油气管道周边挖掘前咨询系统建设探讨

为了解决油气管道周边挖掘施工过程中频繁发生管道失效的问题,探索能够联系有关施工相关方的挖掘前咨询渠道和方式,通过问题分析,明确施工方、管道企业、施工管理部门等相关方对挖掘前咨询的功能需求,基于已经建成的油气管道地图系统,分析了咨询平台、咨询流程、咨询信息等内容,提出了挖掘前咨询实现方式以及挖掘前咨询系统的整体架构和运行方式,并进行了实例应用。结果表明:该系统实现了油气管道周边挖掘前咨询功能,有助于建立联系施工相关方的管道保护机制。

基于Multi-Agent数据挖掘技术的联合虚拟参考咨询服务探讨

介绍了智能Multi-Agent技术、数据挖掘技术、挖掘过程和挖掘方法,针对分布式联合虚拟参考咨询中智能化的知识挖掘任务,提出了一个基于Multi-Agent的数据挖掘系统模型,探讨了基于Multi-Agent的数据挖掘技术在分布式联合虚拟参考咨询服务中的应用。

基于可拓集的企业数据挖掘应用方案初探

数据本身的质量差造成数据挖掘结论的可信度低已经成为影响数据挖掘应用的重要因素,针对不完备数据设计的清洗算法、容忍算法等都不能从根本上解决这个问题．通过深入分析这一矛盾现象的原因,对企业数据建立物元可拓集合,提出基于可拓方法的数据挖掘企业应用方案．以数据挖掘所需的完备数据集做为条件物元,发现数据质量差距,以事元“数据挖掘咨询”促使物元集可拓域的发展变换,推出以数据挖掘应用咨询带动数据质量改进的措施,从而解决了数据质量的矛盾问题,使数据质量不高的企业也可以实施数据挖掘项目,提高信息决策水平．

低质量数据下的知识获取方案研究

数据挖掘已经成为重要的知识来源。随着信息化的深入,企业对数据挖掘有了较大的需求,但数据质量差往往会造成数据挖掘的结论可信度低,从而影响了数据挖掘的应用。本文以可拓学方法,通过系统分析产生脏数据的原因,提出了基于学科链方法的数据清洗方案。通过数据挖掘手段发现数据质量差距,追溯到软件设计、实施、维护等上游环节,提出从来源环节解决问题的系统方法,并提出通过数据挖掘应用咨询促使数据质量改进的措施,从而降低数据清洗的工作量,使数据质量不高的企业也可以实施数据挖掘项目,获取决策支持所需的知识。