从电子商务分类需求视角探讨数据挖掘技术的应用

很多企业开始筹划电子商务的网络营销方案,类似于数据挖掘的专业性计算机技术,在该领域当中起到了举足轻重的作用。为了提高数据挖掘技术在电子商务领域中的应用水平,文章将基于电子商务分类需求的视角,在了解相关分类需求的基础上,深入探讨数据挖掘技术的应用方法。     

浅谈数据挖掘研究及其应用

数据挖掘技术虽说是一个比较新的数据库技术,但随着应用日益广泛,它得到了很大的关注。该文概述了数据挖掘的相关理论知识,并应用到教学实践,鉴于学校教学中因材施教的教学特点,提出了要应用数据挖掘技术来分析学习者自身的学习状态的观点。最后分析了数据挖掘中的问题及研究方向。     

浅析数据挖掘在教育数据中的应用

随着互联网技术的革新,越来越多的网络在线教育和大规模网络课程为大家所接受,与此同时产生了大量的教育数据信息,如何让数据挖掘技术有效地应用于教育领域已经引起了广泛关注。文章也尝试探讨数据挖掘在教育数据中的应用,首先介绍了教育数据挖掘的研究现状和教育数据挖掘的常见方法,然后在此基础上,以一个完整的教学系统构成的角度从教学前准备、教学过程及教学后的评价的角度探讨了教育数据挖掘的应用,并进行了案例分析;最后提出了教育数据挖据中存在的问题。     

数据挖掘技术及其在高校素质教育应用中的探讨

数据挖掘技术是近年来数据库和人工智能领域研究的热点课题,目前在很多领域已有研究,但在涉及高校素质教育的应用研究中尚处于空白。首先对高校素质教育和数据挖掘技术进行了概略介绍;接着对数据挖掘技术在高校素质教育应用的必要性和可行性做了初步的探讨;最后,对数据挖掘技术在高校中的应用前景做了展望。     

数据挖掘技术及其应用研究

技术人员在分析相关海量数据时,利用比较传统的技术方法仍存在一定的难度。数据挖掘技术主要是指利用各种智能语言、数据库以及统计分析进行综合、智能化应用来对海量数据库进行相关技术分析,它在提取以及利用数据的方面都有着不可或缺的作用。在分析海量数据中,数据挖掘技术的优势比较明显。文章就以教育行业为例,对数据挖掘技术在教育行业中的应用和研究进行详细的探究与讨论。     

数据挖掘技术在广西农业信息服务平台中的应用研究

数据挖掘技术在农业领域中的应用非常广泛。文章主要对数据挖掘技术在广西信息服务平台中的应用进行了研究。首先,对农业信息服务平台与数据挖掘技术的概念进行了回顾。然后,结合广西的背景与实践,详细分析了数据挖掘技术在广西农业信息服务平台中的可能性应用。最后,又结合现实情况分析了数据挖掘技术在广西农业信息服务平台应用过程中存在的问题,并尝试提出了针对性的建议。     

探究数据挖掘和人工智能理论在短期电力负荷预测中的应用

数据挖掘与人工智能理论在短期电力负荷预测中发挥着重要作用,能显著提高电网管理水平,具有良好的应用价值.本文针对数据挖掘与人工智能理论在短期电力负荷测量中的应用问题进行了研究,以改进智能神经网络为研究对象,阐述该技术在短期电力负荷预测中的应用思路,希望能对相关学者工作有所帮助.     

数据挖掘技术在教学信息当中的应用

大数据时代下信息的产生、传输及应用将更加便捷和高效。数据挖掘技术是大数据时代下的新型信息应用技术,且在计算机科学研究领域比较活跃。数据挖掘技术在教学信息管理中的应用,有助于教学方式的创新,有利于学生信息、教师信息和选课信息等方面的管理。文章对数据挖掘技术在教学信息当中的应用展开深入探究,以期总结数据挖掘对教学管理的作用,提炼适应现阶段教学管理工作的新方法。     

数据挖掘技术综述

数据挖掘是前景十分广阔的一门应用技术。基于大数据时代的背景,文章介绍了数据挖掘的概念、过程,对数据挖掘常用模型及算法进行了论述,并且对相关领域的应用情况进行了介绍,最后展望了该领域的发展趋势。     

数据挖掘技术及其应用分析

数据挖掘技术是一种新兴技术,由于该技术在大数据的处理方面具有很大的优势,因此许多行业,尤其是像科研、金融、教育等需要分析大量数据的领域都纷纷引进数据挖掘技术。本文介绍了数据挖掘技术的含义以及方法,并对数据挖掘技术的应用做了简要分析。     

数据挖掘技术在教务管理实践中的应用研究

随着计算机技术的进步,数据挖掘技术在许多行业得到大力应用,而在教务管理方面,面对海量的数据,数据挖掘技术的研究尚处于初步阶段。基于目前教务管理系统在处理海量数据方面存在的不足,将数据挖掘技术应用于高校教务管理系统的开发上,提出了基于数据挖掘的教务管理系统模型。该模型子系统主要有：数据库设计、数据仓库设计、数据模型建立、数据系统实现等,并验证了系统运行的稳定性和适应性。通过实例分析可知,该系统的应用,可以使得教务管理效率得到极大提高。     

数据关联规则挖掘理论与数据算法的探讨

在众多不确定因素很强的数据中,如何挖掘数据是非常重要的,这时候关联规则挖掘理论就出现了.因此,在数据挖掘的领域中,关联规则有着突出的研究地位.本文从关联规则的产生背景和相关概念做出了论述.     

Educational Data Mining: A review of evaluation process in the e-learning

Due to the growing interest in e-learning as an important process of teaching and learning, new mechanisms to evaluate its pedagogical effectiveness are necessaries. This review describes the scenario of 20 years corresponding to data mining research where the context is the e-learning and the main subject is the evaluation aspect, which is considered a latent problem within this environment. Our goal is to provide an unexplored review of EDM research of the teaching and learning process considering the educational perspective. In order to obtain a more wide and complete review, the search of the bibliographic material was realized with the terms “data mining” and “education” which resulted in 525 articles. As exclusion criterion, articles that did not emphasize the improvement of the teaching and learning process were discarded, resulting in 72 articles. As result of our review, the analyzed papers show that the researches in EDM expanded into several areas and themes, for example, oriented studies on interactions between the educational actors, monitoring, and evaluation of teaching-learning process, administrators’ evaluation about the adopted pedagogical actions, learning risks, and recommendation and recovery of educational media. The review allowed to present perspectives, identify trends and observe potential research directions, such as behavioral research, collaboration, interaction and performance in the development of teaching-learning activities.     

基于PR模型的教育数据矩阵加权正负模式研究

提出一种新的基于PR（Probability Ratio,简称PR）模型的教育信息化数据矩阵加权正负关联模式挖掘算法.算法从教育信息化数据中挖掘矩阵加权频繁项集和负项集,采用PR模型作为正负关联模式评价标准,对频繁项集和负项集挖掘教育数据矩阵加权正负关联模式,发现有趣的教育信息矩阵加权正负关联模式.通过模式分析,发现教育领域信息化数据中潜在的、有用的教育信息、教学规律和教育发展趋势.以真实的教育信息化数据作为实验数据,实验结果表明,该算法更有效、合理.     

Web数据挖掘在电子商务中的应用

Web数据挖掘已经成为数据挖掘研究领域的热点,尤其是在电子商务网站的设计和使用中。文章阐述了在电子商务中如何运用Web数据挖掘技术,为企业更有效地确认目标市场、改进决策、获得更大的竞争优势提供帮助,并提出了一种Web数据挖掘系统的设计方案和实现方式。同时,对k-means聚类算法进行了优劣分析,并提出通过改变初始聚类中心的选取规则来提高算法的运行效率以及计算结果的准确度。     

Web用户行为模式挖掘研究

随着互联网的飞速发展,互联网和人们日常的生活、工作、学习等各方面的结合越来越紧密,为使互联网更好的服务于用户(通过Web个性化服务等方式),首先需要了解用户使用互联网的规律性特点,基于Web日志的Web用户行为模式挖掘能解决此问题.目前,Web用户行为模式挖掘仍然是一个新兴的研究领域,其中包含若干需要解决的问题.针对这些问题,在该领域已开展了大量的研究工作.从模式挖掘合理性、模式挖掘结构体系、模式挖掘过程三个方面对Web用户行为模式挖掘中关键问题的研究现状进行了介绍:Web日志中包含了用户访问互联网的一些规律性特征,这些特征可通过Web用户行为模式挖掘的方法得到;为改进模式挖掘、应用的效果,可以采用改进的挖掘结构比如结合内容、结构挖掘的整合结构;Web用户行为模式挖掘过程分为数据预处理、模式挖掘、模式应用三个阶段,这是一个正在发展的研究领域.     

An evaluation approach for the program of association rules algorithm based on metamorphic relations

As data mining more and more popular applied in computer system, the quality assurance test of its software would be get more and more attention. However, because of the existence of the ‘oracle’ problem, the traditional test method is not ease fit for the application program in the field of the data mining. In this paper, based on metamorphic testing, a software testing method is proposed in the field of the data mining, makes an association rules algorithm as the specific case, and constructs the metamorphic relation on the algorithm. Experiences show that the method can achieve the testing target and is feasible to apply to other domain.     

基于网页日志的频繁模式挖掘

频繁模式挖掘应用广泛,是数据挖掘中的一个重点研究领域,频繁模式挖掘应用的其中一个领域就是基于网页日志的数据挖掘。在网页日志中发现频繁模式的目的是获得用户的网络浏览行为模式,这些信息可以为广告设计以及创建动态用户日志提供参考。从网页数据挖掘的角度研究了三种频繁模式挖掘方式,这三种方式分别是：网页设置、网页序列以及网页图片挖掘。     

一种基于清洗关联规则的金融数据挖掘算法

充分研究新型的数据前期预处理及金融数据联系的一些时间变量的预处理方法,提出一种基于清洗关联规则的金融数据挖掘算法.引入关联规则的分析在一定支持度的约束下研究和金融紧密相关的一些因素,在应用过程中随着算法的开展,对重点部门与重点功能进行观测与预警.实验证明,该方法可以更加准确的进行金融数据状态的跟踪,挖掘效率更高.     

基于Web数据挖掘技术研究

Web数据挖掘是数据挖掘中的一个新的重要研究领域。介绍了基于Web的数据挖掘的概念与特点,对Web挖掘的主要内容进行了阐述,提出了Web挖掘中常用的解决方法以及数据挖掘的过程。同时,对数据挖掘过程中面临的问题进行了分析和研究,提出了相应的解决方案并且举例进行了证明。