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浙江工业大学管理学院2020年硕士研究生自命题科目数据挖掘（学术型）考试大纲。
基于粗糙分类的不确定可拓群决策数据挖掘及应用
可拓决策 粗糙分类 数据挖掘 规则提取
2014/10/9
针对可拓分类的不足及分类中存在的不确定性, 将关联函数与决策函数相结合, 研究不确定条件下可拓群决策的可拓变换与粗糙分类、属性约简与规则提取、数据分析与方案识别, 以实现决策对象在不确定条件下的比较与选择; 解决了多方案可拓分类和动态识别的系统分类问题, 提高了可拓群决策数据挖掘的准确性和可信度.
基于微博的学科热点发现、追踪与分析——以数据挖掘领域为例
微博 学科热点 热点发现 数据挖掘
2012/5/2
指出依据传统信息源对学科热点进行分析研究存在时间上严重滞后的缺点，提出基于微博的学科热点发现、跟踪和分析机制，论证其可行性并给出实现方法和步骤。以基于新浪微博的“数据挖掘”领域学科热点的研究作为实例，将微博结果同传统研究结果进行对比，表明该方法同传统热点分析结论有重合部分，但又可以反映出传统方法所无法反映出的最新热点。
基于数据挖掘的企业投资决策绩效评价研究
企业投资决策 绩效评价 数据挖掘
2009/6/8
企业投资决策是企业生存发展的重要环节,对企业投资进行绩效管理是顺利实施企业投资的重要保障。针对现有投资绩效评价体系存在的不足,构建了基于数据挖掘技术的企业投资决策绩效集成评价系统,并对数据仓库的建立、数据转换、异常点分析和BP神经网络评价模型进行了阐述,最后给出了应用实例,建立的模型及实现的系统为企业更好地进行投资决策绩效评价提供了有效的支持。
数据挖掘在物流管理中的应用
物流管理 数据挖掘
2008/5/28
1、引言
现代物流系统是一个复杂的系统，包括运输、仓储、配送、搬运、包装和物流再加工等诸多环节，信息流量十分巨大。巨大的数据流，使得企业很难对这些数据进行准确、高效的收集和及时处理，因此决策者也就很难做出快速、准确地决策，实现对物流过程的控制，降低整个过程的物流成本。随着知识经济和现代信息技术的迅猛发展，信息技术特别是网络技术的发展，为...