一种基于Web数据挖掘的ICRM系统设计与实现

该系统利用Web数据挖掘技术获取客户供给信息、客户需求信息、客户咨询信息 ,再结合企业自己的综合数据库 ,并在Internet上利用email、短信等方式 ,来满足客户的需要 ,进行相应的客户关系管理。

医疗WEB服务的构建策略

目前,我国的互联网中的医疗信息真假难辨,高层次的医疗WEB服务也仅局限于少量的三甲医疗机构.因此,本文在医疗WEB服务构建的可行性分析、基本方法(含生态系统的体系结构、服务种群、第三方的测评与监督和医疗信息自动化处理)和数据挖掘方面开展了研究工作,提出了一些新的构建策略与思路.认为"线上"和"线下"结合的医疗WEB服务形式是一种高级的"互联网+"的应用模式,是未来医疗体系改革中的一个有竞争力的技术解决方案.

一个基于WebGIS的区域数据检索工具的设计及JAVA实现

WebGIS是一门发展迅速的GIS软件方法 ,它包括模型的建立、空间数据组织、数据维护及数据检索工具等多方面技术。目前WebGIS系统的查询通常是通过输入关键字或点击地图中的某个可视化对象获取地理信息 ,给需要信息统计或比较的用户带来许多不便。通过对传统GIS的分析和比较 ,提出一种实用的区域数据检索WebGIS解决方案 ,详细地介绍了数据模型的建立、数据组织及检索工具的实现方法。对在开发过程中所遇到的技术问题进行了较详细的分析并给出了解决方法。此方案用JAVA实现并在实际应用中取得较好的效果 ,本软件适用于企业产品分析。

网络舆情中的具有影响力个体信息发现与WEB日志数据挖掘预处理技术

网络舆情的形成,多数情况下是由极少数个体在舆论的初期不断施加影响的结果,对这个体的初期舆论信息的发现,十分重要。利用数据挖掘技术和对WEB日志数据挖掘预处理技术,对其进行研究,可以及早发现具有影响力个体舆论倾向,建立正确的舆论导向,使网络舆情能够健康发展。

基于用户模式聚类的智能信息推荐算法

基于数据挖掘的智能信息推荐日益成为一个重要的研究课题。针对现有智能信息推荐算法存在的不足,提出了一种基于用户模式聚类的智能信息推荐算法(IRUMC)。该算法将相似的用户模式聚类到一起,生成用户聚类模式,然后将用户访问操作与用户聚类模式进行匹配,最后形成推荐集。它比较适合新用户、访问站点较少的用户和有新颖性信息需求的用户。实验结果表明,该算法是有效的。

网络环境下数据挖掘技术在图书馆信息服务中的应用

数据挖掘是一门新兴的数据分析技术,当数据挖掘技术应用于网络环境下的WEB中就成为WEB挖掘。数据挖掘技术对图书馆业务工作的支持主要体现在信息咨询、信息个性化服务等方面。在网络环境下,数字图书馆中图书馆员必须掌握这种数据挖掘技术才能更好地为信息需求者提供有效快捷的信息服务。

制造业设备前期管理中网络信息挖掘研究

设备前期管理是设备管理的基础。本文研究了Internet对制造业设备前期管理的影响,探讨 了 WWW 上的设备信息挖掘技术和信息挖掘方法,提出了信息挖掘系统的构成模式。

浅谈互联网信息挖掘技术

本文就互联网信息挖掘技术和对网络信息挖掘中的关键技术、系统流程进行了阐述。

信息挖掘技术在制造业设备前期管理中的应用研究

研究了Internet对制造业设备前期管理的影响,探讨了WWW上的设备信息挖掘技术和信息挖掘方法,提出了信息挖掘系统的构成模式。

因特网用户信息需求的发掘与跟踪

探讨因特网用户信息需求发掘和跟踪的方法与技术,重点研究Web挖掘在用户信息需求数据分析中的应用。

基于物联网技术的一卡通用户信息数据挖掘模型研究

传统用户信息数据挖掘模型单一因素在分析过程中的影响占比较大,得到的分析结果准确性有所偏差,因此,设计一种基于物联网技术的一卡通用户信息数据挖掘模型。通过RFID射频识别设备的电子标签和标签阅读器完成一卡通用户的行为数据采集,经过数据清洗、集成、变换和消减将数据整理成为目标数据集,在此基础上,构建行为数据仓库,设计数据库表结构,最后将关联规则与关联矩阵相结合,对数据挖掘算法进行优化,将各个因素之间存在的规则进行综合评价,提高数据挖掘结果的准确性。为验证设计模型的有效性进行了实验,实验结果表明,设计的数据挖掘模型在对贫困生进行认定时,得到的结果与实际情况基本相符,验证了设计的数据挖掘模型分析结果准确性较高。

互联网突发事件监测信息分类方法研究

针对互联网突发事件监测快速响应场景下文本信息非结构化的特点,选择互联网众源突发事件文本数据,分析在突发事件监测信息分类中的朴素贝叶斯、BP神经网络、支持向量机和SGD支持向量机4种分类器的计算速度和分类效果。结果表明,支持向量机在突发事件监测分类问题上有更好的分类效果,综合计算时间随机梯度下降-支持向量机具有相对快速且较准确的分类能力。