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[期刊] 商业研究  [作者] 张珍花  路正南  
数据挖掘是一门新兴技术,随着社会经济的发展,数据挖掘与处理愈发显得重要了。在社会经济现象分析中发现统计来的数据有异常现象。而这些异常数据对社会经济现象起了很大的作用。正确挖掘数据、处理数据,有利于正确认识现象规律,对指导经济发展具有重要意义。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 罗平  阳广元  甯佐斌  
数据挖掘与知识发现是目前一种新的重要研究领域,文章详细的阐述知识发现和数据挖掘的基本概念、知识发现的核心——数据挖掘以及数据挖掘与知识发现的关系,接着详细的阐述在数据挖掘中常用的方法技术及其相应的比较,最后总结介绍了数据挖掘研究所遇到的困难和发展趋势。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 化柏林  
以数据挖掘与知识发现的分类为切入点,详细探讨数据挖掘与知识发现的关系。总结出关于数据挖掘与知识发现的关系问题有三种观点,即数据挖掘就是知识发现,数据挖掘是知识发现的一个步骤,数据挖掘与知识发现是完全不同的两个概念。三种观点各有道理,取决于研究者的研究背景、研究范畴与目标。最后对数据挖掘与知识发现的发展趋势进行探讨。
[期刊] 中国图书馆学报  [作者] 余肖生  周宁  张芳芳  
基于可视化数据挖掘的知识发现模型,过程有4个步骤:数据的收集和存储;数据预处理,把数据转化成可以理解的形式;使用硬件和相关软件,产生一个可视化的数据表示;通过与数据的可视化表示进行交互,用户从中感知和挖掘知识。图5。参考文献14。
[期刊] 现代情报  [作者] 陈臣  
[目的/意义]为从大数据中发现潜在规律和提取有用的知识,并有效解决图书馆在个性化智慧服务中存在的问题。[方法/过程]面对读者的智慧阅读需求,本文研究了图书馆在个性化智慧服务中应注意的问题,构建了基于大数据挖掘与知识发现的图书馆智慧服务体系,并论述了智慧图书馆各服务层的功能。[结果/结论 ]该体系可实现资源和服务的高度融合,显著减少系统资源的占用,能够依据读者需求智慧化地定制服务,并为读者提供个性化智慧阅读服务。
[期刊] 图书馆理论与实践  [作者] 王建涛  赵继海  
在阅读推广工作中,图书选择是一个重要而困难的问题。文章基于LAMP平台,设计研发了热门图书发现系统,利用PHP的开源类库实时采集各类图书榜单信息,构建了动态更新的热门图书数据集。通过数据挖掘,在图书馆网站发布热门图书信息并提供多种在线服务,有力地支持了图书馆的阅读推广工作。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 张云秋  冷伏海  
文本挖掘是基于非相关文献知识发现的核心。本文将文本挖掘的过程细化为从文献源到初始文献集子过程,从初始文献集到中间词集子过程,从中间词集到关联词集子过程。并对每一个子过程中所使用的方法进行分析比较。在此基础上对文本挖掘存在的问题进行分析,并提出改进方法。
[期刊] 统计与决策  [作者] 辛金国  柯芳  李绍君  夏静波  
目前,经济统计数据的特点是经济统计数据库的数据庞大而且数据质量问题突出。传统的统计数据处理方式还是停留在统计报表层面,没有智能性地深层次地分析处理,以至于数据间的潜在关系和规则未被发现和利用,并且有部分虚假数据未能识别出来,使得这些经济统计的原始数据对于管理决策支持有限。文章提出将数据挖掘应用于经济统计系统中,并对数据挖掘如何在经济统计中应用作了初步探索,可为经济决策提供支持。
[期刊] 工业技术经济  [作者] 易久  
电子商务的广泛应用使企业产生了大量的业务数据 ,按企业既定业务目标对这些数据进行数据挖掘可以帮助企业分析出完成任务所需的关键因素。本文介绍了数据挖掘的各种技术 ,分析了数据挖掘在电子商务中的使用方法 ,并讨论了在电子商务活动中使用数据挖掘的若干关键技巧。
[期刊] 物流技术  [作者] 杨克勤  
首先对数据挖掘技术从其技术含义以及应用现状进行了简单介绍,然后对流数据挖掘的相关内容进行概述,利用图文结合的形式就物流数据的挖掘过程进行分析,并基于当下主流的神经网络分析了物流数据实现挖掘的驱动方式,总结出物流数据的管理措施,以供参考。
[期刊] 统计与决策  [作者] 朱梅红  
本文介绍了数据挖掘中抽样技术运用的历史与现状,总结了数据挖掘领域对抽样技术研究和使用中存在的问题,并指出了数据挖掘中抽样技术未来研究方向和发展前景。
[期刊] 统计与决策  [作者] 王建仁  高海燕  董琳  
一、客户关系管理客户关系管理(CRM)是一种旨在改善企业与客户之间关系的新型管理机制,直接表现为以现代信息技术为手段,包括业务操作、客户信息和数据分析为主要内容的软、硬件系统集成,是银行经营活动在高度数字化、信息化、电子化和自动化条件下与客户全面接触、全程服务的统一技术平台和智能服务系统。
[期刊] 统计研究  [作者] 朱建平,谢邦昌  
The paper explores the problems of application of association rule of data mining.
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