基于数据挖掘技术的网络安全管理平台

本文研究了数据挖掘技术在网络安全管理中的应用，提出了网络安全管理平台的框架模型，并重点介绍了平台中的日志处理系统，它能处理多个及多种审计数据源，并根据审计数据产生入侵检测模型。     

和合文化与图书馆管理

文章将中华优秀传统文化之一的“和合”文化思想与图书馆人员管理和读者工作联系起来进行思考 ,认为“和合”文化对正确处理图书馆内部人际关系和馆读关系 ,加强图书馆管理 ,提高读者服务工作质量具有重要的指导意义 ,论述了“和合”文化思想与图书馆人员管理和读者工作的结合及其应用     

数据挖掘技术支持下小型民营企业纳税评估模型研究

结合对纳税评估模型理论依据的分析,明确了数据挖掘技术在纳税评估模型中运用的可行性;进而通过构建纳税评估数据仓库、处理数据和构建纳税评估模型等程序,对小型民营企业纳税评估模型进行了优化。数据挖掘技术支持下的小型民营企业纳税评估模型能全面利用纳税人的生产经营数据等涉税信息,做出对纳税人"税收遵从"或"税收不遵从"的科学分类,提高纳税评估对象选定的效率,具有一定的应用价值。     

数据挖掘在商业银行中的应用趋势分析

数据挖掘的商业价值在于作为一种新的商业信息处理技术 ,对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理 ,从而起到辅助商业决策作用。商业银行迫切需要引入数据挖掘技术 ,来降低成本 ,控制风险 ,提升客户价值 ,从而提高盈利。由此 ,本文对数据挖掘在商业银行中的四大应用趋势作了较为深入地探讨。     

论数据挖掘技术在高校图书馆的应用

本文概述了数据挖掘的一般知识和几种在信息管理领域有应用前景的数据挖掘软件,探讨了数据挖掘在图书馆信息管理与服务方面的应用,分析了数据挖掘在应用中存在的问题。     

高校图书馆与大学生读者借阅中的法律关系

高校图书馆与大学生读者的关系是平等的契约关系,受《合同法》调整。高校图书馆与读者之间是服务与接受服务的关系,而不再是管理与被管理的关系。读者须知,图书借阅规则等属于一种格式条款,其内容往往缺乏公平合理性,需要加强规制,从而切实维护高校图书馆与大学生读者双方的合法权益。     

证券市场中的不确定挖掘预测模型研究

本文通过分析证券市场的自身特征,将不确定知识中的方法和数据挖掘方法结合起来提出一种不确定挖掘预测模型框架,其中包括趋势特征挖掘子模型、模糊关联规则子模型、模糊相似关系下的模糊粗糙集挖掘子模型及灰色神经网络子模型,将这些子模型分别解决证券市场中的股票趋势研究、规则预测、价格预测以及股指预测等问题时能取得较好效果.     

数据挖掘在高校图书馆读者服务中的应用

高校图书馆作为文献信息中心为教学和科研服务,是重要的信息基地,对于工作中产生的大量数据进行数据挖掘可以提高资源利用率改善读者服务质量。     

基于电子商务聚类挖掘的RLS算法分析

数据挖掘是一门新兴的信息处理技术,已经成为开发信息资源的有效方法和途径,现代社会许多领域应用数据挖掘技术也十分广泛.基于电子商务的数据挖掘方法有很多,就其中RLS算法的一些不足,提出了改进的方法.     

区域物流资源的最佳利用

理性的决策应是基于从经济学和线性规划的最优计算中得到的结果,而且,在物流领域,通过最优化概念建立起来的物流资源整合模式,以及基于数据挖掘技术的网络模型可以为管理组织提供剖析各种物流活动的分析工具,从而最佳利用物流资源,实现企业的快速增长.文章提供了一种利用最优化概念来建立物流分析的新方法,并设计了基于系统集成方法的各物流子系统的网络模型.     

数据挖掘的正当性论述及法律规制路径

数据挖掘作为大数据技术,是信息增值的必要条件、数字经济发展的技术引擎以及政府数据开放的内在要求,具有正当性.但其同时产生隐私侵权、社会歧视、利益分配等个人自治以及社会治理难题,引发正当性困境.对此,应构建数据挖掘的法律规制路径,确立"鼓励挖掘—安全保护—平衡协调"相统一的规制目标,完善数据立法以明确数据挖掘规制的规则,选择个人数据主体、数据挖掘主体、政府合作规制的规制方式及规制手段,赋予个人数据主体事后选择权,明确数据挖掘主体的保护义务并落实政府的数据推进和监管职责,以期实现技术与法律规制的互动融合,促进我国数据产业的良性发展.     

CRM在校园网用户服务与管理系统中的应用

对在校园网用户服务与管理中融入CRM技术与理念做出分析 ,提出基于WEB的多校区运用数据挖掘技术的校园网用户服务与管理系统的体系结构 .     

科研管理信息系统的数据挖掘应用探讨

本文对如何在科研管理信息系统中,应用数据挖掘技术以充分利用数据进行了探讨。     

应用于考古数据处理的决策树算法研究

数据挖掘技术是在近来信息化进程的发展和人们对信息需求的快速增加的大背景下应运而生的一项新技术。考古研究的进步使得找寻考古数据之间关系、并以此为途径研究其背后的社会和历史发展规律成为主题,将数据挖掘技术引入考古研究领域正好顺应了这一大趋势。决策树算法是典型的数据挖掘中的分类算法。为了适应考古研究的具体要求,我们基于C4.5算法,提出了两点改进:增加了一个表示研究背景的参数向量以改进决策树算法无法充分利用先验背景的确定;改变了分裂判定准则——信息增益率的计算方法以提高算法运行速度。经过检验二者都获得了较好的效果。     

大数据背景下产业链内部间隙弥补与企业运营效率提升

近年来,电子商务从产生到不断壮大,越来越多地受到相关信息技术和商业模式影响。大数据分析和数据挖掘技术逐渐运用于各行各业,电子商务及相关交易作为典型的经济活动,其相互交融与影响对产业经济发展具有重要意义。然而,渠道完备化的电子商务产业链整合由于部分机制的低效性,其内部存在基于要素与终端、数据融通、需求满足层面的诸多间隙,需要通过大数据等技术支撑及渠道、市场的有效对接实现产业链企业的整合。通过对这些作用机制及优化路径的研究发现：应通过价值提升维度实现大数据在产业链内部企业融通中的应用,提高其在目标群体识别和需求预测中的应用,同时提高大数据在企业布局推广中的应用,以有效提升企业运营效率。     

基于粗糙集(Rough set)的数据挖掘及其实现

本文讨论了基于粗糙集的数据挖掘方法,并对传统方法进行了优化,给出了具体的实现步骤,通过实例演示了这一步骤。     

基于多源数据的海洋特别保护区地理信息系统

数据是地理信息系统的重要组成部分,分析遥感影像数据、矢量数据、视频数据、图像数据和文字数据五种不同形式的数据的特点以及其在海洋特别保护区地理信息系统中的应用情况和添加方法,多源数据的引入使海洋特别保护区地理信息系统功能更加完善,为整个海洋特别保护区的维护、管理和展示提供了便利.     

遗传算法在数据挖掘中的应用

遗传算法以其收敛速度快、时间短的特点,在科学研究中有着广泛的应用前景,重点介绍了遗传算法,并将其与数据挖掘技术相结合。最后,利用以上的结合方案,运用到一个实例中去。