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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
2
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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煤矿安全监测领域事故溯源知识库构建
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作者 潘红光 董佳瑶 +2 位作者 白佩云 李山 马彪 《西安科技大学学报》 北大核心 2025年第3期524-533,共10页
随着煤矿安全监测领域信息化水平的不断提高,所产生的大量数据资源需要愈加科学的知识管理方法,因此提出一种基于改进规则挖掘和溯源搜索算法的煤矿安全监测知识库构建方法。首先,在构建领域词典的基础上,通过改进的词频-逆文档频率算... 随着煤矿安全监测领域信息化水平的不断提高,所产生的大量数据资源需要愈加科学的知识管理方法,因此提出一种基于改进规则挖掘和溯源搜索算法的煤矿安全监测知识库构建方法。首先,在构建领域词典的基础上,通过改进的词频-逆文档频率算法提取领域概念,使用Protégé工具表示煤矿安全监测本体模型;其次,提出一种添加主客观约束和规则评价的改进Apriori算法实现关联规则挖掘,利用Jena推理机进行安全监测数据的规则推理,完成溯源知识库构建;最后,引入限制深度和剪枝技术改进广度优先搜索算法,并在溯源知识库中检索排除错误路径的报警原因。结果表明:改进的领域概念提取算法F1-score提升了36.54%;改进的关联规则挖掘算法减少了75.72%的频繁项集;改进的溯源搜索算法分别减少了84.14%和84.39%的平均节点数和边数,搜索时间缩短了69.54%。研究结果有效地提高了概念提取、规则挖掘和节点检索3个环节的效率,为煤矿安全监测事故溯源提供了有力的支持。 展开更多
关键词 安全监测系统 本体模型 数据挖掘 知识库 规则推理
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基于数据驱动贝叶斯网络的地铁施工事故致因差异化分析
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作者 霍小森 杜爽 +2 位作者 谭琪麟 焦柳丹 曹欢 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第4期1802-1814,共13页
以收集的213份地铁施工事故调查报告为数据来源,开展不同类型地铁施工事故致因的差异化分析,探究地铁施工事故的源头致因。首先,结合改进的人为因素分析与分类系统(HFACS)模型,从事故调查报告中识别出38项包含人员、设备、管理和环境4... 以收集的213份地铁施工事故调查报告为数据来源,开展不同类型地铁施工事故致因的差异化分析,探究地铁施工事故的源头致因。首先,结合改进的人为因素分析与分类系统(HFACS)模型,从事故调查报告中识别出38项包含人员、设备、管理和环境4个方面的事故致因;随后,以关联规则Apriori算法作为数据驱动方法,挖掘致因之间的关联关系,并基于最大期望算法(EM)进行参数学习,综合构建地铁施工事故有向贝叶斯网络(BN)模型;最后,根据贝叶斯网络反向推理和敏感性分析功能确定各类型事故致因路径和关键致因,进而确定地铁施工事故的源头致因。结果表明:施工监测不到位和工人技术水平不足是坍塌事故的源头致因,未严格审查施工方案和安全制度执行不到位为高空坠落的源头致因,资源管理不到位和现场无人指挥是车辆伤害事故的源头致因,物体打击事故的源头致因是设备或材料处于不安全状态以及隐患排查和防控不到位,安全员配备不足和工人之间的沟通不及时是造成机械伤害事故的源头原因,触电事故的源头致因是安全教育不到位和资源管理不到位。研究结果可为地铁施工企业的安全管理工作提供有效参考,结合特定事故类型的致因差异提出针对性的“断链”管控措施,能够及时扭转事故发生态势。 展开更多
关键词 地铁施工事故 数据驱动 关联规则挖掘 贝叶斯网络(BN)模型 人为因素分析与分类系统(HFACS)
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数据挖掘算法在作业车间调度问题中的应用 被引量:3
5
作者 王艳红 赵也践 刘文鑫 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期520-536,共17页
为了从与日俱增的车间生产数据中提取调度规则来指导生产调度任务,提出一种基于数据挖掘的调度算法。将最小化最大完工时间设置为性能指标,从作业车间的离线生产数据中建立合适的调度样本集;将建立的调度样本集按合适的比例分为训练集... 为了从与日俱增的车间生产数据中提取调度规则来指导生产调度任务,提出一种基于数据挖掘的调度算法。将最小化最大完工时间设置为性能指标,从作业车间的离线生产数据中建立合适的调度样本集;将建立的调度样本集按合适的比例分为训练集和测试集;用数据挖掘算法中的分类回归树(CART)从训练集中获取有效的调度知识,形成CART树状调度规则库;为了验证所得调度规则的有效性,将调度规则与遗传算法结合,设计了一种基于数据挖掘和调度规则的遗传算法作为调度算法来求解作业车间调度问题。通过对不同作业车间经典算例进行仿真与测试,验证了所提调度规则和调度算法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 数据挖掘 作业车间调度 分类回归树 调度规则
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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:5
6
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:6
7
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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基于图谱资源构建目录服务的方法
8
作者 纪恩怀 刘思培 +3 位作者 侯海婷 严乐天 王鹏飞 李清玉 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第7期169-172,179,共5页
随着信息技术的迅捷发展,军事信息系统采集与接入数据的来源和种类呈指数级增长。海量多源异构的多模态数据存在难以耦合、对作战用户的高价值信息密度低的问题。通过构建军事信息知识图谱可以有效集成各类数据,挖掘数据之间的耦合点和... 随着信息技术的迅捷发展,军事信息系统采集与接入数据的来源和种类呈指数级增长。海量多源异构的多模态数据存在难以耦合、对作战用户的高价值信息密度低的问题。通过构建军事信息知识图谱可以有效集成各类数据,挖掘数据之间的耦合点和关联性。但图结构的扁平化特征会导致基于作战主题的深度信息搜索效率偏低。针对这一缺点,提出基于刻面思想,利用已构建军事信息知识图谱上的数据生成信息目录的方法,提高数据资源的有效利用率。 展开更多
关键词 数据目录 知识图谱 数据挖掘 刻面分类
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关联规则挖掘技术及发展动向 被引量:40
9
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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数据挖掘发展研究 被引量:25
10
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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决策树采掘技术及发展趋势 被引量:35
11
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
12
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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挖掘最大频繁模式的新方法 被引量:15
13
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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数据挖掘技术及其应用 被引量:78
14
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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基于粗糙集理论的分类规则发现 被引量:28
15
作者 印勇 曹长修 张邦礼 《重庆大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2000年第1期63-65,73,共4页
研究了利用粗糙集理论中核的概念,求取信息系统的最小简化策略,给出了从数据库中发现分类规则的方法。
关键词 粗糙集 分类规则 数据采掘 数据库知识发现
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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
16
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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挖掘转移规则:一种新的数据挖掘技术 被引量:11
17
作者 肖利 王能斌 +1 位作者 徐宏炳 金远平 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1998年第10期902-906,共5页
文中提出一种新的数据挖掘技术:挖掘转移规则.文中首先分析关联规则的不足,然后给出转移规则的形式模型和模板算法,最后讨论挖掘转移规则的应用和发展.
关键词 数据挖掘 知识发现 转移规则 关联规则 数据库
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基于多维标度的快速挖掘关联规则算法 被引量:16
18
作者 肖利 金远平 +1 位作者 徐宏炳 王能斌 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第7期749-753,共5页
挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面.文章在分析其基本模型和研究多维标度基本性质的基础上,提出一个新的基于多维标度的挖掘关联规则算法.该算法以数据项间的关联度量为依据,将各个数据项投影到多维空间上,进行降维处理。
关键词 数据挖掘 关联规则 多维标度法 数据库 算法
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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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