发布时间：
1。首先决定投那份SCI刊物。作者一般在撰写论文时就已经做出决定。主要决策依据应是主题内容合适，学术声誉好，读者多等。当然也要看自己成果的大小，论文的质量而定。勿一稿两投。论文完成后，要按照每份刊物的投稿要求投稿。一般的投稿清单包括：投稿信足够的稿件数所有图表齐全以及其它要求的材料将上述内容打包邮寄，或通过电子网络按要求投递稿件。2。论文投出后，一般刊物编辑部会给投稿作者发送收到稿件通知。如果编辑觉得论文题材不适合所投刊物，会回信退稿。否则，作者就进入等待期。收到稿件后，编辑挑选2－3名同行对论文进行评审。论文评审是对作者采用匿名形式。评审者不是专职，是自愿花时间评阅论文（并无评审费）。由于评阅人一般是已经在本领域建立了地位，比较忙，因此往往需要花较长时间。投稿者应对此予以理解。另外，由于评阅人较忙或其它原因，有的评审意见不一定贴切。是值得商榷的。编辑在审稿过程中是仲裁和最后决策者。审稿期间，作者一般应耐心等待。除按收稿通知建议时间与编辑联系外，一般应给评审4－6个月时间。若仍无消息，可以与编辑联系催促一下。3。论文评审的分一般内容和专业内容两部分。一般评审内容包括：稿件是否适合所投刊物若发表此文读者面会有多大是否有现势性－即是否需要尽快发表论文的理论、方法、和数据等是否有创新性论文有无重大缺陷（理论、方法、实验结果等）论文结果是否重要（若设立奖励的刊物会征求是否建议奖励）论文可读性如何长短是否合适－与论文重要性是否平衡图表是否必须，质量如何有没有忽略重要前人工作专业内容是评审者对论文中不正确或存有疑问的内容、表述方法、写作缺陷等提出批评。没有具体形式。4。审稿结束，作者迟早会收到稿件评审意见和编辑的仲裁结果。一般有四种情况：接收修改后可接收 可以修改后再投拒绝对第一种情况，作者会收到投递最终稿的指南。现在，一般需要提供数字文件，按要求提供图表。对第二种情况，应按照评审意见修改论文。提出拒绝修改某些部分的理由。将修改部分单独写成报告提供给编辑。一般来说编辑比评审者更具同情心。因此，一般可以期望收到象第一种情况那样的论文接收信。对第三种情况，看看评审意见，这种决定一般是由于论文需要补充材料，编辑希望继续修改提高。不要轻易放弃。修改后被接收的机会还是很大。对于高质量的杂志，多数论文第一次投稿时都会被按这种情况退回来。作者应根据评审意见认真修改。当然也可以提出对某些部分不修改的理由。若得到最后一种情况的答复，应根据评审意见修改文稿，然后投往其它刊物。国外刊物的拒稿率高低不等，一般专业刊物拒稿率在30％以上。不妨投到拒稿率低些或引用率低些的刊物上。5。论文被接收后。按照提供印刷稿件要求投稿后。下一个回合就是收到印刷编辑寄回的校样。校样一般需要尽快寄还给印刷编辑。寄校样时，出版商会要求填写版权转让书（Transfer of Copy Right）,并告知支付版面费的办法和订购单行本的方法。许多刊物不收版面费，但对特殊印刷（如彩版印刷）收费。有的对超过定额免费页数的页面按页收费。不少收版面费的刊物费用都挺高。如Journal of Geophysical Research, IEEE Transactions的系列刊物收费可以高达数千mei元。必须有所准备。版面费一般可以用信用卡支付。对校样要认真细读，特别注意公式和图表。 参考资料：脚丫代写论文
这要看你的能力了，对于新手来说确实是挺难的，最起码的一个条件就你科研要有创新性。有必要，可以找达晋编译。
投稿的方式主要有三种：纸质投稿、Email投稿和在线投稿系统投稿。文章一旦写好，为文章选一个适合的期刊是非常重要的，就像给女儿选一个好婆家一样。一篇文章能够发表成功，第一你要物色一个合适的期刊；第二得让编辑跟审稿人对文章感觉满意。从审稿人的角度看，一片文章的命运往往在审稿人打开它的一瞬间就决定了。一个熟练的审稿人会在接到文章后用几分钟的时间通读一遍，从而对作者和文章的情况有一个初步的判断。所以，选择拟投稿的期刊时需要综合考虑的因素。
q为2582401290
首先，在创作时，对文案主体内容要做全面的了解，也正是在了解中才能挖掘出新的、不一样的东西。当你深入了解时，你对细节便会了解的很全面，大众所关注的，竞争对手所强调的都已经摆在你的面前，剩下要做的是站在不同的角度，去找他们没有找到的，这时，就会产生一些新的创意点。再了解客户需求的情况下，在文章中用详细精准的数字，不仅能帮助用户作出有利的选择也有利于自身的发展和利益。那数字有哪些神奇之处？神奇之处之一就是数字可以成为你的独特卖点。当产品和服务已经足够吸引人，那么数字将会凸显出我们的独特之处，用户才能动心。就像我们看到很多广告文案中经常会出现数字。例如早期的香飘飘奶茶广告，香飘飘奶茶，一年卖出三亿多杯，杯子可绕地球一圈。再或者OPPO的充电五分钟，通话两小时等。（推荐格调文案公众号）除了可以成为独特卖点之外还可以是量化优点。许多文案最终目标是能达到营销转化的效果，即使已经写的非常吸引人了，那如何才能让用户从心动变成行动，那就让用户相信你。把优点量化，靠数字出马。数字往往可以使我们看起来更专业，更权威。
1.首先是文章的写作。发表论文前首先要有写好的文章，当然如何过于仓促，文章还没完全写好，可以找一些老师帮忙修改完善。论文要做到精细定位，不是泛泛而谈，西出落笔，深挖掘，抓住一个点做好即可，不能奢望面面俱到。文章写好后，还要看人事或者学校对于发表论文的期刊的具体要求不同，一般而言，各个单位评职称都有自己的明文规定，不要急于投稿发表，要先看看文件对期刊的要求，认可那些期刊，不认可那些期刊，这样可以做到有的放矢。2.对于期刊的选择。期刊的选择意义重大，市场存在很多烂刊，假刊，套刊。现就期刊的真伪甄别，总结了一些方法供大家参考。（1）期刊备案、收录查询。鉴别期刊真伪，首先要到新闻出版总署网站查询其备案情况，然后再去一些数据库查询期刊的收录情况，例如：万方数据库，中国知网。具体查询链接及查询方法，参看淘淘论文网首页上的“期刊真伪查询”。若新闻出版总署网站没有备案，或者与提供的期刊刊号信息不一致，则为假刊。若新闻出版总署有备案，但是没有一家数据库收录（龙源期刊网收录的期刊不算在列，龙源期刊网的收录标准是，只要带字的都收录，因此，不建议作为参考收录标准），这样的情况就需要谨慎，因为评职称时，要求文章要在数据库检索的到的。另外，还有一些期刊在新闻出版总署备案的是“电子版”，但他们仍然出版实体刊物，这种情况更需要十分谨慎，建议作者先去自己的人事部门问问，电子版期刊是否认可。（2）套刊。简单来说，就是顶着别的期刊的刊号，自己另外又出版的一本刊物，也就是说一号多刊。这种手段，比较难识破，作者需要擦亮眼睛，不能因为贪图便宜或者名字好听，而慌乱的去选择。常见的是，知网上有这本刊物，但是在其他数据库：比如维普期刊网或者万方数据库又查到了另外一本，2个版本、内容不一样，但是刊号却一样，淘淘论文网提醒作者，在此类情况下，一定要提高警惕。（3）混淆概念，过度宣传。这种情况是，期刊没有问题，但是期刊被其过度的宣传，严重脱离了实际情况。比如：本来是省级期刊，但是刊物自己标榜自己印上“国家级重点核心期刊”字样，以此达到自我宣传的目的。本质上来说，期刊是没有问题的，也许评职称也不会受影响，但是这种过度宣传是失实的。当然，还有一些假刊，套刊，增刊的大肆宣传，则更为恶劣了。作者往往看到名字好听，封面好看，而忽略了对期刊真伪的辨别。3.论文发表途径。当然如果你想一两个月或者更快的发表，可以寻找其他渠道，比如一些论文发表网，但是选择论文发表网要慎重，选择不好，不但花了钱，还耽误评职称。
第一步：投稿
sci论文能够在期刊上刊登出来，首先作者sci论文要在期刊上发表，否则不可能将sci论文发表。sci投稿很重要，作者在sci投稿时，一定要注意sci论文与期刊是否匹配，sci论文格式是否符合期刊要求，以及准备好sci论文投稿期刊资料，避免影响sci论文投稿期刊。
第二部：审稿
sci论投稿期刊下一个程序会引入审核。首先，sci期刊编辑会对论文进行初步审核，sci期刊编辑会择优选择出高质量的论文，并推荐给审稿人；然后进入外审，外审专家会针对sci论文给出审稿意见；最后，进入终审。
第三步：修稿
sci论文发表总会出现大大小小的修改，在sci论文修改时，作者一定要注意，根据sci论文审稿人修改意见修改，若有异议直接向审稿人提出解决，直至sci论文修改满足期刊需求。
第四步：录用
经过多次修改的sci论文会通过审核，并给出sci录用，反之则被sci期刊拒稿。
第五步：签约
sci期刊与作者版权签订合同。此时，作者需要向sci期刊支付一定费用，如版面费等，具体以sci期刊实际情况为准。
第六步：校稿
sci论文设计排版后，期刊杂志社编辑会让作者再次对sci论文进行校稿，若有错误，及时向sci期刊杂志社编辑反馈。
第七步：online
online就是线上发表sci论文，通常sci论文会在见刊前先上线，作者可通过网络查询电子版期刊。
第八步：见刊
期刊印刷出版，即发表的SCI论文随着本期期刊印刷出来。
第九步：检索
见刊后的sci论文向数据库送检，一旦收录，即sci论文被成功检索。
发表sci文章的指南：
一、完成论文
SCI论文其实没有想象中那样的难写，只要熟悉你自己的专业，选择与专业相符的主题内容；在写作过程中避免与其他的论文内容有较高的重复度。
使用你自己较为熟悉的语言；要舍得投入足够的耐心和精力还有时间；论文完成以后一定要请专业人士替你审阅。
二、选择投稿期刊
论文投稿到哪个期刊是有很大学问的，如果时间充足可以先投到高于目标的杂志上，这样即使被退稿可以收到非常有用的意见。
在选择期刊过程中，要避免不小心选到假期刊，否则你的论文发表无效。通常情况下，假期刊有以下几种：
1、套刊：这是最难甄别的，明明有一本刊物，正常发行，且知网已经全文收录，但是，又冒出一个一摸一样的刊物，刊号刊物名完全一样，就是不上任何的数据库，不能在任何一家数据库检索到，这样的就是套刊。是自己冒名刊物名自己印刷的刊物。
2、假刊： 所谓假刊，就是压根在新闻出版总署没有备案，而是自己起了个好听的名字，然后自己印刷的刊物，这样的刊物新闻出版总署查不到，数据库也没有收录。
3、电子版期刊：这样的期刊也是在玩文字游戏，明明备案的是电子版期刊，但是起了个好听的名字，于是大力宣传，说的天花烂坠，说什么电子版期刊其实也出版的，这其实是在混淆概念，玩文字游戏。
电子版期刊，和正规的期刊是有很大区别的，一定要警惕这种陷阱，作者听到刊物名的第一反应就是去新闻出版总署查询备案情况，如果名字后面还有“电子版”字样，则要谨慎处理。
三、审稿人
此外，对于审稿人，你推荐的审稿人除了有要学问，还要是专业人士。注意，推荐的审稿人最好不要太忙或者太厉害，否则他们可能不会理睬杂志发出的邀请。
四、在线投稿
投稿者对于投稿系统要有所了解，Elsevier、Springer、Wiley这些数据库等都是采用在线投稿的模式。
由于对投稿界面不熟悉，投稿过程中可能会出现一些意想不到的情况，这个多操作几次就可以了，投稿前Cover Letter最好先写好，这样投稿时直接复制粘贴就行了。
因为后续交流主要依靠邮箱，所以所留的邮箱一定要是常用邮箱。
五、审稿状态
关于审稿状态，稿件投递结束后，在几天内会经过杂志主编的分配到编辑手中，一般情况下，审稿流程会有以下几种状态：
1、主编和执行副主编进行初审。一般级别比较高的期刊在初审会拒掉至少一半的文章了。然后给你一个拒稿信，全是官方表达，语气客气的同时无审稿意见。
初审速度会比较快，一般高级别期刊1-2周内完成。其他的期刊，反应稍慢，当然也就是初审拒稿的比例较少的原因了。
2、跨过初审这一关后，稿件到审稿人那里。大部分杂志是2-3个审稿人，少数杂志会有4个审稿人。小编认为，论文投稿后时间长短主要取决于于审稿人。根据期刊不同，采取不同策略，在超过1-3月周期后去信催稿，但切忌不能太着急催稿而得罪主编。
3、大修／小修／拒绝阶段。拒绝了，最多只能进一步argue，但一般是机会不太大了。如果大修和小修的话，需要把握机会再努力一把！
按照审稿意见仔细修改，如果小修或大修后被拒了，那就真的悲剧了。这个阶段，审稿人会根据文章的数据状况，给作者1-3个月左右的时间补充相关数据。
4、二修。如果你一修做的很到位的话，一般都不需要二修了，当然，这取决于审稿人的满意程度，二修一般是一个月时间。
5、最终决定，是拒绝还是接收。当然不排除三修，四修的可能性。如果接收了，编辑部会发来一系列文件，包括版权呀，校对呀，还有提供原始图片呀，付款呀等等。
这时候只需要作者照单全收。该付钱的，就得付，没办法。不过，如果杂志让你购买copy，这可以拒绝。
六、论文确定发表
在论文被确认发表之后，编辑将论文转移到出版编辑手中。这时候一般会有论文的校样寄给你，校样是不可以有大幅度改动的。
校样主要是查看作者名字有没有写错，图表上数据有没有错，查看完之后要尽快将校样寄给印刷编辑。论文会以印刷和在线方式两种方式出版，通讯作者的信息会公布出来，一般读者与感兴趣媒体联系。
SCI论文只需要联系相关报刊机构即可发表。（相关机构联系方式是机密，无法透露，请自行收索相关网页获取联系方法）
最重要的是选择意向投稿期刊。根据本领域SCI收录期刊来选择。通过查看期刊的影响因子、发文频次及数量等来判断发文容易程度；
查看期刊近几期或近几年发文情况，判断其主要刊载主题、研究方向。根据所选意向期刊要求，回阅读大量相关中外文文献，进行论文撰写。
扩展资料：
SCI论文本身来说，我国科研工作者大多面临英语能力匮乏的缺陷，尤其对于年龄大和专业性强的科技工作者来说，内容不是问题，英语往往成为了制约的瓶颈。
SCI论文对我国大部分科技工作者来说依然是神秘的，难于发表的，正基于此，大部分科研机构、高校等单位引入作为评价标准，这也是有失公正，破坏了中文期刊的发展，降低了中文在科技领域的“币值”。
如何发表sci论文？这是许多研究者关注的内容。目前，发表sci论文可以给国内作者带来很大的优势。然而，在国际期刊上发表论文是有难度的。发表sci论文都需要掌握一定的技巧。充分的准备才能使论文更顺利地发表，首先需要一篇高质量的论文。这也要求作者阅读大量的英语文学作品，并具有较高的英语水平。如果英文水平不够，你可以先用中文写论文，然后找专业机构翻译成英文，他们也会对论文进行润色，使论文达到投稿的水平。国际sci论文审稿人是不习惯中国式英语的，很多国内作者投稿也是因为语言问题而被拒稿，想要避免这种情况就需要早做准备。论文写好后都会寻找相关的sci刊物投稿，大家阅读相关文献时也会知道一些与自己研究领域相关的sci刊物，掌握其影响因子及相关期刊的名称非常重要。小编建议先发一些比较高质量的期刊论文，如果能被送审，得到一些修改意见，即使被拒，也可以发表一些影响因子较低的期刊。选好期刊后根据“Instructions for Authors”，修改自己文章的格式。虽然比较繁琐的事情，却也能修改格式。比如说：文章标题、作者、通讯方式。对于参考文献也有不同的安排方式。总体来说想要发表sci论文并不容易，建议各位国内作者尽早的咨询专业老师，结合你的论文内容投稿相符合的杂志期刊，这样往往通过率会高一些。
选择格瑞德挖掘机厂家实习，如果您有能力，要针对要点，重点了解，去描写
我有几篇。。。。可以给你参考
三千很好写的，写一下简介背景发展过程:写一下挖掘机的发展过程，液压系统的大概原理什么的，如果专业知识丰富，还可以写一下你对挖掘机的认识，什么挖掘轨迹，从不同的形状推倒轨迹，建立数模如何优化什么的最后总结
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：
[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240.
[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.
[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):234-235.208
[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（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
医学数据挖掘论文不好发。发表论文本身并不是一件容易的事儿，需要花费大量的时间和精力，尤其是医学方面的论文，相较其它行业的论文来说发表难度更大一些，医学论文代表着权威性，专业性，并不是简简单单就可以通过的。
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
1.1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。
1.2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
2.1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。
2.2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.
2.3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。
2.4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
3.1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。
3.2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。
3.3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
4.1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。
4.2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。
4.3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。
4.4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
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.