数据挖掘系统

摘要： 基于传播过程中信息挖掘滞后的问题,阐述设计与人工智能相关的数据传播系统、信息提取模块,采用人工智能技术和多种算法获取具有主要作用的特征键值。

摘要： 在深入分析数据挖掘需求基础上,基于云计算环境,提出一个分布式数据挖掘系统设方案.通过充分考虑系统用户需求及数据挖掘特点,制定系统的总体架构,即:业务应用层、服务中间层、基础能力支持层,接着,提出各层实现细节,确保有效开展数据挖掘和分析工作.最后,对系统延迟性和吞吐量展开测试,测试结果表明,所设计系统平均查询延迟时间是2.43 s,表明延迟性、吞吐量均能达到实际要求,有利于提升数据挖掘工作的高效率、准确性.

摘要： 云计算是一种大规模计算方式,有效加快数据计算速度,是未来大数据信息处理的必然发展趋势.在云计算平台下对物联网数据进行挖掘已经成为大数据信息特征提取和数据开采的基本技术,科学家通过研究相关算法提高数据挖掘的效率.本文基于云计算平台对物联网数据挖掘系统进行设计,根据神经元网络控制算法编码软件系统,通过与传统数据挖掘系统进行仿真实验对比,证明给出的系统挖掘效率更高,具有很强的实用性.

摘要： 目的:探讨黑顺片的安全应用.方法:应用本院网络信息中心数据挖掘系统,对本院2015年10月—2017年10月服用黑顺片患者的信息进行挖掘,以肝功能和肾功能是否异常为指标,结合患者服用黑顺片的时长和剂量,探讨黑顺片的安全性.临床随访2016年2月—2017年2月在国医堂风湿科门诊就诊服用黑顺片的患者,以患者的临床症状为指标,探讨黑顺片的安全性.结果:数据挖掘系统挖掘到的服药后检测肝功能的103例患者,其中1例出现肝功能异常;挖掘到的服药后检测肾功能的104例患者肾功能未见异常;临床随访的42例患者,其中2例出现轻微口麻的症状.结论:黑顺片安全应用应注意其炮制方法、煎煮时间以及患者的个体差异和药物联合应用.

摘要： 基于南京中医药大学中医药古籍全文数据库,采集、整理历代典籍中芳香类方药对疾病防治的信息,并通过"理-法-方-药"之间的多维角度分析总结用药特点及处方规律,梳理影响疾病的相关因素及相关方药的作用机制,建立独具特色的芳香医药学科体系,不但能促进芳香类方药外治的理论与实践的发展,而且为中医外科学、方剂学提供可靠的文献学依据.%The effects of prescriptions of fragrant traditional Chinese medicine covered in ancient books on traditional Chinese medicine published in the past dynasties on disease control and treatment were retrieved from the Full-text Database of Ancient Books on Traditional Chinese Medicine developed by Nanjing University of Traditional Chinese Medicine. A fragrant medicinal subject system with unique characteristics was established by analyzing the characteristics of prescribed fragrant traditional Chi-nese medicine and the prescribing rules of fragrant traditional Chinese medicine according to their"principles-methods-formulae-medicinal", clarifying the related factors influencing diseases and the related mechanisms of prescriptions, which can not only promote the theoretical and practical development of external treatment with prescriptions of fragrant traditional Chinese medicine but also provide the reliable philological basis for external diseases and pharmacology of traditional Chinese medical formulae.

摘要： 随着科学技术的不断发展,网络设施与网络技术也在不断更新,Web有更多的应用系统,而传统数据挖掘系统在该种背景之下,显得应用吃力,数据挖掘系统的创新具有一定的必要性.当前,我国存在一种新型的数据挖掘系统,即网络型数据挖掘系统.针对该种挖掘系统设计中存在的一些技术问题进行考量,从而提出对应的技术解决措施,希望能为我国数据挖掘系统的发展提供一定的参考.

摘要： 用电的安全性和时效性向来都是电网中心和其管理人员所关注的重点,对于电网中心来说,安全性是非常重要的,当然电力调度还应当注意到电力公司和发电企业的经济效益.因而电力运行和电网调度在市场当中是需要担负一定责任的.况且电网调度中心本身也就是电力系统运行的中心,它每天都会产生大量的数据信息,或者是运行数据、管理数据以及用于查询和存储的部分信息.因而合理利用这些数据所反映出来的信息能够更好的促进对于电网调度运行的分析.以下从电网调度运行分析内容、调度运行分析的数据仓库平台以及调度数据挖掘的具体应用这三个方面进行分析和论述.

摘要： 计算机网络技术的不断发展，使得我国各个产业的发展更加顺利，对于经济水平的增长也有着积极促进作用，因此，为了能够使其更好的发挥作用，全面的分析和掌握其这种服务的情况与技术，是非常必要的。文章主要是针对基于Web服务的分布式数据挖掘系统进行研究，希望能够为人们提供一些帮助和建议。%The development of computer network technology,make the development of China's various industriesmore smoothly,to the level of economic growth has a positive role in promoting,therefore,in order to be able to better play its role,the comprehensive analysis and grasp the situation and its technology of such services,is very necessary.This paper mainly carries on research to distributed data mining system based on Web service,hope to provide some help and advice to the people.

摘要： 数据挖掘的重点在于从大量数据中把未知的有价值的新知识或规律给挖掘出，在信息产业界的极大关注。数据挖掘会常受人为因素干扰，主要因为此项工作是不断重复的过程。业务人员与数据库技术人员在挖掘准确阶段共同确定目标数据后需由数据挖掘专家提供帮助选择适合的模型、算法。将专家引入数据挖掘过程中能补充和促进相关知识和知识背景，有利于挖掘，避免产生无意义的结果。

摘要： 电网调度的中心也就是电网运行数据的中心,它们之间是相互关联的.电网运行数据系统中包括安全生产和电网生产的一些重要信息.从目前来看,相关的部门还没有把这些信息进行有效的分析和管理,他们没有把这些宝贵的数据资源进行有效的利用.文章中对数据挖掘系统和电网调度运行分析进行了介绍,利用联系分析处理的技术和数据仓库对电网运行数据进行有效的分析和科学的管理.这样也可以利用电网运行数据资源对电网运行的经验进行总结,这样能够发掘出电网运行的规律,调度员就能够有一个好的分析研究平台,对电网运行的精细化管理有很大的帮助,这样就能够提高科学决策的水平和电网运行调度的水平.

摘要： Prodiver系统是在医院商业智能分析与决策支持系统下,针对临床药学工作开展而研发的数据挖掘系统,旨在通过开发、运用以及分析与药品使用相关的数据,从中发现问题、解决问题,为医院决策层提供科学依据,为临床药学工作提供有用的药学信息.系统通过获取数据,分析信息并最终实现知识展现,用户终端包括门户系统和自定义系统.门户系统主要用于医院用药指标的监控和直观展现,为医院决策提供依据;自定义系统主要用于药物分析相关数据的提取,为临床工作提供药学信息.加快数据更新频率是产品未来的发展方向.

摘要： 本研究引进现代计算机技术，针对巴蜀中医药古籍医案，探索性构建基于关联规则方法分析的数据挖掘系统，以期为中医药古籍数据挖掘系统的开发和应用提供有效的支持。关联规则是中医药领域数据挖掘研究常用的方法之一，中医药古籍蕴含丰富的理论知识和实践经验，尝试不同的方法，多角度发现知识，将数据挖掘技术应用于不同种类的中医药古籍，将是下一步研究工作的重点。

摘要： 电动汽车具有节能、减排等优势,近年来发展迅速.然而电动汽车的发展仍处于“建设”阶段,主要原因是质量还不成熟、基础设施的建设也未能跟进.针对上述原因,现有一些电动汽车远程监控系统,实时监控并获取电动汽车的运行数据,以进行统计分析、故障诊断等应用.然而所有的监控系统均采用统计分析方式,大量有价值的信息难以被发现.使用数据挖掘技术可以挖掘电动汽车数据之间的关联关系和充电站部署位置.针对上述两个挖掘问题,本文提出了一种基于Mapreduce的并行闭频繁模式挖掘算法Closet-PFP,在此算法基础上设计并实现了基于云的电动汽车数据挖掘系统,包括数据导入与预处理、关联关系挖掘、充电站部署位置挖掘等模块.实际部署测试表明:Closet-PFP具有近似线性的加速比,挖掘的结果紧凑无冗余；系统挖掘的电动汽车数据关联关系为研发人员提供了巨大的帮助,挖掘的部署位置为充电站部署人员有效地节省了成本.

摘要： 城市空间数据挖掘系统可以更全面地挖掘空间数据库中的城市发展信息.对该系统的结构、功能设计等做了详细介绍;该系统以MapInfo为平台,采用MapBasic、Visual FoxPro等对空间数据挖掘方法和空间数据预处理编制程序,并与SPSS、MatLab等软件集成,初步完成了城市空间数据挖掘实验系统结构设计,分析因素因子处理模块、空间关系计算模块、城市内部结构预测模块、城市边界扩展预测模块等功能模块，并结合山东省进行了大量应用实验研究,获取了一批城市空间数据挖掘结果.

摘要： 在国家"十一五"科技支撑计划"出生缺陷干预效果评价系统"和国家自然科学基金"亚复杂系统中干预规则挖掘"支持下,中国出生缺陷数据挖掘系统HealthyBaby的测试版本已经在具有30年数据的全国出生缺陷数据仓库运行。介绍并演示HealthyBaby特色技术,包括中国出生缺陷数据仓库的列存储方式,可视化的OLAP查询,出生缺陷地理信息分析BD-GIS技术,面向出生缺陷数据的关联、分类、聚类知识发现,干预规则挖掘,亚复杂系统等。

摘要： 针对目前Web数据规模的快速增长,传统的基于单机的数据挖掘模式不能胜任当前Web海量数据存储与处理.随着“云计算”技术的兴起,将传统的数据挖掘方法与“云计算”平台融合以提高数据挖掘的效率成为一种研究方向.本文将传统的遗传算法与Hadoop的MapReduce进行融合,针对Hadoop的分布式文件存储系统HDFS中的海量Web数据进行挖掘.为进一步验证该平台的高效性,在该平台上利用融合后的算法挖掘Web日志中用户的偏爱访问路径.实验结果表明,在Hadoop中运用分布式算法处理大量的Web数据,可以明显提高Web数据挖掘的效率.

摘要： 数据预处理将原始的真实数据转换成适用于数据挖掘的挖掘数据,对数据挖掘系统开发的效果起了重要作用.本文针对信用卡交易风险分析中的数据要求,并结合数据预处理的相关理论,分析了数据预处理具体的技术和实现方法.

摘要： 笔者以7座污水处理厂的20000多个数据为依据,首先通过灰色关联法确定了对泥饼含水率具有显著影响的指标与输入变量.在此基础上,以WEKA为工具平台,采用M5P分类回归算法对污水厂泥饼含水率指标进行建模,并进行了模拟校核与预测.模拟校核结果表明,WEKA下的M5P算法非常适合于既包含数值型又包含分类型的复合指标组模拟,对于污水厂污泥脱水具有很好的模拟效果.模拟预测结果显示,泥饼含水率预测值和实际值吻合程度较好,平均绝对误差为1.18、平均相对误差为1.47％.模型可良好地应用于城市污水处理厂泥饼含水率的预测分析,对于污水厂的生产运行具有一定指导意义.

摘要： 笔者以7座污水处理厂的20000多个数据为依据,首先通过灰色关联法确定了对泥饼含水率具有显著影响的指标与输入变量.在此基础上,以WEKA为工具平台,采用M5P分类回归算法对污水厂泥饼含水率指标进行建模,并进行了模拟校核与预测.模拟校核结果表明,WEKA下的M5P算法非常适合于既包含数值型又包含分类型的复合指标组模拟,对于污水厂污泥脱水具有很好的模拟效果.模拟预测结果显示,泥饼含水率预测值和实际值吻合程度较好,平均绝对误差为1.18、平均相对误差为1.47％.模型可良好地应用于城市污水处理厂泥饼含水率的预测分析,对于污水厂的生产运行具有一定指导意义.

摘要： 笔者以7座污水处理厂的20000多个数据为依据,首先通过灰色关联法确定了对泥饼含水率具有显著影响的指标与输入变量.在此基础上,以WEKA为工具平台,采用M5P分类回归算法对污水厂泥饼含水率指标进行建模,并进行了模拟校核与预测.模拟校核结果表明,WEKA下的M5P算法非常适合于既包含数值型又包含分类型的复合指标组模拟,对于污水厂污泥脱水具有很好的模拟效果.模拟预测结果显示,泥饼含水率预测值和实际值吻合程度较好,平均绝对误差为1.18、平均相对误差为1.47％.模型可良好地应用于城市污水处理厂泥饼含水率的预测分析,对于污水厂的生产运行具有一定指导意义.

摘要： 本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种数据挖掘算法，包括：将等待挖掘的数据集合上传至文件系统中，并设置支持度阈值；对数据集合进行扫描，得到所有出现过的数据，作为候选频繁k项集；计算统计候选频繁k项集中数据的支持度；去除候选频繁k项集中支持度低于支持度阈值的数据，得到频繁k项集，若得到的频繁k项集为空，则直接返回频繁k‑1项集的集合作为算法结果，算法结束，若得到的频繁k项集只有一项数据，则直接返回频繁k项集的集合作为算法结果，算法结束；基于频繁k项集，令k+k+1，连接生成候选频繁k+1项集。本发明为手术室智能化、规范化管理提供了便捷，同时本发明中还请求保护一种基于数据挖掘的智能手术室监测管理系统。

摘要： 本公开实施例提供一种基于云计算服务的大数据挖掘方法及大数据挖掘服务系统，将第二云端服务流程的在线采集行为配置数据反馈至大数据挖掘服务系统，大数据挖掘服务系统通过大数据注册终端在第二云端服务流程将在线采集行为配置数据应用到在线采集行为策略中，从而将第一云端服务流程的在线采集跳转执行信息转换至第二云端服务流程的在线采集跳转执行信息，并在第二云端服务流程的在线采集跳转执行信息以及第二云端服务流程的在线采集迁移执行信息共同作用下，将第一云端服务流程的在线知识图谱信息转换至第二云端服务流程的在线知识图谱信息，从而实现自动化控制在线采集行为策略中在线采集对象的优化，提高大数据采集准确性。

摘要： 本发明涉及数据挖掘领域，具体涉及数据挖掘系统及数据挖掘方法，通过对用户的访问行为数据的挖掘；确定用户的购买迟疑程度以及计算用户对已购目标产品的倾向程度；基于已购目标产品的倾向程度、购买迟疑程度以及支付时间长度，计算任意两两用户的行为差异性，得到不同类别的用户群体；同时引入用户群体中任意两用户的历史设定时间内对已购目标产品的查询次数以及滑动速度构成的用户行为向量以及对应的评价特征码，计算任意两两用户之间的邻域距离，基于各用户对应的所有邻域距离，并计算该用户的偏向程度，进而获取各用户群体中偏向程度最大与最小对应的状态向量，确定推送的产品。即本发明的方案能够为网购平台的优化提供依据。

摘要： 本发明涉及数据挖掘领域，具体涉及数据挖掘系统及数据挖掘方法，通过对用户的访问行为数据的挖掘；确定用户的购买迟疑程度以及计算用户对已购目标产品的倾向程度；基于已购目标产品的倾向程度、购买迟疑程度以及支付时间长度，计算任意两两用户的行为差异性，得到不同类别的用户群体；同时引入用户群体中任意两用户的历史设定时间内对已购目标产品的查询次数以及滑动速度构成的用户行为向量以及对应的评价特征码，计算任意两两用户之间的邻域距离，基于各用户对应的所有邻域距离，并计算该用户的偏向程度，进而获取各用户群体中偏向程度最大与最小对应的状态向量，确定推送的产品。即本发明的方案能够为网购平台的优化提供依据。

摘要： 本申请的基于可视化业务的大数据挖掘方法及大数据挖掘系统，根据本申请，在对空白业务会话NoneLabelSession进行可视化业务会话的主题标签添加后即可以得到主题标签业务会话LabelSession以实现偏好挖掘策略调试集的调整。本申请通过测试挖掘质量评价值实现了没有进行主题标签添加的可视化业务会话的智能化筛选，从而提高针对空白业务会话的主题标签添加效率，在一定程度上提高业务偏好挖掘策略的调试效率，确保后续采用业务偏好挖掘策略进行业务偏好挖掘的时效性。

摘要： 本申请实施例提供一种应用于智慧医疗的大数据挖掘评估方法及大数据挖掘系统，通过分别进行同一个医疗行为样本数据中不同医疗需求定位数据的需求变量聚合以及不同医疗行为样本数据中不同医疗需求定位数据的需求变量聚合，不仅可以提高后续的医疗需求关联分析效率，而且可以使得每个医疗需求定位数据的需求变量可以充分融合标的医疗行为样本数据和对照医疗行为样本数据的深度特征信息，从而可以提取到医疗行为样本数据中的长跨度变量，以便于之后确定标的医疗行为样本数据中任意一个医疗需求定位数据与对照医疗行为样本数据中任意一个医疗需求定位数据的需求关联值时，提高医疗行为样本数据中医疗需求匹配准确性。

摘要： 本申请实施例公开了针对在线话题的大数据挖掘方法及大数据挖掘系统；鉴于指定话题兴趣挖掘模型为基于轻量化配置规则配置所得，因此通过指定话题兴趣挖掘模型对待进行兴趣挖掘的在线话题大数据进行挖掘处理，一方面可以快速地得到用户兴趣知识分布，提高用户兴趣挖掘的时效性，另一方面还能够提高用户兴趣知识分布的准确性和完整性，提高用户兴趣挖掘的质量。综上，借助指定话题兴趣挖掘模型以及轻量化配置，能够提高用户兴趣知识分布的效率和质量。

摘要： 本发明公开了一种数据挖掘方法及数据挖掘系统，涉及大数据处理技术领域，解决了现有技术在数据挖掘过程中，数据处理量巨大，导致数据挖掘效率低，不利于数据挖掘程序移植的技术问题；本发明中数据分析模块获取挖掘需求之后，结合数据采集模块对基础数据进行层层筛选并构建目标知识图谱，再根据预设条件从目标知识图谱中检索数据，以完成数据挖掘，能够减少大量数据挖掘过程中的数据处理量，提高数据挖掘效率的同时方便移植；本发明在数据库更新时，会对目标知识图谱进行更新，保证数据挖掘所获取数据的时效性和准确性；在挖掘的数据与预期不符时，灵活调节挖掘类型和设定条件，能够保证挖掘的数据尽可能符合预期。

摘要： 本公开实施例提供一种基于云计算的大数据挖掘任务处理方法及大数据挖掘系统，基于待调度分配的多个大数据挖掘任务中获取第一大数据挖掘任务的挖掘成员关系、第一大数据挖掘任务对应的挖掘输入配置信息以及任务联动条件对第一大数据挖掘任务进行任务联动识别，若存在满足任务联动条件的大数据挖掘任务，则将满足任务联动条件的大数据挖掘任务作为优先联动任务，记录第一大数据挖掘任务与优先联动任务之间的任务联动属性，进而构建与多个大数据挖掘任务相关联的任务联动属性图谱，将携带任务联动属性图谱的请求服务发送给第二云计算服务器以启用多个大数据挖掘任务。如此，可以实现大数据挖掘任务的高效率执行，并提高大数据挖掘的数据容纳性能。

摘要： 本公开实施例提供一种基于云计算的大数据挖掘进度跟踪方法及大数据挖掘系统，基于待调度分配的多个大数据挖掘任务中获取第一大数据挖掘任务的挖掘成员关系、第一大数据挖掘任务对应的挖掘输入配置信息以及任务联动条件对第一大数据挖掘任务进行任务联动识别，若存在满足任务联动条件的大数据挖掘任务，则将满足任务联动条件的大数据挖掘任务作为优先联动任务，记录第一大数据挖掘任务与优先联动任务之间的任务联动属性，进而构建与多个大数据挖掘任务相关联的任务联动属性图谱，将携带任务联动属性图谱的请求服务发送给第二云计算服务器以启用多个大数据挖掘任务。如此，可以实现大数据挖掘任务的高效率执行，并提高大数据挖掘的数据容纳性能。