这份PDF文件详细总结了小学阶段英语语法的分类和应用，包括动词时态、词性、句型结构等核心内容。通过数据挖掘技术，可以帮助教育工作者更好地理解学生的学习需求和特点。

多维时间序列数据挖掘是信息科学领域的一个重要研究方向，尤其在气象数据处理和天气预测方面有广泛应用前景。以研究降雨天气模型为背景，介绍了基于极值斜率分段线性拟合法的多维时间序列数据挖掘方法，展示了通过聚类数据挖掘技术分析气象数据，提炼出降雨与气象要素关系，并建立实用降雨天气模型。文章详细说明了多维时间序列和其在气象要素变化记录中的应用，强调了气象学研究及气候预测的重要性。作者提出新的多维时间序列数据挖掘模型，揭示多种气象要素间复杂的非线性变化趋势。还介绍了数据预处理过程，包括气象要素数据库创建、数据规范化和维度选择等步骤。在建立降雨天气模型时，作者强调了分段线性拟合法、聚类数据挖掘技术及规则提取的关键作用。

这是一本关于数据挖掘和模式识别经典教材的英文版，出版自CMU。

非负矩阵分解(NMF)是一种局部特征提取方法，能勾勒相关图像在基矩阵空间的分布。为解决NMF未考虑数据内在几何结构的限制，提出基于NMF与全局非线性降维方法Isomap相结合的新方法。Isomap能有效发现数据内在结构与相关性，实现高维数据的可视化降维。实验显示，该方法在图像检索中能更准确地获取信息，提升检索准确性。

传统竞争模式下，招聘网站互相角逐，而创新招聘策略则是通过价值创新，在蓝海市场上开辟新空间，以最低成本吸引更多人才。我们不与竞争对手直接竞争，而是专注于挖掘和提供高价值的求职者数据服务，与传统招聘网站合作并非竞争，而是强调数据挖掘和群体筛选，这是市场未开发的潜力。我们的商业模式与关注点完全不同，致力于后期数据挖掘与群体筛选。

随着时间推移，人类所积累的数据量每月增长超过15%，这种情况下，仅依赖人类分析数据已经不再可行。据估计，全球信息量每二十个月翻倍，而数据库的数量和规模增长速度更快。数据挖掘技术成为了解这些数据的关键工具。

研究显示，社交互动和饮酒会导致特定的行为模式，近期研究建议区分焦虑和抑郁情绪的特定应对方式。数据挖掘技术被用来预测中学生的饮酒动机。然而，现有预处理系统的数据挖掘模型未能有效识别出对预测中学生酒精消费强度有益的相关属性。为了克服这一挑战，我们提出了一种名为多阶段预处理（MSP）的系统，利用离散化和特征选择阶段，从中学生的行为中提取最相关的属性。该系统不仅能够预测学生的酒精消费强度，还能识别酒精成瘾的风险。我们进行了综合实验，使用了基于相关性的特征选择方法如CFS、IG、CS和Relief-F。实验结果显示，这些特征选择方法显著提高了分类性能，在准确度、灵敏度、精度、F-measure和ROC-area等指标上表现出色。

此存储库包含课程中使用的所有SQL文件、数据模型和电子表格。课程重点包括数据库设计、开发、访问和管理，以及数据可视化和数据挖掘基础。作业文件夹包含相关SQL文件和数据模型，用于作业分配。班级代码包含用于课堂内作业和小组项目的SQL文件和数据模型。电子表格包含供课堂使用的Excel电子表格。测试部分包含期中考试和期末考试的相关SQL文件和数据模型。使用的软件包括MySQL Workbench 6.2 CE和Microsoft Excel 2016。

数据挖掘作为一门交叉学科，在商业和科学研究中展现出了巨大的应用潜力。《数据挖掘：概念、模型、方法和算法》是一本经典教材，由Mehmed Kantardzic编写，王晓海和吴志刚翻译，2013年由清华大学出版社出版。该书深入讨论了数据预处理、各种数据挖掘任务如分类、聚类、关联规则学习和回归分析，以及神经网络和遗传算法等关键技术。数据挖掘的核心目标是从大量复杂数据中挖掘出有用的模式和知识，为预测和智能决策提供支持。

查询词翻译技术在跨语言信息检索中的创新应用####一、引言与背景随着互联网技术的迅猛发展，用户对多语言信息的检索需求不断增加。然而，跨语言信息检索（CLIR）在实际应用中并未达到预期的成功。其中一个关键原因是缺乏适用于网络搜索的实时双语词汇表，特别是对于新兴术语和专有名词等热门查询词条的有效翻译。 ####二、问题分析根据台湾某知名中文搜索引擎的日志分析显示，约有19.2%的用户使用英文或英文缩写进行查询，如“Microsoft”、“Nokia”等。考虑到大多数中文用户不熟悉这些外语查询词，因此大多数热门外语查询词需要对应的中文翻译。传统的手动编制双语词典不仅耗时且成本高昂，而且难以实时更新。为此，研究人员通过统计模型尝试自动从平行或可比的双语文本（如双语新闻）中提取术语翻译。然而，由于网络查询词通常较短且多样化，这种方法只能涵盖有限的翻译。 ####三、解决方案：基于锚文本挖掘为解决上述问题，提出了一种新方法，用于自动提取大量Web查询词的双语翻译。锚文本是指网页中超链接中显示的可见文字，通常用于描述被链接页面的内容。通过挖掘锚文本，可以有效获取不同语言之间查询词的翻译关系。具体来说，该方法包括以下几个步骤： 1. 数据收集：收集包含中英文锚文本的Web页面。 2. 预处理：清洗数据，包括去除HTML标签和停用词过滤等。 3. 锚文本挖掘：利用自然语言处理技术分析锚文本，识别查询词及其潜在的翻译。 4. 翻译提取：通过算法评估候选翻译的质量，并选择最合适的翻译结果。 5. 验证与优化：通过实验验证方法的有效性，并调整优化算法以提高翻译质量。 ####四、实验与结果为了验证上述方法的有效性，研究者选取了包含109,416个Web页面的数据集进行实验，这些页面同时包含中文和英文的锚文本。实验的目标是从这些页面中提取200个流行英语查询词的中文翻译。结果表明，该方法成功为75%的查询词找到了有效的翻译，其中87.2%的翻译无法在常见的双语词典中找到。这一研究结果表明，基于锚文本挖掘的查询词翻译提取方法在一定程度上解决了传统双语词汇表难以适应网络搜索需求的问题。