数据库知识发现技术及其在测绘中的应用

详细介绍了数据挖掘与数据库中的知识发现 (KDD)技术 ,给出了KDD的定义以及KDD具体实现的3种处理模型 。

基于关联规则的数据库知识发现及应用

随着数据在日常决策中的重要性越来越显著,人们对数据处理技术的要求也不断提高,需要对数据进行更深层次的处理,以得到关于数据的总体特征以及对发展趋势的预测。本文介绍了数据库知识发现及关联规则,最后将二者结合应用于教学中,进而实现客观地、科学地教学评估与知识发现,指导学校的教学工作。

基于数据库知识发现的员工流失预测

在当前就业形势严峻的背景下,不少企业面临着严重的员工流失问题。由于员工流失会给企业带来重大的经济损失,因而如何降低员工流失率已成为企业亟待解决的问题。对以往相关研究进行了梳理总结,并基于文献总结提出了一种着重于数据处理技巧的数据库知识发现技术,预测员工流失情况,以提高预测准确度。最后采用实际数据集进行实证研究,验证了所提出方法的有效性,并通过实验识别出影响员工流失的重要因素。

浅析数据库知识发现与数据挖掘

本文介绍了数据库知识发现和数据挖掘的概念、过程及研究热点,并展望了其应用前景。

浅谈数据挖掘和数据库知识发现

本文介绍了数据挖掘和数据库知识发现的过程,分析其特点,归纳比较数据挖掘的主要方法及其各自优势、适应范围,横向比较多个应用软件,并指出数据挖掘和数据库知识发现的发展方向。

数据挖掘技术与数据库知识发现

本文主要介绍数据挖掘技术(DataMining)与数据库知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)的概念、数据挖掘算法、数据挖掘技术流程、数据挖掘技术的应用现状。并阐述了数据挖掘与数据库知识发现的区别、联系与面临问题。

数据挖掘技术与数据库知识发现

介绍了数据挖掘技术(DataMining)与数据库知识发现(Knowledge Discovery in Database,KDD)的概念、数据挖掘算法、数据挖掘技术流程、数据挖掘技术的应用现状,并阐述了数据挖掘与数据库知识发现的区别、联系与面临问题。

数据挖掘与数据库知识发掘

介绍了数据库领域新近发展起来的数据挖掘(DM)和数据库知识发掘(KDD)技术,阐述了DM和KDD之间的区别和联系,综述了DM技术的常用方法,剖析了在处理DM问题时应注意的问题,并指出DM技术的优势和希望所在,最后对这两门交叉学科的发展提出了建议。

基于分类模型的数据库个性化知识发现方法

利用RS理论和方法提出了个性化知识发现方法——PKDA算法。该算法可以有效地把那些冗余的和用户不感兴趣的信息层层去除,发现用户真正感兴趣的知识。该文给出了实验分析与对比结果,证实了算法的有效性和可行性。

从数据库中发现知识的研究

数据库知识发现是90年代中期兴起的决策支持新技术,是人工智能、机器学习与数据库技术相结合的产物。要从数据量庞大的大型数据库中发现知识,就不得不考虑学习算法的效率。将粗集理论应用到数据库知识发现中,可以从数据中自动抽取与给定的学习任务相关的属性,能有效地发现简练、贴切的知识。本文探讨了这一应用的理论基础和实现算法。

中国环境治理领域研究热点及发展态势——基于CNKI数据库的知识图谱分析

基于Citespace等可视化软件生成的知识图谱,对中国知网数据库(CNKI)中与环境治理研究相关的1 097篇期刊文献进行了分析。研究发现:(1)该领域内核心作者群体初具雏形,部分研究机构依托自身优势学科平台展开特色化研究,但是目前仍然存在研究力量分散、合作不密切的问题。(2)研究热点划分为四个层面:环境治理主体及模式研究主要集焦于政府治理困境、政企博弈关系以及公众参与的多元共治模式等问题;环境治理政策工具的比较、选择、组合以及信息型政策工具受到了学者们的重点关注;水环境、农村环境、全球环境亦为学界重点聚焦的研究对象;环境治理效率研究主要基于DEA模型探究各种要素对我国环境治理效率的影响,对比不同地区或行业间环境治理绩效并分析异质性分化的原因。(3)我国环境治理领域的研究内容与国家政策愈加契合,研究对象日趋具体和复杂,研究日益重视中国在全球环境治理中的作用。

知识化制造系统的知识网数据库设计

首先分析了KMS自重构中的数据操作过程 ,设计了知识网E R图 .在此基础上 ,通过设计先进制造模式与知识网之间映射关系表实现两者之间一对一的映射 .通过设计知识网公共属性表、知识点间继承流和信息流表、知识点功能描述表和虚拟Agent表 ,实现知识网的面向关系数据库的表示 .通过设计知识点功能的资源约束、父知识点功能与子知识点功能之间的约束和功能与信息流之间的约束等 3个基表 ,评判知识网的有效性与合理性 .然后根据KMS的特点与数据库表的逻辑设计给出了数据库的物理实现 .该知识网数据库已作为KMS自重构工具的一个重要组成部分并已成功运行 .

模糊知识数据库数据模型及其实现技术

本文提出了一种能处理模糊知识的知识数据库数据模型。详细介绍了其模糊知识表示，模糊关系代数及不精确推理的实现策略。

数据模型的智能化扩充研究──面向对象的知识数据库模型

数据模型的智能化扩充旨在从数据模型着手，提高数据库系统的性能与功能，使其可存贮和处理复杂对象和知识，增强结构和行为的建模能力、语义构造能力，能演绎推理．本文承接此思路，基于面向对象方法，吸收语义数据模型和人工智能中的演绎推理机制，提出一个面向对象的知识数据库模型．讨论其基本概念与性质、查询语言、与传统模型的比较和实验系统ＯＣＥＡＮＳ的体系结构及实现方案．

数据库中知识发现在中医药信息咨询中的应用探索

从本校图书馆参考咨询工作现状、本校读者数据库资源的应用情况出发,分析新形式下的参考咨询服务模式,丰富的数据库资源不能充分利用的原因;根据中医药文献数字化现状,提出数据库中知识发现在中医药信息咨询中的应用设想;以用户需求的具体实例,探讨如何利用数据挖掘技术建立用户需求模型和信息咨询模型,探索数据库中知识发现在中医药信息咨询中的应用。

专业知识数据库数字出版模式的实践探讨

数字出版模式多种多样,并不断创新发展。在专业领域,知识数据库是一种＂古老＂而持久的模式。可以说,在数字出版的概念产生之前就已经有了知识数据库的实践。而且在今后的很长时间内,知识数据库恐怕仍然是数字出版最重要的形式之一。

印度传统知识数据库治理体系动态及启示

通过十多年的发展,印度建立了全球最为齐全、完善的传统知识数据库治理体系。以传统知识数字图书馆、人民生物多样性注册系统为典型代表的传统知识数据库为印度传统知识保护提供切实助力,并使其成为世界上传统知识保护最为成功的国家之一。对印度传统知识数据库治理体系动态研究,有助于对我国中医药传统知识数据库领域现状和问题进行评估与反思并提出完善建议。印度传统知识数据库创设、运营和治理具有"公共利益导向、法律机构保障、符合数据伦理、循序持续推进和允许多方参与"等经验,但也存在"缺乏统一数据收集、整理、登记和归档标准""运营实施操作规则仍有待具体明确"等问题。结合印度相关领域先进经验和存在的问题,在检视我国中医药传统知识数据库创设、运营和治理领域存在"公共利益维护缺失、行政监管体制与法律配置不当"等缺陷的基础之上,提出如下建议:创设提供"在先技术"功能的传统知识专门数据库,制定中医药传统知识数据库搜集、整理、登记和归档行业标准,完善中医药传统知识法律保护实施细则与设置行政主管部门与行政监督管理体制,规范约束中医药传统知识数据库商业经营行为,鼓励数据库运营商自行创设运营实施操作规则等。

知识数据库系统的模型研究

本文提出了一种新的演绎数据库模型,以及基于此模型的具体实现方法。根据本文提出的思想和方法,我们已经在386上实现了这样一个演绎数据库系统。