简介：根据用户的兴趣需求信息建立个性化模型,提出一个基于用户兴趣挖掘的个性化模型,更新与优化模块是对兴趣类特征词和兴趣类信息进行有选择的遗忘

简介：摘要我国水利工程管理工作虽然已经取得很大的进步，但与发达国家相比还存在很大的提升空间。我们应在实践中积极发掘问题并采取对应措施进行解决和完善，从而促进我国水利工程事业的稳步发展。基于此，本文将着重分析探讨水利工程管理数据挖掘模型的应用，以期能为以后的实际工作起到一定的借鉴作用。

简介：摘 要： 电力企业走向市场化是电力行业发展的必然趋势，在这种趋势的导向下，负荷预测在保证电网运行的安全性和经济性方面将会发挥越来越重要的作用，因此对其负荷预测方法的研究，就显得十分必要。

简介：摘要客户细分是客户关系管理中的首要任务，数据挖掘技术是实施客户细分的关键技术。本文介绍如何将SOM神经网络算法和k均值算法相结合，构建一种客户细分模型。

简介：

简介：关联规则是一种重要的数据挖掘技术。现结合水文长期预报的特殊性，将关联规则挖掘分析方法应用于径流长期预报中。根据预报目标初选出预报因子，构成长期预报事务数据集。然后将其进行离散化处理，对离散化后的数据集进行关联规则分析，挖掘出满足事先设定的最小支持度和最小置信度的强关联规则，解释规则并建立模型。以嫩江江桥站汛期径流长期预报为例，挖掘出满足要求的强关联规则，这些强关联规则中蕴含着北太平洋海温变化和江桥汛期径流的关系，说明了关联规则挖掘分析方法在径流长期预报中的可行性。

简介：介绍数据挖掘软件的发展和SQLServer2005数据挖掘功能，提出构建基于SQLServer2005的数据挖掘模型，并给出数据挖掘解决方案的具体步骤。

简介：在电子商务网站中，Web使用挖掘可以通过分析Web日志等数据源来获取与用户访问模式相关的信息。本文主要研究电子商务中的Web挖掘技术，提出一个面向电子商务站点的Web挖掘系统模型。

简介：摘要随着信息技术的发展，信息化管理正在改变我们的工作方式，管理信息系统已经渗透到几乎所有的日常工作。随着系统的运行，积累的数据也越来越多，大量信息在给人们带来方便的同时也带来了信息过量难以消化、信息形式不一致难以统一处理、信息噪声太大难以识别利用等问题。提高信息利用率、及时发现有用的知识将是下一步信息化建设的重点。

简介：摘要:随着城市交通的快速发展，交通工程领域对于数据挖掘和预测模型的研究变得尤为重要。本研究旨在通过深入挖掘交通数据，构建高效的预测模型，为交通工程的规划和管理提供科学依据。通过采集大量实时交通数据，运用数据挖掘技术，深入分析交通流、拥堵状况等关键信息，揭示交通系统的内在规律。借助先进的预测模型，结合历史数据和实时变化趋势，精准预测未来交通状态。研究发现，通过数据挖掘与预测模型的有机结合，不仅能够提高交通运行的效率，减缓交通拥堵，还为城市交通工程的智能化和可持续发展提供了新思路。

简介：摘要：随着数字化、信息化时代的发展，风险评估成为时代热点之一，对于设备维修风险评估，离不开数据挖掘。本文主要介绍了有关数据挖掘的概念，包括物联网的概念、云计算的概念、数据挖掘的概念、风险评估的概念。并提出了如何基于数据挖掘对设备维修风险进行评估，包括设备分解、风险定量化、利用数据挖掘进行风险评估。

简介：传统针对文本数据的分析,往往基于词频、词频逆文本统计量作为文本的表示特征.这类方法往往只反映了文本的部分信息,忽略了文本的内在语义特征.本文研究了中文词语衔接的概率语言模型,其基本思想在于根据文本中词语出现的先后顺序进行建模分析,该模型在短文本数据挖掘中能够很好地针对文本语义进行量化分析.主要解决两类问题：一、如何合理地将中文词转化为数字向量,并且保证中文近义词在数字空间特征上的相似性;二、如何建立恰当的向量空间,将中文文本的语义和结构特征等信息保留在向量空间中.最后结合某城市房屋管理部门留言板的实际留言文本数据,利用BP神经网络和RNN网络两种算法,实现概率语言模型的求解.与传统文本处理方法的对比说明,本文的模型方法针对短文本语义挖掘问题具有一定的优势性.

简介：用户查询表达式中包含的有效信息对于检索结果影响很大,利用企业信息系统搜集和挖掘与用户检索兴趣相关的信息,有助于解决检索信息不足的问题.为此,提出一种面向领域主题概念的搜索引擎构架,据此建立面向主题的复合算子调节用户兴趣趋向的线性规划预测模型,该模型可预测用户的最大兴趣,生成用户兴趣查询表达式,提高检索的查准率和查全率.另外,还提出一种用户兴趣演变探测因子重建用户兴趣特征向量的方法.

简介：客户分类是银行必须面对的问题。对已有客户进行分类,有助于银行采取一些有针对性的提高客户价值的措施。该文在数据挖掘过程中,使用跨行业数据挖掘过程标准CRISP-DM。构建基于银行客户价值的分类挖掘模型。并在实例中说明其使用效果。

简介：该模型挖掘历史飞行时间数据,为了解决传统的空气动力学模型在预测四维飞行轨迹上误差较大的问题,提出一种基于数据挖掘的预测模型

简介：摘要：本文提出了基于物联网的教学信息挖掘模型的构建与优化方法。通过利用物联网技术，实现教学环境中数据的实时感知与采集。经过数据传输与网络模块的设计，确保数据的稳定传输与安全性。数据处理与分析模块对数据进行清洗和融合，为数据挖掘与预测提供基础。挖掘与预测模块结合教学需求，实现个性化教学支持、教学效果评价等功能。最后，本文还讨论了模型的优化方法与策略，包括算法更新、新技术引入及安全性考虑，以提升模型性能和适应变化。该教学信息挖掘模型有助于提升教学质量和效果，推动教育教学的创新发展。

简介：摘要在信息化时代的发展大环境之下，电力企业的良好稳定发展，对于信息化技术的应用能力有了越来越高的要求。电力企业在生产经营的过程中，需要针对业务范围中的信息化系统构建进行细致的研究和积极的应用。目前的发展阶段中，电力计量信息系统可以有效提升电力企业各项工作之间的联系紧密程度。设计公司可以通过构建信息系统模型，来规范电力企业的数据信息交流传递工作。本文将针对电力企业在经营管理中的以数据挖掘为核心的电力计量信息仓库模型进行分析，从体系结构的构建、功能性的设计以及模块化的实现等多个角度，对数据挖掘的可视化平台进行阐述，将CIM信息模型以及XML格式的文件作为数据挖掘平台的基层载体，可以适应越来越快的企业发展速度以及不断增长的用电量的查询管理的需求。

简介：指挥决策风险存在于军事活动的全过程,决策条件的不确定性决定了风险的存在。首先,使用三元组矩阵完备集的模型描述指挥决策风险;然后,建立了指挥决策风险数据挖掘的模型,并描述了三元组在模型中的位置和作用;最后,讨论使用Apriori算法对三元组模型进行数据挖掘并发现潜在风险。算例表明,该算法为识别评估指挥决策风险提供了一种新的途径。

简介：摘要电力客户细分对电力客户价值的分析研究是供电企业施差异化服务、实现利益最大化的基础。设计电力价值评定指标，通过专家打分分别对客户当前价值、潜在价值标注等级，建立了基于ＣＡＲＴ决策树的客户价值决策模型，混合利用ＴＯＰＳＩＳ算法得到客户最终分值。ＣＡＲＴ决策树价值划分模型预测的结果经过对比分析证实具有较高的预测准确度和鲁棒性，是一种有效的电力客户价值评价方法。

简介：由于现在科学技术的迅猛发展以及人民生活水平的不断提升,互联网行业在悄无声息的进入大众的生活中,计算机也被应用在各行各业中。从社会网络到蛋白质交互网络等不同的领域产生了大量的数据,而图作为统计这些巨大数据的一个载体不仅能精确的描述出数据的属性,还能说明数据结构的特征,这些优势让以不确定图模型的数据挖掘算法在社会中得到广泛的应用。