摘要
本文从数据挖掘的概述出发,总结了数据挖掘常采用的技术方法,对数据挖掘的主要问题进行了探讨,并对数据挖掘的社会影响及发展趋势进行了阐述。
出处
《科技信息》
2008年第4期72-72,98,共2页
Science & Technology Information
二级参考文献65
-
1钟鸣,刘晓霞,陈文伟.示例学习算法IBLE和ID_3的比较研究[J].计算机研究与发展,1993,30(1):32-38. 被引量：2
-
2周水庚,周傲英,金文,范晔,钱卫宁.FDBSCAN:一种快速 DBSCAN算法(英文)[J].软件学报,2000,11(6):735-744. 被引量：42
-
3洪家荣,丁明峰,李星原,王丽薇.一种新的决策树归纳学习算法[J].计算机学报,1995,18(6):470-474. 被引量：92
-
4袁曾任,卢振中.由神经网络提取规则的一种方法及其应用[J].信息与控制,1997,26(1):61-66. 被引量：10
-
5Fayyad U. Data mining and knowledge discovery in databases implications for scientific databases [ A]. Scientific and Statistical Database Management, Proceedings, Ninth International Conference on[C],IEEE,1997.2 ～ 11.
-
6Cheng QM, Jason TL. Wang, et al. DNA sequence classification via an expectation maximization algorithm and neural networks: a case study. Systems, Man and Cybernetics, Part C: Applications and Reviews[J]. IEEE Transactions on,2001,31(4): 468 ～ 475.
-
7Adomavicius G, Tuzhilin A. Using data mining methods to build customer profiles[ J ]. Computer, 2001,34 ( 2 ): 74 ～ 82.
-
8Syeda M, Yan QZ, Pan Y. Parallel granular neural networks for fast credit card fraud detection. Fuzzy Systems [ A ]. Proceedings of the 2002 IEEE International Conference[ C ], 2002.1: 572 ～ 577.
-
9Bhandari, Inderpal, Colet, et al. Advanced Scount: data mining and knowledge discovery in NBA data[J]. Data Mining and Knowledge Discovery, 1997,1 ( 1 ): 121 ～ 125.
-
10Codd EF, Codd SB, Salley CT. Beyond decision support [ N ].Computer World, 27, July 1993.
共引文献69
-
1陆杨.浅析数据挖掘技术及应用[J].电脑知识与技术（过刊）,2007(14):511-512. 被引量：2
-
2李赟.数据挖掘中关联规则和决策树的应用[J].科技信息,2008(24):399-400.
-
3郑伟发,李培亮,郑梁珠,潘伟贤,曾繁富.高速数据链的挖掘算法——VFDT算法[J].广东商学院学报,2002,17(S2):118-120. 被引量：1
-
4刘翠翠.一种基于内容的数据挖掘方法[J].长沙医学院学报,2009(1):49-52.
-
5田阳光,张世忠,白山,刘强,潘瑜,范治国.数据挖掘在环境信息管理中的应用[J].环境科学动态,2005(1):1-3. 被引量：4
-
6员巧云,程刚.近年来我国数据挖掘研究综述[J].情报学报,2005,24(2):250-256. 被引量：46
-
7王瑞敏,吕锋华.数据挖掘技术探究[J].金华职业技术学院学报,2006,6(1):42-45.
-
8刘晓庆.浅析数据挖掘的研究现状及其应用[J].电脑知识与技术,2006(9):23-24. 被引量：5
-
9张明霞.数据挖掘技术及其应用[J].苏盐科技,2006(3):16-18. 被引量：2
-
10王春燕,王山山.基于数据挖掘的网络教育资源库设计[J].福建电脑,2007,23(2):131-132. 被引量：2
同被引文献40
-
1尚永.数据挖掘的聚类技术在证券客户分类中的应用[J].科技资讯,2007,5(11). 被引量：3
-
2谈恒贵,王文杰,李游华.数据挖掘分类算法综述[J].微型机与应用,2005,24(2):4-6. 被引量：31
-
3陆安生,陈永强,屠浩文.决策树C5算法的分析与应用[J].电脑知识与技术（技术论坛）,2005(3):17-20. 被引量：16
-
4陈娜.数据挖掘技术的研究现状及发展方向[J].电脑与信息技术,2006,14(1):46-49. 被引量：30
-
5陈良维.数据挖掘中聚类算法研究[J].微计算机信息,2006(07X):209-211. 被引量：32
-
6段李杰.第三方物流库存数据的挖掘和应用[J].湖北经济学院学报（人文社会科学版）,2007,4(3):96-97. 被引量：4
-
7QUINLAN J R. Induction of Decision Trees[J]. Machine Learning, 1986,1 ( 1 ) : 8.
-
8QULINLAN J R. C4. 5: Programs for Machine Learning [M]. San Mateo, Calif: Morgan Kaufmann, 1993.
-
9FAYYAD U,PIATESKY-SHAPIRO G, SMYTH P. The KDD Process for Extracting Useful Knowledge From Volumes of Data [J].Communication of the ACM,1996,39(11) :27-34.
-
10FAYYAD U M,DJORGOVSKI S G,WEIR N. From Digitized Images to Online Catalogs Data Mining a Sky Survey[J].AI Magazine,1996,17(2):51-66.
引证文献9
-
1王海燕,王慧颖.数据挖掘研究进展及其发展趋势[J].科技广场,2009(9):237-238. 被引量：2
-
2王惠中,彭安群.数据挖掘研究现状及发展趋势[J].工矿自动化,2011,37(2):29-32. 被引量：49
-
3李豫晋.学习邓小平同志的创新精神[J].前进,2000(4):44-44.
-
4肖苏.数据挖掘的基本流程及操作[J].信息通信,2012,25(6):179-179. 被引量：1
-
5丁雪平.于数据挖掘(算法)的二进制目标自动建模研究[J].大众科技,2013,15(10):21-23.
-
6陈子荣.数据挖掘——用算法搜索隐藏信息[J].电子技术与软件工程,2018(19):177-177.
-
7杨小娟.数据挖掘国内研究综述[J].电脑编程技巧与维护,2020(8):115-117. 被引量：8
-
8潘福元.简述数据挖掘的研究现状及道路工程领域的应用[J].青海交通科技,2020,32(6):56-60. 被引量：1
-
9王赫楠,岳慧平,夏书剑.大数据背景下数据挖掘技术的应用研究[J].计算机应用文摘,2022,38(15):66-68.
二级引证文献61
-
1李佳慧,孙瑾.数据挖掘在财务管理中的应用研究[J].大众投资指南,2020(7):167-168. 被引量：2
-
2刘颖,李刚荣,李桂祥.LIS系统升级功能需求与分析[J].中国卫生信息管理杂志,2011,8(5):52-54. 被引量：3
-
3林治,张璇.粗糙集理论的应用探析[J].邢台职业技术学院学报,2011,28(3):61-63. 被引量：2
-
4肖苏.数据挖掘的基本流程及操作[J].信息通信,2012,25(6):179-179. 被引量：1
-
5周云辉,王娇.数据挖掘技术在医疗领域中的应用研究[J].机械工程与自动化,2013(4):14-15. 被引量：5
-
6左嵩,张雄,刘礼德.基于数据挖掘的门诊信息资源分析[J].现代生物医学进展,2013,13(23):4568-4572. 被引量：6
-
7王梦雪.数据挖掘综述[J].软件导刊,2013,12(10):135-137. 被引量：42
-
8魏俊奎,齐强,王国梁,金义.招标采购大数据分析中的合理价格区间预测方案研究[J].电力大数据,2019,22(1):84-92. 被引量：4
-
9刘士磊,乔伟光.军事装备信息化售后服务的应用探索[J].环境技术,2014,32(3):36-39.
-
10张莉.数据挖掘研究现状及发展趋势[J].赤峰学院学报（自然科学版）,2014,30(18):14-15. 被引量：8
