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本文分析对比了国内外玩具行业应对TBT风险的情况,探讨了应对TBT风险预警系统的结构,研究了建立风险预警系统所应用的Web自动数据挖掘、数据仓库和决策支持系统等关键技术,通过Web数据挖掘技术提高信息自动采集、获取的效率,通过决策支持系统为主管部门制定应对措施和风险等级评估提供可靠的依据。 相似文献
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Web数据挖掘是当今世界上的热门研究领域,本文从Web数据挖掘的定义开始分析研究Web数据挖掘的难点、过程等相关技术,并计论其在电子商务领域中的相关应用。 相似文献
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随着科学技术的进步,信息技术逐渐地成为了推动各行各业发展过程中的重要驱动力。而数据挖掘技术就是属于信息技术发展到一定阶段的产物,并且数据挖掘技术也标志着人类对于数据库技术深入的研究和开发。从数据库技术发展的历程来看,在初期就是简单地将各类信息数据储存于数据库中,而随着数据挖掘技术的出现用户就可以更好地通过这种技术,查询... 相似文献
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<正>随着信息时代进一步推进,智能时代即将来临,知识在经济中的作用和地位日渐重要,已成为企业创新与发展的基础力量,只有不断掌握和创造知识的企业,才能在行业的激烈竞争中不断壮大和发展。因此,知识管理作为一种全新的管理模式能为提高企业核心竞争能力奠定基础。知识挖掘技术一直是学术界和企业界研究的热点,知识挖掘本质即为数据挖掘,旨在通过潜在、有价值的信息提取,提升知识的利用效率。对于内容庞大、 相似文献
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从现有的实时生产信息和管理信息数据库应用情况来看,大量数据的存储,检索十分方便.数据的一致性、安全性也有保证。现在的问题在于如何从大量拥入数据库中的几乎泛滥成灾的数据中获取有用的知识,如提取这些数据的整体特征的描述及对其发展趋势的预测等,以帮助决策者提出问题,发现问题、分析问题和解决问题,在现有生产条件下,实现硬件技术系统(特别是操作变量与控制规律,生产计划与调度等)和软件技术系统(特别是市场营销、采购等)的优化.从而使过程工业综合自动化系统能达到总体性能的优化。在这种背景下,过程工业数据库中的知识发现和数据挖掘的研究目前在国内外正日益成为一个研究的热点。 相似文献
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数据挖掘(Data Mining)是目前IT业界的热点,其身影随处可见,但截止目前还没有一个完整的定义。人们根据各自的理解提出了多种数据挖掘的定义,例如:SAS研究所(1997)提出数据挖掘是“在大量相关数据基础之上进行数据探索和建立相关模型的先进方法”;Bhavani(1999)提出数据挖掘是“使用模式识别技术、统计和数学技术,在大量的数据中发现有意义的新关系、模式和趋势的过程”。与该术语相近似的还有另一术语。从数据库中发现知识(KDD,Knowledge discovery in database)。KDD一词首次出现在1989年举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。… 相似文献
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随着石油石化信息化的进一步发展,企业信息化系统日渐增多,旨在实现系统综合应用的数据库和数据挖掘技术,越来越被公认为是该行业信息化的下一个热点。但推广数据仓库与挖掘时机是否真的成熟了?到底应该如何做?相比金融、电信等其它行业,其特点何在?都是厂商与企业面临的重要问题。面对这些问题,First BI的技术总监胡海峰先澄清了概念,他更愿意将 “数据挖掘”改称为BI(商业智能),并由此得出只要是已经或正在实施ERP的石油石化企业,都已在技术和业务上具备应用BI的可能。也许,我们可这样理解胡先生的话,继ERP热潮之后,BI成为新的热点将是大势所趋。 相似文献