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智库时代智观天下大数据时代的数据挖掘技术与应用刘昌贤（重庆大学计算机学院，重庆400044）摘要：随着大数据时代的到来，各行各业在数据采集、传输、共享等方面实现了较大便利，目前，数据已经不再只是特定的数字和额度，更是一种非物质产物，大数据时代背景下，各种数据都有其...
因此，要加强大数据挖掘技术的研究与应用，以全面提升网络安全管理环境，促进网络环境朝着更健康的方向发展。参考文献[1]魏源锋.大数据技术在网络安全分析中的应用[J].电子技术与软件工程,2020(18):255-256.
硕士学位论文论文题目基于大数据的社交网络数据挖掘研究生姓名指导教师姓名社交网络数据挖掘论文提交日期万事万物都有联系，人们与社交网络相互联系，与信息，组织，所在地相互联系，只对个体进行研究所获得成果是有限的，所以要对整个系统进行研究，而这个系统就是一个社交网络。
大数据挖掘处理不同于传统的数据处理，大数据挖掘处理更加注重的是整体数据的数据的处理而不是抽样数据，注重的是效率和最终效果。参考文献[1]李华,张井玲,刘婷婷.大数据时代下数据挖掘技术的应用研究[J].现代信息科技,2019,v.3(13):140-141+144.
数据挖掘是基于大数据技术下的一种核心应用手段，对大数据技术得以发挥起到重要的推动作用。数据挖掘是指对海量大数据内容进行识别、寻找其规律的一种保障技术。主要包括：数据准备阶段、规律寻找阶段、规律表示阶段。“数据挖掘”不是简单...
大数据应用分析毕业论文.doc,毕业设计(论文)大数据应用分析毕业论文毕业设计（论文）任务书-PAGEI-毕业设计(论文)任务书Ⅰ、毕业设计（论文）题目软件测试方法与测试过程的分析与研究Ⅱ、毕业设计（论文）选题意义及要求软件开发中出现错误或缺陷的机会越来越多，市场对软件质量重要...
大数据时代下数据挖掘技术的应用.随着社会信息化的迅速发展，无论是数据的变化速率，还是数据的新增种类都在不断更新，数据研究变得越来越复杂，这意味着“大数据时代”到来。.2011年，互联网数据中心（internetdatacenter，IDC）将大数据重新定义为：在大...
知乎干货文章推荐：在家使用中国知网免费下载论文的方法如何快速写好一篇毕业论文？论文查重如何做到查重率6%以下？[1]王毅星.基于深度学习和迁移学习的电力数据挖掘技术研究[D].浙江大学,2019.[2]陈洁.…
摘要：随着大数据时代的到来,大数据技术正在逐步渗透到社会生产生活的各个领域,工程规划、工程建设及工程管理中也可以运用大数据技术提高工程质量。文章就工程项目管理工作中大数据挖掘技术的有效应用策略进行分析与探讨。关键词：大数据挖掘;工程管理;进度管理;
数据挖掘在大数据中的应用综述***(上海海事大学上海201306)摘要:面对大规模多源异构的数据，数据挖掘的方法不断的得到改善与发展，同时对于数据挖掘体系的完善也提出了新的挑战。针对当前
智库时代智观天下大数据时代的数据挖掘技术与应用刘昌贤（重庆大学计算机学院，重庆400044）摘要：随着大数据时代的到来，各行各业在数据采集、传输、共享等方面实现了较大便利，目前，数据已经不再只是特定的数字和额度，更是一种非物质产物，大数据时代背景下，各种数据都有其...
因此，要加强大数据挖掘技术的研究与应用，以全面提升网络安全管理环境，促进网络环境朝着更健康的方向发展。参考文献[1]魏源锋.大数据技术在网络安全分析中的应用[J].电子技术与软件工程,2020(18):255-256.
硕士学位论文论文题目基于大数据的社交网络数据挖掘研究生姓名指导教师姓名社交网络数据挖掘论文提交日期万事万物都有联系，人们与社交网络相互联系，与信息，组织，所在地相互联系，只对个体进行研究所获得成果是有限的，所以要对整个系统进行研究，而这个系统就是一个社交网络。
大数据挖掘处理不同于传统的数据处理，大数据挖掘处理更加注重的是整体数据的数据的处理而不是抽样数据，注重的是效率和最终效果。参考文献[1]李华,张井玲,刘婷婷.大数据时代下数据挖掘技术的应用研究[J].现代信息科技,2019,v.3(13):140-141+144.
数据挖掘是基于大数据技术下的一种核心应用手段，对大数据技术得以发挥起到重要的推动作用。数据挖掘是指对海量大数据内容进行识别、寻找其规律的一种保障技术。主要包括：数据准备阶段、规律寻找阶段、规律表示阶段。“数据挖掘”不是简单...
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摘要：随着大数据时代的到来,大数据技术正在逐步渗透到社会生产生活的各个领域,工程规划、工程建设及工程管理中也可以运用大数据技术提高工程质量。文章就工程项目管理工作中大数据挖掘技术的有效应用策略进行分析与探讨。关键词：大数据挖掘;工程管理;进度管理;
数据挖掘在大数据中的应用综述***(上海海事大学上海201306)摘要:面对大规模多源异构的数据，数据挖掘的方法不断的得到改善与发展，同时对于数据挖掘体系的完善也提出了新的挑战。针对当前
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