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数据挖掘技术在科研信息服务中的应用研究

查新、成果查新等服务已经成为当今科研信息服务的热门话题。然而,由于网络信息海量化、无序化和开放化等特点,用户获取并处理自己所需的信息变得越来越困难。数据挖掘技术的应用,为网络环境下的科研信息服务提供了一个解决难题的主要技术手段,为科研工作的深入开辟了一个广泛的前景。数据挖掘是指从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的知识,这些知识对科研课题来讲是隐含的、事先不知道的、潜在的有用信息。基于数据挖掘技术的科研信息服务,是指围绕课题检索的要求,在已知数据库的基础上分析数据的内在特征,并以此为依据,在网络中进行有目的的信息搜索与提取。1 数据挖掘技术数据挖掘技术的研究始于从数据库中发现有用的模式这一概念,并先后有着不同的术语,如数据挖掘(datamin ing)、数据库知识发现(KnowledgeDiscoverDatabases,简称KDD)等。它采用有效的技术方法,从大量现有的或历史的信息集合中挖掘、发现并找出未经厘定的、经过分析研究最...  (本文共3页) 阅读全文>>

《国际医药卫生导报》2005年09期
国际医药卫生导报

数据挖掘技术在医院科研信息服务中的应用探讨

当今信息技术发展很快,在整个国际互联网里面其实就是一个大型数据库,在这个数据库里面就有当今最新和最快的信息。但是,网络的信息是海量化、无序化和开放化的,要在这个信息的海洋里找到有用的信息,尤其是有关医学科研方面的信息,是很困难的。因此,数据挖掘技术应运而生,成为了在网络环境下利用信息的主要技术手段,而利用这些信息的方法就是数据的重新发现,是数据的挖掘。1数据挖掘技术的概念数据挖掘技术的研究始于从数据库发现有用的模式这一概念,并先后有不同的术语,如数据挖掘(D a t a m i n i n g)、数据库知识发现(KnowledgeDiscoverDatabase,简称KDD)等。数据挖掘需要挖掘出大量数据背后隐藏的规则和模式,从而预测未来的趋势。是一种决策支持过程,它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术,高度自动化地分析原有的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,预测科研动向,为医学科研提供服务。2数据挖掘技术在医院...  (本文共3页) 阅读全文>>

华中师范大学
华中师范大学

基于云技术的研究生学术wiki系统的研究与实现

有效的学术信息服务是保证研究生科研质量与效率的关键,而在Web2.0的环境下为研究生提供高质量的学术信息服务显得尤为重要。Wiki、Blog、RSS作为Web2.0的典型代表,都以其开放性、共享性与个性化深受研究生的欢迎。同时,云计算技术的出现为这些应用提供了更广阔的展示空间,使其共享性与个性化得到更加充分的体现。对于研究生而言,进行学术信息的交流与共享是其开展学术科研的重要保障。所以,以云计算、Web挖掘技术为支撑,运用Wiki、Blog、RSS技术来搭建一个学术Wiki系统是实现个性化学术信息服务的有效途径。基于此,本文主要做了以下几方面的工作:(1)在对Wiki进行文献研究的基础上,就Wiki的特点及优势与Blog. RSS进行了比较与分析,并提出构建基于云技术的学术Wiki系统以为研究生提供个性化学术信息服务。(2)对研究生学术信息需求行为进行调研,通过统计与分析总结出研究生的学术信息行为特点及规律,并以此为依据构建研究...  (本文共77页) 本文目录 | 阅读全文>>

吉林大学
吉林大学

城市交通共用信息平台数据处理技术研究

高效地管理城市交通共用信息平台中海量的交通数据及地理数据,同时对这些数据进行处理和综合分析,是实现信息平台功能的关键技术之一。本文在城市交通共用信息平台体系框架研究的基础上,深入研究了平台的数据处理技术—数据管理技术、数据融合技术、数据挖掘技术。分析了城市交通共用信息平台的用户及其信息需求;基于逻辑框架和实现功能研究,提出了城市交通共用信息平台的总体框架;在对平台信息组织研究的基础上,首次提出了基于数据库技术和数据仓库技术的城市交通共用信息平台的体系结构,着重地研究了城市交通共用信息平台中的数据仓库技术;构造了数据融合与数据挖掘技术在城市交通共用信息平台中应用的体系结构,探讨了它们在平台的具体应用;首次研究了基于数据挖掘技术的城市交通拥堵多发路段分析方法。本文的研究对于我国各城市正在进行城市交通共用信息平台的建设具有很好的理论参考和实际指导价值。  (本文共141页) 本文目录 | 阅读全文>>

《湖南农业大学学报(自然科学版)》2004年01期
湖南农业大学学报(自然科学版)

数据挖掘技术及其在生物信息学的应用

1 数据挖掘技术数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程[1].数据挖掘是一种从大型数据库或数据仓库中提取隐藏的预测性信息的新技术.它能开采出潜在的模式,找出最有价值的信息,指导商业行为或辅助科学研究.原始数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据,也可以是半结构化的,如文本、图形、图像数据,甚至是分布在网络上的异构型数据.发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的.已有的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等,还可以用于数据自身的维护.因此,数据挖掘是一门广义的交叉学科,它汇聚了不同领域的研究者尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员.因此有必要了解数据挖掘的技术、方法、过程和步骤,并探索其对生物信息数据挖掘的潜在应用或应用领域.数据挖掘与传统的数据分析(如...  (本文共4页) 阅读全文>>

《安徽水利水电职业技术学院学报》2004年01期
安徽水利水电职业技术学院学报

数据挖掘技术在医院信息管理中的应用

近年来,随着医院制度和社会保险制度改革的深入,更多的医院被推向市场,医院管理的信息系统越来越重要。我国许多医院都相继建成了自己的医院信息系统。本文介绍能对医院的管理状况进行更加全面、准确控制的数据挖掘技术。1 数据挖掘的定义(1)数据挖掘的技术定义。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中,提取隐含在其中的、人们不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。(2)数据挖掘的商业定义。数据挖掘是按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的商业规律,且进一步将其模式化的数据处理方法。2 数据挖掘与传统数据分析的比较数据挖掘是一类深层次的数据分析,它与传统的数据分析的比较如表1所列。表1 传统数据分析工具与数据挖掘工具的比较项  目传统数据分析工具数据挖掘工具工具特点回顾型的、验证型的预测型的、发现型的分析重点已经发生了什么预测未来的情况、解释发生的原因分析目的从最近的销售文...  (本文共4页) 阅读全文>>

《计算机系统应用》2004年04期
计算机系统应用

基于数据挖掘技术的药品营销分析系统

引巷迫在豁黯黝墓嚣篙;认湃已阳禅产先进国绪必须办比乏同辛心渐柏勺严山妾挑战。企业白满革毛i售为叫)经营模岁]l份转杏弘以客户为中合的毛{)宾(泊勺购讲、生产鹭贫其瞿井拼2黔镖痴~二的数据为源犷通过数据清洗、转换、汇总、抽取等技术手段,构建营销数据集市(琳Do他Mort:M孙cin。M以heti叩AnolysisDotoM口rt),将业务数据与;今析数据隔离。在姗集市扣协DotoMort的基础上,利用数廊掘技术,构造营销音Fj’勺的描述模型和预育性掣行犷纂瞿羹赚翼第一部分是医药企业的客户及其交易数该层为口M劫八提供原夕撇据;、_第宾部分分据企业管嘶口决策。 如图飞所示,D州沪沪再的体系结构分三个部汤过对接口的调用创建用户图形接口。3系统实现3.1系统软件结构 系统采用基于防ternet/l。tr。。et的巳rowse「-Serve「的体系结构,如图2所示。W由服务器采用四旧司。w:2 00。操作系统和丁。mCot服务器。数据库服务...  (本文共4页) 阅读全文>>