数据挖掘研究现状

第一篇：数据挖掘研究现状

一、时代的挑战

近十几年来,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,千万万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等等,这一势头仍将持续发展下去。于是,一个新的挑战被提了出来:在这被称之为信息爆炸的时代,信息过量几乎成为人人需要面对的问题。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没,从中及时发现有用的知识,提高信息利用率呢?要想使数据真正成为一个公司的资源,只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行,否则大量的数据可能成为包袱,甚至成为垃圾。因此,面对“人们被数据淹没,人们却饥饿于知识”的挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并得以蓬勃发展,越来越显示出其强大的生命力。

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。人们把原始数据看作是形成知识的源泉,就像从矿石中采矿一样。原始数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据,也可以是半结构化的,如文本、图形、图像数据,甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等,还可以用于数据自身的维护。因此,数据挖掘是一门很广义的交叉学科,它汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员。

特别要指出的是,数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用,而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理,以指导实际问题的求解,企图发现事件间的相互关联,甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。

二、研究现状

KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。迄今为止,由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已经召开了7次,规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会,人数由二三十人到七八百人,论文收录比例从2X1到6X1,研究重点也逐渐从发现方法转向系统应用,并且注重多种发现策略和技术的集成,以及多种学科之间的相互渗透。其 谌莸淖ㄌ饣嵋橐舶咽萃诰蚝椭斗⑾至形樘庵?成为当前计算机科学界的一大热点。

此外,数据库、人工智能、信息处理、知识工程等领域的国际学术刊物也纷纷开辟了 KDD专题或专刊。IEEE的Knowledge and Data Engineering 会刊领先在1993年出版了KD D技术专刊,所发表的5篇论文代表了当时KDD研究的最新成果和动态,较全面地论述了KDD 系统方法论、发现结果的评价、KDD系统设计的逻辑方法,集中讨论了鉴于数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题,KDD系统与其它传统的机器学习、专家系统、人工神经网络、数理统计分析系统的联系和区别,以及相应的基本对策。6篇论文摘要展示了KDD在从建立分子模型到设计制造业的具体应用。

不仅如此,在Internet上还有不少KDD电子出版物,其中以半月刊Knowledge Discove

ryNuggets最为权威,另一份在线周刊为DS*(DS代表决策支持),1997年10月7日开始出版。在网上,还有一个自由论坛 DM Email Club, 人们通过电子邮件相互讨论DMKD的热点问题。而领导整个潮流的DMKD开发和研究中心,当数设在美国EMDEN的IBM公司开发部。至于DMKD书籍,可以在任何计算机书店找到十多本,但大多带有商业色彩。

三、内容和本质

随着DMKD研究逐步走向深入,人们越来越清楚地认识到,DMKD的研究主要有3个技术支柱,即数据库、人工智能和数理统计。

数据库技术在经过了80年代的辉煌之后,已经在各行各业成为一种数据库文化或时尚,数据库界目前除了关注万维网数据库、分布式数据库、面向对象数据库、多媒体数据库、查询优化和并行计算等技术外,已经在开始反思。数据库最实质的应用仅仅是查询吗?理论根基最深的关系数据库最本质的技术进步点,就是数据存放和数据使用之间的相互分离。查询是数据库的奴隶,发现才是数据库的主人;数据只为职员服务,不为老板服务!这是很多单位的领导在热心数据库建设后发出的感叹。

由于数据库文化的迅速普及,用数据库作为知识源具有坚实的基础;另一方面,对于一个感兴趣的特定领域——客观世界,先用数据库技术将其形式化并组织起来,就会大大提高知识获取起点,以后从中发掘或发现的所有知识都是针对该数据库而言的。因此,在需求的驱动下,很多数据库学者转向对数据仓库和数据挖掘的研究,从对演绎数据库的研究转向对归纳数据库的研究。

专家系统曾经是人工智能研究工作者的骄傲。专家系统实质上是一个问题求解系统 ,目前的主要理论工具是基于谓词演算的机器定理证明技术——二阶演绎系统。领域专家长期以来面向一个特定领域的经验世界,通过人脑的思维活动积累了大量有用信息。

在研制一个专家系统时,知识工程师首先要从领域专家那里获取知识,这一过程实质上是归纳过程,是非常复杂的个人到个人之间的交互过程,有很强的个性和随机性。因此 ,知识获取成为专家系统研究中公认的瓶颈问题。

其次,知识工程师在整理表达从领域专家那里获得的知识时,用if-then等类的规则表达,约束性太大,用常规数理逻辑来表达社会现象和人的思维活动局限性太大,也太困难, 勉强抽象出来的规则有很强的工艺色彩,差异性极大,知识表示又成为一大难题。

此外,即使某个领域的知识通过一定手段获取并表达了,但这样做成的专家系统对常识和百科知识出奇地贫乏,而人类专家的知识是以拥有大量常识为基础的。人工智能学家 Feigenbaum估计,一般人拥有的常识存入计算机大约有100万条事实和抽象经验法则,离开常识的专家系统有时会比傻子还傻。例如战场指挥员会根据“在某地发现一只刚死的波斯猫”的情报很快断定敌高级指挥所的位置,而再好的军事专家系统也难以顾全到如此的信息。

以上这3大难题大大限制了专家系统的应用,使得专家系统目前还停留在构造诸如发动机故障论断一类的水平上。人工智能学者开始着手基于案例的推理,尤其是从事机器学习的科学家们,不再满足自己构造的小样本学习模式的象牙塔,开始正视现实生活中大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大数据样本,也走上了数据挖掘的道路。

数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一,它在计算机发明之前就诞生了, 迄今已有几百年的发展历史。如今相当强大有效的数理统计方法和工具,已成为信息咨询业的基础。信息时代,咨询业更为发达。然而,数理统计和数据库技术结合得并不算快,数据库查询语言SQL中的聚合函数功能极其简单,就是一个证明。咨询业用数据库查询数据还远远不够。一旦人们有了从数据查询到知识发现、从数据演绎到数据归纳的要求,概率论和数理统计就获得了新的生命力,所以才会在DMKD这个结合点上,立即呈现出“忽如一夜春风来,千树万树梨花开”的繁荣景象。一向以数理统计工具和可视化计算闻名的美国SA S公司,领先宣布进入DMKD行列。

数据挖掘所能发现的知识有如下几种:广义型知识,反映同类事物共同性质的知识;特征型知识,反映事物各方面的特征知识;差异型知识,反映不同事物之间属性差别的知识;关联型知识,反映事物之间依赖或关联的知识;预测型知识,根据历史的和当前的数据推测未来数据;偏离型知识,揭示事物偏离常规的异常现象。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现,随着概念树的提升,从微观到中观再到宏观,以满足不同用户、不同层次决策的需要。

四、发展方向

当前,DMKD研究正方兴未艾,预计在21世纪还会形成更大的高潮,研究焦点可能会集中到以下几个方面:研究专门用于知识发现的数据挖掘语言,也许会像SQL语言一样走向形式化和标准化;寻求数据挖掘过程中的可视化方法,使得知识发现的过程能够被用户理解 ,也便于在知识发现过程中的人机交互;研究在网络环境下的数据挖掘技术,特别是在Int ernet上建立DMKD服务器,与数据库服务器配合,实现数据挖掘;加强对各种非结构化数据的挖掘,如文本数据、图形图像数据、多媒体数据。但是,无论怎样,需求牵引,市场驱动是永恒的,DMKD将首先满足信息时代用户的急需,大量基于DMKD的决策支持软件工具产品将会问世

第二篇：数据挖掘教学方法研究论文

摘要：在本科高年级学生中开设符合学术研究和工业应用热点的进阶课程是十分必要的。以数据挖掘课程为例，本科高年级学生了解并掌握数据挖掘的相关技术，对于其今后的工作、学习不无裨益。着重阐述数据挖掘等进阶课程在本科高年级学生中的教学方法，基于本科高年级学生的实际情况，以及进阶课程的知识体系特点，提出有针对性的教学方法参考，从而提高进阶课程的教学效果。

关键词：数据挖掘；进阶课程；教学方法研究；本科高年级

学生在本科高年级学生中开设数据挖掘等进阶课程是十分必要的，以大数据、数据挖掘为例，其相关技术不仅是当前学术界的研究热点，也是各家企事业单位招聘中重要岗位的要求之一。对于即将攻读硕士或博士学位的学生，对于即将走上工作岗位的学生，了解并掌握一些大数据相关技术，尤其是数据挖掘技术，都是不无裨益的。在目前本科教学中，对于数据挖掘等课程的教学，由于前序课程的要求，往往是放在本科四年级进行。如何激发本科四年级学生在考研，找工作等繁杂事务中的学习兴趣，从而更好地掌握数据挖掘的相关技术是本课程面临的主要挑战，也是所有本科进阶课程所面临的难题之一。

1数据挖掘等进阶课程所面临的问题

1.1进阶课程知识体系的综合性

进阶课程由于其理论与技术的先进性，往往是学术研究的前沿，工业应用的热点，是综合多方面知识的课程。以数据挖掘课程为例，其中包括数据库、机器学习、模式识别、统计、可视化、高性能技术，算法等多方面的知识内容。虽然学生在前期的本科学习中已经掌握了部分相关内容，如数据库、统计、算法等，但对于其他内容如机器学习、人工智能、模式识别、可视化等，有的是与数据挖掘课程同时开设的进阶课程，有的已经是研究生的教学内容。对于进阶课程繁杂的知识体系，应该如何把握广度和深度的关系尤为重要。

1.2进阶课程的教学的目的要求

进阶课程的知识体系的综合性体现在知识点过多、技术特征复杂。从教学效益的角度出发，进阶课程的教学目的是在有限的课时内最大化学生的知识收获。从教学结果的可测度出发，进阶课程的教学需要能够有效验证学生掌握重点知识的学习成果。1.3本科高年级学生的实际情况本科高年级学生需要处理考研复习，找工作等繁杂事务，往往对于剩余本科阶段的学习不重视，存在得过且过的心态。进阶课程往往是专业选修课程，部分学分已经修满的学生往往放弃这部分课程的学习，一来没有时间，二来怕拖累学分。

2数据挖掘等进阶课程的具体教学方法

进阶课程的教学理念是在有限的课时内，尽可能地提高课程的广度，增加介绍性内容，在授课中着重讲解1~2个关键技术，如在数据挖掘课程中，着重讲解分类中的决策树算法，聚类中的K-Means算法等复杂度一般，应用广泛的重要知识点，并利用实践来检验学习成果。

2.1进阶课程的课堂教学

数据挖掘等进阶课程所涉及的知识点众多，在课堂上则采用演示和讲授相结合的方法，对大部分知识点做广度介绍，而对需要重点掌握知识点具体讲授，结合实践案例及板书。在介绍工业实践案例的过程中，对于具体数据挖掘任务的来龙去脉解释清楚，尤其是对于问题的归纳，数据的处理，算法的选择等步骤，并在不同的知识点的教学中重复介绍和总结数据挖掘的一般性流程，可以加深学生对于数据挖掘的深入理解。对于一些需要记忆的知识点，在课堂上采用随机问答的方式，必要的时候可以在每堂课的开始重复提问，提高学习的效果。

2.2进阶课程的课后教学

对于由于时间限制无法在课上深入讨论的知识点，只能依靠学生在课后自学掌握。本科高年级学生的课后自学的动力不像低年级学生那么充足，可以布置需要动手实践并涵盖相关知识点的课后实践，但尽量降低作业的工程量。鼓励学生利用开源软件和框架，基于提供的数据集，实际解决一些简单的数据挖掘任务，让学生掌握相关算法技术的使用，并对算法有一定的了解。利用学院与大数据相关企业建立的合作关系，在课后通过参观，了解大数据技术在当前企业实践中是如何应用的，激发学生的学习兴趣。

2.3进阶课程的教学效果考察进阶课程的考察不宜采取考试的形式，可以采用大作业的形式。从具体的数据挖掘实践中检验教学的成果，力求是学生在上完本课程后可以解决一些简单的数据挖掘任务，将较复杂的数据挖掘技术的学习留给学生自己。

3结语

数据挖掘是来源于实践的科学，学习完本课程的学生需要真正理解，掌握相关的数据挖掘技术，并能够在实际数据挖掘任务中应用相关算法解决问题。这也对教师的教学水平提出了挑战，并直接与教师的科研水平相关。在具体的教学过程中，发现往往是在讲授实际科研中遇到的问题时，学生的兴趣较大，对于书本上的例子则反映一般。进阶课程在注重教学方法的基础上，对于教师的科研水平提出了新的要求，这也是对于教师科研的反哺，使教学过程变成了教学相长的过程。

参考文献：

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第三篇：数据挖掘研究的现状与发展趋势_郑继刚

数据挖掘研究的现状与发展趋势

郑继刚,王边疆

(保山学院数学系,云南保山678000)影响其空间分布的因素之间的关系;预测型的模 型用来根据给定的一些属性预测某些属性,如分类模 型和回归模型等.目前,主要在空间数据挖掘的体系结构和挖掘过 程做了大量研究,包括面向对象的空间数据库的数据 挖掘、模糊空间关联规则的挖掘、不确定性挖掘、聚类 挖掘、挖掘空间数据的偏离和演变规则、基于多专题 地图的挖掘、交叉概化、基于时空数据的概化、并行数 据挖掘、统计分析与数据挖掘的协同和遥感影像的挖 掘等,主要采用了基于统计学和概率论、集合论、机器 学习、仿生物学、地球信息学的研究方法.4.2多媒体数据挖掘

多媒体数据,包括图形、图像、文本、文档、超文 本、声音、视频和音频数据等,数据类型复杂.随着信 息技术的进步,人们所接触的数据形式越来越丰富, 多媒体数据的大量涌现,形成了很多海量的多媒体数 据库[8].这些数据大多是非结构化数据、异构数据, 特征向量通常是数十维甚至数百维,转化为结构数据 和降维成了多媒体数据挖掘的关键技术.有研究者提出了多媒体数据挖掘的系统原型

ＭＤＭＰ,将多媒体数据的建模表示、存储和检索等多 媒体数据库技术与数据挖掘技术有机地结合在一起, 采用多媒体图像数据的相似性搜索、多维分析、关联 规则挖掘、分类与聚类分析等挖掘方法,广泛地应用 于医学影像诊断分析、卫星图片分析、地下矿藏预测 等各种领域.4.3时序数据挖掘

时序数据挖掘通过研究信息的时间特性,深入洞

悉事物进化的机制,揭示其内在规律(如波动的周期、振幅、趋势的种类等),成为获得知识的有效途径.关 键问题是要是寻找一种合适的序列表示方式,基于点 距离和关键点是常用的算法,但都不能完整表示出序 列的动态属性.时序数据挖掘的主要技术有趋势分析 和相似搜索,在宏观的经济预测、市场营销、客流量分 析、太阳黑子数、月降水量、河流流量、股票价格波动 等众多领域得到了应用.国内对于时序数据的研究比较少,使用的方法和 技术主要有人工神经网络技术,利用它预测和处理混 沌观测时间序列能达到较高的精度[9].此外还有通 过对时序数据进行离散傅立叶变换将其从时域空间 变换到频域空间,将时序数据映射为多维空间的点, 在此基础上,有学者提出一种新的基于距离的离群数 据挖掘算法[10].4.4Ｗｅｂ数据挖掘

随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ/Ｗｅｂ技术的快速普及和迅猛发展, 使各种信息可以在网络上获得,但是它是巨大的、分 布广泛的、全球性多样的和动态变化的.面对如此大 量的Ｗｅｂ数据,如何在这个全球最大的数据集合中 发现有用信息成为Ｗｅｂ数据挖掘研究的热点.当前, Ｗｅｂ数据挖掘可分为四类,即Ｗｅｂ内容挖掘、Ｗｅｂ结 构挖掘、Ｗｅｂ使用记录挖掘和Ｗｅｂ用户性质挖掘.4.5不确定数据挖掘

传统的数据挖掘技术处理位置已经被精确给定 的对象,然而在实际应用领域,由于测量仪器的局限 性会造成测量值的不准确,数据的不确定性是不可避 免的.数据的不确定性主要可以分为存在的不确定性 和值的不确定性两大类,存在的不确定性指的是不确 定对象或元组的存在与否,如关系数据库的某个元组 和一个概率相关联表示这个元组存在的可信度,值的 不确定指的是一个元组的存在是确定的,但它的值是 不确定的.现在对不确定数据挖掘的研究已成为热点,在聚

类分析、关联规则、空间挖掘等方面都有突破,经典的

Ｋ-ｍｅａｎｓ算法扩展到了ＵＫ-ｍｅａｎｓ算法,Ａｐｒｉｏｒｉ算 法扩展到了ＵＡｐｒｉｏｒｉ算法等.5数据挖掘面临的问题

数据挖掘任务、数据挖掘方法、用户交互、性能和 各种数据类型的多样性,给数据挖掘提出了许多挑战 性的课题.数据挖掘语言的设计,高效而有用的数据 挖掘方法和系统的开发,交互和集成的数据挖掘环境 的建立,以及应用数据挖掘技术解决大型应用问题, 都是目前数据挖掘、系统、研究人员和应用开发人员 所面临的主要问题[11].5.1挖掘方法和用户交互问题

这反映所挖掘的知识类型、在多粒度上挖掘知识 的能力、知识的使用、特定的挖掘和知识可视化.如, 数据库中挖掘不同类型的知识;多个抽象层的交互知 识挖掘;结合背景知识;数据挖掘查询语言和特定的 数据挖掘;数据挖掘结果的表示和可视化;处理噪声 和不完全数据;模式评估即兴趣度问题.5.2性能问题

主要包括数据挖掘算法的有效性、可伸缩性和并 行处理等性能问题.如,数据挖掘算法的有效性和可 伸缩性;并行、分布式和增量挖掘算法.5.3关于数据库类型的多样性问题

如,关系的和复杂的数据类型的处理;由异种数 47红河学院学报 2009.2/数学 表1 数据挖掘研究的进化历程

进化阶段支持技术产品厂家产品特点 数据搜集

(20世纪60年代)计算机、磁带和磁盘ＩＢＭ、ＣＤＣ提供历史性的、静态的数据信息 数据访问

(20年代80世纪)关系数据库、结构化查询语言、ＯＤＢＣ Ｏｒａｃｌｅ、Ｓｙｂａｓｅ、Ｉｎｆｏｒｍｉｘ、ＩＢＭ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ 在记录级提供历史 性的、动态的数据信息 数据仓库、决策支持(20世纪90年代)联机分析处理、多维数据库、数据仓库

Ｐｉｌｏｔ、Ｃｏｍｓｈａｒｅ、Ａｒｂｏｒ、Ｃｏｇｎｏｓ、Ｍｉｃｒｏｓｔｒａｔｅｇｙ 在各种层次上提供

回溯的、动态的数据信息 数据挖掘(正在流行)高级算法、多处理器计算机、海量数据库

Ｐｉｌｏｔ、Ｌｏｃｋｈｅｅｄ、ＩＢＭ、ＳＧＩ、其它初创公司提供预测性的信息 3数据挖掘研究的现状与成果

在国外,数据挖掘技术已被广泛的应用于各个领 域,其中一些典型应用如加州理工学院喷气推进实验 室与天文科学家合作开发的ＳＫＩＣＡＴ系统,能够帮助 天文学家发现遥远的类星体,是人工智能技术在天文 学和空间科学上的第一批成功应用之一;生物学研究 中用数据挖掘技术对ＤＮＡ进行分析;利用数据挖掘 技术识别顾客的购买行为模式,对客户进行了分析;对银行或保险公司经常发生的诈骗行为进行预测;ＩＢＭ公司开发的ＡＳ(ＡｄｖａｎｃｅｄＳｃｏｕｔ)系统针对ＮＢＡ 的比赛数据,帮助教练优化战术组合等[5].在学术研究上,数据库、人工智能、信息处理、知 识工程等领域的国际学术刊物也纷纷开辟了数据挖

掘专题或专刊,如ＩＥＥＥ的ＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｎｄＤａｔａＥｎｇｉ-ｎｅｅｒｉｎｇ会刊领先在1993年出版了数据挖掘技术专 刊,在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上还有不少数据挖掘电子出版物,其中

以半月刊ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙＮｕｇｇｅｔｓ最为权威.另 一份在线周刊为ＤＳ＊(ＤＳ代表决策支持),1997年

10月7日开始出版,可向ｄｓｔｒｉａｌ@ｔｇｃ.ｃｏｍ提出免费 订阅申请.与国外相比,国内对数据挖掘的研究稍晚,没有

形成整体力量.1993年国家自然科学基金首次支持 数据挖掘领域的研究项目,目前,国内的许多科研单 位和高等院校竞相开展数据挖掘和知识发现的基础 理论及其应用研究,这些单位包括清华大学、中科院 计算技术研究所、空军第三研究所、海军装备论证中 心等.例如,复旦大学施伯乐教授领导开发了数据挖

掘工具集ＡＭＩＮＥＲ;北京大学智能科学系的唐世渭和 杨冬青教授领导开发了基于空间数据挖掘的客户分 析系统模型ＣＡＳＤＭ.此外,清华大学周立柱教授领导 的数据挖掘研究小组,四川大学唐常杰教授领导的针 对时间序列方面的数据挖掘研究小组,中国科技大学 蔡庆生教授领导的针对关联规则的研究小组,复旦大 学朱扬勇教授领导的数据挖掘工作组,云南大学王丽 珍教授带领的针对不确定数据挖掘的研究小组等,都 取得了许多重要的研究成果.在数据挖掘算法研究方 面,中科院计算所史忠值研究员、清华大学石纯

一、陆 玉昌教授、武汉大学李德仁院士、北京科技大学杨炳 儒教授、复旦大学周傲英教授等都取得了许多重要的 研究成果.国内比较重要的会议有全国数据库学术会

议(ＮａｔｉｏｎａｌＤａｔａＢａｓｅＡｃａｄｅｍｉｃＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ,简称ＮＤ-ＢＣ),权威的杂志有《计算机学报》、《软件学报》和 《计算机研究与发展》等[6].4数据挖掘研究方向

数据挖掘涉及的学科领域和方法很多,有不同的 分类分支.根据挖掘任务可以分为:分类或预测模型

发现、数据总结与聚类发现、关联规则发现、序列模式 发现、相似模式发现、混沌模式发现、依赖关系或依赖 模型发现、异常和趋势发现等;根据挖掘对象可以分 为:关系型数据库挖掘、面向对象数据库挖掘、空间数 据库挖掘、时态数据库挖掘、文本数据源挖掘、多媒体 数据库挖掘、异质数据挖掘、遗产数据挖掘、Ｗｅｂ数据 挖掘等;根据挖掘方法可以分为:机器学习方法、统计 方法、聚类分析方法、神经网络方法、遗传算法方法、数据库方法、近似推理和不确定性推理方法、基于证 据理论和元模式的方法、现代数学分析方法、粗糙集 方法和集成方法等;根据数据挖掘所发现的知识可以 分为:挖掘广义型知识、挖掘差异型知识、挖掘关联型 知识、挖掘预测型知识、挖掘异常型知识、挖掘不确定 性知识等[7].4.1空间数据挖掘

空间数据是从遥感、地理信息系统(ＧＩＳ)、多媒 体系统、医学和卫星图像等多种应用中收集而来,收 集到的数据远远超过了人脑的分析能力.空间数据挖 掘技术按功能划分可分为三类:描述、解释、预测.描 述性的模型将空间现象的分布特征化,如空间聚类;解释性的模型用于处理空间关系,如处理一个空间对 46郑继刚王边疆:数据挖掘研究的现状与发展趋势

摘 要:数据挖掘作为提取知识的过程,概述了数据挖掘研究的过去和现状,着重分析了目前数据挖掘的分支方向、面临的

问题,并对数据挖掘技术的发展趋势作了展望.关键词:数据挖掘;分支;研究;现状;趋势

中图分类号:ＴＰ31文献标识码:Ａ

文章编号:1008-9128(2010)02-0045-04

进入信息时代,保存在计算机中的文件和数据库 中的数据量正在以指数速度增长,同时人们期望从数 据中获得更有用的信息.实际上,这些数据中只有一 小部分有用,但人们却渴求获得知识,正面临“数据丰 富而知识贫乏”的问题,所以迫切需要一种新的技术 从海量数据中自动、高效地提取所需的有用知识,这 时,数据挖掘技术由此而生.数据挖掘(ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ,简称ＤＭ)所要处理的问 题,就是在庞大的数据库中找出有价值的隐藏事件, 并且加以分析,其主要的贡献在于从数据库中获取有 意义的信息以及对数据归纳出有用的结构,作为企业 进行决策的依据.此外,数据挖掘的也是发现数据库 拥有者先前关心却未曾知悉的有价值信息.事实上, 数据挖掘并不只是一种技术或是一套软件,而是一种 结合数种专业技术的应用[1].1数据挖掘的定义

数据挖掘又叫做数据库中发现知识(Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ

ＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ,简称ＫＤＤ),是20世纪90年代 以来发展起来的数据库系统和数据库应用领域一个 欣欣向荣的前沿学科,是从大量的、不完全的、有噪声 的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中 的但又是潜在有用的信息和知识的过程[2].它涉及 到对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析以及 模型化处理,从中提取辅助决策的关键性数据.数据 挖掘可以帮助决策者寻找规律,发现被忽略的要素, 预测趋势,进行决策,也是对数据内在和本质的高度 抽象与概括,是对数据从理性认识到感性认识的升 华.数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应 用从低层次的简单查询,提升到从数据中挖掘知识, 提供决策支持.是建立在数据库、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、高性能计算等技术 基础上的一门新兴技术.因此,在这种需求牵引下,汇 聚了不同领域的研究者,吸引了数据库技术、人工智 能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学 者和工程技术人员投身到数据挖掘这一新兴的研究 领域,形成新的技术热点.2数据挖掘研究的过去

数据库中发现知识一词首次出现于1989年在美 国底特律召开的第十一届国际联合人工智能学术会 议上,到1995年在加拿大蒙特利尔召开的首届ＫＤＤ

＆ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ国际学术会议,再到以后每年都要召开 一次的ＫＤＤ＆ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ国际学术会议,经过十多年 的努力,数据挖掘技术的研究已经取得了丰硕的成 果,不少软件公司已研制出数据挖掘软件产品,并在 北美、欧洲等国家得到应用[3].数据挖掘可以认为是数据库技术和信息技术自 然演变的结果.在数据库业界,数据挖掘的进化经历 了四个阶段:数据搜集、数据访问、数据仓库和决策支 持(见表1)[4].收稿日期:2010-02-26 作者简介:郑继刚(1983-),男,云南保山人,讲师,云南大学在读硕士.研究方向:数据挖掘.据库和全球信息系统挖掘信息.6数据挖掘的发展趋势

数据挖掘任务和数据挖掘方法的多样性对数据

挖掘提出了许多挑战性的研究问题,在将来会形成更 大的高潮,研究焦点可能会集中到以下几个方面:研 究专门用于知识发现的数据挖掘语言,走向形式化和 标准化;寻求数据挖掘过程中的可视化方法,使得知 识发现的过程能够被用户理解,也便于在知识发现过 程中的人机交互;研究在网络与分布式环境下的数据

挖掘技术,特别是在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上建立数据挖掘服务器, 与数据库服务器配合,实现数据挖掘;加强对各种非 结构化数据的挖掘,如文本数据、图形图像数据、多媒 体数据;探索可伸缩的和可交互的数据挖掘方法,全 面提高挖掘过程的总体效率,尤其是超大规模数据集 中数据挖掘的效率;扩大数据挖掘应用范围,如金融 分析、生物医药研制、犯罪侦查等;开发适应多数据类 型、容噪的挖掘方法,以解决异质数据集的数据挖掘 问题;动态数据和知识的数据挖掘等.结语

在这个年轻且充满希望的研究领域,商业利益的 强大驱动力将会不停地促进数据挖掘技术的发展,每 年都有新的数据挖掘方法和模型问世,人们对它的研 究正日益广泛和深入.虽然对数据挖掘的研究取得了 一定的成果,但是数据挖掘研究仍然面临着许多问题 和挑战,还存在许多问题等待我们去探索和研究.参考文献: [1]谢邦昌,李扬.数据挖掘与商业智能的现况及未来发 展[Ｊ].统计与信息论坛,2008(5):94-96.[2]ＪｉａｗｅｉＨａｎ,ＭｉｃｈｅｌｉｎｅＫａｍｂｅｒ.数据挖掘概念与技术 [Ｍ].北京:机械工业出版社,2007:25-26.[3]陈娜.数据挖掘技术的研究现状及发展方向[Ｊ].电脑 与信息技术,2006(2):46-49.[4]陆建江,张亚非,宋自林.模糊关联规则的研究与应用 [Ｍ].北京:科学出版社,2008.[5]李菁菁,邵培基,黄亦潇.数据挖掘在中国的现状和发 展研究[Ｊ].管理工程学报,2004(3):10-15.[6]徐雪琪.基于统计视角的数据挖掘研究[Ｄ].杭州:浙 江工商大学,2007.[7]毛国君,段立娟,王实等.数据挖掘原理与算法[Ｍ].北京:清华大学出版社,2005.[8]郑继刚,谢芳.多媒体图像挖掘的关联规则挖掘[Ｊ].红河学院学报,2009(5):44-47.[9]臧洌.人工神经网络在混沌观测时序数据处理中的应 用[Ｊ].数据采集与处理,2001(4):486-489.[10]郑斌祥,杜秀华,席裕庚.一种时序数据的离群数据 挖掘新算法[Ｊ].控制与决策,2002(3):324-327.[11]林建勤.数据挖掘主要问题的对策研究[Ｊ].贵阳学 院学报,2007(2):1-4.[责任编辑 宋焕斌] ＣｕｒｒｅｎｔＳｉｔｕａｔｉｏｎａｎｄＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔＴｒｅｎｄｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇ

ＺＨＥＮＧＪｉ-Ｇａｎｇ,ＷＡＮＧＢｉａｎ-Ｊｉａｎｇ

(ＢａｏｓｈａｎＣｏｌｌｅｇｅ,Ｂａｏｓｈａｎ678000,Ｃｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｏｕｔｌｉｎｅｓｔｈｅｐａｓｔａｎｄｐｒｅｓｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｓａｐｒｏｃｅｓｓｏｆｋｎｏｗｌｅｄｇｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ.ＩｔｆｏｃｕｓｅｓｏｎａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｂｒａｎｃｈｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｎｄＰｒｏｂｌｅｍｏｆｆａｃｉｎｇ,ｇｉｖｉｎｇａｎｏｕｔｌｏｏｋｏｎｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｔｒｅｎｄｏｆ ｄａｔａｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ;ｂｒａｎｃｈ;ｒｅｓｅａｒｃｈ;ｃｕｒｒｅｎｔｓｉｔｕａｔｉｏｎ;ｔｒｅｎｄＣｌａｓｓＮｏ:ＴＰ311ＤｏｃｕｍｅｎｔＭａｒｋ:Ａ 48郑继刚王边疆:数据挖掘研究的现状与发展趋势

第四篇：数据挖掘心得体会

心得体会

这次数据挖掘实验结束了，期间我们小组明确分工并积极去完成，虽然有点辛苦，但我感觉充实而有收获感！

根据老师给的一些资料，我们决定采用SQL Server 2000中的Northwind数据库里的数据作为我们的实验数据。根据表Order Details中的数据，我们分别根据ProductID和OrderID字段，并结合我们规定的最小支持度阀值对数据进行筛选。依次筛选出1项频繁集、2项频繁集和3项频繁集，其中还会使用游标的方式来遍历2项集与3项集的候选集，分别选出2项频繁集和3项频繁集。

由于数据较多，因此过程比较复杂，要编写很多的查询语句，建立许多数据表，包括临时表。开始不知道则操作，但经过我们各自多次重复的建表与查询，逐渐的理解和有了自己的思路。尤其是在运用游标的方法进行遍历这块，因为我们比较陌生而不理解，操作时一时无法实现结果，但经过我们在网上查询了解相关知识，最终得以解决。

经过该次实验，使我对数据库的操作更加熟练，而且还使我对课本上的“挖掘频繁模式”这块知识有了很好的掌握，今后我会多做实验，使我在实际操作过程中学得更好！

第五篇：数据挖掘论文

数据挖掘论文

在现实的学习、工作中，许多人都有过写论文的经历，对论文都不陌生吧，论文是一种综合性的文体，通过论文可直接看出一个人的综合能力和专业基础。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？下面是小编整理的数据挖掘论文，希望能够帮助到大家。

数据挖掘论文1

[1]刘莹.基于数据挖掘的商品销售预测分析[J].科技通报.20xx(07)

[2]姜晓娟,郭一娜.基于改进聚类的电信客户流失预测分析[J].太原理工大学学报.20xx(04)

[3]李欣海.随机森林模型在分类与回归分析中的应用[J].应用昆虫学报.20xx(04)

[4]朱志勇,徐长梅,刘志兵,胡晨刚.基于贝叶斯网络的客户流失分析研究[J].计算机工程与科学.20xx(03)

[5]翟健宏,李伟,葛瑞海,杨茹.基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[J].电信科学.20xx(02)

[6]王曼,施念,花琳琳,杨永利.成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较[J].郑州大学学报(医学版).20xx(05)

[7]黄杰晟,曹永锋.挖掘类改进决策树[J].现代计算机(专业版).20xx(01)

[8]李净,张范,张智江.数据挖掘技术与电信客户分析[J].信息通信技术.20xx(05)

[9]武晓岩,李康.基因表达数据判别分析的随机森林方法[J].中国卫生统计.20xx(06)

[10]张璐.论信息与企业竞争力[J].现代情报.20xx(01)

[11]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学20xx

[12]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学20xx

[13]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学20xx

[14]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学20xx

[15]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学20xx

[16]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学20xx

[17]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学20xx

[18]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学20xx

[19]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学20xx

[20]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学20xx

[21]周霞.基于云计算的太阳风大数据挖掘分类算法的研究[D].成都理工大学20xx

[22]阮伟玲.面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[D].成都理工大学20xx

[23]明慧.复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[D].大连理工大学20xx

[24]陈鹏程.齿轮数控加工工艺数据库开发与数据挖掘研究[D].合肥工业大学20xx

[25]岳雪.基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[D].西安财经学院20xx

[26]丁翔飞.基于组合变量与重叠区域的SVM-RFE方法研究[D].大连理工大学20xx

[27]刘士佳.基于MapReduce框架的频繁项集挖掘算法研究[D].哈尔滨理工大学20xx

[28]张晓东.全序模块模式下范式分解问题研究[D].哈尔滨理工大学20xx

[29]尚丹丹.基于虚拟机的Hadoop分布式聚类挖掘方法研究与应用[D].哈尔滨理工大学20xx

[30]王化楠.一种新的混合遗传的基因聚类方法[D].大连理工大学20xx

[31]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学20xx

[32]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学20xx

[33]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学20xx

[34]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学20xx

[35]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学20xx

[36]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学20xx

[37]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学20xx

[38]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学20xx

[39]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学20xx

[ 40]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学20xx

数据挖掘论文2

摘要:文章首先对数据挖掘技术及其具体功能进行简要分析，在此基础上对科研管理中数据挖掘技术的应用进行论述。期望通过本文的研究能够对科研管理水平的进一步提升有所帮助。

关键词:科研管理;数据挖掘;技术应用

1数据挖掘技术及其具体功能分析

所谓的数据挖掘具体是指通过相关的算法在大量的数据当中对隐藏的、有利用价值的信息进行搜索的过程。数据挖掘是一门综合性较强的科学技术，其中涉及诸多领域的知识，如人工智能、机器学习、数据库、数理统计等等。数据挖掘技术具有如下几个方面的功能:1．1关联规则分析。这是数据挖掘技术较为重要的功能之一，可从给定的数据集当中，找到出现比较频繁的项集，该项集具体是指行形如X-＞Y，在数据库当中，X和Y所代表的均为属性取值。在关联规则下，只要数据满足X条件，就一定满足Y条件，数据挖掘技术的这个功能在商业金融等领域中的应用较为广泛。1．2回归模式分析回归模式主要是通过对连续数值的预测，来达到挖掘数据的目的。例如，已知企业某个人的教育背景、工作年限等条件，可对其年薪的范围进行判定，整个分析过程是利用回归模型予以实现的。在该功能中，已知的条件越多，可进行挖掘的信息就越多。1．3聚类分析聚类具体是指将相似程度较高的数据归为同一个类别，通过聚类分析能够从数据集中找出类似的数据，并组成不同的组。在聚类分析的过程中，需要使用聚类算法，借助该算法对数据进行检测后，可以判断其隐藏的属性，并将数据库分为若干个相似的组。

2科研管理中数据挖掘技术的应用

科研是科学研究的简称，具体是指为认识客观事物在内在本质及其运动规律，而借助某些技术手段和设备，开展调查研究、实验等活动，并为发明和创造新产品提供理论依据。科研管理是对科研项目全过程的管理，如课题管理、经费管理、成果管理等等。由于科学研究中涉及的内容较多，从而给科研管理工作增添了一定的难度。为进一步提升科研管理水平，可在不同的管理环节中，对数据挖掘技术进行应用。下面就此展开详细论述。

2．1在立项及可行性评估中的应用

科研管理工作的开展需要以相关的科研课题作为依托，当课题选定之后，需要对其可行性及合理性进行全面系统地评估，由此使得科研课题的立项及评估成为科研管理的主要工作内容。现阶段，国内的科研课题立项采用的是申请审批制，具体的流程是:由科研机构的相关人员负责提出申请，然后再由科技主管部门从申请中进行筛选，经过业内专家的评审论证之后，择优选取科研项目的承接单位。在进行科研课题立项的过程中，涉及诸多方面的内容，具体包括申请单位、课题的研究领域、经费安排、主管单位以及评审专家等。通过调查发现，由于国家宏观调控政策的缺失，导致科研立项中存在低水平、重复性研究的情况，从而造成大量的研究经费浪费，所取得的研究成果也不显著。科研管理部门虽然建立了相对完善的数据库系统，并且系统也涵盖与项目申请、审评等方面有关的基本操作流程，如上传项目申报文件、将文件发给相关的评审专家、对评审结果进行自动统计等。从本质的角度上讲，数据库管理系统所完成的这些工作流程，就是将传统管理工作转变为信息化。故此，应当对已有的数据进行深入挖掘，从而找出其中更具利用价值的信息，据此对科研立项进行指导，这样不但能够使有限的科技资源得到最大限度地利用，而且还能使科研经费的使用效益获得全面提升。在科研立项阶段，可对数据挖掘技术进行合理运用，借此来对课题申请中涉及的各种因素进行挖掘，找出其中潜在的规则，为指标体系的构建和遴选方法的选择提供可靠依据，最大限度地降低不合理因素对课题立项带来的影响，对确需资助的科研项目进行准确选择，并给予相应的资助。在科研立项环节中，对数据挖掘技术进行应用时，可以借助改进后的Apriori算法进行数据挖掘，从中找出关联规则，在对该规则进行分析的基础上，对立项的合理性进行评价。

2．2在项目管理中的应用

项目管理是科研管理的关键环节，为提高项目管理的效率和水平，可对数据挖掘技术进行合理运用。在信息时代到来的今天，计算机技术、网络技术的普及程度越来越高，国内很多科研机构都纷纷构建起了相关的管理信息系统，其中涵盖了诸多的信息，如课题、科研人员、研究条件等等，而在这些信息当中，隐藏着诸多具有特定意义的规则，为找出这些规则，需要借助数据挖掘技术，对信息进行深入分析，进而获取对科研项目有帮助的信息。由于大部分科研管理部门建立的科研管理信息系统时间较早，从而使得系统本身的功能比较单一，如信息删减、修改、查询、统计等等，虽然这些功能可以满足对科研课题进展、经费使用等方面的管理，但其面向的均为数据库管理人员，处理的也都是常规事务。而从科研课题的管理者与决策者的角度上看，管理信息系统这些功能显然是有所不足的，因为他们需要对历史进行分析和提炼，从中获取相应的数据，为决策和管理工作的开展提供支撑。对此，可应用数据挖掘技术的OLAP，即数据库联机分析处理，由此能够帮助管理者从不同的方面对数据进行观察，进而深入了解数据并获取所需的信息。利用OLAP可以发现多种于科研课题有关信息之间的内在联系，这样管理者便能及时发现其中存在的相关问题，并针对问题采取有效的方法和措施加以应对。运用数据挖掘技术能够对科研项目的相关数据进行分析，找出其中存在的矛盾，从而使管理工作的开展更具针对性。

3结论

综上所述，科研管理是一项较为复杂且系统的工作，其中涵盖的信息相对较多。为此，可将数据挖掘技术在科研管理中进行合理应用，对相关信息进行深入分析，从中挖掘出有利用价值的信息，为科研管理工作的开展提供可靠的依据，由此除了能够确保科研项目顺利进行之外，还能提高科研管理水平。

参考文献:

［1］刘占波，王立伟，王晓丽．大数据环境下基于数据挖掘技术的高校科研管理系统的设计［J］．电子测试，20xx(1):21-22．

［2］史子静．高校科研管理系统中计算机数据挖掘技术的运用研究［J］．科技资讯，20xx(6):65-66．

［3］丁磊．数据挖掘技术在高校教师科研管理中的应用研究［D］．大连海事大学，20xx．

数据挖掘论文3

进入信息时代以来，世界电子商务呈现飞速发展的势头。站在长远的角度，企业能否在新经济的背景下生存，关键在于企业能否利用电子商务的优势，但是电子商务在发展的同时也使得企业暴露了一些问题，其中企业的数据量大，而真正有用的信息却很少。所以现代企业急需解决的问题是如何在大量数据中发现有用数据，获得利于企业的商业运作的数据，从而提高企业的竞争力。要解决这些问题，传统的数据分析已经不能适应企业的发展需求，传统的数据分析工具对数据的内在信息无法提取，而是对指定的数据进行简单的处理。信息管理系统的运用以及信息量的加大，企业希望有人可以创新及提高数据分析功能，只有拥有了高层次的数据分析功能，才能对企业决策工作提供有效的支持。所以，数据挖掘技术呈现在人们的眼前。

一、数据挖掘技术的发展背景

在近几十年中，人们在利用信息技术生产和搜集数据的能力上有了很大提升。商业管理、政府办公以及科学研究等等都应用了大量的数据库。并且仍在继续发展，所以人们为此将面临一个新的挑战，在信息爆炸的今天，我们都需面对地问题是信息过量，那么我们将如何在大量的信息库当中获取有用的知识，提高信息利用率呢？要想让数据成为企业的有效资源，并使它为企业的战略发展及业务决策提供有效保障。否则，大量的数据将会阻碍公司的发展。因此，数据挖掘技术在人们被数据淹没且急需知识的境地中带来了希望，并在发展过程中显示了它顽强的生命力。

人们长期对数据库的技术进行研究和开发而创新出数据挖掘技术，刚开始时商业数据一般存于计算机的数据库里，然后变成了对数据库进行访问并查询，而数据库技术进入更高的台阶是由于数据挖掘技术的广泛应用，数据挖掘技术给企业的运作和发展带来很大便利，它不仅可以对以往的数据进行查阅，从而可以把各个时期的数据进行对比分析，利于商业水平的提高。商业数据库正呈现空前发展的态势，并且在各种行业中数据仓库得到了广泛的应用。数据挖掘的核心包括数据统计、人工智能以及机器学习等等。且历经了十多年的发展历程，使得数据挖掘技术趋向于稳定。

二、数据挖掘技术在电子商务中的应用

1.数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

一种把客户当作核心的经营策略就是客户关系管理，为了满足企业的产品开发、市场营销以及管理的决策，而通过现代技术来满足。为获取商业知识而利用客户的信息，并以此来提高企业在市场当中的竞争力，采用数据挖掘技术，企业可以充分地利用客户数据资源，并对客户进行分类分析，这样不仅有利于企业对客户的盈利能力进行分析，更有利于寻找有潜力的客户，为企业带来发展。另夕卜，为应对商业数据的不断增多，数据挖掘技术将成为企业立足的关键技术，这项技术不仅可以加强企业对客户的管理及其跟踪市场活动，预测客户的消费方向，并依据消费的趋势开发产品。另外，客户评价模型对客户进行评价，并在分析客户行为对企业收益产生的影响，达到企业与客户和企业利润最优化。同时，在客户数据挖掘技术应用的基础上，企业可以依据重点客户和评价市场性能。为扩大企业销售的渠道，制定个性化的营销策略。通过呼叫中心优化及畅通沟通的渠道，强化客户关系管理的智能化并提高服务质量。

2.数据挖掘技术在网站运营中的应用

为提高网站的点击率，网站的设计者们在设计网站时不再完全根据专家的意见来设计，而是依据访问者在网站当中留下的痕迹来设计网站，其中包括了网站结构的设计和外观。在设计网站时，为节约客户的访问时间，压缩网站的开支，网站的设计者会根据访问者的访问路径，并分析这些路径。如果可以分析并设计出最优化的捷径，这样不仅可以让访问者很轻松地访问，还能给访问者留下好的印象，利于网站长期发展。同时，为降低网站的运营成本，采用数据挖掘技术，可以挖掘有效的市场信息，并预测客户的下一步行为，这样有利于提高电子商务营销活动的成功率。企业为增强广告的目的性，为公司带来更大的收益，应依据访问者浏览习惯安排广告的位置，为企业带来一定的广告收益。

3.数据挖掘技术在商业信用评估中的应用

目前，不良的商业秩序受低劣信用状况影响，网上诈骗的事件屡见不鲜及企业财务中的造价现象也时有发生，这些现象的发生导致了信用危机的产生，严重制约着电子商务的发展和繁荣。发达的社会信息水平作为发展电子商务的基础，通过偏差分析，控制企业数据的统计和历史记录的差别，为构建完善的安全体系，采用数据挖掘技术对企业的经营情况进行分析，并对企业进行资产的评估以及收益分析等等。另外，为强化网站中的网上交易行为的安全，应对网络进行全程的监控。在此基础上，建立客户的信誉记录，这样不仅可以有效地防止信用危机，更有利于提升企业风险管理的水平和能力。

三、结语

在电子商务点中应用数据挖掘技术，并对这些数据进行挖掘，在挖掘当中找到有价值的数据。所以，将数据挖掘技术应用于电子商务，并建立数据挖掘为核心的客户管理系统，将使得企业在市场变化中立于不败之地。

数据挖掘论文4

[摘 要]目前，随着现代科技的发展，互联网已成为当代主流，互联网技术的应用已经是任何一个国家所不能脱离的，经济全球化已成为一个必然的趋势，在这样的一个大数据时代，人民对信息的获取需求呈直线上升的状态。21世纪作为一个信息时代，网络信息的安全防范也显得尤为重要，而Web数据的数据技术，对于网络信息安全防范来说，是一个新的技术运用。本文从Web数据挖掘技术的基本概述入手，分析我国企业在网络信息安全方面存在的问题，最后提出将网络信息安全防范与Web数据挖掘技术进行整合运用。

[关键词]Web数据挖掘技术；网络信息；安全防范

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.20xx.22.091

[中图分类号]TP393 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（20xx）22-0-02

引 言

世界是发展的，事物是不断变化的，21世纪是一个大数据时代，互联网技术显得越来越重要。在科技发展的同时，互联网也在家家户户普及，然而网络安全问题却随之而来，人们在运用科技时也在担心网络技术的安全性。鉴于此，本文探讨利用Web数据挖掘技术来控制网络安全，以提高网络信息安全度。Web数据挖掘技术概述

Web使用记录挖掘方式是挖掘网络上的浏览记录，然后进行分析，同时还可以获取其他企业的信息。通过使用Web数据挖掘技术，企业可以进行复杂的操作，然后从网页浏览记录分析出自身企业的受关注度，并了解同行竞争企业的详细信息，寻找自身的不足。

1.1 Web数据挖掘技术的含义

Web数据挖掘技术，指的是通过自身的技术，在获取网上资源的同时，寻找到企业感兴趣的信息资料。图1为Web数据发掘技术工作流程。

Web数据发掘技术可以涉及多个领域，通过多种数据挖掘方式，为企业找到有用的信息资源。整体来说，Web挖掘技术有两种类型，一是建立在人工智能模型的基础上来实现，类似于决策树、分类等；二是建立在统计模型基础上来实现，类似于神经网络、自然计算法等。

1.2 Web数据挖掘技术的两种方式

Web数据挖掘技术整体上来说有两种方式，分别为内容挖掘和使用记录挖掘。Web内容挖掘指的是企业可以通过Web挖掘技术，自己从网上寻找对企业有用的信息资源，同时对后台设置进行监控，减少某些重要交易内容的丢失、泄露。企业还可以通过Web挖掘技术，查询某些用户的操作记录，对企业的网络信息安全进行检查审核，从而降低企业信息被不法分子窃取的风险。由于其他企业也有同样的Web数据挖掘技术，因此，企业也不能深入地去探索同行企业的内部信息，但其通过该技术，可以分析其他企业的基本信息资源，然后整合出对自身有用的资源，从而制定企业市场战略。我国企业在网络信息安全方面存在的问题

目前，科技的发展，使全球的政治、经济一体化趋势越来越明显，互联网的进步也使国家企业面临着更多的挑战。我国企业在网络信息安全方面存在的问题也逐步显现，而网络信息安全技术人才紧缺是较为明显的一个问题。

2.1 人才紧缺问题

21世纪是一个互联网的世纪，我国目前正在积极地吸收、引进人才，同时也在不断地走出去，各行各业面临的压力也在逐渐变大，要想在快速发展的世界潮流中占据一席之地，我国必须积极发展自己的科技产业。目前，我国的计算机信息技术水平，在总体上还落后于其他很多国家，而在该方面的人才紧缺问题，是目前一个很明显的现象。我国在该领域常常要引进国外技术，受制于人，这也就间接地将自己的弊端暴露于人前，因此，我国要积极培养具有计算机网络技术的高端人员，从而促进该领域不断实现创新。

2.2 自身安全技术漏洞问题

除了人才紧缺，我国的网络产品自身还存在许多的安全技术漏洞。从近几年的市场经济发展现状来看，我国很多的电子产品被国外垄断，如苹果、微软等高端电子产品，在我国占有很大的市场份额。我国要想重新将自己的电子产品推向市场，就目前的形势来看，还需要很大的努力，国民崇尚国外产品，不是为了标榜自己的地位，更多的是国外产品的性能确实比我国的要好。因此，通过我国网络产品自身存在的安全技术漏洞可以看出，我国在网络安全技术方面存在许多的不足。网络信息安全防范与Web数据挖掘技术的整合近几年，网络信息安全问题一直是国民较为关注的一个话题，我国也在该方面加大了防范力度。国家在发展创新互联网技术的同时，也不能忽略其安全问题。网络信息安全，关乎我国企业的发展，是企业重要资料不外漏的重要保护屏障，本文将网络信息安全防范与Web数据挖掘技术进行整合（见图2），旨在提高网络信息环境的安全度，提高我国网络信息安全防范能力。

本文初探Web数据挖掘技术与网络信息安全防范的整合，将分别从4个方面来提高我国的网络信息安全性能。

首先，将存在于网络数据间的关联寻找出来，然后整合交给企业进行分析，企业通过这些关联数据，分析提炼出对自己企业有用的信息，继而制定企业战略，防范风险。

其次，使用Web數据挖掘技术对网络信息进行分类分析。企业应将所有的信息进行综合，然后按照一定的指标分出类别，并对这些不同类别的信息进行整理，方便后续的检索。该项功能主要依靠人工智能来完成，以保证资料能够得到完整的利用。

再次，使用Web数据挖掘技术对网络信息进行聚类分析。企业应将这些具有共同点的信息进行分类，将这些数据分成各个小组，但每一个小组都要有一个共同的类似点，以便于从整体对局部进行分析。

最后，利用Web数据挖掘技术，根据收集到的资源信息的不同点进行分类，分类后根据这些不同点的特征，分析出对自身企业有用的信息。从整体上说，Web数据挖掘技术通过运用其强大的分析能力，可对网络信息进行筛选、整合，企业可再根据这些整合出来的资源信息，为自身制定战略，为企业发展提供一个良好的网络信息环境。结 语

网络技术在给用户带来便利的同时，也给用户的信息安全造成了极大的威胁，科技进步，技术也在不断进步，为了使信息得到最大的保护，网络信息的安全技术要随着科技的进步不断发展，为互联网的运用提供一个完善安全的网络系统。本文通过Web数据挖掘技术，将网络信息安全防范与该技术进行有效整合，提高了我国企业的网络信息安全度，以为我国企业的发展提供一个良好的环境。

主要参考文献

[1]刘波.浅谈数据挖掘技术在临床医学领域中的应用[J].电子世界，20xx（12）.[2]赵炬红，陈坤彦.基于数据挖掘技术的茶叶营销策略分析[J].福建茶叶，20xx（5）.[3]崔道江，陈琳，李勇.智能检索引擎中的网络数据挖掘技术优化研究[J].计算机测量与控制，20xx（6）.[4]王珣.基于Spark平台的大数据挖掘技术研究[J].微型电脑应用，20xx（6）

数据挖掘论文5

1.软件工程数据的挖掘测试技术

1.1代码编写

通过对软件数据进行分类整理，在进行缺陷软件的排除工作以后，根据软件开发过程中的各种信息进行全新的代码编写。基于代码编写人员的编写经验，在一般情况，对结构功能与任务类似的模块进行重新编写，这些重新编写的模块应遵循特定的编写规则，这样才能保证代码编写的合理有效性。

1.2错误重现

代码编写完成以后开发者会将这些代码进行版本的确认，然后将正确有效的代码实际应用到适当版本的软件中去。而对于存在缺陷的代码，开发者需要针对代码产生缺陷的原因进行分析，通过不但调整代码内的输入数据，直到代码内的数据与程序报告中的描述接近为止。存在缺陷的代码往往会以缺陷报告的形式对开发者予以说明，由于缺陷报告的模糊性，常常会误导开发者，进而造成程序设计混乱。

1.3理解行为

软件开发者在设计软件的过程中需要明确自己设计软件中每一个代码的内容，同时还需要理解其他开发者编写的代码，这样才能有效地完善软件开发者的编写技术。同时，软件开发者在进行代码编写的过程中，需要对程序行为进行准确的理解，以此保证软件内文档和注释的准确性。

1.4设计推究

开发者在准备对软件进行完善设计的过程中，首先需要彻底了解软件的总体设计，对软件内部复杂的系统机构进行详细研究与分析，充分把握软件细节，这有这样才能真正实现软件设计的合理性与准确性。

2.软件工程数据挖掘测试的有效措施

2.1进行软件工程理念和方法上的创新

应通过实施需求分析，将数据挖据逐渐演变成形式化、规范化的需求工程，在软件开发理念上，加强对数据挖掘的重视，对软件工程的架构进行演化性设计与创新，利用新技术，在软件开发的过程中添加敏捷变成与间件技术，由此，提高软件编写水平。

2.2利用人工智能

随着我国科学技术的不断发展与创新，机器学习已经逐渐被我国各个领域所广泛应用，在进行软件工程数据挖掘技术创新的过程中，可以将机器学习及数据挖掘技术实际应用于软件工程中，以此为我国软件研发提供更多的便捷。人工智能作为我国先进生产力的重要表现，在实际应用于软件工程数据的挖掘工作时，应该利用机器较强的学习能力与运算能力，将数据统计及数据运算通过一些较为成熟的方法进行解决。在软件工程数据挖掘的工作中，合理化的将人工智能实际应用于数据挖掘，以此为数据挖掘提供更多的开发测试技术。

2.3针对数据挖掘结果进行评价

通过分析我国传统的软件工程数据挖掘测试工作，在很多情况下，传统的数据挖掘测试技术无法做到对发掘数据的全面评价与实际应用研究，这一问题致使相应的软件数据在被发掘出来以后无法得到有效地利用，进而导致我国软件开发工作受到严重的抑制影响。针对这一问题，数据开发者应该利用挖掘缺陷检验报告，针对缺陷检验的结果，制定相应的挖掘结构报告。同时，需要结合软件用户的体验评价，对挖掘出的数据进行系统化的整理与分析，建立一整套严谨、客观的服务体系，运用CodeCity软件，让用户在的体验过后可以对软件进行评价。考虑到软件的服务对象是人，因此，在软件开发的过程中要将心理学与管理学应用于数据挖掘，建立数据挖掘系统和数据挖掘评价系统。

3.结束语

综上所述，由于软件工程数据挖掘测试技术广阔的应用前景，我国相关部门已经加大了对软件技术的投资与开发力度，当下，国内已经实现了软件工程的数据挖掘、人工智能、模式识别等多种领域上的发展。

数据挖掘论文6

题目：档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨

摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展, 数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术, 能借助相关算法搜索相关信息, 在节省人力资本的同时, 提高数据检索的实际效率, 基于此, 被广泛应用在数据密集型行业中。笔者简要分析了计算机数据挖掘技术, 并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程, 以供参考。

关键词：档案信息管理系统;计算机;数据挖掘技术;1 数据挖掘技术概述

数据挖掘技术就是指在大量随机数据中提取隐含信息, 并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。若是从技术层面判定数据挖掘技术, 则需要将其划分在商业数据处理技术中, 整合商业数据提取和转化机制, 并且建构更加系统化的分析模型和处理机制, 从根本上优化商业决策。借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库, 满足集成性、时变性以及非易失性等需求, 整和数据处理和冗余参数, 确保技术框架结构的完整性。

目前, 数据挖掘技术常用的工具, 如SAS企业的Enterprise Miner、IBM企业的Intellient Miner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。企业在实际工作过程中, 往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理, 并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等, 借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。档案信息管理系统计算机数据仓库的建立

2.1 客户需求单元

为了充分发挥档案信息管理系统的优势, 要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。在数据库体系建立中, 要适应迭代式处理特征, 并且从用户需求出发整合数据模型, 保证其建立过程能按照整体规划有序进行, 且能按照目标和分析框架参数完成操作。首先, 要确立基础性的数据仓库对象, 由于是档案信息管理, 因此, 要集中划分档案数据分析的主题, 并且有效录入档案信息, 确保满足档案的数据分析需求。其次, 要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理, 从根本上提高数据仓库分析的完整性。

(1)确定数据仓库的基础性用户, 其中, 主要包括档案工作人员和使用人员, 结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。

(2)档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。

(3)确定档案的基础性分类主题, 一般而言, 要将文书档案归档情况、卷数等基础性信息作为分类依据。

2.2 数据库设计单元

在设计过程中, 要针对不同维度建立相应的参数体系和组成结构, 并且有效整合组成事实表的主键项目, 建立框架结构。

第一, 建立事实表。事实表是数据模型的核心单元, 主要是记录相关业务和统计数据的表, 能整合数据仓库中的信息单元, 并且提升多维空间处理效果, 确保数据储存过程切实有效。(1)档案管理中文书档案目录卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档年份, 字段类型Int, 字段为Gdyear_key;文书归档类型, 字段类型Int, 字段为Ajtm_key;文书归档单位, 字段类型Int, 字段为Gddw_key;文书档案生成年份, 字段类型Int, 字段为Ajscsj_key, 以及文书档案包括的文件数目。(2)档案管理中文书档案卷数事实表:事实表主键, 字段类型Int, 字段为Id;文书归档利用日期, 字段类型Int, 字段为Date_key;文书归档利用单位, 字段类型Int, 字段为Dw_key;文书归档利用类别, 字段类型Int, 字段为Dalb_key;文书归档利用年份, 字段类型Int, 字段为Dayear_key等[1]。

第二, 建立维度表, 在实际数据仓库建立和运维工作中, 提高数据管理效果和水平, 确保建立循环和反馈的系统框架体系, 并且处理增长过程和完善过程, 有效实现数据库模型设计以及相关维护操作。首先, 要对模式的基础性维度进行分析并且制作相应的表, 主要包括档案维表、利用方式维表等。其次, 要建构数据库星型模型体系。最后, 要集中判定数据库工具, 保证数据库平台在客户管理工作方面具备一定的优势, 集中制订商务智能解决方案, 保证集成环境的稳定性和数据仓库建模的效果, 真正提高数据抽取以及转换工作的实际水平。需要注意的是, 在全面整合和分析处理数据的过程中, 要分离文书档案中的数据, 相关操作如下:

from dag gd temp//删除临时表中的数据

Ch count=dag 1.importfile(dbo.u wswj)//将文书目录中数据导出到数据窗口

Dag 1.()//将数据窗口中的数据保存到临时表

相关技术人员要对数据进行有效处理, 以保证相关数据合并操作、连接操作以及条件性拆分操作等都能按照数据预处理管理要求合理化进行, 从根本上维护数据处理效果。

2.3 多维数据模型建立单元

在档案多维数据模型建立的过程中, 相关技术人员要判定联机分析处理项目和数据挖掘方案, 整合信息系统中的数据源、数据视图、维度参数以及属性参数等, 保证具体单元能发挥其实际作用, 并且真正发挥档案维表的稳定性、安全性优势。

第一, 档案事实表中的数据稳定, 事实表是加载和处理档案数据的基本模块, 按照档案目录数据表和档案利用情况表分析和判定其类别和归档时间, 从而提高数据独立分析水平。一方面, 能追加有效的数据, 保证数据仓库信息的基本质量, 也能追加时间判定标准, 能在实际操作中减少扫描整个表浪费的时间, 从根本上提高实际效率。另一方面, 能删除数据, 实现数据更新, 检索相关关键词即可。并且也能同时修改数据, 维护档案撤出和档案追加的动态化处理效果。

第二, 档案维表的安全性。在维表管理工作中, 档案参数和数据的安全稳定性十分关键, 由于其不会随着时间的推移出现变化, 因此, 要对其进行合理的处理和协调。维表本身的存储空间较小, 尽管结构发生变化的概率不大, 但仍会对代表的对象产生影响, 这就会使得数据出现动态的变化。对于这种改变, 需要借助新维生成的方式进行处理, 从而保证不同维表能有效连接, 整合正确数据的同时, 也能对事实表外键进行分析[2]。档案信息管理系统计算机数据仓库的实现

3.1 描述需求

随着互联网技术和数据库技术不断进步, 要提高档案数字化水平以及完善信息化整合机制, 加快数据库管控体系的更新, 确保设备存储以及网络环境一体化水平能满足需求, 尤其是在档案资源重组和预测项目中, 只有从根本上落实数据挖掘体系, 才能为后续信息档案管理项目升级奠定坚实基础。另外, 在数据表和文书等基础性数据结构模型建立的基础上, 要按照规律制定具有个性化的主动性服务机制。

3.2 关联计算

在实际档案分析工作开展过程中, 关联算法描述十分关键, 能对某些行为特征进行统筹整合, 从而制定分析决策。在进行关联规则强度分析时, 要结合支持度和置信度等系统化数据进行综合衡量。例如, 档案数据库中有A和B两个基础项集合, 支持度为P(A∪B), 则直接表述了A和B在同一时间出现的基础性概率。若是两者出现的概率并不大, 则证明两者之间的关联度较低。若是两者出现的概率较大, 则说明两者的关联度较高。另外, 在分析置信度时, 利用Confidence(A→B)=(A|B), 也能有效判定两者之间的关系。在出现置信度A的情况下, B的出现概率则是整体参数关系的关键, 若是置信度的数值达到100%, 则直接证明A和B能同一时间出现。

3.3 神经网络算法

除了要对档案的实际内容进行数据分析和数据库建构, 也要对其利用情况进行判定, 目前较为常见的利用率分析算法就是神经网络算法, 其借助数据分类系统判定和分析数据对象。值得注意的是, 在分类技术结构中, 要结合训练数据集判定分类模型数据挖掘结构。神经网络算法类似于人脑系统的运行结构, 能建立完整的信息处理单元, 并且能够整合非线性交换结构, 确保能凭借历史数据对计算模型和分类体系展开深度分析[3]。

3.4 实现多元化应用

在档案管理工作中应用计算机数据挖掘技术, 能对档案分类管理予以分析, 保证信息需求分类总结工作的完整程度。尤其是档案使用者在对档案具体特征进行差异化分析的过程中, 能结合不同的元素对具体问题展开深度调研。一方面, 计算机数据挖掘技术借助决策树算法处理规则化的档案分析机制。在差异化训练体系中, 要对数据集合中的数据进行系统化分析以及处理, 确保构建要求能适应数据挖掘的基本结构[4]。例如, 档案管理人员借助数据挖掘技术能整合档案使用人员长期浏览与关注的信息, 并且能集中收集和汇总间隔时间、信息查询停留时间等, 从而建构完整的数据分析机制, 有效向其推送或者是提供便捷化查询服务, 保证档案管理数字化水平的提高。另一方面, 在档案收集管理工作中应用数据挖掘技术, 主要是对数据信息进行分析, 结合基本结果建立概念模型, 保证模型以及测试样本之间的比较参数符合标准, 从而真正建立更加系统化的分类框架体系。结语

总而言之, 在档案管理工作中应用数据挖掘技术, 能在准确判定用户需求的同时, 维护数据处理效果, 并且减少档案数字化的成本, 为后续工作的进一步优化奠定坚实基础。并且, 数据库的建立, 也能节省经费和设备维护成本, 真正实现数字化全面发展的目标, 促进档案信息管理工作的长效进步。

参考文献

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摘要：随着科学技术的快速发展, 各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法, 其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用, 我们利用庞大的移动终端数据网络, 加强了基于GSM网络的户外终端定位, 从而提出了3个阶段的定位算法, 有效提高了定位的精准度和速度。

关键词：学习算法;GSM网络;定位;数据;

移动终端定位技术由来已久, 其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前, 移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域, 由于移动终端定位技术可以提供精准的位置服务信息, 所以其在市场上还是有较大的需求的, 这也为移动终端定位技术的优化和发展, 提供了推动力。随着通信网络普及, 移动终端定位技术的发展也得到了一些帮助, 使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时, 传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位, 目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改进, 取得了不错的效果, 但也遇到了许多问题, 例如:使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求, 还有想要利用较低的设备成本, 实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究, 希望能够帮助其更快速的定位、更精准的定位, 满足市场的需要。数据挖掘概述

数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下, 数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起, 通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依赖于概率分析, 然后进行相关性判断, 由此来执行运算。

而机器学习算法主要依靠人工智能科技, 通过大量的样本收集、学习和训练, 可以自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论, 虽然能够应用的领域和目标各不相同, 但是这些算法都可以被独立使用运算, 当然也可以相互帮助, 综合应用, 可以说是一种可以“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域, 人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的能力较强。

而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析, 所以应用的频次更多。人工神经网络依赖于多种多样的建模模型来进行工作, 由此来满足不同的数据需求。综合来看, 人工神经网络的建模, 它的精准度比较高, 综合表述能力优秀, 而且在应用的过程中, 不需要依赖专家的辅助力量, 虽然仍有缺陷, 比如在训练数据的时候耗时较多, 知识的理解能力还没有达到智能化的标准, 但是, 相对于其他方式而言, 人工神经网络的优势依旧是比较突出的。以机器学习算法为基础的GSM网络定位

2.1 定位问题的建模

建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础, 把定位的位置栅格化, 面积较小的栅格位置就是独立的一种类别, 在定位的位置内, 我们收集数目庞大的终端测量数据, 然后利用计算机对测量报告进行分析处理, 测量栅格的距离度量和精准度, 然后对移动终端栅格进行预估判断, 最终利用机器学习进行分析求解。

2.2 采集数据和预处理

本次研究, 我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内, 我们测量了四个不同时间段内的数据, 为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性, 我们把其中的三批数据作为训练数据, 最后一组数据作为定位数据, 然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据, 就要在不同的时间内进行测量, 按照测量出的数据信息的经纬度和平均值, 再进行换算, 最终, 得到真实的数据量, 提升定位的速度以及有效程度。

2.3 以基站的经纬度为基础的初步定位

用机器学习算法来进行移动终端定位, 其复杂性也是比较大的, 一旦区域面积增加, 那么模型和分类也相应增加, 而且更加复杂, 所以, 利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程, 会随着定位区域面积的增大, 而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位, 则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格, 如果想要定位数据集内的相关信息, 就要选择对边长是一千米的小栅格进行计算, 而如果是想要获得边长一千米的大栅格, 就要对边长是一千米的栅格精心计算。

2.4 以向量机为基础的二次定位

在完成初步定位工作后, 要确定一个边长为两千米的正方形, 由于第一级支持向量机定位的区域是四百米, 定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息, 相对于一级向量机的定位而言, 二级向量机在定位计算的时候难度是较低的, 更加简便。后期的预算主要依赖决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小, 定位的精准度将越来越高, 而由于增加分类的问题数量是上升的, 所以, 定位的复杂度也是相对增加的。

2.5 以K-近邻法为基础的三次定位

第一步要做的就是选定需要定位的区域面积, 在二次输出之后, 确定其经纬度, 然后依赖经纬度来确定边长面积, 这些都是进行区域定位的基础性工作, 紧接着就是定位模型的训练。以K-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据, 对于这些信息数据, 要以大小为选择依据进行筛选和合并, 这样就能够减少计算的重复性。当然了, 选择的区域面积越大, 其定位的速度和精准性也就越低。结语

近年来, 随着我国科学技术的不断发展和进步, 数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究, 我们证明了, 在数据挖掘的过程中, 应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科, 它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度, 可以被广泛的应用于各行各业。所以, 对于机器学习算法, 相关人员要加以重视, 不断的进行改良以及改善, 切实的发挥其有利的方面, 将其广泛应用于智能定位的各个领域, 帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。

参考文献

[1]陈小燕, CHENXiaoyan.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].现代电子技术, 20xx, v.38;No.451(20):11-14.[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[D].北京邮电大学, 20xx.[3]莫雪峰.机器学习算法在数据挖掘中的应用[J].科教文汇, 20xx(07):175-178.数据挖掘论文五： 题目：软件工程数据挖掘研究进展

摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步, 通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率, 并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题, 并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。

关键词：软件工程;数据挖掘;解决措施;

在软件开发过程中, 为了能够获得更加准确的数据资源, 软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代, 人工获取数据信息的难度极大。当前, 软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 体现在以下三个方面:

(1)在软件工程中, 对有效数据的挖掘和处理;

(2)挖掘数据算法的选择问题;

(3)软件的开发者该如何选择数据。在软件工程中数据挖掘的主要任务

在数据挖掘技术中, 软件工程数据挖掘是其中之一, 其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段, 数据的预处理;第二阶段, 数据的挖掘;第三阶段, 对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差异, 其主要体现在以下三个方面:

1.1 软件工程的数据更加复杂

软件工程数据主要包括两种, 一种是软件报告, 另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的, 但是两者之间又有一定的联系, 这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。

1.2 数据分析结果的表现更加特殊

传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来, 最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲, 它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例, 软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息, 同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。

1.3 对数据挖掘结果难以达成一致的评价

我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准, 而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中, 研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息, 所以数据的表示方法也相对多样化, 数据之间难以进行对比, 所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出, 软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。软件工程研发阶段出现的问题和解决措施

软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。

2.1 对软件代码的编写过程

该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息, 在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下, 编程需要的数据信息可以分为三个方面:

(1)软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集可以重新使用的代码;

(2)软件的研发人员可以搜寻可以重用的静态规则, 比如继承关系等。

(3)软件的开发人员搜寻可以重用的动态规则。

包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中, 通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现, 但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题, 比如:帮助文档的准确性较低, 同时不够完整, 可利用的重用信息不多等。

2.2 对软件代码的重用

在对软件代码重用过程中, 最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法, 并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码, 同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序, 该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似, 最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:

(1)软件的开发人员创建同时具备例程和上下文架构的代码库;

(2)软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息, 然后对反馈的结果进行评估, 创建新型的代码库。

(3)未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序, 便于查询, 极大地缩减工作人员的任务量, 提升其工作效率。

2.3 对动态规则的重用

软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟, 通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的, 并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:

(1)软件的研发人员能够规定动态规则的顺序, 主要表现在:使用某一函数是不能够调用其他的函数。

(2)实现对相关数据的保存, 可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。

(3)能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。结束语

在软件工程的数据挖掘过程中, 数据挖掘的概念才逐步被定义, 但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量, 同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲, 在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲, 它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现, 该技术虽然已经获得一定的效果, 但是还有更多未被挖掘的空间, 还需要进一步的研究和发现。

参考文献

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数据挖掘论文7

1电子商务中的数据挖掘简介

电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www.xiexiebang.comKI(1980-20xx年)相关文献中治疗神经根型颈椎病的方剂建立数据库, 采用SPSS11.5统计软件这些治方常用药物使用频次频率、性味频率、归经频率分析比较, 治疗神经根型颈椎病的中药共计99味, 使用频次479味次;所用药物种类依次以补益药、活血化瘀药、祛风湿药运用最多, 其中药味以辛、苦为主, 药性以温、寒为主, 归经以肝、脾、心为主, 而本病以肝肾亏虚, 气血瘀滞为主, 临床以补益药、活血化瘀药、祛风湿药等中药运用最多。这对于医家治疗该病选用药物的性味、归经等具有指导意义。陈元川等[11]检索20xx年1月至20xx年3月发表的以单纯口服中药治疗神经根型颈椎病的有关文献, 对其中的方剂和药物进行统计、归类、分析, 最终纳入32首方剂, 涉及111味中药, 补气药、发散风寒药、活血止痛药、补血药等使用频次较高;葛根、白芍、黄芪、当归、桂枝等药物使用频次较高, 证实与古方桂枝加葛根汤主药相同, 且该方扶阳解表的治法与该研究得出的扶正祛邪的结果相吻合, 同时也证实石氏伤科强调治伤科病当“以气为主, 以血为先”等正确性。所以大数据背后的规律和关系在很多方面古今是一致的, 同时数据依据的支持也为现代神经根型颈椎病治疗提供有力的保障。谢辉等[12]收集20xx至20xx年10月3日的166张治疗神经根型颈椎病的治方建立数据库, 采用关联规则算法、复杂系统熵聚类等无监督数据挖掘方法, 利用中医传承辅助平台(TCMISS)软件分析处方中各种药物的使用频次、药物之间的关联规则、核心药物组合和新处方, 从中挖掘出治疗该病中医中的常用药物、药对, 阐明了治疗该病以解肌散寒药、补气活血药、祛风胜湿药和温经通络药为主, 治法主要包括解肌舒筋、益气活血和补益肝肾, 这一方面很清晰明了地展示了药物使用频率、药物之间的联系, 证实其与很多古代经典中治疗神经根型颈椎病的治则、治法及用药规律是吻合的, 是临床用药的积累和升华, 可有效地指导临床并提高疗效;另一方面也为中药新药的创制提供处方来源, 指导新药研发[13]。小结

数据挖掘技术作为一种新型的研究技术, 在神经根型颈椎病的治方研究中的运用相对于其他领域是偏少的, 并且基本上是研究文献资料上出现的治方, 在对名老中医个人治疗经验及用药规律的总结是缺乏的, 因此研究范围广而缺乏针对性, 同时使用该技术的相关软件种类往往是单一的。现在研究者在研究中医方剂时往往采用传统的研究方法, 这就导致在大数据的研究中耗时、耗力甚则无能为力, 同样也难以精准地提取大数据背后的隐藏的潜在关系和规则及缺乏对未知情况的预测。产生这样的现状, 一方面是很多研究者尚未清楚该技术在方剂研究中的优势所在, 思维模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚该技术的操作技能及软件种类及其应用范围。故以后应向更多研究者普及该技术的软件种类、其中的优势及操作技能, 让该技术在临床中使用更广, 产生更大的效益。

参考文献

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数据挖掘论文9

摘要：随着科学技术的不断发展，计算机的使用也愈来愈广泛，他已经发展到各个行业，现如今保险行业也就相应的业务引进了计算机业务系统，而在20xx年8月，我国也出台了《国务院关于加快发展现代保险服务业的若干意见》这一举措的有效实施，从政策上为保险行业的快速发展提供相应了保障。而如何在这些被积累下来的宝贵数据中，分析挖掘出新的商机及财富，就成为了我国当前保险行业发展的重要突破口。本篇文章就从数据挖掘技术的应用方面、概念、必要性，以及方法手段进行了深入探讨与分析其对财产保险应用的意义。

关键词：数据挖掘技术；财产保险；应用；分析

在最近几年中，我国对于保险行业给予了高度的关注与重视并出台了许多与之相对应的相关政策，这些政策的发行对于我国的保险行业带来的极大程度的发展空间。而我国的保险行业也开始了转型，正在从粗放型经营向集约化经营管理进行过度，最明显的改变就是之前只注重新客户的开发而忘记顾忌老客户的需求与发展，但是现在是同时注重新老客户的需求与发展，从根本上实现“两手抓”的政策，所以这种新的形式背景下，计算机中保险行业所留的数据就成为极为重要的挖掘资源。

一、解析数据挖掘技术在财产保险分析中的应用

（一）提升财险客户服务能力

对于任何一个公司来说没有客户所有的产品经营都是纸上谈兵，这对于服务行业的财产保险公司更是如此，所以对此所以财产保险行业就面临着转型升级的事情财产行业的转型就意味着面临着面向客户的服务质量的提升。在现如今的经济情况下，保险消费者对于保险行业知识的了解日益增加，保险意识也是越发的加强。客户对于保险行业也出现了个性化与差异化的需求。从这里就要求保险公司通过数据挖掘技术对客户的需求进行更深一层的分析与探索，通过探究与分析的结果明确而客户的需要，并为有更高需求的客户提供更适合他的保险产品，从而提高业务服务水平，吸引更多的优质客源，来增强市场的竞争力。例如，在对客户进行细分的时候，可以通过数据挖掘技术中的“二八定律”，对客户进行细分。通过细分得出结果，参照数据根据每个客户群体的风险偏好、特点以及需求为他们量身定制适合他们自身的新产品，并制定对应适合的费照新差旅费管理办法正确规范填写市内交通补助、伙食补助、城市间交通费、和住宿费金额。并填写上合计金额，不得出现多报的行为，从而提高差旅费报销工作的质量。

（二）风险管理和合规经营

每个保险公司的生命底线就是合规经营以及对风险的管理，所以每个保险公司必须在运营生产中严格的遵守国家的法律法规，不许做出违反法律底线的事情，而风险管理对于保险公司来说具有两层含义，其实并不简单，一方面是需要对于企业自身的风险进行管理；另一方面是对于客户所带来的风险进行管理。对于保险公司来说这两方面的风险是相互作用、相辅相成的，第一个方面的风险管理出现问题后者的风险管理就会成为空谈，反之第二方面的风险管理没有得到很好的管理，极大可能会引起前者管理出现问题。而恰恰数据挖掘技术的应用，就可以为财产保险企业规避风险起到很大的帮助。保险公司可以以计算机为使用的工具，通过数据挖掘的技术，可以对数据内大量的信息进行查找并比对分析，高效的识别出在计算机内不符合正常业务逻辑的数据，这样管理者就可以及时就这些风险数据和业务漏洞进行监测与管控，以减少违法乱纪的事情发生，逐步消除或减少隐藏的风险。保障保险业健康有序的发展，为市场经济持续健康的进一步发展保驾护航。

（三）开发新产品

新的保险产品的开发对于增强保险公司的公司收益、内容、满足消费者的需求以及竞争力等方面起着重要的作用，这也是经营保险公司的首要内容。新产品的开发是指保险公司针对当前市场的需求、想要达到的效果与自身情况相结合的产物，而在原有的产品上加以重新的组合与设计的创造与改良，来满足市场的需求，进而提高公司自身的竞争力的过程与行为。后者自不必说，基于我国财产保险公司数据库信息方面已经积累了很多，而后通过对信息的数据进行发掘，使实现新产品的开发成为可能。譬如，通过数据挖掘技术，我们可以使用现有产品进行进一步的完善、修正或者拆分、组合的，使其变成一全新的保险产品，他会更接近客户的需求，满足客户的真实所需，同时也能够增加市场的销量，增强市场竞争力。就以原有的普通财产保险为例子，在保险有效期内未出现任何对客户的产才造成损失的情况下，客户所缴纳的保险费用是不予以退还的，在财产保险的有效期过后，客户所缴纳的保险费是由保险公司所拥有的。这样的保险产品是不被大多数客户所看好与接受的，即使有客户在第一次购买了此保险，但之后是不会在对本产品进行第二次的投资的。而现在通过数据挖掘的技术，保险公司可以根据对客户信息的了解进行分析，保险公司推出了一款新的家庭财产两全保险保险，这是一种全新的保险类别。全新的家庭财产保险，他所需要交纳的是保险储备金，比如每份保险金额为50000元的家庭财产两全保险，则保险储金为5000元，投保人必须根据保险金额一次性交纳保险储备金，保险人可以将保险储备金的利息作为保险费。在保险期满后，无论是不是在保险期内发生赔付的情况，保险公司都会将保险人的全部的保险储金如数退还。自从出现了这种投保方式，客户的接受度得到了大大的提高，全新的家庭财产保险，一方面使保险人保险中得到了应得的利益，另一方面投保人的财产也得到了保险，从而在市场的销售份额上面也得到了迅速提升。

二、保险业数据挖掘技术及应用的必要性

（一）保险业数据挖掘技术的含义

什么是保险行业的数据挖掘技术，就是从客户管理的角度出发，针对保险行业数据库系统内大量的保险单，对客户的信用数据进行属性变量提取，进而采用自动化或半自动化等多种挖掘技巧和方法来对客户的数据进行分析，找到潜在的有价值的信息.（二）数据挖掘的过程及方法

数据挖掘是一个跨越多种学科的交叉技术，主要的用途是利用各种数据为商业上存在的问题提供切实可行的方法与数据。数据挖掘的过程有以下几个步骤：业务理解→数据准备→数据理解→构建模型→测试设计→做出评价→实施应用。在数据挖掘方面有三个常用的方法：DM、SEMMA以及CRISP等分析方法。同时我们需要根据实际情况来运用数据挖掘技术，选择最适当的方法，要想将数据挖掘技术达到最佳的效果必须针对具体的流程做出相应的调节。

（三）保险行业应用数据挖掘技术的必要性

在保险行业的运营中，常常会出现一下的几个问题：例如，细分客户的问题：对于不同的社会收入阶层、不同年龄段、不同的行业的客户，该怎么样去确定其的保险金额呢？客户的成长问题：如何把握时机对客户进行交叉销售；险种关联分析问题：在对购买某种保险的客户进行分析与探查，观察其是否在同一时间购买另一种保险产品，客户的获取问题：如何在付出最小的成本获得最有价值的客户的挽留及索赔优化的问题：如何对索赔受理的过程进行优化，挽留住有价值的投保人。保险公司在完成数据的汇总后，所获取的业务及大量客户信息，不过是对公司当前所处的市场环境、企业经营情况及客户基本资料的记录及反映。而进行数据集中的信息系统，也只能是对数据库中的这部分数据进行简单的操作处理，并不能从中发现并提取这些数据中蕴含的具有深层次价值的信息。所以，如若想在决策层面给出解决答案，是不可能实现的。而如果采用数据挖掘技术来对数据库中所存在的大量的数据进行高水平而深层次的分析，就能够为实现保险公司的决策及科学经营提供切实可行的依据，因此此技术的出现从而得到了许多保险公司的应用与重视。

三、结论

我国经济的发展正在向新常态的方向进行转变，而我国财产保险市场的竞争也日益激烈。为了面对这些挑战，各个保险公司都复出了努力在积极的面向转型，由传统的粗放式经营向集约化经营的方式进行过度，面向客户的营销模式也是在这之中产生出来的。在这种转型过度的过程中，财产保险公司对于数据挖掘技术进行充分的利用，使公司的风险管理能力、产品创新能力经营能力、盈利能力、客户服务能力、和业务发展潜力都得到了全面的大幅度提升。在对我国经济建设的繁荣以及促进财产保险公司自身的长远发展，都做出了不可磨灭的贡献，也是对国家的号召积极的响应，进而对市场经济持续发展也做出了不少的.贡献。

参考文献：

[1]高文文.数据挖掘技术在财产保险分析中的应用[D].河北科技大学,20xx.[2]杨杉,何跃.数据仓库和数据挖掘技术在保险公司中的应用[J].计算机技术与发展,20xx.[3]葛春燕.数据挖掘技术在保险公司客户评估中的应用研究[J].软件,20xx.[4]陈庆文.数据挖掘在财产保险公司应用研究——以人保财险公司为例[D].对外经济贸易大学,20xx.

数据挖掘论文10

摘要：数据挖掘是指从海量数据中找到人们未知、可能有用的、隐藏的规则，可以通过关联分析、聚类分析、时序分析等各种算法发现一些无法通过观察图表得出的深层次原因。将计算机数据挖掘技术应用于高校学籍预警机制的研究中，在大量以往的教学管理数据库中挖掘出未知、可能有用的、隐藏的规则，促进教育的改革和发展。

关键词：数据挖掘;DataMining;学籍预警机制

本文针对学分制背景下高校学籍预警机制存在的问题和现状，用计算机数据挖掘（DataMining）技术对学籍预警机制进行分析，通过数据挖掘有关方法对搜集到的学生学籍数据进行分析和处理，以求能够挖掘出大量的隐含在学籍信息系统中的有价值的资源，用以预测可能发生的预警事件，为教学管理者进行危机管理提供帮助。随着高校招生规模不断扩大，如何保证高校的教学质量最终完成人才培养方案，成为一个重要的问题，具有重要研究价值。

一、高校学籍预警机制的现状及问题

20xx年8月教育部对“学籍预警”这一词语做出了解释：是一种高等教育管理方式。普通高校学籍的预警方式一般采用学校和院系双向管理，学校负责统一制定学籍预警标准，通过学习进度推进的不同阶段划分学分预警标准，在达到一定学分线开始预警，分为考勤预警、选课预警、成绩预警、学籍异动预警、毕业预警。根据高校教学管理系统，对缺课达到一定数目的学生进行提醒教育，期末统计学生完成的学分来评估学生学习情况，并预测学生是否能够完成培养方案，通过教师提供的学生考勤记录、作业情况以及课堂表现等，针对学生的具体情况对其预警。教学考核工作与学生思想政治工作在学生管理方面相对独立，主要是事先警示教育、事后跟踪管理。目前的学籍预警主要是单方向的，原有的学籍管理制度大都是传统的事后处理型，具有延迟性。只有出现严重的学籍异常后，才会触发预警机制，采取相应的对策解决问题，家长对学生的在校学习情况了解不清，了解不及时，比如之前学期表现良好的学生本学期出现网瘾状态而不能及时发现，往往会错过对该生的最佳教育期。传统的学籍预警机制无法做到提前预知，对学生的学习和生活状况无法实时监管，问题的根源也无法追踪。

二、数据挖掘技术

数据挖掘（DataMining）是指从海量数据中找到人们未知的、可能有用的、隐藏的规则，可以通过关联分析、聚类分析、时序分析等各种算法发现一些无法通过观察图表得出的深层次原因。因此，将计算机数据挖掘技术应用于高校学籍预警机制的研究中，在大量以往的教学管理数据库中挖掘出未知的、可能有用的、隐藏的规则，促进教育的改革和发展。将计算机数据挖掘技术和传统的人力管理相结合，以学生为本，建立健全全方位学籍预警构架，做到“防微杜渐”，为学校顺利完成教育目标起到促进作用。

三、数据挖掘在学籍预警机制里的应用

随着计算机技术的进步，各大高校逐步建立了日益完善的学籍信息管理系统，累积了大量学籍信息数据库。目前，这些数据主要用来向各级管理部门上报和学校自行查看存档，但对于这些数据后面隐藏的价值并没有进行深度挖掘和利用，十分可惜。所以，应以高校学生信息管理系统为对象，研究深度数据挖掘的方法，“透过现象看本质”，综合分析出有价值的学籍预警信息，为管理提供参考。例如，学校发现高等数学等主干课的不及格率有逐年上升的趋势，一般认为是学习不认真所致，但做了很多工作效果并不明显，这时通过数据挖掘分析挖掘最近10年所有有过不及格课程的学生的成绩，发现有较高比例的学生来自西部地区，而且还发现有较高比例的学生家庭收入非常高或者非常低（生源地和经济情况问题）。针对此可以在学生管理上提前采取有针对性的管理措施。制定好目标标准，挖掘学生的学习习惯及学习特长，辅助教师指导学生，指导学生改正自己的不当行为，提高学习能力。从教学管理系统中所记载的学生基本资料、学习成绩、学习经历、学习喜好以及知识体系结构等内容，发现学生学习习惯，辅助学生改正自身学习行为。提高学生各方面综合素质。利用数据挖掘的关联分析辅助师生行为预警干预。各高校学籍管理系统中记载着各院系各专业学生与教师的学习工作，社会活动，奖励处罚情况，可从中分析出师生各种活动之间的内在联系，假定有规则“A∪B∈C”，那么当在实际活动中，某学生已有A和B行为，马上可以分析出产生下个行为的概率，可即时预警，提前制止C行为的发生。利用数据挖掘为课程设置提供合理依据。高校学生的课程安排设置是循序渐进的，每门课程之间都有一定的关联和前后顺序，在学习一门专业课程之前必须先修一门基础课程，基础知识没学好势必影响专业课程的学习。而且，同一年级不同专业学生之间，由于教师或教师专业背景知识不同，各个学生总体成绩相差有时会很大。数据库中记载着以往各专业学生各学科考试成绩，使用数据挖掘的关联分析与时序分析技术，能分析出原因，在此基础上对课程进行合理设置。

综上所述，将基于计算机数据挖掘技术应用于高校的教学管理，以提高教学管理的预知性，增加教法选择的参考性，加强教学过程的指导性，提高教学质量。

参考文献：

[1]陈东民，等.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京：北京电子工业出版社，20xx

[2]杨悦.数据挖掘在高校招生工作中的应用前景[J].教育科学，20xx

[3]胡侃.基于大型数据仓库的数据采掘[J].软件学报，1998

数据挖掘论文11

摘要：随着我国社会经济的不断发展，人力资源管理也受到越来越多人们的重视，然而在如今激烈的市场竞争下很多企业依然不重视人力资源管理，从而使得自身的整体工作效率不高。为此，笔者认为为了提高矿建人力资源管理的质量，应采取数据挖掘技术来开展工作，从而让整个企业在激烈的市场竞争中稳定、长久发展下去。

关键词：数据挖掘技术；企业人力资源管理；应用

1、数据挖掘技术在企业人力资源管理中应用的现状

随着我国人力资源管理体系的不断发展，隐藏在管理工作中的问题也被逐渐显露出来，虽然很多企业的高层管理者对人力资源管理这块已经高度重视，但是企业往往是希望通过运用相关的系统来对人才进行管理，基于我国社会整体经济实力的不断发展以及互联网信息时代的到来，数据挖掘技术也受到越来越多的企业多关注，并纷纷采用该技术对自身人力资源进行管理，同时也将人力资源管理系统作为整个信息化建设过程中的核心部位，就数据调查显示，数据挖掘技术已经被国外很多软件开放式引入自身的人力资源管理工作中，并使自身内部逐步形成了一套完整的人力资源管理系统体系。除此之外，数据挖掘技术也被广泛应用在企业的基本人力资源档案管理工作中，随着信息技术时代的到来，以往传统的计算机管理模式对人力资源管理效率往往并不高，为此，数据挖掘技术对企业人力资管理工作是百利而无一害的。

2、数据挖掘技术在企业人力资源管理中的应用2、1人才的招聘

任何企业在发展过程中都是离不开新鲜血液注入的，随着目前我国市场经济竞争趋势的不断增长，企业要想稳固发展必须要引入人力资源管理，只有这样才能提高企业经济效益以及社会收益。为此，企业应对人才进行招聘，这也是获取人力资源的重要手段，通过采用数据挖掘技术来吸引社会中的各类人才，并采取有效的人才管理流程来对人才进行筛选，最终选择质量最佳的人才资源。与此同时，企业对人才招聘质量的优与良对自身内部的员工、人类资源也会造成一定的影响，换句话来讲，人才的招聘往往是企业人力资源管理工作开展的前期阶段，然而在实际人才招聘过程中很多企业总是找不到合适的人选，同时也有大量的优质人才也很难找的适合自身的工作，这也就加大了企业人才招聘的难度，也进一步加大了招聘的成本，为此，企业采取数据挖掘技术可以有效降低人才招聘的成本支出，从而使自身获得更大的经济收益与社会利益。

2、2对人才的管理

随着社会对人才需求量的不断增加，企业对员工的数据记录和管理方式也逐步优化，然而在很多企业人力资源管理过程中仍然存在着诸多问题，而这些问题的存在对企业未来发展也产生阻碍作用。为了企业在未来发展道路上稳固、长久发展，应采取数据挖掘技术来对人才进行管理，以往传统的管理模式往往是对员工的基本信息以及日常考核进行管理，这种管理方式已经不适应现在时代发展的趋势，为此，矿建企业必要顺应当下时代的发展趋势来采取有效的措施来对人力资源进行管理，现代化的管理模式主要强调的是对相关数据的分析和整理能力，通过对数据的分析来形成具有实际指导作用的总结，从而为企业人力资源管理工作提供有价值的参考依据。例如，在实际人力资源管理过程中可以利用数据挖掘技术来对企业内部员工的薪资水平进行分析，并对企业的成本控制提出有效的建议，也可以利用数据挖掘技术对企业中年纪较大的员工进行分析，并对其进行科学的评判，从而对其提出更有利的参考价值和依据。

2、3实现对企业人才的合理分配

随着我国社会经济的不断发展，人才的发展形势也变得越来越“多元化”“个体化”。为此，笔者认为为了进一步提高矿建企业人力资源管理工作的质量，应采取数据挖掘技术来对人才进行合理分配，并结合内部员工的实际特点以及具体类型进行客观性的评判，这对企业的人才资源管理以及未来发展无疑是百利无一害的。通过采取数据挖掘技术不仅可以实现对员工的共性以及特点进行分析，使每一位员工的信息资源、岗位职责得到有效划分，同时也进一步实现对企业人才的合理分配。通过对数据信息的管理技术构建实现对人员分组，从而使数据挖掘技术在企业人力资源管理中得到有效利用，使其发挥最大的作用与价值，同时也进一步提高企业人力资源管理工作的效率和和质量，最终推动企业稳固、长久的发展。

3、结语

综上所述，随着社会经济的飞速发展，建设领域也得到逐步提高，然而在人力资源管理工作中依然存在着诸多问题，这些问题的存在也严重阻碍我国社会经济的稳固发展。所以，只有充分采用数据挖掘技术来开展人力资源管理工作，才能提高企业的人力资源管理水平。

参考文献：

［1］曾巍、数据挖掘在人力资源市场中的应用与研究［D］.吉林大学，20xx

［2］赖华强，王三银，仲崇高、人力资源管理领域的数据挖掘应用展望———以基于灰色关联模型的离职管理实证分析为例［J］.江苏商论.20xx（08）：42—47

［3］马秦，张江、数据挖掘技术在企业人力资源管理中应用的研究［J］.中国新通信，20xx.20（15）：232

［4］孙明标、基于大数据挖掘技术下的企业人力资源管理研究［J］.现代营销（下旬刊）.20xx（01）：166

数据挖掘论文12

摘要：随着计算机信息网络的快速发展，数据挖掘在软件工程中的地位越来越突出。软件工程数据挖掘是在冗余的数据中发现有用的数据，从而得到更好地利用。社会的发展，科技的进步使得社会进入了网络信息热时代，随之计算机软件也不断增加，人们获取的信息大部分是人手动操作软件获得的，这样的信息量具有一定的局限性。因此，为了满足当今社会的需要，必须借助于软件工程数据挖掘的手段。

关键词：软件工程；数据挖掘；研究现状

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（20xx）26-0020-02

利用数据挖掘技术对大量冗余的数据进行筛选从而得到少量精确的信息。冗余的数据是指既包含有用信息有包含无用信息，利用数据挖掘技术剔除掉多余的无用信息留下有用信息，这样既可以提高手机数据的质量又可以提高工作效率。所以，数据挖掘技术在当前的软件工程中起着越来越重要的作用。数据挖掘技术提取、筛选、分析和整理数据比人工操作软件获得的数据更精确更高效。同时，使用这种技术为软件开发者提供了有利的条件，它可以给软件开发者提供一些对其开发软件有用的信息。软件开发者想要更有效率的开发出更高质量的软件，就必须获得更多的更有用的数据，而想要收集和整理出有用数据就需要借助数据挖掘技术来实现，进而提高工作效率。数据挖掘的基本概述

软件工程数据主要是指开发软件过程中所涉及的各类数据，如需求分析、可行性分析、设计等文档，开发商通信、软件注释、代码、版本、测试用例和结果、使用说明、用户反馈等信息数据，一般情况下其是软件开发者获取软件数据的唯一来源；而数据挖掘是指在海量数据中集中发现有用知识或信息的过程。

软件工程数据挖掘的工作原理 主要包括数据预处理阶段、挖掘阶段以及评估阶段三个方面。在挖掘阶段主要是运用分类、统计、关联、聚类、异常检测等一系列算法的过程。在评估阶段数据挖掘的意义主要在于其结果应易被用户理解，其结果评估主要有两个环节分别是模式过滤和模式表示。

数据挖掘在计算机软件工程中的研究相当多，它是分析数据的一种新颖方式。目前，随着社会工作的复杂度，需要更加完善的软件，因此对于软件代码的数量也在急剧增加进而导致了数据量的快速增长。而传统的数据计算方式已经不能满足目前对于大量数据进行分析的要求，所以，研究者希望能够发掘出一种新的数据分析方式更高效的整理出有用的数据信息。软件开发中会积累大量的数据，比如说文本数据，测试数据，用户信息数据以及用户体验反馈数据等等，软件开发者为了开发出更好的软件就必须分析和整理这些数据。但是，目前软件工程开发的软件越来越大，其数据越累越复杂对于数据的处理已经超出了人工处理的能力的范畴，所以说继续使用传统数据处理的方式来收集，整理和分析数据已经不可能实现。因此，推动了人们对于新的数据处理方式的研究，所以才提出了软件工程数据挖掘技术。软件工程数据挖掘的应用

随着计算机软件工程的发展，可以发现传统的数据挖掘技术具有很多的不足，存在一定的缺陷。传统的数据挖掘技术的定位系统不完善，定位不精确，并没有体现出数据挖掘技术的高性能，它不足以满足当代对于数据处理的要求，因此需要对传统的数据挖掘技术进行改进和完善，这是我们目前的首要任务之一。为了迎合现代化网络信息技术的快速发展，需要发掘出新的数据处理模式，就是在这样的背景条件下，诞生了软件工程数据挖掘技术。相比于存在很多缺陷与不足的传统软件工程而言，软件工程数据挖掘技术更加简单、方便、高效以及精确。软件工程数据挖掘技术并不需要特定的技术平台，体现了其普适性。当前，我国已经开始深入的研究软件工程数据挖掘技术，但是，仍然需要更深的开发其性能以便更好地满足社会的需求。软件工程数据挖掘面临的挑战

软件工程数据相比于普通数据更加复杂，所以对于软件工程数据进行处理具有很大的挑战性。处理软件工程的大量数据具有：软件工程数据复杂性，软件工程的数据处理非传统以及需要严格精确的软件工程数据的分析结果等三方面的困难。

3.1 对数据复杂性的分析

软件工程数据包括结构化数据和非结构化数据。软件工程中所产生的缺陷报告以及各种版本信息构成了结构化数据信息；而软件工程处理过程中所产生的代码信息和文本文檔信息构成了非结构化数据信息。由于这两类数据包含的具体内容不同，所以需要分别处理这两种数据，需要使用不同的算法对他们进行处理。虽然说需要不同方式处理这两种数据但是并不表示这两种数据之间没有任何联系，事实上，它们之间存在着重要的对应关系。例如：代码中存在着缺陷报告，版本信息中存在着对应的文档信息，由于它们之间存在着这样的对应关系，所以使得人们不能很好地对其进行整体分析，这就促使了人们开发出一种新的算法，新的数据分析技术能够同时将结构化信息和非结构化信息这两种对应数据一起挖掘出来。

3.2 对数据处理非传统的分析

分析和评估软件工程数据挖掘出来的信息，这是数据挖掘过程的最后一步。客户是软件工程数据挖掘数据处理的最后宿体，软件开发者需要对最终挖掘出来的数据进行转变，格式转变是为了满足广大客户对于数据不同的要求。但是，由于需要对数据进行格式转变，相当于增加了一定的工作量，那么软件工程数据挖掘的效率则会被大大降低。对于客户而言，他们需要的信息各种各样并不单一，比如说客户可能会同时需要具体的例子和编程代码等；或者说需要具体例子和缺陷报告等；或者三者皆需要。由此可见，我们仍然需要改进和完善软件工程数据挖掘技术来提高其效率。怎样才能做到让客户得到满意的数据挖掘结果呢？那么就需要高效的数据挖掘技术将各类信息进行归纳总结，改变其格式。这样的技术，不仅仅可以满足客户需求而且还可以使软件开发者从中得到更大的利益。

3.3 对数据挖掘结果好坏的评价标准

对于传统的数据挖掘技术而言，它也有一套自己的对于数据结果处理好坏的分析标准，而这个标准对于传统数据挖掘技术数据处理的分析较准确。但是，在当前的软件工程所要处理的数据量很大，传统的评价标准已经不能满足现在的数据分析要求；使用不同的数据结果评价标准来评判不同的数据挖掘结果。然而不同的评价标准之间的联系并不紧密，因此就需要开发者针对不同的数据类型做出不同的评价分析标准以便满足客户需求。想要对数据分析结果是否准确，数据挖掘的信息是否合理等等这些不同的问题进行更加深刻的了解，就要求开发者有独特的见解，对于数据结果是否精确有一定的判断能力。总之，获取准确的信息就是软件工程数据挖掘的目的。所以，最后获得的数据是否满足要求就是评判软件工程数据挖掘结果是否完美的标准。endprint对软件工程数据挖掘应用进行分析

4.1 对软件数据挖掘技术进行分析

在软件开发的过程中，数据挖掘技术包括两个方面：（1）程序编写；（2）程序成果。在这个过程中，程序结构和程序功能技术的主要作用就是检索出有效的信息。提升信息的有效性需要联系到客户的实际需要，同时也需要对程序编写过程进行智能化培训。将调用、重载和多重继承等关系家合起来进行有效的记录各种相关信息，重视静态规则的同时利用递归测试的方式来分配工作，从而更有效的掌握关联度之间的可信性。

4.2 做好软件维护中的软件工程数据挖掘工作

在软件维护的过程中，软件修复和软件改善工作依赖于数据挖掘技术。数据挖掘技术在软件缺陷以及软件结构等也起到了重要的作用。软件修复即维护者通过依据缺陷分派进行有效的评估并改善缺陷程序进而确定修复级别或者维护者可以选择缺陷修复方式，无论哪种方式最终目的都是进行软件修复来保证数据挖掘的高效性。缺陷分派即将缺陷转化为文本类型，采取有效措施来进行修复。但是，这样的方式它的实际准确率并不高，因而需要利用强化检测来完善缺陷报告技术。

4.3 注重高性能数据挖掘技术开发工作

数据挖掘技术体现在软件开发工作中的创新性不可或缺，在实际的工作过程中，目前的软件工程数据挖掘更加重视两个工作：（1）规则分析方式；（2）项目检索工作。总而言之，想要高效快速地寻找病毒，并对其进行全方位分析和评估得到准确的病毒数据需要高性能数据挖掘技术。只有提升数据分析的可行性，提升软件开发安全性能，才能更好地实现软件工程的良好发展。总结

综上所述，數据挖掘技术的应用非常广泛，比如说分析代码、软件故障检测以及软件项目管理等三个方面应用较多。值得关注的是，当前对于数据挖掘技术的研究还不够成熟。因此，研究者需要对软件工程数据挖掘技术进行深入的研究，从而能够促进软件更好地开发和管理。相信在不久的将来，我们一定可以在数据挖掘方面取得非常好的优化效果。

参考文献：

[1] 江义晟.软件工程数据挖掘研究进展[J].电子技术与软件工程，20xx（22）.[2] 胡金萍.探析软件工程数据挖掘研究进展[J].电脑知识与技术，20xx（34）.[3] 马保平.关于对软件工程中的数据挖掘技术的探讨[J].电子技术与软件工程，20xx（19）.[4] 徐琳，王宁.数据挖掘技术在软件工程中的应用分析[J].数字通信世界，20xx（8）.

数据挖掘论文13

计算机技术的不断发展，信息技术不断加强，在社会新的发展趋势下，以往的传统管理模式落后于现代化发展的管理水平。为了创新档案管理的模式，提高档案管理的质量，在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术。

1、信息挖掘技术

1.1数据挖掘技术概述

数据挖掘技术是一种基于统计学、人工智能等等技术基础上，能够自动分析原有数据，从而做出归纳整理，并对其潜在的模式进行挖掘的决策支持过程，简单来说就是从一系列复杂的数据中提取人们需要的潜在性信息。

1.2数据挖掘技术的方法

二十世纪末，计算机挖掘技术产生。其一般用到的方法有：

（1）孤立点分析。孤立点分析法主要用于对于特殊信息的挖掘。

（2）聚类分析。聚类分析方法是在指定的对象中，对其价值联系进行搜索。

（3）分类分析。分类分析就是找出具有一定特点的数据，对需要解读的数据进行识别。

（4）关联性分析。关联性分析方法是对指定数据中出现频繁的数据进行挖掘。

（5）序列分析。与关联性分析法一样，由数据之间内在的联系得出潜在的关联。

1.3计算机挖掘技术的形式分析

计算机挖掘技术在使用过程中，收集到的数据不同，数据收集的方法也就不同。在对数据挖掘技术进行形式分析的时候，主要用到：分类形式、粗糙集形式、相关规则形式。

2、计算机数据挖掘技术在档案信息管理

系统中的应用计算机挖掘技术，能够将隐藏的信息挖掘出来并进行总结和利用，运用到档案管理中来，在充分发挥挖掘技术作用的同时，极大的提高了档案数据的利用价值。数据挖掘技术在档案管理系统中，一般用到的方法为：

2.1收集法

该方法在对数据库中的数据进行分析的基础上，建立对已知数据详细描述的概念模型。然后将每个测试的样本与此模型进行比较，若有一个模型在测试中被认可，就可以以此模型对管理的对象分类。例如，档案管理员就某事向客户进行问卷调查并将答案输入到数据库中。在该数据库中，对客户的回答进行具体属性描述，当有新的回答内容输入的时候，系统会自动对该客户需求分类，在减轻管理员工作压力的同时，提高了档案管理的效率。

2.2保留法

该方法是防止老客户档案丢失并将客户留住的过程。对于任何一个企业来说，发展一个新的客户的成本要远远高于留住一个来客户的成本。在客户保留的过程中，对客户档案流失原因的分析至关重要，因此，采用挖掘技术对其进行分析是必要的。

2.3分类法

通过计算机挖掘技术对档案进行分类，按照不同的性质进行系统的划分，将所有相似或相通的档案进行整理，在人们需要的时候，能够快速的被提取出来，提高了检索的效率和分类的专业性。

3、档案管理引入计算机挖掘技术的必要性

计算机挖掘技术的应用，对档案管理方式的不断完善有着极其重要的意义，其重要性主要体现在：

3.1对档案的保护更全面

一部分具有历史意义的档案，随着保存的时间不断增加，其年代感加强，意义和价值增大。相应的，利用的频率会随着利用的价值增加，也更容易被损坏从而导致档案信息寿命折损，此外，管理不当造成泄密，使档案失去了原本的利用价值，这种存在于档案管理和利用之间的矛盾，使得档案管理面临着巨大的难题。挖掘技术的运用，缓解了这种矛盾，在档案管理工作中具有重要的意义。

3.2提升档案管理的质量

在档案信息管理系统中引入计算机挖掘技术，使得档案信息管理打破了传统的模式，通过挖掘技术，对管理的模式有了极大的创新，工作人员以往繁重的工作压力得到释放，时间和精力更加丰富，在对档案管理的细节方面也就更加注意，同时也加快了对档案的数据信息进行处理的速度，提升档案管理的整体质量。

4、结语

综上所述，计算机数据挖掘技术涉及的内容很广，对挖掘技术的运用，使得各行各业的发展水平得到了很大的提高，推动社会经济的发展，带动社会发展模式的创新。在档案管理中使用计算机挖掘技术，使得档案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同时，也需要档案信息管理人员在进行档案信息管理的时候，能合理利用计算机信息挖掘技术，在提高工作效率的同时，促进管理模式的不断创新，以适应时代发展的要求。

数据挖掘论文14

摘要：在电子商务中运用数据挖掘技术，对服务器上的日志数据、用户信息和访问链接信息进行数据挖掘，有效了解客户的购买欲望，从而调整电子商务平台，最终实现利益更大化。本文旨在了解电子商务中的数据源有哪些，发掘数据挖掘在电子商务中的具体作用，从而为数据挖掘的具体设计奠定基础。

关键词：数据挖掘电子商务数据源

一、电子商务中数据挖掘的数据源

1.服务器日志数据客户在访问网站时，就会在服务器上产生相应的服务器数据，这些文件主要是日志文件。而日志文件又可分为Ser-vicelogs、Errorlogs、Cookielogs。其中Servicelogs文件格式是最常用的标准公用日志文件格式，也是标准组合日志文件格式。标准公用日志文件的格式存储关于客户连接的物理信息。标准组合日志文件格式主要包含关于日志文件元信息的指令，如版本号，会话监控开始和结束的日期等。在日志文件中，Cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服务器为了自动追踪网站访问者，为单个客户浏览器生成日志[1]。

2.客户登记信息

客户登记信息是指客户通过Web页输入的、并提交给服务器的相关用户信息，这些信息通常是关于用户的常用特征。

在Web的数据挖掘中，客户登记信息需要和访问日志集成，以提高数据挖掘的准确度，使之能更进一步的了解客户。

3.web页面的超级链接

辅之以监视所有到达服务器的数据，提取其中的HTTP请求信息。此部分数据主要来自浏览者的点击流，用于考察用户的行为表现。网络底层信息监听过滤指监听整个网络的所有信息流量，并根据信息源主机、目标主机、服务协议端口等信息过滤掉垃圾数据，然后进行进一步的处理，如关键字的搜索等，最终将用户感兴趣的数据发送到给定的数据接受程序存储到数据库中进行分析统计。

二、Web数据挖掘在电子商务中的应用通过对数据源的原始积累、仔细分析，再利用数据发掘技术，最终达到为企业为用户服务的目的，而这些服务主要有以下几种。

1.改进站点设计，提高客户访问的兴趣对客户来说，传统客户与销售商之间的空间距离在电子商务中已经不存在了，在Internet上，每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对销售商来说将是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应该对客户的访问信息进行挖掘，通过挖掘就能知道客户的浏览行为，从而了解客户的兴趣及需求所在，并根据需求动态地调整页面，向客户展示一个特殊的页面，提供特有的一些商品信息和广告，以使客户能继续保持对访问站点的兴趣。

2.发现潜在客户

在对web的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在Internet上找到未来的潜在客户。获得这些潜在的客户通常的市场策略是：先对已经存在的访问者进行分类。对于一个新的访问者，通过在Web上的分类发现，识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的归类。然后从它所属类判断这个新客户是否为潜在的购买者，决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。

客户的类型确定后，就可以对客户动态地展示Web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。

对于一个新的客户，如果花了一段时间浏览市场站点，就可以把此客户作为潜在的客户并向这个客户展示一些特殊的页面内容。

3.个性化服务

根据网站用户的访问情况，为用户提供个性化信息服务，这是许多互联网应用，尤其是互联网信息服务或电子商务(网站)所追求的目标。根据用户的访问行为和档案向使用者进行动态的推荐，对许多应用都有很大的吸引力。Web日志挖掘是一个能够出色地完成这个目标的方式。通过Web数据挖掘，可以理解访问者的动态行为，据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类，对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度，从而保住老客户；通过对具有相似浏览行为的客户进行分组，提取组中客户的共同特征，从而实现客户的聚类，这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向，预测他们的需求，有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量，提高营销效果。

例如全球最大中文购物网站淘宝网。当你购买一件商品后，淘宝网会自动提示你“购买过此商品的人也购买过……”类似的信息，这就是个性化服务的代表。

4.交易评价

现在几乎每一个电子商务网站都增加了交易评价功能，交易评价功能主要就是为了降低交易中的信息不对称问题。

电子商务交易平台设计了在线信誉评价系统，对买卖双方的交易历史及其评价进行记录。在声誉效应的影响下，卖家也更加重视买家的交易满意度，并且也形成了为获取好评减少差评而提高服务质量的良好风气。交易中的不满意（或者成为纠纷）是产生非好评（包括中评和差评）的直接原因。那么，交易中一般会产生哪些交易纠纷，这些交易纠纷的存在会如何影响交易评价结果，这些问题的解决对卖家的经营具有重要的指导价值。

总结

数据挖掘是当今世界研究的热门领域，其研究具有广阔的应用前景和巨大的现实意义。借助数据挖掘可以改进企业的电子商务平台，增加企业的经营业绩，拓宽企业的经营思路，最终提高企业的竞争力。

参考文献：

[1].赵东东.电子商务中的web数据挖掘系统设计[J].微计算机信息20xx,23（10-3）:168[2].刘晔.Web数据挖掘在电子商务中的应用[J].中国市场20xx,39（9）:178

数据挖掘论文15

一、旅游业数据挖掘国内外研究现状

随着我国的旅游业的迅猛发展，旅游产业正迈向国际化的轨道,传统旅游业积累的海量数据,没有被有效利用,资源被极大浪费。将数据挖掘引入到旅游产业是大势所趋。当前数据挖掘在旅游信息化建设中的应用与研究情况主要集中在高校理论界的研究,大多数研究仅仅是学术研究,真正运用到旅游行业的文章多是从某个具体的方面出发,针对个别应用进行数据挖掘的融合。笔者主要研究决策树方法在旅游信息化建设中的应用。目前,决策树算法有CLS算法、ID3算法、C4.5算法、CART算法、SLIQ算法、Z统计算法、并行决策树算法和SPRINT算法等。不同算法在执行效率、输出结果、可扩容性、可理解性、预测的准确性等方面各不相同。总的来说,这么多决策树算法各有优缺点，真正将数据挖掘运用到整个旅游信息化建设中还有很多问题需要解决。

二、旅游业数据挖掘算法选择

数据挖掘中常用的基本分类算法有决策树、贝叶斯、基于规则的算法等等。其中，决策树是目前主流的分类技术,己经成功的应用于更多行业的数据分析。在关联规则挖掘研究中,最重要的是Apriori算法,这个算法后来成为绝大多数关联规则分类的基础。聚类算法也是数据挖掘技术中极为重要的组成部分。与分类技术不同的是,聚类不要求对数据进行事先标定,就数据挖掘功能而言,聚类能够可以针对数据的相异度来分析评估数据,可以作为其他对发现的簇运行的数据挖掘算法的预处理步骤。各种算法分类模型建立有所不同,但原理是大致相同的。笔者考虑决策树算法结构简单,便于理解,且很擅长处理非数值型数据,建模效率高,分类速度快,特别适合大规模的数据处理的优点,结合旅游产业数据特点,故作重点分析。

三、旅游业数据挖掘系统需求分析

旅游业数据挖掘系统的基本特点如下：统计旅游兴趣；购物消费趋向；推荐其感兴趣的旅游景点；在后台管理中,通过决策树算法对游客数量、平均年龄、景点收费、游客来自地区等进行分析总结,为旅游消费者和旅游管理者提供服务：为消费者提供吃住行购娱乐天气各方面信息查询、机票、车船票、酒店、景区门票、餐饮等方面的预定与现金支付、第三方支付、消费者评价、在线咨询等方面的便利、快捷服务。为管理者提供推荐、游客管理、线路管理、景点管理、特色服务管理、机票管理、在线咨询管理、旅游客户关系管理等服务，提高整体服务效率和水平。

四、旅游业数据挖掘系统的实现

旅游业信息管理系统包括游客信息管理与游客信息分析两个子模块。根据系统日常运行出现的问题及时对系统进行维护,如添加或者删除某个模块功能,系统整体运行速度的更近等。系统运用数据库层、持久化层、业务逻辑层、表示层四层体系结构,主要利用ID3算法达到旅游数据信息的快速、准确分类。考虑了游客与酒店之间的关系、游客与旅游路线之间的关系、游客与旅游景点之间的关系、游客与机票、车票之间的关系、管理员与游客之间的关系、逻辑结构设计。程序之间的独立性增加,易于扩展,规范化得到保证的同时提高了系统的安全性。详细功能设计包括：用户登录、用户查询、预定及支付、后台管理、旅游客户管理和数据分析等方面。本系统中主要运用Java语言就行逻辑上的处理。系统主要使用Struts2和Hibernate这两个框架来进行整个系统的搭建。其中Struts2主要处理业务逻辑,而Hibernate主要是处理数据存储、查询等操作。系统采用Tomcat服务器。系统模块需要实现酒店推荐实现、景点推荐实现、天气预报实现、旅游线路实现、特产推荐、数据分析展现功能、报表数据获取、景区客流量变化分析实现等。需要进行后台信息管理等功能测试以及时间测试、数据测试等性能测试。

五、旅游业数据挖掘算法方案中存在的一般性问题及其改进

在对数据挖掘的基本方法与技术进行总结的基础上，结合当今数据挖掘的发展方向和研究热点，可以发现旅游业数据挖掘算法系统有待进一步完善之处：订票系统尚待完善。界面美化需要进一步改进。数据表之间的结构关系需要优化，以提高数据处理能力和效率。数据挖掘工具及算法有待精细化改进。

作者：朱晖 单位：河南职业技术学院