作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
随着科技信息的发展,数据挖掘技术广泛应用于各行各业,对人类生活产生了重大的影响.本文首先介绍了数据挖掘的基本信息与概念及数据挖掘的经典模型,然后介绍了数据挖掘的主要分及重要算法及应用,最后指出了数据挖掘现存的问题及以后发展的方向.
推荐文章
数据挖掘分类技术研究与分析
数据挖掘
决策树
贝叶斯分类
人工神经网络
数据挖掘集成技术研究
数据挖掘
集成
数据库
数据仓库
Web数据挖掘技术研究
信息检索
数据挖掘
Web内容挖掘
Web结构挖掘
Web访问信息挖掘
基于数据挖掘的图像分割技术研究与应用
数据挖掘
模式识别
数字化图像
图像分割
中值滤波
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 数据挖掘技术研究与应用
来源期刊 软件 学科 工学
关键词 数据挖掘 聚类分析 分类预测 关联分析
年,卷(期) 2015,(11) 所属期刊栏目 综述
研究方向 页码范围 38-42
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 5608字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6970.2015.11.011
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (23)
共引文献  (108)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (31)
同被引文献  (113)
二级引证文献  (31)
1986(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2011(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2012(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2013(10)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(7)
2014(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2015(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2016(8)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(0)
2017(8)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(1)
2018(23)
  • 引证文献(8)
  • 二级引证文献(15)
2019(20)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(13)
2020(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
聚类分析
分类预测
关联分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件
月刊
1003-6970
12-1151/TP
16开
北京市3108信箱
1979
chi
出版文献量(篇)
9374
总下载数(次)
40
论文1v1指导