1) dynamic data mining
动态数据挖掘
1.
Research on Business Data Analyzing Method Based on Empirical Mode Decomposition and Dynamic Data Mining;
基于经验模态分解及动态数据挖掘的商务数据分析方法研究
2.
Based on properties of low temperature iron plating,use of dynamic data mining in quality control is described.
从低温镀铁生产过程的特点出发,将动态数据挖掘技术运用于质量控制中,阐述了利用数据挖掘解决质量预测问题和质量分析问题的一般方法。
3.
A new approach to solve the problem of dynamic data mining is presented.
针对目前动态数据挖掘中存在的问题,提出基于数据增量的动态挖掘进程概念;在动态挖掘进程和生物免疫进化过程的相似性基础上,提出了知识发现中的免疫进化机制的基本内涵;给出了基于免疫进化机制的时序模式挖掘算法及其实验分析,以验证理论的正确性和有效性。
3) temporal data mining
时态数据挖掘
1.
The paper puts forward a data mining framework which is founded on temporal database, and realized a temporal data mining system in retailing based on the framework.
与在普通事务数据库中进行数据挖掘相比,时态数据挖掘能更好地反映数据中所隐藏的与时间有关的知识。
5) Mobile Data Mining
移动数据挖掘
1.
Survey of Mobile Data Mining on Data Stream;
基于数据流的移动数据挖掘研究综述
6) automatic data mining
自动数据挖掘
补充资料：数据挖掘研究院
数据挖掘研究院（china data mining research,cdmr）是一个专注于数据挖掘及其相关技术的讨论组织，参与者都是数据挖掘及其相关学科的爱好者。作为论坛的组织者我们也是数据挖掘的忠实爱好者，希望能够利用一些有限的资源为中国数据挖掘营造一个良好的发展环境。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条