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[期刊] 现代管理科学
[作者]
何满辉 赵宏霞
文章通过将数据挖掘与机器学习、数据库查询、统计学、OLAP以及数据仓库等技术的比较,达到清晰认识数据挖掘的目的。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
潘卫东
文章主要描述了WEB页数据挖掘的基本任务,包括内容、结构、使用等。针对WEB数据的复杂性和特殊性,WEB的数据挖掘除日志等一小部分可以用常用的数据挖掘方法外,必须对WEB页做必要的数据处理,使之达到结构化数据的挖掘要求,或使用XML技术来构造半结构数据模式再进行数据挖掘。
[期刊] 统计研究
[作者]
朱世武,崔嵬,张尧庭,谢邦昌
This paper explored the relation and the difference between data mining technique and other database technique.
关键词：
数据挖掘 数据仓库 知识发现
[期刊] 工业技术经济
[作者]
刘桂霞 崔永铎 高平和
本文首先介绍了数据挖掘的概念、基本特点及其层次结构，并且阐述了数据挖掘的目标；然后，讨论了实现数据挖掘的方法与技术，并且叙述了数据挖掘实现的步骤；最后，对数据挖掘面临的挑战作了深入的探讨。
关键词：
数据挖掘 知识发现 在线分析处理
[期刊] 统计与决策
[作者]
万星火,檀亦丽
聚类是数据挖掘领域中的一个重要研究课题。本文介绍了数据挖掘领域中对聚类分析的典型要求、主要规则及数据挖掘领域中的聚类的有效性衡量。
关键词：
数据挖掘 知识发现 聚类方法
[期刊] 统计研究
[作者]
戴稳胜,匡宏波,谢邦昌
The paper describes the classification of relationship rule and its effects judging standards and the realization procedure through computers.The paper fully introduces to the relevant knowledge about relationship rule.
关键词：
关联规则 支持度 置信度 增益
[期刊] 统计研究
[作者]
朱世武 ,崔嵬 ,张尧庭 ,谢邦昌
[期刊] 现代管理科学
[作者]
李玉梅
数据挖掘(Data Mining)是一门受来自各种不 同领域的研 究者关注的交 叉性学科 ,这门技术发 展迅速,目 前主要应用在商业领域,本文主要介绍解数据挖掘技术的基本理论、研究内容、研究本质、应用的情况和数据挖掘技术 的发展趋向等。
[期刊] 商业研究
[作者]
谢兰云
互联网时代,绝大多数信息都来自于Internet,数据挖掘的对象将更侧重于Web数据挖掘,但是Web页面上的信息并不适合进行数据挖掘。Web数据挖掘存在的种种问题,而XML的出现为解决这些问题提供了契机。
关键词：
Web数据挖掘 XML 数据库
[期刊] 情报学报
[作者]
张娥 冯耕中 战子玉
Web已经成为世界上最大的信息仓库之一 ,但是随着信息量的增长 ,人们有效使用Web信息也越来越困难。Web数据挖掘为人们使用Web中的显性和隐性信息提供了一把利器。本文介绍了Web挖掘提出的背景、领域内研究分支学科状况、研究内容、研究难点和国内外的研究现状。
[期刊] 中国货币市场
[作者]
王正国 范世成
随着我国债券市场的不断发展,债券市场参与者的专业化程度不断提升,对市场数据精细化分析的需求日益增长。CFETS iData数据挖掘产品提供了多视角的市场统计数据,文章介绍了如何利用CFETS iData数据挖掘产品跟踪资金市场和债券市场动向。从市场回测看,iData数据挖掘产品能对市场波动做出一定的预判,对分析机构行为和市场微观特征有较大的实践价值。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
钱晓东
对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类,主要包括相似函数、关联规则分类算法、K近邻分类算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法和基于模糊逻辑、遗传算法、粗糙集和神经网络的分类算法。通过论述以上算法优缺点和应用范围,研究者对已有算法的改进有所了解,以便在应用中选择相应的分类算法。
关键词：
数据挖掘 分类 软计算
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
张文华
数字图书馆改变了传统图书馆的服务模式,同时也积累了大量的读者信息,为个性化服务提供了数据基础。本文重点研究了聚类分析技术及其在图书馆中的应用,利用两步聚类模型实现了对读者的聚类分析。
关键词：
数字化图书馆 数据挖掘技术 读者行为特征
[期刊] 经济管理
[作者]
肖娟 叶枫
随着市场竞争的进一步加剧,产品的进一步无差异化,客户的购买行为更加趋于理性化。于是企业对客户关系管理的关注比以往更高。能否对客户数据进行合理、有效地利用,决定着一个企业的成败。数据挖掘技术就是在这种市场需求中逐渐发展成熟,它能对大量的数据及信息进行挖掘,从中发现潜在的价值高的关系,并利用模式或知识对客户需求进行预测,帮助企业做出决策,使企业获得高额的投资回报。
[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。
关键词：
电子商务 数据挖掘
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