论空间数据挖掘和知识发现

随着现代科技和传感器的发展和应用 ,复杂多变的空间数据日益膨胀 ,远远超出了人的解译能力 ,迫切需要数据挖掘和知识发现为其提供知识。本文研究了空间数据挖掘和知识发现的含义、可发现的空间的关联、特征、分类和聚类等知识 ,以及它与数据挖掘和知识发现、机器学习、地学数据分析、空间数据库、空间数据仓库、数字地球等相关学科的关系 ,概述了SDMKD的产生和发展 。

企业CRM系统的数据挖掘与知识管理研究

企业CRM系统存储的各种数据资源日益膨胀,已经远远超出了人们的分析能力.面对海量的数据,传统的DBMS和OLTP技术无法发现隐藏在数据背后的关系、规则和发展趋势等知识.因此,建立基于DMKD的企业CRM系统是企业急需解决的重大课题.本文主要介绍了数据挖掘、知识发现、知识管理的概念,阐述了数据挖掘同知识发现的关系.从系统的角度,分析了知识管理的过程,并就CRM系统中的数据挖掘和知识管理作了深入的分析和论述.

当代测绘科学技术中几个易混淆名词术语的论释

随着测绘科技的现代化,国际之间的学术交流日益频繁,其间有许多新的名词术语发生渗透、需要对译。由于各国文化传统、文字表达等的差异,对它们的理解、解译及表达上难免会有些不同。有一些术语的含义相近,部分操作重叠或包含,在许多论著、文献中对这些术语的解释不甚详细或存在差异,常引起歧义,由此产生的混淆和误用现象比较普遍。对一些较常见的术语作些研讨,期望有助于对它们的理解、鉴别和使用。

浅谈数据挖掘与知识发现发展

数据挖掘与知识发现是一个以数据库、人工智能、数理统计、可视化四大支柱技术为基础，多学科交叉、渗透、融合形成的新的交叉学科，其研究内容十分广泛。数据挖掘作为DMKD的核心部分，目前被研究得最多，存在很多数据挖掘方法或算法，因此有必要对这些方法进行分门别类。描述或说明一个算法涉及三个部分：输入、输出和处理过程。数据挖掘算法的输入是数据库，算法的输出是要发现的知识或模式，算法的处理过程则涉及具体的搜索方法。从算法的输入、输出和处理过程三个角度分，可以确定这样几种分类标准：

移动BOSS系统的数据挖掘和知识发现技术浅析

国内移动运营商高性能BOSS系统建立后,运用数据挖掘和知识发现技术对海量数据和运营信息进行深度的提炼和概括初步成为可能。由于通信行业运营背景的特殊性,要求在充分发挥工具归纳能力的同时,注意管理手段和数据分析并重,才会收到满意的数据挖掘效果。

关联规则Apriori算法的研究

随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。而关联规则正是数据挖掘中最成熟的技术之一。本文分析了关联规则中最精典的Apriori算法。

谈谈数据挖掘技术及其应用

数据挖掘技术是目前IT行业发展最快的技术之一 ,本文对数据挖掘技术 (DataMining) ,数据挖掘技术的研究现状 。