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不错的文献,介绍了最近数据挖掘的技术。别处不好下的......
在这次演讲中,Graph Mining team的创始人Vahab对本图挖掘和学习进行了高层次的介绍。这个演讲涉及到什么是图,为什么它们是重要的,以及它们在大数据世界中的位置。然后讨论了组成图挖掘和学
数据挖掘分类算法
讲解很丰富,数学建模必备,对数据处理认识很独特到位,奉献了!!
数据挖掘作为一个新兴的多学科交叉应用领域,正在各行各业的决策支持活动扮演着越来越重要的角色。它已用于企业决策支持,市场策略制定等。并将成为决策支持系统的一个重要组成部分。本文主要从技术和应用两个方面对
2000年的数据挖掘综述,可以作为入门的东西看看,增加一些了解,要想深入学习需要其它的资料。
从上个世纪中期最初提出RFID以来,射频识别技术已经经历了一个较长的发展,逐渐拥有了比较成熟的技术,并开始应用到实际生活中的各个方面。近年来,RFID技术更是飞速发展,被人们誉为二十世纪十大技术之一。
数据挖掘研究现状综述.docx
随着科技的不断进步,人们对移动对象的实时位置的获取越来越便捷。这些 移动对象在一段时间内的实时位置就构成了该对象的一条时空轨迹。技术的 进步和设备的不断小型化使得定位设备的应用越来越普遍。因此,在人们
消费者对不同种类的产品具有不同的价格偏好,而传统的序列模式挖掘算法仅考虑序列中不同项目的出现顺序,使得挖掘到的序列模式没有包含产品价格以及种类等重要信息。为了克服传统算法的这一缺陷,在序列模式中体现更
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