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：文章报告了文本挖掘技术的现状、文本挖掘的过程、文本挖掘研究的课题，最后对文本挖掘的前景做了展望。

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：工作流挖掘技术实现了工作流模型的重构,旨在构建一个用于与＂前期＂模型相对比的＂后期＂模型.介绍工作流挖掘的概念,讨论工作流挖掘的三个主要作用,指出工作流挖掘领域的研究现状及存在的问题,同时给出了工作流挖掘的主要算法.

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：Web数据挖掘是数据挖掘技术与Web技术相结合的产物.Web使用挖掘是Web数据挖掘的一个分支.本文主要深入分析了以下几个方面:Web使用挖掘的相关概念、挖掘流程和挖掘的关键技术.

简介：充分的挖掘网络中的用户信息，就可以使我们建立一个智能化与个性化为一体的网络教育平台提供资料。本文在前人的基础上，给出了一个改进的数据挖掘算法，以此发现相似学习者群体、相关web页面和频繁访问路径。以此挖掘的信息我们就可以提高网站的建设和网络教育的质量。

简介：摘要随着科学技术的发展，我国的数据挖掘技术有了很大进展，云计算、大数据等现代信息技术广泛应用于各个领域，且发挥着重要的作用。本文基于云计算视角，深入研究了数据挖掘技术，结合当前数据挖掘方面应用存在的问题，提出了具体的措施建议，以期为不断推动云计算与数据挖掘技术全面融合方面的研究提供一定的借鉴。

简介：针对数据挖掘算法中的聚类算法在聚类不规格形状数据点分布的处理难题，对基于密度梯度的聚类算法进行了研究。通过分析数据样本及其周边的点密度变化情况，选择沿密度变化大的方向寻找不动点，从而获取原始聚类中心，再利用类间边界点的分布情况对小类进行合并。阐述了基于密度梯度的聚类算法以及应用此算法进行电信行业客户细分的方法、步骤和案例。

简介：近年来，流数据挖掘成为数据挖掘的一个热点。流数据挖掘的研究工作包括多个方向，其中频繁模式挖掘因其在检测网络异常、点击流分析和传感器网络等方面的广泛应用成为一个重要方面。本文介绍了流数据频繁模式挖掘的概念和相关知识。重点描述了频繁模式挖掘的处理模型和算法。其中算法的介绍分为两部分，第一部分介绍的算法的分类，第二部分对具体算法作分析。最后，本文对频繁模式挖掘中的一些相关问题进行了探讨。