第二代数据挖掘系统的新特性与应用

第二代数据挖掘系统续-数据挖掘技术及应用

第二代数据挖掘系统（续）特点与数据库管理系统（DBMS）集成，支持数据库和数据仓库，具有高性能的接口和高可扩展性。能够处理大规模和复杂的数据集，通过支持数据挖掘模式（DMQL）和数据挖掘查询语言增强系统的灵活性。典型系统如DBMiner，使用DMQL进行挖掘操作。第二代系统主要集中在模型生成，第三代数据挖掘系统则更注重预测模型系统集成的开发。

数据挖掘 2 2024-07-17

数据挖掘系统[第二代SAS]

数据挖掘系统[第二代（SAS）]的特点包括： 与数据库管理系统（DBMS）集成，支持数据库和数据仓库。 具有高性能接口，支持挖掘大数据集和更复杂的数据集。 通过支持数据挖掘模式和数据挖掘查询语言，增强系统的灵活性。 典型的系统如DBMiner，可通过DMQL挖掘语言进行挖掘操作。 但缺点是只注重模型的生成，未能与预言模型系统集成，导致了第三代数据挖掘系统的发展。

数据挖掘 2 2024-05-25

第二代数据库管理系统RDBMS的基础概念

第二代关系数据库管理系统RDBMS起源于70年代末，由E.F.Codd提出的“大型共享数据库数据关系模型”奠定了其理论基础。80年代是其发展的黄金时期，并持续至今。其主要优势包括使用非过程化的SQL语言、具备严谨的形式化理论基础、高度的数据独立性以及能够直接处理多对多关系。目前市面上主要的产品有DB2、Oracle、SQL Server、FoxPro等。

SQLServer 0 2024-08-10

中国第二代支付系统数据管理与信息整合

中国第二代支付系统数据管理和信息整合平台统一行名行号管理子系统，自动化数据下发，提升数据处理效率。新增报文附加数据域解析和存储功能，深入分析支付业务。灵活多样的信息统计功能满足参与者的业务管理需求，优化数据查询和权限管理。强化支付清算交易信息挖掘和加工能力，建立应用数据仓库，为货币政策和反洗钱提供决策依据。完善的数据信息统计报表满足业务发展和管理需求。

统计分析 2 2024-07-16

数据挖掘技术演进：从第二代到第三代

第二代数据挖掘系统：功能与局限 第二代数据挖掘系统实现了与数据库管理系统（DBMS）的集成，支持高效访问数据库和数据仓库，并具备良好的可扩展性，可处理大规模和复杂数据集。它们通过引入数据挖掘模式和数据挖掘查询语言（如DMQL），为用户提供了更大的操作灵活性。DBMiner便是其中的典型代表。 然而，第二代系统也存在局限性，主要集中在模型的生成上，缺乏与预测模型系统的有效集成。这促使了第三代数据挖掘系统的诞生。

数据挖掘 3 2024-04-30

Simscape Multibody模型转换助手帮助您从第一代构建第二代模型的工具 - MATLAB开发

这些工具可辅助您创建Simscape Multibody第二代（2G）模型，该模型保留了第一代（1G）模型的行为特性。 MATLAB代码会自动分析您的1G模型，并尽可能转换模块，并提供诊断信息，指导您修改1G模型以兼容2G建模约定。您可以将生成的2G模块组装成新模型，保留原始1G模型的行为。请参阅README.txt和PDF文件以了解详细操作说明。此工具适用于MATLAB版本R2013a及更高版本。

Matlab 0 2024-09-20

二代测序实用指南

这份资源对于生物信息学分析具有重要价值，推荐给相关领域的研究者。 具备R语言基础能够更好地理解和应用。相信它将为您的研究工作提供有力支持。

算法与数据结构 2 2024-05-14

第一代数据挖掘系统的特点和应用

第一代数据挖掘系统支持少数几个数据挖掘算法，适用于挖掘向量数据。数据通常一次性调入内存处理，典型系统如Salford Systems早期的CART系统。然而，当数据规模巨大且变化频繁时，需要结合数据库或数据仓库技术进行管理，第一代系统存在此类需求上的挑战。

算法与数据结构 0 2024-10-21

数据挖掘概念与技术 第二版

汉，卡伯著，Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd Edition

数据挖掘 4 2024-05-12