基于文本挖掘的领域本体构建方法探索——教学设计领域本体建设案例研究

研究报告领域本体构建的新方法

为了解决文本数据挖掘等尚未成熟的领域中本体构建的挑战，我们首先创建了领域本体的基本概念词集。利用样本库优化这些基本概念，并构建它们的上下文关系，筛选出相关的名词，并且设计了一种算法来确认同义词、近义词和反义词。这一方法已经被证实在实践中具有可行性。

数据挖掘 0 2024-08-15

数据挖掘领域的大量研究论文

这篇文章的第二部分，共三部分，涵盖了大量关于数据挖掘的研究论文。

数据挖掘 2 2024-07-17

本体与知识库资源

精选的本体和知识库资源集合，用于知识管理研究与应用。

数据挖掘 4 2024-05-15

支持向量机: 数据挖掘领域的新兴方法

作为数据挖掘领域的新兴方法，支持向量机算法近年来备受关注。它在处理高维数据和非线性问题方面展现出独特的优势，为数据挖掘提供了全新的视角和工具。

数据挖掘 3 2024-05-31

IT领域的数据挖掘技术详解

数据挖掘是IT领域的一项核心技术，涉及从大量数据中发现有价值信息和知识的过程。在数字化时代，数据挖掘的重要性日益突显，帮助企业和组织从海量数据中提取出潜在模式、趋势和关联，为决策提供有力支持。数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则学习和异常检测等多种技术，适用于预测、数据分组和关联分析等不同场景。数据挖掘的流程包括业务理解、数据准备、建模、评估和部署阶段，每个阶段都关键于确保最终模型的有效性和适用性。在IT新技术数据挖掘深入研究中，涵盖数据预处理、经典算法介绍、数据可视化、机器学习框架和实际应用案例等关键内容。

数据挖掘 0 2024-08-09

利用Protege建立中文人物关系本体

使用Protege 5.2版本的本体编辑工具，创建一个中文人物关系的本体示例，能够帮助理解和掌握本体构建的方法和技巧。通过这个例子，可以清晰地看到不同人物之间的关系和关联，适用于本体学习和实践。

kafka 3 2024-07-12

数据挖掘领域的新进展支持向量机技术探索

随着信息技术的迅速发展，数据挖掘作为处理大数据的重要工具，在各个领域中扮演着关键角色。支持向量机（SVM）作为一种高效的数据挖掘算法，近年来备受关注。它不仅在分类问题中表现出色，还在回归预测等方面有广泛应用。支持向量机的核心思想是在特征空间中找到一个最优超平面，以实现不同类别数据的最佳分离。通过最大化两类样本之间的间隔来确定这个最优超平面，支持向量机能够达到良好的泛化能力。

数据挖掘 0 2024-08-09

数据挖掘领域的经典算法概述

数据挖掘领域中，有几种经典算法被广泛应用，它们在处理大数据和信息提取方面表现突出。

数据挖掘 3 2024-07-13

数据挖掘领域的顶尖算法精选

国际权威的学术组织——IEEE国际数据挖掘会议（ICDM）在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5、k-Means、支持向量机（SVM）、Apriori、期望最大化（EM）、PageRank、AdaBoost、k最近邻（kNN）、朴素贝叶斯和分类与回归树（CART）。

数据挖掘 2 2024-07-13