数据挖掘工具的应用与标准化

介绍了数据挖掘概念,给出了目前数据挖掘工具的主要分类及存在的问题,探讨了数据挖掘语言的发展对数据挖掘工具标准化的推 动作用,并对数据挖掘工具未来的发展进行了展望。     

数据挖掘及其工具的选择

本文给出了ＫＤＤ 的核心———数据挖掘，通过对数据挖掘种类的分析，给出了数据挖掘工具的选择标准，为充分利用数据挖掘工具提供了参考     

基于Web代理的空间数据挖掘框架及实现研究

论文在分析数据挖掘、空间数据挖掘、web代理的概念和技术特点的基础上,进一步给出了其基本框架,并利用相应工具对其进行了实现验证。     

数据挖掘工具的分类与挖掘

随着数据挖掘技术的发展,各种各样的数据挖掘工具不断开发出来,如何把握这些工具的功能、挖掘技术和未来发展趋势,是一个非常困难的事情。文中借助数据挖掘技术提出了数据挖掘软件工具的一个多维立方体分类模型,给出了一个具体分类实例,总结出数据挖掘工具的技术发展路线和未来发展趋势,并通过对三个不同阶段的数据挖掘工具的深入比较,进一步验证了文中的结论。     

数据挖掘工具的分类与挖掘

随着数据挖掘技术的发展，各种各样的数据挖掘工具不断开发出来，如何把握这些工具的功能、挖掘技术和未来发展趋势，是一个非常困难的事情。文中借助数据挖掘技术提出了数据挖掘软件工具的一个多维立方体分类模型，给出了一个具体分类实例，总结出数据挖掘工具的技术发展路线和未来发展趋势，并通过对三个不同阶段的数据挖掘工具的深入比较，进一步验证了文中的结论。     

新的数据挖掘工具——Poly Analyst

给出了数据挖掘工具评价的主要指标，结合指标对PolyAnalyst的功能和特点进行了较为详尽的介绍，并对PolyAnalyst的关键算法进行了分析。对从事数据挖掘软件系统开发的数据挖掘算法研究的人员有所借鉴。     

国外先进数据挖掘工具的比较分析

近年来，国外陆续推出了一些先进的数据挖掘工具。国内也在不断地引入这些数据挖掘工具。随着数据挖掘工具的不断涌现，如何选择适合企业自身特定需要的数据挖掘工具，已成为企业引入数据挖掘技术的一大难题。文章在简要概述数据挖掘技术背景的基础上，从企业应用的角度，全面详细地比较分析了当前国外先进的数据挖掘工具。     

可视化数据挖掘技术研究

总结了目前数据挖掘领域中可视化方法的研究状况。结合国外先进的数据挖掘工具,分析了当前可视化数据挖掘技术的应用现状。基于可视化数据挖掘的任务和目标,阐述了可视化数据挖掘技术的发展趋势。     

数据挖掘技术的研究

本文给出了数据挖掘的定义,详细讨论了数据挖掘技术,阐述了数据挖掘技术的研究现状,以及数据挖掘技术的应用。     

数据挖掘技术及工具研究

本文对数据挖掘技术作了简要的概述，分析了数据挖掘的体系结构和数据挖掘的分析方法，并简要介绍了几种数据挖掘工具以及它们的特点，在文章的最后展望了数据挖掘的发展方向。     

一种数据挖掘查询语言DMQL

数据挖掘查询语言的设计是开发新一代数据挖掘系统的的内容,然后详细阐述了一种数据挖掘查询语言(DMQL)的各种语法,最后给出了一个实例.     

一种数据挖掘查询语言DMQL

数据挖掘查询语言的设计是开发新一代数据挖掘系统的关键。文章首先总结了一组好的数据挖掘原语应该包括的内容,然后详细阐述了一种数据挖掘查询语言(DMQL)的各种语法,最后给出了一个实例。     

新一代数据挖掘语言分析及应用*

关系查询语言的标准化为关系系统的开发奠定了基础,同样好的数据挖掘查询语言也必将有助于挖掘系统平台的标准化。由于数据挖掘覆盖了广泛的分析任务,而且每个任务又具有各自不同的需求,因而开发、设计完善的数据挖掘语言具有非常重要的意义。介绍了新一代数据挖掘语言及应用状况,标准化的数据挖掘工具将使客户从降低成本和投资、方便使用中受益,也将使数据挖掘成为企业决策系统中不可或缺的一部分。     

浅论数据挖掘技术

本文介绍了数据挖掘技术产生的背景,技术关键,挖掘流程,并简单介绍了几种主流数据挖掘工具。分析了数据挖掘目前存在的问题,以及未来研究的方向。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测领域的应用,介绍了数据挖掘的常用算法,并在此基础上给出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型。     

基于粗糙集理论的数据挖掘的应用

在粗糙集理论的基本思想及其特点的基础上说明它是数据挖掘的一种工具,并对其广泛的应用作了描述。介绍了常见的粗糙集理论的应用工具软件（如Rosetta),并给出了一个应用粗糙集技术来实现数据挖掘的实例系统（电力系统中操作点的分类）。     

基于数据挖掘的入侵检测技术研究

本文介绍了数据挖掘技术在入侵检测领域的应用,介绍了数据挖掘的常用算法,并在此基础上给出了一个基于数据挖掘的入侵检测模型.     

大数据智能分析与数据挖掘研究

大数据智能分析与数据挖掘是从海量数据中提取更加本质和更加有用的规律性信息的重要手段,是挖掘智能和有价值信息的重要抓手.通过运用文献研究法和系统法,对大数据智能分析与大数据挖掘进行了阐述,给出大数据智能分析涉及到的关键技术,对其关键技术进行了阐述,提出大数据挖掘方法、类型、工具和流程及应用,并阐明大数据挖掘中使用的关键技术,希望能为大数据智能分析以及大数据挖掘的研究者提供借鉴.     

数据挖掘技术标准综述

随着数据挖掘技术应用日趋广泛,涌现出各种挖掘工具和系统.为规范相应的软件开发和数据交换方法,制订数据挖掘技术规范和标准成为当务之急.在将数据挖掘标准划分为过程标准、接口标准、语言标准和Web标准等四类进行分析介绍后,给出一个综合多种标准的应用程序框架,最后总结出数据挖掘标准化领域面临的问题和挑战,并对发展趋势予以展望.     

嵌入式数据挖掘概述

本文简单讲了数据挖掘概念和数据挖掘技术,然后就数据挖掘过程和数据挖掘工具展开讨论和研究,为嵌入式数据挖掘技术的提出和发展的可能性做了一定的研究。