改进的关联规则算法及其应用

本文根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点,在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法A 算法,并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘,得到了隐含在数据库中的有用信息.     

关联规则在空间数据挖掘中的应用及实现

空间数据挖掘是从空间数据库中抽取隐含知识、空间关系及空间数据库中存储的其它信息的方法。空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要研究领域,利用空间关联规则把空间数据库中的数据转化为知识是一个很好的方法。在分析空间关联规则的基础上,用基于关联规则的逐步求精挖掘算法,得出空间数据库中的隐含知识,通过实例证明其方法的可行性。     

关联规则在空间数据挖掘中的应用及实现

空间数据挖掘是从空间数据库中抽取隐含知识、空间关系及空间数据库中存储的其它信息的方法。空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要研究领域,利用空间关联规则把空间数据库中的数据转化为知识是一个很好的方法。在分析空间关联规则的基础上,用基于关联规则的逐步求精挖掘算法,得出空间数据库中的隐含知识,通过实例证明其方法的可行性。     

数据库汉语查询系统中隐含知识查询的研究

该文讨论了目前现有数据库汉语查询系统中的存在问题,根据关系数据库中数据表示与自然语言(汉语)查询句的语义模型不同,提出了数据库汉语查询时隐含知识的查询,对数据库中的隐含知识以概念图来表示,从而建立了自然语言和数据库查询命令SQL语言的直接联系。实现了这种数据库隐含知识查询的实验系统,从一定程度上提高了数据库汉语查询的智能性。     

数据挖掘建模在高校图书馆中的应用

随着数据库管理系统在图书馆中的应用,大量的数据积累在系统中,如何选择、利用数据挖掘工具充分挖掘出数据中隐含的有价值的信息,为读者提供更加人性化的服务是当前图书馆管理员面临的严峻问题。本文就利用SQL Server2008这一数据库管理系统对学校图书馆中的数据进行挖掘进行探讨。     

数据挖掘及其在HIS系统中的应用

数据挖掘是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、潜在的、人们感兴趣的知识信息的新兴数据库技术。文章在医院信息系统(HIS)历史数据的基础上,建立数据仓库,并提供基于数据挖掘的辅助诊疗及医嘱书写系统,试图为医院决策提供全面服务。     

基于多层次概念提升的知识发现方法

1 引言数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discoveryin Database),也称为数据挖掘(Data Mining,简称DM),是近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术。它从大量原始数据中挖掘出隐含的、有用的尚未发现的信息和知识(如规则、模型、规律、模式、约束等),帮助决策者寻找数据间潜在的关     

数据挖掘技术研究

数据挖掘就是从大量的数据中提取隐含信息和知识,利用数据库,人工智能和数理统计等多方面的技术,是一类深层次的数据分析方法。     

基于数据挖掘技术的保护设备故障信息管理与分析系统

随着数据库技术和人工智能技术的不断进步,数据挖掘技术逐步发展起来,作为当前计算机信息技术中的一项较为新兴的技术,综合运用了数理统计、模式识别、计算智能、人工智能等多项先进技术,主要是从大量的数据中来发现和挖掘一些隐含的有价值的知识,从大型的数据库数据中挖掘一些人们比较感兴趣的知识,本文主要讲了数据挖掘技术的概念、数据挖掘技术在保护设备故障信息中的实现方法以及数据挖掘技术保护设备故障信息管理的基本功能等问题。     

图书馆个性化服务用户需求信息的深层挖掘分析

针对图书馆个性化服务中用户需求信息的深层挖掘问题,分析了图书馆个性化服务过程中用户需求明显信息和隐含信息 两种体现方式,其中明显信息包括用户的注册及定制信息和反馈服务信息;隐含信息是指在Web 访问记录中用户的隐藏需求信 息。根据不同体现方式的用户需求信息,提出了数据库统计、Web 数据挖掘、反馈互动评价三种深层挖掘用户需求信息的方法,其 中以挖掘实例重点介绍了Web 数据挖掘方法,并对这三种方法进行了比较,为在图书馆个性化服务中建立一个综合有效的用户 需求信息挖掘系统提供了参考。     

浅淡数据挖掘技术及其相关问题解析

数据挖掘(DataMining,简称DM),又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database,简称:KDD),是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、特殊的及有潜在应用价值的信息或模式.本文在了解数据挖掘的定义和市场前景的基础上,结合当今企业对数据挖掘技术的重视和数据挖掘技术对企业发展带来的巨大效益的现状,从众多发面提出和分析了数据挖掘技术在发展和应用过程中面临的主要问题.     

OWL文件向关系数据库的映射及存储研究#br#

 针对现有本体存储模式存在的无法推理及操作不便等缺陷,本文提出一种新的OWL（Web Ontology Language）文件向关系数据库映射及存储的模式。该模式将本体文件数据提取至由本体ER图（Entity Relationship Diagram）设计的底层数据库中,同时在提取过程中自动获取隐含语义数据,再将底层数据库中的数据映射为便于用户操作的数据库。实验结果表明,该模式既保留了本体文件的隐含语义,又提高了查询效率,同时极大地方便了普通用户对本体数据的操作。     

基于关联规则的空间数据知识发现及实现

空间数据挖掘就是从空间数据库中抽取隐含知识、空间关系及空间数据库中存储的其它模式的方法。空间关联规则是空间数据挖掘的一个重要表现形式,利用空间关联规则把空间数据库中的数据转化为知识是一个很好的方法。本文在分析空间关联规则的基础上,用基于关联规则的逐步求精挖掘算法,得出空间数据库中的知识,通过实例证明其方法的可行性。     

农业数据库中知识发现的研究

1.引言数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discoveryin Database)是近年来随着人工智能和数据库技术的发展而兴起的研究领域。它是从大量的数据中提取出隐含的、先前未知的、平凡的、具有潜在应用价值的信息或模式,如知识规则、约束、规律等。KDD主要采用机器学习算法、统计方法进行知识学习,一般将KDD中进行知识学习的阶段称为数据挖掘。KDD作为数据库和信息建设领域的前沿研究领域,已成为各重要科     

Rough集在商业信息管理系统的应用研究

1引言 数据挖掘指的是从大型数据库或数据仓库中提取人们感性趣的知识,这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息.     

蚁群算法在数据挖掘分类中的研究

对蚁群算法杂数据挖掘中的分类任务的应用进行了研究,算法实质上是利用蚁群觅食原理在数据库中进行搜索,对随机产生的一组规则进行选择优化,直到数据库能被该组规则覆盖,从而挖掘出隐含在数据库中的规则。     

基于电信API长短信平台的二次开发利用

随着手机的普及,越来越多的信息将会利用短信进行接收。本文利用电信API将高校学生成绩从SQL数据库中提取出来,通过调用能力平台短信接口,实现Web发送短信功能,并及时发布至其监护人的手机,达到学校和家长共同监督学生学习的目的。首先介绍电信API的基本原理及接口规范,结合实际开发需要修改API中的JSON等格式;其次利用Visual Studio 2008搭建软件平台,并与利用Microsoft SQL Server建立的数据库连接;最后,从数据库中提取信息后,利用Visual Studio 2008中的"事件"触发API短信能力接口,将信息准确地发送至目标手机中,并且对其整个流程进行测试,使其符合开发要求。     

关联规则在高校学生成绩分析中的应用

文章通过对本校某年级计算机专业学生成绩进行分析,主要应用数据挖掘中的关联规则和Apriori算法,使用SQL2005为后台数据库,VC++6.0为开发平台,对现有的成绩进行挖掘分析,从而得到隐藏在这些成绩数据信息之间的有价值信息,这对提高学生的成绩以及教学工作的开展均具有一定的指导意义。     

基于β重要度的数据隐含化

为权衡敏感或重要数据的公开及关键内容的隐含间的关系,提出一种基于变精度粗糙集模型中的β重要度和粒度原理的数据隐含方法,通过获取信息表中的重要属性,对次要属性的属性值进行扩展,从而使用户信息的粒度变粗,达到对信息表的数据隐含化效果。仿真实验结果表明,该方法是可行的。     

Java连接MySQL解决方案

在Java编程中,多数时候需要和数据库交互,比如简单的数据保存、网页数据存取、客户信息的保存等等。在数据库选择方面,开发人员可以选择任何一种数据库,只要能提供JDBC接口即可,比如Oracle、DB2和MySQL等。在众多数据库中,很多是商业数据库,在开源方面,也有很多优秀的数据库,比如MySQL。本文即将介绍该数据库在Java中的连接方式,以及遇到的问题和解决方案。