数据挖掘技术在高校教学评估中的应用研究

为解决只能取得单纯的有点片面的教学评估体系,提出了数据挖掘技术在教学评估中的应用研究,应用数据挖掘技术,重点利用关联规则方法中的Apriori算法,对学生的评教数据及教师档案数据进行数据挖掘工作,找出数据的内在规律,分析数据挖掘的结果,把这些规律运用到教学管理中,提高教学质量,提升学院的管理水平、使评估充分发挥对教学的指导作用。为学院的管理提供更多有价值的决策信息。     

数据挖掘技术在辅修教学管理中的应用研究

辅修是本科教学中培养复合型人才的一项重要举措。通过对辅修教学管理的各个层面建立辅修教学调查指标体系,对采集到的数据进行预处理后利用数据挖掘技术如聚类算法中的k-中心点算法,关联规则中的Apriori算法等,挖掘出辅修教学各个层面之间的一些隐性规则,从而对辅修教学有一个全方位的了解和理性的分析,并能作出一些有意义的探索。     

基于关联规则的数据挖掘算法研究

数据挖掘中关联规则算法用途广泛,通过研究关联规则算法,对各关联算法进行分析、对比总结出各关联规则的适用领域,并对经典的关联规则算法进行了举例与性能分析。     

关联规则在教学管理决策支持中的应用

运用数据挖掘中的关联规则分析了教学管理中教师信息之间的隐藏关系．并对数据进行了标准化、离散化处理，采用优化的Apriori算法进行数据挖掘．通过事例分析了教师的教学工作量和发表论文之间的隐含关系，可为教学管理提供决策支持．     

基于数据仓库的数据挖掘技术

从数据挖掘的产生出发到发展的各个分支 ,讨论了各种数据挖掘方法的特点和应用对象 ,介绍典型的算法 ,它们的优化改进和变形 ,并分析数据挖掘的将来面临的问题及发展方向     

基于数据仓库的数据挖掘技术

从数据挖掘的产生出发到发展的各个分支，讨论了各种数据挖掘方法的特点和应用对象，介绍典型的算法，它们的优化改进和变形，并分析数据挖掘的将来面临的问题及发展方向。     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

文章基于数据挖掘技术,针对当前入侵检测系统的不足,把数据挖掘技术应用到入侵检测系统中,并给出系统模型,论证了这种模型的理论价值和现实可行性.     

数据挖掘中聚类算法的研究

随着数据挖掘技术的发展,作为数据挖掘中重要方法之一的聚类分析,先后出现了许多聚类算法。这些聚类算法均有其自身的优缺点。为了方便用户找到适合的聚类算法,本文根据不同的聚类原理对聚类算法进行分类,并概述了各类算法的发展情况。针对聚类的典型要求,归类出了一些有代表性的算法,同时对它们进行了分析和评价。文章最后给出了几种常用聚类算法的性能比较,并对聚类算法的发展进行了展望。     

商务智能系统中两种改进的关联规则挖掘算法

根据日常商务数据的特点,提出了商业应用系统中进行数据挖掘的改进的Apriori算法和对点击流数据进行挖掘的改进的多支持度关联规则算法,并结合具体实例进行了分析.分析结果表明,2种改进的算法可以有效地提高系统数据挖掘的效率.     

基于数据挖掘的入侵检测系统研究

本文通过对现有入侵检测系统的现状进行分析,并将数据挖掘技术引入到异常检测和误用检测中,构建了基于数据挖掘的网络入侵检测系统模型,重点设计和实现了基于改进Apriori算法的异常检测和分析模块,在入侵检测方面取得较好效果。     

主动式数据挖掘技术在客户管理中的研究与应用

本文首先阐述了当今计算机应用与研究领域的热门问题即客户关系管理与数据挖掘技术的关系,同时提出了主动式数据挖掘的过程模型;在此研究的基础之上,结合实际应用,采用聚类分析的算法进行模式发现,为客户关系管理提供决策依据。     

基于数据挖掘的Internet远程教学研究

研究了基于数据挖掘的Internet远程教学模型和方法,提出利用数据挖掘解决基于Internet的远程教学还存在的诸如怎样获得准确的反馈信息、怎样实现个性化学习、怎样实现自动答疑等问题的思想。研究表明,数据挖掘可以解决Internet远程教学中现有的一些问题,促进Internet远程教学的发展。     

数据挖掘与数据仓库在CRM中的应用

介绍了客户关系管理的思想、功能组成 ,以及数据挖掘和数据仓库技术在客户关系管理中的应用     

模糊数据挖掘在高校学生管理中的应用

分析了目前高校学生管理工作中存在的问题,探讨了模糊数据挖掘理论在高校学生管理中的应用。研究设计了一种数据挖掘方法,能够对高校学生进行聚类分析,从而发现高校内部学生的类型,并可判断某学生属于哪一种类型,对高校学生管理工作具有理论和现实意义。     

图书管理系统中的数据挖掘应用

结合图书管理信息系统、数据仓库和联机处理原理等方法,在Oracle9i数据仓库平台上构建图书管理信息系统。在此基础上,对读者流通数据库进行了简单的数据挖掘实现。实验证明,将数据仓库和数据挖掘技术应用于图书管理信息系统,能有效的解决原有系统所存在的分析结果不可靠、数据处理效率低、难以将数据转化为信息等问题。     

Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

本文介绍了Web数据挖掘技术的概念,分析了Web数据挖掘的类型,给出了电子商务中进行Web数据挖掘的方法,最后提出了Web数据挖掘技术在电子商务中的几点应用。     

数据挖掘技术在证券业营销策略分析系统中的应用

我国证券市场的建立与发展,取得了举世瞩目的成就。随着“以客户为中心”的经营理念不断深入人心,分析客户、了解客户并引导客户的需求已成为企业经营的重要课题。文章针对当前我国证券行业的背景进行深入的分析,着重从证券行业营销策略中应解决的关键业务及关键问题入手,充分利用数据挖掘技术等先进的技术对当前证券行业营销策略分析提出了行之有效的系统解决方案。     

数据挖掘在高校成绩分类管理中的应用研究

学生的信息是大量的和复杂的,学校越来越感到管理的复杂性,对于学生的状态和发展越来越难以预测,因此学校希望对学生海量数据的处理不只是简单的备份和查询,而更迫切地需要管理信息系统能够具备辅助决策的能力。应用数据挖掘技术对学生成绩分类管理进行探索,获得有益的隐含知识,支持学生工作和教学管理工作的开展,这对于素质教育的实施,更好地为学生服务提供了很好的尝试。