基于数据挖掘的水泥厂操作变量优化

在基于构件的软件开发过程中，检索和提取满足用户需求的构件是当前研究的重点。为优化构件库的效率，主要集中在提升构件检索和理解效率。采用基于拥挤因子改进的数据挖掘蚁群算法，以优化构件的复用规则，提高复用者对所需构件的准确选取。实验证明，该方法的构件复用规则准确率达到75.3%，显著优于传统的Apriori算法和基础蚁群算法，为构件检索和选取提供了有效的决策支持。

分析流程，建立数据字典，创建数据库表，涵盖从订单到发货。

10g DBA II OCP 原厂教材

基于数据挖掘技术的煤矿信息管理优化 数据挖掘技术为革新煤矿企业传统信息管理系统提供了新的途径。通过构建数据仓库模型，并借助SQL Server等数据管理工具，可有效实现煤矿信息的深度挖掘，并将其应用于互联网和企业内部网络，从而提升信息管理效率。

随着数据量的迅速增长，许多企业和组织已经开始重视利用数据挖掘技术来处理大量数据。数据挖掘是在大数据集中识别有用模式或知识的过程，目前在数据挖掘理论研究和应用方面都取得了显著进展。

基于Web数据流的动态、连续和实时特性，分析和挖掘多种数据类型，建立样本库，并采用适当的流算法进行数据处理，构建高校教育资源优化平台。该平台包括用户应用服务层、数据资源挖掘层和数据库提供层，通过自底向上的数据分析处理，提升高校网络资源的有效利用。

为了优化资源配置，提升掘进效率，采用数据挖掘方法分析神东矿区近5年单进水平变化趋势，并探讨其与安全管理、生产工艺、设备状况、生产组织、薪酬分配、人员素质等因素的关系。研究结果表明，通过源头控制、过程管控和结果考核等措施，2019年单进水平比2018年提升了22%，连掘平均单进达到1289.3m/月，最高月记录为2208m；掘锚平均单进达到632.6m/月，最高月记录为1101m。在不降低进尺总量的情况下，可减少掘进队伍约5支，年节省人力费用3762万元，节省设备租赁费用3083万元。案例为煤炭企业安全高效掘进、降本增效、提升竞争力提供了实践途径。

高效用项集挖掘 (High-Utility Itemset Mining, HUIM) 作为数据挖掘领域的重要任务之一，与频繁项集挖掘 (Frequent Itemset Mining, FIM) 不同，HUIM 在挖掘过程中会综合考虑数量和价值等因素。

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。