导读:本文包含了挖掘平台论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:平台,数据挖掘,数据,中国经济时报,算法,技术,收割机。
挖掘平台论文文献综述
石慧,陈恩[1]（2019）在《Spark平台的分布式阶段自适应关联规则挖掘算法》一文中研究指出为满足日益增长的海量数据挖掘需求,迫切需要设计一种能够在多台机器上运行的分布式关联规则挖掘算法。Apriori这种高度迭代算法在Hadoop平台上运行时每次迭代执行大量的磁盘I/O操作,大大影响并限制了算法的运行效率。本文利用Spark对分布式计算内置支持的特点,在Spark平台上设计并实现一种分布式关联规则挖掘算法,称为阶段式自适应挖掘算法(Staged Adaptive Apriori)。算法使用自适应的数据集部分处理的策略对频繁项集进行高效挖掘,在每次迭代前初步评估执行时间,并采用较为合适的方法来减少时间和空间的复杂性,是一种基于数据集性质的自适应关联规则挖掘算法。实验结果表明了算法的有效性。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2019年12期）
吴东林,张玉华[2]（2020）在《收割机远程监测系统的设计——基于云平台数据挖掘并行算法》一文中研究指出随着农业自动化技术的不断发展,无人驾驶收割机被逐渐应用到农业生产中,由于其远程监测和控制技术还不成熟,还无法达到完全无人化作业的水平。为了实现收割机的完全无人化作业,需要提高远程监测系统的实时监测效率。为此,将云平台数据挖掘和并行算法引入到了远程监测系统的设计上,通过对漏收率、破损率的实时监测来提高收割机自主作业水平。为了验证方案的可行性,对收割机远程监测系统的性能进行了测试,结果表明:收割机远程监测系统可以有效地提高播种机的作业效率和质量,对于提高其无人化作业的自动化程度具有重要的意义。(本文来源于《农机化研究》期刊2020年06期）
申燕萍,顾苏杭,郑丽霞[3]（2019）在《基于云计算平台的仿生优化聚类数据挖掘算法》一文中研究指出为了提高云计算平台数据挖掘的有效性以及数据聚类的性能,采用仿生优化算法与相似聚类相结合的方法来实现云计算平台数据聚类。在相似聚类的优化函数求解过程中,采用狼群优化算法,以头狼的位置来确定聚类中心点,从而实现类别中心点的优化与更新。文中分别采用PBM和DB聚类效果评价方法来对聚类效果进行检验,在满足预设评价标准的情况下,不断进行狼群优化和相似聚类计算,直到达到聚类指标要求为止。经过实验证明,相比一般聚类算法,狼群优化的聚类算法对数据量大且数据维度高的云计算平台数据聚类效果更好,收敛速度更快。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年11期）
李浩[4]（2019）在《基于数据挖掘技术的风电新能源大数据平台构建》一文中研究指出本文围绕基于数据挖掘技术的风电新能源大数据平台构建展开分析,借此平台构建将会实现实时数据的分析统计、数据报表展示等功能,也可借助历史数据、实时数据二者间分析、比对,针对设备展开性能分析、故障预警分析,并对数据价值予以研究,提前发出性能警告,避免产生严重故障,减少设备维修支出,增强风电竞争力。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年21期）
朱捷生[5]（2019）在《企业大数据挖掘与分析科研平台建设方案》一文中研究指出1背景1.1数据挖掘和大数据分析行业背景和发展趋势大数据、移动互联网、社交媒体、自媒体和物联网技术的迅猛发展使得企业面临的数据量成指数增长。根据《数字宇宙》的研究结果显示,2020年全球新产生和重复复制的数据量将会超过40ZB,这个数值是2015年的12倍;中国的数据总量将在2020年超过9ZB,相比2015年增长20倍。数据量的爆发式增长必将带来了大数据技术和大数据服务市场的繁荣发展。数据量的增长是一种非线性的增长速度。(本文来源于《电子世界》期刊2019年20期）
王博远,刘杨,肖革新,陈夏威,何彬洪[6]（2019）在《基于“健康中山区域平台”的食源性疾病信息监测挖掘体系设计研究》一文中研究指出目的研究建立基于"健康中山区域平台"的食源性疾病信息监测挖掘体系。方法在健康中山和粤港澳大湾区智慧医疗卫生政策指导下,以2018年底正式上线的健康中山区域平台为基础,以食源性疾病医师诊断为主体,国际疾病分类第10版(ICD-10分类)为辅助的诊断字典库,实现全市疑似食源性疾病患者的快速识别和深入挖掘。结果基于"健康中山区域平台"的食源性疾病信息监测挖掘体系,应用"互联网+食源性疾病"整体体系架构模式进行设计,利用数据挖掘技术自动获取食源性疾病患者数据,并通过机器学习模型的分析推理,组成科学、规范、平稳和高效的自动监测识别和早期暴发预测体系。结论本研究设计的信息监测挖掘体系框架有助于解决旧模式中过度依赖哨点医院手工上报的漏报和延误瓶颈问题,提升政府部门预防和控制食源性疾病的主动监测能力。(本文来源于《食品安全质量检测学报》期刊2019年20期）
郭竑晖,宋召良[7]（2019）在《数据挖掘技术在个性化学习教学平台中的应用研究》一文中研究指出通过近年来的研究发现,"数据挖掘技术"对提升管理质量、数据分析、决策分析影响颇大,只有不断对其进行深入分析及问题挖掘,才能起到一定的促进作用。对数据挖掘技术在个性化学习教学平台中的应用进行了分析,为下一步工作开展提供依据参考。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2019年10期）
田萍[8]（2019）在《大数据深度挖掘技术下的数字资源推送平台设计应用》一文中研究指出随着现代社会的发展,科学技术手段在不断的创新,大数据成为了现下时代的标志。在大数据的时代背景下,丰富的数字资源为人们的生活和工作带来了极大的便利,但是如何能够在海量的信息中快速的筛选有效的信息也是当前面临的一个重大的挑战。在文章的阐述过程中,针对数据的深度挖掘技术进行分析和研究,设计了基于数据深度挖掘技术的数字资源推送平台,更加详细的描述了推送平台的流程和相关的服务方式。(本文来源于《信息通信》期刊2019年10期）
张一鸣[9]（2019）在《发展慢、空间大 石油石化电商平台潜力待挖掘》一文中研究指出虽然比先行者钢铁电商慢半拍，市场容量却比钢铁电商大，石油石化电商平台因此被认为拥有较大发展空间，但由于产业链较长、产品差异化较大，多数平台的优势集中于产业链上的某个环节，导致没有形成规模超过钢铁电商的头部企业，特别是在资本热度降温的背景下，石油石化电商平(本文来源于《中国经济时报》期刊2019-10-11）
徐青,蒋波[10]（2019）在《基于大数据平台的网络低效能挖掘分析》一文中研究指出大数据越来越受到运营商的重视,如何在既有的海量数据中挖掘更多的"金矿",需要依托大数据平台,整合不同部门之间的数据,从而得到新的交叉价值。在对网络侧(O域)数据的挖掘中,引入用户侧(B域)数据,通过机器学习算法建立一套智能化的网络低效能评估体系,动态化定位并分析低效能区域,根据逻辑回归算法输出用户数、流量以及收益等维度的低效能场景,针对性地进行网络和用户的潜能挖掘,从而改善低效能区域,提升整体的网络效能与收益。(本文来源于《通信技术》期刊2019年10期）
挖掘平台论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着农业自动化技术的不断发展,无人驾驶收割机被逐渐应用到农业生产中,由于其远程监测和控制技术还不成熟,还无法达到完全无人化作业的水平。为了实现收割机的完全无人化作业,需要提高远程监测系统的实时监测效率。为此,将云平台数据挖掘和并行算法引入到了远程监测系统的设计上,通过对漏收率、破损率的实时监测来提高收割机自主作业水平。为了验证方案的可行性,对收割机远程监测系统的性能进行了测试,结果表明:收割机远程监测系统可以有效地提高播种机的作业效率和质量,对于提高其无人化作业的自动化程度具有重要的意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
挖掘平台论文参考文献
[1].石慧,陈恩.Spark平台的分布式阶段自适应关联规则挖掘算法[J].计算机与现代化.2019
[2].吴东林,张玉华.收割机远程监测系统的设计——基于云平台数据挖掘并行算法[J].农机化研究.2020
[3].申燕萍,顾苏杭,郑丽霞.基于云计算平台的仿生优化聚类数据挖掘算法[J].计算机科学.2019
[4].李浩.基于数据挖掘技术的风电新能源大数据平台构建[J].电子技术与软件工程.2019
[5].朱捷生.企业大数据挖掘与分析科研平台建设方案[J].电子世界.2019
[6].王博远,刘杨,肖革新,陈夏威,何彬洪.基于“健康中山区域平台”的食源性疾病信息监测挖掘体系设计研究[J].食品安全质量检测学报.2019
[7].郭竑晖,宋召良.数据挖掘技术在个性化学习教学平台中的应用研究[J].电脑编程技巧与维护.2019
[8].田萍.大数据深度挖掘技术下的数字资源推送平台设计应用[J].信息通信.2019
[9].张一鸣.发展慢、空间大石油石化电商平台潜力待挖掘[N].中国经济时报.2019
[10].徐青,蒋波.基于大数据平台的网络低效能挖掘分析[J].通信技术.2019
论文知识图
