计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究

本文深入研究计算机数据挖掘技术的开发及其在不同领域的广泛应用。首先介绍数据挖掘的基本概念和发展历程,其次探讨数据挖掘技术的核心算法与方法。再次以实际案例为例,详细分析数据挖掘的应用情况。最后对数据挖掘技术的发展趋势进行前瞻性探讨,探索其在未来的潜在应用领域。

数据挖掘技术在医院图书馆服务优化中的应用

为了提升医院图书馆的服务效率和信息化水平,文章设计并实现了一个基于数据挖掘技术的医院图书馆服务系统。该系统采用分层架构设计。其中,系统的资源采集层通过ETL技术有效采集医院相关文献资源;资源存储层运用决策树算法对采集的资源进行分类和存储;资源服务层通过访问接口为用户提供高效的服务支持;资源应用层利用数据挖掘技术优化检索和推荐机制,提高服务质量和效率。系统的测试结果表明,该系统能够显著提高医院图书馆文献资源的检索准确率,为医院图书馆的信息服务工作提供有力的支持。

基于数据挖掘技术的网络运维管理系统研究

为了进一步提升网络运维管理效果,以数据挖掘技术为依托,设计出一款性能良好的网络运维管理系统。首先,简单介绍了网络运维管理系统的需求情况,然后以此为基础,分别对系统总体、各功能模块及数据仓库进行了设计,并分析了数据挖掘功能的实现方法与原理。最后,通过模拟分析的方式,对该系统应用效果进行验证。通过模拟分析可知,该系统性能良好,符合预期要求,可将其应用到实际当中。

数据挖掘技术在高校学生评教中的应用研究

文章从当前高校学生评教的现实情况入手,概括论述了与数据挖掘技术相关的一系列内容,诸如数据挖掘的定义、过程以及方式,进而分析了数据挖掘技术在高校学生评教中的优势与价值,并重点阐述了数据挖掘技术在高校学生评教系统中的具体应用。旨在进一步突出数据挖掘技术与高校教育教学工作的紧密联系度,同时证明数据挖掘技术在促进高校学生评教方式改革以及切实提高高校教育教学质量中所产生的深远影响。

基于数据挖掘技术优化DRG临床用药目录

目的 优化疾病诊断相关分组(DRG)的临床用药目录,减少患者药品费用,提高DRG结付率。方法 选取某院神经内科BR23疾病组作为研究对象,应用数据挖掘技术,探索疾病组的用药规律,并利用药品综合评价方法对重点监测药品进行评分,进而优化疾病组的临床用药目录。选取2022年12月入组该疾病组患者的住院信息作为优化前数据,2023年9月入组该疾病组患者的住院信息作为优化后数据,通过比较两组患者的医疗质量及药品费用数据来评价优化目录的实施效果。结果 优化临床用药目录后,该疾病组的结付率由优化前的84.36%上升至104.70%,住院药品费用及住院总费用均显著降低(P<0.05),重点监测药品使用量明显下降。结论 数据挖掘技术有助于探索疾病组临床用药规律;药师可以此为依据,通过有效药学干预手段提高DRG结付率。

基于数据挖掘、网络药理学技术探讨藏药治疗慢性萎缩性胃炎的用药规律及作用机制

目的研究藏药治疗慢性萎缩性胃炎(chronic atrophic gastritis,CAG)的作用机制。方法在中国知网、万方数据库、维普期刊数据库检索藏药治疗CAG的藏药复方。对符合纳入排除条件的文献进行信息提取,构建数据库统计高频词藏药,进行关联度分析,获取藏药治疗CAG的核心药物。在TCMSP数据库检索藏药活性成分及作用靶点,利用GeneCads、OMIM在线数据库获取疾病靶点,对药物作用靶点及疾病相关靶点进行韦恩分析,确定藏药治疗CAG的潜在靶点,应用String数据库、Cytoscape 3.7.1软件构建“藏药-活性成分-潜在靶点”相互作用网络与蛋白相互作用(PPI)图。使用DAVID数据库对关键靶点进行GO功能和KEGG通路富集分析。结果共纳入藏药复方78个,包含136味藏药。根据置信度与关联性选取诃子、豆蔻、荜茇、石榴子四味核心药物,筛选出槲皮素、木犀草素、玫瑰树碱、鞣花酸、胡椒碱、去氢二异丁香酚等32个药物活性成分,核心靶点为AKT1、TNF、IL6、TP53、MMP9、HIF1A、CASP3、BCL2、IL1B、PTGS2等92个,获得747条GO条目,KEGG富集条目涉及癌症相关通路、脂质与动脉粥样硬化、AGE-RAGE等共139条通路。结论通过数据挖掘筛选出豆蔻、荜茇、石榴子和诃子这四味藏药作为藏药治疗CAG的核心药物,并运用网络药理学方法分析得出这四味藏药可能通过下调AKT1、TNF、IL6和TP53等基因的表达抑制炎症因子的释放;并通过调控癌症相关通路、脂质与动脉粥样硬化、AGE-RAGE、流体剪切应力与动脉粥样硬化、IL-17等信号通路直接或间接参与机体抗炎、抗氧化、促进血管再生等过程发挥治疗CAG的作用。

基于Hadoop的电商数据挖掘技术分析

本文对Hadoop的电商数据挖掘技术的研究过程、理论依据进行了探讨,并对其应用结果进行验证。分析结果表明,基于Hadoop的电商数据挖掘技术具有较大的优势,可以对数据进行高效处理和有效筛选,不仅能提高数据资源的有效利用率,还能提高工作效率和工作质量,因此值得推广和应用。

基于数据挖掘技术探析广西名中医临床应用中药和壮药的共性规律

目的采用数据挖掘技术总结广西名中医在临床中应用中药、壮药治疗疾病的共性规律。方法检索《广西百名名中医百首验方》和中国知网数据库中各广西名中医的临床验方,构建方剂数据库。对检索到的方剂药物数据进行涉及病种分布分析、药物使用频次分析、关联规则分析、系统聚类分析、主成分因子分析和复杂网络分析。结果共纳入99位广西名中医的临床验方149首,治疗病种涉及中医常见疾病。方剂涉及药物共333味,包括中药291味、壮药73味,中药与壮药重合药物31味。高频(使用频次≥14次)药物共20种,使用频次排名前5的中药为甘草、茯苓、白术、黄芪、当归,使用频次排名前5的壮药为陈皮、三七、鸡血藤、地龙、山药。通过关联规则分析得出12组核心药对组合、19组核心角药组合。系统聚类分析将高频药物分为5类。通过主成分因子分析提取8个公因子。复杂网络分析结果提示白术、茯苓、甘草之间的配伍关联最强。结论广西地区多发消化系、气血津液系和肢体经络系疾病,多属本虚标实之型,医家临证常以中药、壮药共用,药物以道地药材居多,结合广西的地域特点和居民的体质特征因地制宜、辨证施治,治则以补虚、化湿为主,兼顾行气、利水、活血三法贯穿治疗始终。白术、茯苓、甘草是关联性最强的药物组合。

基于数据挖掘技术的拖拉机发动机故障诊断

拖拉机是农业生产的重要工具,发动机是其核心部件,如发动机出现故障,将会直接影响农业生产效率和产量。为此,提出了一种使用数据挖掘技术进行拖拉机发动机故障诊断的方法。利用了机器学习技术和统计学,首先针对拖拉机田间运行信号噪音较大的问题,引入小波阈值去噪的方法;其次,基于卷积神经网络模型,引入一种注意力机制,提高故障诊断准确率,并通过对拖拉机传感器数据进行分析,可以帮助诊断和预测发动机故障;最后,通过实验结果验证了算法的有效性。研究结果不仅可以提高故障的准确性和效率,还能够节约维修成本和提高机器的利用率,具有较高的应用价值。

基于数据挖掘技术的高校教学管理信息化探索

数据挖掘技术有较强的信息处置能力,即便面对海量数据,仍可在较短时间内完成数据整理分析,数据采集迅捷,在数据分析方面精准度较高,可判断数据信息发生轨迹,成为数据信息内容把控的重要手段。在教育深化改革的背景下,高校重视教学信息化管理工作,引入教学信息化管理系统后,选择分类式方法进行教学管理。基于高校对教学工作的定位,利用教学信息化管理系统整理活动数据,配合数据挖掘技术进行课程设置、学生成绩分析、特征判断和高校领导决策信息提供等工作,为高校教学管理工作赋能,可使教学管理高质量运行。

数据挖掘技术在医疗系统中的应用

随着医疗系统中数据量的快速增长和信息化的推进,运用数据挖掘技术发掘这些大规模、多样化数据中隐藏的有价值的信息成为可能。数据挖掘技术能从大量的医疗数据中识别出与疾病相关的模式和规律,为医疗决策和诊断提供支持。所以医院还需要充分认识到数据挖掘技术的重要性,然后结合医院系统的特征,将数据挖掘技术应用其中,更好地优化医疗系统,提升医疗服务质量。

数据挖掘技术在医院信息化中的应用研究

随着医院信息化的推进,海量的医疗数据积累和存储给医院管理和临床决策带来了巨大的挑战和机遇。数据挖掘技术作为一种有效的信息提取与分析方法,已经被广泛应用于医院信息化中。本文阐述了数据挖掘技术与医院信息化建设的相关内容,分析了在医院信息化中数据挖掘技术的研究目的与意义,探讨了在医院信息化中数据挖掘技术的应用。

煤质近红外光谱分析中数据挖掘技术的应用

为全面了解煤炭性质,提高煤炭加工利用率,掌握煤炭品质规律显得尤为重要。近红外光谱分析技术应用优势显著,能够为煤质分析提供技术保障。研究发现,近红外光谱分析中数据挖掘技术发挥了重要的作用,进一步为建模提供了数据支撑。基于此,本文主要基于人工智能与灰分反射光谱特征的煤炭质量分析这一项目进行研究,旨在为煤质分析工作的开展提供参照和指导。基于低碳减排、节能环保理念,煤炭能源生产和消费趋势逐渐向低碳、环保方向发展。煤炭作为我国的主体能源,合理开发利用煤炭能源,可以更好兼顾生态效益、经济效益以及社会效益。有研究指出,加强煤质分析,是加快推动煤炭产业转型升级的关键,因此,探寻准确率高、快速高效的煤质分析技术至关重要。

数据挖掘技术在计算机软件工程中的应用分析

大数据时代的到来促使数据技术全面渗透到人们的生活与工作之中,不仅改善了人们的生活模式,还提高了生产质量与效率。特别是数据挖掘技术,其已广泛应用到计算机软件工程中,还取得了极佳效果。在此背景下,本文简要分析了数据挖掘技术,探讨了该技术在计算机软件工程中的应用,旨在促进计算机软件工程持续、健康地发展。

人力资源统计信息系统中数据挖掘技术的应用分析

人力资源管理在市场经济体系中占有重要地位,近年来,在科学技术不断深入研究的背景下,逐渐形成了良好的管理成果,有效提高了管理效率。在人力资源统计信息系统中,合理高效运用数据挖掘技术,可以帮助企业充分发现并掌握数据所体现的信息价值,使其对自身水平进行精准评估,实现对信息资源利用的最大化。对此,本文针对人力资源统计信息系统中数据挖掘技术的应用展开分析,以此在实现高质量管理服务的基础上,提供高效的工作指导。

基于数据挖掘技术研究评审专家名单泄露风险

政府采购活动中,评审专家名单的保密尤为重要。《政府采购评审专家管理办法》(财库[2016]198号,以下简称198号文)规定,评审专家名单在评审结果公告前应当保密。评审活动完成后,采购人或者采购代理机构应当随中标、成交结果一并公告评审专家名单,并对自行选定的评审专家做出标注。

数据挖掘技术在社交媒体大数据分析中的应用及挑战

社交平台的普及使得海量用户数据持续积淀于数据库,为广大研究者呈现了一批宝贵且稀缺的知识资源。数据挖掘技术被认为是高效的应用方法,社交媒体大数据分析在诸多领域中具有重要应用价值。文中主要探讨了数据挖掘在处理社交媒体大数据中遇到的机遇与挑战,详述了社交媒体大数据的特性,及数据挖掘在此领域的基础运作原理。经过对数据挖掘技术在社交媒体大数据分析领域的深入研究,归纳出了涉及用户行为分析、情感解读、社交网络探究等的关键应用。

数据挖掘技术在电力数据分析中的运用实践之研究

引言近年来,随着我国社会经济的快速发展,大数据技术受到广泛关注。由于电力企业的规模在不断扩大,数据信息的数量快速增加,传统的数据分析方式已经无法满足企业的发展需求,科学合理采用数据挖掘技术进行电力企业的数据分析势在必行。

数据挖掘技术在预测农作物生长过程中的应用探讨

信息技术和农业科技的快速发展,使数据挖掘技术在预测农作物生长过程中的作用日益凸显。本文先概述了数据挖掘技术的核心原理,随后在具体应用方面,详细分析了数据挖掘技术在农作物生长预测中的数据层、算法层和应用层的作用。在数据层,数据挖掘技术能够整合并处理不同来源的大量农业数据,包括气象、土壤、病虫害等信息。在算法层,通过采用先进的机器学习和数据分析算法,可以实现对农作物生长过程的精确模拟和预测。在应用层,本文着重介绍了数据挖掘技术在病虫害识别及预测发展态势、施药施肥预测、农作物产量估算等方面的具体应用,展示了其在提高农业生产效率和可持续性方面的巨大潜力。

数据挖掘技术对烟草行业网络安全态势的评估方法设计研究

烟草企业既有的网络安全态势感知技术以及评估方案对网络安全运行态势指数的计算与评估缺乏精准性,导致相关部门无法全面掌握烟草行业网络安全态势。针对这一问题,文章提出基于数据挖掘的烟草行业网络安全态势感知与评估方法。即利用数据挖掘稳定程度,判断并提取烟草行业网络安全态势感知特征;对网络运行态势指数进行计算,生成运行态势矩阵;对矩阵中具有共性的数据进行挖掘,生成最终结果。实验表明,该方法具有一定优势,能精准感知烟草行业网络安全态势。