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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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人工智能类的还有好多期刊，这个期刊影响因子稍微偏低，比较容易投，审稿时间大概三个月
intelligentdataanalysis期刊是比较容易录用的，因为它这个本来就是属于一个外企，虽然他的工资是比较高，但是只要自己是有期刊的工作经验，那么就是比较容易录用。
“信息资源共享”课程检索报告一 检索课题数字图书馆个性化服务研究现状二 主题分析随着数字图书馆建设和网络通讯技术的高速发展, 数字资源越来越多, 而人们获取所需资源的可能性则越来越少, 用户需求的专业化、垂直化激化了数字图书馆大量信息数据库与用户需求之间的矛盾。1999 年, 美国图书馆与信息技术联合会(LITA) 10 位著名的数字图书馆专家在研讨会上, 把个性化定制服务列为数字图书馆发展的7 大趋势之首。目前, 数字图书馆个性化的信息服务已经开始得到普遍的关注, 人们正在为提供个性化信息服务做出努力的尝试。数字图书馆个性化服务是近几年数字图书馆研究中受到关注较多的一个研究方向，数字图书馆个性化服务是基于信息用户的信息使用行为，习惯，偏好，特点及用户特定的需求，来向用户提供满足其个性化需求的信息内容和系统功能的一种服务。关于数字图书馆个性化服务研究现状，该主题涉及到：（1）数字图书馆个性化服务的有哪些介绍（2）数字图书馆个性化服务的模式有什么（3）数字图书馆个性化服务的技术研究有哪些（4）数字图书馆个性化服务研究的最新进展（2005年-2007年）三 检索情况（一）检索工具1．维普中文期刊数据库 （1989-2007）2．中国期刊全文数据库 （1994-2007）（二）检索过程1．检索途径 关键词 题名 主题词2．检索用词 数字图书馆 关键词或题名、主题词 个性化服务 关键词或题名、主题词3．检索策略（1）维普中文期刊数据库(题名或关键词=数字图书馆)*(题名或关键词=个性化服务) 在高级检索中选择题名或关键词字段，输入“数字图书馆”和“个性化服务”两个检索词进行限定，年代限定在2005-2007年，共检索出78条记录。（2）中国期刊全文数据库（题名或关键词=数字图书馆）* (题名或关键词=数字图书馆)在高级检索中选择篇名字段，输入“数字图书馆”与“个性化服务”，年代限定在2005-2007，共检出89条记录。四 检索结果分析（一） 检索结果经检索上述两个数据库，有关数字图书馆个性化服务的研究论文众多，现选出其中具有代表性，研究主题未重复的文献。1．中国期刊全文数据库（1） 数字图书馆个性化信息服务系统研究 刘燕平 图书情报工作 2006/S2（2） 数字图书馆个性化服务系统分类体系问题 叶红 科技信息(学术研究) 2007年13期（3） 浅析智能搜索引擎技术及其在数字图书馆个性化信息服务中的应用 王林廷 高校图书情报论坛 2006年01期（4）数据挖掘技术在数字图书馆个性化服务中的应用 朱冰冰 科技情报开发与经济 2006年24期（5）数字图书馆个性化信息服务发展研究 马维华 郑州大学学报(哲学社会科学版) 2006年06期（6） 智能推送技术在数字图书馆个性化服务中的应用 石岩 情报探索 2006年11期（7） 基于文本过滤的数字图书馆个性化服务技术 张帆 计算机工程与应用 2006年31期（8） 数字图书馆信息门户的个性化服务模式 何平 中国信息导报 2006年08期（9） 网络信息技术下的数字图书馆个性化服务 张丹 林区教学 2006年07期（10）MyLibrary——数字图书馆个性化服务新趋势 杨华 农业图书情报学刊 2006年08期（11）基于Web服务组合的数字图书馆个性化动态定制服务构建 张晓青 情报学报 2006年03期（12）校园网中数字化图书馆个性化服务的实现 朱江峰 科技经济市场 2006年01期（13）数字图书馆的个性化推送服务 白雪松 图书馆杂志 2005年09期（14）Web日志挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用 王英培 科技情报开发与经济 2005年22期（15）国内外数字图书馆个性化信息服务系统的功能与特征比较研究 张俊 情报理论与实践 2005年06期（16）基于知识管理的数字图书馆个性化服务机制研究 郭琳 四川图书馆学报 2004年05期2．维普中文期刊数据库（17）基于Web挖掘的数字图书馆个性化技术研究 王艳 张帆 情报杂志 2007年1期（18）基于文本过滤的数字图书馆个性化服务技术 张帆 杨炳儒 计算机工程与应用 2006年31期（19） 数字图书馆信息门户的个性化服务模式 何平 陈有志 中国信息导报 2006年8期（20）个性化服务深度与广度解决方式探讨 刘月胜 数字图书馆论坛 2006年6期（21）个人数字图书馆模式的分析 石德万 李军 现代情报 2005年9期（22）数字图书馆个性化信息环境与服务构建 杜安平 韶关学院学报 2005年3期（23）数字图书馆个性化信息服务的技术实现 张云瑾 许春漫 农业图书情报学刊 2005年6期（24）个性化信息服务的模式研究及策略分析 杜春光 国家图书馆学刊 2005年2期（二） 检索结论文献一论述了个性化信息服务的涵义,阐述数字图书馆开展个性化信息服务的有利条件,国内外图书馆的有关研究开发状况,分析国内数字图书馆个性化信息服务系统应用实例,并时其工作流程,主要功能进行剖析,指出该系统目前存在的问题,提出改进对策。文献二围绕数字图书馆个性化服务系统分类体系问题展开探讨。首先,简要介绍数字图书馆个性化服务系统的主要内容,包括其定义和服务内容。其次,从用户分类和信息分类两个方面阐述目前数字图书馆个性化服务系统存在的问题。用户分类主要存在的两个问题,根据用户特点分析提出相应建议。信息分类问题从五个方面进行讨论,列举数字图书馆个性化服务系统页面进行分析,提出解决方法。文献三介绍了智能信息检索的实质和发展方向,是智能搜索引擎技术的不断改进和广泛应用。以这一技术为基础构建数字图书馆的个性化服务系统,是数字图书馆信息服务的现实需要。文章论述了当前搜索引擎存在的不足,概述了智能搜索引擎的原理机制及其优越性,探讨了该技术在数字图书馆个性化服务中的应用。文献四阐述了数字图书馆的定义,介绍了个性化服务的工作原理和国内外个性化服务系统的现状,探讨了分类模型、关联模型、序列模型、聚类模型、回归模型以及时间序列模型的原理,对如何把其用在数字图书馆的个性化服务上以描述用户需求,提出了建议。文献五介绍了数字图书馆个性化信息服务是当今图书馆发展的重要趋势,目前国内外都已有比较成熟的数字图书馆个性化信息服务系统,服务方式及其功能也多种多样,但是探索图书馆个性化信息服务有效模式的任务仍很艰巨。文献六介绍了智能推送技术和个性化服务的内容,讨论了将智能推送技术应用于数字图书馆个性化服务,以及智能推送技术存在的优势与不足。文献七提供了一种针对数字图书馆个性化服务策略的文本过滤技术,通过在向量空间内建立用户兴趣模型和文本内容特征模型,计算它们的相似度后,将用户不感兴趣的文本过滤掉。详细描述了具体的建模过程和个性化文本过滤算法,最后给出了在实际的数字图书馆工程中的验证结果。文献八试图对数字图书馆信息门户下的个性化服务模式进行研究,从双向互动式信息服务、集成式信息检索服务、动态式馆藏特色信息服务、渗透式垂直信息门户服务、追踪式数据挖掘信息服务等服务模式来探讨数字图书馆个性化服务的有效模式及发展建势。文献九简述了数字图书馆个性化服务的内涵,分析了网络信息技术对其各项服务的支撑,并通过My Library实例对这些具体技术的集成化运用加以探讨,为构建可互操作的数字图书馆个性化服务系统提供参考。文献十就My Library(我的图书馆)的产生,及其概念、类型、特征、原理、功能等诸方面做了简要的论述,并介绍了它在国内外的发展现状,指出其今后的发展方向。文献十一介绍了Web服务组合是一种利用现有Web服务动态构建新的能满足用户需求的复杂Web服务的Web服务技术。将数字图书馆各种资源组件、应用组件、功能组件和管理组件进行Web服务描述,人们就能利用Web服务组合技术根据用户的个性化需求实现对不同数字图书馆各种组件的动态集成,从而实现开放环境下数字图书馆的个性化动态定制服务。本文讨论了基于Web服务组合的数字图书馆个性化动态定制服务的基本系统架构、构建模型,并对构建过程中需要注意的几个问题展开了讨论。文献十二介绍了数字化图书馆建设是图书信息化发展的必然,而个性化服务能够根据用户不同的特点,提供切实的服务,以更好地为读者服务。本文对数字化图书馆的个性化服务进行了讨论,分析了关键的实现技术,并给出了部分核心代码。文献十三介绍了个性化推送服务是数字图书馆研究的热点,也是建设数字图书馆的关键问题之一。本文针对各种不同的信息形式提出了相应的实现方案,并对实际操作中的几个难点事项做了简要讨论。文献十四介绍了Web日志挖掘的基本概念和过程,指出通过对读者在数字图书馆服务中留下的日志信息进行挖掘,可以实现个性化服务,更好地满足不同类别读者的需求。文献十五从个性化信息服务的概念入手,介绍了个性化信息服务的几种类型,包括分类定制服务、信息推送服务、智能代理服务和垂直门户服务等,并介绍了目前国内外若干图书馆已经开展的个性化信息服务的典型应用实例。在此基础上总结了这些个性化信息服务系统的共同功能与特征,并进行了一些比较研究。文献十六介绍了构建一个基于信息过滤技术的信息服务系统是数字图书馆实现个性化信息服务的有效手段。通过对信息过滤技术概念的研究和与信息检索概念的比较,抽象出此类系统的一般模型,并沿用查全率和查准率评价信息过滤的效果,最后分析了个性化信息服务系统实现的关键技术。文献十七提出一种基于Web挖掘技术的个性化实现策略，针对数字图书馆资源的文献，改进了经典的算法，分别从Web内容挖掘、结构挖掘和日志挖掘出发，建立用户动态的兴趣特征模型，使之更具有实用性和针对性。文献十八提出在数字图书馆的应用中，个性化服务可以为用户提供符合其兴趣的检索结果。提供了一种针对数字图书馆个性化服务策略的文本过滤技术，通过在向量空间内建立用户兴趣模型和文本内容特征模型，计算它们的相似度后，将用户不感兴趣的文本过滤掉。详细描述了具体的建模过程和个性化文本过滤算法，最后给出了在实际的数字图书馆工程中的验证结果。文献十九试图对数字图书馆信息门户下的个性化服务模式进行研究,从双向互动式信息服务、集成式信息检索服务、动态式馆藏特色信息服务、渗透式垂直信息门户服务、追踪式数据挖掘信息服务等服务模式来探讨数字图书馆个性化服务的有效模式及发展趋势。文献二十提出数字图书馆的个性化服务决定了它在借助网络技术的基础上向学科馆和联盟制方向发展，以提高资源的利用率和解决个性化服务的深度与广度问题。文献二十一根据个人数字图书馆文献信息资源存储位置的不同．把个人数字图书馆划分为远程个人数字图书馆和本地个人数字图书馆两种模式，着重对这两种模式的个人数字图书馆的功能特点进行比较分析。文献二十二提出构建数字图书馆的个性化信息服务实际上就是要在数字图书馆上实现个性化资料、个性化检索、个性化过滤、个性化服务等四种环境．数字图书馆可以开发个人图书馆、检索帮助、个性化信息咨询、信息代理、垂直门户等多种个性化信息服务。文献二十三阐述了数字图书馆个性化信息服务的概念、研究与应用的现状，并分析了实现数字图书馆个性化信息服务所需的技术。文献二十四强调个性化信息服务在数字图书馆中有其特定的定义，也是数字图书馆发展中的必需。根据网络环境下图书馆信息服务的内容及用户行为的不同，可以有多种个性化服务模式，有策略地开展服务。（三） 结果分析 从2005-2007年所发表的关于图书馆学个性化服务的论文可以看出，研究的主题和方向主要集中在以下几个方面：1． 数字图书馆个性化服务的概念研究。在中国期刊全文数据库检索到的89篇文章中，有40篇是论述图书馆个性化服务概念的研究。在这些文章中作者都对数字图书馆个性化服务概念有自己的认识，对于这个概念的研究也越来越深入。2． 数字图书馆个性化服务的方式研究。对于数字图书馆个性化信息服务模式, 也在摸索实践中。目前有以下几种方式：（1）信息分类定制服务方式。分定制是指信息用户可以按照自己的目的和需求，在某一特定的系统功能和服务形式中，自己设定信息的资源类型、表现形式，选取特定的系统服务功能等。（2）信息推送服务方式。是运用推送技术（push technology）来实现的一种个性化主动信息服务的方式。（3）信息智能代理服务方式。它是一种能够完成委托任务的计算机系统，能模仿人的行为执行一定的任务，不需要或很少需要用户的干预和指导。通过跟踪用户在信息空间中的活动，自动捕捉用户的兴趣爱好，主动搜索可能引起用户兴趣的信息并提供给用户。（4）信息垂直门户服务方式。通过汇聚网上某一特定专题信息资源并对其进行挖掘及加工，以满足用户基于专业的深入的信息需求。（5）信息帮助检索服务方式。如何帮助用户进行高效的信息检索也是当今数字图书馆信息服务向纵深发展的一个重要内容。（6）数据挖掘服务方式。从数据库中发掘人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、潜在的，目的是帮助用户寻找数据间潜在的关联。（7）信息呼叫中心服务方式。主要利用电话、传真等方式来服务客户，处理简单的呼叫流程。在这些方式中，现在比较热门的个人图书馆（My library）是上述部分个性化服务方式的具体应用，是当前开发应用较为成熟的图书馆个性化服务模式系统，也是一个完全个性化的私人信息空间。3．数字图书馆个性化服务关键技术研究。数字图书馆个性化信息服务的应用技术, 集现代信息技术之大成。它包括推送技术、智能代理技术、智能搜索引擎技术、网页动态生成技术、数据挖掘技术、信息过滤技术、过程跟踪技术、安全身份认证技术、数据加密技术等, 这些都可以为数字图书馆的个性化服务方式提供技术支持。4．国内外数字图书馆个性化服务现状研究。还有一部分论文是主要介绍当今国内外数字图书馆个性化服务的现状，通过介绍这些先进的技术和模式来指导我国数字图书馆个性化的服务。5．其他研究。除了数字图书馆个性化信息服务的概念、模式、技术和国内外研究现状外, 数字图书馆个性化信息服务的研究还就数字图书馆个性化信息服务的模型构建、用户评价、馆员角色的变化、存在的问题与对策等作了深入探讨。综上所述，这两年国内有关数字图书馆个性化服务的研究可谓是硕果累累，随着对数字图书馆个性化信息服务理论研究和实践的不断深入，我国数字图书馆个性化信息服务一定能够真正实现以用户需求为中心, 利用数字图书馆信息资源开展不同层次的、多种类型的、满足用户个性需求的有效信息服务。五 检索情况总结由于这个学期开了数字图书馆这门课，对于数字图书馆有一些简单的了解，特别是对个性化信息服务这部分内容有兴趣，课本上涉及得比较少，所以就把这个内容作为了检索主题。在选择检索工具时选择了平时最常用的两个检索工具，本来还选用了中文Google，想找一下国内在研究这个主题的项目或者网站，但是检索到的内容数量实在太庞大，而且检索到的大量结果都来自各个数据库的论文，最后就放弃了使用搜索引擎。在构造检索策略时，因为该主题比较简单，不用构造很复杂的检索式，就选择了“数字图书馆”和“个性化服务”作为关键词，开始有想到是不是需要使用与“数字图书馆”概念相近的“电子图书馆”或者“虚拟图书馆”，但考虑到国内现在已经比较统一的使用“数字图书馆”这个概念，使用其他两个词检索到的文章不多，所以还是以数字图书馆为重点。检索途径选择了关键词，题名以及主题词，在使用中国期刊全文数据库进行检索时，一开始是使用关键词作为检索途径，检索出423条记录，但是有很多文章与该主题相关度不高，所以采用了篇名作为检索途径，这样两个词同时限定在文章题名中，检索的相关度就非常高，但也可能会造成漏检。觉得自从学习检索课程以来，检索最难的就是检索式的构造，检索式构造的好与坏，直接关系到检索结果的好坏。维普提供的字段有题名或关键词字段，使用高级检索将两个检索词都限定在这个字段中，检索出来的结果相对比较精确。检索完成之后，接下来的工作就是分析检索结果，这其实也是难度挺大的一项任务，要看完150几篇文章不是一件简单的事，文摘和篇名这个时候就帮了很大的忙了，一般看文摘可以略知一二，需要了解详细内容的再打开全文阅览。从文章中归纳出研究的主要内容和方向，找出比较有特色而又不重复的内容，最后再整理出结论，这就是我整个辛苦但却有趣的检索过程。通过完成这次作业，首先就是复习与巩固了以往的知识，平时虽然也经常在进行检索，但是严格按照检索步骤进行的就不太多，也没有这么有条理的对整个检索过程做一个安排，并按照计划一步一步的执行，直到完成检索结果。其次就是以往做作业都是完成老师布置的具体任务，有些题目比较简单或是比较有兴趣的检索起来还好，有些比较深奥的主题做起来真的十分困难，没有专业背景，拿到题目和检索出来的结果就觉得十分茫然。而这次老师让我们自己选择题目，我就可以从自己的兴趣和想了解的领域下手，这样完成作业的过程也不再那么枯燥，兴致自然也大了很多。还有最重要的是，做作业的目的不只是完成作业，更重要的是有收获，巩固了检索知识自不用说，通过这次阅读大量文章，也算对所检索的主题有了一个大概的认识和了解，增长了知识，开阔了视野，可是说从完成这次检索作业中的确是收获不少。
《数据挖掘》是一本关注数据挖掘领域最新进展的国际中文期刊，主要刊登数据结构、数据安全、知识工程等计算机信息系统建设相关内容的学术论文和成果评述。本刊支持思想创新、学术创新，倡导科学，繁荣学术，集学术性、思想性为一体，旨在为了给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论数据挖掘领域内不同方向问题与发展的交流平台。
汉斯出版社的我是想问它是国家级？还是省市级？还是？
关联规则挖掘吧,我刚做完相关的论文.用的是SQL Server2005中的智能挖掘平台.介绍一本书给你看下,就是图片里的那本书.里面有完整的使用sql server数据挖掘的过程.写论文十分辛苦,但一定会有收获!加油!
是外文期刊的，不属于国内的
浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文推荐
在学习和工作中，大家总少不了接触论文吧，论文的类型很多，包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等。为了让您在写论文时更加简单方便，以下是我精心整理的浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文，仅供参考，希望能够帮助到大家。
浅谈基于大数据时代的机遇与挑战论文
1、大数据的基本概况
大数据(Big Data)是指那些超过传统数据库系统处理能力的数据，其具有以下四个基本特性，即海量性、多样性、易变性、高速性。同时数据类型繁多、数据价值密度相对较低、处理速度快、时效性要求高等也是其主要特征。
2、大数据的时代影响
大数据，对经济、政治、文化等方面都具有较为深远的影响，其可帮助人们进行量化管理，更具科学性和针对性，得数据者得天下。大数据对于时代的影响主要包括以下几个方面：
(1)“大数据决策”更加科学有效。如果人们以大数据分析作为基础进行决策，可全面获取相关决策信息，让数据主导决策，这种方法必将促进决策方式的创新和改变，彻底改变传统的决策方式，提高决策的科学性，并推动信息管理准则的重新定位。2009 年爆发的甲型H1N1 流感就是利用大数据的一个成功范例，谷歌公司通过分析网上搜索的大量记录，判断流感的传播源地，公共卫生机构官员通过这些有价值的数据信息采取了有针对性的行动决策。
(2)“大数据应用”促进行业融合。虽然大数据源于通信产业，但其影响绝不局限于通信产业，势必也将对其他产生较为深远的影响。目前，大数据正逐渐广泛应用于各个行业和领域，越来越多的企业开始以数据分析为辅助手段加强公司的日常管理和运营管理，如麦当劳、肯德基、苹果公司等旗舰专卖店的位置都是基于大数据分析完成选址的，另外数据分析技术在零售业也应用越来越广泛。
(3)“大数据开发”推动技术变革。大数据的应用需求，是大数据新技术开发的源泉。相信随着时代的不断发展，计算机系统的数据分析和数据挖掘功能将逐渐取代以往单纯依靠人们自身判断力的领域应用。借助这些创新型的大数据应用，数据的能量将会层层被放大。
另外，需要注意的是，大数据在个人隐私的方面，容易造成一些隐私泄漏。我们需要认真严肃的对待这个问题，综合运用法律、宣传、道德等手段，为保护个人隐私，做出更积极的努力。
3、大数据的应对策略
3.1 布局关键技术研发创新。
目前而言，大数据的技术门槛较高，在这一领域有竞争力的多为一些在数据存储和分析等方面有优势的信息技术企业。为促进产业升级，我们必须加强研究，重视研发和应用数据分析关键技术和新兴技术，具体可从以下几个方面入手：第一，夯实发展基础，以大数据核心技术为着手点，加强人工智能、机器学习、商业智能等领域的理论研究和技术研发，为大数据的应用奠定理论基础。二是加快基础技术(非结构化数据处理技术、可视化技术、非关系型数据库管理技术等)的研发，并使其与物联网、移动互联网、云计算等技术有机融合，为解决方案的制定打下坚实基础。三是基于大数据应用，着重对知识计算( 搜索) 技术、知识库技术、网页搜索技术等核心技术进行研发，加强单项技术产品研发，并保证质量的提升，同时促使其与数据处理技术的有机结合，建立科学技术体系。
3.2 提高软件产品发展水平。
一是促进以企业为主导的产学研合作，提高软件发展水平。二是运用云计算技术促进信息技术服务业的转型和发展，促进中文知识库、数据库与规则库的建设。三是采取鼓励政策引导软硬件企业和服务企业应用新型技术开展数据信息服务，提供具有行业特色的系统集成解决方案。四是以大型互联网公司牵头，并聚集中小互联网信息服务提供商，对优势资源进行系统整合，开拓与整合本土化信息服务。五是以数据处理软件商牵头，这些软件商必须具备一定的基础优势，其可充分发挥各自的数据优势和技术优势，优势互补，提高数据软件开发水平，提高服务内容的精确性和科学性。同时提高大数据解决方案提供商的市场能力和集成水平，以保障其大数据为各行业领域提供较为成熟的解决方案。
3.3 加速推进大数据示范应用。
大数据时代，我们应积极推进大数据的示范应用，可从以下几个方面进行实践：第一，对于一些数据量大的领域(如金融、能源、流通、电信、医疗等领域)，应引导行业厂商积极参与，大力发展数据监测和分析、横向扩展存储、商业决策等软硬件一体化的行业应用解决方案。第二，将大数据逐渐应用于智慧城市建设及个人生活和服务领域，促进数字内容加工处理软件等服务发展水平的提高。第三，促进行业数据库(特别是高科技领域)的深度开发，建议针对不同的行业领域建立不同的专题数据库，以提供相应的内容增值服务，形成有特色化的服务。第四，以重点领域或重点企业为突破口，对企业数据进行相应分析、整理和清洗，逐渐减少和去除重复数据和噪音数据。
3.4 优化完善大数据发展环境。
信息安全问题是大数据应用面临的主要问题，因此，我们应加强对基于大数据的情报收集分析工作信息保密问题的研究，制定有效的防范对策，加强信息安全管理。同时，为优化完善大数据发展环境，应采取各种鼓励政策(如将具备一定能力企业的数据加工处理业务列入营业税优惠政策享受范围)支持数据加工处理企业的发展，促使其提高数据分析处理服务的水平和质量。三是夯实大数据的应用基础，完善相关体制机制，以政府为切入点，推动信息资源的集中共享。
做到上面的几点，当大数据时代来临的时候，面临大量数据将不是束手无策，而是成竹在胸，而从数据中得到的好处也将促进国家和企业的快速发展。
大数据为经营的横向跨界、产业的越界混融、生产与消费的合一提供了有利条件，大数据必将在社会经济、政治、文化等方面对人们生活产生巨大的影响，同时大数据时代对人类的数据驾驭能力也提出了新的挑战与机遇。面对新的挑战与发展机遇，我们应积极应对，以掌握未来大数据发展主动权。
结构
论文一般由名称、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成，其中部分组成（例如附录）可有可无。
1、论文题目
要求准确、简练、醒目、新颖。
2、目录
目录是论文中主要段落的'简表。（短篇论文不必列目录）
3、内容提要
是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。
4、关键词定义
关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。
5、论文正文
（1）引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义, 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
（2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：
a.提出问题-论点；
b.分析问题-论据和论证；
c.解决问题-论证方法与步骤；
d.结论。
6、参考文献
一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按进行。
7、论文装订
论文的有关部分全部抄清完了，经过检查，再没有什么问题，把它装成册，再加上封面。论文的封面要朴素大方，要写出论文的题目、学校、科系、指导教师姓名、作者姓名、完成年月日。论文的题目的作者姓名一定要写在表皮上，不要写里面的补页上。
本案例是基于水质图像来对水质进行分类，所以是图像分类问题，一般的，可以直接构建CNN深度模型来分析，效果会非常好，但此处我们首先从图像中提取特征，然后用SVM分类器来分类。 水色分类的类别分别为： 整个分析流程为： 数据的收集过程为：拍摄水样，采集水样图片，从图像中提取出关键特征指标。所以此处的图像特征提取是图像识别或分类的关键步骤。 图像特征有非常多，比如颜色特征，问你特征，形状特征，空间关系特征等，其中颜色特征处理中常用直方图法，颜色矩方法等。 其中颜色矩包含各个颜色通道的一阶矩，二阶矩，三阶矩，对于RGB图像，每个通道有三个矩，故而有9个分量。 本案例采用颜色矩的方法来对图像进行分类。 采集的图像中包含有容器等其他无关信息，所以要对图像进行切割，得到最终将的101x101的小图像。 分别计算小图像中每个像素点的每个通道的一阶颜色矩，二阶颜色矩，三阶颜色矩。 最终得到数据集。 最终得到的数据集为： 参考资料： 《Python数据分析和挖掘实战》张良均等
文本挖掘：从大量文本数据中抽取出有价值的知识，并且利用这些知识重新组织信息的过程。
一、语料库（Corpus）
语料库是我们要分析的所有文档的集合。
二、中文分词
2.1 概念：
中文分词（Chinese Word Segmentation）：将一个汉字序列切分成一个一个单独的词。
eg：我的家乡是广东省湛江市-->我/的/家乡/是/广东省/湛江市
停用词（Stop Words）：
数据处理时，需要过滤掉某些字或词
√泛滥的词，如web、网站等。
√语气助词、副词、介词、连接词等，如 的，地，得；
2.2 安装Jieba分词包：
最简单的方法是用CMD直接安装：输入pip install jieba，但是我的电脑上好像不行。
后来在这里：下载了jieba0.39解压缩后 放在Python36Libsite-packages里面，然后在用cmd，pip install jieba 就下载成功了，不知道是是什么原因。
然后我再anaconda 环境下也安装了jieba，先在Anaconda3Lib这个目录下将jieba0.39的解压缩文件放在里面，然后在Anaconda propt下输入 pip install jieba，如下图：
2.3 代码实战：
jieba最主要的方法是cut方法：
jieba.cut方法接受两个输入参数:
1) 第一个参数为需要分词的字符串
2）cut_all参数用来控制是否采用全模式
jieba.cut_for_search方法接受一个参数：需要分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细
注意：待分词的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode
jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的结构都是一个可迭代的generator，可以使用for循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))转化为list代码示例( 分词 )
输出结果为： 我 爱
Python
工信处
女干事
每月 经过 下属 科室 都 要 亲口
交代
24 口 交换机 等 技术性 器件 的 安装
工作
分词功能用于专业的场景：
会出现真武七截阵和天罡北斗阵被分成几个词。为了改善这个现象，我们用导入词库的方法。
但是，如果需要导入的单词很多，jieba.add_word()这样的添加词库的方法就不高效了。
我们可以用jieba.load_userdict(‘D:PDM2.2金庸武功招式.txt’)方法一次性导入整个词库，txt文件中为每行一个特定的词。
2.3.1 对大量文章进行分词
先搭建语料库：
分词后我们需要对信息处理，就是这个分词来源于哪个文章。
四、词频统计
3.1词频（Term Frequency）：
某个词在该文档中出现的次数。
3.2利用Python进行词频统计
3.2.1 移除停用词的另一种方法，加if判断
代码中用到的一些常用方法：
分组统计：
判断一个数据框中的某一列的值是否包含一个数组中的任意一个值：
取反：（对布尔值）
四、词云绘制
词云（Word Cloud）：是对文本中词频较高的分词，给与视觉上的突出，形成“关键词渲染”，从而国旅掉大量的文本信息，使浏览者一眼扫过就可以领略文本的主旨。
4.1 安装词云工具包
这个地址： ，可以搜到基本上所有的Python库，进去根据自己的系统和Python的版本进行下载即可。
在python下安装很方便，在anaconda下安装费了点劲，最终将词云的文件放在C:UsersAdministrator 这个目录下才安装成功。
五、美化词云（词云放入某图片形象中）
六、关键词提取
结果如下:
七、关键词提取实现
词频（Term Frequency）：指的是某一个给定的词在该文档中出现的次数。
计算公式： TF = 该次在文档中出现的次数
逆文档频率（Inverse Document Frequency）：IDF就是每个词的权重，它的大小与一个词的常见程度成反比
计算公式：IDF = log（文档总数/（包含该词的文档数 - 1））
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）：权衡某个分词是否关键词的指标，该值越大，是关键词的可能性就越大。
计算公式：TF - IDF = TF * IDF
7.1文档向量化
7.2代码实战
python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
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