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基于SQL+Server数据挖掘系统构建的研究与实现.pdf
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基于SQL+Server数据挖掘系统构建的研究与实现.pdf
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i
摘 要
数据挖掘是数据库技术发展 目前己经成功地应用于各个领域 但
大部分集中在银行 金融 大型商业数据库等赢利性领域中 在高校
政府等一些非赢利性机构中应用很少 智能自测试系统是计算机辅助教
学系统的重要组成部分 本文对智能自测试系统中的专家经验知识库进
行了改进 使用关联规则数据挖掘代替专家经验知识库 对关联规则挖
掘在自测试系统中的应用进行了探索 关联挖掘是基于 SQL Server 2005
数据挖掘功能 使用 SQL Server 2005 Business Intelligence Development
Studio 模版下中的 Analysis Services 项目构建数据挖掘方案 使用 Visual
Studio .Net 2003 中的 ASP.NET 完成数据挖掘结果的前台展示 并实现了
数据挖掘与自测试系统的集成
关键字 智能自测试系统 专家经验知识库 关联规则 数据挖掘 Analysis
Services ASP.NET
ii
ABSTRACT
Research and Implementation of Data Mining System
Construction Based on the SQL Server
The data mining is developed from the database technology ,and it has
been successfully applied to many domains at present. Compared to the
widespread application of the data mining in the domain devoting to make
profit such as bank, finance, large-scale commercial database and so on, in
some non- profit earning organization such as universities ,the government, it
is applied scarcely. Intelligent test system is one of the important part of
Computer Aided Instruction System. This paper makes the improvement to
the specialized and experienced knowledge library in the intelligent test
system expert , and introduces association rule data mining to replace the
specialized and experienced knowledge library. At the same time, it carries
on the exploration about the application of association rule data mining in the
test system application. The connection excavation is based on data mining
function of the SQL Server 2005,using the Analysis Services project in the
pattern plate of the SQL Server 2005 Business Intelligence Development
Studio to construct the data mining plan .At the same time, it uses the
ASP.NET of the Visual Studio Net 2003 to demonstrate the data mining
result on stage and realize the integration of the data mining and the test
system.
Key words: The intelligent test system, the specialized and experienced
knowledge library, the connection rule, the data mining, Analysis Services,
ASP.NET
第 1 章 绪 论
1
第 1 章 绪 论
1.1 引言
在过去 30 年中 计算机硬件稳定的 令人吃惊的进步导致了计算机
数据收集设备和存储介质的不断更新 这些技术大大推动了数据库和信
息产业的发展 使得大量数据库和信息存储用于事务管理 信息检索和
数据分析 但要从存储的海量数据中发现有价值的信息或知识 改变“数
据丰富 信息贫乏”的尴尬境地 却是非常艰巨的
[1]
为弥合数据与信息
之间的鸿沟 数据挖掘(Data Mining— DM)应运而生 使人们能从海量数
据中发现感兴趣的知识 而这些知识是隐含的 事先未知的信息
数据挖掘 也称为数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in
Database KDD) 是近几年随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的
数据库技术 它汇聚了数据库 人工智能 机器学习 统计学 可视化
技术 并行计算等不同学科和领域的知识 借助了多年来数理统计技术
及人工智能等领域研究成果构建起自己的理论体系 利用了数据库技术
对数据进行前端处理 应用机器学习方法从处理后的数据中提取有用的
知识 并对数据背后隐藏的特征和趋势进行分析 最终给出关于数据的
总体特征和发展趋势 运用了可视化技术将人的观察力和智能融入系统
用直观图形将信息模式 数据的关联或趋势呈现给决策者 使用户能交
互式地分析数据
在过去 10 多年里 计算机硬件性能的巨幅提升和数据库技术的飞速
发展 使得企业级大数据量的计算成为现实 未来若干年里可能仍然如
此 但是数据挖掘涉及的数据量会更大 随着计算机技术的发展 挖掘
第 1 章 绪 论
2
工具也将越来越强大 汇合的算法越来越多 预测类算法将吸纳颇具新
意的算法 支持向量机 粗糙集 云模型 遗传算法等 并将实现算法
的自动选择和参数自动调优 遗传编程 GP 归纳逻辑编程 ILP 类
算法的巨大潜力将得到充分发挥
[2]
数据挖掘作为一种无法绕过去的必需的技术 应用领域将越来越广
除了应用于大型专门问题外 还将走向嵌入式 更加智能化而不引人注
目数据挖掘概念将像微积分一样在大学里得到普及教育 成为“未来人”
的基本常识
1.2 数据挖掘发展的现状
数据挖掘 作为一种新颖的数据分析手段 在我国越来越多的企事
业单位中得到应用 被广泛应用于数据库营销 客户关系管理 顾客行
为预测 市场趋势预测等
比较著名的挖掘工具有 IBM Intelligent Miner SAS Enterprise
Miner SPSS Clementine SQL Server 2005 等 它们各自的特点如下
1 DB Miner 这是一个交互式多层次挖掘系统 可以从数据库中
挖掘不同层次知识 包括一系列的挖掘功能:概括 特征 分类 预测
在该系统中提供了一种交互式的类 SQL 语言 数据挖掘查询语言
DMQL 实现了基于 C/S 结构的 Unix 和 Win NT 版本 利用向导可以很
方便的导入数据库数据进行数据挖掘 提供可视化工具可以直观的看到
数据挖掘结果 利用 OLE DB 可以和多种数据源进行连接 它可以和微
软的 SQL Server Analysis Server 和 Excel 提供的 OLAP 数据聚类和关键
表功能集成
2 QUEST 是 IBM 公司 Almaden 研究中心开发的一个多任务数
据挖掘系统 目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据
第 1 章 绪 论
3
挖掘基本构件 系统提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能
包括关联规则发现 序列模式发现 时间序列聚类 决策树分类 递增
式主动开采等 各种开采算法具有近似线性(O(n))计算复杂度 可适用于
任意大小的数据库 算法具有找全性 即能将所有满足指定类型的模式
全部寻找出来 为各种发现功能设计了相应的并行算法
[3]
3 MineSet 是由 SGI 公司和美国 Stanford 大学联合开发的多任务
数据挖掘系统 MineSet 集成多种数据挖掘算法和可视化工具 帮助用户
直观地 实时地发掘 理解大量数据背后的知识 Mine Set 有如下特点
MineSet 以先进的可视化显示方法闻名于世;提供多种数据挖掘模
式 包括分类器 回归模式 关联规则 聚类 判断列重要度:支持多种
关系数据库 可以直接从 Oracle, Informix, Sybase 的表读取数据 也可以
通过 SQL 命令执行查询;多种数据转换功能 在进行挖掘前 MineSet 可
以去除不必要的数据项 统计 集合 分组数据 转换数据类型 构造
表达式由已有数据项生成新的数据项 对数据采样等
4 Intelligent Miner 由美国 IBM 公司开发的数据挖掘软件
Intelligent Miner 是一种分别面向数据库和文本信息进行数据挖掘的软件
系列,它包括 Intelligent Miner for Data 和 Intelligent Miner for Text
Intelligent Miner for Data 可以挖掘包含在数据库 数据仓库和数据中心中
的隐含信息,帮助用户利用传统数据库或普通文件中的结构化数据进行
数据挖掘 它已经成功应用于市场分析 诈骗行为监测及客户联系管理
等 Intelligent Miner for Text 允许企业从文本信息进行数据挖掘 文本数
据源可以是文本文件 Web 页面 电子邮件 Lotus Notes 数据库等等
5 Enterprise Miner 这是一种在我国的企业中得到采用的数据挖
掘工具 比较典型的包括上海宝钢配矿系统应用和铁路部门在春运客运
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omyligaga
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