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资源列表
EPCdata
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ISO_IEC_18092_2004
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TextMining01-intro
- 文本挖掘概述，ppt格式。入门者值得一看
WebDataMiningApplication
- 电子商务是指所有借助电子手段完成商务行为，如市场营销、谈判、签定合同、送货、售后服务等。电子商务基于Internet这个大众化的传媒网络把企业与其客户联系在一起。随着电子商务的发展，企业对客户关系管理的研究成为一个重要的研究课题。web挖掘技术正是随之应运而生的技术，web挖掘的目标就是理解客户的所需、所想，并依此制定有效的决策。在web上，电子商务的业务交易记录记载了大量的详细跟踪数据，这些跟踪数据中包含了大量的信息供企业进行数据挖掘。
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- Web数据挖掘作为数据挖掘技术和Internet应用研究相结合的研究领域，涉及机器学习、数理统计、数据库、神经网络、模式识别、粗糙集、模糊数学等人工智能相关技术，目前已经发展成为一个受到社会各界关注的研究热点。
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- 随着计算机、网络技术的发展，获得有关资料非常简单易行。但对于数量大、涉及 面宽的数据，传统统计方法无法完成这类数据的分析。因此，一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的“数据挖掘” (Date Mining)技术应运而生。本文主要介绍了数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的方法；本文对数据挖掘的应用及其发展前景也进行了描述。
TheStudyofDecisionTreeClassifyingMethodinDataminin
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IntrusionDetectionBasedonDataMining
- 传统的入侵检测系统在网络上存在自适应差、缺乏扩展性、数据过载等问题，而基于数据挖掘的入侵检测技术通过数据挖掘的方法，自动地从训练数据中提取出入侵检测的知识和模式，很好地解决了传统入侵检测系统中存在的问题。本文提出了一种基于数据挖掘的入侵检测系统模型，分析了几种入侵检测技术的数据挖掘方法。
ImprovedAssociationRuleAlgorithmandItsApplication.
- 本文根据数据挖掘中关联规则的性质以及高校成绩管理数据库的自身特点。在经典关联规则算法Apriori算法的基础上提出了一种改进的算法A++算法，并利用该算法对学生成绩管理数据库进行了关联规则挖掘，得到了隐含在数据库中的有用信息。
DataMiningDevelopment
- 数据挖掘经过十几年的研究，很多传统问题获得了大量研究．近年来，数据挖掘研究与应用迅猛发展，出现了很多新的方法、系统和应用．首先介绍了数据挖掘概念、起源，然后总结了数据挖掘技术的最新发展，便于数据挖掘研究者进行资料的整理和总结．