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CALL FOR PAPERS Workshop on Intelligence and Security Informatics (WISI’06) in conjunction with the Pacific Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD’06)
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《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2005年第1期84-86,共3页
Important Dates Submission due November 15, 2005 Notification of acceptance December 30, 2005 Camera-ready copy due January 10, 2006 Workshop Scope Intelligence and Security Informatics (ISI) can be broadly defined as... Important Dates Submission due November 15, 2005 Notification of acceptance December 30, 2005 Camera-ready copy due January 10, 2006 Workshop Scope Intelligence and Security Informatics (ISI) can be broadly defined as the study of the development and use of advanced information technologies and systems for national and international security-related applications. The First and Second Symposiums on ISI were held in Tucson,Arizona,in 2003 and 2004,respectively. In 2005,the IEEE International Conference on ISI was held in Atlanta,Georgia. These ISI conferences have brought together academic researchers,law enforcement and intelligence experts,information technology consultant and practitioners to discuss their research and practice related to various ISI topics including ISI data management,data and text mining for ISI applications,terrorism informatics,deception detection,terrorist and criminal social network analysis,crime analysis,monitoring and surveillance,policy studies and evaluation,information assurance,among others. We continue this stream of ISI conferences by organizing the Workshop on Intelligence and Security Informatics (WISI’06) in conjunction with the Pacific Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD’06). WISI’06 will provide a stimulating forum for ISI researchers in Pacific Asia and other regions of the world to exchange ideas and report research progress. The workshop also welcomes contributions dealing with ISI challenges specific to the Pacific Asian region. 展开更多
关键词 SECURITY in conjunction with the Pacific Asia Conference on knowledge discovery and data mining CALL FOR PAPERS Workshop on Intelligence and Security Informatics ASIA
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基于网络环境的分布式KDD及Data Mining研究 被引量:6
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作者 何炎祥 彭锋 +2 位作者 宋文欣 熊汉卫 陈莘萌 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 1999年第10期744-746,共3页
本文针对KDD 的研究现状及其面临的挑战,主要讨论了基于网络环境下,面向多个站点机、多种数据库、多类数据源的分布式KDD 和Data Mining 的整体方案和实验系统模型,研究内容包括高效分布式开采算法,KDD 过程的... 本文针对KDD 的研究现状及其面临的挑战,主要讨论了基于网络环境下,面向多个站点机、多种数据库、多类数据源的分布式KDD 和Data Mining 的整体方案和实验系统模型,研究内容包括高效分布式开采算法,KDD 过程的无缝集成,KDD 中的知识表示。 展开更多
关键词 知识发现 数据开采 知识表示 可视化 数据库系统
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知识图谱和表示学习在道路交通事故数据挖掘中的应用 被引量:3
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作者 于德新 彭万里 +2 位作者 吴新程 陈云结 刘晓佳 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3950-3958,共9页
交通安全领域数据量庞大且蕴含丰富的语义信息,从海量道路交通事故数据中挖掘潜在的价值信息可为交通事故预防和智能研判提供支撑。然而,传统的事故分析方法在处理复杂且多语义交叉的事故数据时,存在一定的局限性。研究提出了一种基于... 交通安全领域数据量庞大且蕴含丰富的语义信息,从海量道路交通事故数据中挖掘潜在的价值信息可为交通事故预防和智能研判提供支撑。然而,传统的事故分析方法在处理复杂且多语义交叉的事故数据时,存在一定的局限性。研究提出了一种基于知识图谱和知识表示学习的事故数据挖掘方法。通过翻译距离嵌入(Translating Embedding,TransE)模型对道路交通事故知识图谱进行表示学习,将事故实体和致因关系映射到向量空间,并在向量匹配运算中捕捉向量之间的语义信息,进而挖掘潜在的交通事故信息。研究采用真实的事故数据进行试验验证,结果表明所提方法具有较高的准确率和较强的语义解析性能,可为道路交通事故碎片化信息的最大化利用提供新的方法和思路。 展开更多
关键词 安全工程 交通安全 道路交通事故 知识图谱 表示学习 数据挖掘与知识发现
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聚类分析在中医药领域的研究进展 被引量:5
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作者 于芷涵 李丹 闫朝升 《世界中医药》 CAS 北大核心 2024年第4期572-576,共5页
随着数千年的传承与发展,中医药领域产生了海量的数据。如何快速、准确地从其中获取有价值的隐性知识,是中医药传承与创新发展中亟待解决的问题。作为数据挖掘的一种常用技术方法,聚类分析能够从对象(或指标)集中发现隐藏的、相似的对象... 随着数千年的传承与发展,中医药领域产生了海量的数据。如何快速、准确地从其中获取有价值的隐性知识,是中医药传承与创新发展中亟待解决的问题。作为数据挖掘的一种常用技术方法,聚类分析能够从对象(或指标)集中发现隐藏的、相似的对象(指标)集,为中医药知识发现提供重要依据。本文在梳理聚类分析研究概况基础上,系统整理聚类分析在证候、证型演变、用药规律和中药鉴别等方面的应用现状,阐述了应用不足,为聚类分析与中医药传承发展的有机结合提供有益借鉴。 展开更多
关键词 中医药 聚类分析 证候 证型演变 用药规律 中药鉴别 数据挖掘 知识发现
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数据挖掘技术在农业数据中的有效应用 被引量:42
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作者 邢平平 施鹏飞 熊范纶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第2期4-6,共3页
农业信息系统的建立和大量农业数据的增长,人工获取知识和分析数据变得越来越难,需要对数据进行自动分析并获取知识。KDD和数据挖掘技术在农业中得到应用,由于农业领域本身的特点,通常的数据挖掘技术得不到有效应用。该文提出了几... 农业信息系统的建立和大量农业数据的增长,人工获取知识和分析数据变得越来越难,需要对数据进行自动分析并获取知识。KDD和数据挖掘技术在农业中得到应用,由于农业领域本身的特点,通常的数据挖掘技术得不到有效应用。该文提出了几种对农业数据库进行知识发现的有效方法,并将知识发现方法与信息系统紧密结合。 展开更多
关键词 数据挖掘 知识发现 数据库 农业数据 市场经济 农业信息系统
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决策树采掘技术及发展趋势 被引量:35
6
作者 朱绍文 胡宏银 +3 位作者 王泉德 张大斌 黄浩 陆玉昌 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第10期1-3,35,共4页
介绍了决策树采掘技术的主要内容和最新应用,对决策树的生长和剪枝算法进行了比较,指出了决策树采掘技术的研究方向.
关键词 知识发现 数据采掘 决策树 数据库
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数据挖掘技术在医学领域中的应用 被引量:42
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作者 于长春 贺佳 +4 位作者 范思昌 马修强 陆健 贺宪民 吴骋 《第二军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第11期1250-1252,共3页
传统统计手段无法对海量数据进行有效地分析,数据挖掘技术的出现使人们看到了解决这一问题的曙光,它能将大量数据背后隐藏的有价值的信息挖掘出来,给用户带来巨大的经济效益和社会效益。目前数据挖掘技术在医学领域的应用尚处于起步阶段... 传统统计手段无法对海量数据进行有效地分析,数据挖掘技术的出现使人们看到了解决这一问题的曙光,它能将大量数据背后隐藏的有价值的信息挖掘出来,给用户带来巨大的经济效益和社会效益。目前数据挖掘技术在医学领域的应用尚处于起步阶段,但随着该方法的日益普及,其必将在医学领域得到更加广泛的应用。 展开更多
关键词 数据挖掘技术 医学领域 人工神经网络 药物开发 医院信息系统
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关联规则挖掘技术及发展动向 被引量:40
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作者 朱绍文 王泉德 +2 位作者 黄浩 彭清涛 陆玉昌 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第9期4-6,共3页
介绍了关联规则挖掘的主要内容和最新进展,对关联规则的各种挖掘算法进行比较,分析了关联规则挖掘的各种扩展和改进模型.
关键词 知识发现 数据挖掘 关联规则
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数据挖掘技术及其应用 被引量:78
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作者 吉根林 帅克 孙志挥 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2000年第2期25-27,共3页
数据挖掘是数据库研究中一个很有应用价值的课题 ,它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术 .本文介绍数据挖掘系统的体系结构、数据挖掘的方法及应用 .
关键词 数据挖掘 知识发现 决策支持 数据库 体系结构
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数据挖掘发展研究 被引量:25
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作者 张伟 刘勇国 +2 位作者 彭军 廖晓峰 吴中福 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2001年第7期79-81,94,共4页
Mining knowledge from database has been thought as a key research issue in database system. Great mterest has been paid in data mining by researchers in different fields. In this paper,data mining techniques are intro... Mining knowledge from database has been thought as a key research issue in database system. Great mterest has been paid in data mining by researchers in different fields. In this paper,data mining techniques are introduced broadly including its definition,purpose,characteristic, principal processes and classifications. As an example,the studies on the mining association rules are illustrated. At last,some data mining prototypes are provided and several research trends on the data mining are discussed. 展开更多
关键词 数据挖掘 知识发现 数据库 机器学习
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数据挖掘技术的应用研究 被引量:76
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作者 黄解军 潘和平 万幼川 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第2期45-48,共4页
数据挖掘是一种新兴的信息处理技术,在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。论文从数据挖掘的概念和本质出发,详细阐述了数据挖掘的各种技术方法,深入分析了数据挖掘技术的应用领域,并对数据挖掘应用中的主要问题进行了探讨。
关键词 数据控制 知识发现 技术方法 数据库 信息处理
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基于Web的数据采掘 被引量:22
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作者 王利强 唐常杰 +1 位作者 于中华 何雪梅 《计算机应用》 CSCD 1998年第10期9-12,共4页
本文论述了知识发现和数据采掘的概念以及所使用的技术,并分析了在Internet进行数据采掘的特点和难点。最后,介绍了我们自己开发的WebMiner系统的结构和用到的技术。
关键词 数据采掘 数据库 知识发现 WEB INTERNET网
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KDW综述:基于Web的数据挖掘 被引量:19
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作者 恽爽 韩立新 +1 位作者 董浚 陈道蓄 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期284-286,共3页
由于Web数据所具有的半结构化特征,基于Web的数据挖掘与传统的基于数据库的数据挖掘有许多不同之处。基于Web的数据挖掘主要包括3种数据挖掘任务:对Web内容的挖掘,对Web结构的挖掘和对Web访问的挖掘。该文综述了基于Web的数据挖掘技... 由于Web数据所具有的半结构化特征,基于Web的数据挖掘与传统的基于数据库的数据挖掘有许多不同之处。基于Web的数据挖掘主要包括3种数据挖掘任务:对Web内容的挖掘,对Web结构的挖掘和对Web访问的挖掘。该文综述了基于Web的数据挖掘技术,并介绍了国内在这个领域的研究现状。 展开更多
关键词 KDW WEB 数据挖掘 知识获取 半结构化数据 数据库
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一种面向数据挖掘预处理过程的领域知识的分类及表示 被引量:13
14
作者 王大玲 于戈 +1 位作者 鲍玉斌 王国仁 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第5期863-868,共6页
本文强调了领域知识应用于数据预处理过程的特点和意义,给出了面向数据预处理技术的领域知识的分类和表示,设计了面向数据预处理技术的领域知识的存储结构和将领域知识应用于数据预处理过程的算法.
关键词 数据挖掘 数据预处理 领域知识 数据源 分类 数据库
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数据挖掘在2型糖尿病数据处理中的应用 被引量:11
15
作者 罗森林 成华 +3 位作者 顾毓清 张铁梅 曾平 陈峰 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第11期1888-1892,共5页
基于大量实测数据探索2型糖尿病的发病规律,寻求其有效的数据处理方法。将数据挖掘技术引入到2型糖尿病数据处理中得出决策分类树,再同医学认识相对照。利用11400条实测数据,采用C4.5算法得出分类树,经实验患病人群的正确识别率为80.90... 基于大量实测数据探索2型糖尿病的发病规律,寻求其有效的数据处理方法。将数据挖掘技术引入到2型糖尿病数据处理中得出决策分类树,再同医学认识相对照。利用11400条实测数据,采用C4.5算法得出分类树,经实验患病人群的正确识别率为80.90%,未患病人群的正确识别率为92.05%。给出的决策分类树同目前医学上认识的高危因素趋于一致,同时给出了血糖值等于5.85的临界性数值。数据挖掘方法的引入为2型糖尿病数据处理提供了一种新的方法,为其预警、干预和有效控制提供了一种新的解决方案。 展开更多
关键词 2型糖尿病 病人 人群 血糖值 干预 对照 医学 数据挖掘 识别率 分类树
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一种基于遗传算法的知识挖掘算法 被引量:13
16
作者 刘明吉 王秀峰 +1 位作者 王治宝 黄亚楼 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2000年第8期13-14,61,共3页
数据挖掘是近年来数据库领域中出现的一个新兴研究热点。传统的数据挖掘是从大量数据中获取知识。该文基于遗传算法提出了一种新的知识获取方法─GAKDK,通过对知识树的交叉变异操作,从现有规则中获取未发现的知识。
关键词 数据挖掘 知识挖掘 遗传算法 算法 数据库
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模糊粗糙集理论在变压器故障诊断中的应用 被引量:36
17
作者 熊浩 李卫国 +1 位作者 畅广辉 郭惠敏 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第7期141-147,共7页
提出一种改进的三比值变压器故障诊断方法。以模糊粗糙集为数学基础建立信息决策系统,采用数据挖掘技术解决这一建立过程中的若干问题。考虑到信息源的连续取值对模糊粗糙推理的影响,利用模糊集方法处理连续取值型属性。利用数据库知识... 提出一种改进的三比值变压器故障诊断方法。以模糊粗糙集为数学基础建立信息决策系统,采用数据挖掘技术解决这一建立过程中的若干问题。考虑到信息源的连续取值对模糊粗糙推理的影响,利用模糊集方法处理连续取值型属性。利用数据库知识发现技术挖掘数据库中隐含的聚类信息,设置属性的模糊取值并确定隶属函数。并在此基础上基于包含度对模糊规则进行约简和剔除。设计了适用于模糊粗糙规则提取的数据挖掘算法,从数据库中提取规则,按属性集建立多表决策库的拓扑结构。诊断结果表明,该决策库故障正判率较高,模糊判断规则适应现场条件。 展开更多
关键词 数据库知识发现 溶解气体分析 模糊粗糙集 据挖掘
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文本挖掘、数据挖掘和知识管理——二十一世纪的智能信息处理 被引量:65
18
作者 韩客松 王永成 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2001年第1期100-104,共5页
本文首先介绍了数据挖掘、文本挖掘和知识管理等概念 ,然后从技术角度出发 ,将知识管理划分为知识库、知识共享和知识发现三个阶段 ,分析了作为最高阶段的知识发现的关键技术和意义 。
关键词 文本挖掘 数据挖掘 知识管理 知识发现 智能信息处理 搜索引擎 挖掘引擎
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挖掘最大频繁模式的新方法 被引量:15
19
作者 刘君强 孙晓莹 +1 位作者 王勋 潘云鹤 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期1328-1334,共7页
由于其内在的计算复杂性 ,挖掘密集型数据集的频繁模式完全集非常困难 ,解决方案之一是挖掘最大频繁模式集 .该文在频繁模式完全集挖掘算法OpportuneProject基础上 ,提出了挖掘最大频繁模式的新算法MOP .它采用宽度与深度优先相结合的... 由于其内在的计算复杂性 ,挖掘密集型数据集的频繁模式完全集非常困难 ,解决方案之一是挖掘最大频繁模式集 .该文在频繁模式完全集挖掘算法OpportuneProject基础上 ,提出了挖掘最大频繁模式的新算法MOP .它采用宽度与深度优先相结合的混合搜索策略 ,能恰当地选择不同的支持集表示和投影方法 ,将闭合性剪裁和一般性剪裁相结合 ,并适时前窥 ,实现搜索与剪裁效率最优化 .实验表明 ,MOP效率是MaxMiner的 2~ 8倍 ,比MAFIA高 2个数量级以上 . 展开更多
关键词 知识发现 数据挖掘 最大频繁模式 关联规则 混合搜索策略 完全集挖掘算法 MOP
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数据挖掘与数据库知识发现:统计学的观点 被引量:29
20
作者 马江洪 张文修 徐宗本 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2002年第1期1-13,共13页
数据挖掘和数据库知识发现是当前国际科技界的一个研究热点。这是一个介于统计学、模式识别、人工智能、机器学习、数据库技术以及高性能并行计算等领域的交叉新兴学科 ,具有极为广泛的应用前景。从统计学的角度来透视其中相关的统计问... 数据挖掘和数据库知识发现是当前国际科技界的一个研究热点。这是一个介于统计学、模式识别、人工智能、机器学习、数据库技术以及高性能并行计算等领域的交叉新兴学科 ,具有极为广泛的应用前景。从统计学的角度来透视其中相关的统计问题 ,提出了传统统计学面临的挑战 。 展开更多
关键词 数据挖掘 统计学 数据库 知识发现
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