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Word文档中有论文查重功能点开就好了首先点开会员专享～论文查重～普通论文查重
首先，在写论文的过程中，就要严格规范自己，不能大段复制粘贴，只要根据自己对问题的理解，用自己的话表述出来，一般重复率都会比较低。其次，在最后用中国知网查重前，可先用PaperYY、paperdog、PassPaper、PaperCheck等
论文查重就是把自己写好的论文通过论文检测系统资源库的比对，得出与各大论文库的相似比。本科毕业论文查重一般要求是百分之三十以内，有的学校要求是百分之二十以内，硕士论文查重一般要求是百分之十五左右。论文查重方式可以在手机上下载并打开迅捷论文查重，点击“开始查询”，输入题目、作者并将论文粘贴在这个地方，然后再点击“开始查重”，等待的过程可能有点久，要耐心等待，查询结束之后，点击“查看报告”即可清楚地了解到论文的重复比例。
首先，使用WPS账号登录，在WPS中打开需要检测的论文，然后找到WPS的导航栏“论文助手”下面的“论文查重”，然后下面有“普通论文查重”和“职称论文查重”两个选项，一般选择“普通论文查重”即可，然后可以直接连接到常用的、可靠的查重引擎如PaperPass、万方数据、PaperOK、PaperTime等，选择一个查重机构，然后付费就可以进行检测了。
最后提醒，论文查重仅支持上传doc、docx、wps格式的文档，且文档字符数范围为1000-150000,大小不能超过30M。查重的文档建议先手动去除论文封面、摘要、参考文献、致谢等非正文部分。
万方收录是指万方数据库中收录了很多论文等资料和信息。被万方数据库收录的医学期刊杂志很多，你可以到专业的医学论文网站如创新医学网去查看，点击进入“创新医学网首页”查看医学期刊频道的期刊介绍，而且你若是投稿的话，网站顶部还有一个“查看投稿视频”的按钮，对于每一步的投稿流程都讲解的很清楚，对于第一次在网络投稿的新手们很实用。万方数据库是国内最早的中文信息资源产品与服务提供商之一,积累了很多信息资源基础,收录了很多期刊,以及学术论文。
一种是直接向杂志社投稿，一种是通过论文代理或期刊采编中心投稿。这两种方式，费用方面基本差不多，都是社里统一定的价格。
选择期刊-联系投稿-等待审稿意见-修改-定稿录用-付版面费-出版
一种是直接向杂志社投稿，一种是通过论文代理或期刊采编中心投稿。这两种方式，费用方面基本差不多，都是社里统一定的价格。中国期刊库旗下的发表吧对于大体差不多的文章，基本都可以安排通过审核，而且审核时间短，一般在0-3个工作日内就安排审核并给予答复了。而且发表吧的是集中递稿方式，杂志社会更愿意采用我们的稿件。并且我们的发表吧都有特约编辑，会事先对论文做下初步审核，作者的文章都会帮助修改完善。再加上跟社里较熟，论文能通过的，社里一般不会为难。而如果作者直接投稿杂志社，论文审核比较慢，通过率也很低低。尤其是很多核心期刊，稿件投递后基本就是石沉大海。发表吧的过程基本就是：投稿→审核→答复通过（不通过）→办理版面费（修改稿件或换文章）→安排版面→出刊→邮递样刊。其中答复通过一般是发电子用稿通知，如果需要书面通知，都可以安排邮递。
随着学校对论文要求越来越严格，很多同学都会在提交毕业论文之前对自己的论文进行查重，然而论文查重网站非常多，并不是所有的论文查重网站都靠谱，今天paperfree来讲解一下，本科论文查重系统哪个准确？一、看资历我们可以根据网站相关信息、公司相关信息。对论文查重系统公司进行一个大致的了解，同时我们也可以在互联网上查看品牌词，查看相关评论等。二、看学校认可学校要求的论文查重系统是最准确的，我们在选择论文查重系统的时候进行选择跟学校要求的论文查重系统一致的，大部分学校都要求使用知网论文查重，知网论文查重系统查重结果基本上与学校一致。三、看系统体验一个好的查重系统用户体验非常重要，一般比较好的论文查重系统，查重流程都是非常简单的，只需要上传论文，支付一定的费用，系统就可以自动进行查重了。并不会有什么复杂的过程。而且查重结果很快就可以拿到。
那么除了知网好评度最高的毕业论文检测系统还有哪几个呢？
paperpm论文查重系统。其数据库容量非常大，完美匹敌知网，除了包含上文章万方数据库外，还有硕博学位论文库、互联网数据资源以及高效特色论文库，因此适用性更强，另外，paperpm的检测报告支持线上网页浏览和PDF格式，比较方便和人性化，因此，有很多的硕士和博士也会将维普作为毕业论文检测的首选。
网址：
Paperera---Paperera应该是这几年发展最为迅速的论文检测系统，目前的知名度还不算特别高，但是好评度却在持续攀升，成为许多高校的指定论文查重系。最大的亮点就是海量的比对数据库和领先的查重技术，相对于其他查重系统，更精准，更快速Paperera针对论文查重平台收费昂贵的现状推出了多种领取免费检测字数的优惠活动，花上几分钟就能轻松获得数万字的免费检测机会，减轻了学生党的查重压力，帮助大家更好的进行论文查重。
网址：
学生写完论文后会根据查重报告进行修改，以降低重复率。但是有些学生查重后不能有效降低重复率，那么论文查重的技巧有哪些呢？需要注意什么？来看看paperfree下面的介绍。
首先，改变措辞。
如果一个句子的重复率太高，可以考虑用这种换词法来改变这个句子的结构，或者做主语和谓语，改变主被动语态。改变这句话的用词，但不改变句子的原意。需要注意的是，只修改替换一两个字是没有用的。
如果一段话被检测到重复，可以加上自己的原话来淡化这段话，这样再检测到重复的时候，这段话就不会红了。需要注意的是，添加的原部分一定要和这段文字衔接，否则不可能乱加。
第三:转换图片。
面对一些已经修改重复的文字，可以用这个方法。把文字变成图片，因为目前论文查重系统只检测文字，不能检测图片。但是需要注意的是，文字转换成图片会导致字数减少，所以学生在使用这种方法的时候要考虑字数，否则最后字数不够就不行了。
第四，翻译方法。
把重复的段落先翻译成外文，再翻译回来，这样单词和原文不一样，可以减少重复。但需要注意的是，使用翻译软件，译文可能会出现一些不流畅的情况，需要学生自己优化。
以上是关于“论文查重修改的技巧有哪些？”的问题解答，希望能够帮助到大家。
1、PaperPP
研发距今已有近10年时间，积累了许多论文相关数据和论文检测方面的经验，口碑一直挺好。长期有送免费查重字数的活动，查论文基本上不用花钱，就算花钱查也才元/千字，查重价格最低也就这样了。网站除了能查重降重外，还有很多论文查重、论文写作方面的技巧干货。
为了更好的为小伙伴们服务，PaperPP论文查重系统今年年初还上线了微信小程序，网页上有的功能，小程序上几乎全都有，以后随时随地都能查重论文了！
2、PaperQuery
查重领域的后起之秀，教育资源丰富，采用多级指纹对比技术及深度语义识别技术，可以实现“实时查重、在线修改、同步降重”一步到位，创立时间虽然不长，但是深得用户喜爱。查重价格在元/千字，也是有免费查重的活动的。
3、papergood
拥有2千万学术期刊和学位论文数据，10亿+的互联网数据，可以让学术不端行为无处遁形，综合体验非常不错的一个网站。这里也是可以免费查重的，只要参加获取免费字数的活动就可以了，如果不想参加活动，直接查重也只要元/千字，还是很便宜的。
4、paperpass
相比知网，paperpass向个人也开放，而且会更便宜，还会送免费字数，网站的旗舰版(期刊+学位+会议+图书+互联网)价格是元/千字。
5、paperyy
paperyy每天会送一次免费的初稿查重机会，免费，而且它查重的专业性分有等级，专业版3元/万字，至尊版元/千字。
降重方法也来一点
1、变换句式
大家从小学的语文课上就学过的变换句式在论文降重中是真的好用，以卢先生的毕业论文为例：
变换句式后
这种方法是最好用的一种，而且不知不觉间，还可以培养语言组织能力。
2、图文替换
这在工科论文中更常用到，对于一些代码，直接截图会比复制粘贴更好。
由于我没有实例，也就不举证了，总之这也是很好用的。
3、引用书籍
一些书籍内容是没有被收录在查重网站的数据库中的，所以引用书籍中的内容一定程度上可以降低重复率。
但是!!如果你引用的内容之前也有人用过，然后对方的论文被收录到了数据库，那么你的文章再引用就会被查重，这一点很坑可是没办法。不过，书中内容也很多，引用的时候规避一下或许也行。
4、变换词序、语序
这一点应该很好理解，再以卢先生的论文为例：
变换顺序后
其实根本没有太大变化，但是降重效果是真实可见的。
5、中英互换
这，是个偏方......但是效果也很好，就不具体举例了，简单说来，就是把文章中一些词汇用英文的形式来替代，当然可以推广到德语、法语、西班牙语等等等等，虽然这样会变得很奇怪，但是毕竟降重才是我们的最终目的!
推荐阅读：《职称论文查重怎么查》
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《 毕业论文如何免费查重》
目前知网是国内查重领域最权威的论文查重系统，很多院校和杂志社都是用的知网，知网的数据库覆盖范围很广，并且收录的资源非常多，论文查重结果比一般的检测系统要准确，查重报告也很详细，大家可以根据查重报告对论文进行修改降重。因为很多学校和杂志社都是以知网的查重结果为准，所以在定稿时最好是用知网。
维普在目前国内众多的论文查重系统中，也是十分出色的。不管是查重毕业论文，还是投稿到期刊的职称论文，都是可以查重的，查重价格在元/千字左右。支持本科、硕博、职称、编辑部论文查重。
万方的知名度和维普相当，但是不如中国知网，不过也是国内主流的论文查重系统之一，比一般的论文查重系统还是要准确不少的，查重价格还能接受，元/千字之间。就课程作业、职称论文、毕业论文、硕博论文、个人文献设置了不同的查重入口。
仅次于三大主流论文查重系统，也是十分优秀的论文查重系统，有海量的数据库资源，算法和主流查重系统一致，只是数据量稍微小一点而已，用来检测论文初稿绰绰有余，查重价格一千字，参与免费检测活动还可以获取免费查重字数。
1、知网论文查重系统：知网查重系统应当是不少人都有所了解的一个查重网站，它具备的优势也十分突出，如数据库庞大、文章、资料更新及时，可以为使用者提供十分可靠的查重结果;知网查重系统还具备了批量上传、下载测试结果等功能，操作起来也十分的方便快捷，便于保障使用者的查重效率，节省查重时间。2、PaperPass检测系统: PaperPass采用 了自主研发的动态指纹越级扫描检测技术，具备查重速度快、精度高的优点，高度的准确率可以为使用者提供精确的查重报告，有利于使用者及时的对论文进行修改、调整。3、万方论文查重系统：万方查重系统采用的检测技术十分先进科学，能够为使用者提供多版本、多维度的论文查重报告;万方查重系统还可同时为科研管理、教育教学、人事管理等多个领域的学术机构提供学术成果相似性检测服务。4、维普论文查重系统：该论文查重系统采用了国际领先的海量论文动态语义跨域识别加指纹比对技术，能够快捷准确的检测论文是否存在抄袭问题；中文期刊论文库、硕博学位论文库、高校特色论文库、互联网数据资源等多个数据库的存在，也使得维普论文查重系统能够高效的比对文本数据。一、论文查重标准是什么？我国大部分高校要求本科论文重复率不高于30%。当然，学历越高，对论文的要求就越严格。对于大学硕士生和博士生教育来说，他们对论文的查重要求一般不高于20％和10％。然而，不同的大学对查重率有不同的要求。例如，一些严格的学校要求本科生的论文不超过20％。除了学生论文外，期刊论文检查权重率的要求也与期刊的等级有关。核心期刊论文查重率要求更高，不能超过15%，高级期刊论文查重率要求小于20%，普通期刊论文查重率小于30%才能发表。二、论文查重到底怎么查的？论文查重是借助论文查重系统进行的，论文作者只需要把论文上传到查重系统，系统会根据论文目录进行分段查重。查重系统会根据连续出现13个字符的重复来计算论文的整体查重率。由于不同系统的数据库包含不同的文献和算法，查重结果会有所不同。在选择论文查重系统是，尽量选择跟大学或者大学要求一致的查重系统，或者企业选择一个安全、可靠、准确的第三方查重系统设计进行管理自查。
中国知网，行业老大哥，受众最多，资源库涵盖也最广，但不开放个人入口，价格稍贵。万方，行业内千年的老二，虽然用户使用率没有知网高，但其地位在学术界也是很硬的，⌄资源库也是非常广泛的，期刊查重、大学毕业论文查重，准确率也都非常高。其次就是维普，也是业内常用的查重软件之一。
论文查重系统是否包括互联网所有的内容？论文查重是通过检测算法，将学生提交的论文与数据库资源进行了匹配，数据库资源不仅包括已发表的优秀论文，还包括互联网资源。由于有些期刊会在网上发表，如果论文被期刊或出版色收录，就会被收录进互联网，因此会被检测到。了解到论文查重所包含的内容后，想必大家也会好奇论文查重的范围，下面小编就为大家详细的说明一下论文查重的范围：
1、论文的正文部分是查重系统必查的内容，除了正文部分外，查重范围还包括目录、摘要、致谢、参考文献和附录。在论文中可能会涉及到的图片、表格、代码，一般不需要检测。
2、有的论文查重系统是按照论文章节来分章，通常以目录为准。但目录不在查重范围内，但前提是目录格式必须规范，目录必须是自动生成的。另外，目录是一种高度概括的言语形式，重复率较高。格式正确的参考文献一般不会进行查重。
如今想必大家对论文查重已经很熟悉了，但也许还有一些人不知道论文查重是什么，论文查重时需要查重哪些部分，今天paperfree小编给大家讲解一下这个问题。 第一，论文查重查什么？ 目前，论文的查重检测基本上是在检测学生论文的抄袭程度。一般来说，论文的重复率太高，无法通过论文的重复检查。此外，如果这种情况太严重，很可能不会顺利毕业。因此，每个人在写论文时都必须确保论文的原创性。你知道学校需要哪些部分来检测论文重复吗？ 第二，论文查重查哪些部分？ 小编认为查重论文最重要的部分: 1、论文摘要部分:毕业论文摘要是论文比较重要的部分，是对论文的总结，这部分内容也需要查重，论文摘要也是论文的正文部分，必须查重。 2、论文正文部分:论文正文部分是最重要的部分，不查重是不存在，论文正文查重比重是最大的，学校特别重视这部分的查重率，我们在写作的时候一定要注意原创。 以上是小编认为查重时最重要的两个部分，所以在写论文时要特别注意这两个部分的格式和原创性，不要让自己的论文不能一次性通过查重。毕竟只有一次性通过查重，才能向学校申请优秀论文，否则就没有资格申请。
一般论文内容中需要进行查重检测的内容部分包括综述、绪论、引言、前言、中英文摘要、正文以及致谢。
一、论文查重介绍：
1、将论文上传至查重系统进行检测的一个过程简称为论文查重，论文查重是用来核查论文当中的重复率、引用率、格式排版等问题，只有通过学校的论文查重环节，才能迎来答辩环节。学校设立论文查重的目的是为了防止学生在写作论文时出现抄袭等学术不端行为，也为了提高毕业生论文的质量，旨在学术界营造积极向上的学术风气。
2、包括论文正文、原创说明、摘要、图标及公式说明、参考文献、附录、实验研究成果、结语、引言、专利、文献、注释，以及各种表格。大多数高校在每年毕业季时，都会统一发通知说明学校的毕业论文规范和查重说明，学校会统一下发论文样式等内容，一般会详细说明查重的范围。要是学校有具体的要求，那提交到学校的时候必须按照学校所要求的来。
二、论文查重降重：
1、首先查看全文检测报告，明确哪些部分是需要修改的，标红部分说明借鉴较多，应当把相关段落和句子用自己的语言重新表述，有选择性地删除里面的句子或是字词，并添加一些顺接或转折的关联词。
2、在具体语言上可以使用的方法包括替换同义词、改变思路、长句拆短句、主被动语态转换等。另外，可以借助翻译软件适当翻译，或是把表格和数据制作成图片的形式。
论文查重范围包含如下部分：
1、论文内容主要包括：封面、声明、中英文摘要、目录、主要符号对照表、正文、致谢、参考文献、附录、原创性声明或者授权声明以及学习期间发表的学术论文等部分组成。其中正文部分，通常是由引文、摘要、各部分章节、总结等部分组成，正文部分是主要查重的部分，是最为重要的，然后论文致谢、关键词、附录和致谢部分一般也都需要查重。
2、论文查重查的内容大致如上所示，而进行论文查重的直接目的就是为了检测出论文的重复率，从论文重复率是能够判定出论文中存在的学术不端行为严重程度的。论文重复率越高，就说明学术不端行为越严重，各个高校都会规定毕业生论文重复率的合格标准，学历越高，其合格标准越严格。
论文重查的标准
为了杜绝抄袭、代写、剽窃等学术不端的现象出现，要求论文查重率是必要的措施。
查重系统在进行查重主要检测摘要、正文、结尾、声明、目录等文字形式的内容。但论文并不仅仅是由文字构成的，一篇完整且质量高的论文还应包括数据、图表、图片或者表格等内容，这部分非文字形式的内容多数情况下是不做要求的，而一些要求较高的高校或期刊也会对非文字内容进行查重。
大多数高校对本科生毕业论文的查重率要求为不超过30％，要求比较严格的高校会把查重率提高到20％，硕士与博士的论文重查标准会相对提高很多，大多数高校对硕士论文要求查重率在10％至30％之间，博士论文要求查重率5％至20％之间。而对于职称期刊论文来说，高级核心期刊论文对重查要求最高，其标准为小于8％至15％。
Web数据挖掘技术探析论文
在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
引言
当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。
计算机web数据挖掘概述
1.计算机web数据挖掘的由来
计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。
2.计算机Web数据挖掘含义及特征
(1)Web数据挖掘的含义
Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。
(2)Web数据挖掘的特点
计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。
(3)计算机web数据挖掘技术的类别
web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。
计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系
借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。
计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用
(1)电子商务中的web数据挖掘的过程
在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。
(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：
一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。
二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。
三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。
四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。
结语
本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。
摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。
关键词： 电子商务；数据挖掘；应用
1概述
电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。
2数据挖掘技术概述
数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。
3Web数据挖掘特点
Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。
1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。
2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。
3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。
4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析
1）电子商务中序列模式分析的应用
序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。
2）电子商务中关联规则的应用
关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。
3）电子商务中路径分析技术的应用
路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。
4）电子商务中分类分析的应用
分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。
5）电子商务中聚类分析的应用
聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。
5结语
随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。
参考文献：
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[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):
[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.
[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.
数据挖掘不能作为硕士毕业论文的。写纯粹的数据挖掘算法类的论文是不行的,不过可以将数据挖掘应用到某一个系统中,写数据挖掘的应用,这个应该是可以的。
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
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