數據挖掘論文錦集15篇
在平時的學習、工作中，大家都跟論文打過交道吧，借助論文可以達到探討問題進行學術研究的目的。你知道論文怎樣寫才規范嗎？下面是小編為大家收集的數據挖掘論文，僅供參考，大家一起來看看吧。
數據挖掘論文1
０引言
隨著我國信息化建設進程的不斷推進，許多高校都已經建立起各類基于業務的數據庫用于日常管理，作為應用廣泛的新興學科，數據挖掘技術在高校教育信息化中的應用前景較好，為高校的管理、建設、服務過程的絕學提供了全新而科學的分析途徑。在新形勢下，高校學生思政管理工作面臨著巨大挑戰，所以適時不斷調整思想工作的途徑，加強先進經驗的交流，可以有效的提高高校思政工作的效果，對此，本文借助數據挖掘技術進行嘗試，通過聚類結果分析，所挖掘到的信息對學生工作具有一定的參考價值。
１數據挖掘技術在思想政治教育中的實際應用
１．１思想政治教育管理隨著高等教育的不斷發展與普及，給高校思想政治教育帶來一定挑戰，在通常情況下，學校相關部門會對教育管理工作進行數據收集，但是目前對這些數據的處理還處于底層的查找與簡單分析階段，不能夠挖掘出其中的價值。為了更加具體的了解思政教育工作者的工作情況，學校每學期會組織學生對輔導員的工作進行評議，填寫輔導員“工作考核量化表”如何從中提取有價值的信息，對高校思想政治教育有非常重要的意義［１］。１．２解決方案數據挖掘屬于一個方案得到肯定的過程，是數據分析研究的深層系手段，將數據挖掘技術運用到輔導員工作考核中具有特別意義。例如：通過數據挖掘技術手段分析“輔導員工作考核量化表”中的數據，可以了解“某所高校思政管理整體水平”，在管理中“哪些方面做得好，哪些方面做得不到位”等相關問題。通過這些結論進一步完善高校思政教育管理。本文提出運用聚類分析的數據挖掘技術對輔導員的工作成效數據進行分析，將大批的數據轉換為聚類結果，從而更好的對數據加以利用。數據挖掘過程.步驟１：明確數據挖掘的對象和主要目的，通過數據挖掘雖然不能預測最終結果，但是可以對所研究的問題進行預測，所以挖掘目標的確定是數據挖掘的關鍵步驟［２］。步驟２：數據采集，該過程的任務比較繁重，并且需要時間比較多。在品勢的教育管理中，要認真的收集數據信息，一部分數據是直接可以拿到的，一部分數據則需要通過調研才能獲得。步驟３：數據預處理，將收集到的數據轉變成可分析的數據模型，該模型是根據算法來準備的，不同的算法對數據模型的要求是不一樣的。步驟４：數據類聚挖掘，通過類聚挖掘能夠將數據模型劃分為相似的多個組，該過程主要為數據模型的輸入過程以及聚類算法的選擇進行實現。步驟５：聚類結果分析，該過程主要分析研究聚類數據挖掘之后得到的多個組屬性。步驟６：知識應用，將研究所得的信息集成到輔導員的管理教育環節中，思政工作者通過該結論促進教學管理，形成良好的管理方針［３］。
２數據挖掘技術在思政教育工作中具體方案實施
２．１確定數據挖掘對象收集并整理某大學２０１７年“輔導員工作考核量化表”，整理其中關于輔導員教育管理的１２０張考核量化表，嘗試解答高校思政教育中存在的問題，經過對有價值數據的挖掘，得出結論為教學管理帶來有效的指導價值。２．２數據采集從學校學生工作處，搜集２０１７年度“輔導員工作考核量化表”。２．３數據預處理“輔導員工作考核量化表”要求輔導員在“堅持標準，獎懲分明，客觀公正的對待每一位學生。”“認真做好勤工助學活動。”“正確分析學生的思想動態”等幾個指標項目中，根據輔導員的實際工作表現，劃分為“優秀、良好、合格、較差、差”五等類型等級。最終獲得比較完整的考核記錄工作考核量化表１１７張。２．４數據轉換在工作考核量化表中考核等級的`項目共１５項，如何將數據合成到一個聚類分析的模式中非常關鍵，按照“管理態度”“管理能力”“管理方法”“管理效果”四方面屬性來對工作考核量化表中的數據進行重新組合：其中“管理態度”＝（堅持標準＋與同學之間感情融洽＋言談得體＋辦事客觀）／４“管理能力”＝（準確掌握貧困生情況＋準確掌握特殊群體＋嚴格教育與查出違紀學生＋勝任工作＋組織學生做好評優工作）／５“管理方法”＝（每周３次以上探入班級宿舍＋積極參加檢查學生早操＋學生獎學金發放到位＋有準備的與學生談話＋檢查宿舍衛生）／５“管理效果”＝（積極參加團活班會＋課下了解學生思想狀況＋評論與建議）／３通過以上處理，可以將工作考核量化表關系到的十五個考評等級統一演化到四個屬性中。然后針對１１７份數據樣本信息的４個屬性采取聚類挖掘的方法進行研究。通過樣本預處理得到數據樣本.２．５數據聚類挖掘數據的聚類挖掘采用劃分方法中的經典算法Ｋ均值以及Ｋ中心點算法，其中Ｋ代表類別個數（Ｋ＝３），主要挖掘思路為：將ｎ個對象劃分為Ｋ個簇，使同一簇中的對象具有較高的相似度，Ｋ均值算法主要是使用簇中對象的平均值作為參考值。Ｋ均值算法的復雜度可以通過進一步計算得出Ｏ（ｎｋｔ），ｎ代表簇的數量，ｔ代表反復迭代的次數，在一般情況下，ｋ與ｔ都會遠小于ｎ。針對所要分析的數據樣本，四類屬性都是通過數據轉換而得到的，所要的數據都是算術平均值，所以產生孤立點的可能性非常小，最終選用Ｋ均值的算法來運用于本研究的數據聚類中。一般情況下，Ｋ均值算法當局部取得最優解時會終止，所以一定要對數據樣本進行改進，考察數據樣本信息的綜合比例分布情況，采取進一步措施對Ｋ均值算法進行改進得到三個等級樣本，３數據挖掘算法流程３．１算法實現的流程算法實現流程。在Ｋ均值算法中，函數ＬｏａｄＰａｔｔｅｒｎｓ的作用主要是將數據信息裝載到程序中，目的是為了從數據庫文件中讀取相關信息，并且將文件中的數據轉換成樣本數組。函數ＲｕｎＫ－Ｍｅａｎｓ（）的作用是算法的主程序，將所有對象同簇中心距離進行對比，然后將對象劃分到最近的簇中。函數Ｓｈｏｗ－Ｃｅｎｔｅｒｓ（）代表算法所描述的聚類中心。函數ＳｈｏｗＣｌｕｓｔｅｒｓ（）表示樣本的標識符號［４］。３．２主控程序ＲｕｎＫＭｅａｎｓ（）的調用從而找到最短距離的簇，然后運用ＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅＳａｍ－ｐｌｅｓ（）將所有對象劃分到最近的簇當中，算出所有簇中對象的平均值，作為新的質心，如果所有新的質心不發生改變，則聚類結束。
3聚類結果分析
本文運用Ｋ均值算法對１２０個數據通過數據轉換得到的樣本數據進行分析，對管理態度、管理能力、管理方法、管理效果４個屬性進行數據挖掘聚類，設置初始ｋ值為３，最終挖掘到的結果.根據以上結果，每個簇所包括的數據樣本最后的比例分布范圍如下：簇１（較好）共計３６個樣本，刪除定義樣本，剩余３５個數據樣本，占３５／１１７＝３０％。簇２（中等）共計７４個樣本，刪除一個標準樣本，剩余７３個數據樣本，占７３／１１７＝６２％。簇３（較差）共計１０個樣本，刪除一個標準樣本，剩余９個數據樣本，占９／１１７＝８％“管理態度”＝０．７７＊３０％＋０．６１＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６３４“管理能力”＝０．７７＊３０％＋０．５７＊６２％＋０．３１＊８％＝０．６０９２“管理方法”＝０．７４＊３０％＋０．５４＊６２％＋０．２８＊８％＝０．５７９２“管理效果”＝０．７９＊３０％＋０．５６＊６２％＋０．３０＊８％＝０．６０８２從總體得分由高到低排序為：管理態度、管理能力、管理效果、管理方法。總體上證明該校的思政管理水平屬于中等偏上的。
４總結
數據挖掘，主要是通過對原始數據的分析、提煉，找到最優價值的信息的過程，屬于一類深層次的數據分析方法。將數據挖據技術運用在高校思想政治教育中，有利于對思政教育工作者的多項工作指標進行分析，對其綜合能力進行評定，為高校進一步完善思想政治教育管理決策，準確定位人才培養目標，加強教育團隊建設提供有效的數據依據。
參考文獻
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作者:關翠玲 單位:陜西財經職業技術學院
數據挖掘論文2
[摘要] 電子商務是現代商業模式，數據挖掘是先進的信息處理技術，因此數據挖掘在電子商務中具有廣闊的應用前景。本文主要介紹了web數據挖掘的概念和分類，論述了電子商務中web數據挖掘的過程和方法，最后闡述了web數據挖掘技術在電子商務中的應用。
[關鍵詞] web 數據挖掘 電子商務
一、引言
電子商務是利用計算機技術、網絡技術和遠程通信技術，實現整個商務(買賣)過程中的電子化、數字化和網絡化。在全球范圍內，基于internet的電子商務迅猛發展，促使各企業經營者必須及時搜集大量的數據，并且將這些數據轉換成有用的信息，為企業創造更多潛在的利潤。利用web數據挖掘技術可以有效地幫助企業分析從網上獲取的大量數據，提取出有效信息，進而指導企業調整營銷策略，給客戶提供動態的個性化的高效率服務。
二、web數據挖掘
1.web數據挖掘的概念
數據挖掘是指從數據庫中的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的過程。web數據挖掘是數據挖掘技術在web環境下的應用，是從web文檔和web活動中發現潛在的、有用的模式或信息。它是一項綜合技術，涉及到internet、人工智能、計算機語言學、信息學、統計學等多個領域。
2.web數據挖掘的類型
電子商務中web信息的多樣性決定了挖掘任務的多樣性。按照web處理對象的不同，web數據挖掘可以分為以下三種類型：
(1)web內容挖掘(web content mining)：可分為web頁面內容挖掘和搜索結果挖掘。WWW.133229.COM前者指的是對web頁面上的數據進行挖掘。而后者指的是以某一搜索引擎為基礎，對已搜索結果的挖掘，以得到更精確有用的信息。web內容挖掘常用的方法有weboql和ahoy。
(2)web結構挖掘(web structure mining)：可分為超鏈接挖掘、內容挖掘和url挖掘。整個web空間里，有用的知識不僅包含在web頁面的內容之中，而且包含在頁面的結構之中。web結構挖掘是挖掘web潛在的鏈接結構模式，是對web頁面超鏈接關系、文檔內部結構、文檔url中的目錄途徑結構的挖掘。page2rank方法就是利用文檔間鏈接信息來查找相關的web頁。
(3)web使用挖掘(web usage mining)：可分為一般訪問模式挖掘和個性化服務模式挖掘。它是從web的訪問記錄中抽取感興趣的模式。/dianzijixie/">電子商務中，關聯規則的發現也就是找到客戶對網站上各種文件之間訪問的相互聯系。聯系的問題就是得到如下形式的規則：“”， 其中與均為在數據庫中相關數據特征屬性值的集合。例如，用關聯規則技術，我們可以發現：如果客戶在一次訪問行為中，訪問了頁面／page1時，一般也會訪問頁面／page2。進行web上的數據挖掘，構建關聯模型，我們可以更好地組織站點，減少用戶過濾信息的負擔，實施有效的市場策略，增加交叉銷售量。
4.序列模式(sequential pattern)
序列模式分析的目的是為了挖掘出數據間的前后或因果關系，就是在時間戳有序的事務集中，找到那些“一些項跟隨另一個項”的內部事務模式。例如，在／page1上進行過在線訂購的顧客，有60%的人在過去10天內也在／page2上下過定單。通過序列模式的發現，能夠便于電子商務的經營者預測客戶的'訪問模式，在服務器方選取有針對性的頁面，以滿足訪問者的特定要求；網站的管理員可將訪問者按瀏覽模式分類，在頁面上只展示具有該瀏覽模式的訪問者經常訪問的鏈接，而用一個“更多內容”指向其他未被展示的內容。當訪問者瀏覽到某頁面時，檢查他的瀏覽所符合的序列模式，并在顯眼的位置提示“訪問該頁面的人通常接著訪問”的若干頁面。
5.分類規則(classification regulation)
分類要解決的問題是為一個事件或對象歸類。設有一個數據庫和一組具有不同特征的類別(標記)，該數據庫中的每一個記錄都賦予一個類別的標記，這樣的數據庫稱為示例數據庫或訓練集。分類分析就是通過分析示例數據庫中的數據，為每個類別做出準確的描述或建立分析模型或挖掘出分類規則，然后用這個分類規則對其它數據庫中的記錄進行分類。例如，經過web挖掘發現，在／page1進行過在線訂購的客戶中有60％是20歲～30歲生活在大中城市的年輕人。得到分類后，就可以針對這一類客戶的特點展開商務活動，提供有針對性的個性化的信息服務。用于分類分析的方法有統計方法的貝葉斯分類、機器學習的判定樹歸納分類、神經網絡的后向傳播分類、k-最臨近分類、mbr、遺傳法、粗糙集和模糊集等。
6.聚類分析(clustering analysis)
聚類分析不同于分類規則，其輸入集是一組未標定的記錄，也就是說，此時輸入的記錄還沒有進行任何分類。其目的是根據一定的規則，合理地劃分記錄集合，并用顯式或隱式的方法描述不同的類別。在電子商務中，通過聚類具有相似瀏覽行為的客戶，可使經營者更多地了解客戶，為客戶提供更好的服務。例如，一些客戶在一個時間段內經常瀏覽“wedding celebration”，經過分析可將這些客戶聚類為一組，并可進一步得知這是一組即將結婚的客戶，對他們的服務就應該有別于其他的聚類客戶，如“經理人員階層組”、“學生階層組”。這樣，web可自動給這個特定的顧客聚類發送新產品信息郵件，為這個顧客聚類動態地改變一個特殊的站點。在一定程度上滿足客戶的要求，這對客戶和銷售商來說更有意義。
三、web數據挖掘技術在電子商務中的應用
1.挽留老顧客，挖掘潛在客戶
通過web挖掘，電子商務的經營者可以獲知每位訪問者的個人愛好，充分地了解客戶的需要，根據每一類顧客的獨特需求提供定制化的產品，并根據需求動態地向客戶做頁面推薦，調整web頁面，提高客戶滿意度，延長客戶駐留的時間，最終達到留住客戶的目的。通過挖掘web日志記錄，可以先對已經存在的訪問者進行分類，然后從它的分類判斷出某個新客戶是否是潛在的客戶。
2.制定產品營銷策略，優化促銷活動
通過對商品訪問情況和銷售情況進行挖掘，企業能夠獲取客戶的訪問規律，確定顧客消費的生命周期，根據市場的變化，針對不同的產品制定相應的營銷策略。
3.降低運營成本，提高企業競爭力
電子商務的經營者通過web數據挖掘，可以得到可靠的市場反饋信息，認真分析顧客的將來行為，進行有針對性的電子商務營銷活動；可以根據關心某產品的訪問者的瀏覽模式來決定廣告的位置，增加廣告針對性，提高廣告的投資回報率，從而降低運營成本，提高企業競爭力。
4.提高站點點擊率，完善電子商務網站設計
通過挖掘客戶的行為記錄和反饋情況為站點設計者提供改進的依據，進一步優化網站組織結構以提高網站的點擊率。比如利用關聯規則的發現，可以針對不同客戶動態調整站點結構，使客戶訪問的有關聯的文件間的鏈接更直接，讓客戶容易地訪問到想要的頁面，就能給客戶留下好的印象，增加下次訪問的機率。
同時對網站上各種數據的統計分析有助于改進系統性能，增強系統安全性，并提供決策支持。
四、結束語
當今時代，電子商務的發展勢頭越來越強勁，面向電子商務的數據挖掘將是一個非常有前景的領域。但是，不可否認，在面向電子商務的數據挖掘中還存在很多急需解決的問題， 比如：怎樣將服務器的日志數據轉化成適合某種數據挖掘技術的數據格式；怎樣解決分布性、異構性數據源的挖掘問題；如何控制整個web上的知識發現過程等。
參考文獻:
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數據挖掘論文3
摘要：隨著信息技術的發展與進步，大數據時代已經悄然走進人們身邊，云計算技術的運用已經隨處可見，并改變和影響著人們的生活。在此基礎上，數據挖掘技術產生并發展，其在信息安全系統開發和建設方面產生重要影響和作用，以數據挖掘技術為依托構建相應的信息安全系統則更加能夠讓網絡信息建設可靠、安全。
關鍵詞：數據挖掘技術；信息安全系統；開發研究
一、數據挖掘的主要任務
在數據挖掘的主要任務中，包含關聯分析、聚類分析、異常檢測等任務。關聯分析也叫頻繁模式分析，其指的是就同一任務或者統一事件的查找過程中，另一事件也同樣會發生相同規律，兩者之間具有緊密聯系。聚類分析主要是的是對各個數據內在的規律摸索，以及特點分析，通過對特點和規律進行對比，依照特點和規律進行數據源分類，使其成為若干個數據庫。異常檢測指的是對數據樣本的范本進行建設，利用這一范本，與數據源中所存在的數據開展對比分析工作，將數據中的異常樣本查找出來[1]。在監督學習中，主要包含分類與預測兩種形式，利用已知樣本的類型與大小，對新到樣本開展有關預測活動。
二、基于數據挖掘的網絡信息安全策略
1.安全的網絡環境
（1）對控制技術進行隔離與訪問，包括物理隔離、可信網絡隔離、邏輯隔離與不可信網絡隔離，相關用戶如果需要進行網絡資源搜集或者訪問，需要得到相關授權。
（2）對防病毒技術進行運用，由于網絡安全已受到病毒的嚴重威脅，應當對病毒預警、防護以及應急機制進行建設，確保網絡的安全性；
（3）通過網絡入侵檢測技術的應用，能夠對非法入侵者的破壞行為及時發現，并依照存在的隱患進行預警機制的建設。網絡安全環境的建設還包括對系統安全性開展定期分析，在第一時間對系統漏洞進行查找，并制定有關解決措施；
（4）通過有關分析審計工作的開展，可以對計算機網絡中的各種運行活動進行記錄，不僅可以對網絡訪問者予以確定，而且還能夠對系統的使用情況進行記錄；
（5）通過網絡備份與災難恢復工作，能夠利用最短的時間回復已破壞的系統。
2.保證數據挖掘信息安全的策略。安全的數據挖掘信息指的是數據挖掘信息的儲存、傳送以及運用工作的安全性。在數據挖掘信息的存儲安全中，主要包括其物理完整性、邏輯完整性以及保密性。利用數據完整性技術、數據傳輸加密技術以及防抵賴性技術，使數據挖掘信息傳送的安全性得到充分保障。數據挖掘信息運用的安全性指的是針對網絡中的主體，應當開展有關驗證工作，預防非授權主體對網絡資源進行私自運用。
3.基于數據挖掘的網絡安全數據分析策略
（1）關聯性分析。在一次攻擊行為中，利用源地址、目的地址以及攻擊類型這三要素，通過三要素之間的隨意指定或組合，都能夠將具備一定意義的網絡攻擊態勢反映出來。
（2）事件預測機制。對某一事件的發展情況進行跟蹤，通過數據聚類算法的應用，對依照網絡事件所構建的模型進行分析，進而做出判定。一般來說，規模比較大的網絡事件中，擴散一般是其所呈現的重要特征。
（3）可控數量預測模型。利用對事件中受控主機狀態增長數量進行觀測，判斷該事件的感染能力。所謂的受控主機狀態增長指的'是，先前未檢測出主機受到某類攻擊，利用有關檢測，對其狀態變化增長情況予以發現[2]。
（4）分析處理模型。通過分析處理模型，能夠科學分析運營商事件處理反饋情況，并對其針對被控主機的處理能力進行判定。利用對所有運營商所開展的綜合評估，能夠對其管轄范圍內的主機處理能力予以綜合判斷。
（5）網絡安全數據分析模型。針對網絡事件進行數據分析，通過分析構建相應模型，結合模型進行異常情況的跟進和跟蹤，從而為網絡安全環境的營造創造條件。其運行過程主要包括兩個階段：
①在學習階段中，用戶主要是對事件進行確定，并在計算機系統中進行定義，對各個時間段所發生的安全事件數量進行統計。一般來說，統計以小時為單位，單位時間內的安全事件平均數為x，方差為σ。
②在實時檢測階段中，根據時間間隔各類安全事件的數量ix對安全事件數量是否出現異常情況進行判定，正常的安全事件數量輕度異常的安全事件數量中度異常的安全事件數量重度異常的安全事件數量在建設模型的過程中開展有關配置工作，依據不同的情形，對該參數進行調整，各類安全事件數量異常的最高值也就是安全事件數量指標值。
三、結語
云計算和大數據時代都對信息技術提出了更高的安全要求和標準，網絡安全系統的構建影響著人們的生活和生產，并對相關的數據起到重要保護作用。結合數據挖掘技術進行信息安全系統的開發和建設，則能夠更好地促進網絡安全性的提升，能夠有效抵制網絡不法分子的侵襲，讓網絡安全性真正為人們的生活工作提供幫助。
參考文獻
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數據挖掘論文4
摘要：橡膠是一種重要的戰略物資, 其種植受到土地資源、地理環境、橡膠機械化的影響, 產量波動很大。本文對農墾橡膠產業種植、生產加工引入數據挖掘技術的必要性進行了初步探究, 指出通過提取土壤圖像的特征, 用支持向量機的算法可以發現橡膠種植、生產加工的規律, 進而制定精準的橡膠產業相關策略, 以提高橡膠產量、節約成本、提高利潤。
關鍵詞：橡膠種植; 數據挖掘; 特征提取; 支持向量機.
基金：廣東農工商職業技術學院校級課題“基于數據挖掘技術的橡膠產業的數字化研究” (xykt1601)橡膠是一種重要的戰略物資, 與石油、鋼鐵、煤炭并稱為四大工業原料。我國是全球最大的天然橡膠消費國和進口國, 國內天然橡膠長期處于缺口狀態, 需求的2/3依賴進口來滿足[1]。天然橡膠產業屬于資源約束型、勞動密集型產業, 相對其他農作物來說, 具有周期長、收益長等特點。農墾橡膠業的產生、發展與壯大實際上是中國橡膠業發展的一個縮影, 一直是學術界研究的熱點。根據農墾橡膠產業種植、生產加工的歷史數據進行數據挖掘, 發現其種植、生產加工的規律, 進而制定精準的橡膠產業相關策略, 以提高橡膠產量、節約成本、提高利潤的數字化研究, 目前國內還比較少。
1 引入數據挖掘技術的必要性
天然橡膠以其獨具的高彈性、高強度、高伸長率、耐磨、耐撕裂、耐沖擊、耐酸堿、耐油、耐腐蝕、耐高低溫和絕緣性好、粘合性、密封性強等特點, 始終處于不可替代的地位。我國天然橡膠需求量大, 近幾年一直處于供不應求的狀態。造成這種局面的原因主要有以下兩點:一、國內輪胎工業迅猛發展;二、天然橡膠的種植條件苛刻。其種植條件苛刻主要體現在對種植地要求高, 如對土地的含碳、含氮、濕度等要求都很嚴格;容易受到寒害、蟲害、臺風的襲擊。橡膠的供應不足阻礙了我國經濟 (特別是輪胎行業) 的發展。基于此背景下, 本文通過數據挖掘技術對橡膠樹生長地的土壤進行評價研究, 為尋找出最適合橡膠樹生長的土壤和尋找橡膠樹種植地提供依據, 一方面可以降低種植橡膠的成本, 另一方面可以讓新的橡膠農更容易掌握種植橡膠技巧, 讓更多的人加入種植橡膠的隊伍中。
2 數字化流程圖
2.1 樣本采集
研究的橡膠林可以分為4種不同林齡膠林:幼林早期 (0~2齡) 、幼林晚期 (2~7齡) 、開割數 (7~16齡) 、老齡即將更新數 (>16齡) 。取土壤樣本的時間要在晴天上午, 如果遇雨天, 則等2個晴天后再進行取樣。每個林齡段中隨機設置n個樣地:每個樣地的面積a (m) ×b (m) , 分0~15cm、15~30cm、30~45cm、45~60cm4個層次拍攝土壤樣品, 每個層次拍攝m張。每張土壤樣品圖片的命名規則為“膠林-層次.jpg”。
2.2 特征提取
通過拍攝得到的土壤圖像, 由于圖像的維度過大, 不容易分析, 需要從中提取土樣圖像的特征, 提取反應圖像本質的一些關鍵指標, 以達到自動進行圖像識別的目的。
圖像的特征主要包括顏色特征、紋理特征、形狀特征等。本文主要運用圖片的顏色特征和紋理特征建立圖片自動識別模型。
2.2.1 顏色特征
圖片的顏色特征用顏色矩表示。基于顏色矩提取圖像特征的數學基礎在于圖像中任何的顏色分布均可以用它的矩來表示。顏色的矩包含各個顏色通道的一階矩、二階矩和三階矩, 對于一幅RGB顏色空間的圖像, 具有R、G和B三個顏色通道, 共有9個分量。
2.2.2 紋理特征
圖片的紋理特征主要灰度共生矩陣里面中提取。因為紋理是由灰度分布在空間位置上反復交替變化而形成的, 因而在圖像空間中相隔某距離的兩個像素間一定存在一定的'灰度關系, 稱為是圖像中灰度的空間相關特性。
其中L表示圖像的灰度級, i, j分別表示像素的灰度。d表示兩個像素間的空間位置關系。不同的d決定了兩個像素間的距離和方向。元素Pd (1, 0) 代表了圖像上位置關系為d的兩個像素灰度分別為1和0的情況出現的次數。
在建模中一般不直接用圖片的灰度共生矩陣建模, 往往要從灰度共生矩陣中提取它的特征參數用戶建模。灰度共生矩陣的特征參數有二階距、對比度、相關、熵。
3 模型構建
特征提取完之后, 用支持向量機算法對圖像進行圖片識別。根據識別出的結果就可以有針對性的對土壤做些有利于橡膠樹生長的干預工作, 如:如果識別出土壤缺少氮元素, 可以給土壤適當的施些氮肥;如果識別出土壤的水分較少, 就要給土壤澆水, 給農墾橡膠產業提供數學指導意義。
4 結論
本文分析了橡膠種植中引入數據挖掘技術的必要性, 對橡膠種植數字化研究做了初步闡述。可以給橡膠業提供一定的參考意義。
參考文獻
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數據挖掘論文5
摘要：本文主要以電力調度自動化系統中數據挖掘技術運用分析為重點進行闡述，結合當下數據挖掘概述為主要依據，從神經網絡法、灰色分析法、模糊分析法、線路故障專家系統、負荷管理專家系統、狀態檢修專家系統這六方面進行深入探索與研究，其目的在于提升電力調度自動化系統中數據挖掘技術運用效率，為加強電力調度自動化系統的實效性做鋪墊。
關鍵詞：數據挖掘；電力調度自動化；數據倉庫
0引言
對于電力調度自動化系統來講合理應用數據挖掘技術十分重要，其是確保電力調度自動化系統效用充分發揮的基礎，也是推動現代化社會持續穩定發展的關鍵。基于此，相關人員需給予數據挖掘技術高度重視，促使其存在的價值與效用在電力調度自動化系統中發揮出最大，為提高我國國民生活水平奠定基礎。本文主要分析電力調度自動化系統中數據挖掘技術運用，具體如下。
1數據挖掘相關概述
從技術層面講，數據挖掘便是在諸多數據中，利用多種分析工具探尋數據同模型間的關系，并通過此種關系的發現為決策提供有效依據。由于數據挖掘的飛速發展，隨著出現了許多多元化的技術與方法，基于此便形成了多種不同的分類。通俗的講，能夠把數據挖掘分為驗證驅動性和發現驅動型這兩種知識發現。驗證驅動型指的是客戶利用多元化工具對自己所提的假設進行查詢與檢索，來否定或是驗證假設的一個過程；而發現驅動型是通過統計或是機器學習等技術來研究新的假設。
2數據挖掘技術在電力調度自動化系統中的運用
（1）灰色分析法。在對時間線上相關聯的數據進行分析時會應用到灰色分析法，通過應用一定的數學方法，把數據中的白色部分當作主要依據，找出它同黑色部分有關聯的地方，進而實現數據灰色化。在挖掘電力數據時，灰色分析法為最普遍的利用方法之一，主要把其應用到電力數據預測及分析中。它的優點為盡管數據不完整或是數據有限皆能夠應用與分析，但其不足為不能將大數據的使用價值充分的發揮出。
（2）神經網絡法。所謂神經網絡法指的是合理應用計算機的計算機能力的前提下，對離散數據展開邏輯處理的一種方式，為專家系統中應用的基礎方式。通過對計算機云計算的能力合理應用，這些專家系統能夠對電力數據進行深度分析、充分挖掘，其對電力數據預測與整理具有不可或缺的作用，事實上，神經網絡法屬于人工智能法，其能夠實現對諸多數列展開聯動分析，并明確每個數列間的關系，讓其邏輯性得到有效發揮。
（3）模糊分析法。此種方法為聚類分析法的一種，是最常應用聚類方法，其主要是對已知數列進行聚類與分析，讓數據能夠展開全面、綜合的分類。同灰色分析法差異點為，利用模糊分析法能夠合理應用大數據優勢，滿足對其的實質性需求。
3電力調度自動化對數據挖掘技術的具體需求
目前，我國數據挖掘技術，因五防系統等技術還處于發展的初級階段，對應的管理措施還未完全構成，所以，盡管說數據挖掘的專家系統以能夠在多方面展現出優勢，但若想實現遙控系統和專家系統是一件不可能實現的事。
（1）負荷管理系統。電力負荷管理為電力調度自動化系統中的主要環節。依據冗余回路間的負荷分布，電能能夠自動對負荷的上級節點進行連續與切換。另外，當其中有一個節點出現故障，符合管理系統則能夠充分發揮效用，讓該故障節點在事故出現以后被自動切除。負荷管理系統的實際工作原理為依據對各線路的.負荷狀態進行全面監測，并通過合理應用數據挖掘技術，對滿足這些狀態表現出的數據進行預測，并分析、判斷、整理這些數據變化形式，基于此來對負荷進行道閘分配。目前，在我國電力調度中，負荷管理系統已投入應用，但因有關技術的滯后性，不能實現同電網遠控系統完美對接，所以還沒有實現廣泛應用，對于調度系統中所發布的命令皆由人工來實現。
（2）線路故障系統。傳統的電力線路檢修，一般都是在線路出現嚴重故障以后，才開展利用相應方法對電力線路進行巡查，并且探尋出存在其中的故障。但若是把線路故障系統利用到其中，那么該系統會依據電力線路兩端產生故障形式，在電力線路產生故障以后自動且及時的判斷出電力線路受損的部位。相比于較完善的線路故障系統而言，還能夠同時判斷多個故障點。通過將線路故障系統利用到電力調動自動化系統之中，不但能夠將冗雜的線路切除掉，還能減小電力線路故障發生率，以及停電檢修率，并且還能在很大程度上監督電力線路巡查力度，讓電力維修人員能夠有足夠的實踐對線路出現故障的部位分析、判斷，并制定與之對應的補救措施。特別是一些地埋線路等，利用此種能夠定位的線路故障系統具有積極作用。
（3）狀態檢修系統。對變壓器、電纜、開關等設施的具體運行狀態進行充分分析，外加對互感器、集中器等設備的運行狀況進行判斷，狀態檢修系統能夠以此來對電力調度自動化系統的運行狀態進行檢查，探究其是否健康，并深入規劃故障設備切除方案，自動的把故障設備切除掉。合理利用狀態檢修系統是電力檢修的前提條件，為實現對全部設備充分管理的關鍵點，并且其利用價值為能夠自動化更換再用設備，使倒閥變成檢修的狀態，并朝著調動系統進行報警。當然，因有關技術的不成熟，導致狀態檢修系統在部分企業依舊處于閑置的狀態，致使其含有的效用無法充分的發揮出。
4結束語
綜上所述，若想電力調度自動化系統存在的價值發揮出最大，有關人員加強數據挖掘技術應用勢在必行。因其是保證電力調度自動化系統穩定性的根本要素，還是推動電力調度自動化系統效用發揮的關鍵點。為此，有關部門需合理應用數據挖掘技術，讓其包含的作用都利用到電力調度自動化系統中，為進一步提高社會公眾生活水平提供有效依據。
參考文獻：
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數據挖掘論文6
1.軟件工程數據的挖掘測試技術
1.1代碼編寫
通過對軟件數據進行分類整理，在進行缺陷軟件的排除工作以后，根據軟件開發過程中的各種信息進行全新的代碼編寫。基于代碼編寫人員的編寫經驗，在一般情況，對結構功能與任務類似的模塊進行重新編寫，這些重新編寫的模塊應遵循特定的編寫規則，這樣才能保證代碼編寫的合理有效性。
1.2錯誤重現
代碼編寫完成以后開發者會將這些代碼進行版本的確認，然后將正確有效的代碼實際應用到適當版本的軟件中去。而對于存在缺陷的代碼，開發者需要針對代碼產生缺陷的原因進行分析，通過不但調整代碼內的輸入數據，直到代碼內的數據與程序報告中的描述接近為止。存在缺陷的代碼往往會以缺陷報告的形式對開發者予以說明，由于缺陷報告的模糊性，常常會誤導開發者，進而造成程序設計混亂。
1.3理解行為
軟件開發者在設計軟件的過程中需要明確自己設計軟件中每一個代碼的內容，同時還需要理解其他開發者編寫的代碼，這樣才能有效地完善軟件開發者的編寫技術。同時，軟件開發者在進行代碼編寫的過程中，需要對程序行為進行準確的理解，以此保證軟件內文檔和注釋的準確性。
1.4設計推究
開發者在準備對軟件進行完善設計的過程中，首先需要徹底了解軟件的總體設計，對軟件內部復雜的系統機構進行詳細研究與分析，充分把握軟件細節，這有這樣才能真正實現軟件設計的合理性與準確性。
2.軟件工程數據挖掘測試的有效措施
2.1進行軟件工程理念和方法上的創新
應通過實施需求分析，將數據挖據逐漸演變成形式化、規范化的需求工程，在軟件開發理念上，加強對數據挖掘的重視，對軟件工程的架構進行演化性設計與創新，利用新技術，在軟件開發的過程中添加敏捷變成與間件技術，由此，提高軟件編寫水平。
2.2利用人工智能
隨著我國科學技術的不斷發展與創新，機器學習已經逐漸被我國各個領域所廣泛應用，在進行軟件工程數據挖掘技術創新的'過程中，可以將機器學習及數據挖掘技術實際應用于軟件工程中，以此為我國軟件研發提供更多的便捷。人工智能作為我國先進生產力的重要表現，在實際應用于軟件工程數據的挖掘工作時，應該利用機器較強的學習能力與運算能力，將數據統計及數據運算通過一些較為成熟的方法進行解決。在軟件工程數據挖掘的工作中，合理化的將人工智能實際應用于數據挖掘，以此為數據挖掘提供更多的開發測試技術。
2.3針對數據挖掘結果進行評價
通過分析我國傳統的軟件工程數據挖掘測試工作，在很多情況下，傳統的數據挖掘測試技術無法做到對發掘數據的全面評價與實際應用研究，這一問題致使相應的軟件數據在被發掘出來以后無法得到有效地利用，進而導致我國軟件開發工作受到嚴重的抑制影響。針對這一問題，數據開發者應該利用挖掘缺陷檢驗報告，針對缺陷檢驗的結果，制定相應的挖掘結構報告。同時，需要結合軟件用戶的體驗評價，對挖掘出的數據進行系統化的整理與分析，建立一整套嚴謹、客觀的服務體系，運用CodeCity軟件，讓用戶在的體驗過后可以對軟件進行評價。考慮到軟件的服務對象是人，因此，在軟件開發的過程中要將心理學與管理學應用于數據挖掘，建立數據挖掘系統和數據挖掘評價系統。
3.結束語
綜上所述，由于軟件工程數據挖掘測試技術廣闊的應用前景，我國相關部門已經加大了對軟件技術的投資與開發力度，當下，國內已經實現了軟件工程的數據挖掘、人工智能、模式識別等多種領域上的發展。
數據挖掘論文7
題目：檔案信息管理系統中的計算機數據挖掘技術探討
摘要：伴隨著計算機技術的不斷進步和發展, 數據挖掘技術成為數據處理工作中的重點技術, 能借助相關算法搜索相關信息, 在節省人力資本的同時, 提高數據檢索的實際效率, 基于此, 被廣泛應用在數據密集型行業中。筆者簡要分析了計算機數據挖掘技術, 并集中闡釋了檔案信息管理系統計算機數據倉庫的建立和技術實現過程, 以供參考。
關鍵詞：檔案信息管理系統; 計算機; 數據挖掘技術; 1 數據挖掘技術概述
數據挖掘技術就是指在大量隨機數據中提取隱含信息, 并且將其整合后應用在知識處理體系的技術過程。若是從技術層面判定數據挖掘技術, 則需要將其劃分在商業數據處理技術中, 整合商業數據提取和轉化機制, 并且建構更加系統化的分析模型和處理機制, 從根本上優化商業決策。借助數據挖掘技術能建構完整的數據倉庫, 滿足集成性、時變性以及非易失性等需求, 整和數據處理和冗余參數, 確保技術框架結構的完整性。
目前, 數據挖掘技術常用的工具, 如SAS企業的Enterprise Miner、IBM企業的Intellient Miner以及SPSS企業的Clementine等應用都十分廣泛。企業在實際工作過程中, 往往會利用數據源和數據預處理工具進行數據定型和更新管理, 并且應用聚類分析模塊、決策樹分析模塊以及關聯分析算法等, 借助數據挖掘技術對相關數據進行處理。
2 檔案信息管理系統計算機數據倉庫的建立
2.1 客戶需求單元
為了充分發揮檔案信息管理系統的優勢, 要結合客戶的實際需求建立完整的處理框架體系。在數據庫體系建立中, 要適應迭代式處理特征, 并且從用戶需求出發整合數據模型, 保證其建立過程能按照整體規劃有序進行, 且能按照目標和分析框架參數完成操作。首先, 要確立基礎性的數據倉庫對象, 由于是檔案信息管理, 因此, 要集中劃分檔案數據分析的主題, 并且有效錄入檔案信息, 確保滿足檔案的數據分析需求。其次, 要對日常工作中的用戶數據進行集中的挖掘處理, 從根本上提高數據倉庫分析的完整性。
(1) 確定數據倉庫的基礎性用戶, 其中, 主要包括檔案工作人員和使用人員, 結合不同人員的工作需求建立相應的數據倉庫。
(2) 檔案工作要利用數據分析和檔案用戶特征分析進行分類描述。
(3) 確定檔案的基礎性分類主題, 一般而言, 要將文書檔案歸檔情況、卷數等基礎性信息作為分類依據。
2.2 數據庫設計單元
在設計過程中, 要針對不同維度建立相應的參數體系和組成結構, 并且有效整合組成事實表的主鍵項目, 建立框架結構。
第一, 建立事實表。事實表是數據模型的核心單元, 主要是記錄相關業務和統計數據的表, 能整合數據倉庫中的信息單元, 并且提升多維空間處理效果, 確保數據儲存過程切實有效。 (1) 檔案管理中文書檔案目錄卷數事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔年份, 字段類型Int, 字段為Gdyear_key;文書歸檔類型, 字段類型Int, 字段為Ajtm_key;文書歸檔單位, 字段類型Int, 字段為Gddw_key;文書檔案生成年份, 字段類型Int, 字段為Ajscsj_key, 以及文書檔案包括的文件數目。 (2) 檔案管理中文書檔案卷數事實表:事實表主鍵, 字段類型Int, 字段為Id;文書歸檔利用日期, 字段類型Int, 字段為Date_key;文書歸檔利用單位, 字段類型Int, 字段為Dw_key;文書歸檔利用類別, 字段類型Int, 字段為Dalb_key;文書歸檔利用年份, 字段類型Int, 字段為Dayear_key等[1]。
第二, 建立維度表, 在實際數據倉庫建立和運維工作中, 提高數據管理效果和水平, 確保建立循環和反饋的系統框架體系, 并且處理增長過程和完善過程, 有效實現數據庫模型設計以及相關維護操作。首先, 要對模式的基礎性維度進行分析并且制作相應的表, 主要包括檔案年度維表、利用方式維表等。其次, 要建構數據庫星型模型體系。最后, 要集中判定數據庫工具, 保證數據庫平臺在客戶管理工作方面具備一定的優勢, 集中制訂商務智能解決方案, 保證集成環境的穩定性和數據倉庫建模的效果, 真正提高數據抽取以及轉換工作的實際水平。需要注意的是, 在全面整合和分析處理數據的過程中, 要分離文書檔案中的數據, 相關操作如下:
from dag gd temp//刪除臨時表中的數據
Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //將文書目錄中數據導出到數據窗口
Dag 1.() //將數據窗口中的數據保存到臨時表
相關技術人員要對數據進行有效處理, 以保證相關數據合并操作、連接操作以及條件性拆分操作等都能按照數據預處理管理要求合理化進行, 從根本上維護數據處理效果。
2.3 多維數據模型建立單元
在檔案多維數據模型建立的過程中, 相關技術人員要判定聯機分析處理項目和數據挖掘方案, 整合信息系統中的數據源、數據視圖、維度參數以及屬性參數等, 保證具體單元能發揮其實際作用, 并且真正發揮檔案維表的穩定性、安全性優勢。
第一, 檔案事實表中的數據穩定, 事實表是加載和處理檔案數據的基本模塊, 按照檔案目錄數據表和檔案利用情況表分析和判定其類別和歸檔時間, 從而提高數據獨立分析水平。一方面, 能追加有效的數據, 保證數據倉庫信息的基本質量, 也能追加時間判定標準, 能在實際操作中減少掃描整個表浪費的時間, 從根本上提高實際效率。另一方面, 能刪除數據, 實現數據更新, 檢索相關關鍵詞即可。并且也能同時修改數據, 維護檔案撤出和檔案追加的動態化處理效果。
第二, 檔案維表的安全性。在維表管理工作中, 檔案參數和數據的安全穩定性十分關鍵, 由于其不會隨著時間的推移出現變化, 因此, 要對其進行合理的處理和協調。維表本身的存儲空間較小, 盡管結構發生變化的概率不大, 但仍會對代表的對象產生影響, 這就會使得數據出現動態的變化。對于這種改變, 需要借助新維生成的方式進行處理, 從而保證不同維表能有效連接, 整合正確數據的同時, 也能對事實表外鍵進行分析[2]。
3 檔案信息管理系統計算機數據倉庫的實現
3.1 描述需求
隨著互聯網技術和數據庫技術不斷進步, 要提高檔案數字化水平以及完善信息化整合機制, 加快數據庫管控體系的更新, 確保設備存儲以及網絡環境一體化水平能滿足需求, 尤其是在檔案資源重組和預測項目中, 只有從根本上落實數據挖掘體系, 才能為后續信息檔案管理項目升級奠定堅實基礎。另外, 在數據表和文書等基礎性數據結構模型建立的基礎上, 要按照規律制定具有個性化的主動性服務機制。
3.2 關聯計算
在實際檔案分析工作開展過程中, 關聯算法描述十分關鍵, 能對某些行為特征進行統籌整合, 從而制定分析決策。在進行關聯規則強度分析時, 要結合支持度和置信度等系統化數據進行綜合衡量。例如, 檔案數據庫中有A和B兩個基礎項集合, 支持度為P (A∪B) , 則直接表述了A和B在同一時間出現的基礎性概率。若是兩者出現的概率并不大, 則證明兩者之間的關聯度較低。若是兩者出現的概率較大, 則說明兩者的關聯度較高。另外, 在分析置信度時, 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定兩者之間的關系。在出現置信度A的情況下, B的出現概率則是整體參數關系的關鍵, 若是置信度的數值達到100%, 則直接證明A和B能同一時間出現。
3.3 神經網絡算法
除了要對檔案的實際內容進行數據分析和數據庫建構, 也要對其利用情況進行判定, 目前較為常見的利用率分析算法就是神經網絡算法, 其借助數據分類系統判定和分析數據對象。值得注意的是, 在分類技術結構中, 要結合訓練數據集判定分類模型數據挖掘結構。神經網絡算法類似于人腦系統的運行結構, 能建立完整的信息處理單元, 并且能夠整合非線性交換結構, 確保能憑借歷史數據對計算模型和分類體系展開深度分析[3]。
3.4 實現多元化應用
在檔案管理工作中應用計算機數據挖掘技術, 能對檔案分類管理予以分析, 保證信息需求分類總結工作的完整程度。尤其是檔案使用者在對檔案具體特征進行差異化分析的過程中, 能結合不同的元素對具體問題展開深度調研。一方面, 計算機數據挖掘技術借助決策樹算法處理規則化的檔案分析機制。在差異化訓練體系中, 要對數據集合中的數據進行系統化分析以及處理, 確保構建要求能適應數據挖掘的基本結構[4]。例如, 檔案管理人員借助數據挖掘技術能整合檔案使用人員長期瀏覽與關注的信息, 并且能集中收集和匯總間隔時間、信息查詢停留時間等, 從而建構完整的數據分析機制, 有效向其推送或者是提供便捷化查詢服務, 保證檔案管理數字化水平的提高。另一方面, 在檔案收集管理工作中應用數據挖掘技術, 主要是對數據信息進行分析, 結合基本結果建立概念模型, 保證模型以及測試樣本之間的比較參數符合標準, 從而真正建立更加系統化的分類框架體系。
4 結語
總而言之, 在檔案管理工作中應用數據挖掘技術, 能在準確判定用戶需求的同時, 維護數據處理效果, 并且減少檔案數字化的成本, 為后續工作的進一步優化奠定堅實基礎。并且, 數據庫的建立, 也能節省經費和設備維護成本, 真正實現數字化全面發展的目標, 促進檔案信息管理工作的長效進步。
參考文獻
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數據挖掘論文四： 題目：機器學習算法在數據挖掘中的應用
摘要：隨著科學技術的快速發展, 各種新鮮的事物和理念得到了廣泛的應用。其中機器學習算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法, 其廣泛應用于各行各業之中。本篇論文旨在探討機器學習算法在數據挖掘中的具體應用, 我們利用龐大的移動終端數據網絡, 加強了基于GSM網絡的戶外終端定位, 從而提出了3個階段的定位算法, 有效提高了定位的精準度和速度。
關鍵詞：學習算法; GSM網絡; 定位; 數據;
移動終端定位技術由來已久, 其主要是利用各種科學技術手段定位移動物體的精準位置以及高度。目前, 移動終端定位技術主要應用于軍事定位、緊急救援、網絡優化、地圖導航等多個現代化的領域, 由于移動終端定位技術可以提供精準的位置服務信息, 所以其在市場上還是有較大的需求的, 這也為移動終端定位技術的優化和發展, 提供了推動力。隨著通信網絡普及, 移動終端定位技術的發展也得到了一些幫助, 使得其定位的精準度和速度都得到了全面的優化和提升。同時, 傳統的定位方法結合先進的算法來進行精準定位, 目前依舊還是有較大的進步空間。在工作中我選取機器學習算法結合數據挖掘技術對傳統定位技術加以改進, 取得了不錯的效果, 但也遇到了許多問題, 例如:使用機器學習算法來進行精準定位暫時無法滿足更大的區域要求, 還有想要利用較低的設備成本, 實現得到更多的精準定位的要求比較困難。所以本文對機器學習算法進行了深入的研究, 希望能夠幫助其更快速的定位、更精準的定位, 滿足市場的需要。
1 數據挖掘概述
數據挖掘又名數據探勘、信息挖掘。它是數據庫知識篩選中非常重要的一步。數據挖掘其實指的就是在大量的數據中通過算法找到有用信息的行為。一般情況下, 數據挖掘都會和計算機科學緊密聯系在一起, 通過統計集合、在線剖析、檢索篩選、機器學習、參數識別等多種方法來實現最初的目標。統計算法和機器學習算法是數據挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類。統計算法依賴于概率分析, 然后進行相關性判斷, 由此來執行運算。
而機器學習算法主要依靠人工智能科技, 通過大量的樣本收集、學習和訓練, 可以自動匹配運算所需的相關參數及模式。它綜合了數學、物理學、自動化和計算機科學等多種學習理論, 雖然能夠應用的領域和目標各不相同, 但是這些算法都可以被獨立使用運算, 當然也可以相互幫助, 綜合應用, 可以說是一種可以“因時而變”、“因事而變”的算法。在機器學習算法的領域, 人工神經網絡是比較重要和常見的一種。因為它的優秀的數據處理和演練、學習的能力較強。
而且對于問題數據還可以進行精準的識別與處理分析, 所以應用的頻次更多。人工神經網絡依賴于多種多樣的建模模型來進行工作, 由此來滿足不同的數據需求。綜合來看, 人工神經網絡的建模, 它的精準度比較高, 綜合表述能力優秀, 而且在應用的過程中, 不需要依賴專家的輔助力量, 雖然仍有缺陷, 比如在訓練數據的時候耗時較多, 知識的理解能力還沒有達到智能化的標準, 但是, 相對于其他方式而言, 人工神經網絡的優勢依舊是比較突出的。
2 以機器學習算法為基礎的GSM網絡定位
2.1 定位問題的.建模
建模的過程主要是以支持向量機定位方式作為基礎, 把定位的位置柵格化, 面積較小的柵格位置就是獨立的一種類別, 在定位的位置內, 我們收集數目龐大的終端測量數據, 然后利用計算機對測量報告進行分析處理, 測量柵格的距離度量和精準度, 然后對移動終端柵格進行預估判斷, 最終利用機器學習進行分析求解。
2.2 采集數據和預處理
本次研究, 我們采用的模型對象是我國某一個周邊長達10千米的二線城市。在該城市區域內, 我們測量了四個不同時間段內的數據, 為了保證機器學習算法定位的精準性和有效性, 我們把其中的三批數據作為訓練數據, 最后一組數據作為定位數據, 然后把定位數據周邊十米內的前三組訓練數據的相關信息進行清除。一旦確定某一待定位數據, 就要在不同的時間內進行測量, 按照測量出的數據信息的經緯度和平均值, 再進行換算, 最終, 得到真實的數據量, 提升定位的速度以及有效程度。
2.3 以基站的經緯度為基礎的初步定位
用機器學習算法來進行移動終端定位, 其復雜性也是比較大的, 一旦區域面積增加, 那么模型和分類也相應增加, 而且更加復雜, 所以, 利用機器學習算法來進行移動終端定位的過程, 會隨著定位區域面積的增大, 而耗費更多的時間。利用基站的經緯度作為基礎來進行早期的定位, 則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格, 如果想要定位數據集內的相關信息, 就要選擇對邊長是一千米的小柵格進行計算, 而如果是想要獲得邊長一千米的大柵格, 就要對邊長是一千米的柵格精心計算。
2.4 以向量機為基礎的二次定位
在完成初步定位工作后, 要確定一個邊長為兩千米的正方形, 由于第一級支持向量機定位的區域是四百米, 定位輸出的是以一百米柵格作為中心點的經緯度數據信息, 相對于一級向量機的定位而言, 二級向量機在定位計算的時候難度是較低的, 更加簡便。后期的預算主要依賴決策函數計算和樣本向量機計算。隨著柵格的變小, 定位的精準度將越來越高, 而由于增加分類的問題數量是上升的, 所以, 定位的復雜度也是相對增加的。
2.5 以K-近鄰法為基礎的三次定位
第一步要做的就是選定需要定位的區域面積, 在二次輸出之后, 確定其經緯度, 然后依賴經緯度來確定邊長面積, 這些都是進行區域定位的基礎性工作, 緊接著就是定位模型的訓練。以K-近鄰法為基礎的三次定位需要的是綜合訓練信息數據, 對于這些信息數據, 要以大小為選擇依據進行篩選和合并, 這樣就能夠減少計算的重復性。當然了, 選擇的區域面積越大, 其定位的速度和精準性也就越低。
3 結語
近年來, 隨著我國科學技術的不斷發展和進步, 數據挖掘技術愈加重要。根據上面的研究, 我們證明了, 在數據挖掘的過程中, 應用機器學習算法具有舉足輕重的作用。作為一門多領域互相交叉的知識學科, 它能夠幫助我們提升定位的精準度以及定位速度, 可以被廣泛的應用于各行各業。所以, 對于機器學習算法, 相關人員要加以重視, 不斷的進行改良以及改善, 切實的發揮其有利的方面, 將其廣泛應用于智能定位的各個領域, 幫助我們解決關于戶外移動終端的定位的問題。
參考文獻
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數據挖掘論文五： 題目：軟件工程數據挖掘研究進展
摘要：數據挖掘是指在大數據中開發出有價值信息數據的過程。計算機技術的不斷進步, 通過人工的方式進行軟件的開發與維護難度較大。而數據挖掘能夠有效的提升軟件開發的效率, 并能夠在大量的數據中獲得有效的數據。文章主要探究軟件工程中數據挖掘技術的任務和存在的問題, 并重點論述軟件開發過程中出現的問題和相關的解決措施。
關鍵詞：軟件工程; 數據挖掘; 解決措施;
在軟件開發過程中, 為了能夠獲得更加準確的數據資源, 軟件的研發人員就需要搜集和整理數據。但是在大數據時代, 人工獲取數據信息的難度極大。當前, 軟件工程中運用最多的就是數據挖掘技術。軟件挖掘技術是傳統數據挖掘技術在軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征, 體現在以下三個方面:
(1) 在軟件工程中, 對有效數據的挖掘和處理;
(2) 挖掘數據算法的選擇問題;
(3) 軟件的開發者該如何選擇數據。
1 在軟件工程中數據挖掘的主要任務
在數據挖掘技術中, 軟件工程數據挖掘是其中之一, 其挖掘的過程與傳統數據的挖掘無異。通常包括三個階段:第一階段, 數據的預處理;第二階段, 數據的挖掘;第三階段, 對結果的評估。第一階段的主要任務有對數據的分類、對異常數據的檢測以及整理和提取復雜信息等。雖然軟件工程的數據挖掘和傳統的數據挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差異, 其主要體現在以下三個方面:
1.1 軟件工程的數據更加復雜
軟件工程數據主要包括兩種, 一種是軟件報告, 另外一種是軟件的版本信息。當然還包括一些軟件代碼和注釋在內的非結構化數據信息。這兩種軟件工程數據的算法是不同的, 但是兩者之間又有一定的聯系, 這也是軟件工程數據挖掘復雜性的重要原因。
1.2 數據分析結果的表現更加特殊
傳統的數據挖掘結果可以通過很多種結果展示出來, 最常見的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數據挖掘來講, 它最主要的職能是給軟件的研發人員提供更加精準的案例, 軟件漏洞的實際定位以及設計構造方面的信息, 同時也包括數據挖掘的統計結果。所以這就要求軟件工程的數據挖掘需要更加先進的結果提交方式和途徑。
1.3 對數據挖掘結果難以達成一致的評價
我國傳統的數據挖掘已經初步形成統一的評價標準, 而且評價體系相對成熟。但是軟件工程的數據挖掘過程中, 研發人員需要更多復雜而又具體的數據信息, 所以數據的表示方法也相對多樣化, 數據之間難以進行對比, 所以也就難以達成一致的評價標準和結果。不難看出, 軟件工程數據挖掘的關鍵在于對挖掘數據的預處理和對數據結果的表示方法。
2 軟件工程研發階段出現的問題和解決措施
軟件在研發階段主要的任務是對軟件運行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結果的提交過程中出現的問題和相應的解決措施。
2.1 對軟件代碼的編寫過程
該過程需要軟件的研發人員能夠對自己需要編寫的代碼結構與功能有充分的了解和認識。并能夠依據自身掌握的信息, 在數據庫中搜集到可以使用的數據信息。通常情況下, 編程需要的數據信息可以分為三個方面:
(1) 軟件的研發人員能夠在已經存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼;
(2) 軟件的研發人員可以搜尋可以重用的靜態規則, 比如繼承關系等。
(3) 軟件的開發人員搜尋可以重用的動態規則。
包括軟件的接口調用順序等。在尋找以上信息的過程中, 通常是利用軟件的幫助文檔、尋求外界幫助和搜集代碼的方式實現, 但是以上方式在搜集信息過程中往往會遇到較多的問題, 比如:幫助文檔的準確性較低, 同時不夠完整, 可利用的重用信息不多等。
2.2 對軟件代碼的重用
在對軟件代碼重用過程中, 最關鍵的問題是軟件的研發人員必須掌握需要的類或方法, 并能夠通過與之有聯系的代碼實現代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會耗費工作人員大量的精力。而通過關鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼, 同時按照代碼的相關度對搜集到的代碼進行排序, 該過程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類似, 最終所展現出來的搜索結果是以上下文結構的方式展現的。比如:類與類之間的聯系。其實現的具體流程如下:
(1) 軟件的開發人員創建同時具備例程和上下文架構的代碼庫;
(2) 軟件的研發人員能夠向代碼庫提供類的相關信息, 然后對反饋的結果進行評估, 創建新型的代碼庫。
(3) 未來的研發人員在搜集過程中能夠按照評估結果的高低排序, 便于查詢, 極大地縮減工作人員的任務量, 提升其工作效率。
2.3 對動態規則的重用
軟件工程領域內對動態規則重用的研究已經相對成熟, 通過在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動態規則最適用的, 并能夠將不適合的規則反饋給軟件的研發人員。其操作流程為:
(1) 軟件的研發人員能夠規定動態規則的順序, 主要表現在:使用某一函數是不能夠調用其他的函數。
(2) 實現對相關數據的保存, 可以通過隊列等簡單的數據結構完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。
(3) 能夠將錯誤的信息反饋給軟件的研發人員。
3 結束語
在軟件工程的數據挖掘過程中, 數據挖掘的概念才逐步被定義, 但是所需要挖掘的數據是已經存在的。數據挖掘技術在軟件工程中的運用能夠降低研發人員的工作量, 同時軟件工程與數據挖掘的結合是計算機技術必然的發展方向。從數據挖掘的過程來講, 在其整個實施過程和周期中都包括軟件工程。而對數據挖掘的技術手段來講, 它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數據挖掘技術的研究過程中可以發現, 該技術雖然已經獲得一定的效果, 但是還有更多未被挖掘的空間, 還需要進一步的研究和發現。
參考文獻
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數據挖掘論文8
題目：數據挖掘技術在神經根型頸椎病方劑研究中的優勢及應用進展
關鍵詞：數據挖掘技術; 神經根型頸椎病; 方劑; 綜述;
1 數據挖掘技術簡介
數據挖掘技術[1] (Knowledge Discovery in Datebase, KKD) , 是一種新興的信息處理技術, 它融匯了人工智能、模式別、模糊數學、數據庫、數理統計等多種技術方法, 專門用于海量數據的處理, 從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據集中, 提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在的有用的信息和知識, 其目的是發現規律而不是驗證假設。數據挖掘技術主要適用于龐大的數據庫的研究, 其特點在于:基于數據分析方法角度的分類, 其本質屬于觀察性研究, 數據來源于日常診療工作資料, 應用的技術較傳統研究更先進, 分析工具、理論模型與傳統研究區別較大。其操作步驟包括[2]:選擇數據, 數據處理, 挖掘分析, 結果解釋, 其中結果解釋是數據挖掘技術研究的關鍵。其方法包括分類、聚類、關聯、序列、決策樹、貝斯網絡、因子、辨別等分析[3], 其結果通常表示為概念、規則、規律、模式、約束、可視化等形式圖[4]。當今數據挖掘技術的方向主要在于:特定數據挖掘, 高效挖掘算法, 提高結果的有效性、確定性和表達性, 結果的可視化, 多抽象層上的交互式數據挖掘, 多元數據挖掘及數據的安全性和保密性。因其優勢和獨特性被運用于多個領域中, 且結果運用后取得顯著成效, 因此越來越多的中醫方劑研究者將其運用于方劑中藥物的研究。
2 數據挖掘術在神經根型頸椎病治方研究中的優勢
中醫對于神經根型頸椎病的治療準則為辨證論治, 從古至今神經根型頸椎病的中醫證型有很多, 其治方是集中醫之理、法、方、藥為一體的數據集合, 具有以“方-藥-證”為核心的多維結構。方劑配伍本質上表現為方與方、方與藥、藥與藥、藥與劑量, 以及方藥與證、病、癥交叉錯綜的關聯與對應[5], 而中醫方劑講究君臣佐使的配伍, 藥物有升降沉浮, 四氣五味及歸經之別, 對于神經根型頸椎病的治療, 治方中藥物的種類、炮制方法、用量、用法等都是千變萬化的, 而這些海量、模糊、看似隨機的藥物背后隱藏著對臨床有用的信息和規律, 但這些大數據是無法在可承受的時間范圍內可用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的, 是需要一個新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力, 而數據挖掘技術有可能從這些海量的的數據中發現新知識, 揭示背后隱藏的關系和規則, 并且對未知的情況進行預測[6]。再者, 中醫辨治充滿非線性思維, “方-藥-證”間的多層關聯、序列組合、集群對應, 形成了整體論的思維方式和原則, 而數據挖掘技術數據挖掘在技術線路上與傳統數據處理方法不同在于其能對數據庫內的數據以線性和非線性方式解析, 尤善處理模糊的、非量化的數據。例如趙睿曦等[7]在研究張氏骨傷治療腰椎間盤突出癥的用藥規律時, 選取了100張治方, 因該病病因病機復雜, 證候不一, 骨傷名師張玉柱先生對該病的治則治法、藥物使用是不同的。因此他們利用Excel建立方證數據庫, 采用SPPS Clementine12.0軟件對這些數據的用藥頻次、藥物關聯規則及藥物聚類進行分析, 最后總結出張氏骨傷治療腰椎間盤突出癥遵循病從肝治、病從血治、標本兼治的原則, 也歸納出治療三種不同證型的腰突癥的三類自擬方。由此看出數據挖掘技術在方劑研究中的應用對數據背后信息、規律等的挖掘及名家經驗的推廣具有重大意義, 因此數據挖掘技術在神經根型頸椎病的治方研究中也同樣發揮著巨大的作用。
3 數據挖掘技術在神經根型頸椎治方中的應用進展
神經根型頸椎病在所有頸椎病中最常見, 約占50%~60%[8], 醫家對其治方的研究也是不計其數。近年來數據挖掘技術也被運用于其治方研究中, 筆者通過萬方、中國知網等總共檢索出以下幾篇文獻, 雖數量不多但其優勢明顯。劉向前等[9]在挖掘古方治療神經根型頸椎病的用藥規律時, 通過檢索《中華醫典》并從中篩選以治療頸項肩臂痛為主的古方219首并建立數據庫, 對不同證治古方的用藥類別、總味數、單味藥使用頻數及藥對 (組) 出現頻數進行統計, 總結出風寒濕痹證、痰濕阻痹證、寒濕阻滯證、正虛不足證的用藥特點, 得出解表藥、祛風濕藥、活血化瘀藥、補虛藥是治療頸項肩臂痛古方組成的主要藥物。古為今用, 該研究對于現代醫家在治療該病中有很好的借鑒和參考意義。齊兵獻等[10]檢索CNKI (1980-20xx年) 相關文獻中治療神經根型頸椎病的方劑建立數據庫, 采用SPSS11.5統計軟件這些治方常用藥物使用頻次頻率、性味頻率、歸經頻率分析比較, 治療神經根型頸椎病的中藥共計99味, 使用頻次479味次;所用藥物種類依次以補益藥、活血化瘀藥、祛風濕藥運用最多, 其中藥味以辛、苦為主, 藥性以溫、寒為主, 歸經以肝、脾、心為主, 而本病以肝腎虧虛, 氣血瘀滯為主, 臨床以補益藥、活血化瘀藥、祛風濕藥等中藥運用最多。這對于醫家治療該病選用藥物的性味、歸經等具有指導意義。陳元川等[11]檢索20xx年1月至20xx年3月發表的以單純口服中藥治療神經根型頸椎病的有關文獻, 對其中的方劑和藥物進行統計、歸類、分析, 最終納入32首方劑, 涉及111味中藥, 補氣藥、發散風寒藥、活血止痛藥、補血藥等使用頻次較高;葛根、白芍、黃芪、當歸、桂枝等藥物使用頻次較高, 證實與古方桂枝加葛根湯主藥相同, 且該方扶陽解表的治法與該研究得出的扶正祛邪的結果相吻合, 同時也證實石氏傷科強調治傷科病當“以氣為主, 以血為先”等正確性。所以大數據背后的規律和關系在很多方面古今是一致的, 同時數據依據的支持也為現代神經根型頸椎病治療提供有力的保障。謝輝等[12]收集20xx至20xx年10月3日的166張治療神經根型頸椎病的治方建立數據庫, 采用關聯規則算法、復雜系統熵聚類等無監督數據挖掘方法, 利用中醫傳承輔助平臺 (TCMISS) 軟件分析處方中各種藥物的使用頻次、藥物之間的關聯規則、核心藥物組合和新處方, 從中挖掘出治療該病中醫中的常用藥物、藥對, 闡明了治療該病以解肌散寒藥、補氣活血藥、祛風勝濕藥和溫經通絡藥為主, 治法主要包括解肌舒筋、益氣活血和補益肝腎, 這一方面很清晰明了地展示了藥物使用頻率、藥物之間的聯系, 證實其與很多古代經典中治療神經根型頸椎病的治則、治法及用藥規律是吻合的, 是臨床用藥的積累和升華, 可有效地指導臨床并提高療效;另一方面也為中藥新藥的.創制提供處方來源, 指導新藥研發[13]。
4 小結
數據挖掘技術作為一種新型的研究技術, 在神經根型頸椎病的治方研究中的運用相對于其他領域是偏少的, 并且基本上是研究文獻資料上出現的治方, 在對名老中醫個人治療經驗及用藥規律的總結是缺乏的, 因此研究范圍廣而缺乏針對性, 同時使用該技術的相關軟件種類往往是單一的。現在研究者在研究中醫方劑時往往采用傳統的研究方法, 這就導致在大數據的研究中耗時、耗力甚則無能為力, 同樣也難以精準地提取大數據背后的隱藏的潛在關系和規則及缺乏對未知情況的預測。產生這樣的現狀, 一方面是很多研究者尚未清楚該技術在方劑研究中的優勢所在, 思維模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚該技術的操作技能及軟件種類及其應用范圍。故以后應向更多研究者普及該技術的軟件種類、其中的優勢及操作技能, 讓該技術在臨床中使用更廣, 產生更大的效益。
參考文獻
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數據挖掘論文9
1數據挖掘技術和過程
1.1數據挖掘技術概述
發現的是用戶感興趣的知識；發現的知識應當能夠被接受、理解和運用。也就是發現全部相對的知識，是具有特定前提與條件，面向既定領域的，同時還容易被用戶接受。數據挖掘屬于一種新型的商業信息處理技術，其特點為抽取、轉化、分析商業數據庫中的大規模業務數據，從中獲得有價值的商業數據。簡單來說，其實數據挖掘是一種對數據進行深入分析的方法。因此，可以描述數據挖掘為：根據企業設定的工作目標，探索與分析企業大量數據，充分揭示隱藏的、未知的規律性，并且將其轉變為科學的方法。數據挖掘發現的最常見知識包括：
1.1.1廣義知識體現相同事物共同性質的知識，是指類別特點的概括描述知識。按照數據的微觀特點對其表征的、具有普遍性的、極高概念層次的知識積極發現，是對數據的高度精煉與抽象。發現廣義知識的方法與技術有很多，例如數據立方體和歸約等。
1.1.2關聯知識體現一個事件與其他事件之間形成的關聯知識。假如兩項或者更多項之間形成關聯，則其中一項的屬性數值就能夠借助其他屬性數值實行預測。
1.1.3分類知識體現相同事物共同特點的屬性知識與不同事物之間差異特點知識。
1.2數據挖掘過程
1.2.1明確業務對象對業務問題清楚定義，了解數據挖掘的第一步是數據挖掘目的。挖掘結果是無法預測的，但是研究的問題是可預見的，僅為了數據挖掘而數據挖掘一般會體現出盲目性，通常也不會獲得成功。基于用戶特征的電子商務數據挖掘研究劉芬（惠州商貿旅游高級職業技術學校，廣東惠州516025）摘要：隨著互聯網的出現，全球范圍內電子商務正在迅速普及與發展，在這樣的環境下，電子商務數據挖掘技術應運而生。電子商務數據挖掘技術是近幾年來數據挖掘領域中的研究熱點，基于用戶特征的電子商務數據挖掘技術研究將會解決大量現實問題，為企業確定目標市場、完善決策、獲得最大競爭優勢，其應用前景廣闊，促使電子商務企業更具有競爭力。主要分析了電子商務內容、數據挖掘技術和過程、用戶細分理論，以及基于用戶特征的電子商務數據挖掘。
1.2.2數據準備第一選擇數據：是按照用戶的挖掘目標，對全部業務內外部數據信息積極搜索，從數據源中獲取和挖掘有關數據。第二預處理數據：加工選取的數據，具體對數據的完整性和一致性積極檢查，并且處理數據中的噪音，找出計算機丟失的數據，清除重復記錄，轉化數據類型等。假如數據倉庫是數據挖掘的對象，則在產生數據庫過程中已經形成了數據預處理。
1.2.3變換數據轉換數據為一個分析模型。這一分析模型是相對于挖掘算法構建的。構建一個與挖掘算法適合的分析模型是數據挖掘獲得成功的重點。可以利用投影數據庫的相關操作對數據維度有效降低，進一步減少數據挖掘過程中數據量，提升挖掘算法效率。
1.2.4挖掘數據挖掘獲得的經濟轉化的數據。除了對選擇科學挖掘算法積極完善之外，其余全部工作都自行完成。整體挖掘過程都是相互的，也就是用戶對某些挖掘參數能夠積極控制。
1.2.5評價挖掘結果這個過程劃分為兩個步驟：表達結果和評價結果。第一表達結果：用戶能夠理解數據挖掘得到的模式，可以通過可視化數據促使用戶對挖掘結果積極理解。第二評價結果：用戶與機器對數據挖掘獲得的模式有效評價，對冗余或者無關的模式及時刪除。假如用戶不滿意挖掘模式，可以重新挑選數據和挖掘算法對挖掘過程科學執行，直到獲得用戶滿意為止。
2用戶細分理論
用戶細分是指按照不同用戶的屬性劃分用戶集合。目前學術界和企業界一般接受的是基于用戶價值的細分理論，其不僅包含了用戶為企業貢獻歷史利潤，還包含未來利潤，也就是在未來用戶為企業可能帶來的利潤總和。基于用戶價值的細分理論選擇客戶當前價值與客戶潛在價值兩個因素評價用戶。用戶當前價值是指截止到目前用戶對企業貢獻的總體價值；用戶潛在價值是指未來用戶可能為企業創造的價值總和。每個因素還能夠劃分為兩個高低檔次，進一步產生一個二維的矩陣，把用戶劃分為4組，價值用戶、次價值用戶、潛在價值用戶、低價值用戶。企業在推廣過程中根據不同用戶應當形成對應的`方法，投入不同的資源。很明顯對于企業來說價值用戶最重要，被認為是企業的玉質用戶；其次是次價值用戶，被認為是金質用戶，雖然數量有限，卻為企業創造了絕大部分的利潤；其他則是低價值用戶，對企業來說價值最小，成為鉛質用戶，另外一類則是潛在價值用戶。雖然這兩類用戶擁有較多的數量，但是為企業創造的價值有限，甚至很小。需要我們注意的是潛在價值用戶利用再造用戶關系，將來極有可能變成價值用戶。從長期分析，潛在價值用戶可以是企業的隱形財富，是企業獲得利潤的基礎。將采用數據挖掘方法對這4類用戶特點有效挖掘。
3電子商務數據挖掘分析
3.1設計問卷
研究的關鍵是電子商務用戶特征的數據挖掘，具體包含了價值用戶特征、次價值用戶特征、潛在價值用戶特征，對電子商務用戶的認知度、用戶的需求度分析。問卷內容包括3部分：其一是為被調查者介紹電子商務的概念與背景；其二是具體調查被調查對象的個人信息，包含了性別、年齡、學歷、感情情況、職業、工作、生活地點、收入、上網購物經歷；其三是問卷主要部分，是對用戶對電子商務的了解、需求、使用情況的指標設計。
3.2調查方式
本次調查的問卷主體是電腦上網的人群，采用隨機抽象的方式進行網上訪問。一方面采用大眾聊天工具，利用電子郵件和留言的方式發放問卷，另一方面在大眾論壇上邀請其填寫問卷。
3.3數據挖掘和結果
（1）選擇數據挖掘的算法利用Clementine數據挖掘軟件，采用C5.O算法挖掘預處理之后數據。
（2）用戶數據分析
1）電子商務用戶認知度分析按照調查問卷的問題“您知道電子商務嗎？”得到對電子商務用戶認知情況的統計，十分了解20.4%，了解30.1%，聽過但不了解具體使用方法40.3%，從未聽過8.9%。很多人僅聽過電子商務，但是并不清楚具體的功能與應用方法，甚至有一小部分人沒有聽過電子商務。對調查問卷問題“您聽過電子商務的渠道是什么？”，大部分用戶是利用網了解電子商務的，占40.2%；僅有76人是利用紙質報刊雜志上知道電子商務的并且對其進行應用；這也表明相較于網絡宣傳紙質媒體推廣電子商務的方法缺乏有效性。
2）電子商務用戶需求用戶希求具體是指使用產品服務人員對應用產品或服務形成的需求或者期望。按照問題“假如你曾經使用電子商務，你覺得其用途怎樣，假如沒有使用過，你覺得其對自己有用嗎？”得到了認為需要和十分需要的數據，覺得電子商務有用的用戶為40.7%，不清楚是否對自己有用的用戶為56.7%，認為不需要的僅有2.4%。
3）電子商務用戶應用意愿應用意愿是指消費者對某一產品服務進行應用或者購買的一種心理欲望。按照問題“假如可以滿足你所關心的因素，未來你會繼續應用電子商務嗎？”獲得的數據可知，在滿足各種因素時，將來一年之內會應用電子商務的用戶為78.2%，一定不會應用電子商務的用戶為1.4%。表明用戶形成了較為強烈的應用電子商務欲望，電子商務發展前景很好。基于用戶特征的電子商務數據研究，電子商務企業通過這一結果能夠更好地實行營銷和推廣，對潛在用戶積極定位，提高用戶體驗，積極挖掘用戶價值。分析為企業準確營銷和推廣企業提供了一個有效的借鑒。
4結語
互聯網中數據是最寶貴的資源之一，大量數據中包含了很大的潛在價值，對這些數據深入挖掘對互聯網商務、企業推廣、傳播信息發揮了巨大的作用。近些年來，數據挖掘技術獲得了信息產業的極大重視，具體原因是出現了大量的數據，能夠廣泛應用，并且需要轉化數據成為有價值的信息知識。通過基于用戶特征的電子商務數據挖掘研究，促使電子商務獲得巨大發展機會，發現潛在用戶，促使電子商務企業精準營銷。
數據挖掘論文10
一、在對計算機病毒數據庫的數據挖掘方面存在的問題和局限
1.1對計算機病毒數據庫的數據挖掘技術有限
據有關調查，目前的信息技術行業對計算機病毒數據庫的數據挖掘在技術方面還是存在局限與問題的；從客觀層面上來講，沒有哪一種計算機的技術可以完全杜絕或制止計算機病毒對計算機數據庫的侵入和威脅，這種糟糕情況的出現，不僅給單個計算機的系統造成損害，而且給整個計算機技術行業在某些時候也會造成不必要的損失和危害。所以說，開創有關減弱甚至是消滅計算機病毒數據庫的計算機技術就顯得尤為重要。
1.2對計算機病毒數據庫的數據挖掘效率極低
我們都知道，可以利用相應的計算機技術來對計算機病毒數據庫的數據進行挖掘，但是就目前而言，單一而又較為簡單的計算機技術很難高效地對數據進行挖掘，只能夠從具有病毒的數據庫中挖掘出極少數數據甚至是挖掘不出來。所以說，提高計算機病毒數據庫的數據挖掘效率也就顯得尤為重要。
1.3對計算機病毒數據庫的數據挖掘成本較高
值得注意的是，某些計算機病毒數據庫中的數據是值得使用和發揮作用的，所以，計算機行業的某些操作人員就會盡可能采用多種渠道和方法來對有用的數據進行挖掘和分析，這樣一來，通常花費的成本就會相對地高，不免也就會給某些企業造成沉重的負擔。所以說，降低對計算機病毒數據庫的數據挖掘成本就顯得尤為重要了。
二、計算機病毒數據庫的數據挖掘的策略與方法
2.1實施相應的計算機病毒監控技術
如何進一步地減弱計算機病毒對計算機數據庫的侵入和威脅，我們需要慎重考慮，而實施相應的計算機病毒監控技術已成為此時的無疑之策；進一步來說，就是設置多種監控技術，例如設置內存監控，配備相應的文件監控，還有就是注冊不同的表監控等等，這些都是有效地減弱甚至是防止計算機病毒侵襲數據庫的`監控技術。總之，我們通過這些技術，就會盡可能的從計算機病毒數據庫中挖掘出需要的數據。
2.2配置適當的計算機病毒源的追蹤設備
據有關部門調查，目前使用較為有效的計算機病毒源的追蹤設備就是郵件追蹤設備，它能夠有效地通過相應的消息或指令來對計算機的查詢進行追蹤，這樣就能夠高效地檢測出是否有計算機病毒侵入。依據這種情況，我們可以進一步開拓思維，尤其是計算機行業的管理員和操作人員，更應該為計算機設計出以及配置適當的不同的計算機病毒源的追蹤設備，從而使人們在計算機病毒侵入數據庫的情況下，仍然能夠得到自己想要的正常數據。
2.3設置獨特的計算機反病毒數據庫
所謂的計算機反病毒數據庫，就是在計算機操作系統的底部值入反病毒的指令或程序，讓它成為計算機系統內部數據庫的底層模塊，而不是計算機系統外部的某種軟件。這樣一來，當計算機的病毒侵入系統內數據庫時，就會被底層的反病毒程序代碼或指令反攻出來，就進一步達到了減弱甚至消除計算機病毒對計算機數據庫的侵襲和威脅的目的，那么我們這時就可以挖掘出必需的數據了。
三、結束語
概而言之，就現在的計算機病毒來說，可謂是呈現日益猖獗的態勢；也就是說，計算機技術迅速發展了，計算機病毒也就會跟其迅速“發展”。我們想要有效地遏制住計算機病毒，從計算機病毒數據庫中挖掘出必需的數據，對于普通人來說就應該多多了解一些預防計算機病毒侵入的知識；而對于計算機行業的管理員或操作人員來說，就應該多設計出一些遏制計算機病毒侵襲的軟件或方案，從而使我們的計算機環境更干凈，更安全。
數據挖掘論文11
摘 要：數據挖掘技術在各行業都有廣泛運用，是一種新興信息技術。而在線考試系統中存在著很多的數據信息，數據挖掘技在在線考試系統有著重要的意義，和良好的應用前景，從而在眾多技術中脫穎而出。本文從對數據挖掘技術的初步了解，簡述數據挖掘技術在在線考試系統中成績分析，以及配合成績分析，完善教學。
關鍵詞：數據挖掘技術；在線考試；成績分析 ；完善教學
隨著計算機網絡技術的快速發展，計算機輔助教育的不斷普及，在線考試是一種利用網絡技術的重要輔助教育手段，其改革有著重要的意義。數據挖掘技術作為一種新興的信息技術，其包括了人工智能、數據庫、統計學等學科的內容，是一門綜合性的技術。這種技術的主要特點是對數據庫中大量的數據進行抽取、轉換和分析，從中提取出能夠對教師有作用的關鍵性數據。將其運用于在線考試系統中，能夠很好的處理在線考試中涉及到的數據，讓在線考試的實用性和高效性得到進一步的增強，幫助教師更加快速、完整的統計考試信息，完善教學。
1.初步了解數據挖掘技術
數據挖掘技術是從大量數據中"挖掘"出對使用者有用的知識，即從大量的、隨機的、有噪聲的、模糊的、不完全的實際應用數據中，"挖掘"出隱含在其中但人們事先卻不知道的，而又是對人們潛在有用的信息與知識的整個過程。
目前主要的商業數據挖掘系統有SAS公司的Enterprise Miner，SPSS公司的Clementine，Sybas公司的Warehouse Studio，MinerSGI公司的Mineset，RuleQuest Research公司的See5，IBM公司的Intelligent，還有 CoverStory， Knowledge Discovery，Quest，EXPLORA， DBMiner，Workbench等。
2.數據挖掘在在線考試中的主要任務
2.1數據分類
數據挖掘技術通過對數據庫中的數據進行分析，把數據按照相似性歸納成若干類別，然后做出分類，并能夠為每一個類別都做出一個準確的描述，挖掘出分類的規則或建立一個分類模型。
2.2數據關聯分析
數據庫中的數據關聯是一項非常重要，并可以發現的知識。數據關聯就是兩組或兩組以上的數據之間有著某種規律性的聯系。數據關聯分析的作用就是找出數據庫中隱藏的聯系，從中得到一些對學校教學工作管理者有用的信息。就像是在購物中，就可以通過顧客的購買物品的聯系，從中得到顧客的購買習慣。
2.3預測
預測是根據已經得到的數據，從而對未來的情況做出一個可能性的'分析。數據挖掘技術能自動在大型的數據庫中做出一個較為準確的分析。就像是在市場投資中，可以通過各種商品促銷的數據來做出一個未來商品的促銷走勢。從而在投資中得到最大的回報。
3.數據挖掘的方法
數據挖掘技術融合了多個學科、多個領域的知識與技術，因此數據挖掘的方法也呈現出很多種類的形式。就目前的統計分析類的數據挖掘技術的角度來講，光統計分析技術中所用到的數據挖掘模型就回歸分析、邏輯回歸分析、有線性分析、非線性分析、單變量分析、多變量分析、最近鄰算法、最近序列分析、聚類分析和時間序列分析等多種方法。數據挖掘技術利用這些方法對那些異常形式的數據進行檢查，然后通過各種數據模型和統計模型對這些數據來進行解釋，并從這些數據中找出隱藏在其中的商業機會和市場規律。另外還有知識發現類數據挖掘技術，這種和統計分析類的數據挖掘技術完全不同，其中包括了支持向量機、人工神經元網絡、遺傳算法、決策樹、粗糙集、關聯順序和規則發現等多種方法。
4.數據挖掘在考試成績分析中的幾點應用
4.1運用關聯規則分析教師的年齡對學生考試成績的影響
數據挖掘技術中的關聯分析在教學分析中，是一種使用頻繁，行之有效的方法，它能挖掘出大量數據中項集之間之間有意義的關聯聯系，幫助知道教師的教學過程。例如在如今的一些高職院校中，就往往會把學生的英語四六級過級率，計算機等級等，以這些為依據來評價教師的教學效果。將數據挖掘技術中的關聯規則運用于考試的成績分析當中，就能夠挖掘出一些對學生過級率產生影響的因素，對教師的教學過程進行重要的指導，讓教師的教學效率更高，作用更強。
還可以通過關聯規則算法，先設定一個最小可信度和支持度，得到初步的關聯規則，根據相關規則，分析出教師的組成結構和過級率的影響，從來進行教師隊伍的結構調整，讓教師隊伍更加合理。
4.2采用分類算法探討對考試成績有影響的因素
數據挖掘技術中的分類算法就是對一組對象或一個事件進行歸類，然后通過這些數據，可以進行分類模型的建立和未來的預測。分類算法可以進行考試中得到的數據進行分類，然后通過學生的一些基本情況進行探討一些對考試成績有影響的因素。分類算法可以用一下步驟實施：
4.2.1數據采集
這種方法首先要進行數據采集，需要這幾方面的數據，學生基本信息（姓名、性別、學號、籍貫、所屬院系、專業、班級等）、學生調查信息（比如學習前的知識掌握情況、學習興趣、課堂學習效果、課后復習時間量等）、成績（學生平常學習成績，平常考試成績，各種大型考試成績等）、學生多次考試中出現的易錯點（本次考試中出現的易錯點，以往考試中出現的易錯點）
4.2.2數據預處理
（1）數據集成。把數據采集過程中得到的多種信息，利用數據挖掘技術中的數據庫技術生產相應的學生考試成績分析基本數據庫。（2）數據清理。在學生成績分析數據庫中，肯定會出現一些情況缺失，對于這些空缺處，就需要使用數據清理技術來進行這些數據庫中數據的填補遺漏。例如，可以采用忽略元組的方法來刪除那些沒有參加考試的學生考試數據已經在學生填寫的調查數據中村中的空缺項。（3）數據轉換。數據轉換主要功能是進行進行數據的離散化操作。在這個過程中可以根據實際需要進行分類，比如把考試成績從0~59的分到較差的一類，將60到80分為中等類，81到100分為優秀等。（4）數據消減。數據消減的功能就是把所需挖掘的數據庫，在消減的過程又不能影響到最終的數據挖掘結果。比如在分析學生的基本學習情況的影響因素情況中，學生信息表中中出現的字段很多，可以選擇性的刪除班別、籍貫等引述，形成一份新的學生基本成績分析數據表。
4.2.3利用數據挖掘技術，得出結論
通過數據挖掘技術在在線考試中的應用，得出這些學生數據的相關分析，比如說學生考試中的易錯點在什么地方，學生考試成績的自身原因，學生考試成績的環境原因，教師隊伍的搭配情況等等，從中得出如何調整學校教學資源，教師的教學方案調整等等，從而完善學校對學生的教學。
5.結語
數據挖掘技術在社會各行各業中都有一定程度的使用，基于其在數據組織、分析能力、知識發現和信息深層次挖掘的能力，在使用中取得了顯著的成效，但數據挖掘技術中還存在著一些問題，例如數據的挖掘算法、預處理、可視化問題、模式識別和解釋等等。對于這些問題，學校教學管理工作者要清醒的認識，在在線考試系統中對數據挖掘信息做出合理的使用，讓數字挖掘技術在在線考試系統中能夠更加有效的發揮其長處，避免其在在線考試系統中的的缺陷。
參考文獻：
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數據挖掘論文12
隨著互聯網技術的快速發展，學術研究環境較以前更加開放，對傳統的科技出版業提出了開放性、互動性和快速性的要求; 因此，以信息技術為基礎的現代數字化出版方式對傳統的科技出版業產生著深刻的影響。為了順應這一趨勢，不少科技期刊都進行了數字化建設，構建了符合自身情況、基于互聯網B /S 結構的稿件處理系統。
以中華醫學會雜志社為代表的部分科技期刊出版集團均開發使用了發行系統、廣告登記系統、在線銷售系統以及站。這些系統雖然積累了大量的原始用戶業務數據; 但從工作系統來看，由于數據本身只屬于編輯部的業務數據，因此一旦相關業務工作進行完畢，將很少再對這些數據進行分析使用。
隨著目前人工智能和機器學習技術的發展，研究人員發現利用最新的數據挖掘方法可以對原始用戶業務數據進行有效分析和學習，找出其中數據背后隱含的內在規律。這些有價值的規律和寶貴的經驗將對后續科技期刊經營等工作提供巨大的幫助。
姚偉欣等指出，從STM 期刊出版平臺的技術發展來看，利用數據存取、數據管理、關聯數據分析、海量數據分析等數據挖掘技術將為科技期刊的出版和發行提供有力的幫助。通過使用數據挖掘( data mining) 等各種數據處理技術，人們可以很方便地從大量不完全且含有噪聲或相對模糊的實際數據中，提取隱藏在其中有價值的信息，從而對后續科技期刊出版工作起到重要的知識發現和決策支持的作用。
1 數據挖掘在科技期刊中應用的現狀
傳統的數據庫對數據的處理功能包括增、刪、改、查等。這些技術均無法發現數據內在的關聯和規則，更無法根據現有數據對未來發展的趨勢進行預測。現有數據挖掘的任務可以分為對數據模型進行分類或預測、數據總結、數據聚類、關聯規則發現、序列模式發現、依賴關系發現、異常或例外點檢測以及趨勢發現等，但目前國內科技期刊行業利用數據挖掘方法進行大規模數據處理仍處在起步階段。張品純等對中國科協所屬的科技期刊出版單位的現狀進行分析后發現，中國科協科技期刊出版單位多為單刊獨立經營，單位的規模較小、實力較弱，多數出版單位不具備市場主體地位。這樣就導致國內大部分科技期刊既沒有能力進行數據挖掘，也沒有相應的數據資源準備。以數據挖掘技術應用于期刊網站為例，為了進行深入的數據分析，期刊經營人員需要找到稿件與讀者之間、讀者群體之間隱藏的內在聯系。目前，數據挖掘的基本步驟為: 1) 明確數據挖掘的`對象與目標;2) 確定數據源; 3) 建立數據模型; 4) 建立數據倉庫; 5)數據挖掘分析; 6) 對象與目標的數據應用和反饋。
2 期刊數據的資源整合
編輯部從稿件系統、發行系統、廣告系統、站等各個系統中將相關數據進行清洗、轉換和整理，然后加載到數據倉庫中。進一步，根據業務應用的范圍和緊密度，建立相關數據集市。期刊數據資源的整合過程從數據體系上可分為數據采集層、數據存儲處理層和數據展現層。
要獲得能夠適合企業內部多部門均可使用、挖掘和分析的數據，可以從業務的關聯性分析數據的準確性、一致性、有效性和數據的內在關聯性。
3 期刊數據的信息挖掘
信息挖掘為了從不同種類和形式的業務進行抽取、變換、集成數據，最后將其存儲到數據倉庫，并要對數據的質量進行維護和管理。數據挖掘可以有效地識別讀者的閱讀行為，發現讀者的閱讀模式和趨勢，對網站改進服務質量、取得更好的用戶黏稠度和滿意度、提高科技期刊經營能力有著重要的意義。作為一個分析推薦系統，我們將所分析的統計結果存儲于服務器中，在用戶或決策者需要查詢時，只需輸入要找尋的用戶信息，系統將從數據庫中抽取其個人信息，并處理返回到上網時間分布、興趣點所在、適配業務及他對于哪些業務是有價值客戶，甚至包括他在什么時段對哪類信息更感興趣等。只有這些信息才是我們的使用對象所看重和需要的。
網站結構挖掘是挖掘網站中潛在的鏈接結構模式。通過分析一個網頁的鏈接、鏈接數量以及鏈接對象，建立網站自身的鏈接結構模式。在此過程中，如果發現某一頁面被較多鏈接所指向，則說明該頁面信息是有價值的，值得期刊工作人員做更深層次的挖掘。網站結構挖掘在具體應用時采用的結構和技術各不相同; 但主要過程均包括預處理、模式發現和模式分析3 部分。為了反映讀者興趣取向，就需要對數據庫中的數據按用戶進行抽樣分析，得到興趣點的統計結果，而個人的興趣分析也可基于此思路進行。下面以《中華醫學雜志》為例做一介紹。
預處理預處理是網站結構挖掘最關鍵的一個環節，其處理得到的數據質量直接關系到使用數據挖掘和模式分析方法進行分析的結果。預處理步驟包括數據清洗、用戶識別、會話識別、路徑補充和事件識別。以《中華醫學雜志》網站www. nmjc. net. cn 的日志分析為例。首先給出一條已有的Log，其內容為“20xx-03-04 12: 13: 47 W3SVC80003692 172. 22. 4. 3GET /index. asp-80-123. 185. 247. 49Mozilla /5. 0 +( Windows + NT + 6. 1; + WOW64 ) + AppleWebKit /537. 36 + ( KHTML，+ like + Gecko) + Chrome /28. 0.1500. 95 + Safari /537. 36 + SE + 2. X + MetaSr + 1. 0200 0 0”。從Log 的內容，工作人員可以得到相關信息，如用戶IP、用戶訪問頁面事件、用戶訪問的頁面、用戶請求的方法、返回HTTP 狀態以及用戶瀏覽的上一頁面等內容。
由于服務器同時部署了多個編輯部網站，這就要求工作人員必須對得到的訪問www. nmjc. net. cn 日志，去除由爬蟲軟件產生的記錄。這些記錄一般都會在日志結尾包含“Spider”的字樣。同時，還需要去除不是由GET 請求產生的日志以及請求資源不是頁面類型的日志。最后，工作人員還需要去除訪問錯誤的請求，可以根據日志中請求的狀態進行判斷。一般認為，請求狀態在( 200， 300) 范圍內是訪問正確的日志，其他如403、400 和500 等都是訪問錯誤的日志。用戶識別可以根據用戶的IP 地址和用戶的系統信息來完成。只有在IP 地址和系統信息都完全一致的情況下，才識別為一個用戶。會話識別是利用面向時間的探索法，根據超時技術來識別一個用戶的多次會話。如果用戶在一段時間內沒有任何操作，則認為會話結束。用戶在規定時間后重新訪問，則被認為不屬于此次會話，而是下次會話的開始。
利用WebLogExplore 分析日志、用戶和網頁信息在獲得了有效的日志數據后，工作人員可以利用一些有效數據挖掘算法進行模式發現。目前，主要的數據挖掘方法有統計分析、關聯規則、分類、聚類以及序列模式等技術。本文主要討論利用Apriori 算法來發現科技期刊日志數據中的關聯規則。本質上數據挖掘不是用來驗證某個假定的模式的正確性，而是在數據庫中自己尋找模型，本質是一個歸納的過程。支持度( Support) 的公式定義為: Support ( A≥B) = P( A ∪B) 。支持度可以用于度量事件A 與B 同時出現的概率。如果事件A 與B 同時出現的概率較小，說明事件A 與B 的關系不大; 如果事件A 與B 同時出現非常頻繁，則說明事件A 與B 總是相關的。置信度( Confidence) 的公式定義為: Confidence( A≥B) = P( A | B) 。置信度揭示了事件A 出現時，事件B 是否也會出現或有多大概率出現。如果置信度為100%，則事件A 必然會導致事件B 出現。置信度太低，說明事件A 的出現與事件B 是否出現關系不大。
對所有的科技期刊日志數據進行預處理后，利用WebLogExplore 軟件可得到日志匯總表。表中存儲了所有用戶訪問網站頁面的詳細信息，工作人員可將其導入數據庫中。以查看到所選擇用戶訪問期刊頁面的詳細信息。
同樣，在WebLogExplore 軟件中選擇感興趣的頁面，可以查看所有用戶訪問該頁面的統計信息，如該頁面的訪問用戶數量等。工作人員可以對用戶訪問排名較高的頁面進行進一步的模式分析。
步驟1: 將圖2 日志信息匯總表中的數據導入數據庫中，建立日志總表。
步驟2: 在數據庫中建立一個新表命名為tj。
步驟3: 通過查詢程序得到日志總表中每一個用戶訪問的頁面，同時做distinct 處理。
步驟4: 將查詢得到的用戶訪問頁面記錄進行判斷。如果用戶訪問過排名前20 位的某個頁面，則在數據庫中寫入true，否則寫入false。依次循環判斷寫入數據庫中。
步驟5: 統計每個訪問排名靠前頁面的支持度，設置一維項目集的最小閥值( 10%) 。
步驟6: 統計大于一維閥值的頁面，寫入數組，并對數組內部頁面進行兩兩組合，統計每個組合2 個頁面值均為true 時的二維項目集的支持度。
步驟7: 設置二維項目集支持度的閥值，依次統計三維項目集支持度和置信度( A≥B) ，即當A 頁面為true 時，統計B 頁面為true 的數量，除以A 為true 的數量。設置相應的置信度閥值，找到訪問排名靠前頁面之間較強的關聯規則。
4 數據挖掘技術應用的意義
1) 對頻繁訪問的用戶，可以使用用戶識別技術分析此用戶的歷史訪問記錄，得到他經常訪問的頁面。當該用戶再次登錄系統時，可以對其進行個性化提示或推薦。這樣，既方便用戶使用，也可將系統做得更加友好。很多OA 期刊網站，不具備歷史瀏覽記錄的功能; 但瀏覽記錄對用戶來講其實十分重要，隱含了用戶對文章的篩選過程，所以對用戶經常訪問的頁面需要進行優化展示，不能僅僅提供鏈接地址，需要將文章題名、作者、關鍵詞等信息以列表的方式予以顯示。
2) 由數據挖掘技術而產生的頻繁項目集的分析，可以對網站的結構進行改進。支持度很高的頁面，說明該頁面的用戶訪問量大。為了方便用戶以及吸引更多的讀者，可以將這些頁面放置在更容易被訪問的位置，科技期刊的網站內容一般以年、卷、期的形式展示。用戶如果想查看某一篇影響因子很高的文章，也必須通過年卷期的方式來查看，非常不方便而且頁面友好性不高。通過數據挖掘的分析，編輯部可以把經常被訪問或者高影響因子的文章放在首頁展示。
3) 對由數據挖掘技術產生的頻繁項目集的分析，可以發現用戶的關注熱點。若某些頁面或項目被用戶頻繁訪問，則可以用這些數據對用戶進行分析。一般來說科技期刊的讀者，每個人的專業和研究方向都是不同的，編輯部可以通過數據挖掘技術來判斷讀者的研究方向和感興趣的熱點，對每一個用戶進行有針對性的內容推送和消息發送。
4) 網站管理者可以根據在不同時間內頻繁項目集的變化情況對科技期刊網站進行有針對性的調整，比如加入更多關于該熱點的主題資源。目前大多數科技期刊網站首頁的內容，均為編輯部工作人員后臺添加、置頂、高亮來吸引用戶的; 通過數據挖掘技術，完全可以擯棄這種展示方式。編輯部網站的用戶訪問哪些頁面頻繁，系統便會自動將這些頁面的文章推向首頁，不需要編輯部的人工干預，整個網站實現自動化運行。
5 后記
本文重點討論了數據挖掘技術與科技期刊網站頁面之間的關系。其實我們還可以從很多方面進行數據挖掘，比如可以對網站的用戶和內容進行數據挖掘，通過分析可以為后期的期刊經營做好鋪墊。
有一點很重要，沒有一種數據挖掘的分析方法可以應付所有的需求。對于某一種問題，數據本身的特性會影響你的選擇，需要用到許多不同的數據挖掘方法以及技術從數據中找到最佳的模型。
在目前深化文化體制改革，推動社會主義文化大發展、大繁榮的政治形勢下，利用數據挖掘技術從中進行提取、分析和應用，能有效地幫助企業了解客戶、改進系統、制訂合理的市場策略、提高企業的銷售水平和利潤。通過利用數據挖掘技術準確定位優質客戶，向客戶提供更精確、更有價值的個性化服務。這將成為未來科技期刊經營十分重要的突破點和增長點。
數據挖掘論文13
摘要：數據挖掘就是對潛在的數據及數據關聯進行探索和發現。隨著信息技術的不斷發展，這一技術在電子商務領域逐漸得到普遍應用。基于此，本文就數據挖掘在電子商務中的應用進行研究，首先就數據挖掘中的路徑分析技術、關聯分析技術、聚類分析技術和分類分析技術進行簡要介紹，然后分析數據挖掘在電子商務中的實際應用，從而提高數據挖掘技術的應用水平，增強電子商務的發展實力。
關鍵詞：數據挖掘；電子商務；潛在客戶
一、數據挖掘在電子商務中的技術應用
就現階段電子商務對數據挖掘技術的應用現狀來看，主要應用到的技術包括以下幾方面內容，分別是路徑分析技術、關聯分析技術、聚類分析技術和分類分析技術。就路徑分析技術來看，主要對客戶互聯網訪問路徑的頻繁性進行分析，通過大數據采集和處理，了解客戶對各種網絡頁面的喜好程度和特點，從而對自身的設計進行針對性的改進，為客戶提供更加人性化的服務；就關聯分析技術來看，主要指的是對隱藏數據之間的關聯進行分析，并且通過分析掌握其相互關聯的規律，并根據這一規律對網絡站點的結構進行相應的改進，使電子商務中存在相關性的商品能夠一起被搜索出來，既為客戶提供便利，同時提高交叉銷售的幾率；聚類分析技術指的是根據數據的信息，按照一定的原則對數據進行分類。就分類分析技術而言，主要通過分析數據掌握分類規則，然后按照這一規則對數據進行分類。
二、數據挖掘在電子商務中的實際應用
1.對潛在客戶進行挖掘在電子商務中應用數據挖掘技術能夠對潛在客戶進行挖掘。例如商家可以對網站的日志記錄進行分析，探究該記錄中存在的規律，從而按照這一規律對網站的訪問客戶進行相應分類。在分類過程中，商家應該對客戶屬性和相關關系進行確定，對新客戶與老客戶之間存在重疊的屬性進行識別，從而實現對訪問網站新用戶快速分類，在分類完畢后，商家可以通過分析新客戶的屬性特點，從而對新客戶進行潛在性判斷，如果判斷新客戶可以被作為商家的潛在客戶，就可以為該客戶提供個性化的頁面服務，從而將新客戶發展成為老客戶。2.對駐留時間進行延長對于電子商務而言，商家必須提高客戶在商品頁面的駐留時間，并且使客戶的購買興趣和欲望得到激發。電子商務與傳統商務最大的不同在于銷售商具有虛擬性的特點，因此客戶在購物選擇時，對銷售商的印象是沒有差異的。銷售商在不斷提升自身服務水平的.同時，應該對客戶的瀏覽行為和特點進行分析，從而對客戶的興趣和需求進行進一步的了解，以此為依據調整自身的商品頁面，用符合客戶需求的廣告和商品文案吸引客戶的駐留時間，從而提高交易的幾率。3.對網絡站點進行優化電子商務主要依托于網站，因此網站優化也是提高電子商務發展水平的有效措施。利用數據挖掘技術對網絡站點進行優化主要由兩方面構成，一方面是對存在相關性的網頁進行鏈接設計。例如對用戶瀏覽頁面的幾率和特點進行分析，然后找出存在相關性的頁面，增加網頁鏈接這一功能，使客戶的搜索更加便捷；另一方面是對客戶的期望位置進行探索，例如對用戶頻率較高的訪問位置進行分析，從而將頻率較高的位置設置為客戶的期望位置，并且在實際位置與期望位置間建立鏈接。另外，可以對用戶的網頁瀏覽習慣和信息喜好進行分析，強化用戶在網頁中的自助服務，例如將網頁信息參照超市模式進行擺放，根據相關性分類，使用戶能夠通過自主瀏覽選擇到心儀的產品，從而提高交易的幾率。4.對營銷手段進行改進在電子商務的實際運營過程中，很多客戶都會在購買一種物品時同時選擇具有相關性的其他物品，因此銷售商應該對銷售方式進行改進，利用數據挖掘技術實現交叉銷售，從而提高營銷水平。在應用交叉銷售這一手段時，主要應該利用數據挖掘技術，對客戶的喜好進行分析，從而提供具有針對性的商品。
參考文獻：
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數據挖掘論文14
一、數據挖掘相關概念
數據挖掘技術是近些年發展起來的一門新興學科，它涉及到數據庫和人工智能等多個領域。隨著計算機技術的普及數據庫產生大量數據，能夠從這些大量數據中抽取出有價值信息的技術稱之為數據挖掘技術。數據挖掘方法有統計學方法、關聯規則挖掘、決策樹方法、聚類方法等八種方法，關聯規則是其中最常用的研究方法。關聯規則算法是1993年由R.Atal,Inipusqi,Sqtm三人提出的Apriori算法，是指從海量數據中挖掘出有價值的能夠揭示實體和數據項間某些隱藏的聯系的有關知識，其中描述關聯規則的兩個重要概念分別是Suppor（t支持度）和Confi-dence（可信度）。只有當Support和Confidence兩者都較高的關聯規則才是有效的、需要進一步進行分析和應用的規則。
二、使用Weka進行關聯挖掘
Weka的全名是懷卡托智能分析環境（WaikatoEnviron-mentforKnowledgeAnalysis），是一款免費的、非商業化的、基于JAVA環境下開源的機器學習以及數據挖掘軟件[2]。它包含了許多數據挖掘的算法，是目前最完備的數據挖掘軟件之一。Weka軟件提供了Explorer、Experimenter、Knowledge-Flow、SimpleCLI四種模塊[2]。其中Explorer是用來探索數據環境的，Experimenter是對各種實驗計劃進行數據測試，KnowledgeFlow和Explorer類似，但該模塊通過其特殊的接口可以讓使用者通過拖動的形式去創建實驗方案，Simple-CLI為簡單的命令行界面。以下數據挖掘任務主要用Ex-plorer模塊來進行。
（一）數據預處理
數據挖掘所需要的所有數據可以由系統排序模塊生成并進行下載。這里我們下載近兩年的教師科研信息。為了使論文總分、學術著作總分、科研獲獎總分、科研立項總分、科研總得分更有利于數據挖掘計算，在這里我們將以上得分分別確定分類屬性值。
（二）數據載入
點擊Explorer進入后有四種載入數據的方式，這里采用第一種Openfile形式。由于Weka所支持的標準數據格式為ARFF，我們將處理好的xls格式另存為csv，在weka中找到這個文件并重新保存為arff文件格式來實現數據的載入。由于所載入的數據噪聲比較多，這里應根據數據挖掘任務對數據表中與本次數據任務不相關的屬性進行移除，只將學歷、職稱、論文等級、學術著作等級、科研獲獎等級、科研立項等級、科研總分等級留下。
（三）關聯挖掘與結果分析
WeakExplorer界面中提供了數據挖掘多種算法，在這里我們選擇“Associate”標簽下的Apriori算法。之后將“lowerBoundMinSupprot”（最小支持度）參數值設為0.1，將“upperBoundMinSupprot”（最大支持度）參數值設為1，在“metiricType”的參數值選項中選擇lift選項，將“minMetric”參數值設為1.1，將“numRules”（數據集數）參數值設為10，其它選項保存默認值，這樣就可以挖掘出支持度在10%到100%之間并且lift值超過1.1且排名前10名的關聯規則。其挖掘參數信息和關聯挖掘的部分結果。
三、挖掘結果與應用
以上是針對教師基本情況和科研各項總分進行的反復的數據挖掘工作，從挖掘結果中找到最佳模式進行匯總。以下列出了幾項作為參考的關聯數據挖掘結果。
1、科研立項得分與論文、科研總得分關聯度高，即科研立項為A級的論文也一定是A。這與實際也是相符的，因為科研立項得A的教師應該是主持了省級或是國家級的立項的同時也參與了其他教師的科研立項，在課題研究的`過程中一定會有國家級論文或者省級論文進行發表來支撐立項，所以這類教師的論文得分也會很高。針對這樣的結果，在今后的科研工作中，科研處要鼓勵和幫助教師搞科研，為教師的科研工作提供精神上的支持和物質上的幫助，這樣在很大程度上能夠帶動整個學校科研工作的進展。
2、副教授類的教師科研立項得分很高，而講師類教師和助教類教師的科研立項得分很低，這樣符合實際情況。因為副教授類的教師有一定的教學經驗，并且很多副教授類的教師還想晉職稱，所以大多數副教授類教師都會申請一些課題。而對于講師類和助教類的教師，由于教學經驗不足很少能進行省級以上的課題研究，因此這兩類教師的科研立項分數不高。針對這樣的結果，在今后的科研工作中，科研處可以采用一幫一、結對子的形式來幫助年輕教師，這樣可以使青年教師參與到老教師的科研課題研究工作中去，在課題研究工程中提高科研能力和教學能力。
3、講師類教師的論文等級不高。從論文得分能夠推斷出講師類教師所發表論文的級別不高。為了鼓勵這類教師的論文發表，在今后的科研量化工作中對省級、國家級的論文級別進行細化，并且降低一般論文的得分權重，加大高級論文的得分權重。并且鼓勵講師類教師參加假期培訓，提高自身的科研和教學水平。
數據挖掘論文15
摘要：近年來，數據庫挖掘技術的普遍應用，使數據價值實現最大化，在我國金融、商業、市場營銷等領域得到廣泛應用。然而在我國高校管理中并沒有得到推廣，為使高校管理系統中的數據充分發揮應有價值，在該系統中使用數據庫挖掘技術意義深遠。本文首先介紹了數據挖掘技術的流程，然后在教師教學質量評估中應用數據庫挖掘技術，充分證明數據庫挖掘技術在高校管理中能發揮重大作用。
關鍵詞：管理 決策 數據挖掘技術
當前，大部分高校都擁有配套的管理系統，該系統具備海量數據儲存和管理功能，徹底告別了手工記錄信息和數據的年代。不但節約了紙張，更有效提高了高校管理數據和信息的效率。然而我國高校沒有有效利用應用數據挖掘技術，因此研究數據庫挖掘技術在高校管理中的應用十分必要。
1數據挖掘技術的流程
數據挖掘技術能夠將海量數據展開分析和處理，再把整體數據庫中存在規律的數據整合起來，實施該技術主要包括以下五個環節。目標定義：該環節中要與有關領域的背景知識相結合，清晰、精確的定義出數據挖掘目標。數據準備：在該環節中要搜集、選取數據源中的數據，處理已選數據，將其轉換為適合數據挖掘的形態。數據挖掘：該環節是數據挖掘技術的核心，即采用關聯規則法、分類分析法等各種數據挖掘方法把數據中隱藏的知識和規律發掘出來。結果表示：在該環節中可以以用戶需求為依據，將挖掘出來的知識和規律轉變為用戶能接受和理解的形態。知識吸收：該環節中，主要是把挖掘結果與指定領域中的需求相結合，在該領域中應用發掘出來的結果，為決策者提供知識，是數據挖掘的終極目標。
2數據挖掘技術在教學質量評估中的應用
2。1運用關聯規則法挖掘數據庫中的信息
評估老師教學質量不但是評定教學效果的重要部分，也是評定教師職稱的重要根據，因此是高校管理工作中不可或缺的.部分。目前評估教學質量的主要措施是搜集、統計學生的成績和以及對老師的評價，然后加權算出老師的總得分，作為評估該老師教學質量指標。這種方法非但不科學，其權威性也較低，因此需要深挖數據的相關性，本文采用了數據挖掘技術中的關聯規法挖掘數據中的規律和知識，為評估老師教學質量提供有力根據。運用關聯規則法挖掘數據，其規則方法為“XY，置信度為c%，，支持度為s%”。關聯規則中置信度為c%：在整體事件D集合中，如果既能夠符合事件X中擁有c%的需求，也能夠符合Y的要求。那么就用置信度來表示關聯規則的強度，被記錄為confidence（XY），置信度最小值用minConf來表示，通常置信度最小數值由客戶提供。關聯規則中置信度為s%：在整體事件D集合中，如果既能夠符合事件Y中的s%的需求，又能夠符合X要求。用支持度來表示關聯規則的頻度，把支持度的最小數記錄用minsup（X）來表示，通常支持度最小數值由客戶提供。頻繁項集合：當X項集的支持度大于等于用戶設定好的最小支持度時，那么頻繁項集是X。通常關聯規則包含兩個環節：①把全部頻繁項集從整體事件集中選出；②運用頻繁項集產生關聯規則。在這兩個環節中關聯規則效果和性能是否良好取決于第一個環節。
2。2關聯規則分析在評估教學質量中的運用
第一步是準備數據期，在某大學的教學管理系統中將五百條與教學評價有關的記錄從數據庫中隨機抽取，并挑選出老師編號、學歷、性別、教齡、評估分和職稱這六個屬性，并將相關數據從數據庫中提取。比如把講師、副教授和教授等職稱轉化成11、01、00等編碼，表1就是制定的評價教師教學記錄表。第二步采用關聯規則分析法把90分以上評價分數作為檢索目標和判斷標準，也就是將≥90分作為判斷是否是高教學質量闕值。通過檢索有143條記錄符合標準，即設定最小的支持度為10%，置信度則為15%，得出下表2的關聯規則。最后一步評價本次實驗的結果。由上表得知，學生喜歡男老師和女老師的程度大致相同；學歷愈高的老師，給予他們的教學評價也就愈高，即學歷和教學評價成正比，這也說明了學歷高的老師其基本功與學歷低的老師相比，前者基本功更為穩固，也有較高的科學研究水平；有較長教齡和較高職稱的老師，其教學質量也越高；此外，在支持度中可以看出，高校教授和高學歷人才越多，說明其辦學能力也就越高。
3結語
高校管理系統作為教學信息化的重要舉措，只是起到搜集和儲存海量教學信息的作用，并沒有挖掘出海量數據之間的相關性，而在本文中把關聯規則法運用在教師教學質量評估中，在數據中挖掘有價值的知識和規律，使評估教師教學質量更具有科學性，因此在高校管理中全面應用數據挖掘技術，能為高校深化教學改革提供新的契機。
參考文獻
[1]江敏，徐艷。數據挖掘技術在高校教學管理中的應用[J]。電腦知識與技術，20xx，（24）：541—545+560。
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