数据挖掘：基于关联挖掘的商品销售分析
2020-06-09 08:32:36
当前时代大数据炙手可热，数据挖掘也是人人有所耳闻，但是关于数据挖掘更具体的算法，外行人了解的就少之甚少了。数据挖掘主要分为分类算法，聚类算法和关联规则三大类，这三类基本上涵盖了目前商业市场对算法
2018-11-06 17:02:30
挑战,如推荐效率,推荐精度等问题。针对商品推荐系统所面临的主要挑战,本文从以下几个方面对电子商务推荐系统以及所用到的技术进行了分析和研究。首先,详细分析了各种数据挖掘技术的特点和Web挖掘及其在电子商务
2010-04-24 09:23:12
针对现有数据挖掘体系结构松散揭合、算法运行效率不高的问题，提出了嵌入式数据挖掘模型。该模型实现了算法的组件化管理，并将整个数据挖掘流程控制在数据库、数据仓库中，在简化数据挖掘过程的同时，大大提高了数据挖掘的效率。通过对几种典型数据挖掘算法在银行卡业务数据中的试验，证实了该模型的有效性和实用性。
2020-03-11 06:36:59
AlphaFuzzer是一款多功能的漏洞挖掘工具，到现在为止，该程序以文件格式为主。1.0版本主要包含了：一个智能文件格式的漏洞挖掘框架。一个通用文件格式的fuzz模块。此外，他还包含了一个ftp服务器程序的fuzz模块。一个程序参数的fuzz模块。一些shellcode处理的小工具。
2019-07-15 06:44:21
，因此大数据处理和挖掘技术就此出现。 大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高
2018-11-02 14:08:08
产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业
2019-03-14 11:50:51
，使得决策结果也会受到影响。所以，数据处理能力的高低对于高层领导决策者来说，是需要数据分析能力、数据挖掘能力、数据整合能力的统一协调，因为数据处理的结果不仅关系到决策的方向，更关系到未来的发展趋势
2018-12-05 11:49:09
【产品简介】ZDS4000系列数据挖掘型示波器产品简介（简版英文）
2022-10-18 07:08:04
《数据分析与挖掘实战》总结及代码练习---chap3 数据探索
2020-05-25 13:25:38
招聘岗位机器学习/数据挖掘工程师/信号与信息处理（实习） 岗位职责：1.筛选现场基础数据，统计总体数据特性；2.快速学习现场数据特性，对各类现场原始进行有效分类和挖掘。 岗位要求：1.数学专业、信号
2017-08-18 10:26:22
一名数据挖掘工程师给新人整理的入门资料四年前我一次听说数据挖掘这个词，三年前我学习了数据挖掘理论知识，两年前我做了几个与数据挖掘有关的项目，一年前我成为一名数据挖掘工程师，今天我把数据挖掘入门资料
2017-09-01 11:05:58
想要自学云计算和数据挖掘想问下这些方面有哪些内容该从何开始求大神们指教谢谢
2016-04-19 00:07:25
人工智能、数据挖掘、机器学习和深度学习之间，主要有什么关系？
2020-03-16 11:35:54
人工智能、机器学习、数据挖掘的区别
2020-05-14 16:02:52
`12月28日下午，2017中国国际大数据挖掘大赛在贵安落幕，博为101异构数据采集技术团队不负众望，击败来自华尔街的Clearable 区块链、精子基因数据库、城市交通大数据等众多强队，勇夺比赛
2018-01-02 10:33:35
【作者】：庄雄雄;吕兰兰;高宋俤;齐京峰;【来源】：《心智与计算》2010年01期【摘要】：近年来,关联规则的挖掘已成为数据挖掘技术的重要研究方向之一。而对关联规则的研究也集中在如何高效的找出频繁项
2010-04-24 09:55:51
【作者】：赖兴瑞;张东站;段江娇;【来源】：《心智与计算》2010年01期【摘要】：股票价格行为数据挖掘激发了计算机科学、机器学习及其他领域研究的广泛关注。然而,由于股票价格本身的不确定性和股市
2010-04-24 09:56:07
机器学习与数据挖掘方法和应用（经典）
2023-09-26 07:56:49
。更多的需要处理的非结构化数据成了近年来研究和攻克的方向。 大数据，它指的是数据集是非常大，使用现有的数据库管理工具来处理，也出现了许多重要的应用，比如上网搜索，商业信息，社交网络，社交媒体，基因组学
2019-01-21 11:39:39
面向生产设备实时监控的数据挖掘技术的研究摘 要: 介绍了异常检测技术及算法,并将基于距离的异常检测技术与基于密度的异常检测技术结合起来应用于制造业设备状况和产品质量的实时监控;提出了实时监控的系统
2009-08-08 09:43:47
摘要:主要介绍了数据挖掘的产生、发展、定义和任务，讨论了常用的挖掘方法和工具，最后举例介绍了数据挖掘的一些应用.关键词:数据挖掘;知识发现;决策树
Abstract:Th is
2009-01-08 21:23:12
12 数据挖掘技术，又称为数据库知识发现，是20世纪90年代在信息技术领域开始迅速发展起来的计算机技术。作者结合自己近20年从事人工智能、机器学习、数据挖掘等方面的科研工
2009-01-13 15:10:270 负关联规则反映了数据项之间的互斥关系，能提供很多有用的信息，在决策支持中起重要作用，但现行的挖掘算法主要是针对单一数据库的挖掘，多数据库中负关联规则的挖掘还未
2009-03-20 14:27:127 高维大数据集对现有的数据挖掘算法提出了挑战。该文把挖掘任务分解为挖掘频繁长模式与短模式2 个子问题，提出一种在高维大数据集中挖掘长项集的算法，即inter-transaction。该
2009-04-17 08:41:4027 基于隐私保护的数据挖掘(PPDM)的目标是在保护原始数据的情况下建立挖掘模型并得到理想的分析结果。该文从PPDM的总体需求出发，基于数据隐藏，将PPDM技术分为安全多方计算技术、
2009-04-23 10:18:5316 将数据挖掘技术具体应用到电信欺诈侦测领域中，提出了一种基于数据挖掘的电信欺诈侦测模型。利用某移动运营商的真实数据对本文的模型进行了验证。关键字：数据挖掘；欺
2009-05-30 08:59:5829 目前，尽管基于网格计算、知识网格的数据挖掘技术都还不成熟，但随着研究的不断深入，数据挖掘的工具及其算法也必将在分布性、并行性、灵活性和有效性方面得到进一步发
2009-06-15 09:16:539 随着互联网信息的增长,Web数据挖掘已经成为数据挖掘研究的热点之一,尤其是应用于电子商务领城。本文首先阐述了电子商务中Web数据挖掘的资源及其流程,然后在此基础上提出了
2009-08-04 08:29:4913 销售管理与辅助决策系统是以多年的销售数据为研究对象，采用关联规则挖掘和序列规则挖掘的方法，从中分析、挖掘和提取全面、综合、宏观的辅助决策信息，并能预测客户的
2009-08-06 10:18:196 本文在深入研究数据挖掘、入侵检测技术的基础上,针对目前入侵检测系统存在的问题,构建了一个基于数据挖掘的入侵检测系统。该系统能检测已知和未知的入侵行为,可降低漏报
2009-08-13 10:12:4012 本文在针对关联规则的Apriori 算法的基础上,为了提高用户数据挖掘的人机交互性能,解决关联规则挖掘产生冗余规则的问题,提出了基于用户导向的关联规则挖掘方法SQL-IIAR 算法
2009-08-26 11:41:3911 以数据挖掘算法的研究作为核心,结合电子商务平台的特点深入讨论了在现实面向电子商务的数据挖掘系统中的应用。
2009-09-01 09:46:389 文章介绍了数据挖掘中常用技术和数据仓库结构，并且探讨了粗糙集方法，决策树方法以及关联规则方法等数据挖掘技术在保险风险规则挖掘中的应用。关键字：数据挖掘、数据
2009-09-04 08:16:3015 数据挖掘技术作为解决“数据爆炸”时代出现的“信息缺乏”的最有效手段之一，受到了企业界的极大关注。文章阐述了电子商务中数据挖掘技
2009-09-09 09:57:4515 为了提高对隐私数据的保护程度和挖掘结果的准确性,提出一种有效的隐私保护分布式关联规则挖掘算法。理论分析表明本文提出的隐私保护关联规则挖掘方法具有很好的隐私性和高
2009-09-26 15:17:5811 分类规则挖掘算法综述:分类规则挖掘是数据挖掘中一个重要的研究领域。通过介绍当前数据挖掘中具有代表性的分类算法，总结了各种算法的优缺点，给出了分类算法的应用以及
2009-10-10 14:24:293 论数据挖掘中的个人数据隐私权问题:【摘要】数据挖掘中的个人数据隐私权问题是一个学科交叉的研究领域。主要探讨数据挖掘对个人数据隐私权的影响，以及保护数据挖掘中
2009-10-10 15:15:367 当前软件开发、测试、维护过程会产生大量数据信息，而这些信息是进行软件维护所必需的基础信息，如何高效地利用这些信息是能否成功进行软件维护的关键，数据挖掘技术为这
2009-12-18 16:11:3117 本文从中医“毒热”理论研究的需求出发，分析得出“中医毒热”数据挖掘系统的挖掘目标；然后根据挖掘目标，提出了数据挖掘系统的设计方案；最后,利用java 技术实现系统，
2009-12-25 14:42:0914 针对工业锅炉的常见故障，提出了一种基于数据挖掘方法的锅炉故障诊断技术。通过建立一个智能化的数据挖掘工具，直接从大量实时数据中获取故障诊断知识进行故障诊断。数
2010-01-11 14:28:4213 在数据挖掘中我们往往会忽略离群数据，可是这些数据却往往包含重要的信息。本文采用了将决策树与相异度相结合的方式进行离群数据的挖掘。通过计算决策树中各属性的信息
2010-01-15 14:28:055 为了提高入侵检测系统的效率，将数据挖掘技术应用于网络入侵检测。本文实现了基于数据挖掘的入侵检测系统，采用了分层分类与关联规则分析数据。经过系统测试，能够完成
2010-01-22 15:21:489 以决策树数据挖掘分类算法在金融客户关系管理（CRM）中的应用为例，进行了数据挖掘的尝试，从中发现企业产品的销售规律和客户群特征，从而提高CRM对市场活动和销售活动的分
2010-08-02 12:18:080 为了给企业快速、低成本构建客户管理系统、CRM系统、数据挖掘应用系统提供参考与借鉴，研究了常用数据挖掘算法。通过研究 数据挖掘 算法基本原理、适用范围及优点，得出可以使
2011-06-08 16:06:230 电力网 的损耗受多种因素影响，挖掘线损率与各种影响因素之间的关联规则，进而找出对线损影响大的因素，对节能降损有重要的指导意义。把数据挖掘中的聚类和FP-Growth 算法应用在
2011-06-30 17:51:480 针对现有数据挖掘体系结构松散揭合、算法运行效率不高的问题，提出了嵌入式数据挖掘模型。该模型实现了算法的组件化管理，并将整个数据挖掘流程控制在数据库、数据仓库中，在
2012-08-13 17:39:4859 海量数据干扰下的危险Web数据挖掘技术研究_王曙霞
2017-01-03 18:00:370 灭火指挥数据挖掘研究_施伟荣
2017-01-03 15:24:450 大数据环境下相容数据集的关联规则数据挖掘_张春生
2017-01-07 19:08:430 数据挖掘技术在高校就业预测分析中的应用_蔡丽艳
2017-03-14 08:00:001 数据挖掘在农业话题跟踪中的应用_张伟
2017-03-14 08:00:000 蚁群算法在数据挖掘分类中的研究_熊斌
2017-03-19 11:45:570 Python数据挖掘入门与实践 作者：Robert Layton人民邮电出版社随书代码以及数据集，现在网上并无此数据集 为随书配套资源。
2017-09-06 17:04:1532 构建面向CRM的数据挖掘应用
2017-09-09 09:07:518 针对现有数据挖掘体系结构松散揭合、算法运行效率不高的问题，提出了嵌入式数据挖掘模型。该模型实现了算法的组件化管理，并将整个数据挖掘流程控制在数据库、数据仓库中，在简化数据挖掘过程的同时，大大提高
2017-10-17 16:21:390 随着信息化技术的快速发展，人们接收的数据日益增多，这些数据具有量大、异构、复杂等特点，研究者难以发现这些数据中蕴含的模式和知识，但对其进行分析能发现和预测科研与商业领域上未来的发展趋势，具有不可估量
2017-11-02 14:29:465 针对石油基础数据量急剧增长，数据之间不能达成共享，管理不能保持统一等问题，研究并设计了石油基础数据挖掘系统分析系统。通过构建石油基础数据数据仓库模型，用于完成数据清理、数据变换和数据集成等数据预处理
2017-11-14 10:39:176 在大型网络数据库构架中，包含有海量的图片、声音、文字等数据信息，由于数据之间的差异性较大以及扰动干扰，导致对待访问的目标数据的隐蔽性较强，对隐蔽数据的快速挖掘是实现网络数据库优化访问的基础。传统方法
2017-11-16 10:50:5113 针对现有的基于垂直格式挖掘频繁项集采用正交的方式两两进行比较耗费大量时间和产生的Tid集可能很大浪费存储空间的问题，提出了一种基于三角矩阵和差集的垂直数据格式挖掘频繁项集的挖掘算法。该算法利用差集解
2017-11-20 10:34:334 由于云计算的诸多优势，用户倾向于将数据挖掘和数据分析等业务外包到专业的云服务提供商，然而随之而来的是用户的隐私不能得到保证．目前，众多学者关注云环境下敏感数据存储的隐私保护问题，而隐私保护数据
2017-12-26 15:01:180 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。 数据挖掘涉及的学科领域和技术很多，有多种分类法。浅析十三种常用的数据挖掘技术如下所述
2017-12-29 11:53:42
69469 本文研究了基于Spark的并行数据挖掘，并将其应用到了流程对象数据分析中。文章通过对串行的流程 对象数据挖掘算法流的研究，提出了一种基于Spark并行计算框架的并行化算法流解决方案，并通过编 程实现、并行效率测试、算法调优，最终得出一个并行效果良好的并行数据挖掘方案。该并行方案明显 提高了计算效率。
2017-12-30 17:31:040 数据挖掘与传统意义上的统计学不同。统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。
2017-12-31 12:19:4318497 
数据挖掘工程师多是通过对海量数据进行挖掘，寻找数据的存在模式，从而通过数据挖掘来解决具体问题。其更多是针对某一个具体的问题，是以解决具体问题为导向的。
2017-12-31 12:41:544565 由于不确定数据的向下封闭属性，挖掘全部频繁项集的方法会得到一个指数级的结果。为获得一个较小的合适的结果集，研究了在不确定数据上挖掘频繁闭项集，并提出了一种新的频繁闭项集挖掘算法-NA-PFCIM
2018-01-02 18:35:340 多尺度理论已被引入到数据挖掘领域，但人们对其研究仍不够深入和完善，缺乏普适性理论与方法．随着大数据处理应用的不断深入，其研究变得更加迫切．针对上述问题，进行了普适的多尺度数据挖掘理论和方法的研究
2018-01-05 10:58:070 于单维、单层、布尔关联规则。经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域，通过对数据的关联性进行了分析和挖掘，挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值。
2018-02-04 09:37:563450 
《机器学习与数据挖掘：方法和应用》 来源：互联网(转载协议)发布日期：2011-09-16 09:56浏览： 7729 次专栏投稿值班编辑：QQ281688302 《机器学习与数据挖掘：方法
2018-06-27 18:38:01639 本文主要讲述数据挖掘分析领域中，最常用的四种数据分析方法：描述型分析、诊断型分析、预测型分析和指令型分析。
2018-12-19 16:42:124084 （1）数据挖掘是从存放在数据集中的大量数据挖掘出有趣知识的过程。
（2）数据挖掘，又称为数据库中知识发现 （ KnowledgeDiscovery in Databases）或知识发现， 它是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的、有价值的模式或规律等知识的非平凡过程，它与数据仓库有着密切的联系。
2018-12-20 16:04:336 本视频主要详细介绍了数据挖掘常用算法，分别是朴素贝叶斯、逻辑回归（logisticregression）、最近邻算法——KNN、决策树、Adaboosting。
2019-04-10 16:32:3313064 本视频主要详细介绍了数据挖掘的功能，分别是数据分类、数据估计、数据预测、数据关联分组、数据聚类。
2019-04-10 16:35:125511 本视频主要详细介绍了数据挖掘的任务有哪些，分别是关联分析（associationanalysis）、聚类分析（clustering）、分类（classification）、预测（predication）、时序模式（time-seriespattern）。
2019-04-10 16:03:0019705 本视频主要详细介绍了数据挖掘的四类方法，分别是神经网络方法、遗传算法、决策树方法、粗集方法。
2019-04-10 16:40:2512510 本视频主要详细介绍了数据挖掘的特点是什么，分别是基于大量数据、非平凡性、隐含性、新奇性、价值性。
2019-04-10 16:42:508004 数据挖掘(Data Mining)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。
2019-04-17 10:42:163653 数据挖掘就是从存放在数据库、数据仓库或者其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。它是在多种数据存储方式的基础上，借助有效的分析方法和工具，从传统的事务型数据库功能（增加、删除、修改、查询、统计
2019-05-15 16:31:42843 
计算机、统计学等相关专业，具有深厚的统计学、数学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术;
2019-06-09 17:24:005565 在12月25日举行的大数据产业生态建设与发展高峰会上，中国工程院院士邬贺铨进行了《数据价值挖掘的挑战》主题演讲，就数据融合的标准规范发表了看法。
2020-12-28 09:09:191712 数量大、质量良莠不齐的状况，如何从海量的用户评论数据中省时省力地挖掘出有价值的需求，具有重要的研究与现实意义。文中着眼于APP开发问题，取360手机助手中的APP用户评论数据，旨在挖掘蕴含于用户评论数据中的软件需求。首先，从功能性需求与非功能性
2021-04-23 10:43:348 数据挖掘原理与算法介绍。
2021-06-01 14:24:515 随着互联网的发展和云计算技术的广泛应用，许多数据存储在不同的服务器上，分布式数据挖掘技术应运而生。智能agent在各自的站点上得到部分挖掘结果，分布式数据挖掘可以将这些部分的挖掘结果聚合成为全局
2021-06-17 14:57:3613 数据挖掘是指通过大量的程序，通过数据分析确定趋势和模式，建立关系，从而解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量、不完整的、噪音的、模糊的、随机的数据中提取出来的
2021-09-29 11:39:142911 数据挖掘是一种决策支持过程，主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理
2021-09-29 11:27:182332 4．大数据分析及挖掘技术大数据分析技术改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术，突破用户兴趣
2022-04-06 14:24:35337 
摘要：本文首先介绍了微电子领域及该领域中半导体制造的发展现状，然后分析了数据挖掘在半导体制造中应用的必要性和可行性。最后重点讨论数据挖掘技术在研究晶圆制造质量异常问题中的应用，文章中给出了半导体
2023-07-18 15:43:200 分类是用于识别什么样的事务属于哪一类的方法，可用于分类的算法有决策树、bayes分类、神经网络、支持向量机等等。 数据挖掘的一般流程 第一步，建立模型，确定数据表中哪些列是要用于输入
2023-07-18 17:00:020 。 机器学习和数据挖掘是一对相互关联的领域。它们都是理解数据、建立模型和提取知识的工具，但目标和方法有所不同。在这篇文章中，我们将比较机器学习与数据挖掘，并讨论它们之间的区别和联系。 机器学习 机器学习是一种人工
2023-08-17 16:11:331014 用的数据挖掘和机器学习工具。 一、数据挖掘 数据挖掘是指从大量数据中自动或半自动地发现潜在的关系、规律或模式的过程。Python中有许多数据挖掘工具可供使用，以下是其中一些常用的工具： 1. NumPy和Pandas NumPy是一个Python库，用于处理数组和矩阵运算。它可以用于执
2023-08-17 16:29:38818 python数据挖掘案例 Python数据挖掘在各个领域中应用非常广泛。它可以帮助我们从大量的数据中挖掘出有价值的信息，从而为决策和优化提供依据。本文将介绍一些Python数据挖掘的案例，以展示
2023-08-17 16:29:45715 数据挖掘十大算法 数据挖掘是目前最热门的技术和概念之一。数据挖掘是一种利用现代数据分析技术发现、提取和分析数据中有价值信息的过程。数据挖掘可以帮助人们发现数据背后的规律和趋势，从而为业务决策和优化
2023-08-17 16:29:481599 数据挖掘和机器学习有什么关系 数据挖掘和机器学习是两个不同的概念，但它们有一些重要的相似之处。这篇文章将详细介绍数据挖掘和机器学习之间的关系以及它们在现代数据科学中的作用。 一、数据挖掘和机器学习
2023-08-17 16:29:501825 数据挖掘和机器学习之间的关系 数据挖掘和机器学习是两个非常相关的领域，但是在很多情况下它们被误解为是同一种东西。事实上，数据挖掘和机器学习有很多的不同之处，但也有很多的相似之处。在本文中，我们将探讨
2023-08-17 16:29:542004 机器学习与数据挖掘的区别 ， 机器学习与数据挖掘的关系 机器学习与数据挖掘是如今热门的领域。随着数据规模的不断扩大，越来越多的人们认识到数据分析的重要性。但是，机器学习和数据挖掘在实践中常常被混淆
2023-08-17 16:30:001370 数据挖掘主要分为三类：分类算法、聚类算法和相关规则，基本涵盖了当前商业市场对算法的所有需求。这三类包含了许多经典算法。市面上很多关于数据挖掘算法的介绍都是深奥难懂的。今天我就用我的理解给大家介绍一下数据挖掘十大经典算法的原理，帮助大家快速理解。
2023-09-14 15:56:25496 
数据挖掘主要分为三类：分类算法、聚类算法和相关规则，基本涵盖了当前商业市场对算法的所有需求。这三类包含了许多经典算法。市面上很多关于数据挖掘算法的介绍都是深奥难懂的。今天我就用我的理解给大家介绍一下数据挖掘十大经典算法的原理，帮助大家快速理解。
2023-09-18 15:00:10606 
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