第一篇：18大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法小結(jié)

18大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法小結(jié)

2015-03-05 CSDN大數(shù)據(jù) CSDN大數(shù)據(jù)

csdnbigdataCSDN分享Hadoop、Spark、NoSQL/NewSQL、HBase、Impala、內(nèi)存計(jì)算、流計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和智能算法等相關(guān)大數(shù)據(jù)觀點(diǎn)，提供云計(jì)算和大數(shù)據(jù)技術(shù)、平臺(tái)、實(shí)踐和產(chǎn)業(yè)信息等服務(wù)。本文所有涉及到的數(shù)據(jù)挖掘代碼的都放在了github上了。

地址鏈接: https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 大概花了將近2個(gè)月的時(shí)間，自己把18大數(shù)據(jù)挖掘的經(jīng)典算法進(jìn)行了學(xué)習(xí)并且進(jìn)行了代碼實(shí)現(xiàn)，涉及到了決策分類，聚類，鏈接挖掘，關(guān)聯(lián)挖掘，模式挖掘等等方面。也算是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的小小入門了吧。下面就做個(gè)小小的總結(jié)，后面都是我自己相應(yīng)算法的博文鏈接，希望能夠幫助大家學(xué)習(xí)。

1.C4.5算法。C4.5算法與ID3算法一樣，都是數(shù)學(xué)分類算法，C4.5算法是ID3算法的一個(gè)改進(jìn)。ID3算法采用信息增益進(jìn)行決策判斷，而C4.5采用的是增益率。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/42395865 2.CART算法。CART算法的全稱是分類回歸樹算法，他是一個(gè)二元分類，采用的是類似于熵的基尼指數(shù)作為分類決策，形成決策樹后之后還要進(jìn)行剪枝，我自己在實(shí)現(xiàn)整個(gè)算法的時(shí)候采用的是代價(jià)復(fù)雜度算法，詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/42558235 3.KNN(K最近鄰)算法。給定一些已經(jīng)訓(xùn)練好的數(shù)據(jù)，輸入一個(gè)新的測(cè)試數(shù)據(jù)點(diǎn)，計(jì)算包含于此測(cè)試數(shù)據(jù)點(diǎn)的最近的點(diǎn)的分類情況，哪個(gè)分類的類型占多數(shù)，則此測(cè)試點(diǎn)的分類與此相同，所以在這里,有的時(shí)候可以復(fù)制不同的分類點(diǎn)不同的權(quán)重。近的點(diǎn)的權(quán)重大點(diǎn)，遠(yuǎn)的點(diǎn)自然就小點(diǎn)。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/42613011 4.Naive Bayes(樸素貝葉斯)算法。樸素貝葉斯算法是貝葉斯算法里面一種比較簡(jiǎn)單的分類算法，用到了一個(gè)比較重要的貝葉斯定理，用一句簡(jiǎn)單的話概括就是條件概率的相互轉(zhuǎn)換推導(dǎo)。詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/42680161 5.SVM(支持向量機(jī))算法。支持向量機(jī)算法是一種對(duì)線性和非線性數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的方法，非線性數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的時(shí)候可以通過核函數(shù)轉(zhuǎn)為線性的情況再處理。其中的一個(gè)關(guān)鍵的步驟是搜索最大邊緣超平面。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/42780439 6.EM(期望最大化)算法。期望最大化算法，可以拆分為2個(gè)算法，1個(gè)E-Step期望化步驟,和1個(gè)M-Step最大化步驟。他是一種算法框架，在每次計(jì)算結(jié)果之后，逼近統(tǒng)計(jì)模型參數(shù)的最大似然或最大后驗(yàn)估計(jì)。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/42921789 7.Apriori算法。Apriori算法是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，通過連接和剪枝運(yùn)算挖掘出頻繁項(xiàng)集，然后根據(jù)頻繁項(xiàng)集得到關(guān)聯(lián)規(guī)則，關(guān)聯(lián)規(guī)則的導(dǎo)出需要滿足最小置信度的要求。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/43059211 8.FP-Tree(頻繁模式樹)算法。這個(gè)算法也有被稱為FP-growth算法，這個(gè)算法克服了Apriori算法的產(chǎn)生過多侯選集的缺點(diǎn)，通過遞歸的產(chǎn)生頻度模式樹，然后對(duì)樹進(jìn)行挖掘，后面的過程與Apriori算法一致。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/43234309 9.PageRank(網(wǎng)頁重要性/排名)算法。PageRank算法最早產(chǎn)生于Google,核心思想是通過網(wǎng)頁的入鏈數(shù)作為一個(gè)網(wǎng)頁好快的判定標(biāo)準(zhǔn)，如果1個(gè)網(wǎng)頁內(nèi)部包含了多個(gè)指向外部的鏈接，則PR值將會(huì)被均分，PageRank算法也會(huì)遭到Link Span攻擊。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/43311943 10.HITS算法。HITS算法是另外一個(gè)鏈接算法，部分原理與PageRank算法是比較相似的，HITS算法引入了權(quán)威值和中心值的概念，HITS算法是受用戶查詢條件影響的，他一般用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)鏈接分析，也更容易遭受到攻擊。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/43311943 11.K-Means(K均值)算法。K-Means算法是聚類算法，k在在這里指的是分類的類型數(shù)，所以在開始設(shè)定的時(shí)候非常關(guān)鍵，算法的原理是首先假定k個(gè)分類點(diǎn)，然后根據(jù)歐式距離計(jì)算分類，然后去同分類的均值作為新的聚簇中心，循環(huán)操作直到收斂。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/43373159 12.BIRCH算法。BIRCH算法利用構(gòu)建CF聚類特征樹作為算法的核心，通過樹的形式，BIRCH算法掃描數(shù)據(jù)庫，在內(nèi)存中建立一棵初始的CF-樹，可以看做數(shù)據(jù)的多層壓縮。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/43532111 13.AdaBoost算法。AdaBoost算法是一種提升算法，通過對(duì)數(shù)據(jù)的多次訓(xùn)練得到多個(gè)互補(bǔ)的分類器，然后組合多個(gè)分類器，構(gòu)成一個(gè)更加準(zhǔn)確的分類器。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/43635115 14.GSP算法。GSP算法是序列模式挖掘算法。GSP算法也是Apriori類算法，在算法的過程中也會(huì)進(jìn)行連接和剪枝操作，不過在剪枝判斷的時(shí)候還加上了一些時(shí)間上的約束等條件。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/43699083 15.PreFixSpan算法。PreFixSpan算法是另一個(gè)序列模式挖掘算法，在算法的過程中不會(huì)產(chǎn)生候選集，給定初始前綴模式，不斷的通過后綴模式中的元素轉(zhuǎn)到前綴模式中，而不斷的遞歸挖掘下去。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/43766253 16.CBA(基于關(guān)聯(lián)規(guī)則分類)算法。CBA算法是一種集成挖掘算法，因?yàn)樗墙⒃陉P(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法之上的，在已有的關(guān)聯(lián)規(guī)則理論前提下，做分類判斷，只是在算法的開始時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)做處理，變成類似于事務(wù)的形式。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/43818787 17.RoughSets(粗糙集)算法。粗糙集理論是一個(gè)比較新穎的數(shù)據(jù)挖掘思想。這里使用的是用粗糙集進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)的算法，通過上下近似集的判斷刪除無效的屬性，進(jìn)行規(guī)制的輸出。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/43876001 18.gSpan算法。gSpan算法屬于圖挖掘算法領(lǐng)域。，主要用于頻繁子圖的挖掘，相較于其他的圖算法，子圖挖掘算法是他們的一個(gè)前提或基礎(chǔ)算法。gSpan算法用到了DFS編碼，和Edge五元組，最右路徑子圖擴(kuò)展等概念，算法比較的抽象和復(fù)雜。

詳細(xì)介紹鏈接：http://blog.csdn.net/androidlushangderen/article/details/43924273

第二篇：文本挖掘算法總結(jié)

文本數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用小結(jié)

1、基于概率統(tǒng)計(jì)的貝葉斯分類

2、ID3 決策樹分類

3、基于粗糙集理論Rough Set的確定型知識(shí)挖掘

4、基于k-means聚類

5、無限細(xì)分的模糊聚類Fuzzy Clustering

6、SOM神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)聚類

7、基于Meaning的文本相似度計(jì)算

8、文本模糊聚類計(jì)算

9、文本k-means聚類

10、文本分類

11、關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn)

12、序列模式發(fā)現(xiàn)

13、PCA主成分分析

1、基于概率統(tǒng)計(jì)的貝葉斯分類

算法概述：貝葉斯公式是由英國數(shù)學(xué)家(Thomas Bayes 1702-1763)創(chuàng)造，用來描述兩個(gè)條件概率之間的關(guān)系，比如 P(A|B)為當(dāng)“B”事件發(fā)生時(shí)“A”事件發(fā)生的概率，按照乘法法則：

P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可導(dǎo)出 貝葉斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)貝葉斯分類基本思想為：設(shè)決策變量為D，D1，D2，Di，…，Dk為n條記錄組成的樣本空間S的一個(gè)劃分，將n條記錄劃分成k個(gè)記錄集合，如果以P(Di)表示事件Di發(fā)生的概率，且P(Di)> 0(i=1，2，…，k)。對(duì)于任一事件x，P(x)>0，則有：

貝葉斯分類的基本原理，就是利用貝葉斯條件概率公式，將事件X視為多個(gè)條件屬性Cj各種取值的組合，當(dāng)x事件發(fā)生時(shí)決策屬性Di發(fā)生的條件概率。貝葉斯分類是一種概率型分類知識(shí)挖掘方法，不能百分之百地確定X事件發(fā)生時(shí)Di一定發(fā)生。

解決問題：預(yù)測(cè)所屬分類的概率。通過已知n條樣本集記錄，計(jì)算各種條件屬性組發(fā)生的概率，得出“貝葉斯分類”規(guī)則，給定一個(gè)未知“標(biāo)簽”記錄，選擇最大概率為其所屬“分類”。

2、ID3 決策樹分類

算法概述：ID3算法是J.Ross Quinlan在1975提出的分類算法，當(dāng)時(shí)還沒有“數(shù)據(jù)挖掘”的概念。該算法以信息論為基礎(chǔ)，以信息熵和信息增益度來確定分枝生成決策樹D-Tree。ID3算法以決策樹D-Tree構(gòu)建分類知識(shí)模型，D-Tree中最上面的節(jié)點(diǎn)為根節(jié)點(diǎn)Root，每個(gè)分支是一個(gè)新的決策節(jié)點(diǎn)，或者是樹的葉子。每個(gè)決策節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)問題或決策，每一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)代表一種可能的分類結(jié)果，沿決策樹在每個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)遇到一個(gè)測(cè)試，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)上問題的不同取值導(dǎo)致不同的分支，最后會(huì)到達(dá)一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)為確定所屬分類。

解決問題：預(yù)測(cè)所屬分類。通過已知樣本集記錄，生成一顆“分類知識(shí)樹”，給定一個(gè)未知“標(biāo)簽”記錄，通過“分類知識(shí)樹”來確定其所屬分類。

3、基于粗糙集理論Rough Set的確定型知識(shí)挖掘

算法概述：1982年波蘭學(xué)者Z.Paw lak 提出了粗糙集理論Rough Sets Theory，它是一種刻劃不完整性和不確定性的數(shù)學(xué)工具，能有效分析不精確、不一致（Inconsistent)、不完整（Incomplete)等各種不完備信息，利用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推理，從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)，揭示潛在的規(guī)律。粗糙集理論是繼概率論、模糊集、證據(jù)理論之后的又一個(gè)處理不確定性事物的數(shù)學(xué)工具。粗糙集理論是建立在分類機(jī)制的基礎(chǔ)上的，它將分類理解為在特定空間上的等價(jià)關(guān)系，而等價(jià)關(guān)系構(gòu)成了對(duì)該空間的劃分。粗糙集理論將知識(shí)理解為對(duì)數(shù)據(jù)的劃分，每一被劃分的集合稱為概念。其主要思想是利用已知的知識(shí)庫，將不精確或不確定的知識(shí)用已知的知識(shí)庫中的知識(shí)來（近似）刻畫。解決問題：預(yù)測(cè)所屬分類。粗糙集分類將樣本空間S劃分為上近似集（Upper approximation)、下近似集（Lower approximation）、邊界集（Boundary region)，挖掘條件屬性C與決策屬性D集合所包含的不可分記錄（不能再細(xì)分，該集合中的所有記錄都屬于某一決策屬性Di的取值），這些記錄形成不可辨識(shí)的關(guān)系（Indiscernibility relation)，由此確定分類規(guī)則： IF <條件屬性C成立> THEN <決策屬性Di發(fā)生>

即，如果滿條件C，則其所屬分類為Di。IF中的條件C可以是單一條件，也可以是組合and（并且）組合條件。

BIC給出的是“最小分類規(guī)則”。所謂“最小分類規(guī)則”是，最少的條件組合。例如一個(gè)人屬于“高”、“富”、“帥”，條件為：“身高”、“財(cái)富”、“工資性收入”、“財(cái)產(chǎn)性收入”、“產(chǎn)業(yè)收入”、“臉型”、“眼睛大小”、“鼻梁形狀”、“英俊”等條件來判別，通過“粗糙集”分類計(jì)算，得出最小分類規(guī)則可能是

“IF 財(cái)富>=XXX1 and 身高>=185cm and 相貌=英俊” 其他條件可以忽略不計(jì)，這就是“最小分類規(guī)則”。

“粗糙集”分類規(guī)則為“百分之百確定型”分類規(guī)則，這是對(duì)樣本集的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，如果出現(xiàn)非“樣本集”中出現(xiàn)過的條件變量屬性，將無法得出“粗糙集”，可轉(zhuǎn)而使用概率型“貝葉斯分類”進(jìn)行計(jì)算。

4、基于k-means聚類

算法概述：給定一個(gè)包括n條記錄、每條記錄有m個(gè)屬性 的樣本集，再給出分類數(shù)k，要求將樣本集中的記錄，按記錄間的相似性大?。ɑ蚓嚯x遠(yuǎn)近），將相似性最大（或距離最近）的記錄劃分到k個(gè)類中，相同分類中記錄間的距離要盡可能地小，而分類之間的距離要盡可能地大。BIC改進(jìn)了常規(guī)的k-means聚類算法，在聚類過程中，同時(shí)計(jì)算分類質(zhì)量（類內(nèi)均差、類間均距 和），并求解最優(yōu)聚類max{ }。

解決問題：將n條記錄聚成k個(gè)分類。對(duì)n個(gè)樣本集記錄，指定分類個(gè)數(shù)k，為k個(gè)分類指定初始迭代記錄為k個(gè)分類中心，通過計(jì)算其他記錄對(duì)k個(gè)分類中心的距離，對(duì)不斷變換分類、變換類中心，收斂都當(dāng)分類不再變化時(shí)，計(jì)算結(jié)束。由此，將n個(gè)樣本集記錄分配到k個(gè)分類中，得到k個(gè)分類中心指標(biāo)。

5、無限細(xì)分的模糊聚類Fuzzy Clustering 算法概述：在實(shí)際解決聚類問題時(shí)，很多數(shù)事物是“模糊”的，其特征屬性A無法確進(jìn)行量化，如：人的相貌、人與人之間的關(guān)系、人的性格、購買商品的意愿等，這就需要用模糊數(shù)學(xué)來進(jìn)行相似性計(jì)算。模糊數(shù)學(xué)是伴隨著上世紀(jì)五六十年代興起的控制論、信息論、系統(tǒng)論（俗稱“老三論”）而形成的一種決策方法，是美國加利福尼亞大學(xué)伯克利分校Lotfi Zadeh教授于1965年創(chuàng)立的。模糊聚類基本計(jì)算步驟為：

（1）將樣本集中的n條記錄變換成n x n的模糊相似矩陣；

（2）通過傳遞包卷積計(jì)算將模糊相似矩陣變換成等價(jià)相似矩陣；（3）最后通過λ截矩陣將n條記錄分成1-n個(gè)分類。

K-means聚類需事先確定聚類數(shù)k，而模糊聚類Fuzzy Clustering無需事先確定聚類數(shù)k，可以從最小的k=1（所有學(xué)習(xí)集中的n條記錄為1個(gè)分類），到k=n（所有學(xué)習(xí)集中的n條記錄各為1個(gè)分類）。

解決問題：將n條記錄聚成1-n個(gè)分類。模糊聚類Fuzzy Clustering算法完全基于數(shù)據(jù)自然狀況進(jìn)行聚類，可產(chǎn)生聚類的解集合 max{

(k=1,2，，,n)，因此，可以在解集合中求解最優(yōu)聚類 }，這對(duì)觀察分析樣本集的數(shù)據(jù)性態(tài)非常有用，可供觀察不同情況下的“聚類”狀況。

6、SOM神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)聚類

算法概述：人類對(duì)事物的認(rèn)知是一個(gè)不斷積累的過程，通過對(duì)事物的觀察，不斷地認(rèn)識(shí)和修正因果關(guān)系，最后逐漸穩(wěn)定為認(rèn)知規(guī)則。醫(yī)學(xué)證明，人眼的視網(wǎng)膜、脊髓和海馬中存一種側(cè)抑制現(xiàn)象，即，當(dāng)一個(gè)神經(jīng)細(xì)胞興奮后，會(huì)對(duì)其周圍的神經(jīng)細(xì)胞產(chǎn)生抑制作用。這種側(cè)抑制使神經(jīng)細(xì)胞之間呈現(xiàn)出競(jìng)爭(zhēng)，開始時(shí)可能多個(gè)細(xì)胞同時(shí)興奮，但一個(gè)興奮程度最強(qiáng)的神經(jīng)細(xì)胞對(duì)周圍神經(jīng)細(xì)胞的抑制作用也最強(qiáng)，其結(jié)果使其周圍神經(jīng)細(xì)胞興奮程度減弱，從而該神經(jīng)細(xì)胞是這次競(jìng)爭(zhēng)的“勝者”，其它神經(jīng)細(xì)胞在競(jìng)爭(zhēng)中失敗。1981年芬蘭學(xué)者kohonen提出一個(gè)稱為自組織特征映射（Self Organization Feature Map-SOM或SOFM）網(wǎng)絡(luò)，前述大腦神經(jīng)細(xì)胞興奮規(guī)律等，在該網(wǎng)絡(luò)中都得到了反應(yīng)。在競(jìng)爭(zhēng)層神經(jīng)元之間的連線，它們是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層內(nèi)神經(jīng)元相互抑制現(xiàn)象的權(quán)值，這類抑制性權(quán)值滿足一定的分布關(guān)系，如距離近的抑制強(qiáng)，距離遠(yuǎn)的抑制弱。

通過上述可知，SOM聚類算法設(shè)計(jì)的核心思想是體現(xiàn)神經(jīng)元在認(rèn)知過程中的3個(gè)特性：（1）根據(jù)樣本比較，逐步積累、不斷修正、漸近穩(wěn)定特性？（2）神經(jīng)元之間的側(cè)抑由近到遠(yuǎn)、逐步衰弱制特性？（3）神經(jīng)元興奮區(qū)域隨認(rèn)知次數(shù)逐步縮小范圍特性？

BIC采用歐氏距離作為輸入模式Xi與各輸出神經(jīng)元Wj之間的相似度，選擇具有最小距離的神經(jīng)元為興奮神經(jīng)元；采用（1-ti/tm）作為學(xué)習(xí)衰減函數(shù)，其中ti 為當(dāng)前學(xué)習(xí)次數(shù)（第幾次樣本訓(xùn)練），tm 為總的學(xué)習(xí)數(shù)，以此來體現(xiàn)上述特性“1”； 采用（1-ti/T）、C/Wij作為神經(jīng)元側(cè)抑制函數(shù)，其中C為設(shè)定的常數(shù)、Wij為被選中的神經(jīng)元與其他神經(jīng)元最遠(yuǎn)距離，來體現(xiàn)上述特性“2”、“3”。

解決問題：將n條記錄按m個(gè)輸出神經(jīng)元聚成m個(gè)分類。模仿人類的學(xué)習(xí)方法，對(duì)事物的認(rèn)識(shí)是一個(gè)由淺入深、逐步學(xué)習(xí)、修正的過程，將對(duì)各種要素組態(tài)的認(rèn)識(shí)逐步穩(wěn)定到認(rèn)知領(lǐng)域，由此進(jìn)行“聚類”。

7、基于Meaning的文本相似度計(jì)算 算法概述：給出一組n個(gè)文檔D{具有代表性的詞組

}，BIC為每個(gè)文檔計(jì)算出一組最，同時(shí)，計(jì)算出

相互間內(nèi)容接近度及接近序列。

BIC的Meaning挖掘與自動(dòng)搜索不同于現(xiàn)有Baidu、Google人工輸入關(guān)鍵詞的搜索方式，現(xiàn)有搜索引擎不考慮語義和語境，只考慮詞W與文檔D的包含關(guān)系

和詞在文檔內(nèi)的頻數(shù)TF，因此，關(guān)鍵詞的搜索與文檔內(nèi)容無關(guān)。例如：“姚明”是中國籃球的驕傲，但“姚明”還投身于公益事業(yè)，如果在搜索引擎中輸入“姚明”，不見得搜索的文檔內(nèi)容只包含與籃球相關(guān)的內(nèi)容，還可能包括公益及其他包含“姚明”的文檔，可見，關(guān)鍵詞搜索具有不確定性。如果在搜索引擎輸入一組詞 {“姚明”、“得分”、“籃板”}，搜出文檔是籃球比賽內(nèi)容的概率更大，顯然，形成的交集縮小了搜索范圍，但組詞 {“姚明”、“得分”、“籃板”}是經(jīng)過人思考給出的。BIC通過計(jì)算得出文檔代表詞組明”、“得分”、“籃板”}，同時(shí)計(jì)算詞，相當(dāng)于人工輸入 {“姚

在句子中語序關(guān)系的發(fā)生概率與馬爾科夫鏈，因此，能夠更好地確定搜索詞的語義和語境，通過對(duì)文檔間的相關(guān)性（接近度）進(jìn)行聚類計(jì)算，可按Meaning“接近度”進(jìn)行自動(dòng)搜索而無需人工干預(yù)，并隨文檔內(nèi)容的變化而自動(dòng)跟蹤Meaning變化，使搜索更加準(zhǔn)確、更加自動(dòng)化，讓搜索“隨用戶的心而動(dòng)”。

BIC可用于基于Meaning計(jì)算的搜索、輿情分析、特定情報(bào)分析、垂直搜索和相似內(nèi)容推薦等文本挖掘。

解決問題：計(jì)算兩個(gè)文本的相似度。

8、文本模糊聚類計(jì)算

算法概述：基于模糊聚類算法，BIC首先計(jì)算將n個(gè)文本組成相似矩陣檔對(duì)第j個(gè)文本文檔的相似度），然后將相似矩陣似矩陣

變成模糊相似矩陣

（第i個(gè)文本文，通過求模糊相 的等價(jià)矩陣和截矩陣，將n個(gè)文本文檔分成1-n個(gè)分類，同時(shí)，按相同分類中的}，不同文本分類間具有最大差異Max{

}，來求解文本具有最接近的內(nèi)容相似度Min{ 按文本內(nèi)容進(jìn)行最優(yōu)分類方案。

解決問題：在不確定將文本劃分成幾類的情況下，將n個(gè)文本聚成1-n個(gè)分類，以此來觀察“聚類”效果。

9、文本k-means聚類

算法概述：基于k-means聚類，在BIC平臺(tái)上，用戶上傳或輸入n個(gè)文本，確定希望分類數(shù)量k和k個(gè)分類樣本，BIC將以k個(gè)樣本作為初始迭代點(diǎn)進(jìn)行k-means聚類計(jì)算，將n個(gè)文本分成k個(gè)分類。

解決問題：在已經(jīng)確定了k個(gè)分類的情況下，將文本劃分到k個(gè)“分類”中。

10、文本分類

算法概述：通過“文本模糊聚類”或“文本k-means”聚類，BIC不僅將n個(gè)文本按內(nèi)容相似度進(jìn)行分類，同時(shí)挖掘出各個(gè)分類的“分類代表詞組”，以后，用戶任意給出一個(gè)文本，BIC將根據(jù)其對(duì)各個(gè)“分類代表詞組”的相似度，選擇最相似的分類MaxSim{i}，將該待分類文檔分配到MaxSim{i}類。

解決問題：在已經(jīng)完成文本聚類的情況下，將不確定的文本劃分到“分類”中。

11、關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn)

算法概述：關(guān)聯(lián)分析的目的是挖掘隱藏的關(guān)聯(lián)(Association)模型，最著名的關(guān)聯(lián)模式應(yīng)用是挖掘“購物籃”問題，是從發(fā)現(xiàn)購買行中，發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。給定一組交易記錄：

每筆交易ID包含m個(gè)商品{BIC可計(jì)算得出任意兩商品

}，n條記錄組成二維表，構(gòu)成 矩陣，組合的Confidence(A->B)=P(A | B)置信度和支持度Support(A->B)=P(A U B)，可用于分析商品之間的關(guān)聯(lián)性“購物籃”問題。

BIC的關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn)是一個(gè)快速、交互式Apriore計(jì)算過程：從發(fā)現(xiàn)最基本的2個(gè)Item關(guān)聯(lián)高頻項(xiàng)集開始，計(jì)算支持度Support(A->B)=P(A U B)和置信度Confidence(A->B)=P(A | B)，逐步計(jì)算和發(fā)現(xiàn)2、3、4…Item關(guān)聯(lián)頻繁項(xiàng)集。因?yàn)椋海?）任何求解高頻關(guān)聯(lián)事務(wù)T中的項(xiàng)數(shù)Item必然大于等于2，如果只有1個(gè)Item不存在關(guān)聯(lián)；

（2）任何交易記錄T中無論有多少個(gè)Item組合，如果存在大于2個(gè)Item的高頻組合，都必然存在2關(guān)聯(lián)的高頻真子集。

如：交易記錄T1={Item1，Item2}，交易記錄T2={Item1，Item3，Item4，Item2}，則T1為T2的非空真子集T1?T2。

所以，如果存在3關(guān)聯(lián)的高頻Item組合，必然存在2關(guān)聯(lián)的高頻組合；如果存在4關(guān)聯(lián)的Item高頻組合，必然存在3關(guān)聯(lián)高頻組合…。BIC就是通過最基本的2關(guān)聯(lián)高頻項(xiàng)集發(fā)現(xiàn)開始，逐步縮小記錄集合，逐步發(fā)現(xiàn)所有任意數(shù)量Item組合的高頻項(xiàng)集。因此，BIC的關(guān)聯(lián)計(jì)算是一個(gè)快速、交互式計(jì)算的Apriore算法。

解決問題：從樣本集中發(fā)現(xiàn)有較強(qiáng)“置信度”的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

12、序列模式發(fā)現(xiàn)

算法概述：算法原理同“關(guān)聯(lián)分析”，但統(tǒng)計(jì)點(diǎn)在于事物（或商品購買）發(fā)生的先后序列。如商品購買行為預(yù)測(cè)：汽車改裝愛好者，購買某種品牌增壓器的人，很多人后來還購買了活塞環(huán)、又購買了某品牌機(jī)油…，通過序列分析，發(fā)現(xiàn)其購買序列、預(yù)測(cè)下一步購買行為； 如疾病診斷：患有某種疾病的人，先出現(xiàn)A癥狀、后出現(xiàn)B癥狀、又出現(xiàn)C癥狀…，通過出現(xiàn)癥狀的序列分析，發(fā)現(xiàn)疾病發(fā)生、發(fā)展的序列模式，對(duì)疾病進(jìn)行診斷；

如Web訪問行為模式發(fā)現(xiàn)：每個(gè)IP訪問網(wǎng)站都是一個(gè)Web會(huì)話Session，每個(gè)Session由一系列的URL序列組成，通過Session計(jì)統(tǒng)計(jì)得到高頻URL序列，預(yù)測(cè)用戶的訪問行為； 不限于上述例子，還包括生物進(jìn)化序列模式、DNA序列、地震、火災(zāi)、戰(zhàn)爭(zhēng)沖突爆發(fā)序列模式預(yù)測(cè)等，序列規(guī)律是大量存在的，只要有足夠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，都可以通過BIC發(fā)現(xiàn)最率并進(jìn)行預(yù)測(cè)。

序列模式發(fā)現(xiàn)與關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn)在算法上很相似，但序列模式強(qiáng)調(diào)Item的先后順序，而關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn)不關(guān)心順序，只看是否在一個(gè)事物T中2個(gè)Item（或多個(gè)）是否同時(shí)出現(xiàn)。

BIC的序列模式發(fā)現(xiàn)是一個(gè)快速、交互式Apriore計(jì)算過程：從發(fā)現(xiàn)2個(gè)Item序列高頻序列開始，計(jì)置信度Confidence(A->B)=P(A | B)，逐步計(jì)算和發(fā)現(xiàn)2、3、4…Item序列頻繁序列。因?yàn)椋海?）任何求解高頻序列事務(wù)T中的項(xiàng)數(shù)Item必然大于等于2，如果只有1個(gè)Item不存在關(guān)聯(lián)；

（2）任何事務(wù)記錄T中無論有多少個(gè)Item序列組合，如果存在大于2個(gè)Item的高頻序列組合，都必然存在2序列的高頻序列真子集。

如：事務(wù)序列記錄T1={Item1，Item2}，事務(wù)序列記錄T2={Item1，Item3，Item4，Item2}，則T1為T2的非空真子集T1?T2。

所以，如果存在3個(gè)Item序列的高頻Item組合，必然存在2序列的高頻序列組合，如果存在4個(gè)Item的高頻序列組合，必然存在3高頻序列組合…。BIC就是通過最基本的2序列高頻序列發(fā)現(xiàn)開始，逐步縮小記錄集合，逐步發(fā)現(xiàn)所有任意數(shù)量Item組合的高頻序列組合。因此，BIC的序列計(jì)算是一個(gè)*快速、交互式計(jì)算的Apriore算法。

解決問題：序列模式發(fā)現(xiàn)的目的是挖掘事務(wù)發(fā)生、發(fā)展的序列(Sequencing)模式，從樣本集發(fā)現(xiàn)有較強(qiáng)“置信度”的序列規(guī)則。

13、PCA主成分分析

算法概述：假設(shè)一個(gè)事物由多種因素構(gòu)成，設(shè)有n個(gè)樣本，每個(gè)樣本共有m個(gè)屬性（指標(biāo)、構(gòu)成要素），構(gòu)成一個(gè)n×m階的成分?jǐn)?shù)據(jù)矩陣，PCA算法的目的是：（1）降低維度

當(dāng)矩陣X的維數(shù)m較大時(shí)，在m維空間中考察問題比較麻煩，需要降低維度，在不影響對(duì)事物評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，選擇較少的幾個(gè)主要指標(biāo)P（p < m）來代替原來較多的變量指標(biāo)m。（2）消除變量間的相關(guān)性

（3）分析指標(biāo)體系中各個(gè)指標(biāo)的對(duì)事物的區(qū)分性。衡量一個(gè)事物好壞由多個(gè)指標(biāo)所決定，但指標(biāo)對(duì)事物的區(qū)分性有強(qiáng)弱之分，通過PCA計(jì)算，可以分析哪些指標(biāo)有更好的區(qū)分性，哪些指標(biāo)的區(qū)分性較弱。PCA解決算法原理： PCA算法的核心是，將非實(shí)對(duì)稱矩陣X變成實(shí)對(duì)稱矩陣A，求矩陣A的特征值和特征向量，特征值為P個(gè)指標(biāo)，特征向量為P個(gè)指標(biāo)對(duì)原來m個(gè)指標(biāo)的荷載參數(shù)。BIC采用Jacobi（雅可比）方法來求特征值和特征向量。

Jacobi方法的基本理論是，對(duì)于一實(shí)對(duì)稱矩陣A，必有一正交矩陣U，使得 可以證明，如果

，則矩陣D為矩陣A的相似矩陣，相似矩陣具有相同的特征

，變換過程中，讓值和特征向量。Jacobi方法通過平一系列的面旋轉(zhuǎn)變換來求非對(duì)角線上的元素逐步變小，對(duì)角線上的元素逐漸變大，最后將矩陣D中非對(duì)角線上的元素變成0（或趨近于0），對(duì)角線上的元素 li 是矩陣 A 的特征值，正交陣 U 的第 j 列是 A 的屬于 li 的特征向量，以此求解矩陣A的特征值和特征向量。解決問題：

PCA可廣泛用于事物要素（指標(biāo)）分析。任何一個(gè)事物都是由多個(gè)指標(biāo)組成，包括商業(yè)行為、醫(yī)學(xué)診斷、藥理分析、生產(chǎn)質(zhì)量控制、生產(chǎn)工藝設(shè)計(jì)、經(jīng)濟(jì)分析，甚至是軍事、外交事物等。人們需要掌握，構(gòu)成事物的要素（指標(biāo)）與事物的結(jié)果是什么關(guān)系？哪些是主要指標(biāo)？哪些是次要指標(biāo)？指標(biāo)和指標(biāo)之間存在什么關(guān)系？PCA通過一組樣本集的計(jì)算分析，就可以精確回答這些問題。

第三篇：文本挖掘算法總結(jié)

文本數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用小結(jié) 1、基于概率統(tǒng)計(jì)的貝葉斯分類? ?2、ID3 決策樹分類? 3、基于粗糙集理論Rough Set的確定型知識(shí)挖掘? 4、基于k-means聚類? 5、無限細(xì)分的模糊聚類Fuzzy Clustering? ?6、SOM神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)聚類? 7、基于Meaning的文本相似度計(jì)算? 8、文本模糊聚類計(jì)算? 9、文本k-means聚類? 10、文本分類? 11、關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn)? 12、序列模式發(fā)現(xiàn)? 13、PCA主成分分析 1、基于概率統(tǒng)計(jì)的貝葉斯分類 算法概述：貝葉斯公式是由英國數(shù)學(xué)家(Thomas Bayes 1702-1763)創(chuàng)造，用來描述兩個(gè)條件概率之間的關(guān)系，比如 P(A|B)為當(dāng)“B”事件發(fā)生時(shí)“A”事件發(fā)生的概率，按照乘法法則：

P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可導(dǎo)出 貝葉斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)貝葉斯分類基本思想為：設(shè)決策變量為D，D1，D2，Di，…，Dk為n條記錄組成的樣本空間S的一個(gè)劃分，將n條記錄劃分成k個(gè)記錄集合，如果以P(Di)表示事件Di發(fā)生的概率，且P(Di)> 0(i=1，2，…，k)。對(duì)于任一事件x，P(x)>0，則有：

貝葉斯分類的基本原理，就是利用貝葉斯條件概率公式，將事件X視為多個(gè)條件屬性Cj各種取值的組合，當(dāng)x事件發(fā)生時(shí)決策屬性Di發(fā)生的條件概率。貝葉斯分類是一種概率型分類知識(shí)挖掘方法，不能百分之百地確定X事件發(fā)生時(shí)Di一定發(fā)生。

解決問題：預(yù)測(cè)所屬分類的概率。通過已知n條樣本集記錄，計(jì)算各種條件屬性組發(fā)生的概率，得出“貝葉斯分類”規(guī)則，給定一個(gè)未知“標(biāo)簽”記錄，選擇最大概率為其所屬“分類”。

2、ID3 決策樹分類 算法概述：ID3算法是J.Ross Quinlan在1975提出的分類算法，當(dāng)時(shí)還沒有“數(shù)據(jù)挖掘”的概念。該算法以信息論為基礎(chǔ)，以信息熵和信息增益度來確定分枝生成決策樹D-Tree。ID3算法以決策樹D-Tree構(gòu)建分類知識(shí)模型，D-Tree中最上面的節(jié)點(diǎn)為根節(jié)點(diǎn)Root，每個(gè)分支是一個(gè)新的決策節(jié)點(diǎn)，或者是樹的葉子。每個(gè)決策節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)問題或決策，每一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)代表一種可能的分類結(jié)果，沿決策樹在每個(gè)節(jié)點(diǎn)都會(huì)遇到一個(gè)測(cè)試，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)上問題的不同取值導(dǎo)致不同的分支，最后會(huì)到達(dá)一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)為確定所屬分類。

解決問題：預(yù)測(cè)所屬分類。通過已知樣本集記錄，生成一顆“分類知識(shí)樹”，給定一個(gè)未知“標(biāo)簽”記錄，通過“分類知識(shí)樹”來確定其所屬分類。

3、基于粗糙集理論Rough Set的確定型知識(shí)挖掘 算法概述：1982年波蘭學(xué)者Z.Paw lak 提出了粗糙集理論Rough Sets Theory，它是一種刻劃不完整性和不確定性的數(shù)學(xué)工具，能有效分析不精確、不一致（Inconsistent)、不完整（Incomplete)等各種不完備信息，利用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推理，從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)，揭示潛在的規(guī)律。粗糙集理論是繼概率論、模糊集、證據(jù)理論之后的又一個(gè)處理不確定性事物的數(shù)學(xué)工具。粗糙集理論是建立在分類機(jī)制的基礎(chǔ)上的，它將分類理解為在特定空間上的等價(jià)關(guān)系，而等價(jià)關(guān)系構(gòu)成了對(duì)該空間的劃分。粗糙集理論將知識(shí)理解為對(duì)數(shù)據(jù)的劃分，每一被劃分的集合稱為概念。其主要思想是利用已知的知識(shí)庫，將不精確或不確定的知識(shí)用已知的知識(shí)庫中的知識(shí)來（近似）刻畫。

解決問題：預(yù)測(cè)所屬分類。粗糙集分類將樣本空間S劃分為上近似集（Upper approximation)、下近似集（Lower approximation）、邊界集（Boundary region)，挖掘條件屬性C與決策屬性D集合所包含的不可分記錄（不能再細(xì)分，該集合中的所有記錄都屬于某一決策屬性Di的取值），這些記錄形成不可辨識(shí)的關(guān)系（Indiscernibility relation)，由此確定分類規(guī)則：

IF <條件屬性C成立> THEN <決策屬性Di發(fā)生> 即，如果滿條件C，則其所屬分類為Di。IF中的條件C可以是單一條件，也可以是組合and（并且）組合條件。

BIC給出的是“最小分類規(guī)則”。所謂“最小分類規(guī)則”是，最少的條件組合。例如一個(gè)人屬于“高”、“富”、“帥”，條件為：“身高”、“財(cái)富”、“工資性收入”、“財(cái)產(chǎn)性收入”、“產(chǎn)業(yè)收入”、“臉型”、“眼睛大小”、“鼻梁形狀”、“英俊”等條件來判別，通過“粗糙集”分類計(jì)算，得出最小分類規(guī)則可能是 “IF 財(cái)富>=XXX1 and 身高>=185cm and 相貌=英俊” 其他條件可以忽略不計(jì)，這就是“最小分類規(guī)則”。

“粗糙集”分類規(guī)則為“百分之百確定型”分類規(guī)則，這是對(duì)樣本集的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，如果出現(xiàn)非“樣本集”中出現(xiàn)過的條件變量屬性，將無法得出“粗糙集”，可轉(zhuǎn)而使用概率型“貝葉斯分類”進(jìn)行計(jì)算。

4、基于k-means聚類 算法概述：給定一個(gè)包括n條記錄、每條記錄有m個(gè)屬性 的樣本集，再給出分類數(shù)k，要求將樣本集中的記錄，按記錄間的相似性大?。ɑ蚓嚯x遠(yuǎn)近），將相似性最大（或距離最近）的記錄劃分到k個(gè)類中，相同分類中記錄間的距離要盡可能地小，而分類之間的距離要盡可能地大。

BIC改進(jìn)了常規(guī)的k-means聚類算法，在聚類過程中，同時(shí)計(jì)算分類質(zhì)量（類內(nèi)均差、類間均距?和），并求解最優(yōu)聚類max{?}。

解決問題：將n條記錄聚成k個(gè)分類。對(duì)n個(gè)樣本集記錄，指定分類個(gè)數(shù)k，為k個(gè)分類指定初始迭代記錄為k個(gè)分類中心，通過計(jì)算其他記錄對(duì)k個(gè)分類中心的距離，對(duì)不斷變換分類、變換類中心，收斂都當(dāng)分類不再變化時(shí)，計(jì)算結(jié)束。由此，將n個(gè)樣本集記錄分配到k個(gè)分類中，得到k個(gè)分類中心指標(biāo)。

5、無限細(xì)分的模糊聚類Fuzzy Clustering 算法概述：在實(shí)際解決聚類問題時(shí)，很多數(shù)事物是“模糊”的，其特征屬性A無法確進(jìn)行量化，如：人的相貌、人與人之間的關(guān)系、人的性格、購買商品的意愿等，這就需要用模糊數(shù)學(xué)來進(jìn)行相似性計(jì)算。模糊數(shù)學(xué)是伴隨著上世紀(jì)五六十年代興起的控制論、信息論、系統(tǒng)論（俗稱“老三論”）而形成的一種決策方法，是美國加利福尼亞大學(xué)伯克利分校Lotfi Zadeh教授于1965年創(chuàng)立的。

模糊聚類基本計(jì)算步驟為：

（1）將樣本集中的n條記錄變換成n x n的模糊相似矩陣；

（2）通過傳遞包卷積計(jì)算將模糊相似矩陣變換成等價(jià)相似矩陣；

（3）最后通過λ截矩陣將n條記錄分成1-n個(gè)分類。

K-means聚類需事先確定聚類數(shù)k，而模糊聚類Fuzzy Clustering無需事先確定聚類數(shù)k，可以從最小的k=1（所有學(xué)習(xí)集中的n條記錄為1個(gè)分類），到k=n（所有學(xué)習(xí)集中的n條記錄各為1個(gè)分類）。

解決問題：將n條記錄聚成1-n個(gè)分類。模糊聚類Fuzzy Clustering算法完全基于數(shù)據(jù)自然狀況進(jìn)行聚類，可產(chǎn)生聚類的解集合(k=1,2，，,n)，因此，可以在解集合中求解最優(yōu)聚類max{??}，這對(duì)觀察分析樣本集的數(shù)據(jù)性態(tài)非常有用，可供觀察不同情況下的“聚類”狀況。

6、SOM神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)聚類 算法概述：人類對(duì)事物的認(rèn)知是一個(gè)不斷積累的過程，通過對(duì)事物的觀察，不斷地認(rèn)識(shí)和修正因果關(guān)系，最后逐漸穩(wěn)定為認(rèn)知規(guī)則。醫(yī)學(xué)證明，人眼的視網(wǎng)膜、脊髓和海馬中存一種側(cè)抑制現(xiàn)象，即，當(dāng)一個(gè)神經(jīng)細(xì)胞興奮后，會(huì)對(duì)其周圍的神經(jīng)細(xì)胞產(chǎn)生抑制作用。這種側(cè)抑制使神經(jīng)細(xì)胞之間呈現(xiàn)出競(jìng)爭(zhēng)，開始時(shí)可能多個(gè)細(xì)胞同時(shí)興奮，但一個(gè)興奮程度最強(qiáng)的神經(jīng)細(xì)胞對(duì)周圍神經(jīng)細(xì)胞的抑制作用也最強(qiáng)，其結(jié)果使其周圍神經(jīng)細(xì)胞興奮程度減弱，從而該神經(jīng)細(xì)胞是這次競(jìng)爭(zhēng)的“勝者”，其它神經(jīng)細(xì)胞在競(jìng)爭(zhēng)中失敗。

1981年芬蘭學(xué)者kohonen提出一個(gè)稱為自組織特征映射（Self Organization Feature Map-SOM或SOFM）網(wǎng)絡(luò)，前述大腦神經(jīng)細(xì)胞興奮規(guī)律等，在該網(wǎng)絡(luò)中都得到了反應(yīng)。在競(jìng)爭(zhēng)層神經(jīng)元之間的連線，它們是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層內(nèi)神經(jīng)元相互抑制現(xiàn)象的權(quán)值，這類抑制性權(quán)值滿足一定的分布關(guān)系，如距離近的抑制強(qiáng)，距離遠(yuǎn)的抑制弱。

通過上述可知，SOM聚類算法設(shè)計(jì)的核心思想是體現(xiàn)神經(jīng)元在認(rèn)知過程中的3個(gè)特性：

（1）根據(jù)樣本比較，逐步積累、不斷修正、漸近穩(wěn)定特性？（2）神經(jīng)元之間的側(cè)抑由近到遠(yuǎn)、逐步衰弱制特性？（3）神經(jīng)元興奮區(qū)域隨認(rèn)知次數(shù)逐步縮小范圍特性？ BIC采用歐氏距離作為輸入模式Xi與各輸出神經(jīng)元Wj之間的相似度，選擇具有最小距離的神經(jīng)元為興奮神經(jīng)元；

采用（1-ti/tm）作為學(xué)習(xí)衰減函數(shù)，其中ti 為當(dāng)前學(xué)習(xí)次數(shù)（第幾次樣本訓(xùn)練），tm 為總的學(xué)習(xí)數(shù)，以此來體現(xiàn)上述特性“1”；

采用（1-ti/T）、C/Wij作為神經(jīng)元側(cè)抑制函數(shù)，其中C為設(shè)定的常數(shù)、Wij為被選中的神經(jīng)元與其他神經(jīng)元最遠(yuǎn)距離，來體現(xiàn)上述特性“2”、“3”。

解決問題：將n條記錄按m個(gè)輸出神經(jīng)元聚成m個(gè)分類。模仿人類的學(xué)習(xí)方法，對(duì)事物的認(rèn)識(shí)是一個(gè)由淺入深、逐步學(xué)習(xí)、修正的過程，將對(duì)各種要素組態(tài)的認(rèn)識(shí)逐步穩(wěn)定到認(rèn)知領(lǐng)域，由此進(jìn)行“聚類”。

7、基于Meaning的文本相似度計(jì)算 算法概述：給出一組n個(gè)文檔D{?}，BIC為每個(gè)文檔計(jì)算出一組最具有代表性的詞組，同時(shí)，計(jì)算出相互間內(nèi)容接近度及接近序列。

BIC的Meaning挖掘與自動(dòng)搜索不同于現(xiàn)有Baidu、Google人工輸入關(guān)鍵詞的搜索方式，現(xiàn)有搜索引擎不考慮語義和語境，只考慮詞W與文檔D的包含關(guān)系?和詞在文檔內(nèi)的頻數(shù)TF，因此，關(guān)鍵詞的搜索與文檔內(nèi)容無關(guān)。

例如：“姚明”是中國籃球的驕傲，但“姚明”還投身于公益事業(yè)，如果在搜索引擎中輸入“姚明”，不見得搜索的文檔內(nèi)容只包含與籃球相關(guān)的內(nèi)容，還可能包括公益及其他包含“姚明”的文檔，可見，關(guān)鍵詞搜索具有不確定性。如果在搜索引擎輸入一組詞 {“姚明”、“得分”、“籃板”}，搜出文檔是籃球比賽內(nèi)容的概率更大，顯然，形成的交集縮小了搜索范圍，但組詞 {“姚明”、“得分”、“籃板”}是經(jīng)過人思考給出的。

BIC通過計(jì)算得出文檔代表詞組，相當(dāng)于人工輸入 {“姚明”、“得分”、“籃板”}，同時(shí)計(jì)算詞?在句子中語序關(guān)系的發(fā)生概率與馬爾科夫鏈，因此，能夠更好地確定搜索詞的語義和語境，通過對(duì)文檔間的相關(guān)性（接近度）進(jìn)行聚類計(jì)算，可按Meaning“接近度”進(jìn)行自動(dòng)搜索而無需人工干預(yù)，并隨文檔內(nèi)容的變化而自動(dòng)跟蹤Meaning變化，使搜索更加準(zhǔn)確、更加自動(dòng)化，讓搜索“隨用戶的心而動(dòng)”。

BIC可用于基于Meaning計(jì)算的搜索、輿情分析、特定情報(bào)分析、垂直搜索和相似內(nèi)容推薦等文本挖掘。

解決問題：計(jì)算兩個(gè)文本的相似度。

8、文本模糊聚類計(jì)算 算法概述：基于模糊聚類算法，BIC首先計(jì)算將n個(gè)文本組成相似矩陣（第i個(gè)文本文檔對(duì)第j個(gè)文本文檔的相似度），然后將相似矩陣?變成模糊相似矩陣，通過求模糊相似矩陣?的等價(jià)矩陣和截矩陣，將n個(gè)文本文檔分成1-n個(gè)分類，同時(shí)，按相同分類中的文本具有最接近的內(nèi)容相似度Min{?}，不同文本分類間具有最大差異Max{?}，來求解按文本內(nèi)容進(jìn)行最優(yōu)分類方案。

解決問題：在不確定將文本劃分成幾類的情況下，將n個(gè)文本聚成1-n個(gè)分類，以此來觀察“聚類”效果。

9、文本k-means聚類 算法概述：基于k-means聚類，在BIC平臺(tái)上，用戶上傳或輸入n個(gè)文本，確定希望分類數(shù)量k和k個(gè)分類樣本，BIC將以k個(gè)樣本作為初始迭代點(diǎn)進(jìn)行k-means聚類計(jì)算，將n個(gè)文本分成k個(gè)分類。

解決問題：在已經(jīng)確定了k個(gè)分類的情況下，將文本劃分到k個(gè)“分類”中。

10、文本分類 算法概述：通過“文本模糊聚類”或“文本k-means”聚類，BIC不僅將n個(gè)文本按內(nèi)容相似度進(jìn)行分類，同時(shí)挖掘出各個(gè)分類的“分類代表詞組”，以后，用戶任意給出一個(gè)文本，BIC將根據(jù)其對(duì)各個(gè)“分類代表詞組”的相似度，選擇最相似的分類MaxSim{i}，將該待分類文檔分配到MaxSim{i}類。

解決問題：在已經(jīng)完成文本聚類的情況下，將不確定的文本劃分到“分類”中。

11、關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn) 算法概述：關(guān)聯(lián)分析的目的是挖掘隱藏的關(guān)聯(lián)(Association)模型，最著名的關(guān)聯(lián)模式應(yīng)用是挖掘“購物籃”問題，是從發(fā)現(xiàn)購買行中，發(fā)現(xiàn)商品之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

給定一組交易記錄：

每筆交易ID包含m個(gè)商品{}，n條記錄組成二維表，構(gòu)成 矩陣，BIC可計(jì)算得出任意兩商品?組合的Confidence(A->B)=P(A | B)置信度和支持度Support(A->B)=P(A U B)，可用于分析商品之間的關(guān)聯(lián)性“購物籃”問題。

BIC的關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn)是一個(gè)快速、交互式Apriore計(jì)算過程：從發(fā)現(xiàn)最基本的2個(gè)Item關(guān)聯(lián)高頻項(xiàng)集開始，計(jì)算支持度Support(A->B)=P(A U B)和置信度Confidence(A->B)=P(A | B)，逐步計(jì)算和發(fā)現(xiàn)2、3、4 …Item關(guān)聯(lián)頻繁項(xiàng)集。

因?yàn)椋?/p>

（1）任何求解高頻關(guān)聯(lián)事務(wù)T中的項(xiàng)數(shù)Item必然大于等于2，如果只有1個(gè)Item不存在關(guān)聯(lián)；

（2）任何交易記錄T中無論有多少個(gè)Item組合，如果存在大于2個(gè)Item的高頻組合，都必然存在2關(guān)聯(lián)的高頻真子集。

如：交易記錄T1={Item1，Item2}，交易記錄T2={Item1，Item3，Item4，Item2}，則T1為T2的非空真子集T1?T2。

所以，如果存在3關(guān)聯(lián)的高頻Item組合，必然存在2關(guān)聯(lián)的高頻組合；

如果存在4關(guān)聯(lián)的Item高頻組合，必然存在3關(guān)聯(lián)高頻組合…。BIC就是通過最基本的2關(guān)聯(lián)高頻項(xiàng)集發(fā)現(xiàn)開始，逐步縮小記錄集合，逐步發(fā)現(xiàn)所有任意數(shù)量Item組合的高頻項(xiàng)集。因此，BIC的關(guān)聯(lián)計(jì)算是一個(gè)快速、交互式計(jì)算的Apriore算法。

解決問題：從樣本集中發(fā)現(xiàn)有較強(qiáng)“置信度”的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

12、序列模式發(fā)現(xiàn) 算法概述：算法原理同“關(guān)聯(lián)分析”，但統(tǒng)計(jì)點(diǎn)在于事物（或商品購買）發(fā)生的先后序列。

如商品購買行為預(yù)測(cè)：汽車改裝愛好者，購買某種品牌增壓器的人，很多人后來還購買了活塞環(huán)、又購買了某品牌機(jī)油…，通過序列分析，發(fā)現(xiàn)其購買序列、預(yù)測(cè)下一步購買行為；

如疾病診斷：患有某種疾病的人，先出現(xiàn)A癥狀、后出現(xiàn)B癥狀、又出現(xiàn)C癥狀…，通過出現(xiàn)癥狀的序列分析，發(fā)現(xiàn)疾病發(fā)生、發(fā)展的序列模式，對(duì)疾病進(jìn)行診斷；

如Web訪問行為模式發(fā)現(xiàn)：每個(gè)IP訪問網(wǎng)站都是一個(gè)Web會(huì)話Session，每個(gè)Session由一系列的URL序列組成，通過Session計(jì)統(tǒng)計(jì)得到高頻URL序列，預(yù)測(cè)用戶的訪問行為；

不限于上述例子，還包括生物進(jìn)化序列模式、DNA序列、地震、火災(zāi)、戰(zhàn)爭(zhēng)沖突爆發(fā)序列模式預(yù)測(cè)等，序列規(guī)律是大量存在的，只要有足夠的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，都可以通過BIC發(fā)現(xiàn)最率并進(jìn)行預(yù)測(cè)。

序列模式發(fā)現(xiàn)與關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn)在算法上很相似，但序列模式強(qiáng)調(diào)Item的先后順序，而關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn)不關(guān)心順序，只看是否在一個(gè)事物T中2個(gè)Item（或多個(gè)）是否同時(shí)出現(xiàn)。

BIC的序列模式發(fā)現(xiàn)是一個(gè)快速、交互式Apriore計(jì)算過程：從發(fā)現(xiàn)2個(gè)Item序列高頻序列開始，計(jì)置信度Confidence(A->B)=P(A | B)，逐步計(jì)算和發(fā)現(xiàn)2、3、4…Item序列頻繁序列。

因?yàn)椋?/p>

（1）任何求解高頻序列事務(wù)T中的項(xiàng)數(shù)Item必然大于等于2，如果只有1個(gè)Item不存在關(guān)聯(lián)；

（2）任何事務(wù)記錄T中無論有多少個(gè)Item序列組合，如果存在大于2個(gè)Item的高頻序列組合，都必然存在2序列的高頻序列真子集。

如：事務(wù)序列記錄T1={Item1，Item2}，事務(wù)序列記錄T2={Item1，Item3，Item4，Item2}，則T1為T2的非空真子集T1?T2。

所以，如果存在3個(gè)Item序列的高頻Item組合，必然存在2序列的高頻序列組合，如果存在4個(gè)Item的高頻序列組合，必然存在3高頻序列組合…。BIC就是通過最基本的2序列高頻序列發(fā)現(xiàn)開始，逐步縮小記錄集合，逐步發(fā)現(xiàn)所有任意數(shù)量Item組合的高頻序列組合。因此，BIC的序列計(jì)算是一個(gè)*快速、交互式計(jì)算的Apriore算法。

解決問題：序列模式發(fā)現(xiàn)的目的是挖掘事務(wù)發(fā)生、發(fā)展的序列(Sequencing)模式，從樣本集發(fā)現(xiàn)有較強(qiáng)“置信度”的序列規(guī)則。

13、PCA主成分分析 算法概述：假設(shè)一個(gè)事物由多種因素構(gòu)成，設(shè)有n個(gè)樣本，每個(gè)樣本共有m個(gè)屬性（指標(biāo)、構(gòu)成要素），構(gòu)成一個(gè)n×m階的成分?jǐn)?shù)據(jù)矩陣，PCA算法的目的是：

（1）降低維度 當(dāng)矩陣X的維數(shù)m較大時(shí)，在m維空間中考察問題比較麻煩，需要降低維度，在不影響對(duì)事物評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，選擇較少的幾個(gè)主要指標(biāo)P（p < m）來代替原來較多的變量指標(biāo)m。

（2）消除變量間的相關(guān)性（3）分析指標(biāo)體系中各個(gè)指標(biāo)的對(duì)事物的區(qū)分性。衡量一個(gè)事物好壞由多個(gè)指標(biāo)所決定，但指標(biāo)對(duì)事物的區(qū)分性有強(qiáng)弱之分，通過PCA計(jì)算，可以分析哪些指標(biāo)有更好的區(qū)分性，哪些指標(biāo)的區(qū)分性較弱。

PCA解決算法原理：

PCA算法的核心是，將非實(shí)對(duì)稱矩陣X變成實(shí)對(duì)稱矩陣A，求矩陣A的特征值和特征向量，特征值為P個(gè)指標(biāo)，特征向量為P個(gè)指標(biāo)對(duì)原來m個(gè)指標(biāo)的荷載參數(shù)。BIC采用Jacobi（雅可比）方法來求特征值和特征向量。

Jacobi方法的基本理論是，對(duì)于一實(shí)對(duì)稱矩陣A，必有一正交矩陣U，使得，可以證明，如果，則矩陣D為矩陣A的相似矩陣，相似矩陣具有相同的特征值和特征向量。Jacobi方法通過平一系列的面旋轉(zhuǎn)變換來求，變換過程中，讓非對(duì)角線上的元素逐步變小，對(duì)角線上的元素逐漸變大，最后將矩陣D中非對(duì)角線上的元素變成0（或趨近于0），對(duì)角線上的元素 li 是矩陣 A 的特征值，正交陣 U 的第 j 列是 A 的屬于 li 的特征向量，以此求解矩陣A的特征值和特征向量。

解決問題：

PCA可廣泛用于事物要素（指標(biāo)）分析。任何一個(gè)事物都是由多個(gè)指標(biāo)組成，包括商業(yè)行為、醫(yī)學(xué)診斷、藥理分析、生產(chǎn)質(zhì)量控制、生產(chǎn)工藝設(shè)計(jì)、經(jīng)濟(jì)分析，甚至是軍事、外交事物等。人們需要掌握，構(gòu)成事物的要素（指標(biāo)）與事物的結(jié)果是什么關(guān)系？哪些是主要指標(biāo)？哪些是次要指標(biāo)？指標(biāo)和指標(biāo)之間存在什么關(guān)系？PCA通過一組樣本集的計(jì)算分析，就可以精確回答這些問題。

第四篇：數(shù)據(jù)挖掘心得體會(huì)

心得體會(huì)

這次數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)結(jié)束了，期間我們小組明確分工并積極去完成，雖然有點(diǎn)辛苦，但我感覺充實(shí)而有收獲感！

根據(jù)老師給的一些資料，我們決定采用SQL Server 2000中的Northwind數(shù)據(jù)庫里的數(shù)據(jù)作為我們的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。根據(jù)表Order Details中的數(shù)據(jù)，我們分別根據(jù)ProductID和OrderID字段，并結(jié)合我們規(guī)定的最小支持度閥值對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選。依次篩選出1項(xiàng)頻繁集、2項(xiàng)頻繁集和3項(xiàng)頻繁集，其中還會(huì)使用游標(biāo)的方式來遍歷2項(xiàng)集與3項(xiàng)集的候選集，分別選出2項(xiàng)頻繁集和3項(xiàng)頻繁集。

由于數(shù)據(jù)較多，因此過程比較復(fù)雜，要編寫很多的查詢語句，建立許多數(shù)據(jù)表，包括臨時(shí)表。開始不知道則操作，但經(jīng)過我們各自多次重復(fù)的建表與查詢，逐漸的理解和有了自己的思路。尤其是在運(yùn)用游標(biāo)的方法進(jìn)行遍歷這塊，因?yàn)槲覀儽容^陌生而不理解，操作時(shí)一時(shí)無法實(shí)現(xiàn)結(jié)果，但經(jīng)過我們?cè)诰W(wǎng)上查詢了解相關(guān)知識(shí)，最終得以解決。

經(jīng)過該次實(shí)驗(yàn)，使我對(duì)數(shù)據(jù)庫的操作更加熟練，而且還使我對(duì)課本上的“挖掘頻繁模式”這塊知識(shí)有了很好的掌握，今后我會(huì)多做實(shí)驗(yàn)，使我在實(shí)際操作過程中學(xué)得更好！

第五篇：數(shù)據(jù)挖掘論文

數(shù)據(jù)挖掘論文

在現(xiàn)實(shí)的學(xué)習(xí)、工作中，許多人都有過寫論文的經(jīng)歷，對(duì)論文都不陌生吧，論文是一種綜合性的文體，通過論文可直接看出一個(gè)人的綜合能力和專業(yè)基礎(chǔ)。那么你知道一篇好的論文該怎么寫嗎？下面是小編整理的數(shù)據(jù)挖掘論文，希望能夠幫助到大家。

數(shù)據(jù)挖掘論文1

[1]劉瑩.基于數(shù)據(jù)挖掘的商品銷售預(yù)測(cè)分析[J].科技通報(bào).20xx(07)

[2]姜曉娟,郭一娜.基于改進(jìn)聚類的電信客戶流失預(yù)測(cè)分析[J].太原理工大學(xué)學(xué)報(bào).20xx(04)

[3]李欣海.隨機(jī)森林模型在分類與回歸分析中的應(yīng)用[J].應(yīng)用昆蟲學(xué)報(bào).20xx(04)

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

[5]翟健宏,李偉,葛瑞海,楊茹.基于聚類與貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分組算法及評(píng)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(bǔ)法對(duì)隨機(jī)缺失的二分類變量資料處理效果的比較[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版).20xx(05)

[7]黃杰晟,曹永鋒.挖掘類改進(jìn)決策樹[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版).20xx(01)

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

[9]武曉巖,李康.基因表達(dá)數(shù)據(jù)判別分析的隨機(jī)森林方法[J].中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì).20xx(06)

[10]張璐.論信息與企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力[J].現(xiàn)代情報(bào).20xx(01)

[11]楊毅超.基于Web數(shù)據(jù)挖掘的作物商務(wù)平臺(tái)分析與研究[D].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)20xx

[12]徐進(jìn)華.基于灰色系統(tǒng)理論的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[D].西安電子科技大學(xué)20xx

[14]馮軍.數(shù)據(jù)挖掘在自動(dòng)外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[D].北京郵電大學(xué)20xx

[15]于寶華.基于數(shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[D].天津大學(xué)20xx

[16]王仁彥.數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運(yùn)營管理[D].華東師范大學(xué)20xx

[17]彭智軍.數(shù)據(jù)挖掘的若干新方法及其在我國證券市場(chǎng)中應(yīng)用[D].重慶大學(xué)20xx

[18]涂繼亮.基于數(shù)據(jù)挖掘的智能客戶關(guān)系管理系統(tǒng)研究[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx

[19]賈治國.數(shù)據(jù)挖掘在高考填報(bào)志愿上的應(yīng)用[D].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx

[20]馬飛.基于數(shù)據(jù)挖掘的航運(yùn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及研究[D].大連海事大學(xué)20xx

[21]周霞.基于云計(jì)算的太陽風(fēng)大數(shù)據(jù)挖掘分類算法的研究[D].成都理工大學(xué)20xx

[22]阮偉玲.面向生鮮農(nóng)產(chǎn)品溯源的基層數(shù)據(jù)庫建設(shè)[D].成都理工大學(xué)20xx

[23]明慧.復(fù)合材料加工工藝數(shù)據(jù)庫構(gòu)建及數(shù)據(jù)集成[D].大連理工大學(xué)20xx

[24]陳鵬程.齒輪數(shù)控加工工藝數(shù)據(jù)庫開發(fā)與數(shù)據(jù)挖掘研究[D].合肥工業(yè)大學(xué)20xx

[25]岳雪.基于海量數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)測(cè)度工具的設(shè)計(jì)[D].西安財(cái)經(jīng)學(xué)院20xx

[26]丁翔飛.基于組合變量與重疊區(qū)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(xiàng)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題研究[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx

[29]尚丹丹.基于虛擬機(jī)的Hadoop分布式聚類挖掘方法研究與應(yīng)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方法[D].大連理工大學(xué)20xx

[31]楊毅超.基于Web數(shù)據(jù)挖掘的作物商務(wù)平臺(tái)分析與研究[D].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)20xx

[32]徐進(jìn)華.基于灰色系統(tǒng)理論的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘的客戶獲取系統(tǒng)研究[D].西安電子科技大學(xué)20xx

[34]馮軍.數(shù)據(jù)挖掘在自動(dòng)外呼系統(tǒng)中的應(yīng)用[D].北京郵電大學(xué)20xx

[35]于寶華.基于數(shù)據(jù)挖掘的高考數(shù)據(jù)分析[D].天津大學(xué)20xx

[36]王仁彥.數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)站運(yùn)營管理[D].華東師范大學(xué)20xx

[37]彭智軍.數(shù)據(jù)挖掘的若干新方法及其在我國證券市場(chǎng)中應(yīng)用[D].重慶大學(xué)20xx

[38]涂繼亮.基于數(shù)據(jù)挖掘的智能客戶關(guān)系管理系統(tǒng)研究[D].哈爾濱理工大學(xué)20xx

[39]賈治國.數(shù)據(jù)挖掘在高考填報(bào)志愿上的應(yīng)用[D].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx

[ 40]馬飛.基于數(shù)據(jù)挖掘的航運(yùn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及研究[D].大連海事大學(xué)20xx

數(shù)據(jù)挖掘論文2

摘要:文章首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其具體功能進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，在此基礎(chǔ)上對(duì)科研管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行論述。期望通過本文的研究能夠?qū)蒲泄芾硭降倪M(jìn)一步提升有所幫助。

關(guān)鍵詞:科研管理;數(shù)據(jù)挖掘;技術(shù)應(yīng)用

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其具體功能分析

所謂的數(shù)據(jù)挖掘具體是指通過相關(guān)的算法在大量的數(shù)據(jù)當(dāng)中對(duì)隱藏的、有利用價(jià)值的信息進(jìn)行搜索的過程。數(shù)據(jù)挖掘是一門綜合性較強(qiáng)的科學(xué)技術(shù)，其中涉及諸多領(lǐng)域的知識(shí)，如人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有如下幾個(gè)方面的功能:1．1關(guān)聯(lián)規(guī)則分析。這是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)較為重要的功能之一，可從給定的數(shù)據(jù)集當(dāng)中，找到出現(xiàn)比較頻繁的項(xiàng)集，該項(xiàng)集具體是指行形如X-＞Y，在數(shù)據(jù)庫當(dāng)中，X和Y所代表的均為屬性取值。在關(guān)聯(lián)規(guī)則下，只要數(shù)據(jù)滿足X條件，就一定滿足Y條件，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的這個(gè)功能在商業(yè)金融等領(lǐng)域中的應(yīng)用較為廣泛。1．2回歸模式分析回歸模式主要是通過對(duì)連續(xù)數(shù)值的預(yù)測(cè)，來達(dá)到挖掘數(shù)據(jù)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(duì)其年薪的范圍進(jìn)行判定，整個(gè)分析過程是利用回歸模型予以實(shí)現(xiàn)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聚類分析聚類具體是指將相似程度較高的數(shù)據(jù)歸為同一個(gè)類別，通過聚類分析能夠從數(shù)據(jù)集中找出類似的數(shù)據(jù)，并組成不同的組。在聚類分析的過程中，需要使用聚類算法，借助該算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)后，可以判斷其隱藏的屬性，并將數(shù)據(jù)庫分為若干個(gè)相似的組。

2科研管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

科研是科學(xué)研究的簡(jiǎn)稱，具體是指為認(rèn)識(shí)客觀事物在內(nèi)在本質(zhì)及其運(yùn)動(dòng)規(guī)律，而借助某些技術(shù)手段和設(shè)備，開展調(diào)查研究、實(shí)驗(yàn)等活動(dòng)，并為發(fā)明和創(chuàng)造新產(chǎn)品提供理論依據(jù)?？蒲泄芾硎菍?duì)科研項(xiàng)目全過程的管理，如課題管理、經(jīng)費(fèi)管理、成果管理等等。由于科學(xué)研究中涉及的內(nèi)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(jié)中，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用。下面就此展開詳細(xì)論述。

2．1在立項(xiàng)及可行性評(píng)估中的應(yīng)用

科研管理工作的開展需要以相關(guān)的科研課題作為依托，當(dāng)課題選定之后，需要對(duì)其可行性及合理性進(jìn)行全面系統(tǒng)地評(píng)估，由此使得科研課題的立項(xiàng)及評(píng)估成為科研管理的主要工作內(nèi)容?，F(xiàn)階段，國內(nèi)的科研課題立項(xiàng)采用的是申請(qǐng)審批制，具體的流程是:由科研機(jī)構(gòu)的相關(guān)人員負(fù)責(zé)提出申請(qǐng)，然后再由科技主管部門從申請(qǐng)中進(jìn)行篩選，經(jīng)過業(yè)內(nèi)專家的評(píng)審論證之后，擇優(yōu)選取科研項(xiàng)目的承接單位。在進(jìn)行科研課題立項(xiàng)的過程中，涉及諸多方面的內(nèi)容，具體包括申請(qǐng)單位、課題的研究領(lǐng)域、經(jīng)費(fèi)安排、主管單位以及評(píng)審專家等。通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)，由于國家宏觀調(diào)控政策的缺失，導(dǎo)致科研立項(xiàng)中存在低水平、重復(fù)性研究的情況，從而造成大量的研究經(jīng)費(fèi)浪費(fèi)，所取得的研究成果也不顯著。科研管理部門雖然建立了相對(duì)完善的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，并且系統(tǒng)也涵蓋與項(xiàng)目申請(qǐng)、審評(píng)等方面有關(guān)的基本操作流程，如上傳項(xiàng)目申報(bào)文件、將文件發(fā)給相關(guān)的評(píng)審專家、對(duì)評(píng)審結(jié)果進(jìn)行自動(dòng)統(tǒng)計(jì)等。從本質(zhì)的角度上講，數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)所完成的這些工作流程，就是將傳統(tǒng)管理工作轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒒?。故此，?yīng)當(dāng)對(duì)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，從而找出其中更具利用價(jià)值的信息，據(jù)此對(duì)科研立項(xiàng)進(jìn)行指導(dǎo)，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(fèi)的使用效益獲得全面提升。在科研立項(xiàng)階段，可對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運(yùn)用，借此來對(duì)課題申請(qǐng)中涉及的各種因素進(jìn)行挖掘，找出其中潛在的規(guī)則，為指標(biāo)體系的構(gòu)建和遴選方法的選擇提供可靠依據(jù)，最大限度地降低不合理因素對(duì)課題立項(xiàng)帶來的影響，對(duì)確需資助的科研項(xiàng)目進(jìn)行準(zhǔn)確選擇，并給予相應(yīng)的資助。在科研立項(xiàng)環(huán)節(jié)中，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用時(shí)，可以借助改進(jìn)后的Apriori算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從中找出關(guān)聯(lián)規(guī)則，在對(duì)該規(guī)則進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，對(duì)立項(xiàng)的合理性進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2．2在項(xiàng)目管理中的應(yīng)用

項(xiàng)目管理是科研管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為提高項(xiàng)目管理的效率和水平，可對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運(yùn)用。在信息時(shí)代到來的今天，計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及程度越來越高，國內(nèi)很多科研機(jī)構(gòu)都紛紛構(gòu)建起了相關(guān)的管理信息系統(tǒng)，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(dāng)中，隱藏著諸多具有特定意義的規(guī)則，為找出這些規(guī)則，需要借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)信息進(jìn)行深入分析，進(jìn)而獲取對(duì)科研項(xiàng)目有幫助的信息。由于大部分科研管理部門建立的科研管理信息系統(tǒng)時(shí)間較早，從而使得系統(tǒng)本身的功能比較單一，如信息刪減、修改、查詢、統(tǒng)計(jì)等等，雖然這些功能可以滿足對(duì)科研課題進(jìn)展、經(jīng)費(fèi)使用等方面的管理，但其面向的均為數(shù)據(jù)庫管理人員，處理的也都是常規(guī)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(tǒng)這些功能顯然是有所不足的，因?yàn)樗麄冃枰獙?duì)歷史進(jìn)行分析和提煉，從中獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，為決策和管理工作的開展提供支撐。對(duì)此，可應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的OLAP，即數(shù)據(jù)庫聯(lián)機(jī)分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，進(jìn)而深入了解數(shù)據(jù)并獲取所需的信息。利用OLAP可以發(fā)現(xiàn)多種于科研課題有關(guān)信息之間的內(nèi)在聯(lián)系，這樣管理者便能及時(shí)發(fā)現(xiàn)其中存在的相關(guān)問題，并針對(duì)問題采取有效的方法和措施加以應(yīng)對(duì)。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠?qū)蒲许?xiàng)目的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出其中存在的矛盾，從而使管理工作的開展更具針對(duì)性。

3結(jié)論

綜上所述，科研管理是一項(xiàng)較為復(fù)雜且系統(tǒng)的工作，其中涵蓋的信息相對(duì)較多。為此，可將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科研管理中進(jìn)行合理應(yīng)用，對(duì)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展提供可靠的依據(jù)，由此除了能夠確?？蒲许?xiàng)目順利進(jìn)行之外，還能提高科研管理水平。

參考文獻(xiàn):

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數(shù)據(jù)挖掘論文3

進(jìn)入信息時(shí)代以來，世界電子商務(wù)呈現(xiàn)飛速發(fā)展的勢(shì)頭。站在長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度，企業(yè)能否在新經(jīng)濟(jì)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(shì)，但是電子商務(wù)在發(fā)展的同時(shí)也使得企業(yè)暴露了一些問題，其中企業(yè)的數(shù)據(jù)量大，而真正有用的信息卻很少。所以現(xiàn)代企業(yè)急需解決的問題是如何在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用數(shù)據(jù)，獲得利于企業(yè)的商業(yè)運(yùn)作的數(shù)據(jù)，從而提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。要解決這些問題，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析已經(jīng)不能適應(yīng)企業(yè)的發(fā)展需求，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具對(duì)數(shù)據(jù)的內(nèi)在信息無法提取，而是對(duì)指定的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理。信息管理系統(tǒng)的運(yùn)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(shù)據(jù)分析功能，只有擁有了高層次的數(shù)據(jù)分析功能，才能對(duì)企業(yè)決策工作提供有效的支持。所以，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)呈現(xiàn)在人們的眼前。

一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展背景

在近幾十年中，人們?cè)诶眯畔⒓夹g(shù)生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)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(yīng)用了大量的數(shù)據(jù)庫。并且仍在繼續(xù)發(fā)展，所以人們?yōu)榇藢⒚媾R一個(gè)新的挑戰(zhàn)，在信息爆炸的今天，我們都需面對(duì)地問題是信息過量，那么我們將如何在大量的信息庫當(dāng)中獲取有用的知識(shí)，提高信息利用率呢？要想讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)的有效資源，并使它為企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展及業(yè)務(wù)決策提供有效保障。否則，大量的數(shù)據(jù)將會(huì)阻礙公司的發(fā)展。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在人們被數(shù)據(jù)淹沒且急需知識(shí)的境地中帶來了希望，并在發(fā)展過程中顯示了它頑強(qiáng)的生命力。

人們長(zhǎng)期對(duì)數(shù)據(jù)庫的技術(shù)進(jìn)行研究和開發(fā)而創(chuàng)新出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，剛開始時(shí)商業(yè)數(shù)據(jù)一般存于計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)庫里，然后變成了對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行訪問并查詢，而數(shù)據(jù)庫技術(shù)進(jìn)入更高的臺(tái)階是由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)給企業(yè)的運(yùn)作和發(fā)展帶來很大便利，它不僅可以對(duì)以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行查閱，從而可以把各個(gè)時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，利于商業(yè)水平的提高。商業(yè)數(shù)據(jù)庫正呈現(xiàn)空前發(fā)展的態(tài)勢(shì)，并且在各種行業(yè)中數(shù)據(jù)倉庫得到了廣泛的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘的核心包括數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、人工智能以及機(jī)器學(xué)習(xí)等等。且歷經(jīng)了十多年的發(fā)展歷程，使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)趨向于穩(wěn)定。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用

1.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用

一種把客戶當(dāng)作核心的經(jīng)營策略就是客戶關(guān)系管理，為了滿足企業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)、市場(chǎng)營銷以及管理的決策，而通過現(xiàn)代技術(shù)來滿足。為獲取商業(yè)知識(shí)而利用客戶的信息，并以此來提高企業(yè)在市場(chǎng)當(dāng)中的競(jìng)爭(zhēng)力，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)可以充分地利用客戶數(shù)據(jù)資源，并對(duì)客戶進(jìn)行分類分析，這樣不僅有利于企業(yè)對(duì)客戶的盈利能力進(jìn)行分析，更有利于尋找有潛力的客戶，為企業(yè)帶來發(fā)展。另夕卜，為應(yīng)對(duì)商業(yè)數(shù)據(jù)的不斷增多，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將成為企業(yè)立足的關(guān)鍵技術(shù)，這項(xiàng)技術(shù)不僅可以加強(qiáng)企業(yè)對(duì)客戶的管理及其跟蹤市場(chǎng)活動(dòng)，預(yù)測(cè)客戶的消費(fèi)方向，并依據(jù)消費(fèi)的趨勢(shì)開發(fā)產(chǎn)品。另外，客戶評(píng)價(jià)模型對(duì)客戶進(jìn)行評(píng)價(jià)，并在分析客戶行為對(duì)企業(yè)收益產(chǎn)生的影響，達(dá)到企業(yè)與客戶和企業(yè)利潤(rùn)最優(yōu)化。同時(shí)，在客戶數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，企業(yè)可以依據(jù)重點(diǎn)客戶和評(píng)價(jià)市場(chǎng)性能。為擴(kuò)大企業(yè)銷售的渠道，制定個(gè)性化的營銷策略。通過呼叫中心優(yōu)化及暢通溝通的渠道，強(qiáng)化客戶關(guān)系管理的智能化并提高服務(wù)質(zhì)量。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)站運(yùn)營中的應(yīng)用

為提高網(wǎng)站的點(diǎn)擊率，網(wǎng)站的設(shè)計(jì)者們?cè)谠O(shè)計(jì)網(wǎng)站時(shí)不再完全根據(jù)專家的意見來設(shè)計(jì)，而是依據(jù)訪問者在網(wǎng)站當(dāng)中留下的痕跡來設(shè)計(jì)網(wǎng)站，其中包括了網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和外觀。在設(shè)計(jì)網(wǎng)站時(shí)，為節(jié)約客戶的訪問時(shí)間，壓縮網(wǎng)站的開支，網(wǎng)站的設(shè)計(jì)者會(huì)根據(jù)訪問者的訪問路徑，并分析這些路徑。如果可以分析并設(shè)計(jì)出最優(yōu)化的捷徑，這樣不僅可以讓訪問者很輕松地訪問，還能給訪問者留下好的印象，利于網(wǎng)站長(zhǎng)期發(fā)展。同時(shí)，為降低網(wǎng)站的運(yùn)營成本，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，可以挖掘有效的市場(chǎng)信息，并預(yù)測(cè)客戶的下一步行為，這樣有利于提高電子商務(wù)營銷活動(dòng)的成功率。企業(yè)為增強(qiáng)廣告的目的性，為公司帶來更大的收益，應(yīng)依據(jù)訪問者瀏覽習(xí)慣安排廣告的位置，為企業(yè)帶來一定的廣告收益。

3.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商業(yè)信用評(píng)估中的應(yīng)用

目前，不良的商業(yè)秩序受低劣信用狀況影響，網(wǎng)上詐騙的事件屢見不鮮及企業(yè)財(cái)務(wù)中的造價(jià)現(xiàn)象也時(shí)有發(fā)生，這些現(xiàn)象的發(fā)生導(dǎo)致了信用危機(jī)的產(chǎn)生，嚴(yán)重制約著電子商務(wù)的發(fā)展和繁榮。發(fā)達(dá)的社會(huì)信息水平作為發(fā)展電子商務(wù)的基礎(chǔ)，通過偏差分析，控制企業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和歷史記錄的差別，為構(gòu)建完善的安全體系，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)的經(jīng)營情況進(jìn)行分析，并對(duì)企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)的評(píng)估以及收益分析等等。另外，為強(qiáng)化網(wǎng)站中的網(wǎng)上交易行為的安全，應(yīng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行全程的監(jiān)控。在此基礎(chǔ)上，建立客戶的信譽(yù)記錄，這樣不僅可以有效地防止信用危機(jī)，更有利于提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的水平和能力。

三、結(jié)語

在電子商務(wù)點(diǎn)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，在挖掘當(dāng)中找到有價(jià)值的數(shù)據(jù)。所以，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)，并建立數(shù)據(jù)挖掘?yàn)楹诵牡目蛻艄芾硐到y(tǒng)，將使得企業(yè)在市場(chǎng)變化中立于不敗之地。

數(shù)據(jù)挖掘論文4

[摘 要]目前，隨著現(xiàn)代科技的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)已成為當(dāng)代主流，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)是任何一個(gè)國家所不能脫離的，經(jīng)濟(jì)全球化已成為一個(gè)必然的趨勢(shì)，在這樣的一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，人民對(duì)信息的獲取需求呈直線上升的狀態(tài)。21世紀(jì)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(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)信息安全防范來說，是一個(gè)新的技術(shù)運(yùn)用。本文從Web數(shù)據(jù)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題，最后提出將網(wǎng)絡(luò)信息安全防范與Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行整合運(yùn)用。

[關(guān)鍵詞]Web數(shù)據(jù)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

[中圖分類號(hào)]TP393 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]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(jì)是一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)顯得越來越重要。在科技發(fā)展的同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)也在家家戶戶普及，然而網(wǎng)絡(luò)安全問題卻隨之而來，人們?cè)谶\(yùn)用科技時(shí)也在擔(dān)心網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的安全性。鑒于此，本文探討利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來控制網(wǎng)絡(luò)安全，以提高網(wǎng)絡(luò)信息安全度。Web數(shù)據(jù)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。通過使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)可以進(jìn)行復(fù)雜的操作，然后從網(wǎng)頁瀏覽記錄分析出自身企業(yè)的受關(guān)注度，并了解同行競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)的詳細(xì)信息，尋找自身的不足。

1.1 Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義

Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，指的是通過自身的技術(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(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)工作流程。

Web數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)可以涉及多個(gè)領(lǐng)域，通過多種數(shù)據(jù)挖掘方式，為企業(yè)找到有用的信息資源。整體來說，Web挖掘技術(shù)有兩種類型，一是建立在人工智能模型的基礎(chǔ)上來實(shí)現(xiàn)，類似于決策樹、分類等；二是建立在統(tǒng)計(jì)模型基礎(chǔ)上來實(shí)現(xiàn)，類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然計(jì)算法等。

1.2 Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的兩種方式

Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)整體上來說有兩種方式，分別為內(nèi)容挖掘和使用記錄挖掘。Web內(nèi)容挖掘指的是企業(yè)可以通過Web挖掘技術(shù)，自己從網(wǎng)上尋找對(duì)企業(yè)有用的信息資源，同時(shí)對(duì)后臺(tái)設(shè)置進(jìn)行監(jiān)控，減少某些重要交易內(nèi)容的丟失、泄露。企業(yè)還可以通過Web挖掘技術(shù)，查詢某些用戶的操作記錄，對(duì)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(xiǎn)。由于其他企業(yè)也有同樣的Web數(shù)據(jù)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(nèi)部信息，但其通過該技術(shù)，可以分析其他企業(yè)的基本信息資源，然后整合出對(duì)自身有用的資源，從而制定企業(yè)市場(chǎng)戰(zhàn)略。我國企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)信息安全方面存在的問題

目前，科技的發(fā)展，使全球的政治、經(jīng)濟(jì)一體化趨勢(shì)越來越明顯，互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步也使國家企業(yè)面臨著更多的挑戰(zhàn)。我國企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)信息安全方面存在的問題也逐步顯現(xiàn)，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)問題。

2.1 人才緊缺問題

21世紀(jì)是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的世紀(jì)，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(jù)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(jì)算機(jī)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題，是目前一個(gè)很明顯的現(xiàn)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(yǎng)具有計(jì)算機(jī)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(xiàn)創(chuàng)新。

2.2 自身安全技術(shù)漏洞問題

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(jì)發(fā)展現(xiàn)狀來看，我國很多的電子產(chǎn)品被國外壟斷，如蘋果、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(shì)來看，還需要很大的努力，國民崇尚國外產(chǎn)品，不是為了標(biāo)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。網(wǎng)絡(luò)信息安全防范與Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的整合近幾年，網(wǎng)絡(luò)信息安全問題一直是國民較為關(guān)注的一個(gè)話題，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(hù)屏障，本文將網(wǎng)絡(luò)信息安全防范與Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行整合（見圖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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)尋找出來，然后整合交給企業(yè)進(jìn)行分析，企業(yè)通過這些關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，分析提煉出對(duì)自己企業(yè)有用的信息，繼而制定企業(yè)戰(zhàn)略，防范風(fēng)險(xiǎn)。

其次，使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行分類分析。企業(yè)應(yīng)將所有的信息進(jìn)行綜合，然后按照一定的指標(biāo)分出類別，并對(duì)這些不同類別的信息進(jìn)行整理，方便后續(xù)的檢索。該項(xiàng)功能主要依靠人工智能來完成，以保證資料能夠得到完整的利用。

再次，使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行聚類分析。企業(yè)應(yīng)將這些具有共同點(diǎn)的信息進(jìn)行分類，將這些數(shù)據(jù)分成各個(gè)小組，但每一個(gè)小組都要有一個(gè)共同的類似點(diǎn)，以便于從整體對(duì)局部進(jìn)行分析。

最后，利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，根據(jù)收集到的資源信息的不同點(diǎn)進(jìn)行分類，分類后根據(jù)這些不同點(diǎn)的特征，分析出對(duì)自身企業(yè)有用的信息。從整體上說，Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過運(yùn)用其強(qiáng)大的分析能力，可對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行篩選、整合，企業(yè)可再根據(jù)這些整合出來的資源信息，為自身制定戰(zhàn)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。結(jié) 語

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在給用戶帶來便利的同時(shí)，也給用戶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(hù)，網(wǎng)絡(luò)信息的安全技術(shù)要隨著科技的進(jìn)步不斷發(fā)展，為互聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)用提供一個(gè)完善安全的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。本文通過Web數(shù)據(jù)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(xiàn)

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數(shù)據(jù)挖掘論文5

1.軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘測(cè)試技術(shù)

1.1代碼編寫

通過對(duì)軟件數(shù)據(jù)進(jìn)行分類整理，在進(jìn)行缺陷軟件的排除工作以后，根據(jù)軟件開發(fā)過程中的各種信息進(jìn)行全新的代碼編寫。基于代碼編寫人員的編寫經(jīng)驗(yàn)，在一般情況，對(duì)結(jié)構(gòu)功能與任務(wù)類似的模塊進(jìn)行重新編寫，這些重新編寫的模塊應(yīng)遵循特定的編寫規(guī)則，這樣才能保證代碼編寫的合理有效性。

1.2錯(cuò)誤重現(xiàn)

代碼編寫完成以后開發(fā)者會(huì)將這些代碼進(jìn)行版本的確認(rèn)，然后將正確有效的代碼實(shí)際應(yīng)用到適當(dāng)版本的軟件中去。而對(duì)于存在缺陷的代碼，開發(fā)者需要針對(duì)代碼產(chǎn)生缺陷的原因進(jìn)行分析，通過不但調(diào)整代碼內(nèi)的輸入數(shù)據(jù)，直到代碼內(nèi)的數(shù)據(jù)與程序報(bào)告中的描述接近為止。存在缺陷的代碼往往會(huì)以缺陷報(bào)告的形式對(duì)開發(fā)者予以說明，由于缺陷報(bào)告的模糊性，常常會(huì)誤導(dǎo)開發(fā)者，進(jìn)而造成程序設(shè)計(jì)混亂。

1.3理解行為

軟件開發(fā)者在設(shè)計(jì)軟件的過程中需要明確自己設(shè)計(jì)軟件中每一個(gè)代碼的內(nèi)容，同時(shí)還需要理解其他開發(fā)者編寫的代碼，這樣才能有效地完善軟件開發(fā)者的編寫技術(shù)。同時(shí)，軟件開發(fā)者在進(jìn)行代碼編寫的過程中，需要對(duì)程序行為進(jìn)行準(zhǔn)確的理解，以此保證軟件內(nèi)文檔和注釋的準(zhǔn)確性。

1.4設(shè)計(jì)推究

開發(fā)者在準(zhǔn)備對(duì)軟件進(jìn)行完善設(shè)計(jì)的過程中，首先需要徹底了解軟件的總體設(shè)計(jì)，對(duì)軟件內(nèi)部復(fù)雜的系統(tǒng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)研究與分析，充分把握軟件細(xì)節(jié)，這有這樣才能真正實(shí)現(xiàn)軟件設(shè)計(jì)的合理性與準(zhǔn)確性。

2.軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測(cè)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(yīng)通過實(shí)施需求分析，將數(shù)據(jù)挖據(jù)逐漸演變成形式化、規(guī)范化的需求工程，在軟件開發(fā)理念上，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的重視，對(duì)軟件工程的架構(gòu)進(jìn)行演化性設(shè)計(jì)與創(chuàng)新，利用新技術(shù)，在軟件開發(fā)的過程中添加敏捷變成與間件技術(shù)，由此，提高軟件編寫水平。

2.2利用人工智能

隨著我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展與創(chuàng)新，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)逐漸被我國各個(gè)領(lǐng)域所廣泛應(yīng)用，在進(jìn)行軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)創(chuàng)新的過程中，可以將機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實(shí)際應(yīng)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(xiàn)，在實(shí)際應(yīng)用于軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘工作時(shí)，應(yīng)該利用機(jī)器較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力與運(yùn)算能力，將數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)運(yùn)算通過一些較為成熟的方法進(jìn)行解決。在軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的工作中，合理化的將人工智能實(shí)際應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，以此為數(shù)據(jù)挖掘提供更多的開發(fā)測(cè)試技術(shù)。

2.3針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)

通過分析我國傳統(tǒng)的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試工作，在很多情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試技術(shù)無法做到對(duì)發(fā)掘數(shù)據(jù)的全面評(píng)價(jià)與實(shí)際應(yīng)用研究，這一問題致使相應(yīng)的軟件數(shù)據(jù)在被發(fā)掘出來以后無法得到有效地利用，進(jìn)而導(dǎo)致我國軟件開發(fā)工作受到嚴(yán)重的抑制影響。針對(duì)這一問題，數(shù)據(jù)開發(fā)者應(yīng)該利用挖掘缺陷檢驗(yàn)報(bào)告，針對(duì)缺陷檢驗(yàn)的結(jié)果，制定相應(yīng)的挖掘結(jié)構(gòu)報(bào)告。同時(shí)，需要結(jié)合軟件用戶的體驗(yàn)評(píng)價(jià)，對(duì)挖掘出的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化的整理與分析，建立一整套嚴(yán)謹(jǐn)、客觀的服務(wù)體系，運(yùn)用CodeCity軟件，讓用戶在的體驗(yàn)過后可以對(duì)軟件進(jìn)行評(píng)價(jià)?？紤]到軟件的服務(wù)對(duì)象是人，因此，在軟件開發(fā)的過程中要將心理學(xué)與管理學(xué)應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，建立數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘評(píng)價(jià)系統(tǒng)。

3.結(jié)束語

綜上所述，由于軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試技術(shù)廣闊的應(yīng)用前景，我國相關(guān)部門已經(jīng)加大了對(duì)軟件技術(shù)的投資與開發(fā)力度，當(dāng)下，國內(nèi)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識(shí)別等多種領(lǐng)域上的發(fā)展。

數(shù)據(jù)挖掘論文6

題目：檔案信息管理系統(tǒng)中的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探討

摘要：伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步和發(fā)展, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為數(shù)據(jù)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(jié)省人力資本的同時(shí), 提高數(shù)據(jù)檢索的實(shí)際效率, 基于此, 被廣泛應(yīng)用在數(shù)據(jù)密集型行業(yè)中。筆者簡(jiǎn)要分析了計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 并集中闡釋了檔案信息管理系統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)倉庫的建立和技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程, 以供參考。

關(guān)鍵詞：檔案信息管理系統(tǒng);計(jì)算機(jī);數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是指在大量隨機(jī)數(shù)據(jù)中提取隱含信息, 并且將其整合后應(yīng)用在知識(shí)處理體系的技術(shù)過程。若是從技術(shù)層面判定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 則需要將其劃分在商業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)中, 整合商業(yè)數(shù)據(jù)提取和轉(zhuǎn)化機(jī)制, 并且建構(gòu)更加系統(tǒng)化的分析模型和處理機(jī)制, 從根本上優(yōu)化商業(yè)決策。借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能建構(gòu)完整的數(shù)據(jù)倉庫, 滿足集成性、時(shí)變性以及非易失性等需求, 整和數(shù)據(jù)處理和冗余參數(shù), 確保技術(shù)框架結(jié)構(gòu)的完整性。

目前, 數(shù)據(jù)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(yīng)用都十分廣泛。企業(yè)在實(shí)際工作過程中, 往往會(huì)利用數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)預(yù)處理工具進(jìn)行數(shù)據(jù)定型和更新管理, 并且應(yīng)用聚類分析模塊、決策樹分析模塊以及關(guān)聯(lián)分析算法等, 借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。檔案信息管理系統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)倉庫的建立

2.1 客戶需求單元

為了充分發(fā)揮檔案信息管理系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì), 要結(jié)合客戶的實(shí)際需求建立完整的處理框架體系。在數(shù)據(jù)庫體系建立中, 要適應(yīng)迭代式處理特征, 并且從用戶需求出發(fā)整合數(shù)據(jù)模型, 保證其建立過程能按照整體規(guī)劃有序進(jìn)行, 且能按照目標(biāo)和分析框架參數(shù)完成操作。首先, 要確立基礎(chǔ)性的數(shù)據(jù)倉庫對(duì)象, 由于是檔案信息管理, 因此, 要集中劃分檔案數(shù)據(jù)分析的主題, 并且有效錄入檔案信息, 確保滿足檔案的數(shù)據(jù)分析需求。其次, 要對(duì)日常工作中的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行集中的挖掘處理, 從根本上提高數(shù)據(jù)倉庫分析的完整性。

(1)確定數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)性用戶, 其中, 主要包括檔案工作人員和使用人員, 結(jié)合不同人員的工作需求建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫。

(2)檔案工作要利用數(shù)據(jù)分析和檔案用戶特征分析進(jìn)行分類描述。

(3)確定檔案的基礎(chǔ)性分類主題, 一般而言, 要將文書檔案歸檔情況、卷數(shù)等基礎(chǔ)性信息作為分類依據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)單元

在設(shè)計(jì)過程中, 要針對(duì)不同維度建立相應(yīng)的參數(shù)體系和組成結(jié)構(gòu), 并且有效整合組成事實(shí)表的主鍵項(xiàng)目, 建立框架結(jié)構(gòu)。

第一, 建立事實(shí)表。事實(shí)表是數(shù)據(jù)模型的核心單元, 主要是記錄相關(guān)業(yè)務(wù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的表, 能整合數(shù)據(jù)倉庫中的信息單元, 并且提升多維空間處理效果, 確保數(shù)據(jù)儲(chǔ)存過程切實(shí)有效。(1)檔案管理中文書檔案目錄卷數(shù)事實(shí)表:事實(shí)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(shù)目。(2)檔案管理中文書檔案卷數(shù)事實(shí)表:事實(shí)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(shí)際數(shù)據(jù)倉庫建立和運(yùn)維工作中, 提高數(shù)據(jù)管理效果和水平, 確保建立循環(huán)和反饋的系統(tǒng)框架體系, 并且處理增長(zhǎng)過程和完善過程, 有效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫模型設(shè)計(jì)以及相關(guān)維護(hù)操作。首先, 要對(duì)模式的基礎(chǔ)性維度進(jìn)行分析并且制作相應(yīng)的表, 主要包括檔案維表、利用方式維表等。其次, 要建構(gòu)數(shù)據(jù)庫星型模型體系。最后, 要集中判定數(shù)據(jù)庫工具, 保證數(shù)據(jù)庫平臺(tái)在客戶管理工作方面具備一定的優(yōu)勢(shì), 集中制訂商務(wù)智能解決方案, 保證集成環(huán)境的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)倉庫建模的效果, 真正提高數(shù)據(jù)抽取以及轉(zhuǎn)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(shù)據(jù)的過程中, 要分離文書檔案中的數(shù)據(jù), 相關(guān)操作如下:

from dag gd temp//刪除臨時(shí)表中的數(shù)據(jù)

Ch count=dag 1.importfile(dbo.u wswj)//將文書目錄中數(shù)據(jù)導(dǎo)出到數(shù)據(jù)窗口

Dag 1.()//將數(shù)據(jù)窗口中的數(shù)據(jù)保存到臨時(shí)表

相關(guān)技術(shù)人員要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理, 以保證相關(guān)數(shù)據(jù)合并操作、連接操作以及條件性拆分操作等都能按照數(shù)據(jù)預(yù)處理管理要求合理化進(jìn)行, 從根本上維護(hù)數(shù)據(jù)處理效果。

2.3 多維數(shù)據(jù)模型建立單元

在檔案多維數(shù)據(jù)模型建立的過程中, 相關(guān)技術(shù)人員要判定聯(lián)機(jī)分析處理項(xiàng)目和數(shù)據(jù)挖掘方案, 整合信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)視圖、維度參數(shù)以及屬性參數(shù)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(wěn)定性、安全性優(yōu)勢(shì)。

第一, 檔案事實(shí)表中的數(shù)據(jù)穩(wěn)定, 事實(shí)表是加載和處理檔案數(shù)據(jù)的基本模塊, 按照檔案目錄數(shù)據(jù)表和檔案利用情況表分析和判定其類別和歸檔時(shí)間, 從而提高數(shù)據(jù)獨(dú)立分析水平。一方面, 能追加有效的數(shù)據(jù), 保證數(shù)據(jù)倉庫信息的基本質(zhì)量, 也能追加時(shí)間判定標(biāo)準(zhǔn), 能在實(shí)際操作中減少掃描整個(gè)表浪費(fèi)的時(shí)間, 從根本上提高實(shí)際效率。另一方面, 能刪除數(shù)據(jù), 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)更新, 檢索相關(guān)關(guān)鍵詞即可。并且也能同時(shí)修改數(shù)據(jù), 維護(hù)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(shù)和數(shù)據(jù)的安全穩(wěn)定性十分關(guān)鍵, 由于其不會(huì)隨著時(shí)間的推移出現(xiàn)變化, 因此, 要對(duì)其進(jìn)行合理的處理和協(xié)調(diào)。維表本身的存儲(chǔ)空間較小, 盡管結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的概率不大, 但仍會(huì)對(duì)代表的對(duì)象產(chǎn)生影響, 這就會(huì)使得數(shù)據(jù)出現(xiàn)動(dòng)態(tài)的變化。對(duì)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(shù)據(jù)的同時(shí), 也能對(duì)事實(shí)表外鍵進(jìn)行分析[2]。檔案信息管理系統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)現(xiàn)

3.1 描述需求

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和數(shù)據(jù)庫技術(shù)不斷進(jìn)步, 要提高檔案數(shù)字化水平以及完善信息化整合機(jī)制, 加快數(shù)據(jù)庫管控體系的更新, 確保設(shè)備存儲(chǔ)以及網(wǎng)絡(luò)環(huán)境一體化水平能滿足需求, 尤其是在檔案資源重組和預(yù)測(cè)項(xiàng)目中, 只有從根本上落實(shí)數(shù)據(jù)挖掘體系, 才能為后續(xù)信息檔案管理項(xiàng)目升級(jí)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。另外, 在數(shù)據(jù)表和文書等基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型建立的基礎(chǔ)上, 要按照規(guī)律制定具有個(gè)性化的主動(dòng)性服務(wù)機(jī)制。

3.2 關(guān)聯(lián)計(jì)算

在實(shí)際檔案分析工作開展過程中, 關(guān)聯(lián)算法描述十分關(guān)鍵, 能對(duì)某些行為特征進(jìn)行統(tǒng)籌整合, 從而制定分析決策。在進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則強(qiáng)度分析時(shí), 要結(jié)合支持度和置信度等系統(tǒng)化數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合衡量。例如, 檔案數(shù)據(jù)庫中有A和B兩個(gè)基礎(chǔ)項(xiàng)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(xiàn)的基礎(chǔ)性概率。若是兩者出現(xiàn)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(xiàn)的概率較大, 則說明兩者的關(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(xiàn)置信度A的情況下, B的出現(xiàn)概率則是整體參數(shù)關(guān)系的關(guān)鍵, 若是置信度的數(shù)值達(dá)到100%, 則直接證明A和B能同一時(shí)間出現(xiàn)。

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

除了要對(duì)檔案的實(shí)際內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)庫建構(gòu), 也要對(duì)其利用情況進(jìn)行判定, 目前較為常見的利用率分析算法就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法, 其借助數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)判定和分析數(shù)據(jù)對(duì)象。值得注意的是, 在分類技術(shù)結(jié)構(gòu)中, 要結(jié)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集判定分類模型數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法類似于人腦系統(tǒng)的運(yùn)行結(jié)構(gòu), 能建立完整的信息處理單元, 并且能夠整合非線性交換結(jié)構(gòu), 確保能憑借歷史數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算模型和分類體系展開深度分析[3]。

3.4 實(shí)現(xiàn)多元化應(yīng)用

在檔案管理工作中應(yīng)用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 能對(duì)檔案分類管理予以分析, 保證信息需求分類總結(jié)工作的完整程度。尤其是檔案使用者在對(duì)檔案具體特征進(jìn)行差異化分析的過程中, 能結(jié)合不同的元素對(duì)具體問題展開深度調(diào)研。一方面, 計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)借助決策樹算法處理規(guī)則化的檔案分析機(jī)制。在差異化訓(xùn)練體系中, 要對(duì)數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化分析以及處理, 確保構(gòu)建要求能適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘的基本結(jié)構(gòu)[4]。例如, 檔案管理人員借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能整合檔案使用人員長(zhǎng)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、信息查詢停留時(shí)間等, 從而建構(gòu)完整的數(shù)據(jù)分析機(jī)制, 有效向其推送或者是提供便捷化查詢服務(wù), 保證檔案管理數(shù)字化水平的提高。另一方面, 在檔案收集管理工作中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 主要是對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析, 結(jié)合基本結(jié)果建立概念模型, 保證模型以及測(cè)試樣本之間的比較參數(shù)符合標(biāo)準(zhǔn), 從而真正建立更加系統(tǒng)化的分類框架體系。結(jié)語

總而言之, 在檔案管理工作中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 能在準(zhǔn)確判定用戶需求的同時(shí), 維護(hù)數(shù)據(jù)處理效果, 并且減少檔案數(shù)字化的成本, 為后續(xù)工作的進(jìn)一步優(yōu)化奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。并且, 數(shù)據(jù)庫的建立, 也能節(jié)省經(jīng)費(fèi)和設(shè)備維護(hù)成本, 真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化全面發(fā)展的目標(biāo), 促進(jìn)檔案信息管理工作的長(zhǎng)效進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)

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摘要：隨著科學(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(yīng)用。其中機(jī)器學(xué)習(xí)算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法, 其廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)之中。本篇論文旨在探討機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的具體應(yīng)用, 我們利用龐大的移動(dòng)終端數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò), 加強(qiáng)了基于GSM網(wǎng)絡(luò)的戶外終端定位, 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(zhǔn)度和速度。

關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)算法;GSM網(wǎng)絡(luò);定位;數(shù)據(jù);

移動(dòng)終端定位技術(shù)由來已久, 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(zhǔn)位置以及高度。目前, 移動(dòng)終端定位技術(shù)主要應(yīng)用于軍事定位、緊急救援、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、地圖導(dǎo)航等多個(gè)現(xiàn)代化的領(lǐng)域, 由于移動(dòng)終端定位技術(shù)可以提供精準(zhǔn)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(zhǔn)度和速度都得到了全面的優(yōu)化和提升。同時(shí), 傳統(tǒng)的定位方法結(jié)合先進(jìn)的算法來進(jìn)行精準(zhǔn)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(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)定位技術(shù)加以改進(jìn), 取得了不錯(cuò)的效果, 但也遇到了許多問題, 例如:使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行精準(zhǔn)定位暫時(shí)無法滿足更大的區(qū)域要求, 還有想要利用較低的設(shè)備成本, 實(shí)現(xiàn)得到更多的精準(zhǔn)定位的要求比較困難。所以本文對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)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(zhǔn)的定位, 滿足市場(chǎng)的需要。數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘又名數(shù)據(jù)探勘、信息挖掘。它是數(shù)據(jù)庫知識(shí)篩選中非常重要的一步。數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)指的就是在大量的數(shù)據(jù)中通過算法找到有用信息的行為。一般情況下, 數(shù)據(jù)挖掘都會(huì)和計(jì)算機(jī)科學(xué)緊密聯(lián)系在一起, 通過統(tǒng)計(jì)集合、在線剖析、檢索篩選、機(jī)器學(xué)習(xí)、參數(shù)識(shí)別等多種方法來實(shí)現(xiàn)最初的目標(biāo)。統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法是數(shù)據(jù)挖掘算法里面應(yīng)用得比較廣泛的兩類。統(tǒng)計(jì)算法依賴于概率分析, 然后進(jìn)行相關(guān)性判斷, 由此來執(zhí)行運(yùn)算。

而機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要依靠人工智能科技, 通過大量的樣本收集、學(xué)習(xí)和訓(xùn)練, 可以自動(dòng)匹配運(yùn)算所需的相關(guān)參數(shù)及模式。它綜合了數(shù)學(xué)、物理學(xué)、自動(dòng)化和計(jì)算機(jī)科學(xué)等多種學(xué)習(xí)理論, 雖然能夠應(yīng)用的領(lǐng)域和目標(biāo)各不相同, 但是這些算法都可以被獨(dú)立使用運(yùn)算, 當(dāng)然也可以相互幫助, 綜合應(yīng)用, 可以說是一種可以“因時(shí)而變”、“因事而變”的算法。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的領(lǐng)域, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是比較重要和常見的一種。因?yàn)樗膬?yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練、學(xué)習(xí)的能力較強(qiáng)。

而且對(duì)于問題數(shù)據(jù)還可以進(jìn)行精準(zhǔn)的識(shí)別與處理分析, 所以應(yīng)用的頻次更多。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依賴于多種多樣的建模模型來進(jìn)行工作, 由此來滿足不同的數(shù)據(jù)需求。綜合來看, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模, 它的精準(zhǔn)度比較高, 綜合表述能力優(yōu)秀, 而且在應(yīng)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(xùn)練數(shù)據(jù)的時(shí)候耗時(shí)較多, 知識(shí)的理解能力還沒有達(dá)到智能化的標(biāo)準(zhǔn), 但是, 相對(duì)于其他方式而言, 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)依舊是比較突出的。以機(jī)器學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)的GSM網(wǎng)絡(luò)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(jī)定位方式作為基礎(chǔ), 把定位的位置柵格化, 面積較小的柵格位置就是獨(dú)立的一種類別, 在定位的位置內(nèi), 我們收集數(shù)目龐大的終端測(cè)量數(shù)據(jù), 然后利用計(jì)算機(jī)對(duì)測(cè)量報(bào)告進(jìn)行分析處理, 測(cè)量柵格的距離度量和精準(zhǔn)度, 然后對(duì)移動(dòng)終端柵格進(jìn)行預(yù)估判斷, 最終利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行分析求解。

2.2 采集數(shù)據(jù)和預(yù)處理

本次研究, 我們采用的模型對(duì)象是我國某一個(gè)周邊長(zhǎng)達(dá)10千米的二線城市。在該城市區(qū)域內(nèi), 我們測(cè)量了四個(gè)不同時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù), 為了保證機(jī)器學(xué)習(xí)算法定位的精準(zhǔn)性和有效性, 我們把其中的三批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù), 最后一組數(shù)據(jù)作為定位數(shù)據(jù), 然后把定位數(shù)據(jù)周邊十米內(nèi)的前三組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進(jìn)行清除。一旦確定某一待定位數(shù)據(jù), 就要在不同的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行測(cè)量, 按照測(cè)量出的數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(chǔ)的初步定位

用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行移動(dòng)終端定位, 其復(fù)雜性也是比較大的, 一旦區(qū)域面積增加, 那么模型和分類也相應(yīng)增加, 而且更加復(fù)雜, 所以, 利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行移動(dòng)終端定位的過程, 會(huì)隨著定位區(qū)域面積的增大, 而耗費(fèi)更多的時(shí)間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎(chǔ)來進(jìn)行早期的定位, 則需要以下幾個(gè)步驟:要將邊長(zhǎng)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(shù)據(jù)集內(nèi)的相關(guān)信息, 就要選擇對(duì)邊長(zhǎng)是一千米的小柵格進(jìn)行計(jì)算, 而如果是想要獲得邊長(zhǎng)一千米的大柵格, 就要對(duì)邊長(zhǎng)是一千米的柵格精心計(jì)算。

2.4 以向量機(jī)為基礎(chǔ)的二次定位

在完成初步定位工作后, 要確定一個(gè)邊長(zhǎng)為兩千米的正方形, 由于第一級(jí)支持向量機(jī)定位的區(qū)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(shù)據(jù)信息, 相對(duì)于一級(jí)向量機(jī)的定位而言, 二級(jí)向量機(jī)在定位計(jì)算的時(shí)候難度是較低的, 更加簡(jiǎn)便。后期的預(yù)算主要依賴決策函數(shù)計(jì)算和樣本向量機(jī)計(jì)算。隨著柵格的變小, 定位的精準(zhǔn)度將越來越高, 而由于增加分類的問題數(shù)量是上升的, 所以, 定位的復(fù)雜度也是相對(duì)增加的。

2.5 以K-近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位

第一步要做的就是選定需要定位的區(qū)域面積, 在二次輸出之后, 確定其經(jīng)緯度, 然后依賴經(jīng)緯度來確定邊長(zhǎng)面積, 這些都是進(jìn)行區(qū)域定位的基礎(chǔ)性工作, 緊接著就是定位模型的訓(xùn)練。以K-近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位需要的是綜合訓(xùn)練信息數(shù)據(jù), 對(duì)于這些信息數(shù)據(jù), 要以大小為選擇依據(jù)進(jìn)行篩選和合并, 這樣就能夠減少計(jì)算的重復(fù)性。當(dāng)然了, 選擇的區(qū)域面積越大, 其定位的速度和精準(zhǔn)性也就越低。結(jié)語

近年來, 隨著我國科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展和進(jìn)步, 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)愈加重要。根據(jù)上面的研究, 我們證明了, 在數(shù)據(jù)挖掘的過程中, 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法具有舉足輕重的作用。作為一門多領(lǐng)域互相交叉的知識(shí)學(xué)科, 它能夠幫助我們提升定位的精準(zhǔn)度以及定位速度, 可以被廣泛的應(yīng)用于各行各業(yè)。所以, 對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)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(yīng)用于智能定位的各個(gè)領(lǐng)域, 幫助我們解決關(guān)于戶外移動(dòng)終端的定位的問題。

參考文獻(xiàn)

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摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指在大數(shù)據(jù)中開發(fā)出有價(jià)值信息數(shù)據(jù)的過程。計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步, 通過人工的方式進(jìn)行軟件的開發(fā)與維護(hù)難度較大。而數(shù)據(jù)挖掘能夠有效的提升軟件開發(fā)的效率, 并能夠在大量的數(shù)據(jù)中獲得有效的數(shù)據(jù)。文章主要探究軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的任務(wù)和存在的問題, 并重點(diǎn)論述軟件開發(fā)過程中出現(xiàn)的問題和相關(guān)的解決措施。

關(guān)鍵詞：軟件工程;數(shù)據(jù)挖掘;解決措施;

在軟件開發(fā)過程中, 為了能夠獲得更加準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)資源, 軟件的研發(fā)人員就需要搜集和整理數(shù)據(jù)。但是在大數(shù)據(jù)時(shí)代, 人工獲取數(shù)據(jù)信息的難度極大。當(dāng)前, 軟件工程中運(yùn)用最多的就是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。軟件挖掘技術(shù)是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)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(xiàn)在以下三個(gè)方面:

(1)在軟件工程中, 對(duì)有效數(shù)據(jù)的挖掘和處理;

(2)挖掘數(shù)據(jù)算法的選擇問題;

(3)軟件的開發(fā)者該如何選擇數(shù)據(jù)。在軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)

在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中, 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是其中之一, 其挖掘的過程與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的挖掘無異。通常包括三個(gè)階段:第一階段, 數(shù)據(jù)的預(yù)處理;第二階段, 數(shù)據(jù)的挖掘;第三階段, 對(duì)結(jié)果的評(píng)估。第一階段的主要任務(wù)有對(duì)數(shù)據(jù)的分類、對(duì)異常數(shù)據(jù)的檢測(cè)以及整理和提取復(fù)雜信息等。雖然軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘存在相似性, 但是也存在一定的差異, 其主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面:

1.1 軟件工程的數(shù)據(jù)更加復(fù)雜

軟件工程數(shù)據(jù)主要包括兩種, 一種是軟件報(bào)告, 另外一種是軟件的版本信息。當(dāng)然還包括一些軟件代碼和注釋在內(nèi)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息。這兩種軟件工程數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)挖掘復(fù)雜性的重要原因。

1.2 數(shù)據(jù)分析結(jié)果的表現(xiàn)更加特殊

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果可以通過很多種結(jié)果展示出來, 最常見的有報(bào)表和文字的方式。但是對(duì)于軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘來講, 它最主要的職能是給軟件的研發(fā)人員提供更加精準(zhǔn)的案例, 軟件漏洞的實(shí)際定位以及設(shè)計(jì)構(gòu)造方面的信息, 同時(shí)也包括數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。所以這就要求軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘需要更加先進(jìn)的結(jié)果提交方式和途徑。

1.3 對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果難以達(dá)成一致的評(píng)價(jià)

我國傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步形成統(tǒng)一的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn), 而且評(píng)價(jià)體系相對(duì)成熟。但是軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中, 研發(fā)人員需要更多復(fù)雜而又具體的數(shù)據(jù)信息, 所以數(shù)據(jù)的表示方法也相對(duì)多樣化, 數(shù)據(jù)之間難以進(jìn)行對(duì)比, 所以也就難以達(dá)成一致的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和結(jié)果。不難看出, 軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵在于對(duì)挖掘數(shù)據(jù)的預(yù)處理和對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)果的表示方法。軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問題和解決措施

軟件在研發(fā)階段主要的任務(wù)是對(duì)軟件運(yùn)行程序的編寫。以下是軟件在編碼和結(jié)果的提交過程中出現(xiàn)的問題和相應(yīng)的解決措施。

2.1 對(duì)軟件代碼的編寫過程

該過程需要軟件的研發(fā)人員能夠?qū)ψ约盒枰帉懙拇a結(jié)構(gòu)與功能有充分的了解和認(rèn)識(shí)。并能夠依據(jù)自身掌握的信息, 在數(shù)據(jù)庫中搜集到可以使用的數(shù)據(jù)信息。通常情況下, 編程需要的數(shù)據(jù)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(guī)則, 比如繼承關(guān)系等。

(3)軟件的開發(fā)人員搜尋可以重用的動(dòng)態(tài)規(guī)則。

包括軟件的接口調(diào)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(shí)現(xiàn), 但是以上方式在搜集信息過程中往往會(huì)遇到較多的問題, 比如:幫助文檔的準(zhǔn)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(duì)軟件代碼的重用

在對(duì)軟件代碼重用過程中, 最關(guān)鍵的問題是軟件的研發(fā)人員必須掌握需要的類或方法, 并能夠通過與之有聯(lián)系的代碼實(shí)現(xiàn)代碼的重用。但是這種方式哦足跡信息將會(huì)耗費(fèi)工作人員大量的精力。而通過關(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(duì)搜集到的代碼進(jìn)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(xiàn)出來的搜索結(jié)果是以上下文結(jié)構(gòu)的方式展現(xiàn)的。比如:類與類之間的聯(lián)系。其實(shí)現(xiàn)的具體流程如下:

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

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

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

2.3 對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)則的重用

軟件工程領(lǐng)域內(nèi)對(duì)動(dòng)態(tài)規(guī)則重用的研究已經(jīng)相對(duì)成熟, 通過在編譯器內(nèi)安裝特定插件的方式檢驗(yàn)代碼是否為動(dòng)態(tài)規(guī)則最適用的, 并能夠?qū)⒉贿m合的規(guī)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(guī)定動(dòng)態(tài)規(guī)則的順序, 主要表現(xiàn)在:使用某一函數(shù)是不能夠調(diào)用其他的函數(shù)。

(2)實(shí)現(xiàn)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的保存, 可以通過隊(duì)列等簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完成。在利用編譯拓展中檢測(cè)其中的順序。

(3)能夠?qū)㈠e(cuò)誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。結(jié)束語

在軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘過程中, 數(shù)據(jù)挖掘的概念才逐步被定義, 但是所需要挖掘的數(shù)據(jù)是已經(jīng)存在的。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的運(yùn)用能夠降低研發(fā)人員的工作量, 同時(shí)軟件工程與數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)合是計(jì)算機(jī)技術(shù)必然的發(fā)展方向。從數(shù)據(jù)挖掘的過程來講, 在其整個(gè)實(shí)施過程和周期中都包括軟件工程。而對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)手段來講, 它在軟件工程中的運(yùn)用更加普遍。在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的研究過程中可以發(fā)現(xiàn), 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(xiàn)。

參考文獻(xiàn)

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數(shù)據(jù)挖掘論文7

1電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介

電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)挖掘即Web挖掘，是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從004km.cnKI(1980-20xx年)相關(guān)文獻(xiàn)中治療神經(jīng)根型頸椎病的方劑建立數(shù)據(jù)庫, 采用SPSS11.5統(tǒng)計(jì)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(jì)99味, 使用頻次479味次;所用藥物種類依次以補(bǔ)益藥、活血化瘀藥、祛風(fēng)濕藥運(yùn)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(bǔ)益藥、活血化瘀藥、祛風(fēng)濕藥等中藥運(yùn)用最多。這對(duì)于醫(yī)家治療該病選用藥物的性味、歸經(jīng)等具有指導(dǎo)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(xiàn), 對(duì)其中的方劑和藥物進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、歸類、分析, 最終納入32首方劑, 涉及111味中藥, 補(bǔ)氣藥、發(fā)散風(fēng)寒藥、活血止痛藥、補(bǔ)血藥等使用頻次較高;葛根、白芍、黃芪、當(dāng)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, 且該方扶陽解表的治法與該研究得出的扶正祛邪的結(jié)果相吻合, 同時(shí)也證實(shí)石氏傷科強(qiáng)調(diào)治傷科病當(dāng)“以氣為主, 以血為先”等正確性。所以大數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和關(guān)系在很多方面古今是一致的, 同時(shí)數(shù)據(jù)依據(jù)的支持也為現(xiàn)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(shù)據(jù)庫, 采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法、復(fù)雜系統(tǒng)熵聚類等無監(jiān)督數(shù)據(jù)挖掘方法, 利用中醫(yī)傳承輔助平臺(tái)(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(guī)則、核心藥物組合和新處方, 從中挖掘出治療該病中醫(yī)中的常用藥物、藥對(duì), 闡明了治療該病以解肌散寒藥、補(bǔ)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(bǔ)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(guī)律是吻合的, 是臨床用藥的積累和升華, 可有效地指導(dǎo)臨床并提高療效;另一方面也為中藥新藥的創(chuàng)制提供處方來源, 指導(dǎo)新藥研發(fā)[13]。小結(jié)

數(shù)據(jù)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(yùn)用相對(duì)于其他領(lǐng)域是偏少的, 并且基本上是研究文獻(xiàn)資料上出現(xiàn)的治方, 在對(duì)名老中醫(yī)個(gè)人治療經(jīng)驗(yàn)及用藥規(guī)律的總結(jié)是缺乏的, 因此研究范圍廣而缺乏針對(duì)性, 同時(shí)使用該技術(shù)的相關(guān)軟件種類往往是單一的?，F(xiàn)在研究者在研究中醫(yī)方劑時(shí)往往采用傳統(tǒng)的研究方法, 這就導(dǎo)致在大數(shù)據(jù)的研究中耗時(shí)、耗力甚則無能為力, 同樣也難以精準(zhǔn)地提取大數(shù)據(jù)背后的隱藏的潛在關(guān)系和規(guī)則及缺乏對(duì)未知情況的預(yù)測(cè)。產(chǎn)生這樣的現(xiàn)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(shì)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及其應(yīng)用范圍。故以后應(yīng)向更多研究者普及該技術(shù)的軟件種類、其中的優(yōu)勢(shì)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(shù)據(jù)挖掘論文9

摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)的使用也愈來愈廣泛，他已經(jīng)發(fā)展到各個(gè)行業(yè)，現(xiàn)如今保險(xiǎn)行業(yè)也就相應(yīng)的業(yè)務(wù)引進(jìn)了計(jì)算機(jī)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，而在20xx年8月，我國也出臺(tái)了《國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展現(xiàn)代保險(xiǎn)服務(wù)業(yè)的若干意見》這一舉措的有效實(shí)施，從政策上為保險(xiǎn)行業(yè)的快速發(fā)展提供相應(yīng)了保障。而如何在這些被積累下來的寶貴數(shù)據(jù)中，分析挖掘出新的商機(jī)及財(cái)富，就成為了我國當(dāng)前保險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展的重要突破口。本篇文章就從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)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(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)應(yīng)用的意義。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)；應(yīng)用；分析

在最近幾年中，我國對(duì)于保險(xiǎn)行業(yè)給予了高度的關(guān)注與重視并出臺(tái)了許多與之相對(duì)應(yīng)的相關(guān)政策，這些政策的發(fā)行對(duì)于我國的保險(xiǎn)行業(yè)帶來的極大程度的發(fā)展空間。而我國的保險(xiǎn)行業(yè)也開始了轉(zhuǎn)型，正在從粗放型經(jīng)營向集約化經(jīng)營管理進(jìn)行過度，最明顯的改變就是之前只注重新客戶的開發(fā)而忘記顧忌老客戶的需求與發(fā)展，但是現(xiàn)在是同時(shí)注重新老客戶的需求與發(fā)展，從根本上實(shí)現(xiàn)“兩手抓”的政策，所以這種新的形式背景下，計(jì)算機(jī)中保險(xiǎn)行業(yè)所留的數(shù)據(jù)就成為極為重要的挖掘資源。

一、解析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)分析中的應(yīng)用

（一）提升財(cái)險(xiǎn)客戶服務(wù)能力

對(duì)于任何一個(gè)公司來說沒有客戶所有的產(chǎn)品經(jīng)營都是紙上談兵，這對(duì)于服務(wù)行業(yè)的財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司更是如此，所以對(duì)此所以財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)行業(yè)就面臨著轉(zhuǎn)型升級(jí)的事情財(cái)產(chǎn)行業(yè)的轉(zhuǎn)型就意味著面臨著面向客戶的服務(wù)質(zhì)量的提升。在現(xiàn)如今的經(jīng)濟(jì)情況下，保險(xiǎn)消費(fèi)者對(duì)于保險(xiǎn)行業(yè)知識(shí)的了解日益增加，保險(xiǎn)意識(shí)也是越發(fā)的加強(qiáng)?？蛻魧?duì)于保險(xiǎn)行業(yè)也出現(xiàn)了個(gè)性化與差異化的需求。從這里就要求保險(xiǎn)公司通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)客戶的需求進(jìn)行更深一層的分析與探索，通過探究與分析的結(jié)果明確而客戶的需要，并為有更高需求的客戶提供更適合他的保險(xiǎn)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，來增強(qiáng)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力。例如，在對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分的時(shí)候，可以通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的“二八定律”，對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分。通過細(xì)分得出結(jié)果，參照數(shù)據(jù)根據(jù)每個(gè)客戶群體的風(fēng)險(xiǎn)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(duì)應(yīng)適合的費(fèi)照新差旅費(fèi)管理辦法正確規(guī)范填寫市內(nèi)交通補(bǔ)助、伙食補(bǔ)助、城市間交通費(fèi)、和住宿費(fèi)金額。并填寫上合計(jì)金額，不得出現(xiàn)多報(bào)的行為，從而提高差旅費(fèi)報(bào)銷工作的質(zhì)量。

（二）風(fēng)險(xiǎn)管理和合規(guī)經(jīng)營

每個(gè)保險(xiǎn)公司的生命底線就是合規(guī)經(jīng)營以及對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的管理，所以每個(gè)保險(xiǎn)公司必須在運(yùn)營生產(chǎn)中嚴(yán)格的遵守國家的法律法規(guī)，不許做出違反法律底線的事情，而風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)于保險(xiǎn)公司來說具有兩層含義，其實(shí)并不簡(jiǎn)單，一方面是需要對(duì)于企業(yè)自身的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理；另一方面是對(duì)于客戶所帶來的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理。對(duì)于保險(xiǎn)公司來說這兩方面的風(fēng)險(xiǎn)是相互作用、相輔相成的，第一個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)管理出現(xiàn)問題后者的風(fēng)險(xiǎn)管理就會(huì)成為空談，反之第二方面的風(fēng)險(xiǎn)管理沒有得到很好的管理，極大可能會(huì)引起前者管理出現(xiàn)問題。而恰恰數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，就可以為財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)企業(yè)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)起到很大的幫助。保險(xiǎn)公司可以以計(jì)算機(jī)為使用的工具，通過數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，可以對(duì)數(shù)據(jù)內(nèi)大量的信息進(jìn)行查找并比對(duì)分析，高效的識(shí)別出在計(jì)算機(jī)內(nèi)不符合正常業(yè)務(wù)邏輯的數(shù)據(jù)，這樣管理者就可以及時(shí)就這些風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)漏洞進(jìn)行監(jiān)測(cè)與管控，以減少違法亂紀(jì)的事情發(fā)生，逐步消除或減少隱藏的風(fēng)險(xiǎn)。保障保險(xiǎn)業(yè)健康有序的發(fā)展，為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康的進(jìn)一步發(fā)展保駕護(hù)航。

（三）開發(fā)新產(chǎn)品

新的保險(xiǎn)產(chǎn)品的開發(fā)對(duì)于增強(qiáng)保險(xiǎn)公司的公司收益、內(nèi)容、滿足消費(fèi)者的需求以及競(jìng)爭(zhēng)力等方面起著重要的作用，這也是經(jīng)營保險(xiǎn)公司的首要內(nèi)容。新產(chǎn)品的開發(fā)是指保險(xiǎn)公司針對(duì)當(dāng)前市場(chǎng)的需求、想要達(dá)到的效果與自身情況相結(jié)合的產(chǎn)物，而在原有的產(chǎn)品上加以重新的組合與設(shè)計(jì)的創(chuàng)造與改良，來滿足市場(chǎng)的需求，進(jìn)而提高公司自身的競(jìng)爭(zhēng)力的過程與行為。后者自不必說，基于我國財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司數(shù)據(jù)庫信息方面已經(jīng)積累了很多，而后通過對(duì)信息的數(shù)據(jù)進(jìn)行發(fā)掘，使實(shí)現(xiàn)新產(chǎn)品的開發(fā)成為可能。譬如，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，我們可以使用現(xiàn)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(xiǎn)產(chǎn)品，他會(huì)更接近客戶的需求，滿足客戶的真實(shí)所需，同時(shí)也能夠增加市場(chǎng)的銷量，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。就以原有的普通財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)為例子，在保險(xiǎn)有效期內(nèi)未出現(xiàn)任何對(duì)客戶的產(chǎn)才造成損失的情況下，客戶所繳納的保險(xiǎn)費(fèi)用是不予以退還的，在財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的有效期過后，客戶所繳納的保險(xiǎn)費(fèi)是由保險(xiǎn)公司所擁有的。這樣的保險(xiǎn)產(chǎn)品是不被大多數(shù)客戶所看好與接受的，即使有客戶在第一次購買了此保險(xiǎn)，但之后是不會(huì)在對(duì)本產(chǎn)品進(jìn)行第二次的投資的。而現(xiàn)在通過數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)，保險(xiǎn)公司可以根據(jù)對(duì)客戶信息的了解進(jìn)行分析，保險(xiǎn)公司推出了一款新的家庭財(cái)產(chǎn)兩全保險(xiǎn)保險(xiǎn)，這是一種全新的保險(xiǎn)類別。全新的家庭財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)，他所需要交納的是保險(xiǎn)儲(chǔ)備金，比如每份保險(xiǎn)金額為50000元的家庭財(cái)產(chǎn)兩全保險(xiǎn)，則保險(xiǎn)儲(chǔ)金為5000元，投保人必須根據(jù)保險(xiǎn)金額一次性交納保險(xiǎn)儲(chǔ)備金，保險(xiǎn)人可以將保險(xiǎn)儲(chǔ)備金的利息作為保險(xiǎn)費(fèi)。在保險(xiǎn)期滿后，無論是不是在保險(xiǎn)期內(nèi)發(fā)生賠付的情況，保險(xiǎn)公司都會(huì)將保險(xiǎn)人的全部的保險(xiǎn)儲(chǔ)金如數(shù)退還。自從出現(xiàn)了這種投保方式，客戶的接受度得到了大大的提高，全新的家庭財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)，一方面使保險(xiǎn)人保險(xiǎn)中得到了應(yīng)得的利益，另一方面投保人的財(cái)產(chǎn)也得到了保險(xiǎn)，從而在市場(chǎng)的銷售份額上面也得到了迅速提升。

二、保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及應(yīng)用的必要性

（一）保險(xiǎn)業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義

什么是保險(xiǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，就是從客戶管理的角度出發(fā)，針對(duì)保險(xiǎn)行業(yè)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)內(nèi)大量的保險(xiǎn)單，對(duì)客戶的信用數(shù)據(jù)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對(duì)客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找到潛在的有價(jià)值的信息.（二）數(shù)據(jù)挖掘的過程及方法

數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)為商業(yè)上存在的問題提供切實(shí)可行的方法與數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘的過程有以下幾個(gè)步驟：業(yè)務(wù)理解→數(shù)據(jù)準(zhǔn)備→數(shù)據(jù)理解→構(gòu)建模型→測(cè)試設(shè)計(jì)→做出評(píng)價(jià)→實(shí)施應(yīng)用。在數(shù)據(jù)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(jù)實(shí)際情況來運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，選擇最適當(dāng)?shù)姆椒?，要想將?shù)據(jù)挖掘技術(shù)達(dá)到最佳的效果必須針對(duì)具體的流程做出相應(yīng)的調(diào)節(jié)。

（三）保險(xiǎn)行業(yè)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性

在保險(xiǎn)行業(yè)的運(yùn)營中，常常會(huì)出現(xiàn)一下的幾個(gè)問題：例如，細(xì)分客戶的問題：對(duì)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，該怎么樣去確定其的保險(xiǎn)金額呢？客戶的成長(zhǎng)問題：如何把握時(shí)機(jī)對(duì)客戶進(jìn)行交叉銷售；險(xiǎn)種關(guān)聯(lián)分析問題：在對(duì)購買某種保險(xiǎn)的客戶進(jìn)行分析與探查，觀察其是否在同一時(shí)間購買另一種保險(xiǎn)產(chǎn)品，客戶的獲取問題：如何在付出最小的成本獲得最有價(jià)值的客戶的挽留及索賠優(yōu)化的問題：如何對(duì)索賠受理的過程進(jìn)行優(yōu)化，挽留住有價(jià)值的投保人。保險(xiǎn)公司在完成數(shù)據(jù)的匯總后，所獲取的業(yè)務(wù)及大量客戶信息，不過是對(duì)公司當(dāng)前所處的市場(chǎng)環(huán)境、企業(yè)經(jīng)營情況及客戶基本資料的記錄及反映。而進(jìn)行數(shù)據(jù)集中的信息系統(tǒng)，也只能是對(duì)數(shù)據(jù)庫中的這部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的操作處理，并不能從中發(fā)現(xiàn)并提取這些數(shù)據(jù)中蘊(yùn)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(xiàn)的。而如果采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來對(duì)數(shù)據(jù)庫中所存在的大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行高水平而深層次的分析，就能夠?yàn)閷?shí)現(xiàn)保險(xiǎn)公司的決策及科學(xué)經(jīng)營提供切實(shí)可行的依據(jù)，因此此技術(shù)的出現(xiàn)從而得到了許多保險(xiǎn)公司的應(yīng)用與重視。

三、結(jié)論

我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展正在向新常態(tài)的方向進(jìn)行轉(zhuǎn)變，而我國財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)也日益激烈。為了面對(duì)這些挑戰(zhàn)，各個(gè)保險(xiǎn)公司都復(fù)出了努力在積極的面向轉(zhuǎn)型，由傳統(tǒng)的粗放式經(jīng)營向集約化經(jīng)營的方式進(jìn)行過度，面向客戶的營銷模式也是在這之中產(chǎn)生出來的。在這種轉(zhuǎn)型過度的過程中，財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行充分的利用，使公司的風(fēng)險(xiǎn)管理能力、產(chǎn)品創(chuàng)新能力經(jīng)營能力、盈利能力、客戶服務(wù)能力、和業(yè)務(wù)發(fā)展?jié)摿Χ嫉玫搅巳娴拇蠓忍嵘Ｔ趯?duì)我國經(jīng)濟(jì)建設(shè)的繁榮以及促進(jìn)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司自身的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，都做出了不可磨滅的貢獻(xiàn)，也是對(duì)國家的號(hào)召積極的響應(yīng)，進(jìn)而對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展也做出了不少的.貢獻(xiàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]高文文.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)分析中的應(yīng)用[D].河北科技大學(xué),20xx.[2]楊杉,何躍.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險(xiǎn)公司中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,20xx.[3]葛春燕.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在保險(xiǎn)公司客戶評(píng)估中的應(yīng)用研究[J].軟件,20xx.[4]陳慶文.數(shù)據(jù)挖掘在財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司應(yīng)用研究——以人保財(cái)險(xiǎn)公司為例[D].對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué),20xx.

數(shù)據(jù)挖掘論文10

摘要：數(shù)據(jù)挖掘是指從海量數(shù)據(jù)中找到人們未知、可能有用的、隱藏的規(guī)則，可以通過關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、時(shí)序分析等各種算法發(fā)現(xiàn)一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。將計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于高校學(xué)籍預(yù)警機(jī)制的研究中，在大量以往的教學(xué)管理數(shù)據(jù)庫中挖掘出未知、可能有用的、隱藏的規(guī)則，促進(jìn)教育的改革和發(fā)展。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;DataMining;學(xué)籍預(yù)警機(jī)制

本文針對(duì)學(xué)分制背景下高校學(xué)籍預(yù)警機(jī)制存在的問題和現(xiàn)狀，用計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）技術(shù)對(duì)學(xué)籍預(yù)警機(jī)制進(jìn)行分析，通過數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)方法對(duì)搜集到的學(xué)生學(xué)籍?dāng)?shù)據(jù)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(tǒng)中的有價(jià)值的資源，用以預(yù)測(cè)可能發(fā)生的預(yù)警事件，為教學(xué)管理者進(jìn)行危機(jī)管理提供幫助。隨著高校招生規(guī)模不斷擴(kuò)大，如何保證高校的教學(xué)質(zhì)量最終完成人才培養(yǎng)方案，成為一個(gè)重要的問題，具有重要研究?jī)r(jià)值。

一、高校學(xué)籍預(yù)警機(jī)制的現(xiàn)狀及問題

20xx年8月教育部對(duì)“學(xué)籍預(yù)警”這一詞語做出了解釋：是一種高等教育管理方式。普通高校學(xué)籍的預(yù)警方式一般采用學(xué)校和院系雙向管理，學(xué)校負(fù)責(zé)統(tǒng)一制定學(xué)籍預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)，通過學(xué)習(xí)進(jìn)度推進(jìn)的不同階段劃分學(xué)分預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)，在達(dá)到一定學(xué)分線開始預(yù)警，分為考勤預(yù)警、選課預(yù)警、成績(jī)預(yù)警、學(xué)籍異動(dòng)預(yù)警、畢業(yè)預(yù)警。根據(jù)高校教學(xué)管理系統(tǒng)，對(duì)缺課達(dá)到一定數(shù)目的學(xué)生進(jìn)行提醒教育，期末統(tǒng)計(jì)學(xué)生完成的學(xué)分來評(píng)估學(xué)生學(xué)習(xí)情況，并預(yù)測(cè)學(xué)生是否能夠完成培養(yǎng)方案，通過教師提供的學(xué)生考勤記錄、作業(yè)情況以及課堂表現(xiàn)等，針對(duì)學(xué)生的具體情況對(duì)其預(yù)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(duì)獨(dú)立，主要是事先警示教育、事后跟蹤管理。目前的學(xué)籍預(yù)警主要是單方向的，原有的學(xué)籍管理制度大都是傳統(tǒng)的事后處理型，具有延遲性。只有出現(xiàn)嚴(yán)重的學(xué)籍異常后，才會(huì)觸發(fā)預(yù)警機(jī)制，采取相應(yīng)的對(duì)策解決問題，家長(zhǎng)對(duì)學(xué)生的在校學(xué)習(xí)情況了解不清，了解不及時(shí)，比如之前學(xué)期表現(xiàn)良好的學(xué)生本學(xué)期出現(xiàn)網(wǎng)癮狀態(tài)而不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，往往會(huì)錯(cuò)過對(duì)該生的最佳教育期。傳統(tǒng)的學(xué)籍預(yù)警機(jī)制無法做到提前預(yù)知，對(duì)學(xué)生的學(xué)習(xí)和生活狀況無法實(shí)時(shí)監(jiān)管，問題的根源也無法追蹤。

二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）是指從海量數(shù)據(jù)中找到人們未知的、可能有用的、隱藏的規(guī)則，可以通過關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、時(shí)序分析等各種算法發(fā)現(xiàn)一些無法通過觀察圖表得出的深層次原因。因此，將計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于高校學(xué)籍預(yù)警機(jī)制的研究中，在大量以往的教學(xué)管理數(shù)據(jù)庫中挖掘出未知的、可能有用的、隱藏的規(guī)則，促進(jìn)教育的改革和發(fā)展。將計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和傳統(tǒng)的人力管理相結(jié)合，以學(xué)生為本，建立健全全方位學(xué)籍預(yù)警構(gòu)架，做到“防微杜漸”，為學(xué)校順利完成教育目標(biāo)起到促進(jìn)作用。

三、數(shù)據(jù)挖掘在學(xué)籍預(yù)警機(jī)制里的應(yīng)用

隨著計(jì)算機(jī)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(tǒng)，累積了大量學(xué)籍信息數(shù)據(jù)庫。目前，這些數(shù)據(jù)主要用來向各級(jí)管理部門上報(bào)和學(xué)校自行查看存檔，但對(duì)于這些數(shù)據(jù)后面隱藏的價(jià)值并沒有進(jìn)行深度挖掘和利用，十分可惜。所以，應(yīng)以高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)為對(duì)象，研究深度數(shù)據(jù)挖掘的方法，“透過現(xiàn)象看本質(zhì)”，綜合分析出有價(jià)值的學(xué)籍預(yù)警信息，為管理提供參考。例如，學(xué)校發(fā)現(xiàn)高等數(shù)學(xué)等主干課的不及格率有逐年上升的趨勢(shì)，一般認(rèn)為是學(xué)習(xí)不認(rèn)真所致，但做了很多工作效果并不明顯，這時(shí)通過數(shù)據(jù)挖掘分析挖掘最近10年所有有過不及格課程的學(xué)生的成績(jī)，發(fā)現(xiàn)有較高比例的學(xué)生來自西部地區(qū)，而且還發(fā)現(xiàn)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(jì)情況問題）。針對(duì)此可以在學(xué)生管理上提前采取有針對(duì)性的管理措施。制定好目標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，挖掘?qū)W生的學(xué)習(xí)習(xí)慣及學(xué)習(xí)特長(zhǎng)，輔助教師指導(dǎo)學(xué)生，指導(dǎo)學(xué)生改正自己的不當(dāng)行為，提高學(xué)習(xí)能力。從教學(xué)管理系統(tǒng)中所記載的學(xué)生基本資料、學(xué)習(xí)成績(jī)、學(xué)習(xí)經(jīng)歷、學(xué)習(xí)喜好以及知識(shí)體系結(jié)構(gòu)等內(nèi)容，發(fā)現(xiàn)學(xué)生學(xué)習(xí)習(xí)慣，輔助學(xué)生改正自身學(xué)習(xí)行為。提高學(xué)生各方面綜合素質(zhì)。利用數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)聯(lián)分析輔助師生行為預(yù)警干預(yù)。各高校學(xué)籍管理系統(tǒng)中記載著各院系各專業(yè)學(xué)生與教師的學(xué)習(xí)工作，社會(huì)活動(dòng)，獎(jiǎng)勵(lì)處罰情況，可從中分析出師生各種活動(dòng)之間的內(nèi)在聯(lián)系，假定有規(guī)則“A∪B∈C”，那么當(dāng)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(yù)警，提前制止C行為的發(fā)生。利用數(shù)據(jù)挖掘?yàn)檎n程設(shè)置提供合理依據(jù)。高校學(xué)生的課程安排設(shè)置是循序漸進(jìn)的，每門課程之間都有一定的關(guān)聯(lián)和前后順序，在學(xué)習(xí)一門專業(yè)課程之前必須先修一門基礎(chǔ)課程，基礎(chǔ)知識(shí)沒學(xué)好勢(shì)必影響專業(yè)課程的學(xué)習(xí)。而且，同一年級(jí)不同專業(yè)學(xué)生之間，由于教師或教師專業(yè)背景知識(shí)不同，各個(gè)學(xué)生總體成績(jī)相差有時(shí)會(huì)很大。數(shù)據(jù)庫中記載著以往各專業(yè)學(xué)生各學(xué)科考試成績(jī)，使用數(shù)據(jù)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(chǔ)上對(duì)課程進(jìn)行合理設(shè)置。

綜上所述，將基于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于高校的教學(xué)管理，以提高教學(xué)管理的預(yù)知性，增加教法選擇的參考性，加強(qiáng)教學(xué)過程的指導(dǎo)性，提高教學(xué)質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)：

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數(shù)據(jù)挖掘論文11

摘要：隨著我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人力資源管理也受到越來越多人們的重視，然而在如今激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)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(rèn)為為了提高礦建人力資源管理的質(zhì)量，應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來開展工作，從而讓整個(gè)企業(yè)在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中穩(wěn)定、長(zhǎng)久發(fā)展下去。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；企業(yè)人力資源管理；應(yīng)用

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)人力資源管理中應(yīng)用的現(xiàn)狀

隨著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題也被逐漸顯露出來，雖然很多企業(yè)的高層管理者對(duì)人力資源管理這塊已經(jīng)高度重視，但是企業(yè)往往是希望通過運(yùn)用相關(guān)的系統(tǒng)來對(duì)人才進(jìn)行管理，基于我國社會(huì)整體經(jīng)濟(jì)實(shí)力的不斷發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)信息時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也受到越來越多的企業(yè)多關(guān)注，并紛紛采用該技術(shù)對(duì)自身人力資源進(jìn)行管理，同時(shí)也將人力資源管理系統(tǒng)作為整個(gè)信息化建設(shè)過程中的核心部位，就數(shù)據(jù)調(diào)查顯示，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)被國外很多軟件開放式引入自身的人力資源管理工作中，并使自身內(nèi)部逐步形成了一套完整的人力資源管理系統(tǒng)體系。除此之外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也被廣泛應(yīng)用在企業(yè)的基本人力資源檔案管理工作中，隨著信息技術(shù)時(shí)代的到來，以往傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)管理模式對(duì)人力資源管理效率往往并不高，為此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)人力資管理工作是百利而無一害的。

2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在企業(yè)人力資源管理中的應(yīng)用2、1人才的招聘

任何企業(yè)在發(fā)展過程中都是離不開新鮮血液注入的，隨著目前我國市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)的不斷增長(zhǎng)，企業(yè)要想穩(wěn)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(jì)效益以及社會(huì)收益。為此，企業(yè)應(yīng)對(duì)人才進(jìn)行招聘，這也是獲取人力資源的重要手段，通過采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來吸引社會(huì)中的各類人才，并采取有效的人才管理流程來對(duì)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(duì)人才招聘質(zhì)量的優(yōu)與良對(duì)自身內(nèi)部的員工、人類資源也會(huì)造成一定的影響，換句話來講，人才的招聘往往是企業(yè)人力資源管理工作開展的前期階段，然而在實(shí)際人才招聘過程中很多企業(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(shù)據(jù)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(jì)收益與社會(huì)利益。

2、2對(duì)人才的管理

隨著社會(huì)對(duì)人才需求量的不斷增加，企業(yè)對(duì)員工的數(shù)據(jù)記錄和管理方式也逐步優(yōu)化，然而在很多企業(yè)人力資源管理過程中仍然存在著諸多問題，而這些問題的存在對(duì)企業(yè)未來發(fā)展也產(chǎn)生阻礙作用。為了企業(yè)在未來發(fā)展道路上穩(wěn)固、長(zhǎng)久發(fā)展，應(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來對(duì)人才進(jìn)行管理，以往傳統(tǒng)的管理模式往往是對(duì)員工的基本信息以及日常考核進(jìn)行管理，這種管理方式已經(jīng)不適應(yīng)現(xiàn)在時(shí)代發(fā)展的趨勢(shì)，為此，礦建企業(yè)必要順應(yīng)當(dāng)下時(shí)代的發(fā)展趨勢(shì)來采取有效的措施來對(duì)人力資源進(jìn)行管理，現(xiàn)代化的管理模式主要強(qiáng)調(diào)的是對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的分析和整理能力，通過對(duì)數(shù)據(jù)的分析來形成具有實(shí)際指導(dǎo)作用的總結(jié)，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(jù)。例如，在實(shí)際人力資源管理過程中可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來對(duì)企業(yè)內(nèi)部員工的薪資水平進(jìn)行分析，并對(duì)企業(yè)的成本控制提出有效的建議，也可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)中年紀(jì)較大的員工進(jìn)行分析，并對(duì)其進(jìn)行科學(xué)的評(píng)判，從而對(duì)其提出更有利的參考價(jià)值和依據(jù)。

2、3實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)人才的合理分配

隨著我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人才的發(fā)展形勢(shì)也變得越來越“多元化”“個(gè)體化”。為此，筆者認(rèn)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(yīng)采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來對(duì)人才進(jìn)行合理分配，并結(jié)合內(nèi)部員工的實(shí)際特點(diǎn)以及具體類型進(jìn)行客觀性的評(píng)判，這對(duì)企業(yè)的人才資源管理以及未來發(fā)展無疑是百利無一害的。通過采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅可以實(shí)現(xiàn)對(duì)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(zé)得到有效劃分，同時(shí)也進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)人才的合理分配。通過對(duì)數(shù)據(jù)信息的管理技術(shù)構(gòu)建實(shí)現(xiàn)對(duì)人員分組，從而使數(shù)據(jù)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(wěn)固、長(zhǎng)久的發(fā)展。

3、結(jié)語

綜上所述，隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，建設(shè)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諸多問題，這些問題的存在也嚴(yán)重阻礙我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)固發(fā)展。所以，只有充分采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來開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(xiàn)：

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數(shù)據(jù)挖掘論文12

摘要：隨著計(jì)算機(jī)信息網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘在軟件工程中的地位越來越突出。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘是在冗余的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的數(shù)據(jù)，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(jì)算機(jī)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，為了滿足當(dāng)今社會(huì)的需要，必須借助于軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的手段。

關(guān)鍵詞：軟件工程；數(shù)據(jù)挖掘；研究現(xiàn)狀

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（20xx）26-0020-02

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

軟件工程數(shù)據(jù)主要是指開發(fā)軟件過程中所涉及的各類數(shù)據(jù)，如需求分析、可行性分析、設(shè)計(jì)等文檔，開發(fā)商通信、軟件注釋、代碼、版本、測(cè)試用例和結(jié)果、使用說明、用戶反饋等信息數(shù)據(jù)，一般情況下其是軟件開發(fā)者獲取軟件數(shù)據(jù)的唯一來源；而數(shù)據(jù)挖掘是指在海量數(shù)據(jù)中集中發(fā)現(xiàn)有用知識(shí)或信息的過程。

軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的工作原理 主要包括數(shù)據(jù)預(yù)處理階段、挖掘階段以及評(píng)估階段三個(gè)方面。在挖掘階段主要是運(yùn)用分類、統(tǒng)計(jì)、關(guān)聯(lián)、聚類、異常檢測(cè)等一系列算法的過程。在評(píng)估階段數(shù)據(jù)挖掘的意義主要在于其結(jié)果應(yīng)易被用戶理解，其結(jié)果評(píng)估主要有兩個(gè)環(huán)節(jié)分別是模式過濾和模式表示。

數(shù)據(jù)挖掘在計(jì)算機(jī)軟件工程中的研究相當(dāng)多，它是分析數(shù)據(jù)的一種新穎方式。目前，隨著社會(huì)工作的復(fù)雜度，需要更加完善的軟件，因此對(duì)于軟件代碼的數(shù)量也在急劇增加進(jìn)而導(dǎo)致了數(shù)據(jù)量的快速增長(zhǎng)。而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)計(jì)算方式已經(jīng)不能滿足目前對(duì)于大量數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析方式更高效的整理出有用的數(shù)據(jù)信息。軟件開發(fā)中會(huì)積累大量的數(shù)據(jù)，比如說文本數(shù)據(jù)，測(cè)試數(shù)據(jù)，用戶信息數(shù)據(jù)以及用戶體驗(yàn)反饋數(shù)據(jù)等等，軟件開發(fā)者為了開發(fā)出更好的軟件就必須分析和整理這些數(shù)據(jù)。但是，目前軟件工程開發(fā)的軟件越來越大，其數(shù)據(jù)越累越復(fù)雜對(duì)于數(shù)據(jù)的處理已經(jīng)超出了人工處理的能力的范疇，所以說繼續(xù)使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理的方式來收集，整理和分析數(shù)據(jù)已經(jīng)不可能實(shí)現(xiàn)。因此，推動(dòng)了人們對(duì)于新的數(shù)據(jù)處理方式的研究，所以才提出了軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用

隨著計(jì)算機(jī)軟件工程的發(fā)展，可以發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有很多的不足，存在一定的缺陷。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的定位系統(tǒng)不完善，定位不精確，并沒有體現(xiàn)出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高性能，它不足以滿足當(dāng)代對(duì)于數(shù)據(jù)處理的要求，因此需要對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)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(xiàn)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(shù)據(jù)處理模式，就是在這樣的背景條件下，誕生了軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。相比于存在很多缺陷與不足的傳統(tǒng)軟件工程而言，軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更加簡(jiǎn)單、方便、高效以及精確。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并不需要特定的技術(shù)平臺(tái)，體現(xiàn)了其普適性。當(dāng)前，我國已經(jīng)開始深入的研究軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，但是，仍然需要更深的開發(fā)其性能以便更好地滿足社會(huì)的需求。軟件工程數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)

軟件工程數(shù)據(jù)相比于普通數(shù)據(jù)更加復(fù)雜，所以對(duì)于軟件工程數(shù)據(jù)進(jìn)行處理具有很大的挑戰(zhàn)性。處理軟件工程的大量數(shù)據(jù)具有：軟件工程數(shù)據(jù)復(fù)雜性，軟件工程的數(shù)據(jù)處理非傳統(tǒng)以及需要嚴(yán)格精確的軟件工程數(shù)據(jù)的分析結(jié)果等三方面的困難。

3.1 對(duì)數(shù)據(jù)復(fù)雜性的分析

軟件工程數(shù)據(jù)包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。軟件工程中所產(chǎn)生的缺陷報(bào)告以及各種版本信息構(gòu)成了結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息；而軟件工程處理過程中所產(chǎn)生的代碼信息和文本文檔信息構(gòu)成了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)信息。由于這兩類數(shù)據(jù)包含的具體內(nèi)容不同，所以需要分別處理這兩種數(shù)據(jù)，需要使用不同的算法對(duì)他們進(jìn)行處理。雖然說需要不同方式處理這兩種數(shù)據(jù)但是并不表示這兩種數(shù)據(jù)之間沒有任何聯(lián)系，事實(shí)上，它們之間存在著重要的對(duì)應(yīng)關(guān)系。例如：代碼中存在著缺陷報(bào)告，版本信息中存在著對(duì)應(yīng)的文檔信息，由于它們之間存在著這樣的對(duì)應(yīng)關(guān)系，所以使得人們不能很好地對(duì)其進(jìn)行整體分析，這就促使了人們開發(fā)出一種新的算法，新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)能夠同時(shí)將結(jié)構(gòu)化信息和非結(jié)構(gòu)化信息這兩種對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)一起挖掘出來。

3.2 對(duì)數(shù)據(jù)處理非傳統(tǒng)的分析

分析和評(píng)估軟件工程數(shù)據(jù)挖掘出來的信息，這是數(shù)據(jù)挖掘過程的最后一步?？蛻羰擒浖こ虜?shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)處理的最后宿體，軟件開發(fā)者需要對(duì)最終挖掘出來的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)變，格式轉(zhuǎn)變是為了滿足廣大客戶對(duì)于數(shù)據(jù)不同的要求。但是，由于需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)變，相當(dāng)于增加了一定的工作量，那么軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的效率則會(huì)被大大降低。對(duì)于客戶而言，他們需要的信息各種各樣并不單一，比如說客戶可能會(huì)同時(shí)需要具體的例子和編程代碼等；或者說需要具體例子和缺陷報(bào)告等；或者三者皆需要。由此可見，我們?nèi)匀恍枰倪M(jìn)和完善軟件工程數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來提高其效率。怎樣才能做到讓客戶得到滿意的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果呢？那么就需要高效的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將各類信息進(jìn)行歸納總結(jié)，改變其格式。這樣的技術(shù)，不僅僅可以滿足客戶需求而且還可以使軟件開發(fā)者從中得到更大的利益。

3.3 對(duì)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果好壞的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)而言，它也有一套自己的對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)果處理好壞的分析標(biāo)準(zhǔn)，而這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)處理的分析較準(zhǔn)確。但是，在當(dāng)前的軟件工程所要處理的數(shù)據(jù)量很大，傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)不能滿足現(xiàn)在的數(shù)據(jù)分析要求；使用不同的數(shù)據(jù)結(jié)果評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來評(píng)判不同的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果。然而不同的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)之間的聯(lián)系并不緊密，因此就需要開發(fā)者針對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型做出不同的評(píng)價(jià)分析標(biāo)準(zhǔn)以便滿足客戶需求。想要對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果是否準(zhǔn)確，數(shù)據(jù)挖掘的信息是否合理等等這些不同的問題進(jìn)行更加深刻的了解，就要求開發(fā)者有獨(dú)特的見解，對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)果是否精確有一定的判斷能力?？傊?，獲取準(zhǔn)確的信息就是軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的目的。所以，最后獲得的數(shù)據(jù)是否滿足要求就是評(píng)判軟件工程數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果是否完美的標(biāo)準(zhǔn)。endprint對(duì)軟件工程數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用進(jìn)行分析

4.1 對(duì)軟件數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行分析

在軟件開發(fā)的過程中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括兩個(gè)方面：（1）程序編寫；（2）程序成果。在這個(gè)過程中，程序結(jié)構(gòu)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)系到客戶的實(shí)際需要，同時(shí)也需要對(duì)程序編寫過程進(jìn)行智能化培訓(xùn)。將調(diào)用、重載和多重繼承等關(guān)系家合起來進(jìn)行有效的記錄各種相關(guān)信息，重視靜態(tài)規(guī)則的同時(shí)利用遞歸測(cè)試的方式來分配工作，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(hù)中的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘工作

在軟件維護(hù)的過程中，軟件修復(fù)和軟件改善工作依賴于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件缺陷以及軟件結(jié)構(gòu)等也起到了重要的作用。軟件修復(fù)即維護(hù)者通過依據(jù)缺陷分派進(jìn)行有效的評(píng)估并改善缺陷程序進(jìn)而確定修復(fù)級(jí)別或者維護(hù)者可以選擇缺陷修復(fù)方式，無論哪種方式最終目的都是進(jìn)行軟件修復(fù)來保證數(shù)據(jù)挖掘的高效性。缺陷分派即將缺陷轉(zhuǎn)化為文本類型，采取有效措施來進(jìn)行修復(fù)。但是，這樣的方式它的實(shí)際準(zhǔn)確率并不高，因而需要利用強(qiáng)化檢測(cè)來完善缺陷報(bào)告技術(shù)。

4.3 注重高性能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)工作

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)體現(xiàn)在軟件開發(fā)工作中的創(chuàng)新性不可或缺，在實(shí)際的工作過程中，目前的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘更加重視兩個(gè)工作：（1）規(guī)則分析方式；（2）項(xiàng)目檢索工作?？偠灾胍咝Э焖俚貙ふ也《?，并對(duì)其進(jìn)行全方位分析和評(píng)估得到準(zhǔn)確的病毒數(shù)據(jù)需要高性能數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。只有提升數(shù)據(jù)分析的可行性，提升軟件開發(fā)安全性能，才能更好地實(shí)現(xiàn)軟件工程的良好發(fā)展?？偨Y(jié)

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

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數(shù)據(jù)挖掘論文13

計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，信息技術(shù)不斷加強(qiáng)，在社會(huì)新的發(fā)展趨勢(shì)下，以往的傳統(tǒng)管理模式落后于現(xiàn)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(xiàn)代檔案信息管理系統(tǒng)中引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

1、信息挖掘技術(shù)

1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能等等技術(shù)基礎(chǔ)上，能夠自動(dòng)分析原有數(shù)據(jù)，從而做出歸納整理，并對(duì)其潛在的模式進(jìn)行挖掘的決策支持過程，簡(jiǎn)單來說就是從一系列復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提取人們需要的潛在性信息。

1.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方法

二十世紀(jì)末，計(jì)算機(jī)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(duì)于特殊信息的挖掘。

（2）聚類分析。聚類分析方法是在指定的對(duì)象中，對(duì)其價(jià)值聯(lián)系進(jìn)行搜索。

（3）分類分析。分類分析就是找出具有一定特點(diǎn)的數(shù)據(jù)，對(duì)需要解讀的數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別。

（4）關(guān)聯(lián)性分析。關(guān)聯(lián)性分析方法是對(duì)指定數(shù)據(jù)中出現(xiàn)頻繁的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

（5）序列分析。與關(guān)聯(lián)性分析法一樣，由數(shù)據(jù)之間內(nèi)在的聯(lián)系得出潛在的關(guān)聯(lián)。

1.3計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)的形式分析

計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)在使用過程中，收集到的數(shù)據(jù)不同，數(shù)據(jù)收集的方法也就不同。在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行形式分析的時(shí)候，主要用到：分類形式、粗糙集形式、相關(guān)規(guī)則形式。

2、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案信息管理

系統(tǒng)中的應(yīng)用計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)，能夠?qū)㈦[藏的信息挖掘出來并進(jìn)行總結(jié)和利用，運(yùn)用到檔案管理中來，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(shù)據(jù)的利用價(jià)值。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案管理系統(tǒng)中，一般用到的方法為：

2.1收集法

該方法在對(duì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，建立對(duì)已知數(shù)據(jù)詳細(xì)描述的概念模型。然后將每個(gè)測(cè)試的樣本與此模型進(jìn)行比較，若有一個(gè)模型在測(cè)試中被認(rèn)可，就可以以此模型對(duì)管理的對(duì)象分類。例如，檔案管理員就某事向客戶進(jìn)行問卷調(diào)查并將答案輸入到數(shù)據(jù)庫中。在該數(shù)據(jù)庫中，對(duì)客戶的回答進(jìn)行具體屬性描述，當(dāng)有新的回答內(nèi)容輸入的時(shí)候，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)對(duì)該客戶需求分類，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檔案丟失并將客戶留住的過程。對(duì)于任何一個(gè)企業(yè)來說，發(fā)展一個(gè)新的客戶的成本要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于留住一個(gè)來客戶的成本。在客戶保留的過程中，對(duì)客戶檔案流失原因的分析至關(guān)重要，因此，采用挖掘技術(shù)對(duì)其進(jìn)行分析是必要的。

2.3分類法

通過計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)對(duì)檔案進(jìn)行分類，按照不同的性質(zhì)進(jìn)行系統(tǒng)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，提高了檢索的效率和分類的專業(yè)性。

3、檔案管理引入計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)的必要性

計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)檔案管理方式的不斷完善有著極其重要的意義，其重要性主要體現(xiàn)在：

3.1對(duì)檔案的保護(hù)更全面

一部分具有歷史意義的檔案，隨著保存的時(shí)間不斷增加，其年代感加強(qiáng)，意義和價(jià)值增大。相應(yīng)的，利用的頻率會(huì)隨著利用的價(jià)值增加，也更容易被損壞從而導(dǎo)致檔案信息壽命折損，此外，管理不當(dāng)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巨大的難題。挖掘技術(shù)的運(yùn)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(tǒng)中引入計(jì)算機(jī)挖掘技術(shù)，使得檔案信息管理打破了傳統(tǒng)的模式，通過挖掘技術(shù)，對(duì)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(duì)檔案管理的細(xì)節(jié)方面也就更加注意，同時(shí)也加快了對(duì)檔案的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理的速度，提升檔案管理的整體質(zhì)量。

4、結(jié)語

綜上所述，計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)涉及的內(nèi)容很廣，對(duì)挖掘技術(shù)的運(yùn)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(jì)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(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)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(yīng)時(shí)代發(fā)展的要求。

數(shù)據(jù)挖掘論文14

摘要：在電子商務(wù)中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)服務(wù)器上的日志數(shù)據(jù)、用戶信息和訪問鏈接信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，有效了解客戶的購買欲望，從而調(diào)整電子商務(wù)平臺(tái)，最終實(shí)現(xiàn)利益更大化。本文旨在了解電子商務(wù)中的數(shù)據(jù)源有哪些，發(fā)掘數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的具體作用，從而為數(shù)據(jù)挖掘的具體設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘電子商務(wù)數(shù)據(jù)源

一、電子商務(wù)中數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)源

1.服務(wù)器日志數(shù)據(jù)客戶在訪問網(wǎng)站時(shí)，就會(huì)在服務(wù)器上產(chǎn)生相應(yīng)的服務(wù)器數(shù)據(jù)，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(biāo)準(zhǔn)公用日志文件格式，也是標(biāo)準(zhǔn)組合日志文件格式。標(biāo)準(zhǔn)公用日志文件的格式存儲(chǔ)關(guān)于客戶連接的物理信息。標(biāo)準(zhǔn)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(hào)，會(huì)話監(jiān)控開始和結(jié)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)站訪問者，為單個(gè)客戶瀏覽器生成日志[1]。

2.客戶登記信息

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

在Web的數(shù)據(jù)挖掘中，客戶登記信息需要和訪問日志集成，以提高數(shù)據(jù)挖掘的準(zhǔn)確度，使之能更進(jìn)一步的了解客戶。

3.web頁面的超級(jí)鏈接

輔之以監(jiān)視所有到達(dá)服務(wù)器的數(shù)據(jù)，提取其中的HTTP請(qǐng)求信息。此部分?jǐn)?shù)據(jù)主要來自瀏覽者的點(diǎn)擊流，用于考察用戶的行為表現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)底層信息監(jiān)聽過濾指監(jiān)聽整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的所有信息流量，并根據(jù)信息源主機(jī)、目標(biāo)主機(jī)、服務(wù)協(xié)議端口等信息過濾掉垃圾數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行進(jìn)一步的處理，如關(guān)鍵字的搜索等，最終將用戶感興趣的數(shù)據(jù)發(fā)送到給定的數(shù)據(jù)接受程序存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)。

二、Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用通過對(duì)數(shù)據(jù)源的原始積累、仔細(xì)分析，再利用數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)，最終達(dá)到為企業(yè)為用戶服務(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(shè)計(jì)，提高客戶訪問的興趣對(duì)客戶來說，傳統(tǒng)客戶與銷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)銷售商對(duì)于客戶來說都是一樣的，那么如何使客戶在自己的銷售站點(diǎn)上駐留更長(zhǎng)的時(shí)間，對(duì)銷售商來說將是一個(gè)挑戰(zhàn)。為了使客戶在自己的網(wǎng)站上駐留更長(zhǎng)的時(shí)間，就應(yīng)該對(duì)客戶的訪問信息進(jìn)行挖掘，通過挖掘就能知道客戶的瀏覽行為，從而了解客戶的興趣及需求所在，并根據(jù)需求動(dòng)態(tài)地調(diào)整頁面，向客戶展示一個(gè)特殊的頁面，提供特有的一些商品信息和廣告，以使客戶能繼續(xù)保持對(duì)訪問站點(diǎn)的興趣。

2.發(fā)現(xiàn)潛在客戶

在對(duì)web的客戶訪問信息的挖掘中，利用分類技術(shù)可以在Internet上找到未來的潛在客戶。獲得這些潛在的客戶通常的市場(chǎng)策略是：先對(duì)已經(jīng)存在的訪問者進(jìn)行分類。對(duì)于一個(gè)新的訪問者，通過在Web上的分類發(fā)現(xiàn)，識(shí)別出這個(gè)客戶與已經(jīng)分類的老客戶的一些公共的描述，從而對(duì)這個(gè)新客戶進(jìn)行正確的歸類。然后從它所屬類判斷這個(gè)新客戶是否為潛在的購買者，決定是否要把這個(gè)新客戶作為潛在的客戶來對(duì)待。

客戶的類型確定后，就可以對(duì)客戶動(dòng)態(tài)地展示W(wǎng)eb頁面，頁面的內(nèi)容取決于客戶與銷售商提供的產(chǎn)品和服務(wù)之間的關(guān)聯(lián)。

對(duì)于一個(gè)新的客戶，如果花了一段時(shí)間瀏覽市場(chǎng)站點(diǎn)，就可以把此客戶作為潛在的客戶并向這個(gè)客戶展示一些特殊的頁面內(nèi)容。

3.個(gè)性化服務(wù)

根據(jù)網(wǎng)站用戶的訪問情況，為用戶提供個(gè)性化信息服務(wù)，這是許多互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)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(biāo)。根據(jù)用戶的訪問行為和檔案向使用者進(jìn)行動(dòng)態(tài)的推薦，對(duì)許多應(yīng)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(biāo)的方式。通過Web數(shù)據(jù)挖掘，可以理解訪問者的動(dòng)態(tài)行為，據(jù)此優(yōu)化電子商務(wù)網(wǎng)站的經(jīng)營模式。通過把所掌握的大量客戶分成不同的類，對(duì)不同類的客戶提供個(gè)性化服務(wù)來提高客戶的滿意度，從而保住老客戶；通過對(duì)具有相似瀏覽行為的客戶進(jìn)行分組，提取組中客戶的共同特征，從而實(shí)現(xiàn)客戶的聚類，這可以幫助電子商務(wù)企業(yè)更好地了解客戶的興趣、消費(fèi)習(xí)慣和消費(fèi)傾向，預(yù)測(cè)他們的需求，有針對(duì)性地向他們推薦特定的商品并實(shí)現(xiàn)交叉銷售，可以提高交易成功率和交易量，提高營銷效果。

例如全球最大中文購物網(wǎng)站淘寶網(wǎng)。當(dāng)你購買一件商品后，淘寶網(wǎng)會(huì)自動(dòng)提示你“購買過此商品的人也購買過……”類似的信息，這就是個(gè)性化服務(wù)的代表。

4.交易評(píng)價(jià)

現(xiàn)在幾乎每一個(gè)電子商務(wù)網(wǎng)站都增加了交易評(píng)價(jià)功能，交易評(píng)價(jià)功能主要就是為了降低交易中的信息不對(duì)稱問題。

電子商務(wù)交易平臺(tái)設(shè)計(jì)了在線信譽(yù)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，對(duì)買賣雙方的交易歷史及其評(píng)價(jià)進(jìn)行記錄。在聲譽(yù)效應(yīng)的影響下，賣家也更加重視買家的交易滿意度，并且也形成了為獲取好評(píng)減少差評(píng)而提高服務(wù)質(zhì)量的良好風(fēng)氣。交易中的不滿意（或者成為糾紛）是產(chǎn)生非好評(píng)（包括中評(píng)和差評(píng)）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(píng)價(jià)結(jié)果，這些問題的解決對(duì)賣家的經(jīng)營具有重要的指導(dǎo)價(jià)值。

總結(jié)

數(shù)據(jù)挖掘是當(dāng)今世界研究的熱門領(lǐng)域，其研究具有廣闊的應(yīng)用前景和巨大的現(xiàn)實(shí)意義。借助數(shù)據(jù)挖掘可以改進(jìn)企業(yè)的電子商務(wù)平臺(tái)，增加企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績(jī)，拓寬企業(yè)的經(jīng)營思路，最終提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

參考文獻(xiàn)：

[1].趙東東.電子商務(wù)中的web數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].微計(jì)算機(jī)信息20xx,23（10-3）:168[2].劉曄.Web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].中國市場(chǎng)20xx,39（9）:178

數(shù)據(jù)挖掘論文15

一、旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

隨著我國的旅游業(yè)的迅猛發(fā)展，旅游產(chǎn)業(yè)正邁向國際化的軌道,傳統(tǒng)旅游業(yè)積累的海量數(shù)據(jù),沒有被有效利用,資源被極大浪費(fèi)。將數(shù)據(jù)挖掘引入到旅游產(chǎn)業(yè)是大勢(shì)所趨。當(dāng)前數(shù)據(jù)挖掘在旅游信息化建設(shè)中的應(yīng)用與研究情況主要集中在高校理論界的研究,大多數(shù)研究?jī)H僅是學(xué)術(shù)研究,真正運(yùn)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(duì)個(gè)別應(yīng)用進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的融合。筆者主要研究決策樹方法在旅游信息化建設(shè)中的應(yīng)用。目前,決策樹算法有CLS算法、ID3算法、C4.5算法、CART算法、SLIQ算法、Z統(tǒng)計(jì)算法、并行決策樹算法和SPRINT算法等。不同算法在執(zhí)行效率、輸出結(jié)果、可擴(kuò)容性、可理解性、預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性等方面各不相同?？偟膩碚f,這么多決策樹算法各有優(yōu)缺點(diǎn)，真正將數(shù)據(jù)挖掘運(yùn)用到整個(gè)旅游信息化建設(shè)中還有很多問題需要解決。

二、旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘算法選擇

數(shù)據(jù)挖掘中常用的基本分類算法有決策樹、貝葉斯、基于規(guī)則的算法等等。其中，決策樹是目前主流的分類技術(shù),己經(jīng)成功的應(yīng)用于更多行業(yè)的數(shù)據(jù)分析。在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘研究中,最重要的是Apriori算法,這個(gè)算法后來成為絕大多數(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則分類的基礎(chǔ)。聚類算法也是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中極為重要的組成部分。與分類技術(shù)不同的是,聚類不要求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行事先標(biāo)定,就數(shù)據(jù)挖掘功能而言,聚類能夠可以針對(duì)數(shù)據(jù)的相異度來分析評(píng)估數(shù)據(jù),可以作為其他對(duì)發(fā)現(xiàn)的簇運(yùn)行的數(shù)據(jù)挖掘算法的預(yù)處理步驟。各種算法分類模型建立有所不同,但原理是大致相同的。筆者考慮決策樹算法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,便于理解,且很擅長(zhǎng)處理非數(shù)值型數(shù)據(jù),建模效率高,分類速度快,特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點(diǎn),結(jié)合旅游產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn),故作重點(diǎn)分析。

三、旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)需求分析

旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的基本特點(diǎn)如下：統(tǒng)計(jì)旅游興趣；購物消費(fèi)趨向；推薦其感興趣的旅游景點(diǎn)；在后臺(tái)管理中,通過決策樹算法對(duì)游客數(shù)量、平均年齡、景點(diǎn)收費(fèi)、游客來自地區(qū)等進(jìn)行分析總結(jié),為旅游消費(fèi)者和旅游管理者提供服務(wù)：為消費(fèi)者提供吃住行購?qiáng)蕵诽鞖飧鞣矫嫘畔⒉樵?、機(jī)票、車船票、酒店、景區(qū)門票、餐飲等方面的預(yù)定與現(xiàn)金支付、第三方支付、消費(fèi)者評(píng)價(jià)、在線咨詢等方面的便利、快捷服務(wù)。為管理者提供推薦、游客管理、線路管理、景點(diǎn)管理、特色服務(wù)管理、機(jī)票管理、在線咨詢管理、旅游客戶關(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(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

旅游業(yè)信息管理系統(tǒng)包括游客信息管理與游客信息分析兩個(gè)子模塊。根據(jù)系統(tǒng)日常運(yùn)行出現(xiàn)的問題及時(shí)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行維護(hù),如添加或者刪除某個(gè)模塊功能,系統(tǒng)整體運(yùn)行速度的更近等。系統(tǒng)運(yùn)用數(shù)據(jù)庫層、持久化層、業(yè)務(wù)邏輯層、表示層四層體系結(jié)構(gòu),主要利用ID3算法達(dá)到旅游數(shù)據(jù)信息的快速、準(zhǔn)確分類?？紤]了游客與酒店之間的關(guān)系、游客與旅游路線之間的關(guān)系、游客與旅游景點(diǎn)之間的關(guān)系、游客與機(jī)票、車票之間的關(guān)系、管理員與游客之間的關(guān)系、邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。程序之間的獨(dú)立性增加,易于擴(kuò)展,規(guī)范化得到保證的同時(shí)提高了系統(tǒng)的安全性。詳細(xì)功能設(shè)計(jì)包括：用戶登錄、用戶查詢、預(yù)定及支付、后臺(tái)管理、旅游客戶管理和數(shù)據(jù)分析等方面。本系統(tǒng)中主要運(yùn)用Java語言就行邏輯上的處理。系統(tǒng)主要使用Struts2和Hibernate這兩個(gè)框架來進(jìn)行整個(gè)系統(tǒng)的搭建。其中Struts2主要處理業(yè)務(wù)邏輯,而Hibernate主要是處理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢等操作。系統(tǒng)采用Tomcat服務(wù)器。系統(tǒng)模塊需要實(shí)現(xiàn)酒店推薦實(shí)現(xiàn)、景點(diǎn)推薦實(shí)現(xiàn)、天氣預(yù)報(bào)實(shí)現(xiàn)、旅游線路實(shí)現(xiàn)、特產(chǎn)推薦、數(shù)據(jù)分析展現(xiàn)功能、報(bào)表數(shù)據(jù)獲取、景區(qū)客流量變化分析實(shí)現(xiàn)等。需要進(jìn)行后臺(tái)信息管理等功能測(cè)試以及時(shí)間測(cè)試、數(shù)據(jù)測(cè)試等性能測(cè)試。

五、旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘算法方案中存在的一般性問題及其改進(jìn)

在對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的基本方法與技術(shù)進(jìn)行總結(jié)的基礎(chǔ)上，結(jié)合當(dāng)今數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展方向和研究熱點(diǎn)，可以發(fā)現(xiàn)旅游業(yè)數(shù)據(jù)挖掘算法系統(tǒng)有待進(jìn)一步完善之處：訂票系統(tǒng)尚待完善。界面美化需要進(jìn)一步改進(jìn)。數(shù)據(jù)表之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系需要優(yōu)化，以提高數(shù)據(jù)處理能力和效率。數(shù)據(jù)挖掘工具及算法有待精細(xì)化改進(jìn)。

作者：朱暉 單位：河南職業(yè)技術(shù)學(xué)院