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。

数据挖掘语言应用现状研究

数据挖掘系统需要的一个功能是支持临时和交互式数据挖掘的能力,以支持方便灵活而有效的知识发现。可以设计数据挖掘查询语言来支持这一功能,除了数据挖掘查询语言,数据挖掘语言也包括数据挖掘建模语言与通用数据挖掘语言,文章将分别阐述它们的特点,并进行比较。

SDML:基于空间数据库的空间数据挖掘语言

设计了一种基于空间数据库的空间数据挖掘语言SDML。根据SDML操作的对象以及挖掘过程的不同阶段 ,SDML语言可以分为视图操纵语言和模型操纵语言 ,分别负责对于数据挖掘视图和模型的操作。详细阐述了SDML的设计思想及其设计方案 ,针对空间泛化和空间关联这两个典型的空间数据挖掘问题 。

数据挖掘语言研究现状及发展

论文介绍了目前比较流行的几种数据挖掘语言及其标准化方面的研究进展,比较分析了几种数据挖掘语言的优缺点,并对这几种数据挖掘语言的结构和组成进行了探讨和研究,最后探讨了数据挖掘语言的发展趋势,以及需要解决的问题。

结构化挖掘语言SML的设计与实现

使用 SQL,我们可以用相同的语言从关系数据库中查询不同类型的数据 .本文设计了一种结构化的挖掘语言SML ,并提出了实现这种语言的途径 ,使得人们能够用相同的语言从数据源中获取不同类型的知识 .

数据挖掘语言分析及应用探析

数据挖掘查询语言对挖掘系统有着至关重要的作用,数据挖掘涵盖多种挖掘分析任务,不同的任务有不同的要求及需求,因此,完善、全面的数据挖掘语言对数据挖掘软件的发展有着极其重要的意义,本文即围绕数据挖掘语言展开探析,了解数据挖掘语言的分析及应用情况,从中了解标准化的数据挖掘语言对企业决策的重要作用。

数据挖掘语言及其标准化浅析

介绍了数据挖掘语言的概念,目前所采用的主要的几种语言,讨论了数据挖掘语言的标准化问题及其有待解决的问题,并预测了其未来的发展趋势。

数据挖掘语言标准化的意义及应用

在论述数据挖掘查询语言和数据挖掘建模语言的基础上,说明了数据挖掘语言标准化的意义.以及如何用OLEDBForDM数据挖掘语言融合两者,如何应用OLEDBForDM数据挖掘语言开发数据挖掘应用.

关于数据挖掘语言应用现状的分析

伴随着现代科学技术的蓬勃发展与经济社会日益完善，人民持续增长的物质文化与精神文化需求同时对新时期计算机网络应用技术提出了更为全面与系统的发展需求。数据挖掘系统作为终端操作用户从大量数据库信息中高效筛选有效信息资源的一种高端应用系统，需要数据挖掘语言的大力支持。本文以数据挖掘语言为研究对象，从数据挖掘查询语言、数据挖掘建模语言以及通用数据挖掘语言的应用现状入手，对其进行了较为详细的分析与阐述，并据此论证了做好数据挖掘语言的研发及应用工作在进一步提升数据挖掘系统运行效率与工作质量的过程中所起到的至关重要的作用与意义。

网络信息资源的特点及其挖掘语言

网络信息资源急剧增长,网络信息过载问题日益突出,人们越来越多地关注如何开发和利用这些资源。网络信息的数据挖掘不仅包括对网页内容本身的挖掘,也包括其链接模式,以及用户访问、存取、浏览、发布、操作等操作行为、访问行为所产生的信息的挖掘。有效地研究、挖掘、利用网络信息可以增强网站的吸引力,有的放矢地吸引用户群,更有效地利用网络资源。

空间数据挖掘查询语言GMQL的设计与使用

介绍了一种空间数据挖掘查询语言GMQL ,对该语言的设计和使用进行了研究。

基于“两性一度”的数据挖掘R语言教学设计与实践

针对数据挖掘R语言课程在教学内容和教学方法方面存在的不足,围绕"金课"建设总要求,基于"两性一度"的标准,结合线上线下混合式教学模式,在教学设计、教学实践和教学评价3个方面对数据挖掘R语言课程进行了优化。相比于传统教学模式,学生的学习积极性、主动性得到了较大的提升,较好地培养了学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。

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。

数据挖掘查询语言KDOL的研究与实现

目前KDD应用系统都是面向具体的任务,通用性很差,没有继承性,这使得KDD的研究很难获得突破性的进展.数据挖掘方法通常针对特殊用户请求,没有提供给终端用户获取规则的通用准则.虽然在商业数据库系统中有不同的图形化用户界面,但其最根本的"核心"关系查询语言SQL奠定了坚实的关系系统的研究和开发基础,使得信息交换和技术转移更加方便,得到了广泛的商业化应用.在这个意义上,关系系统的成功部分归结于关系查询语言的标准化.

基于多层次数据库的智能Web挖掘系统

从当前Web挖掘的现状出发,提出了基于知识利用的智能检索综合Web挖掘引擎系统IWMES，并基于IWMES阐述了多层关系数据库的概念，提出了实现工具WebML（Web挖掘语言）设想方案与模型实例。

基于移动agent和数据挖掘标准的分布式数据挖掘系统

提出了一个基于移动agent和数据挖掘标准的分布式数据挖掘系统模型,该系统运用两个层次的开放式数据挖掘语言来提供良好的延伸性,基于KQML和XML的代理通信机制保证移动代理具备很好的跨平台性.系统可以有效实现对分布的、异构异质数据源的集成和访问,同时还给出了系统的响应时间模型.

基于OLE DB For DM规范的数据挖掘应用

数据挖掘是一种从数据库中发现规则和知识的自动或半自动的方法。微软公司的数据挖掘解决方案基于OLE DB for Data Mining 规范,是在数据挖掘标准化方面的突破,它必将推动数据挖掘技术的快速发展和广泛应用。文中结合实例介绍了此规范及基于该规范的 数据挖掘应用开发架构。

中英双语政治论辩挖掘任务数据集建设

受制于训练语料资源稀缺,中文论辩挖掘在政治领域的研究才刚刚起步。外交辞令、外事问答以及外宣公告都蕴含着丰富而微妙的政治论辩技巧,在外交领域开展政治论辩挖掘研究具有现实意义和应用价值。该文从在建的“多语外交对话语料库”得到启发,选取部分语料进行政治论辩观点标注、论辩关系标注和论辩句情感分析,初步建成了包含200篇外交部例行记者会实录中英文文本、1536个话轮的中英双语政治论辩挖掘任务数据集BiDAM,并以示例的形式展示了该数据集的可用性。

数据挖掘在计算机故障检测中的应用

为了提高检测计算机故障的效率,将数据挖掘技术引入到实验室管理中。通过SQL Server数据挖掘技术,创建挖掘模型,训练挖掘模型,实现了预测查询。根据输入数据,准确发现计算机故障。该研究对于提高故障检测效率及实现实验室智能化管理有一定的指导意义。