數據挖掘論文

　　在現實(shí)的學(xué)習、工作中，許多人都有過(guò)寫(xiě)論文的經(jīng)歷，對論文都不陌生吧，論文是一種綜合性的文體，通過(guò)論文可直接看出一個(gè)人的綜合能力和專(zhuān)業(yè)基礎。那么你知道一篇好的論文該怎么寫(xiě)嗎？下面是小編整理的數據挖掘論文，希望能夠幫助到大家。

數據挖掘論文1

　　[1]劉瑩.基于數據挖掘的商品銷(xiāo)售預測分析[J].科技通報.20xx(07)

　　[2]姜曉娟,郭一娜.基于改進(jìn)聚類(lèi)的電信客戶(hù)流失預測分析[J].太原理工大學(xué)學(xué)報.20xx(04)

　　[3]李欣海.隨機森林模型在分類(lèi)與回歸分析中的應用[J].應用昆蟲(chóng)學(xué)報.20xx(04)

　　[4]朱志勇,徐長(cháng)梅,劉志兵,胡晨剛.基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò )的客戶(hù)流失分析研究[J].計算機工程與科學(xué).20xx(03)

　　[5]翟健宏,李偉,葛瑞海,楊茹.基于聚類(lèi)與貝葉斯分類(lèi)器的網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)分組算法及評價(jià)模型[J].電信科學(xué).20xx(02)

　　[6]王曼,施念,花琳琳,楊永利.成組刪除法和多重填補法對隨機缺失的二分類(lèi)變量資料處理效果的比較[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(醫學(xué)版).20xx(05)

　　[7]黃杰晟,曹永鋒.挖掘類(lèi)改進(jìn)決策樹(shù)[J].現代計算機(專(zhuān)業(yè)版).20xx(01)

　　[8]李凈,張范,張智江.數據挖掘技術(shù)與電信客戶(hù)分析[J].信息通信技術(shù).20xx(05)

　　[9]武曉巖,李康.基因表達數據判別分析的隨機森林方法[J].中國衛生統計.20xx(06)

　　[10]張璐.論信息與企業(yè)競爭力[J].現代情報.20xx(01)

　　[11]楊毅超.基于Web數據挖掘的作物商務(wù)平臺分析與研究[D].湖南農業(yè)大學(xué)20xx

　　[12]徐進(jìn)華.基于灰色系統理論的數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學(xué)20xx

　　[13]俞馳.基于網(wǎng)絡(luò )數據挖掘的客戶(hù)獲取系統研究[D].西安電子科技大學(xué)20xx

　　[14]馮軍.數據挖掘在自動(dòng)外呼系統中的應用[D].北京郵電大學(xué)20xx

　　[15]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學(xué)20xx

　　[16]王仁彥.數據挖掘與網(wǎng)站運營(yíng)管理[D].華東師范大學(xué)20xx

　　[17]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場(chǎng)中應用[D].重慶大學(xué)20xx

　　[18]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶(hù)關(guān)系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx

　　[19]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學(xué)20xx

　　[20]馬飛.基于數據挖掘的航運市場(chǎng)預測系統設計及研究[D].大連海事大學(xué)20xx

　　[21]周霞.基于云計算的太陽(yáng)風(fēng)大數據挖掘分類(lèi)算法的研究[D].成都理工大學(xué)20xx

　　[22]阮偉玲.面向生鮮農產(chǎn)品溯源的基層數據庫建設[D].成都理工大學(xué)20xx

　　[23]明慧.復合材料加工工藝數據庫構建及數據集成[D].大連理工大學(xué)20xx

　　[24]陳鵬程.齒輪數控加工工藝數據庫開(kāi)發(fā)與數據挖掘研究[D].合肥工業(yè)大學(xué)20xx

　　[25]岳雪.基于海量數據挖掘關(guān)聯(lián)測度工具的設計[D].西安財經(jīng)學(xué)院20xx

　　[26]丁翔飛.基于組合變量與重疊區域的SVM-RFE方法研究[D].大連理工大學(xué)20xx

　　[27]劉士佳.基于MapReduce框架的頻繁項集挖掘算法研究[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx

　　[28]張曉東.全序模塊模式下范式分解問(wèn)題研究[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx

　　[29]尚丹丹.基于虛擬機的Hadoop分布式聚類(lèi)挖掘方法研究與應用[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx

　　[30]王化楠.一種新的混合遺傳的基因聚類(lèi)方法[D].大連理工大學(xué)20xx

　　[31]楊毅超.基于Web數據挖掘的作物商務(wù)平臺分析與研究[D].湖南農業(yè)大學(xué)20xx

　　[32]徐進(jìn)華.基于灰色系統理論的數據挖掘及其模型研究[D].北京交通大學(xué)20xx

　　[33]俞馳.基于網(wǎng)絡(luò )數據挖掘的客戶(hù)獲取系統研究[D].西安電子科技大學(xué)20xx

　　[34]馮軍.數據挖掘在自動(dòng)外呼系統中的應用[D].北京郵電大學(xué)20xx

　　[35]于寶華.基于數據挖掘的高考數據分析[D].天津大學(xué)20xx

　　[36]王仁彥.數據挖掘與網(wǎng)站運營(yíng)管理[D].華東師范大學(xué)20xx

　　[37]彭智軍.數據挖掘的若干新方法及其在我國證券市場(chǎng)中應用[D].重慶大學(xué)20xx

　　[38]涂繼亮.基于數據挖掘的智能客戶(hù)關(guān)系管理系統研究[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx

　　[39]賈治國.數據挖掘在高考填報志愿上的應用[D].內蒙古大學(xué)20xx

　　[ 40]馬飛.基于數據挖掘的航運市場(chǎng)預測系統設計及研究[D].大連海事大學(xué)20xx

數據挖掘論文2

　　摘要:文章首先對數據挖掘技術(shù)及其具體功能進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，在此基礎上對科研管理中數據挖掘技術(shù)的應用進(jìn)行論述。期望通過(guò)本文的研究能夠對科研管理水平的進(jìn)一步提升有所幫助。

　　關(guān)鍵詞:科研管理;數據挖掘;技術(shù)應用

　　1數據挖掘技術(shù)及其具體功能分析

　　所謂的數據挖掘具體是指通過(guò)相關(guān)的算法在大量的數據當中對隱藏的、有利用價(jià)值的信息進(jìn)行搜索的過(guò)程。數據挖掘是一門(mén)綜合性較強的科學(xué)技術(shù)，其中涉及諸多領(lǐng)域的知識，如人工智能、機器學(xué)習、數據庫、數理統計等等。數據挖掘技術(shù)具有如下幾個(gè)方面的功能:1．1關(guān)聯(lián)規則分析。這是數據挖掘技術(shù)較為重要的功能之一，可從給定的數據集當中，找到出現比較頻繁的項集，該項集具體是指行形如X-＞Y，在數據庫當中，X和Y所代表的均為屬性取值。在關(guān)聯(lián)規則下，只要數據滿(mǎn)足X條件，就一定滿(mǎn)足Y條件，數據挖掘技術(shù)的這個(gè)功能在商業(yè)金融等領(lǐng)域中的應用較為廣泛。1．2回歸模式分析回歸模式主要是通過(guò)對連續數值的預測，來(lái)達到挖掘數據的目的。例如，已知企業(yè)某個(gè)人的教育背景、工作年限等條件，可對其年薪的范圍進(jìn)行判定，整個(gè)分析過(guò)程是利用回歸模型予以實(shí)現的。在該功能中，已知的條件越多，可進(jìn)行挖掘的信息就越多。1．3聚類(lèi)分析聚類(lèi)具體是指將相似程度較高的數據歸為同一個(gè)類(lèi)別，通過(guò)聚類(lèi)分析能夠從數據集中找出類(lèi)似的數據，并組成不同的組。在聚類(lèi)分析的過(guò)程中，需要使用聚類(lèi)算法，借助該算法對數據進(jìn)行檢測后，可以判斷其隱藏的屬性，并將數據庫分為若干個(gè)相似的組。

　　2科研管理中數據挖掘技術(shù)的應用

　　科研是科學(xué)研究的簡(jiǎn)稱(chēng)，具體是指為認識客觀(guān)事物在內在本質(zhì)及其運動(dòng)規律，而借助某些技術(shù)手段和設備，開(kāi)展調查研究、實(shí)驗等活動(dòng)，并為發(fā)明和創(chuàng )造新產(chǎn)品提供理論依據�？蒲泄芾硎菍�科研項目全過(guò)程的管理，如課題管理、經(jīng)費管理、成果管理等等。由于科學(xué)研究中涉及的內容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度。為進(jìn)一步提升科研管理水平，可在不同的管理環(huán)節中，對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行應用。下面就此展開(kāi)詳細論述。

　　2．1在立項及可行性評估中的應用

　　科研管理工作的開(kāi)展需要以相關(guān)的科研課題作為依托，當課題選定之后，需要對其可行性及合理性進(jìn)行全面系統地評估，由此使得科研課題的立項及評估成為科研管理的主要工作內容�，F階段，國內的科研課題立項采用的是申請審批制，具體的流程是:由科研機構的相關(guān)人員負責提出申請，然后再由科技主管部門(mén)從申請中進(jìn)行篩選，經(jīng)過(guò)業(yè)內專(zhuān)家的評審論證之后，擇優(yōu)選取科研項目的承接單位。在進(jìn)行科研課題立項的過(guò)程中，涉及諸多方面的內容，具體包括申請單位、課題的研究領(lǐng)域、經(jīng)費安排、主管單位以及評審專(zhuān)家等。通過(guò)調查發(fā)現，由于國家宏觀(guān)調控政策的缺失，導致科研立項中存在低水平、重復性研究的情況，從而造成大量的研究經(jīng)費浪費，所取得的研究成果也不顯著(zhù)�？蒲泄芾聿块T(mén)雖然建立了相對完善的數據庫系統，并且系統也涵蓋與項目申請、審評等方面有關(guān)的基本操作流程，如上傳項目申報文件、將文件發(fā)給相關(guān)的評審專(zhuān)家、對評審結果進(jìn)行自動(dòng)統計等。從本質(zhì)的角度上講，數據庫管理系統所完成的這些工作流程，就是將傳統管理工作轉變?yōu)樾畔⒒�。故此，應當對已有的數據進(jìn)行深入挖掘，從而找出其中更具利用價(jià)值的信息，據此對科研立項進(jìn)行指導，這樣不但能夠使有限的科技資源得到最大限度地利用，而且還能使科研經(jīng)費的使用效益獲得全面提升。在科研立項階段，可對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運用，借此來(lái)對課題申請中涉及的各種因素進(jìn)行挖掘，找出其中潛在的規則，為指標體系的構建和遴選方法的選擇提供可靠依據，最大限度地降低不合理因素對課題立項帶來(lái)的影響，對確需資助的科研項目進(jìn)行準確選擇，并給予相應的資助。在科研立項環(huán)節中，對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行應用時(shí)，可以借助改進(jìn)后的Apriori算法進(jìn)行數據挖掘，從中找出關(guān)聯(lián)規則，在對該規則進(jìn)行分析的基礎上，對立項的合理性進(jìn)行評價(jià)。

　　2．2在項目管理中的應用

　　項目管理是科研管理的關(guān)鍵環(huán)節，為提高項目管理的效率和水平，可對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運用。在信息時(shí)代到來(lái)的今天，計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的普及程度越來(lái)越高，國內很多科研機構都紛紛構建起了相關(guān)的管理信息系統，其中涵蓋了諸多的信息，如課題、科研人員、研究條件等等，而在這些信息當中，隱藏著(zhù)諸多具有特定意義的規則，為找出這些規則，需要借助數據挖掘技術(shù)，對信息進(jìn)行深入分析，進(jìn)而獲取對科研項目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門(mén)建立的科研管理信息系統時(shí)間較早，從而使得系統本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢(xún)、統計等等，雖然這些功能可以滿(mǎn)足對科研課題進(jìn)展、經(jīng)費使用等方面的管理，但其面向的均為數據庫管理人員，處理的也都是常規事務(wù)。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看，管理信息系統這些功能顯然是有所不足的，因為他們需要對歷史進(jìn)行分析和提煉，從中獲取相應的數據，為決策和管理工作的開(kāi)展提供支撐。對此，可應用數據挖掘技術(shù)的OLAP，即數據庫聯(lián)機分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對數據進(jìn)行觀(guān)察，進(jìn)而深入了解數據并獲取所需的信息。利用OLAP可以發(fā)現多種于科研課題有關(guān)信息之間的內在聯(lián)系，這樣管理者便能及時(shí)發(fā)現其中存在的相關(guān)問(wèn)題，并針對問(wèn)題采取有效的方法和措施加以應對。運用數據挖掘技術(shù)能夠對科研項目的相關(guān)數據進(jìn)行分析，找出其中存在的矛盾，從而使管理工作的開(kāi)展更具針對性。

　　3結論

　　綜上所述，科研管理是一項較為復雜且系統的工作，其中涵蓋的信息相對較多。為此，可將數據挖掘技術(shù)在科研管理中進(jìn)行合理應用，對相關(guān)信息進(jìn)行深入分析，從中挖掘出有利用價(jià)值的信息，為科研管理工作的開(kāi)展提供可靠的依據，由此除了能夠確�？蒲许椖宽樌�進(jìn)行之外，還能提高科研管理水平。

　　參考文獻:

　�。�1］劉占波，王立偉，王曉麗．大數據環(huán)境下基于數據挖掘技術(shù)的高�？蒲泄芾硐到y的設計［J］．電子測試，20xx(1):21-22．

　�。�2］史子靜．高�？蒲泄芾硐到y中計算機數據挖掘技術(shù)的運用研究［J］．科技資訊，20xx(6):65-66．

　�。�3］丁磊．數據挖掘技術(shù)在高校教師科研管理中的應用研究［D］．大連海事大學(xué)，20xx．

數據挖掘論文3

　　進(jìn)入信息時(shí)代以來(lái)，世界電子商務(wù)呈現飛速發(fā)展的勢頭。站在長(cháng)遠的角度，企業(yè)能否在新經(jīng)濟的背景下生存，關(guān)鍵在于企業(yè)能否利用電子商務(wù)的優(yōu)勢，但是電子商務(wù)在發(fā)展的同時(shí)也使得企業(yè)暴露了一些問(wèn)題，其中企業(yè)的數據量大，而真正有用的信息卻很少。所以現代企業(yè)急需解決的問(wèn)題是如何在大量數據中發(fā)現有用數據，獲得利于企業(yè)的商業(yè)運作的數據，從而提高企業(yè)的競爭力。要解決這些問(wèn)題，傳統的數據分析已經(jīng)不能適應企業(yè)的發(fā)展需求，傳統的數據分析工具對數據的內在信息無(wú)法提取，而是對指定的數據進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理。信息管理系統的運用以及信息量的加大，企業(yè)希望有人可以創(chuàng )新及提高數據分析功能，只有擁有了高層次的數據分析功能，才能對企業(yè)決策工作提供有效的支持。所以，數據挖掘技術(shù)呈現在人們的眼前。

　　一、數據挖掘技術(shù)的發(fā)展背景

　　在近幾十年中，人們在利用信息技術(shù)生產(chǎn)和搜集數據的能力上有了很大提升。商業(yè)管理、政府辦公以及科學(xué)研究等等都應用了大量的數據庫。并且仍在繼續發(fā)展，所以人們?yōu)榇藢⒚媾R一個(gè)新的挑戰，在信息爆炸的今天，我們都需面對地問(wèn)題是信息過(guò)量，那么我們將如何在大量的信息庫當中獲取有用的知識，提高信息利用率呢？要想讓數據成為企業(yè)的有效資源，并使它為企業(yè)的戰略發(fā)展及業(yè)務(wù)決策提供有效保障。否則，大量的數據將會(huì )阻礙公司的發(fā)展。因此，數據挖掘技術(shù)在人們被數據淹沒(méi)且急需知識的境地中帶來(lái)了希望，并在發(fā)展過(guò)程中顯示了它頑強的生命力。

　　人們長(cháng)期對數據庫的技術(shù)進(jìn)行研究和開(kāi)發(fā)而創(chuàng )新出數據挖掘技術(shù)，剛開(kāi)始時(shí)商業(yè)數據一般存于計算機的數據庫里，然后變成了對數據庫進(jìn)行訪(fǎng)問(wèn)并查詢(xún)，而數據庫技術(shù)進(jìn)入更高的臺階是由于數據挖掘技術(shù)的廣泛應用，數據挖掘技術(shù)給企業(yè)的運作和發(fā)展帶來(lái)很大便利，它不僅可以對以往的數據進(jìn)行查閱，從而可以把各個(gè)時(shí)期的數據進(jìn)行對比分析，利于商業(yè)水平的提高。商業(yè)數據庫正呈現空前發(fā)展的態(tài)勢，并且在各種行業(yè)中數據倉庫得到了廣泛的應用。數據挖掘的核心包括數據統計、人工智能以及機器學(xué)習等等。且歷經(jīng)了十多年的發(fā)展歷程，使得數據挖掘技術(shù)趨向于穩定。

　　二、數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用

　　1.數據挖掘技術(shù)在客戶(hù)關(guān)系管理中的應用

　　一種把客戶(hù)當作核心的經(jīng)營(yíng)策略就是客戶(hù)關(guān)系管理，為了滿(mǎn)足企業(yè)的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)以及管理的決策，而通過(guò)現代技術(shù)來(lái)滿(mǎn)足。為獲取商業(yè)知識而利用客戶(hù)的信息，并以此來(lái)提高企業(yè)在市場(chǎng)當中的競爭力，采用數據挖掘技術(shù)，企業(yè)可以充分地利用客戶(hù)數據資源，并對客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)分析，這樣不僅有利于企業(yè)對客戶(hù)的盈利能力進(jìn)行分析，更有利于尋找有潛力的客戶(hù)，為企業(yè)帶來(lái)發(fā)展。另夕卜，為應對商業(yè)數據的不斷增多，數據挖掘技術(shù)將成為企業(yè)立足的關(guān)鍵技術(shù)，這項技術(shù)不僅可以加強企業(yè)對客戶(hù)的管理及其跟蹤市場(chǎng)活動(dòng)，預測客戶(hù)的消費方向，并依據消費的趨勢開(kāi)發(fā)產(chǎn)品。另外，客戶(hù)評價(jià)模型對客戶(hù)進(jìn)行評價(jià)，并在分析客戶(hù)行為對企業(yè)收益產(chǎn)生的影響，達到企業(yè)與客戶(hù)和企業(yè)利潤最優(yōu)化。同時(shí)，在客戶(hù)數據挖掘技術(shù)應用的基礎上，企業(yè)可以依據重點(diǎn)客戶(hù)和評價(jià)市場(chǎng)性能。為擴大企業(yè)銷(xiāo)售的渠道，制定個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)策略。通過(guò)呼叫中心優(yōu)化及暢通溝通的渠道，強化客戶(hù)關(guān)系管理的智能化并提高服務(wù)質(zhì)量。

　　2.數據挖掘技術(shù)在網(wǎng)站運營(yíng)中的應用

　　為提高網(wǎng)站的點(diǎn)擊率，網(wǎng)站的設計者們在設計網(wǎng)站時(shí)不再完全根據專(zhuān)家的意見(jiàn)來(lái)設計，而是依據訪(fǎng)問(wèn)者在網(wǎng)站當中留下的痕跡來(lái)設計網(wǎng)站，其中包括了網(wǎng)站結構的設計和外觀(guān)。在設計網(wǎng)站時(shí)，為節約客戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間，壓縮網(wǎng)站的開(kāi)支，網(wǎng)站的設計者會(huì )根據訪(fǎng)問(wèn)者的訪(fǎng)問(wèn)路徑，并分析這些路徑。如果可以分析并設計出最優(yōu)化的捷徑，這樣不僅可以讓訪(fǎng)問(wèn)者很輕松地訪(fǎng)問(wèn)，還能給訪(fǎng)問(wèn)者留下好的印象，利于網(wǎng)站長(cháng)期發(fā)展。同時(shí)，為降低網(wǎng)站的運營(yíng)成本，采用數據挖掘技術(shù)，可以挖掘有效的市場(chǎng)信息，并預測客戶(hù)的下一步行為，這樣有利于提高電子商務(wù)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的成功率。企業(yè)為增強廣告的目的性，為公司帶來(lái)更大的收益，應依據訪(fǎng)問(wèn)者瀏覽習慣安排廣告的位置，為企業(yè)帶來(lái)一定的廣告收益。

　　3.數據挖掘技術(shù)在商業(yè)信用評估中的應用

　　目前，不良的商業(yè)秩序受低劣信用狀況影響，網(wǎng)上詐騙的事件屢見(jiàn)不鮮及企業(yè)財務(wù)中的造價(jià)現象也時(shí)有發(fā)生，這些現象的發(fā)生導致了信用危機的產(chǎn)生，嚴重制約著(zhù)電子商務(wù)的發(fā)展和繁榮。發(fā)達的社會(huì )信息水平作為發(fā)展電子商務(wù)的基礎，通過(guò)偏差分析，控制企業(yè)數據的統計和歷史記錄的差別，為構建完善的安全體系，采用數據挖掘技術(shù)對企業(yè)的經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行分析，并對企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)的評估以及收益分析等等。另外，為強化網(wǎng)站中的網(wǎng)上交易行為的安全，應對網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行全程的監控。在此基礎上，建立客戶(hù)的信譽(yù)記錄，這樣不僅可以有效地防止信用危機，更有利于提升企業(yè)風(fēng)險管理的水平和能力。

　　三、結語(yǔ)

　　在電子商務(wù)點(diǎn)中應用數據挖掘技術(shù)，并對這些數據進(jìn)行挖掘，在挖掘當中找到有價(jià)值的數據。所以，將數據挖掘技術(shù)應用于電子商務(wù)，并建立數據挖掘為核心的客戶(hù)管理系統，將使得企業(yè)在市場(chǎng)變化中立于不敗之地。

數據挖掘論文4

　　[摘 要]目前，隨著(zhù)現代科技的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已成為當代主流，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應用已經(jīng)是任何一個(gè)國家所不能脫離的，經(jīng)濟全球化已成為一個(gè)必然的趨勢，在這樣的一個(gè)大數據時(shí)代，人民對信息的獲取需求呈直線(xiàn)上升的狀態(tài)。21世紀作為一個(gè)信息時(shí)代，網(wǎng)絡(luò )信息的安全防范也顯得尤為重要，而Web數據的數據技術(shù)，對于網(wǎng)絡(luò )信息安全防范來(lái)說(shuō)，是一個(gè)新的技術(shù)運用。本文從Web數據挖掘技術(shù)的基本概述入手，分析我國企業(yè)在網(wǎng)絡(luò )信息安全方面存在的問(wèn)題，最后提出將網(wǎng)絡(luò )信息安全防范與Web數據挖掘技術(shù)進(jìn)行整合運用。

　　[關(guān)鍵詞]Web數據挖掘技術(shù)；網(wǎng)絡(luò )信息；安全防范

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

　　[中圖分類(lèi)號]TP393 [文獻標識碼]A [文章編號]1673-0194（20xx）22-0-02

　　引 言

　　世界是發(fā)展的，事物是不斷變化的，21世紀是一個(gè)大數據時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)顯得越來(lái)越重要。在科技發(fā)展的同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)也在家家戶(hù)戶(hù)普及，然而網(wǎng)絡(luò )安全問(wèn)題卻隨之而來(lái)，人們在運用科技時(shí)也在擔心網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的安全性。鑒于此，本文探討利用Web數據挖掘技術(shù)來(lái)控制網(wǎng)絡(luò )安全，以提高網(wǎng)絡(luò )信息安全度。

　　1 Web數據挖掘技術(shù)概述

　　Web使用記錄挖掘方式是挖掘網(wǎng)絡(luò )上的瀏覽記錄，然后進(jìn)行分析，同時(shí)還可以獲取其他企業(yè)的信息。通過(guò)使用Web數據挖掘技術(shù)，企業(yè)可以進(jìn)行復雜的操作，然后從網(wǎng)頁(yè)瀏覽記錄分析出自身企業(yè)的受關(guān)注度，并了解同行競爭企業(yè)的詳細信息，尋找自身的不足。

　　1.1 Web數據挖掘技術(shù)的含義

　　Web數據挖掘技術(shù)，指的是通過(guò)自身的技術(shù)，在獲取網(wǎng)上資源的同時(shí)，尋找到企業(yè)感興趣的信息資料。圖1為Web數據發(fā)掘技術(shù)工作流程。

　　Web數據發(fā)掘技術(shù)可以涉及多個(gè)領(lǐng)域，通過(guò)多種數據挖掘方式，為企業(yè)找到有用的信息資源。整體來(lái)說(shuō)，Web挖掘技術(shù)有兩種類(lèi)型，一是建立在人工智能模型的基礎上來(lái)實(shí)現，類(lèi)似于決策樹(shù)、分類(lèi)等；二是建立在統計模型基礎上來(lái)實(shí)現，類(lèi)似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、自然計算法等。

　　1.2 Web數據挖掘技術(shù)的兩種方式

　　Web數據挖掘技術(shù)整體上來(lái)說(shuō)有兩種方式，分別為內容挖掘和使用記錄挖掘。Web內容挖掘指的是企業(yè)可以通過(guò)Web挖掘技術(shù)，自己從網(wǎng)上尋找對企業(yè)有用的信息資源，同時(shí)對后臺設置進(jìn)行監控，減少某些重要交易內容的丟失、泄露。企業(yè)還可以通過(guò)Web挖掘技術(shù)，查詢(xún)某些用戶(hù)的操作記錄，對企業(yè)的網(wǎng)絡(luò )信息安全進(jìn)行檢查審核，從而降低企業(yè)信息被不法分子竊取的風(fēng)險。由于其他企業(yè)也有同樣的Web數據挖掘技術(shù)，因此，企業(yè)也不能深入地去探索同行企業(yè)的內部信息，但其通過(guò)該技術(shù)，可以分析其他企業(yè)的基本信息資源，然后整合出對自身有用的資源，從而制定企業(yè)市場(chǎng)戰略。

　　2 我國企業(yè)在網(wǎng)絡(luò )信息安全方面存在的問(wèn)題

　　目前，科技的發(fā)展，使全球的政治、經(jīng)濟一體化趨勢越來(lái)越明顯，互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步也使國家企業(yè)面臨著(zhù)更多的挑戰。我國企業(yè)在網(wǎng)絡(luò )信息安全方面存在的問(wèn)題也逐步顯現，而網(wǎng)絡(luò )信息安全技術(shù)人才緊缺是較為明顯的一個(gè)問(wèn)題。

　　2.1 人才緊缺問(wèn)題

　　21世紀是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的世紀，我國目前正在積極地吸收、引進(jìn)人才，同時(shí)也在不斷地走出去，各行各業(yè)面臨的壓力也在逐漸變大，要想在快速發(fā)展的世界潮流中占據一席之地，我國必須積極發(fā)展自己的科技產(chǎn)業(yè)。目前，我國的計算機信息技術(shù)水平，在總體上還落后于其他很多國家，而在該方面的人才緊缺問(wèn)題，是目前一個(gè)很明顯的現象。我國在該領(lǐng)域常常要引進(jìn)國外技術(shù)，受制于人，這也就間接地將自己的弊端暴露于人前，因此，我國要積極培養具有計算機網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的高端人員，從而促進(jìn)該領(lǐng)域不斷實(shí)現創(chuàng )新。

　　2.2 自身安全技術(shù)漏洞問(wèn)題

　　除了人才緊缺，我國的網(wǎng)絡(luò )產(chǎn)品自身還存在許多的安全技術(shù)漏洞。從近幾年的市場(chǎng)經(jīng)濟發(fā)展現狀來(lái)看，我國很多的電子產(chǎn)品被國外壟斷，如蘋(píng)果、微軟等高端電子產(chǎn)品，在我國占有很大的市場(chǎng)份額。我國要想重新將自己的電子產(chǎn)品推向市場(chǎng)，就目前的形勢來(lái)看，還需要很大的努力，國民崇尚國外產(chǎn)品，不是為了標榜自己的地位，更多的是國外產(chǎn)品的性能確實(shí)比我國的要好。因此，通過(guò)我國網(wǎng)絡(luò )產(chǎn)品自身存在的安全技術(shù)漏洞可以看出，我國在網(wǎng)絡(luò )安全技術(shù)方面存在許多的不足。

　　3 網(wǎng)絡(luò )信息安全防范與Web數據挖掘技術(shù)的整合

　　近幾年，網(wǎng)絡(luò )信息安全問(wèn)題一直是國民較為關(guān)注的一個(gè)話(huà)題，我國也在該方面加大了防范力度。國家在發(fā)展創(chuàng )新互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的同時(shí)，也不能忽略其安全問(wèn)題。網(wǎng)絡(luò )信息安全，關(guān)乎我國企業(yè)的發(fā)展，是企業(yè)重要資料不外漏的重要保護屏障，本文將網(wǎng)絡(luò )信息安全防范與Web數據挖掘技術(shù)進(jìn)行整合（見(jiàn)圖2），旨在提高網(wǎng)絡(luò )信息環(huán)境的安全度，提高我國網(wǎng)絡(luò )信息安全防范能力。

　　本文初探Web數據挖掘技術(shù)與網(wǎng)絡(luò )信息安全防范的整合，將分別從4個(gè)方面來(lái)提高我國的網(wǎng)絡(luò )信息安全性能。

　　首先，將存在于網(wǎng)絡(luò )數據間的關(guān)聯(lián)尋找出來(lái)，然后整合交給企業(yè)進(jìn)行分析，企業(yè)通過(guò)這些關(guān)聯(lián)數據，分析提煉出對自己企業(yè)有用的信息，繼而制定企業(yè)戰略，防范風(fēng)險。

　　其次，使用Web數據挖掘技術(shù)對網(wǎng)絡(luò )信息進(jìn)行分類(lèi)分析。企業(yè)應將所有的信息進(jìn)行綜合，然后按照一定的指標分出類(lèi)別，并對這些不同類(lèi)別的信息進(jìn)行整理，方便后續的檢索。該項功能主要依靠人工智能來(lái)完成，以保證資料能夠得到完整的利用。

　　再次，使用Web數據挖掘技術(shù)對網(wǎng)絡(luò )信息進(jìn)行聚類(lèi)分析。企業(yè)應將這些具有共同點(diǎn)的信息進(jìn)行分類(lèi)，將這些數據分成各個(gè)小組，但每一個(gè)小組都要有一個(gè)共同的類(lèi)似點(diǎn)，以便于從整體對局部進(jìn)行分析。

　　最后，利用Web數據挖掘技術(shù)，根據收集到的資源信息的不同點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)，分類(lèi)后根據這些不同點(diǎn)的特征，分析出對自身企業(yè)有用的信息。從整體上說(shuō)，Web數據挖掘技術(shù)通過(guò)運用其強大的分析能力，可對網(wǎng)絡(luò )信息進(jìn)行篩選、整合，企業(yè)可再根據這些整合出來(lái)的資源信息，為自身制定戰略，為企業(yè)發(fā)展提供一個(gè)良好的網(wǎng)絡(luò )信息環(huán)境。

　　4 結 語(yǔ)

　　網(wǎng)絡(luò )技術(shù)在給用戶(hù)帶來(lái)便利的同時(shí)，也給用戶(hù)的信息安全造成了極大的威脅，科技進(jìn)步，技術(shù)也在不斷進(jìn)步，為了使信息得到最大的保護，網(wǎng)絡(luò )信息的安全技術(shù)要隨著(zhù)科技的進(jìn)步不斷發(fā)展，為互聯(lián)網(wǎng)的運用提供一個(gè)完善安全的網(wǎng)絡(luò )系統。本文通過(guò)Web數據挖掘技術(shù)，將網(wǎng)絡(luò )信息安全防范與該技術(shù)進(jìn)行有效整合，提高了我國企業(yè)的網(wǎng)絡(luò )信息安全度，以為我國企業(yè)的發(fā)展提供一個(gè)良好的環(huán)境。

　　主要參考文獻

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　　[4]王珣.基于Spark平臺的大數據挖掘技術(shù)研究[J].微型電腦應用，20xx（6）

數據挖掘論文5

　　1.軟件工程數據的挖掘測試技術(shù)

　　1.1代碼編寫(xiě)

　　通過(guò)對軟件數據進(jìn)行分類(lèi)整理，在進(jìn)行缺陷軟件的排除工作以后，根據軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中的各種信息進(jìn)行全新的代碼編寫(xiě)�；�于代碼編寫(xiě)人員的編寫(xiě)經(jīng)驗，在一般情況，對結構功能與任務(wù)類(lèi)似的模塊進(jìn)行重新編寫(xiě)，這些重新編寫(xiě)的模塊應遵循特定的編寫(xiě)規則，這樣才能保證代碼編寫(xiě)的合理有效性。

　　1.2錯誤重現

　　代碼編寫(xiě)完成以后開(kāi)發(fā)者會(huì )將這些代碼進(jìn)行版本的確認，然后將正確有效的代碼實(shí)際應用到適當版本的軟件中去。而對于存在缺陷的代碼，開(kāi)發(fā)者需要針對代碼產(chǎn)生缺陷的原因進(jìn)行分析，通過(guò)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(huì )以缺陷報告的形式對開(kāi)發(fā)者予以說(shuō)明，由于缺陷報告的模糊性，常常會(huì )誤導開(kāi)發(fā)者，進(jìn)而造成程序設計混亂。

　　1.3理解行為

　　軟件開(kāi)發(fā)者在設計軟件的過(guò)程中需要明確自己設計軟件中每一個(gè)代碼的內容，同時(shí)還需要理解其他開(kāi)發(fā)者編寫(xiě)的代碼，這樣才能有效地完善軟件開(kāi)發(fā)者的編寫(xiě)技術(shù)。同時(shí)，軟件開(kāi)發(fā)者在進(jìn)行代碼編寫(xiě)的過(guò)程中，需要對程序行為進(jìn)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(kāi)發(fā)者在準備對軟件進(jìn)行完善設計的過(guò)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(jìn)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(shí)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(jìn)行軟件工程理念和方法上的創(chuàng )新

　　應通過(guò)實(shí)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(kāi)發(fā)理念上，加強對數據挖掘的重視，對軟件工程的架構進(jìn)行演化性設計與創(chuàng )新，利用新技術(shù)，在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中添加敏捷變成與間件技術(shù)，由此，提高軟件編寫(xiě)水平。

　　2.2利用人工智能

　　隨著(zhù)我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與創(chuàng )新，機器學(xué)習已經(jīng)逐漸被我國各個(gè)領(lǐng)域所廣泛應用，在進(jìn)行軟件工程數據挖掘技術(shù)創(chuàng )新的過(guò)程中，可以將機器學(xué)習及數據挖掘技術(shù)實(shí)際應用于軟件工程中，以此為我國軟件研發(fā)提供更多的便捷。人工智能作為我國先進(jìn)生產(chǎn)力的重要表現，在實(shí)際應用于軟件工程數據的挖掘工作時(shí)，應該利用機器較強的學(xué)習能力與運算能力，將數據統計及數據運算通過(guò)一些較為成熟的方法進(jìn)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(shí)際應用于數據挖掘，以此為數據挖掘提供更多的開(kāi)發(fā)測試技術(shù)。

　　2.3針對數據挖掘結果進(jìn)行評價(jià)

　　通過(guò)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(shù)無(wú)法做到對發(fā)掘數據的全面評價(jià)與實(shí)際應用研究，這一問(wèn)題致使相應的軟件數據在被發(fā)掘出來(lái)以后無(wú)法得到有效地利用，進(jìn)而導致我國軟件開(kāi)發(fā)工作受到嚴重的抑制影響。針對這一問(wèn)題，數據開(kāi)發(fā)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(shí)，需要結合軟件用戶(hù)的體驗評價(jià)，對挖掘出的數據進(jìn)行系統化的整理與分析，建立一整套嚴謹、客觀(guān)的服務(wù)體系，運用CodeCity軟件，讓用戶(hù)在的體驗過(guò)后可以對軟件進(jìn)行評價(jià)�？紤]到軟件的服務(wù)對象是人，因此，在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中要將心理學(xué)與管理學(xué)應用于數據挖掘，建立數據挖掘系統和數據挖掘評價(jià)系統。

　　3.結束語(yǔ)

　　綜上所述，由于軟件工程數據挖掘測試技術(shù)廣闊的應用前景，我國相關(guān)部門(mén)已經(jīng)加大了對軟件技術(shù)的投資與開(kāi)發(fā)力度，當下，國內已經(jīng)實(shí)現了軟件工程的數據挖掘、人工智能、模式識別等多種領(lǐng)域上的發(fā)展。

數據挖掘論文6

　　題目：檔案信息管理系統中的計算機數據挖掘技術(shù)探討

　　摘要：伴隨著(zhù)計算機技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展, 數據挖掘技術(shù)成為數據處理工作中的重點(diǎn)技術(shù), 能借助相關(guān)算法搜索相關(guān)信息, 在節省人力資本的同時(shí), 提高數據檢索的實(shí)際效率, 基于此, 被廣泛應用在數據密集型行業(yè)中。筆者簡(jiǎn)要分析了計算機數據挖掘技術(shù), 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(shù)實(shí)現過(guò)程, 以供參考。

　　關(guān)鍵詞：檔案信息管理系統; 計算機; 數據挖掘技術(shù); 1 數據挖掘技術(shù)概述

　　數據挖掘技術(shù)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(shù)過(guò)程。若是從技術(shù)層面判定數據挖掘技術(shù), 則需要將其劃分在商業(yè)數據處理技術(shù)中, 整合商業(yè)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(yōu)化商業(yè)決策。借助數據挖掘技術(shù)能建構完整的數據倉庫, 滿(mǎn)足集成性、時(shí)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(shù)框架結構的完整性。

　　目前, 數據挖掘技術(shù)常用的工具, 如SAS企業(yè)的Enterprise Miner、IBM企業(yè)的Intellient Miner以及SPSS企業(yè)的Clementine等應用都十分廣泛。企業(yè)在實(shí)際工作過(guò)程中, 往往會(huì )利用數據源和數據預處理工具進(jìn)行數據定型和更新管理, 并且應用聚類(lèi)分析模塊、決策樹(shù)分析模塊以及關(guān)聯(lián)分析算法等, 借助數據挖掘技術(shù)對相關(guān)數據進(jìn)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(hù)需求單元

　　為了充分發(fā)揮檔案信息管理系統的優(yōu)勢, 要結合客戶(hù)的實(shí)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(hù)需求出發(fā)整合數據模型, 保證其建立過(guò)程能按照整體規劃有序進(jìn)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(mǎn)足檔案的數據分析需求。其次, 要對日常工作中的用戶(hù)數據進(jìn)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(hù), 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(hù)特征分析進(jìn)行分類(lèi)描述。

　　(3) 確定檔案的基礎性分類(lèi)主題, 一般而言, 要將文書(shū)檔案歸檔情況、卷數等基礎性信息作為分類(lèi)依據。

　　2.2 數據庫設計單元

　　在設計過(guò)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(shí)表的主鍵項目, 建立框架結構。

　　第一, 建立事實(shí)表。事實(shí)表是數據模型的核心單元, 主要是記錄相關(guān)業(yè)務(wù)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(guò)程切實(shí)有效。 (1) 檔案管理中文書(shū)檔案目錄卷數事實(shí)表:事實(shí)表主鍵, 字段類(lèi)型Int, 字段為Id;文書(shū)歸檔年份, 字段類(lèi)型Int, 字段為Gdyear_key;文書(shū)歸檔類(lèi)型, 字段類(lèi)型Int, 字段為Ajtm_key;文書(shū)歸檔單位, 字段類(lèi)型Int, 字段為Gddw_key;文書(shū)檔案生成年份, 字段類(lèi)型Int, 字段為Ajscsj_key, 以及文書(shū)檔案包括的文件數目。 (2) 檔案管理中文書(shū)檔案卷數事實(shí)表:事實(shí)表主鍵, 字段類(lèi)型Int, 字段為Id;文書(shū)歸檔利用日期, 字段類(lèi)型Int, 字段為Date_key;文書(shū)歸檔利用單位, 字段類(lèi)型Int, 字段為Dw_key;文書(shū)歸檔利用類(lèi)別, 字段類(lèi)型Int, 字段為Dalb_key;文書(shū)歸檔利用年份, 字段類(lèi)型Int, 字段為Dayear_key等[1]。

　　第二, 建立維度表, 在實(shí)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(huán)和反饋的系統框架體系, 并且處理增長(cháng)過(guò)程和完善過(guò)程, 有效實(shí)現數據庫模型設計以及相關(guān)維護操作。首先, 要對模式的基礎性維度進(jìn)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(hù)管理工作方面具備一定的優(yōu)勢, 集中制訂商務(wù)智能解決方案, 保證集成環(huán)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(shí)際水平。需要注意的是, 在全面整合和分析處理數據的過(guò)程中, 要分離文書(shū)檔案中的數據, 相關(guān)操作如下:

　　from dag gd temp//刪除臨時(shí)表中的數據

　　Ch count=dag 1.importfile (dbo.u wswj) //將文書(shū)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(shí)表

　　相關(guān)技術(shù)人員要對數據進(jìn)行有效處理, 以保證相關(guān)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(jìn)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(guò)程中, 相關(guān)技術(shù)人員要判定聯(lián)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(fā)揮其實(shí)際作用, 并且真正發(fā)揮檔案維表的穩定性、安全性?xún)?yōu)勢。

　　第一, 檔案事實(shí)表中的數據穩定, 事實(shí)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(lèi)別和歸檔時(shí)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(zhì)量, 也能追加時(shí)間判定標準, 能在實(shí)際操作中減少掃描整個(gè)表浪費的時(shí)間, 從根本上提高實(shí)際效率。另一方面, 能刪除數據, 實(shí)現數據更新, 檢索相關(guān)關(guān)鍵詞即可。并且也能同時(shí)修改數據, 維護檔案撤出和檔案追加的動(dòng)態(tài)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(guān)鍵, 由于其不會(huì )隨著(zhù)時(shí)間的推移出現變化, 因此, 要對其進(jìn)行合理的處理和協(xié)調。維表本身的存儲空間較小, 盡管結構發(fā)生變化的概率不大, 但仍會(huì )對代表的對象產(chǎn)生影響, 這就會(huì )使得數據出現動(dòng)態(tài)的變化。對于這種改變, 需要借助新維生成的方式進(jìn)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(shí), 也能對事實(shí)表外鍵進(jìn)行分析[2]。

　　3 檔案信息管理系統計算機數據倉庫的實(shí)現

　　3.1 描述需求

　　隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數據庫技術(shù)不斷進(jìn)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(wǎng)絡(luò )環(huán)境一體化水平能滿(mǎn)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(shí)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(shí)基礎。另外, 在數據表和文書(shū)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(gè)性化的主動(dòng)性服務(wù)機制。

　　3.2 關(guān)聯(lián)計算

　　在實(shí)際檔案分析工作開(kāi)展過(guò)程中, 關(guān)聯(lián)算法描述十分關(guān)鍵, 能對某些行為特征進(jìn)行統籌整合, 從而制定分析決策。在進(jìn)行關(guān)聯(lián)規則強度分析時(shí), 要結合支持度和置信度等系統化數據進(jìn)行綜合衡量。例如, 檔案數據庫中有A和B兩個(gè)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(shí)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(guān)聯(lián)度較低。若是兩者出現的概率較大, 則說(shuō)明兩者的關(guān)聯(lián)度較高。另外, 在分析置信度時(shí), 利用Confidence (A→B) = (A|B) , 也能有效判定兩者之間的關(guān)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(guān)系的關(guān)鍵, 若是置信度的數值達到100%, 則直接證明A和B能同一時(shí)間出現。

　　3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法

　　除了要對檔案的實(shí)際內容進(jìn)行數據分析和數據庫建構, 也要對其利用情況進(jìn)行判定, 目前較為常見(jiàn)的利用率分析算法就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法, 其借助數據分類(lèi)系統判定和分析數據對象。值得注意的是, 在分類(lèi)技術(shù)結構中, 要結合訓練數據集判定分類(lèi)模型數據挖掘結構。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法類(lèi)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(xiàn)性交換結構, 確保能憑借歷史數據對計算模型和分類(lèi)體系展開(kāi)深度分析[3]。

　　3.4 實(shí)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(shù), 能對檔案分類(lèi)管理予以分析, 保證信息需求分類(lèi)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(jìn)行差異化分析的過(guò)程中, 能結合不同的元素對具體問(wèn)題展開(kāi)深度調研。一方面, 計算機數據挖掘技術(shù)借助決策樹(shù)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(jìn)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(shù)能整合檔案使用人員長(cháng)期瀏覽與關(guān)注的信息, 并且能集中收集和匯總間隔時(shí)間、信息查詢(xún)停留時(shí)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(xún)服務(wù), 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(shù), 主要是對數據信息進(jìn)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(lèi)框架體系。

　　4 結語(yǔ)

　　總而言之, 在檔案管理工作中應用數據挖掘技術(shù), 能在準確判定用戶(hù)需求的同時(shí), 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(jìn)一步優(yōu)化奠定堅實(shí)基礎。并且, 數據庫的建立, 也能節省經(jīng)費和設備維護成本, 真正實(shí)現數字化全面發(fā)展的目標, 促進(jìn)檔案信息管理工作的長(cháng)效進(jìn)步。

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　　[4]哈立原.基于數據挖掘技術(shù)的高校圖書(shū)館檔案信息管理平臺構建[J].山西檔案, 20xx (5) :105-107.

　　數據挖掘論文四： 題目：機器學(xué)習算法在數據挖掘中的應用

　　摘要：隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展, 各種新鮮的事物和理念得到了廣泛的應用。其中機器學(xué)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(yè)之中。本篇論文旨在探討機器學(xué)習算法在數據挖掘中的具體應用, 我們利用龐大的移動(dòng)終端數據網(wǎng)絡(luò ), 加強了基于GSM網(wǎng)絡(luò )的戶(hù)外終端定位, 從而提出了3個(gè)階段的定位算法, 有效提高了定位的精準度和速度。

　　關(guān)鍵詞：學(xué)習算法; GSM網(wǎng)絡(luò ); 定位; 數據;

　　移動(dòng)終端定位技術(shù)由來(lái)已久, 其主要是利用各種科學(xué)技術(shù)手段定位移動(dòng)物體的精準位置以及高度。目前, 移動(dòng)終端定位技術(shù)主要應用于軍事定位、緊急救援、網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化、地圖導航等多個(gè)現代化的領(lǐng)域, 由于移動(dòng)終端定位技術(shù)可以提供精準的位置服務(wù)信息, 所以其在市場(chǎng)上還是有較大的需求的, 這也為移動(dòng)終端定位技術(shù)的優(yōu)化和發(fā)展, 提供了推動(dòng)力。隨著(zhù)通信網(wǎng)絡(luò )普及, 移動(dòng)終端定位技術(shù)的發(fā)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(yōu)化和提升。同時(shí), 傳統的定位方法結合先進(jìn)的算法來(lái)進(jìn)行精準定位, 目前依舊還是有較大的進(jìn)步空間。在工作中我選取機器學(xué)習算法結合數據挖掘技術(shù)對傳統定位技術(shù)加以改進(jìn), 取得了不錯的效果, 但也遇到了許多問(wèn)題, 例如:使用機器學(xué)習算法來(lái)進(jìn)行精準定位暫時(shí)無(wú)法滿(mǎn)足更大的區域要求, 還有想要利用較低的設備成本, 實(shí)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(xué)習算法進(jìn)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(mǎn)足市場(chǎng)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(shí)指的就是在大量的數據中通過(guò)算法找到有用信息的行為。一般情況下, 數據挖掘都會(huì )和計算機科學(xué)緊密聯(lián)系在一起, 通過(guò)統計集合、在線(xiàn)剖析、檢索篩選、機器學(xué)習、參數識別等多種方法來(lái)實(shí)現最初的目標。統計算法和機器學(xué)習算法是數據挖掘算法里面應用得比較廣泛的兩類(lèi)。統計算法依賴(lài)于概率分析, 然后進(jìn)行相關(guān)性判斷, 由此來(lái)執行運算。

　　而機器學(xué)習算法主要依靠人工智能科技, 通過(guò)大量的樣本收集、學(xué)習和訓練, 可以自動(dòng)匹配運算所需的相關(guān)參數及模式。它綜合了數學(xué)、物理學(xué)、自動(dòng)化和計算機科學(xué)等多種學(xué)習理論, 雖然能夠應用的領(lǐng)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(shuō)是一種可以“因時(shí)而變”、“因事而變”的算法。在機器學(xué)習算法的領(lǐng)域, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是比較重要和常見(jiàn)的一種。因為它的優(yōu)秀的數據處理和演練、學(xué)習的能力較強。

　　而且對于問(wèn)題數據還可以進(jìn)行精準的識別與處理分析, 所以應用的頻次更多。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )依賴(lài)于多種多樣的建模模型來(lái)進(jìn)行工作, 由此來(lái)滿(mǎn)足不同的數據需求。綜合來(lái)看, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的建模, 它的精準度比較高, 綜合表述能力優(yōu)秀, 而且在應用的過(guò)程中, 不需要依賴(lài)專(zhuān)家的輔助力量, 雖然仍有缺陷, 比如在訓練數據的時(shí)候耗時(shí)較多, 知識的理解能力還沒(méi)有達到智能化的標準, 但是, 相對于其他方式而言, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的優(yōu)勢依舊是比較突出的。

　　2 以機器學(xué)習算法為基礎的GSM網(wǎng)絡(luò )定位

　　2.1 定位問(wèn)題的建模

　　建模的過(guò)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(lèi)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(jìn)行分析處理, 測量柵格的距離度量和精準度, 然后對移動(dòng)終端柵格進(jìn)行預估判斷, 最終利用機器學(xué)習進(jìn)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(gè)周邊長(cháng)達10千米的二線(xiàn)城市。在該城市區域內, 我們測量了四個(gè)不同時(shí)間段內的數據, 為了保證機器學(xué)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(guān)信息進(jìn)行清除。一旦確定某一待定位數據, 就要在不同的時(shí)間內進(jìn)行測量, 按照測量出的數據信息的經(jīng)緯度和平均值, 再進(jìn)行換算, 最終, 得到真實(shí)的數據量, 提升定位的速度以及有效程度。

　　2.3 以基站的經(jīng)緯度為基礎的初步定位

　　用機器學(xué)習算法來(lái)進(jìn)行移動(dòng)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(lèi)也相應增加, 而且更加復雜, 所以, 利用機器學(xué)習算法來(lái)進(jìn)行移動(dòng)終端定位的過(guò)程, 會(huì )隨著(zhù)定位區域面積的增大, 而耗費更多的時(shí)間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎來(lái)進(jìn)行早期的定位, 則需要以下幾個(gè)步驟:要將邊長(cháng)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(guān)信息, 就要選擇對邊長(cháng)是一千米的小柵格進(jìn)行計算, 而如果是想要獲得邊長(cháng)一千米的大柵格, 就要對邊長(cháng)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(gè)邊長(cháng)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(diǎn)的經(jīng)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(shí)候難度是較低的, 更加簡(jiǎn)便。后期的預算主要依賴(lài)決策函數計算和樣本向量機計算。隨著(zhù)柵格的變小, 定位的精準度將越來(lái)越高, 而由于增加分類(lèi)的問(wèn)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(jīng)緯度, 然后依賴(lài)經(jīng)緯度來(lái)確定邊長(cháng)面積, 這些都是進(jìn)行區域定位的基礎性工作, 緊接著(zhù)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(jìn)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(yǔ)

　　近年來(lái), 隨著(zhù)我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步, 數據挖掘技術(shù)愈加重要。根據上面的研究, 我們證明了, 在數據挖掘的過(guò)程中, 應用機器學(xué)習算法具有舉足輕重的作用。作為一門(mén)多領(lǐng)域互相交叉的知識學(xué)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(yè)。所以, 對于機器學(xué)習算法, 相關(guān)人員要加以重視, 不斷的進(jìn)行改良以及改善, 切實(shí)的發(fā)揮其有利的方面, 將其廣泛應用于智能定位的各個(gè)領(lǐng)域, 幫助我們解決關(guān)于戶(hù)外移動(dòng)終端的定位的問(wèn)題。

　　參考文獻

　　[1]陳小燕, CHENXiaoyan.機器學(xué)習算法在數據挖掘中的應用[J].現代電子技術(shù), 20xx, v.38;No.451 (20) :11-14.

　　[2]李運.機器學(xué)習算法在數據挖掘中的應用[D].北京郵電大學(xué), 20xx.

　　[3]莫雪峰.機器學(xué)習算法在數據挖掘中的應用[J].科教文匯, 20xx (07) :175-178.

　　數據挖掘論文五： 題目：軟件工程數據挖掘研究進(jìn)展

　　摘要：數據挖掘是指在大數據中開(kāi)發(fā)出有價(jià)值信息數據的過(guò)程。計算機技術(shù)的不斷進(jìn)步, 通過(guò)人工的方式進(jìn)行軟件的開(kāi)發(fā)與維護難度較大。而數據挖掘能夠有效的提升軟件開(kāi)發(fā)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(shù)的任務(wù)和存在的問(wèn)題, 并重點(diǎn)論述軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中出現的問(wèn)題和相關(guān)的解決措施。

　　關(guān)鍵詞：軟件工程; 數據挖掘; 解決措施;

　　在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中, 為了能夠獲得更加準確的數據資源, 軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數據。但是在大數據時(shí)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(shù)。軟件挖掘技術(shù)是傳統數據挖掘技術(shù)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(gè)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(wèn)題;

　　(3) 軟件的開(kāi)發(fā)者該如何選擇數據。

　　1 在軟件工程中數據挖掘的主要任務(wù)

　　在數據挖掘技術(shù)中, 軟件工程數據挖掘是其中之一, 其挖掘的過(guò)程與傳統數據的挖掘無(wú)異。通常包括三個(gè)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(wù)有對數據的分類(lèi)、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(gè)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(lián)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(guò)很多種結果展示出來(lái), 最常見(jiàn)的有報表和文字的方式。但是對于軟件工程的數據挖掘來(lái)講, 它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員提供更加精準的案例, 軟件漏洞的實(shí)際定位以及設計構造方面的信息, 同時(shí)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(jìn)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(jià)

　　我國傳統的數據挖掘已經(jīng)初步形成統一的評價(jià)標準, 而且評價(jià)體系相對成熟。但是軟件工程的數據挖掘過(guò)程中, 研發(fā)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(jìn)行對比, 所以也就難以達成一致的評價(jià)標準和結果。不難看出, 軟件工程數據挖掘的關(guān)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(fā)階段出現的問(wèn)題和解決措施

　　軟件在研發(fā)階段主要的任務(wù)是對軟件運行程序的編寫(xiě)。以下是軟件在編碼和結果的提交過(guò)程中出現的問(wèn)題和相應的解決措施。

　　2.1 對軟件代碼的編寫(xiě)過(guò)程

　　該過(guò)程需要軟件的研發(fā)人員能夠對自己需要編寫(xiě)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(gè)方面:

　　(1) 軟件的研發(fā)人員能夠在已經(jīng)存在的代碼中搜集可以重新使用的代碼;

　　(2) 軟件的研發(fā)人員可以搜尋可以重用的靜態(tài)規則, 比如繼承關(guān)系等。

　　(3) 軟件的開(kāi)發(fā)人員搜尋可以重用的動(dòng)態(tài)規則。

　　包括軟件的接口調用順序等。在尋找以上信息的過(guò)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(shí)現, 但是以上方式在搜集信息過(guò)程中往往會(huì )遇到較多的問(wèn)題, 比如:幫助文檔的準確性較低, 同時(shí)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(guò)程中, 最關(guān)鍵的問(wèn)題是軟件的研發(fā)人員必須掌握需要的類(lèi)或方法, 并能夠通過(guò)與之有聯(lián)系的代碼實(shí)現代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會(huì )耗費工作人員大量的精力。而通過(guò)關(guān)鍵詞在代碼庫中搜集可重用的軟件代碼, 同時(shí)按照代碼的相關(guān)度對搜集到的代碼進(jìn)行排序, 該過(guò)程使用的原理就是可重用的代碼必然模式基本類(lèi)似, 最終所展現出來(lái)的搜索結果是以上下文結構的方式展現的。比如:類(lèi)與類(lèi)之間的聯(lián)系。其實(shí)現的具體流程如下:

　　(1) 軟件的開(kāi)發(fā)人員創(chuàng )建同時(shí)具備例程和上下文架構的代碼庫;

　　(2) 軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫提供類(lèi)的相關(guān)信息, 然后對反饋的結果進(jìn)行評估, 創(chuàng )建新型的代碼庫。

　　(3) 未來(lái)的研發(fā)人員在搜集過(guò)程中能夠按照評估結果的高低排序, 便于查詢(xún), 極大地縮減工作人員的任務(wù)量, 提升其工作效率。

　　2.3 對動(dòng)態(tài)規則的重用

　　軟件工程領(lǐng)域內對動(dòng)態(tài)規則重用的研究已經(jīng)相對成熟, 通過(guò)在編譯器內安裝特定插件的方式檢驗代碼是否為動(dòng)態(tài)規則最適用的, 并能夠將不適合的規則反饋給軟件的研發(fā)人員。其操作流程為:

　　(1) 軟件的研發(fā)人員能夠規定動(dòng)態(tài)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(shí)現對相關(guān)數據的保存, 可以通過(guò)隊列等簡(jiǎn)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(fā)人員。

　　3 結束語(yǔ)

　　在軟件工程的數據挖掘過(guò)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(jīng)存在的。數據挖掘技術(shù)在軟件工程中的運用能夠降低研發(fā)人員的工作量, 同時(shí)軟件工程與數據挖掘的結合是計算機技術(shù)必然的發(fā)展方向。從數據挖掘的過(guò)程來(lái)講, 在其整個(gè)實(shí)施過(guò)程和周期中都包括軟件工程。而對數據挖掘的技術(shù)手段來(lái)講, 它在軟件工程中的運用更加普遍。在對數據挖掘技術(shù)的研究過(guò)程中可以發(fā)現, 該技術(shù)雖然已經(jīng)獲得一定的效果, 但是還有更多未被挖掘的空間, 還需要進(jìn)一步的研究和發(fā)現。

　　參考文獻

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　　[2]吳彥博.軟件工程中數據挖掘技術(shù)的運用探索[J].數字通信世界, 20xx (09) :187.

　　[3]周雨辰.數據挖掘技術(shù)在軟件工程中的應用研究[J].電腦迷, 20xx (08) :27-28.

　　[4]劉桂林.分析軟件工程中數據挖掘技術(shù)的應用方式[J].中國新通信, 20xx, 19 (13) :119.

數據挖掘論文7

　　1電子商務(wù)中的數據挖掘簡(jiǎn)介

　　電子商務(wù)中的數據挖掘即Web挖掘，是利用數據挖掘技術(shù)從www的資源(即Web文檔)和行為(即Web服務(wù))中自動(dòng)發(fā)現并提取感興趣的、有用的模式和隱含的信息，它是一項綜合技術(shù)，涉及到Internet技術(shù)學(xué)、人工智能等多個(gè)領(lǐng)域。當電子商務(wù)在企業(yè)中得到應用時(shí)，企業(yè)信息系統將產(chǎn)生大量數據，并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息，為企業(yè)創(chuàng )造更多潛在的利潤，數據挖掘概念就是從這樣的商業(yè)角度開(kāi)發(fā)出來(lái)的。

　　2Web數據挖掘的流程

　　Web數據挖掘是對商業(yè)數據庫中的大量業(yè)務(wù)數據進(jìn)行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，從中提取商業(yè)決策的關(guān)鍵性數據，可以使企業(yè)把數據轉化為有用的信息幫助決策，從而在市場(chǎng)競爭中獲得優(yōu)勢地位。在電子商務(wù)環(huán)境下，Web數據挖掘主要分為以下幾步:(1)數據收集。首先數據收集主要針對web數據中的服務(wù)器數據、用戶(hù)數據。其中服務(wù)器數據是Web挖掘中的主要對象。服務(wù)器中承載著(zhù)用戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)時(shí)產(chǎn)生的對應的服務(wù)數據，其中包括了:日志文件、cookie文件、數據流。將這些數據進(jìn)行初步收集，再針對這些數據進(jìn)行深度分析挖掘。(2)數據選擇和預處理。通過(guò)數據收集將數據進(jìn)行分類(lèi)，根據所需的信息主題對收集的數據進(jìn)行選擇，通過(guò)選擇相關(guān)的數據項縮小數據處理的范圍，挑選其中的有效數據進(jìn)行數據預處理。數據預處理能夠提高挖掘效率，為之后的數據分析提供有效的數據。Web數據中大多數都是半結構或非結構化的，所以對web數據進(jìn)行直接處理是不可行的。數據預處理能夠把半結構或非結構化的數據處理成標準的數據集方便后期處理。(3)模式發(fā)現。模式發(fā)現是運用各種方法，發(fā)現數據中隱藏的模式和規則。通過(guò)模式發(fā)現技術(shù)對預處理之后的數據進(jìn)行處理得到相應的事務(wù)數據庫，利用模式發(fā)現對數據進(jìn)行初步挖掘，將預處理下的事務(wù)數據轉換成可被挖掘的存儲方式，通過(guò)數據挖掘模式算法對其中有效的、新奇的、有用的及最終可以理解的信息和知識進(jìn)行挖掘與總結。(4)模式分析。模式分析主要是采用合適的技術(shù)和工具，對挖掘結果進(jìn)行模式的分析，其目的是根據實(shí)際應用，通過(guò)觀(guān)察和選擇，把發(fā)現的統計結果、規則和模型轉換為知識，經(jīng)過(guò)篩選后來(lái)指導實(shí)際的電子商務(wù)行為。

　　3電子商務(wù)中的數據挖掘技術(shù)

　　(1)路徑分析技術(shù)。路徑分析主要是對web訪(fǎng)問(wèn)路徑進(jìn)行搜索分析，對于頻繁訪(fǎng)問(wèn)的路徑進(jìn)行總結。利用Web服務(wù)器的日志文件進(jìn)行數據分析，對訪(fǎng)客次數以及對應路徑進(jìn)行分析挖掘出頻繁訪(fǎng)問(wèn)路徑。通過(guò)數據可以分析出大多數訪(fǎng)問(wèn)者的共同喜好，從而能夠幫助電子商務(wù)改進(jìn)web設計以及提供更好更符合客戶(hù)的服務(wù)。(2)關(guān)聯(lián)分析技術(shù)。關(guān)聯(lián)技術(shù)是通過(guò)對數據進(jìn)行分析尋找出隱藏的數據聯(lián)系，關(guān)聯(lián)分析可是對單純的web數據與對應的電子商務(wù)進(jìn)行聯(lián)系。從而可以在web數據挖掘中得到該商務(wù)網(wǎng)站的關(guān)聯(lián)原則和信息。從而更好的使得客戶(hù)和網(wǎng)站數據有之間的相互聯(lián)系。(3)聚類(lèi)分析技術(shù)。聚類(lèi)分析是根據對象進(jìn)行數據分析了之后，對數據的信息和客戶(hù)對象之間的關(guān)系進(jìn)行總結。對數據對象進(jìn)行分組成為多個(gè)類(lèi)或簇，按照數據對象之間的相似度進(jìn)行劃分。(4)分類(lèi)分析技術(shù)。分類(lèi)分析是通過(guò)對數據庫中樣本數據的分析，對每個(gè)類(lèi)別做出準確的描述或分析模型或挖掘分類(lèi)規則。分類(lèi)分析是電子商務(wù)中一個(gè)非常重要的任務(wù)，也是應用最廣泛的技術(shù)。通過(guò)分類(lèi)自動(dòng)推導給定數據的廣義描述，以便對未來(lái)數據進(jìn)行預測。

　　4Web數據挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應用

　　(1)制定優(yōu)質(zhì)個(gè)性化服務(wù)。電子商務(wù)的發(fā)展給了人們更多元化的選擇，同時(shí)，電商網(wǎng)站經(jīng)營(yíng)的商品也在不斷增加，在這樣多元化的網(wǎng)站結構中想要快速找到符合自己的商品必定會(huì )是一個(gè)繁瑣的過(guò)程。然而通過(guò)數據挖掘對瀏覽量、購買(mǎi)力、搜索強度進(jìn)行合理應用，針對數據分析結果對網(wǎng)站進(jìn)行制定優(yōu)質(zhì)的個(gè)性化服務(wù)設計，更合理的安排網(wǎng)站中的物品擺放，從而為用戶(hù)提供更個(gè)性化的服務(wù)。(2)優(yōu)化站點(diǎn)設計。Web設計者可通過(guò)挖掘用戶(hù)的Web日志文件，對Web站點(diǎn)的結構和外觀(guān)進(jìn)行設計和修改。網(wǎng)站網(wǎng)頁(yè)的內容設置直接影響網(wǎng)站的訪(fǎng)問(wèn)效率。網(wǎng)站管理員按照大多數訪(fǎng)問(wèn)者的瀏覽模式對網(wǎng)站進(jìn)行組織，盡量為大多數訪(fǎng)問(wèn)者的瀏覽提供方便，給客戶(hù)留下好的印象，增加下次訪(fǎng)問(wèn)的機率。(3)聚類(lèi)客戶(hù)。在電子商務(wù)中，聚類(lèi)客戶(hù)就是主要的運營(yíng)策略，可以對客戶(hù)瀏覽的信息等內容出發(fā)，對客戶(hù)的共性進(jìn)行分類(lèi)，從而讓電子商務(wù)的運營(yíng)者能更加全面的了解客戶(hù)的需要，對網(wǎng)頁(yè)的內容進(jìn)行適當的調整，并在多方面滿(mǎn)足客戶(hù)的內在需要，盡最大限度的為客戶(hù)提供優(yōu)質(zhì)的、合適的服務(wù)。(4)營(yíng)銷(xiāo)效益分析。利用web數據挖掘對商品訪(fǎng)問(wèn)和銷(xiāo)售情況進(jìn)行有效分析，這樣能夠確定一些營(yíng)銷(xiāo)及消費的生命周期。再者結合目前的市場(chǎng)變化，針對不同的產(chǎn)品進(jìn)行定制獨特的營(yíng)銷(xiāo)策略。數據挖掘能夠有助于提高電商的營(yíng)銷(xiāo)效益。

　　5結語(yǔ)

　　綜上所述，web數據挖掘在電子商務(wù)的應用越來(lái)越廣泛，web數據挖掘能夠在海量數據里挖掘出有用的信息。通過(guò)數據處理把握客戶(hù)動(dòng)態(tài)、追蹤市場(chǎng)變化，在激烈的市場(chǎng)競爭中，做出正確的決策。Web數據挖掘在電子商務(wù)領(lǐng)域中一定會(huì )有廣闊的應用前景，它將帶領(lǐng)電子商務(wù)系統走向更加智能化、使客戶(hù)服務(wù)走向更加個(gè)性化。

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數據挖掘論文8

　　題目：數據挖掘技術(shù)在神經(jīng)根型頸椎病方劑研究中的優(yōu)勢及應用進(jìn)展

　　關(guān)鍵詞：數據挖掘技術(shù); 神經(jīng)根型頸椎病; 方劑; 綜述;

　　1 數據挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介

　　數據挖掘技術(shù)[1] (Knowledge Discovery in Datebase, KKD) , 是一種新興的信息處理技術(shù), 它融匯了人工智能、模式別、模糊數學(xué)、數據庫、數理統計等多種技術(shù)方法, 專(zhuān)門(mén)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(fā)現規律而不是驗證假設。數據挖掘技術(shù)主要適用于龐大的數據庫的研究, 其特點(diǎn)在于:基于數據分析方法角度的分類(lèi), 其本質(zhì)屬于觀(guān)察性研究, 數據來(lái)源于日常診療工作資料, 應用的技術(shù)較傳統研究更先進(jìn), 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(shù)研究的關(guān)鍵。其方法包括分類(lèi)、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)、序列、決策樹(shù)、貝斯網(wǎng)絡(luò )、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(shù)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(yōu)勢和獨特性被運用于多個(gè)領(lǐng)域中, 且結果運用后取得顯著(zhù)成效, 因此越來(lái)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(shù)在神經(jīng)根型頸椎病治方研究中的優(yōu)勢

　　中醫對于神經(jīng)根型頸椎病的治療準則為辨證論治, 從古至今神經(jīng)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(zhì)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(guān)聯(lián)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(jīng)之別, 對于神經(jīng)根型頸椎病的治療, 治方中藥物的種類(lèi)、炮制方法、用量、用法等都是千變萬(wàn)化的, 而這些海量、模糊、看似隨機的藥物背后隱藏著(zhù)對臨床有用的信息和規律, 但這些大數據是無(wú)法在可承受的時(shí)間范圍內可用常規軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的, 是需要一個(gè)新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力, 而數據挖掘技術(shù)有可能從這些海量的的數據中發(fā)現新知識, 揭示背后隱藏的關(guān)系和規則, 并且對未知的情況進(jìn)行預測[6]。再者, 中醫辨治充滿(mǎn)非線(xiàn)性思維, “方-藥-證”間的多層關(guān)聯(lián)、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(shù)數據挖掘在技術(shù)線(xiàn)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(xiàn)性和非線(xiàn)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(pán)突出癥的用藥規律時(shí), 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(guān)聯(lián)規則及藥物聚類(lèi)進(jìn)行分析, 最后總結出張氏骨傷治療腰椎間盤(pán)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(lèi)自擬方。由此看出數據挖掘技術(shù)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(jīng)驗的推廣具有重大意義, 因此數據挖掘技術(shù)在神經(jīng)根型頸椎病的治方研究中也同樣發(fā)揮著(zhù)巨大的作用。

　　3 數據挖掘技術(shù)在神經(jīng)根型頸椎治方中的應用進(jìn)展

　　神經(jīng)根型頸椎病在所有頸椎病中最常見(jiàn), 約占50%~60%[8], 醫家對其治方的研究也是不計其數。近年來(lái)數據挖掘技術(shù)也被運用于其治方研究中, 筆者通過(guò)萬(wàn)方、中國知網(wǎng)等總共檢索出以下幾篇文獻, 雖數量不多但其優(yōu)勢明顯。劉向前等[9]在挖掘古方治療神經(jīng)根型頸椎病的用藥規律時(shí), 通過(guò)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(lèi)別、總味數、單味藥使用頻數及藥對 (組) 出現頻數進(jìn)行統計, 總結出風(fēng)寒濕痹證、痰濕阻痹證、寒濕阻滯證、正虛不足證的用藥特點(diǎn), 得出解表藥、祛風(fēng)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(guān)文獻中治療神經(jīng)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(jīng)頻率分析比較, 治療神經(jīng)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(lèi)依次以補益藥、活血化瘀藥、祛風(fēng)濕藥運用最多, 其中藥味以辛、苦為主, 藥性以溫、寒為主, 歸經(jīng)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(fēng)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(jīng)等具有指導意義。陳元川等[11]檢索20xx年1月至20xx年3月發(fā)表的以單純口服中藥治療神經(jīng)根型頸椎病的有關(guān)文獻, 對其中的方劑和藥物進(jìn)行統計、歸類(lèi)、分析, 最終納入32首方劑, 涉及111味中藥, 補氣藥、發(fā)散風(fēng)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(shí)與古方桂枝加葛根湯主藥相同, 且該方扶陽(yáng)解表的治法與該研究得出的扶正祛邪的結果相吻合, 同時(shí)也證實(shí)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(guān)系在很多方面古今是一致的, 同時(shí)數據依據的支持也為現代神經(jīng)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(jīng)根型頸椎病的治方建立數據庫, 采用關(guān)聯(lián)規則算法、復雜系統熵聚類(lèi)等無(wú)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(guān)聯(lián)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(fēng)勝濕藥和溫經(jīng)通絡(luò )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(lián)系, 證實(shí)其與很多古代經(jīng)典中治療神經(jīng)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(chuàng )制提供處方來(lái)源, 指導新藥研發(fā)[13]。

　　4 小結

　　數據挖掘技術(shù)作為一種新型的研究技術(shù), 在神經(jīng)根型頸椎病的治方研究中的運用相對于其他領(lǐng)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(gè)人治療經(jīng)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(shí)使用該技術(shù)的相關(guān)軟件種類(lèi)往往是單一的�，F在研究者在研究中醫方劑時(shí)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(shí)、耗力甚則無(wú)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(guān)系和規則及缺乏對未知情況的預測。產(chǎn)生這樣的現狀, 一方面是很多研究者尚未清楚該技術(shù)在方劑研究中的優(yōu)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(shù)的操作技能及軟件種類(lèi)及其應用范圍。故以后應向更多研究者普及該技術(shù)的軟件種類(lèi)、其中的優(yōu)勢及操作技能, 讓該技術(shù)在臨床中使用更廣, 產(chǎn)生更大的效益。

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數據挖掘論文9

　　摘要：隨著(zhù)科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計算機的使用也愈來(lái)愈廣泛，他已經(jīng)發(fā)展到各個(gè)行業(yè)，現如今保險行業(yè)也就相應的業(yè)務(wù)引進(jìn)了計算機業(yè)務(wù)系統，而在20xx年8月，我國也出臺了《國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展現代保險服務(wù)業(yè)的若干意見(jiàn)》這一舉措的有效實(shí)施，從政策上為保險行業(yè)的快速發(fā)展提供相應了保障。而如何在這些被積累下來(lái)的寶貴數據中，分析挖掘出新的商機及財富，就成為了我國當前保險行業(yè)發(fā)展的重要突破口。本篇文章就從數據挖掘技術(shù)的應用方面、概念、必要性，以及方法手段進(jìn)行了深入探討與分析其對財產(chǎn)保險應用的意義。

　　關(guān)鍵詞：數據挖掘技術(shù)；財產(chǎn)保險；應用；分析

　　在最近幾年中，我國對于保險行業(yè)給予了高度的關(guān)注與重視并出臺了許多與之相對應的相關(guān)政策，這些政策的發(fā)行對于我國的保險行業(yè)帶來(lái)的極大程度的發(fā)展空間。而我國的保險行業(yè)也開(kāi)始了轉型，正在從粗放型經(jīng)營(yíng)向集約化經(jīng)營(yíng)管理進(jìn)行過(guò)度，最明顯的改變就是之前只注重新客戶(hù)的開(kāi)發(fā)而忘記顧忌老客戶(hù)的需求與發(fā)展，但是現在是同時(shí)注重新老客戶(hù)的需求與發(fā)展，從根本上實(shí)現“兩手抓”的政策，所以這種新的形式背景下，計算機中保險行業(yè)所留的數據就成為極為重要的挖掘資源。

　　一、解析數據挖掘技術(shù)在財產(chǎn)保險分析中的應用

　　（一）提升財險客戶(hù)服務(wù)能力

　　對于任何一個(gè)公司來(lái)說(shuō)沒(méi)有客戶(hù)所有的產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)都是紙上談兵，這對于服務(wù)行業(yè)的財產(chǎn)保險公司更是如此，所以對此所以財產(chǎn)保險行業(yè)就面臨著(zhù)轉型升級的事情財產(chǎn)行業(yè)的轉型就意味著(zhù)面臨著(zhù)面向客戶(hù)的服務(wù)質(zhì)量的提升。在現如今的經(jīng)濟情況下，保險消費者對于保險行業(yè)知識的了解日益增加，保險意識也是越發(fā)的加強�？蛻�(hù)對于保險行業(yè)也出現了個(gè)性化與差異化的需求。從這里就要求保險公司通過(guò)數據挖掘技術(shù)對客戶(hù)的需求進(jìn)行更深一層的分析與探索，通過(guò)探究與分析的結果明確而客戶(hù)的需要，并為有更高需求的客戶(hù)提供更適合他的保險產(chǎn)品，從而提高業(yè)務(wù)服務(wù)水平，吸引更多的優(yōu)質(zhì)客源，來(lái)增強市場(chǎng)的競爭力。例如，在對客戶(hù)進(jìn)行細分的時(shí)候，可以通過(guò)數據挖掘技術(shù)中的“二八定律”，對客戶(hù)進(jìn)行細分。通過(guò)細分得出結果，參照數據根據每個(gè)客戶(hù)群體的風(fēng)險偏好、特點(diǎn)以及需求為他們量身定制適合他們自身的新產(chǎn)品，并制定對應適合的費照新差旅費管理辦法正確規范填寫(xiě)市內交通補助、伙食補助、城市間交通費、和住宿費金額。并填寫(xiě)上合計金額，不得出現多報的行為，從而提高差旅費報銷(xiāo)工作的質(zhì)量。

　　（二）風(fēng)險管理和合規經(jīng)營(yíng)

　　每個(gè)保險公司的生命底線(xiàn)就是合規經(jīng)營(yíng)以及對風(fēng)險的管理，所以每個(gè)保險公司必須在運營(yíng)生產(chǎn)中嚴格的遵守國家的法律法規，不許做出違反法律底線(xiàn)的事情，而風(fēng)險管理對于保險公司來(lái)說(shuō)具有兩層含義，其實(shí)并不簡(jiǎn)單，一方面是需要對于企業(yè)自身的風(fēng)險進(jìn)行管理；另一方面是對于客戶(hù)所帶來(lái)的風(fēng)險進(jìn)行管理。對于保險公司來(lái)說(shuō)這兩方面的風(fēng)險是相互作用、相輔相成的，第一個(gè)方面的風(fēng)險管理出現問(wèn)題后者的風(fēng)險管理就會(huì )成為空談，反之第二方面的風(fēng)險管理沒(méi)有得到很好的管理，極大可能會(huì )引起前者管理出現問(wèn)題。而恰恰數據挖掘技術(shù)的應用，就可以為財產(chǎn)保險企業(yè)規避風(fēng)險起到很大的幫助。保險公司可以以計算機為使用的工具，通過(guò)數據挖掘的技術(shù)，可以對數據內大量的信息進(jìn)行查找并比對分析，高效的識別出在計算機內不符合正常業(yè)務(wù)邏輯的數據，這樣管理者就可以及時(shí)就這些風(fēng)險數據和業(yè)務(wù)漏洞進(jìn)行監測與管控，以減少違法亂紀的事情發(fā)生，逐步消除或減少隱藏的風(fēng)險。保障保險業(yè)健康有序的發(fā)展，為市場(chǎng)經(jīng)濟持續健康的進(jìn)一步發(fā)展保駕護航。

　　（三）開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品

　　新的保險產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)對于增強保險公司的公司收益、內容、滿(mǎn)足消費者的需求以及競爭力等方面起著(zhù)重要的作用，這也是經(jīng)營(yíng)保險公司的首要內容。新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)是指保險公司針對當前市場(chǎng)的需求、想要達到的效果與自身情況相結合的產(chǎn)物，而在原有的產(chǎn)品上加以重新的組合與設計的創(chuàng )造與改良，來(lái)滿(mǎn)足市場(chǎng)的需求，進(jìn)而提高公司自身的競爭力的過(guò)程與行為。后者自不必說(shuō)，基于我國財產(chǎn)保險公司數據庫信息方面已經(jīng)積累了很多，而后通過(guò)對信息的數據進(jìn)行發(fā)掘，使實(shí)現新產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)成為可能。譬如，通過(guò)數據挖掘技術(shù)，我們可以使用現有產(chǎn)品進(jìn)行進(jìn)一步的完善、修正或者拆分、組合的，使其變成一全新的保險產(chǎn)品，他會(huì )更接近客戶(hù)的需求，滿(mǎn)足客戶(hù)的真實(shí)所需，同時(shí)也能夠增加市場(chǎng)的銷(xiāo)量，增強市場(chǎng)競爭力。就以原有的普通財產(chǎn)保險為例子，在保險有效期內未出現任何對客戶(hù)的產(chǎn)才造成損失的情況下，客戶(hù)所繳納的保險費用是不予以退還的，在財產(chǎn)保險的有效期過(guò)后，客戶(hù)所繳納的保險費是由保險公司所擁有的。這樣的保險產(chǎn)品是不被大多數客戶(hù)所看好與接受的，即使有客戶(hù)在第一次購買(mǎi)了此保險，但之后是不會(huì )在對本產(chǎn)品進(jìn)行第二次的投資的。而現在通過(guò)數據挖掘的技術(shù)，保險公司可以根據對客戶(hù)信息的了解進(jìn)行分析，保險公司推出了一款新的家庭財產(chǎn)兩全保險保險，這是一種全新的保險類(lèi)別。全新的家庭財產(chǎn)保險，他所需要交納的是保險儲備金，比如每份保險金額為50000元的家庭財產(chǎn)兩全保險，則保險儲金為5000元，投保人必須根據保險金額一次性交納保險儲備金，保險人可以將保險儲備金的利息作為保險費。在保險期滿(mǎn)后，無(wú)論是不是在保險期內發(fā)生賠付的情況，保險公司都會(huì )將保險人的全部的保險儲金如數退還。自從出現了這種投保方式，客戶(hù)的接受度得到了大大的提高，全新的家庭財產(chǎn)保險，一方面使保險人保險中得到了應得的利益，另一方面投保人的財產(chǎn)也得到了保險，從而在市場(chǎng)的銷(xiāo)售份額上面也得到了迅速提升。

　　二、保險業(yè)數據挖掘技術(shù)及應用的必要性

　　（一）保險業(yè)數據挖掘技術(shù)的含義

　　什么是保險行業(yè)的數據挖掘技術(shù)，就是從客戶(hù)管理的角度出發(fā)，針對保險行業(yè)數據庫系統內大量的保險單，對客戶(hù)的信用數據進(jìn)行屬性變量提取，進(jìn)而采用自動(dòng)化或半自動(dòng)化等多種挖掘技巧和方法來(lái)對客戶(hù)的數據進(jìn)行分析，找到潛在的有價(jià)值的信息.

　　（二）數據挖掘的過(guò)程及方法

　　數據挖掘是一個(gè)跨越多種學(xué)科的交叉技術(shù)，主要的用途是利用各種數據為商業(yè)上存在的問(wèn)題提供切實(shí)可行的方法與數據。數據挖掘的過(guò)程有以下幾個(gè)步驟：業(yè)務(wù)理解→數據準備→數據理解→構建模型→測試設計→做出評價(jià)→實(shí)施應用。在數據挖掘方面有三個(gè)常用的方法：DM、SEMMA以及CRISP等分析方法。同時(shí)我們需要根據實(shí)際情況來(lái)運用數據挖掘技術(shù)，選擇最適當的方法，要想將數據挖掘技術(shù)達到最佳的效果必須針對具體的流程做出相應的調節。

　　（三）保險行業(yè)應用數據挖掘技術(shù)的必要性

　　在保險行業(yè)的運營(yíng)中，常常會(huì )出現一下的幾個(gè)問(wèn)題：例如，細分客戶(hù)的問(wèn)題：對于不同的社會(huì )收入階層、不同年齡段、不同的行業(yè)的客戶(hù)，該怎么樣去確定其的保險金額呢？客戶(hù)的成長(cháng)問(wèn)題：如何把握時(shí)機對客戶(hù)進(jìn)行交叉銷(xiāo)售；險種關(guān)聯(lián)分析問(wèn)題：在對購買(mǎi)某種保險的客戶(hù)進(jìn)行分析與探查，觀(guān)察其是否在同一時(shí)間購買(mǎi)另一種保險產(chǎn)品，客戶(hù)的獲取問(wèn)題：如何在付出最小的成本獲得最有價(jià)值的客戶(hù)的挽留及索賠優(yōu)化的問(wèn)題：如何對索賠受理的過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，挽留住有價(jià)值的投保人。保險公司在完成數據的匯總后，所獲取的業(yè)務(wù)及大量客戶(hù)信息，不過(guò)是對公司當前所處的市場(chǎng)環(huán)境、企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況及客戶(hù)基本資料的記錄及反映。而進(jìn)行數據集中的信息系統，也只能是對數據庫中的這部分數據進(jìn)行簡(jiǎn)單的操作處理，并不能從中發(fā)現并提取這些數據中蘊含的具有深層次價(jià)值的信息。所以，如若想在決策層面給出解決答案，是不可能實(shí)現的。而如果采用數據挖掘技術(shù)來(lái)對數據庫中所存在的大量的數據進(jìn)行高水平而深層次的分析，就能夠為實(shí)現保險公司的決策及科學(xué)經(jīng)營(yíng)提供切實(shí)可行的依據，因此此技術(shù)的出現從而得到了許多保險公司的應用與重視。

　　三、結論

　　我國經(jīng)濟的發(fā)展正在向新常態(tài)的方向進(jìn)行轉變，而我國財產(chǎn)保險市場(chǎng)的競爭也日益激烈。為了面對這些挑戰，各個(gè)保險公司都復出了努力在積極的面向轉型，由傳統的粗放式經(jīng)營(yíng)向集約化經(jīng)營(yíng)的方式進(jìn)行過(guò)度，面向客戶(hù)的營(yíng)銷(xiāo)模式也是在這之中產(chǎn)生出來(lái)的。在這種轉型過(guò)度的過(guò)程中，財產(chǎn)保險公司對于數據挖掘技術(shù)進(jìn)行充分的利用，使公司的風(fēng)險管理能力、產(chǎn)品創(chuàng )新能力經(jīng)營(yíng)能力、盈利能力、客戶(hù)服務(wù)能力、和業(yè)務(wù)發(fā)展潛力都得到了全面的大幅度提升。在對我國經(jīng)濟建設的繁榮以及促進(jìn)財產(chǎn)保險公司自身的長(cháng)遠發(fā)展，都做出了不可磨滅的貢獻，也是對國家的號召積極的響應，進(jìn)而對市場(chǎng)經(jīng)濟持續發(fā)展也做出了不少的.貢獻。

　　參考文獻：

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　　[3]葛春燕.數據挖掘技術(shù)在保險公司客戶(hù)評估中的應用研究[J].軟件,20xx.

　　[4]陳慶文.數據挖掘在財產(chǎn)保險公司應用研究——以人保財險公司為例[D].對外經(jīng)濟貿易大學(xué),20xx.

數據挖掘論文10

　　摘要：數據挖掘是指從海量數據中找到人們未知、可能有用的、隱藏的規則，可以通過(guò)關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、時(shí)序分析等各種算法發(fā)現一些無(wú)法通過(guò)觀(guān)察圖表得出的深層次原因。將計算機數據挖掘技術(shù)應用于高校學(xué)籍預警機制的研究中，在大量以往的教學(xué)管理數據庫中挖掘出未知、可能有用的、隱藏的規則，促進(jìn)教育的改革和發(fā)展。

　　關(guān)鍵詞：數據挖掘;DataMining;學(xué)籍預警機制

　　本文針對學(xué)分制背景下高校學(xué)籍預警機制存在的問(wèn)題和現狀，用計算機數據挖掘（DataMining）技術(shù)對學(xué)籍預警機制進(jìn)行分析，通過(guò)數據挖掘有關(guān)方法對搜集到的學(xué)生學(xué)籍數據進(jìn)行分析和處理，以求能夠挖掘出大量的隱含在學(xué)籍信息系統中的有價(jià)值的資源，用以預測可能發(fā)生的預警事件，為教學(xué)管理者進(jìn)行危機管理提供幫助。隨著(zhù)高校招生規模不斷擴大，如何保證高校的教學(xué)質(zhì)量最終完成人才培養方案，成為一個(gè)重要的問(wèn)題，具有重要研究?jì)r(jià)值。

　　一、高校學(xué)籍預警機制的現狀及問(wèn)題

　　20xx年8月教育部對“學(xué)籍預警”這一詞語(yǔ)做出了解釋?zhuān)菏且环N高等教育管理方式。普通高校學(xué)籍的預警方式一般采用學(xué)校和院系雙向管理，學(xué)校負責統一制定學(xué)籍預警標準，通過(guò)學(xué)習進(jìn)度推進(jìn)的不同階段劃分學(xué)分預警標準，在達到一定學(xué)分線(xiàn)開(kāi)始預警，分為考勤預警、選課預警、成績(jì)預警、學(xué)籍異動(dòng)預警、畢業(yè)預警。根據高校教學(xué)管理系統，對缺課達到一定數目的學(xué)生進(jìn)行提醒教育，期末統計學(xué)生完成的學(xué)分來(lái)評估學(xué)生學(xué)習情況，并預測學(xué)生是否能夠完成培養方案，通過(guò)教師提供的學(xué)生考勤記錄、作業(yè)情況以及課堂表現等，針對學(xué)生的具體情況對其預警。教學(xué)考核工作與學(xué)生思想政治工作在學(xué)生管理方面相對獨立，主要是事先警示教育、事后跟蹤管理。目前的學(xué)籍預警主要是單方向的，原有的學(xué)籍管理制度大都是傳統的事后處理型，具有延遲性。只有出現嚴重的學(xué)籍異常后，才會(huì )觸發(fā)預警機制，采取相應的對策解決問(wèn)題，家長(cháng)對學(xué)生的在校學(xué)習情況了解不清，了解不及時(shí)，比如之前學(xué)期表現良好的學(xué)生本學(xué)期出現網(wǎng)癮狀態(tài)而不能及時(shí)發(fā)現，往往會(huì )錯過(guò)對該生的最佳教育期。傳統的學(xué)籍預警機制無(wú)法做到提前預知，對學(xué)生的學(xué)習和生活狀況無(wú)法實(shí)時(shí)監管，問(wèn)題的根源也無(wú)法追蹤。

　　二、數據挖掘技術(shù)

　　數據挖掘（DataMining）是指從海量數據中找到人們未知的、可能有用的、隱藏的規則，可以通過(guò)關(guān)聯(lián)分析、聚類(lèi)分析、時(shí)序分析等各種算法發(fā)現一些無(wú)法通過(guò)觀(guān)察圖表得出的深層次原因。因此，將計算機數據挖掘技術(shù)應用于高校學(xué)籍預警機制的研究中，在大量以往的教學(xué)管理數據庫中挖掘出未知的、可能有用的、隱藏的規則，促進(jìn)教育的改革和發(fā)展。將計算機數據挖掘技術(shù)和傳統的人力管理相結合，以學(xué)生為本，建立健全全方位學(xué)籍預警構架，做到“防微杜漸”，為學(xué)校順利完成教育目標起到促進(jìn)作用。

　　三、數據挖掘在學(xué)籍預警機制里的應用

　　隨著(zhù)計算機技術(shù)的進(jìn)步，各大高校逐步建立了日益完善的學(xué)籍信息管理系統，累積了大量學(xué)籍信息數據庫。目前，這些數據主要用來(lái)向各級管理部門(mén)上報和學(xué)校自行查看存檔，但對于這些數據后面隱藏的價(jià)值并沒(méi)有進(jìn)行深度挖掘和利用，十分可惜。所以，應以高校學(xué)生信息管理系統為對象，研究深度數據挖掘的方法，“透過(guò)現象看本質(zhì)”，綜合分析出有價(jià)值的學(xué)籍預警信息，為管理提供參考。例如，學(xué)校發(fā)現高等數學(xué)等主干課的不及格率有逐年上升的趨勢，一般認為是學(xué)習不認真所致，但做了很多工作效果并不明顯，這時(shí)通過(guò)數據挖掘分析挖掘最近10年所有有過(guò)不及格課程的學(xué)生的成績(jì)，發(fā)現有較高比例的學(xué)生來(lái)自西部地區，而且還發(fā)現有較高比例的學(xué)生家庭收入非常高或者非常低（生源地和經(jīng)濟情況問(wèn)題）。針對此可以在學(xué)生管理上提前采取有針對性的管理措施。制定好目標標準，挖掘學(xué)生的學(xué)習習慣及學(xué)習特長(cháng)，輔助教師指導學(xué)生，指導學(xué)生改正自己的不當行為，提高學(xué)習能力。從教學(xué)管理系統中所記載的學(xué)生基本資料、學(xué)習成績(jì)、學(xué)習經(jīng)歷、學(xué)習喜好以及知識體系結構等內容，發(fā)現學(xué)生學(xué)習習慣，輔助學(xué)生改正自身學(xué)習行為。提高學(xué)生各方面綜合素質(zhì)。利用數據挖掘的關(guān)聯(lián)分析輔助師生行為預警干預。各高校學(xué)籍管理系統中記載著(zhù)各院系各專(zhuān)業(yè)學(xué)生與教師的學(xué)習工作，社會(huì )活動(dòng)，獎勵處罰情況，可從中分析出師生各種活動(dòng)之間的內在聯(lián)系，假定有規則“A∪B∈C”，那么當在實(shí)際活動(dòng)中，某學(xué)生已有A和B行為，馬上可以分析出產(chǎn)生下個(gè)行為的概率，可即時(shí)預警，提前制止C行為的發(fā)生。利用數據挖掘為課程設置提供合理依據。高校學(xué)生的課程安排設置是循序漸進(jìn)的，每門(mén)課程之間都有一定的關(guān)聯(lián)和前后順序，在學(xué)習一門(mén)專(zhuān)業(yè)課程之前必須先修一門(mén)基礎課程，基礎知識沒(méi)學(xué)好勢必影響專(zhuān)業(yè)課程的學(xué)習。而且，同一年級不同專(zhuān)業(yè)學(xué)生之間，由于教師或教師專(zhuān)業(yè)背景知識不同，各個(gè)學(xué)生總體成績(jì)相差有時(shí)會(huì )很大。數據庫中記載著(zhù)以往各專(zhuān)業(yè)學(xué)生各學(xué)科考試成績(jì)，使用數據挖掘的關(guān)聯(lián)分析與時(shí)序分析技術(shù)，能分析出原因，在此基礎上對課程進(jìn)行合理設置。

　　綜上所述，將基于計算機數據挖掘技術(shù)應用于高校的教學(xué)管理，以提高教學(xué)管理的預知性，增加教法選擇的參考性，加強教學(xué)過(guò)程的指導性，提高教學(xué)質(zhì)量。

　　參考文獻：

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　　[2]楊?lèi)?數據挖掘在高校招生工作中的應用前景[J].教育科學(xué)，20xx

　　[3]胡侃.基于大型數據倉庫的數據采掘[J].軟件學(xué)報，1998

數據挖掘論文11

　　摘要：隨著(zhù)我國社會(huì )經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人力資源管理也受到越來(lái)越多人們的重視，然而在如今激烈的市場(chǎng)競爭下很多企業(yè)依然不重視人力資源管理，從而使得自身的整體工作效率不高。為此，筆者認為為了提高礦建人力資源管理的質(zhì)量，應采取數據挖掘技術(shù)來(lái)開(kāi)展工作，從而讓整個(gè)企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競爭中穩定、長(cháng)久發(fā)展下去。

　　關(guān)鍵詞：數據挖掘技術(shù)；企業(yè)人力資源管理；應用

　　1、數據挖掘技術(shù)在企業(yè)人力資源管理中應用的現狀

　　隨著(zhù)我國人力資源管理體系的不斷發(fā)展，隱藏在管理工作中的問(wèn)題也被逐漸顯露出來(lái)，雖然很多企業(yè)的高層管理者對人力資源管理這塊已經(jīng)高度重視，但是企業(yè)往往是希望通過(guò)運用相關(guān)的系統來(lái)對人才進(jìn)行管理，基于我國社會(huì )整體經(jīng)濟實(shí)力的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代的到來(lái)，數據挖掘技術(shù)也受到越來(lái)越多的企業(yè)多關(guān)注，并紛紛采用該技術(shù)對自身人力資源進(jìn)行管理，同時(shí)也將人力資源管理系統作為整個(gè)信息化建設過(guò)程中的核心部位，就數據調查顯示，數據挖掘技術(shù)已經(jīng)被國外很多軟件開(kāi)放式引入自身的人力資源管理工作中，并使自身內部逐步形成了一套完整的人力資源管理系統體系。除此之外，數據挖掘技術(shù)也被廣泛應用在企業(yè)的基本人力資源檔案管理工作中，隨著(zhù)信息技術(shù)時(shí)代的到來(lái)，以往傳統的計算機管理模式對人力資源管理效率往往并不高，為此，數據挖掘技術(shù)對企業(yè)人力資管理工作是百利而無(wú)一害的。

　　2、數據挖掘技術(shù)在企業(yè)人力資源管理中的應用

　　2、1人才的招聘

　　任何企業(yè)在發(fā)展過(guò)程中都是離不開(kāi)新鮮血液注入的，隨著(zhù)目前我國市場(chǎng)經(jīng)濟競爭趨勢的不斷增長(cháng)，企業(yè)要想穩固發(fā)展必須要引入人力資源管理，只有這樣才能提高企業(yè)經(jīng)濟效益以及社會(huì )收益。為此，企業(yè)應對人才進(jìn)行招聘，這也是獲取人力資源的重要手段，通過(guò)采用數據挖掘技術(shù)來(lái)吸引社會(huì )中的各類(lèi)人才，并采取有效的人才管理流程來(lái)對人才進(jìn)行篩選，最終選擇質(zhì)量最佳的人才資源。與此同時(shí)，企業(yè)對人才招聘質(zhì)量的優(yōu)與良對自身內部的員工、人類(lèi)資源也會(huì )造成一定的影響，換句話(huà)來(lái)講，人才的招聘往往是企業(yè)人力資源管理工作開(kāi)展的前期階段，然而在實(shí)際人才招聘過(guò)程中很多企業(yè)總是找不到合適的人選，同時(shí)也有大量的優(yōu)質(zhì)人才也很難找的適合自身的工作，這也就加大了企業(yè)人才招聘的難度，也進(jìn)一步加大了招聘的成本，為此，企業(yè)采取數據挖掘技術(shù)可以有效降低人才招聘的成本支出，從而使自身獲得更大的經(jīng)濟收益與社會(huì )利益。

　　2、2對人才的管理

　　隨著(zhù)社會(huì )對人才需求量的不斷增加，企業(yè)對員工的數據記錄和管理方式也逐步優(yōu)化，然而在很多企業(yè)人力資源管理過(guò)程中仍然存在著(zhù)諸多問(wèn)題，而這些問(wèn)題的存在對企業(yè)未來(lái)發(fā)展也產(chǎn)生阻礙作用。為了企業(yè)在未來(lái)發(fā)展道路上穩固、長(cháng)久發(fā)展，應采取數據挖掘技術(shù)來(lái)對人才進(jìn)行管理，以往傳統的管理模式往往是對員工的基本信息以及日�？己诉M(jìn)行管理，這種管理方式已經(jīng)不適應現在時(shí)代發(fā)展的趨勢，為此，礦建企業(yè)必要順應當下時(shí)代的發(fā)展趨勢來(lái)采取有效的措施來(lái)對人力資源進(jìn)行管理，現代化的管理模式主要強調的是對相關(guān)數據的分析和整理能力，通過(guò)對數據的分析來(lái)形成具有實(shí)際指導作用的總結，從而為企業(yè)人力資源管理工作提供有價(jià)值的參考依據。例如，在實(shí)際人力資源管理過(guò)程中可以利用數據挖掘技術(shù)來(lái)對企業(yè)內部員工的薪資水平進(jìn)行分析，并對企業(yè)的成本控制提出有效的建議，也可以利用數據挖掘技術(shù)對企業(yè)中年紀較大的員工進(jìn)行分析，并對其進(jìn)行科學(xué)的評判，從而對其提出更有利的參考價(jià)值和依據。

　　2、3實(shí)現對企業(yè)人才的合理分配

　　隨著(zhù)我國社會(huì )經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人才的發(fā)展形勢也變得越來(lái)越“多元化”“個(gè)體化”。為此，筆者認為為了進(jìn)一步提高礦建企業(yè)人力資源管理工作的質(zhì)量，應采取數據挖掘技術(shù)來(lái)對人才進(jìn)行合理分配，并結合內部員工的實(shí)際特點(diǎn)以及具體類(lèi)型進(jìn)行客觀(guān)性的評判，這對企業(yè)的人才資源管理以及未來(lái)發(fā)展無(wú)疑是百利無(wú)一害的。通過(guò)采取數據挖掘技術(shù)不僅可以實(shí)現對員工的共性以及特點(diǎn)進(jìn)行分析，使每一位員工的信息資源、崗位職責得到有效劃分，同時(shí)也進(jìn)一步實(shí)現對企業(yè)人才的合理分配。通過(guò)對數據信息的管理技術(shù)構建實(shí)現對人員分組，從而使數據挖掘技術(shù)在企業(yè)人力資源管理中得到有效利用，使其發(fā)揮最大的作用與價(jià)值，同時(shí)也進(jìn)一步提高企業(yè)人力資源管理工作的效率和和質(zhì)量，最終推動(dòng)企業(yè)穩固、長(cháng)久的發(fā)展。

　　3、結語(yǔ)

　　綜上所述，隨著(zhù)社會(huì )經(jīng)濟的飛速發(fā)展，建設領(lǐng)域也得到逐步提高，然而在人力資源管理工作中依然存在著(zhù)諸多問(wèn)題，這些問(wèn)題的存在也嚴重阻礙我國社會(huì )經(jīng)濟的穩固發(fā)展。所以，只有充分采用數據挖掘技術(shù)來(lái)開(kāi)展人力資源管理工作，才能提高企業(yè)的人力資源管理水平。

　　參考文獻：

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數據挖掘論文12

　　摘要：隨著(zhù)計算機信息網(wǎng)絡(luò )的快速發(fā)展，數據挖掘在軟件工程中的地位越來(lái)越突出。軟件工程數據挖掘是在冗余的數據中發(fā)現有用的數據，從而得到更好地利用。社會(huì )的發(fā)展，科技的進(jìn)步使得社會(huì )進(jìn)入了網(wǎng)絡(luò )信息熱時(shí)代，隨之計算機軟件也不斷增加，人們獲取的信息大部分是人手動(dòng)操作軟件獲得的，這樣的信息量具有一定的局限性。因此，為了滿(mǎn)足當今社會(huì )的需要，必須借助于軟件工程數據挖掘的手段。

　　關(guān)鍵詞：軟件工程；數據挖掘；研究現狀

　　中圖分類(lèi)號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（20xx）26-0020-02

　　利用數據挖掘技術(shù)對大量冗余的數據進(jìn)行篩選從而得到少量精確的信息。冗余的數據是指既包含有用信息有包含無(wú)用信息，利用數據挖掘技術(shù)剔除掉多余的無(wú)用信息留下有用信息，這樣既可以提高手機數據的質(zhì)量又可以提高工作效率。所以，數據挖掘技術(shù)在當前的軟件工程中起著(zhù)越來(lái)越重要的作用。數據挖掘技術(shù)提取、篩選、分析和整理數據比人工操作軟件獲得的數據更精確更高效。同時(shí)，使用這種技術(shù)為軟件開(kāi)發(fā)者提供了有利的條件，它可以給軟件開(kāi)發(fā)者提供一些對其開(kāi)發(fā)軟件有用的信息。軟件開(kāi)發(fā)者想要更有效率的開(kāi)發(fā)出更高質(zhì)量的軟件，就必須獲得更多的更有用的數據，而想要收集和整理出有用數據就需要借助數據挖掘技術(shù)來(lái)實(shí)現，進(jìn)而提高工作效率。

　　1 數據挖掘的基本概述

　　軟件工程數據主要是指開(kāi)發(fā)軟件過(guò)程中所涉及的各類(lèi)數據，如需求分析、可行性分析、設計等文檔，開(kāi)發(fā)商通信、軟件注釋、代碼、版本、測試用例和結果、使用說(shuō)明、用戶(hù)反饋等信息數據，一般情況下其是軟件開(kāi)發(fā)者獲取軟件數據的唯一來(lái)源；而數據挖掘是指在海量數據中集中發(fā)現有用知識或信息的過(guò)程。

　　軟件工程數據挖掘的工作原理 主要包括數據預處理階段、挖掘階段以及評估階段三個(gè)方面。在挖掘階段主要是運用分類(lèi)、統計、關(guān)聯(lián)、聚類(lèi)、異常檢測等一系列算法的過(guò)程。在評估階段數據挖掘的意義主要在于其結果應易被用戶(hù)理解，其結果評估主要有兩個(gè)環(huán)節分別是模式過(guò)濾和模式表示。

　　數據挖掘在計算機軟件工程中的研究相當多，它是分析數據的一種新穎方式。目前，隨著(zhù)社會(huì )工作的復雜度，需要更加完善的軟件，因此對于軟件代碼的數量也在急劇增加進(jìn)而導致了數據量的快速增長(cháng)。而傳統的數據計算方式已經(jīng)不能滿(mǎn)足目前對于大量數據進(jìn)行分析的要求，所以，研究者希望能夠發(fā)掘出一種新的數據分析方式更高效的整理出有用的數據信息。軟件開(kāi)發(fā)中會(huì )積累大量的數據，比如說(shuō)文本數據，測試數據，用戶(hù)信息數據以及用戶(hù)體驗反饋數據等等，軟件開(kāi)發(fā)者為了開(kāi)發(fā)出更好的軟件就必須分析和整理這些數據。但是，目前軟件工程開(kāi)發(fā)的軟件越來(lái)越大，其數據越累越復雜對于數據的處理已經(jīng)超出了人工處理的能力的范疇，所以說(shuō)繼續使用傳統數據處理的方式來(lái)收集，整理和分析數據已經(jīng)不可能實(shí)現。因此，推動(dòng)了人們對于新的數據處理方式的研究，所以才提出了軟件工程數據挖掘技術(shù)。

　　2 軟件工程數據挖掘的應用

　　隨著(zhù)計算機軟件工程的發(fā)展，可以發(fā)現傳統的數據挖掘技術(shù)具有很多的不足，存在一定的缺陷。傳統的數據挖掘技術(shù)的定位系統不完善，定位不精確，并沒(méi)有體現出數據挖掘技術(shù)的高性能，它不足以滿(mǎn)足當代對于數據處理的要求，因此需要對傳統的數據挖掘技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)和完善，這是我們目前的首要任務(wù)之一。為了迎合現代化網(wǎng)絡(luò )信息技術(shù)的快速發(fā)展，需要發(fā)掘出新的數據處理模式，就是在這樣的背景條件下，誕生了軟件工程數據挖掘技術(shù)。相比于存在很多缺陷與不足的傳統軟件工程而言，軟件工程數據挖掘技術(shù)更加簡(jiǎn)單、方便、高效以及精確。軟件工程數據挖掘技術(shù)并不需要特定的技術(shù)平臺，體現了其普適性。當前，我國已經(jīng)開(kāi)始深入的研究軟件工程數據挖掘技術(shù)，但是，仍然需要更深的開(kāi)發(fā)其性能以便更好地滿(mǎn)足社會(huì )的需求。

　　3 軟件工程數據挖掘面臨的挑戰

　　軟件工程數據相比于普通數據更加復雜，所以對于軟件工程數據進(jìn)行處理具有很大的挑戰性。處理軟件工程的大量數據具有：軟件工程數據復雜性，軟件工程的數據處理非傳統以及需要嚴格精確的軟件工程數據的分析結果等三方面的困難。

　　3.1 對數據復雜性的分析

　　軟件工程數據包括結構化數據和非結構化數據。軟件工程中所產(chǎn)生的缺陷報告以及各種版本信息構成了結構化數據信息；而軟件工程處理過(guò)程中所產(chǎn)生的代碼信息和文本文檔信息構成了非結構化數據信息。由于這兩類(lèi)數據包含的具體內容不同，所以需要分別處理這兩種數據，需要使用不同的算法對他們進(jìn)行處理。雖然說(shuō)需要不同方式處理這兩種數據但是并不表示這兩種數據之間沒(méi)有任何聯(lián)系，事實(shí)上，它們之間存在著(zhù)重要的對應關(guān)系。例如：代碼中存在著(zhù)缺陷報告，版本信息中存在著(zhù)對應的文檔信息，由于它們之間存在著(zhù)這樣的對應關(guān)系，所以使得人們不能很好地對其進(jìn)行整體分析，這就促使了人們開(kāi)發(fā)出一種新的算法，新的數據分析技術(shù)能夠同時(shí)將結構化信息和非結構化信息這兩種對應數據一起挖掘出來(lái)。

　　3.2 對數據處理非傳統的分析

　　分析和評估軟件工程數據挖掘出來(lái)的信息，這是數據挖掘過(guò)程的最后一步�？蛻�(hù)是軟件工程數據挖掘數據處理的最后宿體，軟件開(kāi)發(fā)者需要對最終挖掘出來(lái)的數據進(jìn)行轉變，格式轉變是為了滿(mǎn)足廣大客戶(hù)對于數據不同的要求。但是，由于需要對數據進(jìn)行格式轉變，相當于增加了一定的工作量，那么軟件工程數據挖掘的效率則會(huì )被大大降低。對于客戶(hù)而言，他們需要的信息各種各樣并不單一，比如說(shuō)客戶(hù)可能會(huì )同時(shí)需要具體的例子和編程代碼等；或者說(shuō)需要具體例子和缺陷報告等；或者三者皆需要。由此可見(jiàn)，我們仍然需要改進(jìn)和完善軟件工程數據挖掘技術(shù)來(lái)提高其效率。怎樣才能做到讓客戶(hù)得到滿(mǎn)意的數據挖掘結果呢？那么就需要高效的數據挖掘技術(shù)將各類(lèi)信息進(jìn)行歸納總結，改變其格式。這樣的技術(shù)，不僅僅可以滿(mǎn)足客戶(hù)需求而且還可以使軟件開(kāi)發(fā)者從中得到更大的利益。

　　3.3 對數據挖掘結果好壞的評價(jià)標準

　　對于傳統的數據挖掘技術(shù)而言，它也有一套自己的對于數據結果處理好壞的分析標準，而這個(gè)標準對于傳統數據挖掘技術(shù)數據處理的分析較準確。但是，在當前的軟件工程所要處理的數據量很大，傳統的評價(jià)標準已經(jīng)不能滿(mǎn)足現在的數據分析要求；使用不同的數據結果評價(jià)標準來(lái)評判不同的數據挖掘結果。然而不同的評價(jià)標準之間的聯(lián)系并不緊密，因此就需要開(kāi)發(fā)者針對不同的數據類(lèi)型做出不同的評價(jià)分析標準以便滿(mǎn)足客戶(hù)需求。想要對數據分析結果是否準確，數據挖掘的信息是否合理等等這些不同的問(wèn)題進(jìn)行更加深刻的了解，就要求開(kāi)發(fā)者有獨特的見(jiàn)解，對于數據結果是否精確有一定的判斷能力�？傊�，獲取準確的信息就是軟件工程數據挖掘的目的。所以，最后獲得的數據是否滿(mǎn)足要求就是評判軟件工程數據挖掘結果是否完美的標準。endprint

　　4 對軟件工程數據挖掘應用進(jìn)行分析

　　4.1 對軟件數據挖掘技術(shù)進(jìn)行分析

　　在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，數據挖掘技術(shù)包括兩個(gè)方面：（1）程序編寫(xiě)；（2）程序成果。在這個(gè)過(guò)程中，程序結構和程序功能技術(shù)的主要作用就是檢索出有效的信息。提升信息的有效性需要聯(lián)系到客戶(hù)的實(shí)際需要，同時(shí)也需要對程序編寫(xiě)過(guò)程進(jìn)行智能化培訓。將調用、重載和多重繼承等關(guān)系家合起來(lái)進(jìn)行有效的記錄各種相關(guān)信息，重視靜態(tài)規則的同時(shí)利用遞歸測試的方式來(lái)分配工作，從而更有效的掌握關(guān)聯(lián)度之間的可信性。

　　4.2 做好軟件維護中的軟件工程數據挖掘工作

　　在軟件維護的過(guò)程中，軟件修復和軟件改善工作依賴(lài)于數據挖掘技術(shù)。數據挖掘技術(shù)在軟件缺陷以及軟件結構等也起到了重要的作用。軟件修復即維護者通過(guò)依據缺陷分派進(jìn)行有效的評估并改善缺陷程序進(jìn)而確定修復級別或者維護者可以選擇缺陷修復方式，無(wú)論哪種方式最終目的都是進(jìn)行軟件修復來(lái)保證數據挖掘的高效性。缺陷分派即將缺陷轉化為文本類(lèi)型，采取有效措施來(lái)進(jìn)行修復。但是，這樣的方式它的實(shí)際準確率并不高，因而需要利用強化檢測來(lái)完善缺陷報告技術(shù)。

　　4.3 注重高性能數據挖掘技術(shù)開(kāi)發(fā)工作

　　數據挖掘技術(shù)體現在軟件開(kāi)發(fā)工作中的創(chuàng )新性不可或缺，在實(shí)際的工作過(guò)程中，目前的軟件工程數據挖掘更加重視兩個(gè)工作：（1）規則分析方式；（2）項目檢索工作�？偠�言之，想要高效快速地尋找病毒，并對其進(jìn)行全方位分析和評估得到準確的病毒數據需要高性能數據挖掘技術(shù)。只有提升數據分析的可行性，提升軟件開(kāi)發(fā)安全性能，才能更好地實(shí)現軟件工程的良好發(fā)展。

　　5 總結

　　綜上所述，數據挖掘技術(shù)的應用非常廣泛，比如說(shuō)分析代碼、軟件故障檢測以及軟件項目管理等三個(gè)方面應用較多。值得關(guān)注的是，當前對于數據挖掘技術(shù)的研究還不夠成熟。因此，研究者需要對軟件工程數據挖掘技術(shù)進(jìn)行深入的研究，從而能夠促進(jìn)軟件更好地開(kāi)發(fā)和管理。相信在不久的將來(lái)，我們一定可以在數據挖掘方面取得非常好的優(yōu)化效果。

　　參考文獻：

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　　[4] 徐琳，王寧.數據挖掘技術(shù)在軟件工程中的應用分析[J].數字通信世界，20xx（8）.

數據挖掘論文13

　　計算機技術(shù)的不斷發(fā)展，信息技術(shù)不斷加強，在社會(huì )新的發(fā)展趨勢下，以往的傳統管理模式落后于現代化發(fā)展的管理水平。為了創(chuàng )新檔案管理的模式，提高檔案管理的質(zhì)量，在現代檔案信息管理系統中引入數據挖掘技術(shù)。

　　1、信息挖掘技術(shù)

　　1.1數據挖掘技術(shù)概述

　　數據挖掘技術(shù)是一種基于統計學(xué)、人工智能等等技術(shù)基礎上，能夠自動(dòng)分析原有數據，從而做出歸納整理，并對其潛在的模式進(jìn)行挖掘的決策支持過(guò)程，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是從一系列復雜的數據中提取人們需要的潛在性信息。

　　1.2數據挖掘技術(shù)的方法

　　二十世紀末，計算機挖掘技術(shù)產(chǎn)生。其一般用到的方法有：

　�。�1）孤立點(diǎn)分析。孤立點(diǎn)分析法主要用于對于特殊信息的挖掘。

　�。�2）聚類(lèi)分析。聚類(lèi)分析方法是在指定的對象中，對其價(jià)值聯(lián)系進(jìn)行搜索。

　�。�3）分類(lèi)分析。分類(lèi)分析就是找出具有一定特點(diǎn)的數據，對需要解讀的數據進(jìn)行識別。

　�。�4）關(guān)聯(lián)性分析。關(guān)聯(lián)性分析方法是對指定數據中出現頻繁的數據進(jìn)行挖掘。

　�。�5）序列分析。與關(guān)聯(lián)性分析法一樣，由數據之間內在的聯(lián)系得出潛在的關(guān)聯(lián)。

　　1.3計算機挖掘技術(shù)的形式分析

　　計算機挖掘技術(shù)在使用過(guò)程中，收集到的數據不同，數據收集的方法也就不同。在對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行形式分析的時(shí)候，主要用到：分類(lèi)形式、粗糙集形式、相關(guān)規則形式。

　　2、計算機數據挖掘技術(shù)在檔案信息管理

　　系統中的應用計算機挖掘技術(shù)，能夠將隱藏的信息挖掘出來(lái)并進(jìn)行總結和利用，運用到檔案管理中來(lái)，在充分發(fā)揮挖掘技術(shù)作用的同時(shí)，極大的提高了檔案數據的利用價(jià)值。數據挖掘技術(shù)在檔案管理系統中，一般用到的方法為：

　　2.1收集法

　　該方法在對數據庫中的數據進(jìn)行分析的基礎上，建立對已知數據詳細描述的概念模型。然后將每個(gè)測試的樣本與此模型進(jìn)行比較，若有一個(gè)模型在測試中被認可，就可以以此模型對管理的對象分類(lèi)。例如，檔案管理員就某事向客戶(hù)進(jìn)行問(wèn)卷調查并將答案輸入到數據庫中。在該數據庫中，對客戶(hù)的回答進(jìn)行具體屬性描述，當有新的回答內容輸入的時(shí)候，系統會(huì )自動(dòng)對該客戶(hù)需求分類(lèi)，在減輕管理員工作壓力的同時(shí)，提高了檔案管理的效率。

　　2.2保留法

　　該方法是防止老客戶(hù)檔案丟失并將客戶(hù)留住的過(guò)程。對于任何一個(gè)企業(yè)來(lái)說(shuō)，發(fā)展一個(gè)新的客戶(hù)的成本要遠遠高于留住一個(gè)來(lái)客戶(hù)的成本。在客戶(hù)保留的過(guò)程中，對客戶(hù)檔案流失原因的分析至關(guān)重要，因此，采用挖掘技術(shù)對其進(jìn)行分析是必要的。

　　2.3分類(lèi)法

　　通過(guò)計算機挖掘技術(shù)對檔案進(jìn)行分類(lèi)，按照不同的性質(zhì)進(jìn)行系統的劃分，將所有相似或相通的檔案進(jìn)行整理，在人們需要的時(shí)候，能夠快速的被提取出來(lái)，提高了檢索的效率和分類(lèi)的專(zhuān)業(yè)性。

　　3、檔案管理引入計算機挖掘技術(shù)的必要性

　　計算機挖掘技術(shù)的應用，對檔案管理方式的不斷完善有著(zhù)極其重要的意義，其重要性主要體現在：

　　3.1對檔案的保護更全面

　　一部分具有歷史意義的檔案，隨著(zhù)保存的時(shí)間不斷增加，其年代感加強，意義和價(jià)值增大。相應的，利用的頻率會(huì )隨著(zhù)利用的價(jià)值增加，也更容易被損壞從而導致檔案信息壽命折損，此外，管理不當造成泄密，使檔案失去了原本的利用價(jià)值，這種存在于檔案管理和利用之間的矛盾，使得檔案管理面臨著(zhù)巨大的難題。挖掘技術(shù)的運用，緩解了這種矛盾，在檔案管理工作中具有重要的意義。

　　3.2提升檔案管理的質(zhì)量

　　在檔案信息管理系統中引入計算機挖掘技術(shù)，使得檔案信息管理打破了傳統的模式，通過(guò)挖掘技術(shù)，對管理的模式有了極大的創(chuàng )新，工作人員以往繁重的工作壓力得到釋放，時(shí)間和精力更加豐富，在對檔案管理的細節方面也就更加注意，同時(shí)也加快了對檔案的數據信息進(jìn)行處理的速度，提升檔案管理的整體質(zhì)量。

　　4、結語(yǔ)

　　綜上所述，計算機數據挖掘技術(shù)涉及的內容很廣，對挖掘技術(shù)的運用，使得各行各業(yè)的發(fā)展水平得到了很大的提高，推動(dòng)社會(huì )經(jīng)濟的發(fā)展，帶動(dòng)社會(huì )發(fā)展模式的創(chuàng )新。在檔案管理中使用計算機挖掘技術(shù)，使得檔案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同時(shí)，也需要檔案信息管理人員在進(jìn)行檔案信息管理的時(shí)候，能合理利用計算機信息挖掘技術(shù)，在提高工作效率的同時(shí)，促進(jìn)管理模式的不斷創(chuàng )新，以適應時(shí)代發(fā)展的要求。

數據挖掘論文14

　　摘要：在電子商務(wù)中運用數據挖掘技術(shù)，對服務(wù)器上的日志數據、用戶(hù)信息和訪(fǎng)問(wèn)鏈接信息進(jìn)行數據挖掘，有效了解客戶(hù)的購買(mǎi)欲望，從而調整電子商務(wù)平臺，最終實(shí)現利益更大化。本文旨在了解電子商務(wù)中的數據源有哪些，發(fā)掘數據挖掘在電子商務(wù)中的具體作用，從而為數據挖掘的具體設計奠定基礎。

　　關(guān)鍵詞：數據挖掘電子商務(wù)數據源

　　一、電子商務(wù)中數據挖掘的數據源

　　1.服務(wù)器日志數據客戶(hù)在訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)站時(shí)，就會(huì )在服務(wù)器上產(chǎn)生相應的服務(wù)器數據，這些文件主要是日志文件。而日志文件又可分為Ser-vicelogs、Errorlogs、Cookielogs。其中Servicelogs文件格式是最常用的標準公用日志文件格式，也是標準組合日志文件格式。標準公用日志文件的格式存儲關(guān)于客戶(hù)連接的物理信息。標準組合日志文件格式主要包含關(guān)于日志文件元信息的指令，如版本號，會(huì )話(huà)監控開(kāi)始和結束的日期等。在日志文件中，Cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服務(wù)器為了自動(dòng)追蹤網(wǎng)站訪(fǎng)問(wèn)者，為單個(gè)客戶(hù)瀏覽器生成日志[1]。

　　2.客戶(hù)登記信息

　　客戶(hù)登記信息是指客戶(hù)通過(guò)Web頁(yè)輸入的、并提交給服務(wù)器的相關(guān)用戶(hù)信息，這些信息通常是關(guān)于用戶(hù)的常用特征。

　　在Web的數據挖掘中，客戶(hù)登記信息需要和訪(fǎng)問(wèn)日志集成，以提高數據挖掘的準確度，使之能更進(jìn)一步的了解客戶(hù)。

　　3.web頁(yè)面的超級鏈接

　　輔之以監視所有到達服務(wù)器的數據，提取其中的HTTP請求信息。此部分數據主要來(lái)自瀏覽者的點(diǎn)擊流，用于考察用戶(hù)的行為表現。網(wǎng)絡(luò )底層信息監聽(tīng)過(guò)濾指監聽(tīng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò )的所有信息流量，并根據信息源主機、目標主機、服務(wù)協(xié)議端口等信息過(guò)濾掉垃圾數據，然后進(jìn)行進(jìn)一步的處理，如關(guān)鍵字的搜索等，最終將用戶(hù)感興趣的數據發(fā)送到給定的數據接受程序存儲到數據庫中進(jìn)行分析統計。

　　二、Web數據挖掘在電子商務(wù)中的應用通過(guò)對數據源的原始積累、仔細分析，再利用數據發(fā)掘技術(shù)，最終達到為企業(yè)為用戶(hù)服務(wù)的目的，而這些服務(wù)主要有以下幾種。

　　1.改進(jìn)站點(diǎn)設計，提高客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)的興趣對客戶(hù)來(lái)說(shuō)，傳統客戶(hù)與銷(xiāo)售商之間的空間距離在電子商務(wù)中已經(jīng)不存在了，在Internet上，每一個(gè)銷(xiāo)售商對于客戶(hù)來(lái)說(shuō)都是一樣的，那么如何使客戶(hù)在自己的銷(xiāo)售站點(diǎn)上駐留更長(cháng)的時(shí)間，對銷(xiāo)售商來(lái)說(shuō)將是一個(gè)挑戰。為了使客戶(hù)在自己的網(wǎng)站上駐留更長(cháng)的時(shí)間，就應該對客戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)信息進(jìn)行挖掘，通過(guò)挖掘就能知道客戶(hù)的瀏覽行為，從而了解客戶(hù)的興趣及需求所在，并根據需求動(dòng)態(tài)地調整頁(yè)面，向客戶(hù)展示一個(gè)特殊的頁(yè)面，提供特有的一些商品信息和廣告，以使客戶(hù)能繼續保持對訪(fǎng)問(wèn)站點(diǎn)的興趣。

　　2.發(fā)現潛在客戶(hù)

　　在對web的客戶(hù)訪(fǎng)問(wèn)信息的挖掘中，利用分類(lèi)技術(shù)可以在Internet上找到未來(lái)的潛在客戶(hù)。獲得這些潛在的客戶(hù)通常的市場(chǎng)策略是：先對已經(jīng)存在的訪(fǎng)問(wèn)者進(jìn)行分類(lèi)。對于一個(gè)新的訪(fǎng)問(wèn)者，通過(guò)在Web上的分類(lèi)發(fā)現，識別出這個(gè)客戶(hù)與已經(jīng)分類(lèi)的老客戶(hù)的一些公共的描述，從而對這個(gè)新客戶(hù)進(jìn)行正確的歸類(lèi)。然后從它所屬類(lèi)判斷這個(gè)新客戶(hù)是否為潛在的購買(mǎi)者，決定是否要把這個(gè)新客戶(hù)作為潛在的客戶(hù)來(lái)對待。

　　客戶(hù)的類(lèi)型確定后，就可以對客戶(hù)動(dòng)態(tài)地展示W(wǎng)eb頁(yè)面，頁(yè)面的內容取決于客戶(hù)與銷(xiāo)售商提供的產(chǎn)品和服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)。

　　對于一個(gè)新的客戶(hù)，如果花了一段時(shí)間瀏覽市場(chǎng)站點(diǎn)，就可以把此客戶(hù)作為潛在的客戶(hù)并向這個(gè)客戶(hù)展示一些特殊的頁(yè)面內容。

　　3.個(gè)性化服務(wù)

　　根據網(wǎng)站用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)情況，為用戶(hù)提供個(gè)性化信息服務(wù)，這是許多互聯(lián)網(wǎng)應用，尤其是互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)或電子商務(wù)(網(wǎng)站)所追求的目標。根據用戶(hù)的訪(fǎng)問(wèn)行為和檔案向使用者進(jìn)行動(dòng)態(tài)的推薦，對許多應用都有很大的吸引力。Web日志挖掘是一個(gè)能夠出色地完成這個(gè)目標的方式。通過(guò)Web數據挖掘，可以理解訪(fǎng)問(wèn)者的動(dòng)態(tài)行為，據此優(yōu)化電子商務(wù)網(wǎng)站的經(jīng)營(yíng)模式。通過(guò)把所掌握的大量客戶(hù)分成不同的類(lèi)，對不同類(lèi)的客戶(hù)提供個(gè)性化服務(wù)來(lái)提高客戶(hù)的滿(mǎn)意度，從而保住老客戶(hù)；通過(guò)對具有相似瀏覽行為的客戶(hù)進(jìn)行分組，提取組中客戶(hù)的共同特征，從而實(shí)現客戶(hù)的聚類(lèi)，這可以幫助電子商務(wù)企業(yè)更好地了解客戶(hù)的興趣、消費習慣和消費傾向，預測他們的需求，有針對性地向他們推薦特定的商品并實(shí)現交叉銷(xiāo)售，可以提高交易成功率和交易量，提高營(yíng)銷(xiāo)效果。

　　例如全球最大中文購物網(wǎng)站淘寶網(wǎng)。當你購買(mǎi)一件商品后，淘寶網(wǎng)會(huì )自動(dòng)提示你“購買(mǎi)過(guò)此商品的人也購買(mǎi)過(guò)……”類(lèi)似的信息，這就是個(gè)性化服務(wù)的代表。

　　4.交易評價(jià)

　　現在幾乎每一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站都增加了交易評價(jià)功能，交易評價(jià)功能主要就是為了降低交易中的信息不對稱(chēng)問(wèn)題。

　　電子商務(wù)交易平臺設計了在線(xiàn)信譽(yù)評價(jià)系統，對買(mǎi)賣(mài)雙方的交易歷史及其評價(jià)進(jìn)行記錄。在聲譽(yù)效應的影響下，賣(mài)家也更加重視買(mǎi)家的交易滿(mǎn)意度，并且也形成了為獲取好評減少差評而提高服務(wù)質(zhì)量的良好風(fēng)氣。交易中的不滿(mǎn)意（或者成為糾紛）是產(chǎn)生非好評（包括中評和差評）的直接原因。那么，交易中一般會(huì )產(chǎn)生哪些交易糾紛，這些交易糾紛的存在會(huì )如何影響交易評價(jià)結果，這些問(wèn)題的解決對賣(mài)家的經(jīng)營(yíng)具有重要的指導價(jià)值。

　　總結

　　數據挖掘是當今世界研究的熱門(mén)領(lǐng)域，其研究具有廣闊的應用前景和巨大的現實(shí)意義。借助數據挖掘可以改進(jìn)企業(yè)的電子商務(wù)平臺，增加企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jì)，拓寬企業(yè)的經(jīng)營(yíng)思路，最終提高企業(yè)的競爭力。

　　參考文獻：

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數據挖掘論文15

　　一、旅游業(yè)數據挖掘國內外研究現狀

　　隨著(zhù)我國的旅游業(yè)的迅猛發(fā)展，旅游產(chǎn)業(yè)正邁向國際化的軌道,傳統旅游業(yè)積累的海量數據,沒(méi)有被有效利用,資源被極大浪費。將數據挖掘引入到旅游產(chǎn)業(yè)是大勢所趨。當前數據挖掘在旅游信息化建設中的應用與研究情況主要集中在高校理論界的研究,大多數研究?jì)H僅是學(xué)術(shù)研究,真正運用到旅游行業(yè)的文章多是從某個(gè)具體的方面出發(fā),針對個(gè)別應用進(jìn)行數據挖掘的融合。筆者主要研究決策樹(shù)方法在旅游信息化建設中的應用。目前,決策樹(shù)算法有CLS算法、ID3算法、C4.5算法、CART算法、SLIQ算法、Z統計算法、并行決策樹(shù)算法和SPRINT算法等。不同算法在執行效率、輸出結果、可擴容性、可理解性、預測的準確性等方面各不相同�？偟膩�(lái)說(shuō),這么多決策樹(shù)算法各有優(yōu)缺點(diǎn)，真正將數據挖掘運用到整個(gè)旅游信息化建設中還有很多問(wèn)題需要解決。

　　二、旅游業(yè)數據挖掘算法選擇

　　數據挖掘中常用的基本分類(lèi)算法有決策樹(shù)、貝葉斯、基于規則的算法等等。其中，決策樹(shù)是目前主流的分類(lèi)技術(shù),己經(jīng)成功的應用于更多行業(yè)的數據分析。在關(guān)聯(lián)規則挖掘研究中,最重要的是Apriori算法,這個(gè)算法后來(lái)成為絕大多數關(guān)聯(lián)規則分類(lèi)的基礎。聚類(lèi)算法也是數據挖掘技術(shù)中極為重要的組成部分。與分類(lèi)技術(shù)不同的是,聚類(lèi)不要求對數據進(jìn)行事先標定,就數據挖掘功能而言,聚類(lèi)能夠可以針對數據的相異度來(lái)分析評估數據,可以作為其他對發(fā)現的簇運行的數據挖掘算法的預處理步驟。各種算法分類(lèi)模型建立有所不同,但原理是大致相同的。筆者考慮決策樹(shù)算法結構簡(jiǎn)單,便于理解,且很擅長(cháng)處理非數值型數據,建模效率高,分類(lèi)速度快,特別適合大規模的數據處理的優(yōu)點(diǎn),結合旅游產(chǎn)業(yè)數據特點(diǎn),故作重點(diǎn)分析。

　　三、旅游業(yè)數據挖掘系統需求分析

　　旅游業(yè)數據挖掘系統的基本特點(diǎn)如下：統計旅游興趣；購物消費趨向；推薦其感興趣的旅游景點(diǎn)；在后臺管理中,通過(guò)決策樹(shù)算法對游客數量、平均年齡、景點(diǎn)收費、游客來(lái)自地區等進(jìn)行分析總結,為旅游消費者和旅游管理者提供服務(wù)：為消費者提供吃住行購娛樂(lè )天氣各方面信息查詢(xún)、機票、車(chē)船票、酒店、景區門(mén)票、餐飲等方面的預定與現金支付、第三方支付、消費者評價(jià)、在線(xiàn)咨詢(xún)等方面的便利、快捷服務(wù)。為管理者提供推薦、游客管理、線(xiàn)路管理、景點(diǎn)管理、特色服務(wù)管理、機票管理、在線(xiàn)咨詢(xún)管理、旅游客戶(hù)關(guān)系管理等服務(wù)，提高整體服務(wù)效率和水平。

　　四、旅游業(yè)數據挖掘系統的實(shí)現

　　旅游業(yè)信息管理系統包括游客信息管理與游客信息分析兩個(gè)子模塊。根據系統日常運行出現的問(wèn)題及時(shí)對系統進(jìn)行維護,如添加或者刪除某個(gè)模塊功能,系統整體運行速度的更近等。系統運用數據庫層、持久化層、業(yè)務(wù)邏輯層、表示層四層體系結構,主要利用ID3算法達到旅游數據信息的快速、準確分類(lèi)�？紤]了游客與酒店之間的關(guān)系、游客與旅游路線(xiàn)之間的關(guān)系、游客與旅游景點(diǎn)之間的關(guān)系、游客與機票、車(chē)票之間的關(guān)系、管理員與游客之間的關(guān)系、邏輯結構設計。程序之間的獨立性增加,易于擴展,規范化得到保證的同時(shí)提高了系統的安全性。詳細功能設計包括：用戶(hù)登錄、用戶(hù)查詢(xún)、預定及支付、后臺管理、旅游客戶(hù)管理和數據分析等方面。本系統中主要運用Java語(yǔ)言就行邏輯上的處理。系統主要使用Struts2和Hibernate這兩個(gè)框架來(lái)進(jìn)行整個(gè)系統的搭建。其中Struts2主要處理業(yè)務(wù)邏輯,而Hibernate主要是處理數據存儲、查詢(xún)等操作。系統采用Tomcat服務(wù)器。系統模塊需要實(shí)現酒店推薦實(shí)現、景點(diǎn)推薦實(shí)現、天氣預報實(shí)現、旅游線(xiàn)路實(shí)現、特產(chǎn)推薦、數據分析展現功能、報表數據獲取、景區客流量變化分析實(shí)現等。需要進(jìn)行后臺信息管理等功能測試以及時(shí)間測試、數據測試等性能測試。

　　五、旅游業(yè)數據挖掘算法方案中存在的一般性問(wèn)題及其改進(jìn)

　　在對數據挖掘的基本方法與技術(shù)進(jìn)行總結的基礎上，結合當今數據挖掘的發(fā)展方向和研究熱點(diǎn)，可以發(fā)現旅游業(yè)數據挖掘算法系統有待進(jìn)一步完善之處：訂票系統尚待完善。界面美化需要進(jìn)一步改進(jìn)。數據表之間的結構關(guān)系需要優(yōu)化，以提高數據處理能力和效率。數據挖掘工具及算法有待精細化改進(jìn)。

　　作者：朱暉 單位：河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院

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