关键词： 数据挖掘   数据组织   数据库   数据源   XML   人工智能   数据处理  

摘要： 基于人工智能的数据挖掘,其结果受到人工智能研究的制约。XML技术的出现,为在数据组织中更好地体现数据本身的含义提供了很好的途径。对基于XML的数据挖掘基本过程进行了探讨研究,提出了在数据挖掘过程中,从数据源到发现知识全过程都基于XML进行描述处理的方法与过程。

关键词： KDD   知识发现   DM   数据挖掘   信息处理技术   DW   Internet   数据仓库   数据处理   网络结构挖掘  

摘要： 对KDD和DM的关系作了界定 ,即DM是KDD领域的一个特定而非常重要的步骤。同时 ,笔者对KDD和DW在Internet和数据仓库中的应用作了具体的阐述。

关键词： 地理信息系统   空间数据库系统   空间数据挖掘   数据处理  

摘要： 1.引言 二十世纪八十年代地理信息系统的突破发展,使得专门管理空间数据的数据库系统--空间数据库系统得到前所未有的广泛使用.近年来随着空间信息技术领域内遥感和测绘技术的飞速发展,包括资源、环境和灾害等的各种空间数据呈指数级数增长.

关键词： 多Agent理论   现场总线   数据采集系统   系统设计   数据挖掘   数据处理   工业控制   监控系统  

摘要： 针对复杂的工业环境和目前工控产品的缺陷 ,本文提出 1种基于多 Agent理论的智能化现场总线数据采集系统的设计方法。结合多 Agent理论和现场总线技术 ,构建了 1种具有良好的系统重构能力、容错能力和快速反应能力的多 Agent数据采集系统。并对系统中 Agent的功能。

关键词： 数据仓库   数据库系统   数据集合   数据处理   数据挖掘   事务处理   业务数据时变性  

摘要： 一、引言数据仓库是企业宝贵的资源,它是对原有数据库系统中的数据进行集成和重组而形成的数据集合,能为企业提供有效的信息.从商业业务数据经过ETL过程,到最终的面向终端用户,数据仓库共包括4层:操作层、原子/数据仓库层、部门/数据集市层、个体层.这些不同层次的数据是构成企业信息源的基石.操作层数据只包含面向应用的原始数据并且主要服务于高性能事务处理领域;数据仓库层存储不更新的、集成的原始数据,此外也存放一些导出数据;部门/数据集市层则是根据最终用户的需求而建立的;数据个体层中完成大多数启发式分析.

关键词： 有色冶金   数据挖掘   智能决策支持   数据处理   数据库  

摘要： 介绍数据挖掘技术 ,分析有色冶金过程数据的特点 ,探讨数据挖掘技术在有色冶金过程的应用途径、重要原则及关键问题 。

关键词： OLAP   DM   IRW   信息资源仓库   联机分析处理   数据挖掘   数据处理   分析型处理  

摘要： 信息资源仓库改变了传统的以支持查询为主的事务型处理,变成以面向主题为主的分析型处理,并在此基础上建立了联机分析处理和数据挖掘应用,以适应快速的访问和支持决策分析等操作.

关键词： 数据挖掘   知识发现   算法   数据处理   数据库  

摘要： 对数据挖掘技术进行了综述,阐述了数据挖掘产生的背景、定义和任务,论述了数据挖掘的技术和算法,介绍了目前数据挖掘的应用状况及指出了数据挖掘的未来研究方向。

关键词： 数据挖掘   关联规则   频繁模式   数据处理  

摘要： 该文的工作在关联规则挖掘的范畴以内,对从聚集类型数据中的频繁模式挖掘问题进行了研究.该文的主要贡献在于:●提出了针对有序标号树的Chopper算法和XSpanner算法.这两个算法不仅在性能上要优于同类算法,更重要的是它提出了树的序列化表示和先同分后异构的思想.通过先区分出形式上一致的模式,再进行结构上的鉴别的思想就可以缩小需要进行同构判定的对象范围,使同构判断的难题被限制在一定区域内,从而改善算法的整体性能.●提出了针对唯一标号图的AMGM算法和SFP算法.我们可以将唯一标号图能转换为项集的形式,但是需要在连通性的进一步考虑上.AMGM算法是基于Apriori思想的,而SFP算法则充分利用了FP-Growth的特点.这两个算法可以高效地挖掘唯一标号图库中频繁出现的连通子图.●频繁模式操作对象类型从原来的原子类型数据拓广为聚集类型数据.对频繁模式操作对象的推广将有助于关联规则分析应用的拓展.从最初的购物篮分析到现在的互联网、XML等半结构化数据、化学分子结构分析,关联分析的应用范围日益广泛,这不仅为频繁模式分析提供一个个崭新的舞台,也对其本身提出了更高的要求.

关键词： 数据库   数据挖掘   数据处理   数据管理   数据仓库  

摘要： “很多人还不太了解赛迪数据,相对欧美在数据管理技术领域的跨国公司,可以说我们还是一个小公司,但是我们也默默耕耘了十年,‘小’公司不等于干不了大事,我们就是要通过先进技术帮助中国政府、企业、行业等广大用户提升数据资源管理能力,实现有效决策。”