广播电视决策支持系统研究与设计2011

对于从事广播电视行业的开发者，是在三网融合背景下，广播电视决策支持系统这一系统的研究设计会是一个相当有用的参考。通过数据采集和数据挖掘技术，系统利用数据库、模型库等实现了多种决策支持功能，能够为不同用户群体个性化服务。你想提升广播电视运营的决策效率，这个系统的框架设计和方法库会给你不少启发。你在做类似项目时，数据采集是关键的一步，利用合适的技术手段，比如 Python 3 或 FlumeNG，能让数据收集和更高效。系统中还涉及了多有用的模型，像是 决策支持系统、数据仓库等，能够更好地支撑决策。如果你需要了解更具体的应用，相关的文献和技术文章可以帮你更深入理解这个领域。例如，[决策支持系统概览]

数据挖掘 0 2025-06-18

用户研究全面综合分析

用户研究啊，说到底就是要搞清楚什么对用户有用。嗯，多人做设计时，往往忽视了用户的需求和使用环境。就拿高跟鞋做个例子吧，舞会穿挺合适的，但去打网球就不行了，对吧？只有了解了这些使用背景，才能做出既有用又易用的产品。所以啊，搞好用户研究，是每个前端开发者都得关注的事情。

数据挖掘 0 2025-06-18

基于改进蚁群算法的构件检索方法

构件检索的老大难问题，用改进过的蚁群算法来搞定，思路还蛮巧的。它不是直接找构件，而是先搞清楚怎么复用最靠谱。挖掘出来的规则准确率能做到 75.3%，比常见的 Apriori 和传统 蚁群算法都高。用数据挖掘来优化构件选取这个事儿，听起来复杂，其实逻辑挺清楚的。适合在构件库比较大、构件粒度比较细的时候用，效果还挺的。

数据挖掘 0 2025-06-18

Artificial Intelligence Tools开源资源合集

人工智能开发的好资源说起来不少，但要找一个既全、又能下手就用的，还真不多。这套叫Artificial Intelligence Tools-开源的工具包就挺实在，内容全、门槛低，适合你动手练练手。 神经网络和数据挖掘是这里的主角，像CNN、RNN、LSTM这些模型都能找到相关资源。还有个c45-0.1的文件，嗯，是C4.5决策树的实现，分类任务用得上。 包里有不少和深度学习框架配套的工具，比如TensorFlow、PyTorch那种重量级的，搭建模型、训练调参都不愁。你要是之前用过Keras，这套资源上手会快。 做数据预也有好帮手，pandas、scikit-learn这些库都有涉及。分类、聚

数据挖掘 0 2025-06-18

SQL试题及答案初学者学习资料

SQL 基础概念的快速扫盲工具，《SQL 试题及答案.docx》是我最近翻到的一个还蛮实用的资料包，适合初学者也适合复习用。题型涵盖选择题、简答题、应用题，不止有答案解析，还有对应知识点解释，阅读起来不费劲。 选择题部分像是对你 SQL 理解程度的一次小体检，比如DBMS是什么、BETWEEN怎么用、.mdf是啥格式，答完一轮就知道自己哪儿薄弱了。每道题后面都有解释，真的蛮贴心。 简答题就比较考基本功了，比如事务的ACID属性，或者游标的使用步骤。这种知识点工作中用得少但面试常考，提前掌握不吃亏。 后面还有实操类的内容，像是用CREATE TABLE建表、INSERT INTO插数据这些，都有

数据挖掘 0 2025-06-18

R语言数据分析与可视化简介

R 语言是个超级好用的工具，适合做统计和数据可视化。它自 1993 年发布以来，已经成为数据领域的主力军。用它做数据清洗、建模、绘图啥的都挺方便的，多复杂的任务只要几行代码就能搞定。ggplot2和plotly这些包让你画出的图超有看点，数据一看就明了。RStudio 这个 IDE 也做得挺不错，集成了各种功能，开发起来高效。对了，它的社区也活跃，互相分享经验和资源，你遇到的问题快就能找到答案。，无论你是做学术还是实际项目，R 都能为你强有力的支持。如果你在搞数据，R 语言一定值得一试！

数据挖掘 0 2025-06-18

正逼近粗糙集属性约简加速器

如果你在做机器学习和数据挖掘，应该知道**特征选择**是个棘手的问题吧。粗糙集理论是一个常见的方法，是在**属性约简**的过程中。不过，有个小问题，就是计算过程比较费时。为了提高效率，最近有个不错的加速器——**正逼近**，能大大加速启发式属性约简的过程。用这个加速器，几种代表性的粗糙集启发式算法都得到了增强，改进后的版本在大数据集时的性能更加突出，真的是挺不错的！实验表明，使用这个加速器后，算法不仅计算更快，分类精度还保持不变，甚至更好。如果你有类似需求，值得一试哦。

数据挖掘 0 2025-06-18

悠索科技绩效考核系统V5.6.1

悠索的绩效考核系统 V5.6.1，界面走的是比较传统的 Windows 风，功能倒是挺全的。部门树结构支持多层嵌套，关系设置起来不费劲。你可以自己加员工、配指标，流程跑得顺，响应也快。后台能配导航，能发通知，还能查工资，属于实用型系统。 测试版本用的是Access 数据库，虽然功能上少了一些花活儿，但该有的流程都能走通，主要是方便你先看看系统长啥样、咋操作。正式环境是走的SQL Server，稳定性没啥大问题，边防站、医院、政府都用过，能打。 导出这块儿也做得不错，支持Excel、PDF、Word等格式。服务器上没装 Office 也没事，靠 NPOI 搞定导出，还挺贴心的。图表展示走的是 F

数据挖掘 0 2025-06-18

数据挖掘原理与SPSS Clementine应用宝典参数说明

t 一致性矩阵的可视化方式挺实用的，用行列对照的方式，实际值和预测值一目了然。你在做字符型目标字段建模的时候，这种格式能帮你快速发现模型预测偏差，节省调试时间。 t 绩效评价的统计量展示也蛮直观的，它给的是每个类别的平均信息量。换句话说，就是帮你看模型对每一类的信心有多高。你要是做分类模型，比如用户画像、文本标签这种，这部分数据挺值得盯一眼的。 哦对了，下面这些相关文章也值得一看。像是一致性、Kendall 一致性系数、还有像redis 键值校验、Yac 分布式一致性算法，都和数据建模或者系统稳定性相关，看场景选着参考下： 计算矩阵 X 的 Kendall 一致性系数 - 统计场景能用上 随机

数据挖掘 0 2025-06-18

自适应量子粒子群优化算法AQPSOCO含交叉算子

带交叉算子的自适应量子粒子群优化算法（AQPSOCO）其实挺有意思的，是你对聚类这块感兴趣的话，可以仔细看看。它是在传统量子粒子群优化（QPSO）算法的基础上加了点料——比如说加了交叉算子和变异算子，粒子多样性更丰富了，不容易卡在局部最优里。还有一个自适应的收缩-扩张因子更新机制，说白了就是能根据当前阶段灵活调整搜索节奏，挺聪明的设计。常规的 K-Means、层次聚类、DBSCAN 这些聚类方法你肯定用过吧？虽然经典，但在复杂结构或者维度高的数据时总有点吃力。AQPSOCO 就派上用场了，适合需要全局搜索的任务，比如金融、社交网络或者生物信息这类。实现的话可以考虑自己撸一版或者参考下作者的思路

数据挖掘 0 2025-06-18