基于改进k-prototypes算法的Web日志分析系统的设计与实现

设计了一个基于改进k-prototypes算法的Web日志分析系统,结合学校网站采集的数据针对相关技术算法进行了应用及分析.     

基于改进的聚类和关联规则挖掘的学生成绩分析

针对北京邮电大学通信工程专业学生的学习状况分析和培养方案的改进需求,提出一种基于改进的聚类和关联规则挖掘的成绩分析方法,借助数据挖掘手段对学生在校期间的各课程成绩进行相关性分析.以2009-2011级通信工程专业本科生的课程成绩作为样本数据,应用该挖掘方法得到课程之间的关联规则网络,从而分析课程间的衔接关系、判断课程的重要程度以及评价各课程的教学效果.另外,以2011级学生的高考成绩数据作为样本,挖掘高考成绩与大学成绩间的关联规则,分析学生入学前成绩对入学后表现的影响.应用本文所述方法得到的挖掘结果能够为教学方案的设计和改进提供一定参考信息,对提高学生学习质量具有良好作用.     

电子商务中的数据挖掘及其应用

在互联网经济时代的发展下,其电子商务也在快速的发展,其中数据挖掘也是电子商务中最为重要的环节,同时还能够更好的提升互联网经济。这就需要我国应具备良好的数据挖掘技术,使其能够更好的帮助电子商务活动的开展。数据挖掘工作的主要目的就是为了能够更好的挖掘客户,同时了解客户的需求,以此来留住客户,提高网站与客户间的粘性。     

关联规则挖掘中查找频繁项集的改进算法

针对关联规则挖掘中Apriori算法在生成频繁项集时的不足,文章在对原始数据集预处理的基础上,提出了进一步修剪频繁项集修剪优化策略,减少了频繁项集的数目,提高了连接速度;另外通过增加项数统计字段和对不再使用的子项在数据库中标记或删除等方法使数据库数据规模不断减少,从而缩小搜索范围,提高扫描速度。     

基于数据挖掘的政府决策支持系统优化策略研究

随着时代的变迁,运用数据仓库和数据挖掘等技术进行精确管理将成为一种主流趋向。我国政府要尽快实现国家治理体系和治理能力现代化的发展目标,就必须紧跟时代潮流,抓住大数据带来的发展机遇,采取切实措施升级决策支持系统,将数据挖掘等更多的先进技术应用到政府重大决策工作当中,实现以数据辅助决策,带动政府科学决策,确保公众关心的热点问题能够得到及时、妥善和正确的处理。     

得大数据分析者得天下

早在1903年,被称为"科幻小说之父"的作家和思想家赫伯特·乔治·威尔斯就曾经预言,在未来社会,统计学思维将像阅读能力一样成为社会人必不可少的能力。在100多年后的今天,大数据时代的来临使那些率先运用统计思维进行数据分析和数据挖掘者成为宠儿,也让人们对统计刮目相看。大数据分析让德国队"牛"起来尽管2014年的世界杯以德国夺冠而完美谢幕,但人们仍不能忘记7月8日巴西对阵德国的半     

工业取用水监测奇异数据挖掘与重构方法

提高工业取用水监测数据质量是目前国家水资源监控能力建设的重要内容，而奇异值问题已成为影响监测数据质量的关键短板。本文在解析现阶段工业取用水监测数据奇异值主要类型基础上，以国家水资源管理系统数据库中工业取用水监测数据为样本，利用小波变换模极大值模型提取工业取用水监测数据时频变化特征，并利用傅里叶函数对其残差序列进行修正，进而运用相对误差控制方法挖掘监测数据奇异值。在此基础上，采用混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型重构填补奇异值数据。研究结果表明：小波变换模极大值模型能够较好地提取工业取用水监测数据序列的时频变化特征，但是同时容易导致监测数据的信息损失，利用傅里叶函数对小波变换进行残差修正则可进一步提升取用水监测数据序列的特征提取效果；以小波变换模极大值特征序列为基础，通过相对误差控制可实现对监测数据奇异值的高效挖掘；对于挖掘出的奇异值重构填补问题，可选取混沌粒子群优化的最小二乘支持向量机模型，其重构精度要优于多项式曲线拟合等传统统计学方法和普通最小二乘支持向量机模型。上述工业取用水监测数据奇异值挖掘重构策略为现阶段国家水资源监控能力建设的推进提供了重要技术方法支持。     

浅谈数据库在档案管理方面的应用

数据库技术是目前广泛应用于档案管理的技术之一,在提高档案管理水平和效率方面意义重大。加强对数据库在档案管理方面应用的探讨,对发展档案数据库技术,促进我国档案管理事业的发展具有重要作用。本文首先对档案数据库进行了概述,并对档案数据库的建设和相关技术进行了分析,在此基础上对数据库在档案管理方面的应用进行了探讨,给出了一些自己的看法和建议。     

线性回归方法在数据挖掘中的应用和改进

文章对线性回归以及其扩展方法进行分析,并从多个方面对这些方法性能进行评估,同时还对回归技术在数据挖掘中的几个典型应用进行了阐述。并且,在传统线性回归算法上提出了更为健壮的改进方法。     

数据挖掘技术在教学质量评价系统中的应用研究

随着教学改革的不断深入,我国各院校的教学规模进一步扩大,目前很多院校都在使用教学评价管理系统,旨在进一步提高教学水平.然而,随着学生数量的不断增加,教学质量评价系统所涉及的内容的不断丰富,教学质量评价系统负荷越来越大.为了减轻教学质量评价系统的负荷,实现对教学质量的科学有效评估,笔者认为有必要将数据挖掘技术应用到教学质量评估系统中.