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论空间数据挖掘和知识发现
被引量:
180
1
作者
李德仁
王树良
+1 位作者
史文中
王新洲
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2001年第6期491-499,共9页
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...
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 。
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关键词
空间数据挖掘
知识发现
机器学习
S
dmkd
dmkd
计算机技术
数据库
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职称材料
企业CRM系统的数据挖掘与知识管理研究
被引量:
6
2
作者
魏宏业
张仲义
+1 位作者
吕永波
何葳
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2003年第6期687-692,共6页
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...
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.
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关键词
企业
CRM
客户关系管理
数据挖掘
知识管理
知识发现
dmkd
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职称材料
当代测绘科学技术中几个易混淆名词术语的论释
被引量:
1
3
作者
孙庆先
方涛
郭达志
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2006年第3期34-37,共4页
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...
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。
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关键词
尺度
融合
集成
dmkd
模拟
数据仓库
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职称材料
浅谈数据挖掘与知识发现发展
被引量:
1
4
作者
胡天濡
《科教文汇》
2009年第28期218-218,共1页
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,...
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:
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关键词
数据挖掘算法
知识发现
多学科交叉
人工智能
数理统计
交叉学科
dmkd
挖掘方法
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职称材料
移动BOSS系统的数据挖掘和知识发现技术浅析
5
作者
杨焱
《移动通信》
2003年第11B期52-54,共3页
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...
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。
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关键词
BOSS系统
数据挖掘
知识发现
dmkd
知识模型
数据分析
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职称材料
关联规则Apriori算法的研究
6
作者
窦妍
《商情》
2009年第24期61-61,共1页
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。
关键词
Apfiofi算法KDD
DM
dmkd
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职称材料
谈谈数据挖掘技术及其应用
被引量:
2
7
作者
张红军
《广西梧州师范高等专科学校学报》
2003年第3期67-72,共6页
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 。
关键词
数据挖掘
KDD
dmkd
数据库
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职称材料
题名
论空间数据挖掘和知识发现
被引量:
180
1
作者
李德仁
王树良
史文中
王新洲
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
香港理工大学土地测量与地理资讯学系
武汉大学科技部
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2001年第6期491-499,共9页
基金
国家自然科学基金优秀重点实验室资助项目 ( 4 0 0 2 30 0 4)
教育部博士点基金资助项目 ( 980 4980 1)
+1 种基金
香港理工大学科研基金资助项目 ( 1.34.37.970 9)
国家自然科学基金资助项目 ( 4 98740 0 2 )。
文摘
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 。
关键词
空间数据挖掘
知识发现
机器学习
S
dmkd
dmkd
计算机技术
数据库
Keywords
spatial data mining
knowledge discovery
machine learning
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
企业CRM系统的数据挖掘与知识管理研究
被引量:
6
2
作者
魏宏业
张仲义
吕永波
何葳
机构
北京交通大学
中国航天科技集团
出处
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2003年第6期687-692,共6页
基金
国家自然科学基金,高等学校博士学科点专项科研项目
文摘
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.
关键词
企业
CRM
客户关系管理
数据挖掘
知识管理
知识发现
dmkd
分类号
TP311.131 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
F270.7 [经济管理—企业管理]
下载PDF
职称材料
题名
当代测绘科学技术中几个易混淆名词术语的论释
被引量:
1
3
作者
孙庆先
方涛
郭达志
机构
中国矿业大学(北京校区)测绘与土地科学系
上海交通大学图像处理与模式识别研究所
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2006年第3期34-37,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60275021)
文摘
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。
关键词
尺度
融合
集成
dmkd
模拟
数据仓库
分类号
P2-6 [天文地球—测绘科学与技术]
下载PDF
职称材料
题名
浅谈数据挖掘与知识发现发展
被引量:
1
4
作者
胡天濡
机构
保定电力职业技术学院
出处
《科教文汇》
2009年第28期218-218,共1页
文摘
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:
关键词
数据挖掘算法
知识发现
多学科交叉
人工智能
数理统计
交叉学科
dmkd
挖掘方法
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
X1 [环境科学与工程—环境科学]
下载PDF
职称材料
题名
移动BOSS系统的数据挖掘和知识发现技术浅析
5
作者
杨焱
机构
中国科学院声学所
出处
《移动通信》
2003年第11B期52-54,共3页
文摘
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。
关键词
BOSS系统
数据挖掘
知识发现
dmkd
知识模型
数据分析
分类号
F626 [经济管理—产业经济]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
关联规则Apriori算法的研究
6
作者
窦妍
机构
吉林工程技术师范学院
出处
《商情》
2009年第24期61-61,共1页
文摘
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。
关键词
Apfiofi算法KDD
DM
dmkd
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
Q945.65 [生物学—植物学]
下载PDF
职称材料
题名
谈谈数据挖掘技术及其应用
被引量:
2
7
作者
张红军
机构
梧州师范高等专科学校计算机系
出处
《广西梧州师范高等专科学校学报》
2003年第3期67-72,共6页
文摘
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 。
关键词
数据挖掘
KDD
dmkd
数据库
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
论空间数据挖掘和知识发现
李德仁
王树良
史文中
王新洲
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2001
180
下载PDF
职称材料
2
企业CRM系统的数据挖掘与知识管理研究
魏宏业
张仲义
吕永波
何葳
《情报学报》
CSSCI
北大核心
2003
6
下载PDF
职称材料
3
当代测绘科学技术中几个易混淆名词术语的论释
孙庆先
方涛
郭达志
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2006
1
下载PDF
职称材料
4
浅谈数据挖掘与知识发现发展
胡天濡
《科教文汇》
2009
1
下载PDF
职称材料
5
移动BOSS系统的数据挖掘和知识发现技术浅析
杨焱
《移动通信》
2003
0
下载PDF
职称材料
6
关联规则Apriori算法的研究
窦妍
《商情》
2009
0
下载PDF
职称材料
7
谈谈数据挖掘技术及其应用
张红军
《广西梧州师范高等专科学校学报》
2003
2
下载PDF
职称材料
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