用对传统数据挖掘的方法对WEB数据进行挖掘：事务识别技术有多种实现形式，不同形式有不同的应用场合，本文根据特定挖掘任务，实现了以时间维来分割事务的算法，并给出了一些实验数据。

简介：数据挖掘拥有悠久的历史,它可以追溯到探索性数据分析（Tukey,1977）,且目前已经形成了有效的、可推广的方法。本文将讨论教育数据挖掘研究与实践中逐渐兴起的一些工具,以及在更广泛的层面上数据挖掘和数据科学研究者所使用的相关工具,近40种教育领域数据挖掘与分析的常用工具,包括数据处理与特征工程工具、算法分析工具、可视化效果工具,以及EDM和LA的特殊应用,如贝叶斯知识跟踪工具、文本挖掘、社会网络分析、过程与序列挖掘、PSLC服务站等。本文将为初次接触这一领域的研究者提供有用的信息,以帮助他们找到有用的工具。

简介：摘要现阶段，我国信息技术的发展水平越来越高，大数据技术也逐渐的成为了人们生活当中不可分隔的一部分，其更是融入到了人们的生活深处。我国社会已经迈入了大数据时代，在当前的时代发展背景下，数据挖掘技术的使用频率极高，应当将其技术当做重点的研究课题内容。对大数据资料进行深入化的比较，更为透彻的去了解数据背后的秘密。本文主要就大数据的数据挖掘技术使用要点论述，总结大数据的特征以及价值意义，分析其技术在我国各个领域中所发挥出的效用。

简介：摘要21世纪之后，迅猛发展高新科技，不断强化经济全球化趋势，极大的提升了我国国民经济水平，也促进各个行业快速进步。充分满足人们的物质生活之后，人们对精神及视觉上的享受更为追求，此种状况下，数据信息所具备的作用越来越清晰的显现出来。数据信息海量产生背景下，很大程度的便利了人们的生产及生活，但与此同时，由于其中包含众多无价值信息，一定的给人们造成困扰，对此，为更加便利人们使用，提出了数据挖掘的概念，并研发出相应的挖掘技术。进入到大数据时代后，数据挖掘技术占据越来越重要的地位，必须要在明确现有技术类型的基础上，进一步的优化与创新，研究出与时俱进的新的数据挖掘技术。