导读:本文包含了数据挖掘可视化论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数据挖掘,SOM网络,数据分析,可视化设计
数据挖掘可视化论文文献综述
陈斌[1]（2019）在《在数据挖掘中基于SOM网络的数据分析可视化设计》一文中研究指出随着计算机技术的不断发展,信息越来越复杂和多样,迫切需要高效的信息采集和信息挖掘工具,对数据进行智能化分析,从中找到有价值的数据信息,更好地服务信息化时代。基于此,着重介绍SOM网络的数据分析可视化设计。(本文来源于《科技经济导刊》期刊2019年31期）
冯秀强[2]（2019）在《个性化学习中数据挖掘技术的研究热点与发展趋势——基于CiteSpace V的可视化分析》一文中研究指出信息化、智能化信息处理技术的兴起,特别是数据挖掘技术的应用,为个性化学习的发展开辟了新的方向。文章借助CiteSpace V软件,对个性化学习中数据挖掘技术的已有研究进行可视化分析,发现相关文献中技术方法研究较多,能充分发挥技术优势,但研究成果数量较少、研究力量分散、技术应用范围狭窄且风险意识淡薄。为促进该领域的研究,应加强沟通交流,促进合作研究;拓展研究视野,转换研究视角;增强安全意识,防范潜在风险。(本文来源于《中国教育信息化》期刊2019年21期）
孙健[3]（2019）在《可视化数据挖掘技术研究》一文中研究指出数据挖掘是现今的热门技术,结合了人工智能、机器学习以及统计学相关知识,具有广阔的应用发展前景。在本文中,将就可视化数据挖掘技术仅限于一定的研究。(本文来源于《现代经济信息》期刊2019年20期）
沈秀敏,马瑞妮,王治国[4]（2019）在《国外临终关怀研究热点及发展趋势可视化数据挖掘》一文中研究指出目的探讨国外临终关怀研究热点与发展趋势。方法应用信息分析可视化工作CiteSpace、以web of Science收录的临终关怀相关文献作为数据来源,梳理国外临终关怀的发展脉络,分析国外临终关怀研究热点,探析发展趋势。结果国外临终关怀领域研究热点主要集中在护理、临终者、死亡教育等叁个方面,姑息治疗、化学疗法、护理质量、症状和临终照顾计划等被学者们重点关注。结论国外临终关怀正处于快速发展且不断创新探索阶段,中国等老龄化较高的国家在临终关怀研究领域将逐渐有所建树,死亡教育、死亡认知等精神层面护理研究将成为重要研究方向。(本文来源于《中国老年学杂志》期刊2019年13期）
曾婷,杨帆,王恒[5]（2019）在《国土规划数字档案资源的数据挖掘与可视化》一文中研究指出武汉市国土资源和规划数字档案馆建设起步于2007年,通过总分馆的建设模式,目前已覆盖武汉市城乡国土规划部门,积累了大量的国土规划档案数据资源。现有档案检索利用系统能效与急速增长的档案数据无法匹配,数字档案资源内容单一、浅显,数据检准率、检全率、检索速度都存在问题,基于现有问题,结合实际工作需要,在现有大数据平台及数字档案馆建设基础上,研究开发了一个以数据挖掘技术为基础,结合光符识别、自然语言处理、信息可视化等技术的(本文来源于《兰台世界》期刊2019年S1期）
孙梦竹[6]（2019）在《舰船轨迹数据挖掘与可视化方法研究》一文中研究指出南海是沟通印度洋与太平洋的海上枢纽,南海通道对我国能源安全有着重大的战略意义,南海地区的航线是连接亚太地区与世界经济体系最主要的通道。随着卫星定位技术与移动通讯技术的迅速发展,轨迹数据与日俱增,轨迹数据分析应用于多个领域。志愿观测船(Volunteer Observe Ships,VOS)数据是2001至今志愿观测船的海上航行轨迹数据,这些数据中蕴含着大量的人类海上交通活动及其影响的信息。基于数据挖掘技术探索数据背后的信息,对航道安全保障、海洋生态环境保护具有重要意义。为此,本文基于VOS舰船轨迹点数据,利用空间数据挖掘的思想,使用DBSCAN密度聚类方法、GIS空间分析方法等对南海地区的航道分布、港口城市及生态环境影响信息进行挖掘,并结合常见可视化方法对挖掘出的信息进行可视化。主要研究内容和结论如下:(1)舰船轨迹数据航道信息挖掘与可视化。提出基于MBR与缓冲区相似性计算的二次逐步聚类方法进行聚类,然后使用基于叁角网的轨迹聚类特征线提取方法进行航道的提取,共提取航道16条。其中,一级航道3条,二级航道3条,叁级航道10条。南海航道分布呈现出一些典型的局部特征,新加坡、广州/香港、南沙西部交汇点、巴士海峡、民都洛海峡为航线的重要交汇点。(2)舰船轨迹数据港口信息挖掘与可视化。基于交通流的港口网络具有“小世界”网络特征。新加坡、珠叁角和高雄叁个港口与其他港口的联系最多,岘港、曼谷、胡志明次之,马尼拉、叁宝颜、白拉奕与其他港口的联系较少。说明南海各个港口城市的发展不均衡,经济差异较大,这也从一定程度上反映出了不同国家之间经济水平的差异。(3)舰船对生态环境影响的评估与可视化。基于VOS轨迹数据,先用核密度分析、邻域分析、反距离权重法分别对南海船舶尾气污染、船舶噪音污染和外来生物入侵进行估算,然后使用加权迭加法计算船舶对南海地区的生态影响。研究表明马来半岛周边区域以及马六甲海峡附近是生态环境影响最严重的区域,珠江口附近及台湾海峡周边的生态环境影响次之,其余地区的生态环境影响基本上是沿着航道分布,在航道周围的海域,生态环境受到一定的影响。建议相关的部门多加强马来半岛周边、马六甲海峡周边、珠江口附近以及台湾海峡周边等区域的环境监测,发现污染及时有效地处理,优化海洋环境,促进人类的可持续发展。(本文来源于《云南师范大学》期刊2019-05-09）
付蓉[7]（2019）在《可视化数据挖掘技术的应用分析》一文中研究指出随着社会的不断发展和科学技术的不断进步,大数据时代的到来衍生了很多新技术。其中,可视化数据挖掘技术是较为先进的一种技术,是信息化时代发展的产物。近年来,这一技术被广泛应用于各个领域,为各行各业的发展提供了便利,提高了工作效率。笔者主要阐述了可视化数据挖掘技术的相关概述,分析了可视化技术在数据挖掘技术中的应用,研究了可视化数据挖掘技术存在的问题和未来的发展趋势,以期为技术的进步提供数据支持。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2019年05期）
王宁,单克,陈恩黔,代江,赵倩[8]（2019）在《基于数据挖掘及可视化技术的电网事故事件关联原因回溯方法研究与应用》一文中研究指出电网事故事件的发生与电网内在的生产工作和外在的人为、天气因素都有一定的关联,但外在的因素不可控,以电网内在的生产工作数据作为研究出发点,对电网事故事件关联数据的关系节点进行关键因素算法计算,通过数据挖掘技术及可视化技术以时间维度、广度拓扑方法呈现事故事件与生产工作数据的内在关联关系,对事故事件产生的原因进行追踪回溯,为快速定位问题提供可视化辅助分析数据,有效持续地降低电网运行安全风险。(本文来源于《自动化应用》期刊2019年02期）
赖思银[9]（2019）在《高校科研论文文本数据挖掘可视化分析》一文中研究指出以2013—2017年CNKI数据库收录的、来源单位为广东石油化工学院的核心论文数据为研究对象,利用VOSviewer和CiteSpace软件对论文进行可视化文本数据探究,主要挖掘了科研论文的发文数量趋势、发文基金来源、研究热点聚类、研究前沿预测几个主题,并绘制出这些主题的数据知识图谱,分析其中蕴含的意义。结果表明学校总体科研论文发文量呈下降趋势;发文驱动力主要来源于各个层次的科学基金研究项目;强势学科则主要集中在环境工程、化学工艺、控制理论与控制工程等学科上;科研热点及研究前沿则主要集中在故障诊断、正交试验、无量纲指标、旋转机械、功率转换效率、光纤拉曼放大器、滚动轴承、数值模拟等方面。(本文来源于《广东石油化工学院学报》期刊2019年01期）
王志[10]（2018）在《电影网站数据挖掘可视化系统设计与实现》一文中研究指出随着互联网产业和电影产业的高速发展,二者的联系也越来越紧密,许多的互联网视频网站也应运而生,传统的互联网视频网站聚集了大量的电影资源,只为用户提供观看以及下载的渠道,而用户想在海量的影视资源中寻求合适的电影观看非常困难,为了给用户在海量的电影资源中作出客观合理的抉择提供一定的参考,从电影网络影评为切入点设计了电影数据挖掘的可视化系统。由于网络上的影评包含了观影用户丰富的感情和倾向,也包含了在情感和语义层面上不同电影之间的关联程度。该系统以电影影评文本为研究的切入点,在文本中挖掘出电影之间的联系。首先基于Scrapy构建了一套爬虫系统,用来采集的电影相关数据,为整个可视化系统提供了广泛而可靠的数据支持,在完成电影影评文本获取的基础之上,使用分词,去停用词,构建电影相关领域的情感词库等文本预处理方法,并同时利用基于构建好的情感词典对影评文本进行情感分析,其次,对影评文本和电影简介组成的文档进行特征提取,然后利用基于距离的聚类算法K-Means对采集的电影进行归类。由于需要以词云的形式来展示影评的关键词,所以采用了关键词抽取的常用算法TF-IDF来抽取影评的关键词。最后,除了对影评文本的一个分析,还利用Echarts插件对影评用户和影评运营情况进行了一个统计分析做了一个可视化的展示。基于对该系统的使用,能够帮助用户获得电影影评文本的整体情感倾向,将个性化服务与大众的智慧两者之间有机地结合起来,可以真实地反映出不同用户对于电影的感受,可以满足用户个性化需求,能够高效地监测社交舆情并为用户观影提供更加合理并且客观的参考。(本文来源于《华中科技大学》期刊2018-12-01）
数据挖掘可视化论文开题报告
（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：
信息化、智能化信息处理技术的兴起,特别是数据挖掘技术的应用,为个性化学习的发展开辟了新的方向。文章借助CiteSpace V软件,对个性化学习中数据挖掘技术的已有研究进行可视化分析,发现相关文献中技术方法研究较多,能充分发挥技术优势,但研究成果数量较少、研究力量分散、技术应用范围狭窄且风险意识淡薄。为促进该领域的研究,应加强沟通交流,促进合作研究;拓展研究视野,转换研究视角;增强安全意识,防范潜在风险。
（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。
数据挖掘可视化论文参考文献
[1].陈斌.在数据挖掘中基于SOM网络的数据分析可视化设计[J].科技经济导刊.2019
[2].冯秀强.个性化学习中数据挖掘技术的研究热点与发展趋势——基于CiteSpaceV的可视化分析[J].中国教育信息化.2019
[3].孙健.可视化数据挖掘技术研究[J].现代经济信息.2019
[4].沈秀敏,马瑞妮,王治国.国外临终关怀研究热点及发展趋势可视化数据挖掘[J].中国老年学杂志.2019
[5].曾婷,杨帆,王恒.国土规划数字档案资源的数据挖掘与可视化[J].兰台世界.2019
[6].孙梦竹.舰船轨迹数据挖掘与可视化方法研究[D].云南师范大学.2019
[7].付蓉.可视化数据挖掘技术的应用分析[J].信息与电脑(理论版).2019
[8].王宁,单克,陈恩黔,代江,赵倩.基于数据挖掘及可视化技术的电网事故事件关联原因回溯方法研究与应用[J].自动化应用.2019
[9].赖思银.高校科研论文文本数据挖掘可视化分析[J].广东石油化工学院学报.2019
[10].王志.电影网站数据挖掘可视化系统设计与实现[D].华中科技大学.2018