研究主题

基于主题的水文信息组织模型研究

随着在线分析处理（OLAP）和数据挖掘技术的兴起，传统水文信息组织方式在适应其数据源需求方面显得力不从心。为此，有必要对现有水文信息组织方式进行分析，并针对 OLAP 和数据挖掘对数据源的特定需求，构建一种全新的面向主题的水文信息组织模型。

数据挖掘 4 2024-05-25

基于标签主题模型的网络文本分类研究

随着互联网的快速发展，文本自动分类在数据挖掘中显得尤为重要。基于标签主题模型的研究，更好地帮助人们挖掘和利用有用信息。

数据挖掘 2 2024-07-14

PARTY主题与其他主题的关联关系

PARTY主题与其他主题的关联关系 当事人与账户的关系 外部编号 历史和事件的关系 与产品的关系 地址信息历史

算法与数据结构 3 2024-05-20

自定义 RStudio 主题

该主题根据 Spyder 的风格修改，提供给偏好 Spyder 风格的用户。使用说明请查阅相关文档。

统计分析 2 2024-04-30

WallPress 主题：瀑布流布局

该主题采用瀑布流布局设计，为用户提供独特的内容浏览体验。主题现已开放分享，欢迎下载体验。

SQLServer 3 2024-05-30

基于文献计量的三十年中国刺槐研究主题分析

通过对《中国学术文献网络出版总库》1984年至2014年收录的刺槐相关文献进行计量分析，本研究揭示了三十年来中国刺槐研究的主题演变趋势。研究结果有助于了解中国刺槐研究的现状，为未来研究方向提供参考。

统计分析 4 2024-05-20

客户信息主题维度设计模型

客户基本信息模块 模块功能: 用于分析客户数量和客户属性。 事实表: 客户信息事实表 度量: 客户数量 数据粒度: 每个客户每月计算一次收益，事实表每条记录代表一个客户的属性。事实表存放一年以内的数据，超过十年的数据按月滚动，最初的数据汇总后从事实表卸出。 相关维度: 客户详细资料维度 客户性别维度 客户年龄层次维度 客户在网时间维度 客户消费层次维度 客户信用度层次维度 是否大客户维度 交费类型维度 地理维度 客户流失概率层次维度 客户挽留价值层次维度 成为大客户概率层次维度

数据挖掘 4 2024-05-19

电信行业数据挖掘应用主题

客户洞察与分析- 客户行为细分模型- 客户流失倾向预警模型- 价格敏感度模型风险管理与信用评估- 客户信用评分模型营销优化与精准推荐- 交叉销售模型- 营销效果预测模型- 精确营销模型

数据挖掘 7 2024-05-19

Kafka主题管理工具

“kafka的topic小工具”指的是一个用于管理和操作Kafka主题的实用程序。它提供了用户友好的界面或命令行工具，简化了在Kafka集群上执行管理任务的过程。Kafka是一个广泛应用于大数据实时处理和消息传递的分布式流处理平台。该工具能够连接到运行中的Kafka集群，查看所有主题的详细信息，包括分区数量、副本配置等。用户可以通过工具创建新主题，并设置相关的配置参数。此外，工具还支持删除不再需要的主题和实时监控数据流入流出情况。通过这些功能，用户可以有效管理和优化他们的Kafka环境，确保数据的正确存储和流动，同时提升系统的稳定性和效率。

kafka 0 2024-08-27

泰美尔主题探测器

泰美尔主题探测器是基于Java网络的工具，用于探测给定俄语文本的主题。它根据单词频率和基于网络服务数据的数据挖掘方法构建的词典，分析文本并提供前十个建议主题及其概率。 运行方式 构建项目：mvn clean install 运行程序：java -cp target/classes:target/dependency/* com.art.themer.Main

数据挖掘 3 2024-05-25