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顶级会议第一KDD 第二SIAM ICDM中国计算机学会推荐国际学术刊物(数据库、数据挖掘与内容检索)序号刊物简称刊物全称出版社网址1 TODS ACM Transactions on Database Systems ACM /tods/2 TOIS ACM Transactions on Information andSystems ACM /pubs/tois/3 TKDE IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering IEEE Computer Society /tkde/4 VLDBJ VLDB Journal S pringer-Verlag/dblp/db/journals/vldb/index.html二、B类序号刊物简称刊物全称出版社网址1 TKDD ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data ACM/pubs/tkdd/2 AEI Advanced Engineering Informatics Elsevier/wps/find/journaldescription.cws_home/622240/3 DKE Data and Knowledge Engineering Elsevier/science/journal/0169023X4 DMKD Data Mining and Knowledge DiscoverySpringer/content/100254/5 EJIS European Journal of Information Systems The OR Society/ejis/6 GeoInformatica Springer /content/1573-7624/7 IPM Information Processing and Management Elsevier/locate/infoproman8 Information Sciences Elsevier /locate/issn/002002559 IS Information Systems Elsevier/information-systems/10 JASIST Journal of the American Society for Information Science and TechnologyAmerican Society for Information Science and Technology /Publications/JASIS/jasis.html11 JWS Journal of Web Semantics Elsevier /locate/inca/67132212 KIS Knowledge and Information Systems Springer /journal/1011513 TWEB ACM Transactions on the Web ACM /三、C类序号刊物简称刊物全称出版社网址1 DPD Distributed and Parallel Databases Springer/content/1573-7578/2 I&M Information and Management E lsevier /locate/im/3 IPL Information Processing Letters Elsevier /locate/ipl4 Information Retrieval Springer /issn/1386-45645 IJCIS International Journal of Cooperative Information Systems World Scientific/ijcis6 IJGIS International Journal of Geographical Information Science Taylor & Francis/journals/tf/13658816.html7 IJIS International Journal of Intelligent Systems Wiley/jpages/0884-8173/8 IJKM International Journal of Knowledge Management IGI/journals/details.asp?id=42889 IJSWIS International Journal on Semantic Web and Information Systems IGI/10 JCIS J ournal of Computer Information Systems IACIS/web/journal.htm11 JDM Journal of Database Management IGI-Global/journals/details.asp?id=19812 JGITM Journal of Global Information Technology Management Ivy League Publishing/bae/jgitm/13 JIIS Journal of Intelligent Information Systems Springer/content/1573-7675/14 JSIS Journal of Strategic Information Systems Elsevier/locate/jsis中国计算机学会推荐国际学术刊物(数据库、数据挖掘与内容检索)一、A类序号刊物简称刊物全称出版社网址1 TODS ACM Transactions on Database Systems ACM /tods/2 TOIS ACM Transactions on Information andSystems ACM /pubs/tois/3 TKDE IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering IEEE Computer Society /tkde/4 VLDBJ VLDB Journal S pringer-Verlag/dblp/db/journals/vldb/index.html二、B类序号刊物简称刊物全称出版社网址1 TKDD ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data ACM/pubs/tkdd/2 AEI Advanced Engineering Informatics Elsevier/wps/find/journaldescription.cws_home/622240/3 DKE Data and Knowledge Engineering Elsevier/science/journal/0169023X4 DMKD Data Mining and Knowledge DiscoverySpringer/content/100254/5 EJIS European Journal of Information Systems The OR Society/ejis/6 GeoInformatica Springer /content/1573-7624/7 IPM Information Processing and Management Elsevier/locate/infoproman8 Information Sciences Elsevier /locate/issn/002002559 IS Information Systems Elsevier/information-systems/10 JASIST Journal of the American Society for Information Science and TechnologyAmerican Society for Information Science and Technology /Publications/JASIS/jasis.html11 JWS Journal of Web Semantics Elsevier /locate/inca/67132212 KIS Knowledge and Information Systems Springer /journal/1011513 TWEB ACM Transactions on the Web ACM /三、C类序号刊物简称刊物全称出版社网址1 DPD Distributed and Parallel Databases Springer/content/1573-7578/2 I&M Information and Management E lsevier /locate/im/3 IPL Information Processing Letters Elsevier /locate/ipl4 Information Retrieval Springer /issn/1386-45645 IJCIS International Journal of Cooperative Information Systems World Scientific/ijcis6 IJGIS International Journal of Geographical Information Science Taylor & Francis/journals/tf/13658816.html7 IJIS International Journal of Intelligent Systems Wiley/jpages/0884-8173/8 IJKM International Journal of Knowledge Management IGI/journals/details.asp?id=42889 IJSWIS International Journal on Semantic Web and Information Systems IGI/10 JCIS J ournal of Computer Information Systems IACIS/web/journal.htm11 JDM Journal of Database Management IGI-Global/journals/details.asp?id=19812 JGITM Journal of Global Information Technology Management Ivy League Publishing/bae/jgitm/13 JIIS Journal of Intelligent Information Systems Springer/content/1573-7675/14 JSIS Journal of Strategic Information Systems Elsevier/locate/jsis一、以下是一些数据挖掘领域专家牛人的网站，有很多精华，能开阔研究者的思路，在此共享：1.Rakesh Agrawal主页：/en-us/people/rakesha/ 数据挖掘领域唯一独有的关联规则研究的创始人，其主要的Apriori算法开启了这一伟大的领域。
空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用研究一、引言随着遥感技术的逐步发展和普及，遥感数据处理成为了一个热门的研究领域，而空间数据挖掘技术作为一种新兴的数据挖掘技术，在遥感数据处理中也得到了广泛的应用。
本文旨在探讨空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的应用以及发展趋势。
二、空间数据挖掘技术概述空间数据挖掘技术是数据挖掘技术的一种，在空间数据的处理和分析方面具有很好的应用前景。
空间数据指的是涉及地理位置信息的数据，包括遥感数据、地理信息系统数据等。
空间数据挖掘技术主要是通过对数据进行分析和挖掘来发现其中的规律和有价值的信息，从而为后续的决策提供支持和保证。
目前，空间数据挖掘技术已经被广泛应用于城市规划、环境监测、农业生产等领域。
三、遥感数据处理中的应用研究1. 遥感图像分类遥感图像分类是遥感数据处理中的一个重要环节。
在遥感图像分类中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和识别出图片中的各种地物与覆盖类型，并提供决策支持。
对于遥感图像分类中的数据特征提取过程中，空间数据挖掘技术可以帮助从多个精度尺度的空间数据中提取出具有较好分类性能的特征，从而提高分类精度。
2. 遥感影像分析随着遥感技术的不断进步，遥感影像分析也成为了遥感数据处理的一个重要环节。
在遥感影像分析中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和处理影像中的时空数据，包括温度、变化、植被等信息，从而促进对影像的进一步理解和利用。
3. 空间数据挖掘中的地理信息系统地理信息系统是一种将软件技术和地理信息相结合的信息系统。
在地理信息系统中，空间数据挖掘技术可以帮助分析和挖掘出其中的地理信息，如交通路线、商业区域、人群热点等信息，为城市规划、交通设计等方面提供有效的决策数据支持。
四、空间数据挖掘技术在遥感数据处理中的发展趋势随着遥感技术和空间数据挖掘技术的不断发展和进步，这两种技术也不断拓展其应用范围。
未来，我们可以预见到以下几点发展趋势：1. 多源数据融合未来，会出现更多的遥感数据源，如卫星遥感和无人机遥感等，同时，各类遥感数据种类和所提供的信息也将更加丰富。
数据挖掘算法在天文数据分析领域中优化运用数据挖掘算法在天文数据分析领域中的优化运用对于天文学的研究和发展具有重要意义。
天文学是研究宇宙各种现象和物质的科学，其数据量庞大且复杂，因此需要有效的数据处理和分析方法。
数据挖掘算法通过挖掘、整理和分析大量天文数据，能够帮助天文学家从中发现隐藏的模式和规律，提供更准确和深入的科学洞察力。
天文学研究中使用的数据主要包括天体观测数据、天文图像数据、光谱数据等不同类型的数据。
这些数据中蕴含了丰富的信息，但信息的提取和分析对于人类来说是一项庞大而复杂的任务。
数据挖掘算法的优化运用可以大大提高数据处理的效率，帮助天文学家更好地理解宇宙的本质。
其中，对于天体观测数据的处理，数据挖掘算法可以帮助识别和分类天体的类型和特征。
例如，通过聚类算法，可以将观测到的天体分为不同的类别，进而研究它们的相似性和差异性。
这有助于天文学家对星系、恒星等天体的形成和演化规律进行深入研究。
此外，数据挖掘算法在天文图像数据的分析中也发挥着重要作用。
天文学家通过观测和记录天体的图像，可以获得丰富的天文信息。
然而，这些图像数据往往庞大而复杂，需要有效的算法来识别和提取有用的信息。
数据挖掘算法中的图像识别和特征提取算法可以帮助天文学家在大量图像数据中发现特定的模式和结构，从而推断出天体的形态、性质和演化。
光谱数据是天文学研究中另一个重要的数据类型。
通过对天体的光谱进行分析，可以了解其组成、温度、速度等重要参数。
然而，光谱数据的处理和分析是一项复杂而繁琐的任务。
数据挖掘算法中的光谱特征提取和分类算法可以帮助天文学家分析和分类不同光谱数据，实现天体的自动分类和鉴定。
除了以上几种常见的数据类型外，天文学研究还涉及到其他形式的数据，例如时间序列数据、多维数据等。
数据挖掘算法的运用可以有效地处理和分析这些数据，为天文学的研究和发展提供更深入的洞察。
在天文学研究中，数据挖掘算法的优化应用还存在一些挑战和问题需要解决。
数据挖掘技术在科研机构情报分析工作中的应用研究随着信息时代的到来，大数据的出现极大的推动了信息化与数字化进程。
同时，科研机构情报分析也得到了重视，并开展了一系列研究与实践。
为了更好地应对信息化时代的挑战，科研机构情报分析工作中越来越多地应用了数据挖掘技术。
数据挖掘技术是指利用计算机自动化地从大量数据中发现有用的模式和规律，并进行数据分析和预测的一种方法。
在科研机构情报分析工作中，数据挖掘技术主要应用于以下方面：首先，数据挖掘技术可以帮助科研机构获取更加精准的信息。
科研机构需要从大量文献、专利以及各类数据库中获取有关研究领域的信息。
在传统的情报分析中，获取信息一般需要靠专业情报分析师手动进行筛选和分类，效率低且易出错。
而数据挖掘技术可以通过对数据进行关联规则挖掘、聚类、分类等方法，筛选出与研究领域相关的信息，并自动分类整理，大大提高了信息获取的效率和准确性。
其次，数据挖掘技术可以帮助科研机构发现新的研究方向和机会。
科研机构需要及时了解研究领域的最新动态和趋势，以寻找创新性的研究方向和机会。
在传统的分析方法中，这需要情报分析师具有综合分析能力和敏锐的洞察力，而数据挖掘技术可以通过对大数据进行挖掘和分析，自动发现研究领域的新趋势、新话题或新问题，进而引领科研机构的研究方向和重点。
最后，数据挖掘技术也可以帮助科研机构进行科学决策。
在实现科研机构研究目标的过程中，需要进行多维度的比较和评估，并依据分析结果进行科学决策。
数据挖掘技术可以通过对科研机构的历史数据和现有数据进行挖掘和分析，帮助科研机构轻松地进行大规模的数据对比和评估，并生成科学的决策建议。
综上所述，数据挖掘技术在科研机构情报分析工作中有着广泛应用，可以大大提高信息获取效率和准确性，发现新的研究方向和机会，以及帮助科研机构进行科学决策。
随着信息化时代的深入发展，数据挖掘技术在科研机构情报分析领域的应用前景将越来越广阔。
面向海洋领域的数据挖掘技术研究在当今数字化时代，海洋领域数据的快速积累和海量信息的管理成为了一项迫切的需求。
通过数据挖掘技术，我们可以从海洋数据中发现隐藏的模式和规律，为海洋领域的科研、保护、开发以及管理提供有力的支持。
本文将探讨面向海洋领域的数据挖掘技术的研究内容和应用前景。
首先，海洋领域的数据挖掘技术需要处理大规模、多样性和复杂性的数据。
海洋数据包括海洋观测数据、卫星遥感数据、海洋气象数据、海洋地质数据等多种类型。
面对如此庞大而复杂的数据资源，研究者们致力于开发能够提取其中有用信息的数据挖掘算法和技术。
其中一个重要的研究方向是基于机器学习算法的海洋领域数据挖掘。
机器学习是一种通过学习数据模式来预测和分类的算法。
在海洋领域，利用机器学习算法可以对海洋气象数据进行天气预测，对海洋生物数据进行物种分类，对海洋地质数据进行地质特征提取等。
例如，通过训练模型，可以利用历史气象数据预测未来海洋气象情况，从而为海事、渔业等提供预警和指导。
另一个关键研究方向是基于文本挖掘的海洋领域数据分析。
海洋领域中有大量的文献、报告、专利等非结构化数据，这些数据中蕴含了丰富的知识和信息。
通过文本挖掘技术，可以从非结构化的文本数据中提取关键词、主题信息、实体关系等，为科研人员提供快速获取相关信息的工具。
例如，利用文本挖掘可以帮助科研人员快速获取某个海洋物种的相关文献，加速科研进程。
此外，还有一类重要的研究是基于空间数据挖掘的海洋领域数据分析。
海洋领域的数据往往具有时空特性，可以通过空间数据挖掘技术发现空间分布规律、热点区域等。
例如，通过分析卫星遥感数据，可以发现海洋污染的空间分布规律，为海洋环境保护提供科学依据。
空间数据挖掘技术还可以用于海洋资源开发的位置选址、海底地形分析等。
随着深度学习算法的快速发展，海洋领域数据挖掘技术也得到了进一步提升。
深度学习算法通过建立深层神经网络模型，可以处理更复杂、更高维度的数据。
在海洋领域，深度学习算法可以应用于图像识别、目标检测、海底地形重建等诸多任务。
数据挖掘在科学研究中的应用作为一种新兴的技术手段，数据挖掘在科学研究中的应用越来越受到重视。
通过帮助科学家挖掘和分析数据，数据挖掘能够为科学研究提供新的视角和思路，有助于推动科学进步，帮助我们更好地理解和探索自然世界。
一、数据挖掘在气候研究中的应用气候是人类关注的热点问题之一，而数据挖掘技术在气候研究中的应用也非常广泛。
比如，科学家们可以借助数据挖掘技术对海洋、大气和陆地的数据进行融合，进而研究全球气候变化的格局和趋势。
此外，数据挖掘还可以用来挖掘气候变化的原因和机制，例如研究大气成分变化、太阳辐射强度变化等。
二、数据挖掘在医学研究中的应用医学研究是一个数据密集型的领域，而数据挖掘技术可以帮助科学家们更好地发掘数据中隐藏的信息，从而有助于研究各种疾病的发病机理和潜在治疗方案。
比如，研究者可以通过分析大量的病例数据，发现某种疾病的风险因素和关联疾病，进而制定相应的预防措施和治疗方案，这对提高医学治疗的效果和质量有着重要的意义。
三、数据挖掘在环境管理中的应用环境管理是社会发展的重要方面，数据挖掘技术的应用也为环境治理和管理带来了新的思路和方法。
例如，数据挖掘技术可以用来分析大气、水质、土壤等环境因素的变化趋势和关联性，进而对环境状况进行预测和评估。
在生态恢复和环境监测领域，数据挖掘还可以帮助科学家们揭示环境变化的规律和趋势，发现环境保护的瓶颈和局限，从而为环境治理提供新的思路和方法。
四、数据挖掘在经济学研究中的应用经济学研究是一个复杂的领域，而数据挖掘技术的应用可以帮助经济学家更好地发掘数据中隐藏的信息，提高经济研究的准确性和可信度。
例如，数据挖掘技术可以通过分析社会经济变量之间的关系，发现经济增长的指标和潜在风险，进而制定相应的政策措施和应对方案。
此外，数据挖掘还可以用来预测金融市场的变化趋势，为投资者提供更准确的投资建议。
五、数据挖掘在教育研究中的应用教育研究是一个关注未来的领域，而数据挖掘技术的应用也为教育研究带来了新的方法和思路。
基于海洋环境的数据挖掘算法研究近年来，利用数据挖掘技术开发复杂的新型算法，改变着海洋环境的数据检索和分析。
海洋环境的数据挖掘算法是建立在海洋学、地理信息学、机器学习和大数据处理等领域，可以从海洋环境数据中挖掘出有用信息的新型算法。
数据挖掘算法有助于科学的探索和环境的研究，可以为海洋环境保护和科学研究提供新的方法和思路。
海洋环境的数据挖掘算法主要分为两大类：基于模式识别的数据挖掘算法和基于统计学的数据挖掘算法。
基于模式识别的数据挖掘算法通过发现规律，从海洋环境数据中发现和提取出新信息。
它包括机器学习技术，深度学习技术，朴素贝叶斯分类和关联规则等，可以帮助研究人员发现更深层次的信息和规律，有助于对海洋环境的深入理解。
基于统计学的数据挖掘算法则可以根据海洋环境数据的特征和联系，从中确定和提取出重要信息。
它可以提供有关海洋环境变化的概率预测，为相关研究和地理管理提供决策依据。
除了上述两大类数据挖掘算法之外，还有一些特殊的数据挖掘算法，如空间分析、船舶跟踪、海洋生物识别等。
它们利用提取和处理数据的方法，融合了GIS、遥感、航空摄影等多种技术，为海洋环境的研究提供有效的数据分析手段。
随着海洋科学技术的发展，数据挖掘算法也将在海洋环境中发挥举足轻重的作用。
这项技术有助于改善海洋环境检测和研究，可以更加准确地检测污染物的来源、传播途径和变化规律，保护海洋环境的健康发展，并进一步提高海洋环境研究的水平。
目前，海洋环境的数据挖掘算法研究仍处于起步阶段，还有许多问题需要进一步探索。
在此背景下，未来应继续加强对海洋环境的数据挖掘技术的研究，以扩展海洋科学研究的空间，以保护海洋环境。
综上，基于海洋环境的数据挖掘算法正在发挥着重要作用，其可以有效地提取海洋环境数据中的有用信息，并为海洋环境的保护和科学研究提供全新的方法和思路。
未来，数据挖掘技术将继续为海洋环境的研究和保护做出重大贡献。
国家自然科学基金大数据成果检索国家自然科学基金大数据成果检索是一个重要的工具，它可以帮助人们找到并了解相关的大数据研究成果。
在进行大数据成果检索时，需要注意以下几个方面：首先，我们需要了解什么是大数据。
大数据是指数据量非常庞大，具有多样化、复杂性和高时效性的数据集合。
大数据的特点包括数据量大、数据类型多样、数据生成速度快、数据价值密度低以及数据隐私性和安全性等方面的问题。
因此，大数据的研究往往涉及到多个学科领域的交叉与融合，包括计算机科学、数据科学、数学、网络科学等。
其次，我们可以通过国家自然科学基金的官方网站进行大数据成果检索。
国家自然科学基金是我国重要的科研基金之一，支持各类科研项目，在大数据领域也扮演着重要的角色。
在官方网站上，我们可以使用关键词来进行搜索，例如“大数据”、“数据科学”、“数据挖掘”、“人工智能”等等。
搜索结果将会显示相关的项目信息，包括项目名称、研究方向、项目组成员、研究成果等。
除了国家自然科学基金的官方网站，我们还可以使用其他学术搜索引擎进行大数据成果的检索，例如谷歌学术、百度学术、知网等。
这些学术搜索引擎索引了大量的学术论文和研究成果，可以通过关键词搜索来找到相关的研究成果。
需要注意的是，这些学术搜索引擎可能需要付费获取全文，或者只提供部分内容的摘要信息。
在进行大数据成果检索时，我们可以关注以下几个方面的信息：首先，研究项目的名称和基本介绍，这有助于我们了解项目的研究方向和目标。
其次，我们可以关注项目的研究成果，例如发表的学术论文、申请的专利或者实际应用的案例。
通过研究成果，我们可以了解到该项目取得的具体成果和对学科领域的贡献。
此外，我们还可以关注项目的研究团队和合作机构，了解项目的组成和合作情况等。
总的来说，国家自然科学基金大数据成果检索是一个重要的工具，可以帮助人们找到并了解相关的大数据研究成果。
在进行大数据成果检索时，我们可以通过国家自然科学基金的官方网站和其他学术搜索引擎来查找相关的研究项目和研究成果。
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—３８２４．２０１１．０３．００２数据挖掘与云计算——专访中国科学院计算技术研究所何清博士《数字通信》记者：张诚，郭毅中国科学院计算技术研究所何清博士数字通信：当今世界处于一个数据爆炸时代，如何有效地从海量数据中找到有用、可理解的知识正考验人类智慧，我们是否拥有应对这一挑战的技术手段？何清：人类社会信息正以“每１８个月产生的数量等于过去几千年的总和”的速度不断增加，如此浩瀚的数据在带给人们大量信息的同时，也极大地增加了人们从海量数据中发现有用知识的难度，而解决这一问题的努力促进了云计算和数据挖掘技术的结合和快速发展。
按照中国电子学会云计算专家委员会的技术白皮书阐述，云计算是一种基于互联网的、大众参与的汁算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态ｉ可伸缩、且被虚拟化的，而且以服务的方式提供。
云计算给软件带来的变革主要表现在Ｓａａｓ（软件即服务）。
软件的单机安装将逐渐被云计算平台部署所代替，用户只需通过网络浏览器便可享受快速高质的云服务，中小企业既可以在公共云计算平台上使用云服务软件，也可以在硬件开支不大的情况下部署自己的云计算平台，从而实现高性能、低成本的计算。
随着云计算的发展，很多公共需求的服务将会１３益满足大众需求，普惠各个行业。
数据挖掘远比信息搜索要复杂。
过去对海量数据的处理主要是通过高性能机或者更大规模的计算设备来实现，现在通过基于云计算的数据挖掘能更好地达到目的。
采用云计算模式有许多好处，成本低廉、容错性强、计算速度快、程序开发便捷、节点的增加更容易等。
可以说云计算是数据挖掘中普遍适用较为理想的计算模式，也是我们从海量数据中找到有用、可理解的知识的技术手段。
数字通信：数据挖掘技术经历了怎样一个发展过程？何清：数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称为数据库中的知识发现，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的过程。
数据挖掘在科研中的应用随着计算机技术不断的发展，数据产生的速度呈现出指数级的增长，各种数据需要加以分析和挖掘来获取更多的信息和应用，这就是数据挖掘技术的应用。
在科研领域中，数据挖掘技术不仅可以帮助科研人员快速、高效地获取数据信息，还可以帮助科研人员发现规律和提升研究成果的可信度和准确性，同时也为科学研究带来了新的思路和突破口。
数据挖掘在科研中的应用可以分为多个方面，以下将对其中的几个方面进行详细的探讨。
一、数据挖掘在生命科学中的应用生命科学是一个涉及极广的学科领域，涵盖生物学、医学等多个方面。
那么在生命科学中，数据挖掘技术可以帮助科研人员进行遗传信息的挖掘。
通过对基因序列数据的挖掘，可以发现天然药物的来源，通过对基因突变数据的挖掘，可以发现人类基因突变与某些疾病之间的关联性等。
实际上，通过数据挖掘技术可以对生命科学的遗传信息进行深度挖掘，如基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域，可以找出数据中存在的异常、特征、规律性等，从而为人类医学的诊断和治疗等方面提供更加精确的生物信息。
二、数据挖掘在地质科学中的应用地质科学是地球科学的重要分支，主要研究地球物质的组成和构造、变化及演化规律。
在这一领域中，数据挖掘技术可以帮助科学家更加精准地分析地质测量数据和探测数据。
例如：利用数据挖掘技术，可以进行地震预警模型的开发，提高在地震发生之前的预测和警告能力。
此外，数据挖掘技术还可以用于岩石矿床的灾害评估，通过挖掘采掘过程中的数据，可以发现一些隐蔽的问题，如地面塌陷等现象，从而对采掘过程进行调整和加固，从而减少矿难事故的发生。
三、数据挖掘在社会科学中的应用社会科学是研究人类社会各方面问题的综合性学科，其领域包括经济学、政治学、社会学等。
那么，在社会科学领域中，数据挖掘技术可以帮助科学家更好的分析人群行为和趋势。
例如：利用数据挖掘技术，可以对社交网络上的用户行为进行分析，从而了解用户对各种话题的兴趣度和接受度。
同时，通过分析用户在社交网络上的互动信息，可以预测人们在社交网络上的“话题热度”及未来消息传递的分布规律。
科学研究中的数据挖掘技术在科学研究中，数据挖掘技术发挥了重要的作用。
数据挖掘技术通过从大规模的数据集中发现隐藏在其中的模式、关联和趋势，提供了对科学数据更深层次、更全面的理解和分析。
本文将介绍数据挖掘技术在科学研究中的应用，并探讨其对科学发展的影响。
一、数据挖掘在科学研究中的应用1. 数据预处理在进行数据挖掘之前，科学研究人员首先需要对原始数据进行预处理。
这一步骤包括数据清洗、数据整合和数据转换等。
数据清洗的目的是去除数据中的噪声和异常值，保证数据的质量。
数据整合则是将来自不同来源、不同格式的数据整合到一个统一的数据集中。
数据转换则是将数据转化为挖掘算法所需的形式。
2. 模式发现与关联规则挖掘数据挖掘技术可以用于科学研究中的模式发现和关联规则挖掘。
通过对大量的科学数据进行挖掘，科学研究人员可以发现隐藏在数据背后的规律和结构，从而对科学现象进行更深入的理解。
例如，在地震研究中，科学家可以通过挖掘地震数据中的模式和关联规则，预测地震的发生概率和震级范围，为防灾减灾工作提供科学依据。
3. 分类和聚类分析数据挖掘技术还可以用于科学数据的分类和聚类分析。
通过对科学数据进行分类，科学研究人员可以将不同类型的数据进行区分，从而更好地理解和解释科学现象。
聚类分析则可以将相似的科学数据进行自动分组，帮助科学家发现科学领域中的共性和特征。
例如，在生物学领域，科学家可以通过对基因数据进行聚类分析，发现基因之间的相似性和功能相关性，为生物研究提供重要线索。
二、数据挖掘技术对科学发展的影响1. 提高科学研究的效率数据挖掘技术使科学研究人员能够更快速、更准确地分析海量的科学数据，从而提高科研工作的效率。
传统的科学研究方法通常需要通过统计学方法对数据进行分析，这需要大量的时间和精力。
而数据挖掘技术可以自动地发现数据中的规律和结构，为科学研究提供更全面、更准确的结果。
2. 推动科学的交叉与创新数据挖掘技术可以将不同领域的数据进行整合和分析，促进科学的交叉与创新。
数据挖掘特征工程——特征处理与特征生成特征工程是数据挖掘中非常重要的一环，它主要涉及特征处理与特征生成两个方面。
特征处理是指对原始数据进行清洗、预处理和编码等操作，以提取有用的特征信息；而特征生成则是利用现有特征，通过一些数学或统计方法，生成新的特征，以提高模型的性能。
首先，我们来看看特征处理的相关内容。
在数据挖掘任务中，原始数据往往是非结构化或半结构化的，需要进行清洗和预处理，以便后续的特征提取和模型建立。
特征处理的主要步骤包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据平滑和标准化等。
数据清洗是特征处理的第一步，它主要是去除无效数据、重复数据、含有噪声的数据等。
例如，可以删除重复记录、去除文本中的特殊符号、转换字符串为合适的数据类型等。
缺失值处理是特征处理的重要环节，因为现实中的数据往往有一部分数据缺失。
常用的缺失值处理方法包括删除含有缺失值的记录、对缺失值进行插补和使用虚拟变量等。
根据缺失值的类型和缺失的原因，可以选择不同的插补方法，如均值、中位数、最近邻等。
异常值处理是对数据中的异常值进行检测和处理。
异常值是指与大多数数据点明显不同的值，可能是输入错误或表示特殊情况。
常见的异常值处理方法包括基于统计分析的方法（如3σ原则、箱线图等）和基于机器学习的方法（如聚类、离群点检测等）。
数据平滑是对数据进行去噪的一种方式。
它可以平滑异常数据或噪声的影响，使数据更加平滑。
数据平滑常用的方法包括滑动平均、指数平滑和多项式拟合等。
标准化是将不同类型、量级、单位的特征进行统一的处理。
常见的标准化方法包括Z-Score标准化和min-max标准化。
Z-Score标准化将数据按其与平均值的偏差进行标准化，使其服从标准正态分布；min-max标准化将数据按最小值和最大值之间的范围进行线性变换，使其值在一定范围内。
接下来我们来看看特征生成的相关内容。
特征生成是利用现有特征，通过一些数学或统计方法，生成新的特征，以提高模型的性能。
2300 引言数据挖掘(Data Mining),又被称为知识发现、资料探勘、数据采矿等,是利用机器对样本数据进行分析和发掘形成知识的过程[1]。
该技术是自动从大量的数据样本中寻找数据间隐藏的特殊关系。
数据挖掘技术是统计学、人工智能技术和数据库技术等理论的结晶,为寻找数据间的隐藏关系提供了很好的技术支持[2]。
自上世纪80年代末,数据挖掘的技术思想在底特律召开的第十一届国际人工智能会议第一次展开专题讨论,当时会议的主题是数据库的知识发现。
随后每年举办一次关于知识发现的专题讨论,直至1995年在蒙特利尔召开了第一届数据挖掘国际会议[3]。
在此之后,每年召开的有关于数据挖掘的国际会议越来越多,期刊的数量也在不断增加。
1 数据挖掘的应用现状数据挖掘广泛应用于市场销售、金融、互联网、医疗、交通等各个领域。
在市场销售领域,可以完成消费群体分析、市场定位、销售情况趋势预测、仓库进出库分析、优化市场策略、判别用户购买行为、优化促销活动等。
诸多分析人员也在此领域做出了研究。
王旺[4]利用SAS软件,对便利店购买交易数据进行关联性分析,提出在商品布局、促销推广等方面的优化应用;黄玉佳将生命周期理论与Bass模型相结合,进行消费者购买模式偏好计算,为企业创造利润的方向提供了借鉴;耿晓中设计了超市管理系统,并基于该系统实现FP-growth算法,找出了消费者购买行为模式。
在金融领域,通过对金融交易活动的监督,发现交易规则,或通过对客户收入水平、偿还收入比、受教育程度等主导因素分析,可以完成对客户信用等级评价,以预测客户贷款还款能力,降低银行放贷风险。
许江峰对P2P网络金融平台数据进行关联分析和logistic回归,在解决国内P2P网络金融平台面临的借贷双方信息不对等、借款业务操作无参考等问题方面进行了探索研究。
在互联网领域,通过对网页Links信息的挖掘,以实现对网络信息的分类、聚类、浏览和检索,通过对用户的检索记录分析,有效的进行提问扩展,提高引擎的检索效率。
科学数据挖掘网格服务框架
佟强;周园春;吴开超;阎保平
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2007(24)6
【摘要】在分析科学数据网格环境下数据挖掘之特点的基础上,提出了科学数据挖掘网格服务框架.科学数据挖掘网格服务以网格服务的形式提供了科学数据网格环境下的数据挖掘解决方案.与传统的数据挖掘系统相比,科学数据挖掘网格服务具有诸多优点,更适合科学数据网格和科学数据库环境.目前已经实际应用于几个数据库中,不仅具有简单的查询检索功能,而且可以进行数据统计分析及知识发现,进一步提高了科学数据网格服务的水平.
【总页数】5页(P25-29)
【作者】佟强;周园春;吴开超;阎保平
【作者单位】中国科学院,计算技术研究所,北京,100080;中国科学院,研究生院,北京,100049;中国科学院,计算技术研究所,北京,100080;中国科学院,研究生院,北京,100049;中国科学院,计算技术研究所,北京,100080;中国科学院,计算机网络信息中心,北京,100080;中国科学院,研究生院,北京,100049;中国科学院,计算机网络信息中心,北京,100080
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.面向网格计算的动态容错服务框架设计 [J], 雷正桥;伍文棣;郭凯旋;刘珊
2.数据网格中的数据管理服务框架分析 [J], 王大震;王淑静;宋瀚涛;潘浩
3.基于数据挖掘的电子政务个性化推荐服务框架研究 [J], 李菲
4.网格空间信息智能服务框架及关键技术 [J], 成毅;黄瑞阳;陈晓斌;孙庆辉
5.空间信息网格SIG:新一代的空间信息基础设施和服务框架 [J], 刘云翔;景宁;陈荦;唐宇
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数据挖掘研究综述及其在国土资源信息化中的应用研究初探王永刚
【期刊名称】《国土资源信息化》
【年(卷),期】2009(000)002
【摘要】本文系统论述和总结了数据挖掘和空间数据挖掘的概念、技术方法和研究现状.详细介绍了目前主流的数据挖掘厂商及解决方案.文章最后简要分析了数据挖掘技术在国土资源行业中的研究现状,并对如何利用这些新技术为国土资源业务管理与决策支持提供帮助进行了初步探讨.
【总页数】5页(P21-25)
【作者】王永刚
【作者单位】中国科学院遥感应用研究所,北京,100101;北京市国土资源局,北京,100013
【正文语种】中文
【中图分类】P23
【相关文献】
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5.深度学习在轨迹数据挖掘中的应用研究综述 [J], 李旭娟;皮建勇
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