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：诸如医学、个人档案管理等领域中的数据挖掘截然不同于其它领域的数据挖掘,它的一个最大的特征就是涉及到人这个主体及其隐私问题,因此有着广泛的社会影响。通过从伦理、法律和社会的限制,主体记录的处理及相关算法、数据挖掘者的责任等方面的研究,提出私有数据挖掘中的个人隐私和社会影响问题及其解决办法。

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简介：从数据库的应用发展方面,描述了数据挖掘的概念,讨论了数据挖掘的主要算法,给出了数据挖掘的应用概况及其实例.

简介：1948年辽沈战役期间，司令员林彪要求每天要进行“每日军情汇报”，由值班参谋读出下属各个纵队、师、团用电台报告的当日战况和缴获情况。

简介：摘要：社会保险档案管理与数据挖掘技术的应用在现代社会保险体系中具有重要作用。本文通过对社会保险档案管理与数据挖掘技术的研究，对其应用进行了总结和分析。论文首先介绍了社会保险档案管理的背景和意义，然后介绍了数据挖掘技术的基本原理和方法，以及其在社会保险档案管理中的应用。最后总结了社会保险档案管理与数据挖掘技术应用的优点和存在的问题，并提出了相应的解决方案。

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简介：摘要：乡村治理在中国的社会发展中具有重要地位，然而，随着乡村社会问题的复杂化和多样化，传统治理方法已经显得力不从心。本研究旨在探讨数据挖掘技术在乡村治理中的应用，以帮助识别和解决社会问题。通过分析乡村社区的数据，我们可以更好地了解社会问题的根源，并为决策者提供有针对性的政策建议。本研究结合数据挖掘方法和社会问题识别，提供了一种新的乡村治理模式，以更有效地改善乡村社区的生活质量和社会环境。

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：摘要社会经济的发展，使得电力资源在其中发挥的作用也日益提高，成为支撑社会持续发展不可获取的有力资源之一。为了更好地满足人们不断提高的用电需求，在电力营销中应用新技术、新的管理方式已经成为众多电力企业改革与发展的重点。本文主要就数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行一定的分析。本文主要就数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行具体分析，以期促进电力企业更好地适应新时代的发展需求。

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：数据挖掘是近年来计算机科学领域非常热门的研究方向之一,是由数据仓库技术和机器学习发展而来.数据挖掘是指从海量的数据中找出隐藏的关系,是数据分析的高级阶段.在对数据挖掘的算法研究中,涌现出了很多优秀的算法.本文选择了IEEE评选出的十大经典算法,对其中的每个算法的原理、背景、发展、优缺点、应用领域等做了深入浅出的介绍,为相关专业领域的学习及研究提供参考.

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：数据挖掘（DataMining）是目前IT业界的热点，其身影随处可见，但截止目前还没有一个完整的定义。人们根据各自的理解提出了多种数据挖掘的定义，例如：SAS研究所（1997）提出数据挖掘是“在大量相关数据基础之上进行数据探索和建立相关模型的先进方法”；Bhavani（1999）提出数据挖掘是“使用模式识别技术、统计和数学技术，