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:
在大数据背景下,大数据技术被应用在各行各业中,借助数据库中含有的关联性信息,能有效提升科研水平和综合实践能力.因此,为了进一步优化高校科研管理系统的实际价值,要着重利用数据挖掘技术,提高高校科研管理水平.本文对数据挖掘技术的结构、使用工具等进行了简要分析,并集中讨论了高校科研管理系统应用数据挖掘技术的设计流程,以供参考.
推荐文章
大数据背景下基于科研业绩的科研管理研究
大数据
科研业绩
科研管理
科技创新
云计算环境下的大数据特征挖掘技术研究
云计算
梯度采样
大数据
存储体系
特征挖掘
能量开销
大数据环境下文本信息挖掘系统设计
大数据环境
文本信息
关联密度
Aprioirt计算方法
挖掘系统
大数据时代高校科研管理创新分析
大数据时代
高校科研管理
创新
科研效率
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 大数据环境下基于数据挖掘技术的高校科研管理系统的设计研究
来源期刊 网络安全技术与应用 学科
关键词 大数据 高校科研管理系统 数据挖掘技术 设计
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 安全模型、算法与编程
研究方向 页码范围 29-30
页数 2页 分类号
字数 2298字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张辰枝 1 1 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (22)
共引文献  (15)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (3)
二级引证文献  (0)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2009(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2011(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2013(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2014(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2016(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2017(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2018(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)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
大数据
高校科研管理系统
数据挖掘技术
设计
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
网络安全技术与应用
月刊
1009-6833
11-4522/TP
大16开
北京市
2-741
2001
chi
出版文献量(篇)
13340
总下载数(次)
61
总被引数(次)
33730
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导