几种网络病毒防御系统的数据挖掘技术探讨

数据挖掘(Data Mining)是将未知的、有价值的信息从大量资料中进行整理及挖掘的过程。分析了计算机网络病毒防御系统的有监督与无监督数据挖掘的技术方法,构建病毒特征数据库,以提高计算机系统对网络病毒的鉴别与防御能力,将可能发生的安全隐患降至最低。

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。

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。

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、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。

基于大数据技术的电力稽查数据关联挖掘方法分析

阐述大数据技术的特点,采用电力营销稽查数据采集、数据抽取与清洗处理、数据质心收敛与关联挖掘,探讨稽查数据关联挖掘方法的设计。结果表明,对电力营销稽查数据的关联挖掘,可以提高挖掘后数据与预设规则的关联度。

基于数据挖掘技术的数据类岗位招聘信息分析与研究

通过对招聘网站信息的挖掘分析了解岗位的需求分布和发展趋势,能够为求职者提供重要的指导。首先采用爬虫技术获取“拉勾网”和“前程无忧”招聘网站的数据类岗位相关信息,经过数据预处理,采用jieba分词进行数据特征分析,以可视化形式展示数据类岗位数据分布特点,并得到福利待遇和公司类型的词云图;然后采用TF-IDF算法对五类数据类岗位的岗位要求提取关键词,使得求职者能够根据职位画像选择最佳岗位;最后基于LDA主题模型确定最优主题数,进而挖掘得到岗位要求。

基于数据中心能源闭合模式数据挖掘技术研究

随着信息技术的迅猛发展,数据中心的能源消耗成为了一个日益严重的问题。为了有效管理和优化数据中心的能源利用,该文基于数据中心能源闭合模式,结合数据挖掘技术进行了深入研究。基于数据中心能源闭合模式的数据挖掘技术,能够帮助数据中心实现能源的高效利用和节约,对于推动绿色数据中心的发展具有重要意义。

大数据挖掘技术在企业财务共享中的应用

随着科技的快速发展和信息技术的普及,大数据已经成为当今商业和企业管理的关键资源之一。在这个信息过载的时代,企业需要更好地理解和利用其海量数据来做出明智的决策,优化业务流程,提高效率,降低成本,以及提供更优质的客户服务。财务共享作为企业管理中至关重要的一部分,也在大数据技术的浪潮中迎来了新的机遇和挑战。财务共享旨在通过整合财务和会计数据,以便不同部门或业务单元之间共享和访问信息,实现财务管理的协同工作。这种协同工作不仅可以提高内部部门之间的沟通和合作,还可以为高级管理层提供更全面的业务洞察,帮助他们做出战略性的决策。大数据挖掘技术不仅可以帮助企业更好地理解其财务数据,还可以发现隐藏在数据背后的有价值的信息和模式。这些信息可以用于预测财务趋势、识别潜在的风险、优化成本结构、提高客户满意度,以及加强合规性和风险管理。文章旨在探讨大数据挖掘技术在企业财务共享中的应用。深入研究大数据挖掘的基本概念、技术工具,以及在财务共享中的关键应用领域,展示大数据挖掘技术如何帮助企业实现更智能、高效、透明和具有竞争力的财务共享过程。

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。

数据挖掘技术在人力资源管理中的应用研究

在市场经济发展过程中,人才在各个领域中都发挥着重要作用。因此,在人力资源管理中如何选择好人才,在各个岗位上匹配和对应的人才,并做好人才的考核与激励,充分发挥人才的作用,成为用人单位需要认真对待的事情。在数据挖掘技术发展中,可以充分用于人力资源管理,提升人力资源管理水平。为此,文章主要结合数据挖掘技术与人力资源管理的概念,并对数据分析技术在应用过程中存在的问题和面临的挑战进行分析,提出有效的应用策略及在人力资源管理应用中的优化措施。

智慧城市建设中地理信息数据挖掘技术研究

随着智慧城市概念的发展和技术的成熟,地理信息数据挖掘对于智慧城市建设越发重要。综述了创新驱动下智慧城市建设中地理信息数据挖掘技术的进展、关键技术和应用,介绍了智慧城市的理论基础和地理信息数据挖掘原理,深入探讨了GIS(Geographic Information System,地理信息系统)技术与数据挖掘算法在智慧城市中的应用,分析了地理信息数据挖掘在智慧交通、城市规划等方面的应用案例,讨论了技术挑战和发展趋势。

大数据支持下的农机作业数据挖掘与决策分析技术研究

本研究基于大数据技术,探索了农机作业数据挖掘与决策分析技术,旨在为农业生产提供智能决策支持。笔者通过深入分析大数据技术特点,建立了系统化的数据采集、挖掘分析和智能决策支持框架。实证研究验证了该框架在农机作业领域的有效性和潜在应用,为农业生产提供了可靠的智能化管理方案。

计算机数据挖掘技术的开发及应用探究

近年来,随着数据量的不断增大和数据来源的多样化,数据挖掘技术面临着越来越大的挑战。针对如何处理大规模数据、如何提高数据挖掘的准确性和效率、如何保证数据挖掘的安全性等问题,需要进一步深入研究。基于此,本文探讨计算机数据挖掘技术的概念和基本原理,分析计算机数据挖掘技术开发,研究计算机数据挖掘技术的应用,旨在为相关领域提供参考。

数据挖掘技术与矿山档案价值发掘

数据挖掘技术在当今信息时代扮演着重要的角色,帮助人们从大规模的数据中提取有价值的信息和知识。矿山档案作为矿业领域的宝贵资源,包含着丰富的历史和技术数据,具有巨大的潜在价值。文章旨在探讨数据挖掘技术如何应用于矿山档案价值的发掘。通过将数据挖掘技术与矿山档案相结合,可以实现对矿山产业数据的深度挖掘,提高资源勘探的精确性,优化生产过程,改进环境管理,从而推动整个矿业领域的可持续性发展。

基于数据挖掘技术的智能仪器数据推荐算法

单机、手工管理监测数据效率低,数据的实时性和准确性不高。为了有效地对海洋生态环境的优劣进行评价,以海洋环境的数据推荐为研究对象,对智能仪器数据推荐系统进行设计。该系统主要包括数据应用系统、数据处理系统、通信系统、数据采集系统和数据库。通过卫星遥感采集海洋相关信息,采用K均值(K-means)和先验(Apriori)算法获取参数之间的关系,利用决策树算法对海洋生态环境进行有效评价。采用模糊C均值聚类算法对海洋出现赤潮进行分析、预测。为了验证系统有效性,对系统进行海洋生态环境分析试验和赤潮预测试验。试验结果表明,系统可以有效分析海洋生态环境,并对赤潮进行较为准确的预测。

基于大数据技术的寄递业务重点客户挖掘实践

客户精准营销是企业实现低成本可持续发展的关键。为支撑定向客户开发,解决开拓市场难、获客成本高等问题,聚焦寄递八大市场,利用大数据技术手段,输出市场机会挖掘智能化工具,锁定重点市场区域;同时通过自然语言处理技术融合内外部数据,采用推荐算法、数据挖掘等技术,搭建客户挖掘智能化模型,输出政务、商企、电商等八大市场潜客清单,构建寄递业务重点客户市场开发体系;数据赋能精准营销全流程,在市场集聚的重点区域找差距、补短板、强弱项、固优势,助力寄递业务提质增效。