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GradeDM
- 基于数据挖掘算法的成绩分析系统 本系统运用J2EE技术架构，采用SSH + Ajax架构设计，选用B/S模式设计方案，使用MVC设计思想进行开发；同时采用SQL SERVER2000数据库管理系统对后台数据库进行管理-Application and Implementation of Data mining algorithms in the analysis of students’ Scores
mynetwork
- 以Java为程序设计语言，运用强大的JDK工具包，在Eclipse3.2的平台上，以基因数据为研究对象，设计出一款基于人工神经网络数据挖掘的生物信息分析软件。根据基因数据结构，对基因序列的碱基进行编码变换；用户则根据自己的需求通过人机交互界面来自定义网络某些参数，将样本基因数据传入到神经网络当中，继而进行有限次迭代处理，不断调整分布处理单元的连接强度。最后将目标基因数据输入到已经锻炼好的网络中，来对目标基因的未知序列进行预测。运行结果：软件能够无误的运行，且能够较好的对基因序列进行预测。-A J
JAVADIGGER
- DIGGER社交网络数据挖掘分析系统，本系统的挖掘工作是在WEKA平台下进行的，WEKA作为一个公开的数据挖掘工作平台，集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规则以及在新的交互式界面上的可视化。DIGGER作为一个社交网络系统，它利用数据挖掘工具WEKA在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系，这些模型和关系可以用来做出决策和预测。 第一章描述了开题的背景和需求，第二章描述该系统的关键技术和开发环境，第三章是系统的设计，第四章对框架的研究
bookshop
- 本文以网上购书为例,对基于数据挖掘技术的个性化的网上购书系统进行了研究设计。网站主要实现了注册登录模块功能，书籍根据分类和书名搜索功能，查看书籍详细信息功能，利用关联规则，贝叶斯分类算法向用户推荐用户可能感兴趣或对用户有用的书的模块，加入购物车，购买模块。前面的功能只要是前台的显示，在服务器端，使用SQL server2005作为数据库，由后台逻辑控制模块把数据提交给合适的功能模块和算法模块，从而组合成一个完整的系统。在这个系统中，页面是使用JSP来动态生成的，后台使用的是Servlet控制整个
system
- Java技术调用Weka中新开发的算法设计实现了一个基于上述特征选择和规则提取的在线数据挖掘分类系统，可实现数据的自动分类、数据规则提取以及数据预测等功能，满足用户通过Web实现在线规则提取、数据类别预测等数据挖掘需求。-depending on weka ，attribute selection classification
ID3_java
- This algorithm is mainly aimed at the 这个算法主要是针对于数据挖掘中的ID3算法的实现和比较，其结果主要是对于整个的数据挖掘功能分析和设计。-This algorithm is mainly aimed at the implementation and comparison of ID3 data mining algorithms, the result mainly of the entire data mining analysis and desi