基于 RapidMiner 的链接开放数据挖掘

获取《RapidMiner7数据挖掘与实战》一书中所有案例所需的csv数据资源。可直接将数据导入RapidMiner进行实践操作。

DataMiningR是针对加泰罗尼亚开放大学数据挖掘课程的作业解析。

黑色背景的后台界面配上简洁的功能按钮，基于数据挖掘的物资管理系统看起来就挺顺眼。这个系统主要做仓库里的物资信息管理，用的技术不算复杂，前后端分离，逻辑还挺清楚。嗯，比较适合你拿来当参考，或者直接改改就能上项目。 物资多、流转快，是不是老觉得 Excel 跟不上节奏？这个系统就专门针对这种场景，像物资入库、调配、库存盘点这些，基本功能都有，操作还算顺手。是数据挖掘那一块，用了些比较基础的模型，不深但实用。 页面结构也清晰，菜单在左，内容区响应也快。数据库方面，可以对接 Oracle 或 SQL Server，配好连接之后基本不用太操心。路径配置、数据表结构什么的都有文档，新手看着也能搞懂。 如果

随着技术的迅速进步，网络数据量急剧膨胀，如何高效地从海量信息中提取有价值数据成为挑战。传统搜索引擎虽提供基础检索服务，但难以满足个性化需求。因此，将数据挖掘技术引入社会网络分析是当前重要研究方向。社会网络分析通过研究个体间互动模式，已扩展到分析网络链接结构及其潜在含义。在网络数据挖掘中，应用社会网络分析能有效理解信息流动模式、识别关键网页，提升信息检索质量和效率。

开放网络知识赋能信息检索与数据挖掘 开放网络知识，如知识图谱、百科词条、社交数据等，为信息检索和数据挖掘提供了丰富的语义信息来源。利用这些知识可以有效地解决传统方法面临的挑战，例如： 语义理解: 将用户查询和文档内容映射到知识图谱中，实现更精确的语义匹配，提升检索准确率。 知识推理: 利用知识图谱中的关系和逻辑推理，挖掘隐含信息，扩展检索范围，提高召回率。 数据关联: 通过实体链接和关系抽取，将不同来源的数据进行关联分析，发现数据之间的潜在联系。 将开放网络知识应用于信息检索和数据挖掘，可以有效地提升信息获取的效率和质量，为用户提供更加智能化的服务。

粗放式营销的维度少、聚焦不够，其实多前端和数据产品同学都踩过这坑。基于数据挖掘的精确营销，现在算是挺火的趋势了。你要是搞移动数据业务的，这套思路真的值得看看，尤其适合那种数据一大堆，但不知道怎么下手的人。嗯，里面提到的几个案例也挺有代表性的，像宽带响应预测啥的，都是能直接落地的场景。

想要了解如何通过用户画像来做大数据？这篇《基于用户画像的数据挖掘实践》挺适合你！文章从中国联通的实际案例出发，展示了他们是怎么利用用户画像技术进行大数据挖掘的。你可以看到，不仅是基础的画像生成，还涉及到了如何根据画像优化决策、提高用户体验，内容通俗易懂，绝对适合想深入了解数据挖掘的你。 另外，文章还配有相关的技术文章和链接，像是数据接口规范、大数据挖掘教程等，保证让你了解更多相关技术，拓宽视野。如果你正在做大数据项目或者有兴趣研究用户画像，真的可以参考一下。

拓扑结构的微博应用，蛮适合做数据挖掘方向的参考资料。整个 PPT 基于图论来建模，用有向加权图模拟用户之间的互动关系，比如节点 V表示用户，边 E表示关系，权重 W衡量影响力——说白了，就是看谁说话管用。逻辑清晰，建模思路也比较标准，适合刚入门或打算用微博数据做图挖掘的朋友。

利用R语言对矿井监测系统数据进行回归分析，建立煤矿己15-x采面瓦斯浓度的回归方程。通过分析方程，确定瓦斯浓度主要影响因素，提出优化瓦斯治理建议，提升矿井安全生产水平。