sqlifuzzer 是一个在命令行下用来挖掘Web网站的SQLi漏洞的工具。 ====================================================== 3:09:54

com/archives/41312 摘 要： 介绍了数据挖掘的定义，分析了日志数据面临的挑战及对其进行挖掘的原因。讨论了日志数据挖掘的需求，归纳了对日志数据挖掘的具体内容，总结了日志数据挖掘的具体应用。该研究对加强企事业单

，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据

数据挖掘中聚类分析的技术方法 汤效琴 戴汝源 摘 要：数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向，聚类分析是数据挖掘中的核心技术。本文对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行分析，并从多个方面对

数据挖掘(Data mining)，又译为资料探勘、数据挖掘、数据采矿。它是数据库知识发现(英文：Knowledge-Discovery in Databases，缩写：KDD)中的一个步骤。数据挖掘

有的客户成功案例去说服新客户？是否想要去发现某客户可能采用的公司产品？是否希望去挖掘公司潜在的客户？回答是肯定的。挖掘潜在客户一直是每个公司重要的工作之一，准确的发现目标客户并向其推荐其可能使用的产品

Htmlparser中的核心是Parser类，我们主要是通过三种方式初始化：publicParser(String),public(URLConnection)和一个静态方法Parser.createParser(Stringhtml,Stringcharset);其中html是我们下载的网页内容，charset是编码，像utf-8。通过解析出来的信息保存在一个为树的结构，这些结构中主要包括三种节点，remarkNode代表Html中的注释，tagNode代表标签节点，textNode代表文本节点。

International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank

可以通过扫描一遍数据库，得到所有的一维的频繁项集。则由以上结论，我们可以递归地得到所有的频繁项集。 Eclat算法根据以上结论，可以扫描一遍数据库，先获得一维的频繁项集，然后无需再扫描数据库，直接处理

理工具，它更是一套web数据挖掘工具，囊括了数据抓取模块（包括Google, Twitter, 维基百科的API，以及爬虫和HTML分析器），文本处理模块（词性标注，情感分析等），机器学习模块(VSM

1. 数据挖掘案例客户类别销售分析 2. 前提这个案例的前提是我们已经建立好了一个ＯＬＡＰ的多维数据库Sales，事实表为FactInternetSales，有 五个维度，分别是DimCurrency

1. 数据挖掘：概念与技术Jiawei Han and Micheline Kamber著 Monrgan Kaufmann Publishers Inc. 范明 孟小峰等译 机械工业出版社 2. 1

此外，对开源的数据挖掘工具有兴趣的同仁，可以关注以下 OSDM09 这个workshop，它会在PAKDD'09上同时进行，主要讨论的就是开源数据挖掘工具的议题。 开源的数据挖掘工具（Open-Source

 数据挖掘：概念与技术 韩家威 Data Mining: Concepts and Techniques J. Han and M. Kamber Morgan Kaufmann 2000 目录 第一章

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。 功能和特点 免费提供数据挖掘技术和库 1

度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量

概念/类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总，分析和比较，用汇总的简洁的精确的方式对此类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为：特征性描述和区别性描述。 特征性描述： 是指从与某类对象相关的一组数据中提取

.html 最近正打算学习一些数据挖掘方面的知识，开始看了一些相关博文，但是太过零碎，一直对此没有一个较为系统的认识。周末在图书馆闲逛，偶然看见《大 话数据挖掘》一书，发现讲的比较有条理，还蛮适合

com/liangliangh/p/4928267.html 数据挖掘（Data Mining）作为一个领域，比机器学习要大，偏应用。互联网公司也大量使用数据挖掘技术，作为即将毕业进入互联网公司从事机器学习算法开

Supported by Index-Structures)主要用来聚类和找离群点。ELKI是类似于weka的数据挖掘平台，用java编写，有GUI图形界面。可以用来寻找离群点。 项目主页： http://www