数据挖掘经典论文集

本论文集包含税务局数据挖掘相关论文，包括逻辑回归、支持向量机、自组织映射等算法在税务稽查中的应用。论文主要来自硕士论文和期刊论文。

SIGKDD 2004 年数据挖掘论文集挺值得关注的。这些论文围绕数据挖掘中的一些核心问题展开，像不平衡数据挖掘、属性选择和聚类等。这些话题现在依然有价值，是在如今大数据和机器学习的背景下。比如，不平衡数据问题，是在像医疗诊断、信用卡欺诈这种领域，传统的算法会忽视少数类数据，导致偏差。这个问题的研究，了多方案，比如重采样技术、集成学习等。再比如属性选择，它的主要目的是减少特征维度，让模型更精简，避免计算过于复杂。聚类算法的创新也是论文集的一大亮点。无论是 DBSCAN、K-means，还是一些改进的版本，都可以在面对大规模、非凸、高维数据时找到更好的方法。，这些论文为今天的数据科学研究奠定了基

精选关联分析、聚类分析、回归分析等重要算法，展示中国知网优质学术成果。

数据挖掘方向的资料真不少，尤其是论文这块，整整三大部分，干货挺足的。你要是最近在搞机器学习或者聚类，肯定能从里面翻出点有用的东西。嗯，我自己用的时候最顺手的是那篇关于聚类算法的，应用场景讲得比较接地气，看完就能上手。 数据挖掘领域的经典论文集合，分成三部分整理，逻辑清晰、分类还挺全的。适合平时喜欢翻资料、做调研的朋友。每篇文章都配好标题和链接，点进去就能直接看内容，响应也快，不用跳转好几层。 聚类算法的那篇文章，讲了好几种主流的做法，像是 K-means、DBSCAN 这类。里面还有应用案例，比如用在电信用户行为上，挺实用的。你做推荐系统或者画像建模，能直接套用思路。 还有一篇讲特征选择的，用

本资源整理了近十年发表的 130 篇优秀数学建模论文，供您参考学习。

Matlab关于车牌识别的若干论文集，包含自适应滤波、遗传算法、神经网络、小波和投影等内容。

这是一篇关于数据挖掘的全面论文，分为三个部分进行分享。本部分为第一部分，将深入探讨数据挖掘的概念、方法和应用。

数据挖掘在科技情报业的应用前景 数据挖掘技术及其在实时过程控制中的应用 EIS环境下的数据挖掘技术的研究 数据挖掘及其工具的选择 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型 数据挖掘及其在商业银行中的应用 数据挖掘与决策支持系统 数据仓库、数据集市和数据挖掘 IDSS中数据仓库和数据挖掘的研究与实现 基于粗糙集理论的数据挖掘模型 数据挖掘与虚拟数据库 数据挖掘与电力系统 数据挖掘技术在财经领域的应用 知识发现和数据挖掘的研究 用户访问模式数据挖掘的模型与算法研究 数据挖掘技术的主要方法及其发展方向 OLAP和数据挖掘技术在Web

本论文对数据挖掘方法进行了全面探讨，包括其原理、技术和应用。翻译版本精准地表达了原文含义，为汉语读者提供了理解数据挖掘领域的宝贵资源。