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数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
我给你找了一篇，摘要如下：随着Internet在全世界范围内迅猛发展，网上庞大的数字化信息和人们获取信息之间的矛盾日益突出。因此，对网络信息的检索技术及其发展趋势进行探讨和研究，是一个既迫切而又实用的课题。本文通过对网络信息检索的基本原理、网络信息检索的技术及工具、网络信息检索的现状等方面进行分析研究，并对网络信息检索的发展趋势进行了预测，旨在寻找提高网络信息检索的手段和方法的有效途径，并最终提高网络信息的检索效果，使得网络信息资源得到充分有效地利用。 全文主要包括六个部分，第一部分为网络信息检索述评，主要是阐述了网络信息检索所涉及到的有关概念，如信息检索技术、网络信息检索的特点及网络信息检索效果评价。第二部分重点讨论了网络信息检索的基本技术。如信息推拉技术、数据挖掘技术、信息过滤技术、自然语言处理技术等等，旨在弄清网络信息检索的技术支撑，为预测网络信息检索的发展趋势作下铺垫。第三部分对网络信息检索的重要工具——搜索引擎进行了阐述，主要从其检索机制入手，分析了不同种类的搜索引擎的检索特点及功能。其独到之处在于对搜索引擎的基本功能进行了比较全面的概括，并对目前流行的搜索引擎进行科学的分类...第四部分分析讨论了检索技术的另一分支—基于内容的检索技术第五部分则分析了网络信息搜索工具的局限，主要从文本信息检索和多媒体信息检索两方面进行阐述。好不容易给转成 .txt文本，贴在下面：网络信息资源网络信息资源是指“通过国际Intemet可以利用的各种信息资源”的总称。随着Intemet的迅速发展，网上信息资源也以指数形式增加，网络信息资源作为一种新型的信息资源，发挥着越来越重要的作用，其内容几乎无所不包，涉及政治、经济、文化、科学、娱乐等各个方面;其媒体形式多种多样，包括文本、图形、图像、声音、视频等;其范围覆盖社会科学、自然科学、人文科学和工程技术等各个领域。信息检索技术信息检索技术是现代信息社会中非常关键的技术之一。信息检索是指将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据信息用户的信息需求查找所需信息的过程和技术，所以信息检索的全称又叫“信息存储与检索”。狭义的信息检索仅指从信息集合中找出所需信息的过程，也就是利用信息系统检索工具查找所需信息的过程。人们获取信息源的方式主要有:①遵循传统的检索方法在浩如烟海的图书馆资料中，通过人工查找索引找到对应的文献索引号再获取文献原文;②联机信息检索。这其中也存在一个发展过程，由检索结果来看，从提供目录、文摘等相关的二次信息检索到可以直接获得电子版的全文;由检索方法来看，从对特定关键词或者如作者、机构等辅助信息作为检索入口的常规检索到以原始文献中任意词检索的全文检索等等。其中，全文检索由于其包含信息的原始性、信息检索的彻底性、所用检索语言的自然性等特点在近年来发展比较迅速，成为深受人们关注的一种非常有效的信息检索技术，它是从大容量文档库中精确定位所需信息的最有效手段l3]。.信息检索其检索方式有:浏览器方式和搜索引擎方式。(l)浏览器方式(Br，singsystelns)。只要能够进入hitemct就能够通过浏览器，利用HTTP协议提供的WV乃万服务，浏览认触b页面和通过W匕b页面提供的检索方式访问数据库。(2)搜索引擎方式(SearehEngines)。搜索引擎是intemet提供公共信息检索服务的W七b站点，它是以一定的技术和策略在intemet中搜集和发现网络信息，并对网络信息进行理解、提取和处理，建立数据库，同时以认倪b形式提供一个检索界面，供用户输入检索关键词、词组或短语等检索项，代替用户在数据库中查找出与提问相匹配的记录，同时返回结果且按相关度排序输出，从而起到快速查找信息的目的。搜索引擎所处理的信息资源主要包括万维网服务器上的信息，另外还包括电子邮件和新闻组信息。搜索引擎服务的宗旨是为满足用户的信息需要，所以它是面向用户的，采用的方式是交互式的。网络信息检索工具采用主动提交或自动搜索两种方法搜索数据。网络信息检索效果评价目前，得到普遍认同的检索效果的评价标准主要有以下几个:查全率、查准率、收录范围、输出格式，其中以查全率和查准率最为重要。现代信息科学技术的发展，为人们提供了多种多样的信息获取和传送方法及技术，从“信源”与“用户”的关系来看，可分为两种模式:“信息推送”模式(InformationPush)，由“信源”主动将信息推送给“用户”，如电台广播;“信息拉取”模式(InformationPull)，由“用户”主动从“信源”中拉取信息，如查询数据库。信息推送技术“推”模式网络信息服务，是基于网络环境下的一种新的服务形式，即信息服务者在网上利用“Push”技术为特定用户开展信息服务的方式。Push技术之所以成为Intemet上一项新兴的技术，是因为借助该技术使网络信息服务具有主动性，不仅可以直接把用户感兴趣的信息推送给用户，而且可有效地利用网络资源，提高网络吞吐率;再者，Push技术还允许用户与提供信息的服务器之间透明地进行通信，极大地方便了用户。所谓Push技术，又称“推送”技术、Web广播(Webeasting)技术，实质上是一种软件，这种软件可以根据用户定义的准则，自动搜集用户最可能发生兴趣的信息，然后在适当的时候，将其传递至用户指定的“地点”。因而从技术上看，“推”模式网络信息服务就是具有一定智能性的、可以自动提供信息服务的一组计算机软件，该软件不仅能够了解、发现用户的兴趣(可能关心的某些主题的信息)，还能够主动从网上搜寻信息，并经过筛选、分类、排序，然后按照每个用户的特定要求，主动推送给用户141。(l)信息推送方式。信息推送方式分两类，即网播方式和智能方式。网播方式有:频道式推送。频道式网播技术是目前普遍采用的一种模式，它将某些页面定义为浏览器中的频道，用户可像选择电视频道那样接受有兴趣的网播信息;邮件式推送，用电子邮件方式主动将所推送信息发布给各用户，如国际会议的通知、产品的广告等:网页式推送。在一个特定网页内将所推送信息发布给各用户，如某企业、某组织、某个人的网页;专用式推送。采用专门的信息发送和接收软件，信源将信息推送给专门用户，如机密的点对点通信。智能推送方式有:操作式推送(客户推送式)，由客户数据操作启动信息推送。当某客户对数据进行操作时，把修改后的新数据存入数据库后，即启动信息推送过程，将新数据推送给其他客户;触发式推送(服务器推送式)，由ll硕士学位论文MASTER，5THESIS⑧数据库中的触发器启动信息推送过程，将新数据推送给其他客户，当数据发生变化，如出现增加(Insert)、删除(Delete)、修改(update)操作时，触发器启动信息推送过程。(2)信息推送的特征。信息推送的特征有:主动性、针对性、智能性、高效性·灵活性和综合性I5]。主动性。Push技术的核心就是服务方不需要客户方的及时请求而主动地将数据传送到客户方。因而，主动性是“推”模式网络信息服务最基本特征之一。这也是它与基于浏览器的“拉”(Pull)模式的被动服务的鲜明对比。针对性(个性化)。针对性是说，Push技术可以针对用户的特定信息需求进行检索、加工和推送，并根据用户的特定信息需求为其提供个人定制的检索界面。智能性。Push服务器能够根据用户的要求自动搜集用户感兴趣的信息并定期推送给用户。甚至，Push技术中的“客户代理(ClientAgent)”可以定期自动对预定站点进行搜索，收集更新信息送回用户。同时个人信息服务代理和主题搜索代理还可为了提高“推送”的准确性，控制搜索的深度，过滤掉不必要的信息，将认飞b站点的资源列表及其更新状态配以客户代理完成。因而，网络环境下的“推”模式信息服务具有较高的智能性。这也是传统的定题服务(SDI)不能比的。高效性。高效性是网络环境下“推”模式信息服务的又一个重要特征。Push技术的应用可在网络空闲时启动，有效地利用网络带宽，比较适合传送大数据量的多媒体信息。灵活性。灵活性是指用户可以完全根据自己的方便和需要，灵活地设置连接时间，通过E一mail、对话框、音频、视频等方式获取网上特定信息资源。综合性。“推”模式网络信息服务的实现，不仅需要信息技术设备，而且还依赖于搜寻软件、分类标引软件等多种技术的综合[6]。但在当前信息技术的发展阶段，“推”技术还存在很大的缺陷，比如:不能确保信息发送，没有状态跟踪，缺乏群组管理功能等等。因此，国内外的研究者们又提出超级推(BeyondPush)技术的理论。所谓超级推技术是在保留、继承、完善了Push的优点(主动传递和个性化定制)，摒弃了Push的诸多缺点之!2硕士学位论文MASTER，5THESIS管后而发展起来的一种新型的Push技术。它的最大特点是在于保证传送。即所有的信息都是在特定的时间送给特定的信息用户，同时保持连续性的用户资料，随时可以知道谁收到了信息，信息是否为该用户定制，用户环境是否适当等等[刀。信息拉取技术常用的、典型的信息拉取技术，如数据库查询，是由用户主动查询数据库，从数据库中拉取所需信息。其主要优点是:针对性好，用户可针对自己的需求有目的地去查询、搜索所需的信息。Intemet上的信息拉取技术可以说是数据库查询技术的扩展和延伸。在网络上，用户面对的不止是一个数据库，而是拥有海量信息的hitemet环境，因此，各种网络信息拉取(查询)的辅助工具—搜索引擎应运而生了。信息推送与信息拉取两种模式各有其特点，在实际中常常是将两者的结合起来，常用的结合方式为:(1)“先推后拉”式。先及时地推送最新信息(更新的动态信息)，再有针对性地拉取所需的信息。这样，便于用户注意信息变化的新情况和趋势，从而动态地选取需要深入了解的信息。(2)“先拉后推”式。用户先拉取所需信息，然后根据用户的兴趣，再有针对性地推送相关的其它信息。(3)“推中有拉”式。在信息推送过程中，允许用户随时中断、定格在所感兴趣的网页上，作进一步的搜索，主动拉取更丰富的信息。(4)“拉中有推”式。在用户拉取信息的搜索过程中，根据用户输入的关键词，信源主动推送相关信息和最新信息。这样既可以及时地、有针对性时为用户服务，又可以减轻网络的负担，并便于扩大用户范围[8]。因此，信息推送与信息拉取相结合是当前Intemet、数据库系统及其它信息系统为用户提供主动信息服务的一个发展方向。挖掘技术随着功temet的发展，W己b已经成为人类社会的公共信息源。在hitemet给人类带来前所未有的信息机遇的同时，又使得人类的信息环境更加复杂，人硕士学位论文MASTER，5THESIS⑧类如何利用信息的问题非但没有如预想的通过信息技术的发展得到圆满的解决，相反，随着信息技术的发展，信息量的激增，造成了个人实际所需信息量与研触b上的海量信息之间的矛盾，因而也就造成了个人利用信息的困难。在这种情况下，虽然出现了叭范b环境下的专门检索工具，但是由于搜索引擎是由传统检索技术发展而来，在当前用户要求不断提高的情况下，传统的搜索技术己经不能够满足人们的需要。为了更加有效地利用网络信息资源，W七b挖掘作为新的知识挖掘的手段，为Web信息的利用提出了新的解决方案叨。，1姗eb挖掘的内容数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。Web挖掘则是从WWW及其相关的资源和行为中抽取有用的模式和隐含信息。其中WWW及其相关资源是指存在于WWW之上的Web文档及Web服务器上的日志文件以及用户资料，从Web挖掘的概念中应当看出Web挖掘在本质上是一种知识发现的手段，它主要从下面3个方面进行仁’时。(1)Web内容挖掘。W七b内容挖掘是从W匕b数据中抽取知识，以实现Web资源的自动检索，提高web数据的利用效率。随着Intemet的进一步延伸，Web数据越来越庞大，种类越来越繁多，数据的形式既有文本数据信息，也有图像、声音、视频等多媒体数据信息，既有来自于数据库的结构化数据，也有用HTML标记的半结构化数据及非结构化的自由文本数据信息。因而，对W己b内容信息挖掘主要从下面两个角度进行〔”]。一是从信息检索的角度，主要研究如何处理文本格式和超级链接文档，这些数据是非结构化或半结构化的。处理非结构化数据时，一般采用词集方法，用一组组词条来表示非结构化的文本，先用信息评价技术对文本进行预处理，然后采取相应的模型进行表示。另外，还可以用最大字序列长度、划分段落、概念分类、机器学习和自然语言统计等方法来表示文本。处理半结构化数据时，可以利用一些相关算法给超级链接分类，寻求认七b页面关系，抽取规则。同处理非结构化数据相比，由于半结构化数据增加了HTM毛标记信息及Web文档内部超链结构，使得表示半结构化数据的方法更加丰富。二是从数据库的角度，主要处理结构化的W匕b数据库，也就是超级链接14⑧蕊誉蕊文档，数据多采用带权图或者对象嵌入模型(OME)，或者关系数据库表示，应用一定的算法，寻找出网站页面之间的内在联系，其主要目的是推导出Web站点结构或者把W匕b变成一个数据库，以便进行更好的信息管理和查询。数据库管理一般分成三个方面:一是模型化，研究认触b上的高级查询语言，使其不局限于关键字查询;二是信息的集成与抽取，把每个W七b站点及其包装程序看成是一个认范b数据源，通过W七b数据仓库(data~house)或虚拟W七b数据库实现多种数据来源的集成;三是叭几b站点的创建与重构，通过研究web上的查询语言来实现建立并维护web站点的途径[’“]。(2)札b结构挖掘。W匕b结构挖掘，主要指的是通过对W七b文档的分析，从文档之间的组织结构获取有用的模式。W匕b内容挖掘研究的是文档内的关系，W七b结构挖掘关注的则是网站中的超级链接结构之间的关系，找到隐藏在一个个页面之后的链接结构模型，可以用这个模型对W七b页面重新分类，也可以用于寻找相似的网站。W七b结构挖掘处理的数据类型为W七b结构化的数据。结构化数据是描述网页内容组织方式的数据，页内结构可以用超文本标记语言等表示成树型结构，此外页间结构还可以用连接不同网页的超链结构表示。文档间的链接反映了文档信息间的某种联系，如隶属平行关系、引用与被引用关系等。对W七b页面的超级链接进行分类，可以判断与识别页面信息间的属性关系。由于Web页面内部存在或多或少的结构信息，通过研究W亡b页面内部结构，可寻找出与用户选定的页面集合信息相关的其它页面信息模式，以检测W己b站点所展示的信息完整程度。③Web行为挖掘。所谓W己b用户行为挖掘主要是通过对认尼b服务器的日志文件以及用户信息的分析，从而获得有关用户的有用模式。W七b行为挖掘的数据信息主要指网络日志中包括的用户行为模式，它包括检索时间、检索词、检索路径、检索结果以及对哪些检索结果进行了浏览。由于W七b自身的异质、分布、动态、无统一结构等特点，使得在认七b网上进行内容挖掘比较困难，它需要在人工智能和自然语言理解等方面有所突破。所幸的是基于W七b服务器的109日志存在着完整的结构，当信息用户访问web站点时，与访问相关的页面、时间、用户ro等信息，日志中都作了相应的记录，因而对其进行信息l5硕士学位论文MASTER，5THESIS⑥挖掘是可行的，也是有意义的。在技术实践过程中，一般先把日志中的数据映射成诸种关系信息，并对其进行预处理，包括清除与挖掘不相关的信息等。为了提高性能，目前对109日志数据信息挖掘采用的方法有路径分析、关联规则、模式发现、聚类分析等。为了提高精确度，行为挖掘也应用到站点结构信息和页面内容信息等方面。挖掘技术在网络信息检索中的应用(l)Web内容挖掘在检索中的应用。W匕b内容挖掘是指从文档内容及其描述中获取知识的过程，由于用传统的信息检索技术对W己b文档的处理不够深入，因此，可以利用叭触b内容挖掘技术来对网络信息检索中的W己b文档处理部分进行进一步的完善，具体而言表现在以下几个方面。①文本总结技术。文本总结技术是指从文档中抽取出关键信息，然后以简洁的形式对W匕b文档的信息进行摘要或表示。这样用户通过浏览这些关键信息，就可以对W七b网页的信息有大致的了解，决定其相关性并对其进行取舍。②文本分类技术。W匕b内容挖掘中的文本分类指的是按照预先定义的主题类别，利用计算机自动为文档集合中的每一个文档进行分类。分类在网络信息检索中的价值在于可以缩小检索范围，大大提高查准率。目前，己经出现了很多文本分类技术，如TFIFF算法等，由于文本挖掘与搜索引擎所处理的文本几乎完全一样，所以可以直接将文本分类技术应用于搜索引擎的自动分类之中，通过对大量页面自动、快速、有效的分类，来提高文档检索的查准率。③文本聚类技术。文本聚类与文本分类的过程J险洽相反，文本聚类指的是将文档集合中的文档分为更小的簇，要求同一簇内的文档之间的相似性尽可能大，而簇与簇之间的关系尽可能小，这些簇相当于分类表中的类目。文本聚类技术不需要预先定义好的主题类别，从而使得搜索引擎的类目能够与所收集的信息相适应。文本聚类技术与人工分类相比，它的分类更加迅速、客观。同时，文本聚类可与文本分类技术相结合，使得信息处理更加方便。可以对检索结果进行分类，并将相似的结果集中在一起。(2)Web结构挖掘在网络信息检索中的应用。W匕b的信息组织方式采用了一种非平面结构，一般来说W己b的信息组织方式是根据内容来进行组织的。但是由于W匕b的这些结构信息比较难以处理，所以搜索引擎一般不处理这些信16硕士学位论文MASTER，S竹正515⑧息，而是将叭触b页面作为平面机构的文本进行处理。但是，在从触b结构挖掘中，通过对研触b文档组织结构的挖掘，搜索引擎可以进一步扩展搜索引擎的检索能力，改善检索效果〔’3]。(3)脆b行为挖掘在网络信息检索中的应用。认触b行为挖掘是一种通过挖掘总结出用户的检索行为的模式。用户的检索行为一直是信息检索中重要的研究内容，通过研触b行为挖掘，不仅可以发现多数用户潜在共同的行为模式，而且还可以发现单个用户的个性化行为，对这些模式进行研究，可以更好地对搜索引擎的检索效果进行反馈，以便进一步改进搜索策略，提高检索效果。挖掘技术的局限及方向(1)孔b内容挖掘。W七b上的数据不管是用HTML还是XML标记语言表示，都不能完全解决W七b数据的非结构性问题，特别是汉语句子格式繁多，虚词、实词没有绝对的界限，切分词难度大，这些是造成无法对数据进行完全自动标引的根本性问题，因此，从七b内容挖掘技术有必要结合数据仓库等信息技术进行信息存储，并最终实现智能化、自动化的数据表示和标引，以供搜索之用。通常数据的表示和数据的利用形式是相互关联的，因此，设计相应的具有高查全率和查准率的挖掘算法也和数据表示一样是未来的方向之一。另外多媒体数据如何进行识别分类标引，这也是未来的研几b内容挖掘研究的难点和方向。(2)梅b结构数据挖掘。随着Intemet的迅猛发展，网站的内容也越来越丰富，结构也越来越庞杂，用有向图表示巨型网站链接结构将不能满足数据处理的需要，需要设计新的数据结构来表示网站结构。由于用来作对比分析发现问题所在的用户使用信息只有日志流，那么，对用户使用日志流中每一链接关系如何识别、采用什么结构表示、如何抽取有用的模式等等，不仅是认飞b行为挖掘的重要研究内容也是网站结构挖掘的重要研究方向之一。(3)，eb用户行为挖掘。由于Iniemet传输协议HTTP的无状态性，客户端、代理服务器端缓存的存在，使用户访问日志分别存在于服务器、代理服务器和客户端，因此，从W七b用户访问日志中研究用户访问规律最大的难点在于如何把分布于不同位置的访问日志经过预处理，形成一个个用户一次的访问期间。通常来讲，对于静态W七b网站，服务器端的日志容易取得，客户端和代l7理服务器用户访问日志不容易取得;其次，由于一个完整的W匕b是由一个个图片和框架页面组成的，而用户访问服务器也有并发性，在确定用户访问内容时，必须从服务器日志中甄选出某个用户实际请求的页面和页面的主要内容。另外，由于目前已经有的数据挖掘算法主要是在大量交易数据基础上发展起来的，在处理海量Web用户访问日志中也需要重新设计算法结构〔’41。信息过滤技术hitemet开放式的环境，为人们检索和利用信息提供了极大的方便，但同时，网络环境也为人们及时准确地检索到所需信息带来了麻烦。这是因为，第一，网络环境中信息的来源复杂多样，随意性大，任何人、任何单位不管其背景和动机如何都可以在网络上发布信息，信息的产生和传播没有经过筛选和审定，因此信息的可靠性、质量和价值成为用户普遍担心的一大问题;第二，目前大多数据搜索工具的检索范围是综合性的，它们的Robots尽可能地把各种网页抓回来，经过简单加工后存放在数据库中备检;第三，搜索引擎直接提供给用户的检索途径大都是基于关键词的布尔逻辑匹配，返回给用户的就是所有包括关键词的文献，这样的检索结果在数量上远远超出了用户的吸收和使用能力，让人感到束手无策。这就是人们经常谈论的“信息过载”、“信息超载”现象。信息过滤技术就是在这样的背景下开始受到人们的重视，它的目的就是让搜索引擎具有更多的“智力”，让搜索引擎能够更加深入、更加细致地参与到用户的整个检索过程中，从关键词的选择、检索范围的确定到检索结果的精炼，帮助用户在浩如烟海的信息中找到和需求真正相关的资料。信息过滤模型信息过滤其实质仍是一种信息检索技术，因此它仍依托于某一信息检索模型，不同的检索模型有不同的过滤方法。51。(1)利用布尔逻辑模型进行过滤。布尔模型是一种简单的检索模型。在检索中，它以文献中是否包含关键词来作为取舍标准，因此，它不需要对网页数据进行深度的加工。最简单的关键词表可以设计成只有三个字段:关键词、包括关键词的文献号、关键词在相应文献中出现的次数。检索时，用户提交关键词……………………………………太长 发不全 希望对你有用 实在不行联系我（给我留言）我发给你邮箱。
我给你找了一篇，摘要如下:随着Internet在全世界范围内迅猛发展，网上庞大的数字化信息和人们获取信息之间的矛盾日益突出。因此，对网络信息的检索技术及其发展趋势进行探讨和研究，是一个既迫切而又实用的课题。本文通过对网络信息检索的基本原理、网络信息检索的技术及工具、网络信息检索的现状等方面进行分析研究，并对网络信息检索的发展趋势进行了预测，旨在寻找提高网络信息检索的手段和方法的有效途径，并最终提高网络信息的检索效果，使得网络信息资源得到充分有效地利用。 全文主要包括六个部分，第一部分为网络信息检索述评，主要是阐述了网络信息检索所涉及到的有关概念，如信息检索技术、网络信息检索的特点及网络信息检索效果评价。第二部分重点讨论了网络信息检索的基本技术。如信息推拉技术、数据挖掘技术、信息过滤技术、自然语言处理技术等等，旨在弄清网络信息检索的技术支撑，为预测网络信息检索的发展趋势作下铺垫。第三部分对网络信息检索的重要工具——搜索引擎进行了阐述，主要从其检索机制入手，分析了不同种类的搜索引擎的检索特点及功能。其独到之处在于对搜索引擎的基本功能进行了比较全面的概括，并对目前流行的搜索引擎进行科学的分类...第四部分分析讨论了检索技术的另一分支—基于内容的检索技术第五部分则分析了网络信息搜索工具的局限，主要从文本信息检索和多媒体信息检索两方面进行阐述。好不容易给转成 .txt文本，贴在下面:网络信息资源网络信息资源是指“通过国际Intemet可以利用的各种信息资源”的总称。随着Intemet的迅速发展，网上信息资源也以指数形式增加，网络信息资源作为一种新型的信息资源，发挥着越来越重要的作用，其内容几乎无所不包，涉及政治、经济、文化、科学、娱乐等各个方面；其媒体形式多种多样，包括文本、图形、图像、声音、视频等；其范围覆盖社会科学、自然科学、人文科学和工程技术等各个领域。信息检索技术信息检索技术是现代信息社会中非常关键的技术之一。信息检索是指将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据信息用户的信息需求查找所需信息的过程和技术，所以信息检索的全称又叫“信息存储与检索”。狭义的信息检索仅指从信息集合中找出所需信息的过程，也就是利用信息系统检索工具查找所需信息的过程。人们获取信息源的方式主要有:①遵循传统的检索方法在浩如烟海的图书馆资料中，通过人工查找索引找到对应的文献索引号再获取文献原文；②联机信息检索。这其中也存在一个发展过程，由检索结果来看，从提供目录、文摘等相关的二次信息检索到可以直接获得电子版的全文；由检索方法来看，从对特定关键词或者如作者、机构等辅助信息作为检索入口的常规检索到以原始文献中任意词检索的全文检索等等。其中，全文检索由于其包含信息的原始性、信息检索的彻底性、所用检索语言的自然性等特点在近年来发展比较迅速，成为深受人们关注的一种非常有效的信息检索技术，它是从大容量文档库中精确定位所需信息的最有效手段l3]。.信息检索其检索方式有:浏览器方式和搜索引擎方式。(l)浏览器方式(Br，singsystelns)。只要能够进入hitemct就能够通过浏览器，利用HTTP协议提供的WV乃万服务，浏览认触b页面和通过W匕b页面提供的检索方式访问数据库。(2)搜索引擎方式(SearehEngines)。搜索引擎是intemet提供公共信息检索服务的W七b站点，它是以一定的技术和策略在intemet中搜集和发现网络信息，并对网络信息进行理解、提取和处理，建立数据库，同时以认倪b形式提供一个检索界面，供用户输入检索关键词、词组或短语等检索项，代替用户在数据库中查找出与提问相匹配的记录，同时返回结果且按相关度排序输出，从而起到快速查找信息的目的。搜索引擎所处理的信息资源主要包括万维网服务器上的信息，另外还包括电子邮件和新闻组信息。搜索引擎服务的宗旨是为满足用户的信息需要，所以它是面向用户的，采用的方式是交互式的。网络信息检索工具采用主动提交或自动搜索两种方法搜索数据。网络信息检索效果评价目前，得到普遍认同的检索效果的评价标准主要有以下几个:查全率、查准率、收录范围、输出格式，其中以查全率和查准率最为重要。现代信息科学技术的发展，为人们提供了多种多样的信息获取和传送方法及技术，从“信源”与“用户”的关系来看，可分为两种模式:“信息推送”模式(InformationPush)，由“信源”主动将信息推送给“用户”，如电台广播；“信息拉取”模式(InformationPull)，由“用户”主动从“信源”中拉取信息，如查询数据库。信息推送技术“推”模式网络信息服务，是基于网络环境下的一种新的服务形式，即信息服务者在网上利用“Push”技术为特定用户开展信息服务的方式。Push技术之所以成为Intemet上一项新兴的技术，是因为借助该技术使网络信息服务具有主动性，不仅可以直接把用户感兴趣的信息推送给用户，而且可有效地利用网络资源，提高网络吞吐率；再者，Push技术还允许用户与提供信息的服务器之间透明地进行通信，极大地方便了用户。所谓Push技术，又称“推送”技术、Web广播(Webeasting)技术，实质上是一种软件，这种软件可以根据用户定义的准则，自动搜集用户最可能发生兴趣的信息，然后在适当的时候，将其传递至用户指定的“地点”。因而从技术上看，“推”模式网络信息服务就是具有一定智能性的、可以自动提供信息服务的一组计算机软件，该软件不仅能够了解、发现用户的兴趣(可能关心的某些主题的信息)，还能够主动从网上搜寻信息，并经过筛选、分类、排序，然后按照每个用户的特定要求，主动推送给用户141。(l)信息推送方式。信息推送方式分两类，即网播方式和智能方式。网播方式有:频道式推送。频道式网播技术是目前普遍采用的一种模式，它将某些页面定义为浏览器中的频道，用户可像选择电视频道那样接受有兴趣的网播信息；邮件式推送，用电子邮件方式主动将所推送信息发布给各用户，如国际会议的通知、产品的广告等:网页式推送。在一个特定网页内将所推送信息发布给各用户，如某企业、某组织、某个人的网页；专用式推送。采用专门的信息发送和接收软件，信源将信息推送给专门用户，如机密的点对点通信。智能推送方式有:操作式推送(客户推送式)，由客户数据操作启动信息推送。当某客户对数据进行操作时，把修改后的新数据存入数据库后，即启动信息推送过程，将新数据推送给其他客户；触发式推送(服务器推送式)，由ll硕士学位论文MASTER，5THESIS⑧数据库中的触发器启动信息推送过程，将新数据推送给其他客户，当数据发生变化，如出现增加(Insert)、删除(Delete)、修改(update)操作时，触发器启动信息推送过程。(2)信息推送的特征。信息推送的特征有:主动性、针对性、智能性、高效性·灵活性和综合性I5]。主动性。Push技术的核心就是服务方不需要客户方的及时请求而主动地将数据传送到客户方。因而，主动性是“推”模式网络信息服务最基本特征之一。这也是它与基于浏览器的“拉”(Pull)模式的被动服务的鲜明对比。针对性(个性化)。针对性是说，Push技术可以针对用户的特定信息需求进行检索、加工和推送，并根据用户的特定信息需求为其提供个人定制的检索界面。智能性。Push服务器能够根据用户的要求自动搜集用户感兴趣的信息并定期推送给用户。甚至，Push技术中的“客户代理(ClientAgent)”可以定期自动对预定站点进行搜索，收集更新信息送回用户。同时个人信息服务代理和主题搜索代理还可为了提高“推送”的准确性，控制搜索的深度，过滤掉不必要的信息，将认飞b站点的资源列表及其更新状态配以客户代理完成。因而，网络环境下的“推”模式信息服务具有较高的智能性。这也是传统的定题服务(SDI)不能比的。高效性。高效性是网络环境下“推”模式信息服务的又一个重要特征。Push技术的应用可在网络空闲时启动，有效地利用网络带宽，比较适合传送大数据量的多媒体信息。灵活性。灵活性是指用户可以完全根据自己的方便和需要，灵活地设置连接时间，通过E一mail、对话框、音频、视频等方式获取网上特定信息资源。综合性。“推”模式网络信息服务的实现，不仅需要信息技术设备，而且还依赖于搜寻软件、分类标引软件等多种技术的综合[6]。但在当前信息技术的发展阶段，“推”技术还存在很大的缺陷，比如:不能确保信息发送，没有状态跟踪，缺乏群组管理功能等等。因此，国内外的研究者们又提出超级推(BeyondPush)技术的理论。所谓超级推技术是在保留、继承、完善了Push的优点(主动传递和个性化定制)，摒弃了Push的诸多缺点之，2硕士学位论文MASTER，5THESIS管后而发展起来的一种新型的Push技术。它的最大特点是在于保证传送。即所有的信息都是在特定的时间送给特定的信息用户，同时保持连续性的用户资料，随时可以知道谁收到了信息，信息是否为该用户定制，用户环境是否适当等等[刀。信息拉取技术常用的、典型的信息拉取技术，如数据库查询，是由用户主动查询数据库，从数据库中拉取所需信息。其主要优点是:针对性好，用户可针对自己的需求有目的地去查询、搜索所需的信息。Intemet上的信息拉取技术可以说是数据库查询技术的扩展和延伸。在网络上，用户面对的不止是一个数据库，而是拥有海量信息的hitemet环境，因此，各种网络信息拉取(查询)的辅助工具—搜索引擎应运而生了。信息推送与信息拉取两种模式各有其特点，在实际中常常是将两者的结合起来，常用的结合方式为:(1)“先推后拉”式。先及时地推送最新信息(更新的动态信息)，再有针对性地拉取所需的信息。这样，便于用户注意信息变化的新情况和趋势，从而动态地选取需要深入了解的信息。(2)“先拉后推”式。用户先拉取所需信息，然后根据用户的兴趣，再有针对性地推送相关的其它信息。(3)“推中有拉”式。在信息推送过程中，允许用户随时中断、定格在所感兴趣的网页上，作进一步的搜索，主动拉取更丰富的信息。(4)“拉中有推”式。在用户拉取信息的搜索过程中，根据用户输入的关键词，信源主动推送相关信息和最新信息。这样既可以及时地、有针对性时为用户服务，又可以减轻网络的负担，并便于扩大用户范围[8]。因此，信息推送与信息拉取相结合是当前Intemet、数据库系统及其它信息系统为用户提供主动信息服务的一个发展方向。挖掘技术随着功temet的发展，W己b已经成为人类社会的公共信息源。在hitemet给人类带来前所未有的信息机遇的同时，又使得人类的信息环境更加复杂，人硕士学位论文MASTER，5THESIS⑧类如何利用信息的问题非但没有如预想的通过信息技术的发展得到圆满的解决，相反，随着信息技术的发展，信息量的激增，造成了个人实际所需信息量与研触b上的海量信息之间的矛盾，因而也就造成了个人利用信息的困难。在这种情况下，虽然出现了叭范b环境下的专门检索工具，但是由于搜索引擎是由传统检索技术发展而来，在当前用户要求不断提高的情况下，传统的搜索技术己经不能够满足人们的需要。为了更加有效地利用网络信息资源，W七b挖掘作为新的知识挖掘的手段，为Web信息的利用提出了新的解决方案叨。，1姗eb挖掘的内容数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。Web挖掘则是从WWW及其相关的资源和行为中抽取有用的模式和隐含信息。其中WWW及其相关资源是指存在于WWW之上的Web文档及Web服务器上的日志文件以及用户资料，从Web挖掘的概念中应当看出Web挖掘在本质上是一种知识发现的手段，它主要从下面3个方面进行仁时。(1)Web内容挖掘。W七b内容挖掘是从W匕b数据中抽取知识，以实现Web资源的自动检索，提高web数据的利用效率。随着Intemet的进一步延伸，Web数据越来越庞大，种类越来越繁多，数据的形式既有文本数据信息，也有图像、声音、视频等多媒体数据信息，既有来自于数据库的结构化数据，也有用HTML标记的半结构化数据及非结构化的自由文本数据信息。因而，对W己b内容信息挖掘主要从下面两个角度进行〔”]。一是从信息检索的角度，主要研究如何处理文本格式和超级链接文档，这些数据是非结构化或半结构化的。处理非结构化数据时，一般采用词集方法，用一组组词条来表示非结构化的文本，先用信息评价技术对文本进行预处理，然后采取相应的模型进行表示。另外，还可以用最大字序列长度、划分段落、概念分类、机器学习和自然语言统计等方法来表示文本。处理半结构化数据时，可以利用一些相关算法给超级链接分类，寻求认七b页面关系，抽取规则。同处理非结构化数据相比，由于半结构化数据增加了HTM毛标记信息及Web文档内部超链结构，使得表示半结构化数据的方法更加丰富。二是从数据库的角度，主要处理结构化的W匕b数据库，也就是超级链接14⑧蕊誉蕊文档，数据多采用带权图或者对象嵌入模型(OME)，或者关系数据库表示，应用一定的算法，寻找出网站页面之间的内在联系，其主要目的是推导出Web站点结构或者把W匕b变成一个数据库，以便进行更好的信息管理和查询。数据库管理一般分成三个方面:一是模型化，研究认触b上的高级查询语言，使其不局限于关键字查询；二是信息的集成与抽取，把每个W七b站点及其包装程序看成是一个认范b数据源，通过W七b数据仓库(data~house)或虚拟W七b数据库实现多种数据来源的集成；三是叭几b站点的创建与重构，通过研究web上的查询语言来实现建立并维护web站点的途径[“]。(2)札b结构挖掘。W匕b结构挖掘，主要指的是通过对W七b文档的分析，从文档之间的组织结构获取有用的模式。W匕b内容挖掘研究的是文档内的关系，W七b结构挖掘关注的则是网站中的超级链接结构之间的关系，找到隐藏在一个个页面之后的链接结构模型，可以用这个模型对W七b页面重新分类，也可以用于寻找相似的网站。W七b结构挖掘处理的数据类型为W七b结构化的数据。结构化数据是描述网页内容组织方式的数据，页内结构可以用超文本标记语言等表示成树型结构，此外页间结构还可以用连接不同网页的超链结构表示。文档间的链接反映了文档信息间的某种联系，如隶属平行关系、引用与被引用关系等。对W七b页面的超级链接进行分类，可以判断与识别页面信息间的属性关系。由于Web页面内部存在或多或少的结构信息，通过研究W亡b页面内部结构，可寻找出与用户选定的页面集合信息相关的其它页面信息模式，以检测W己b站点所展示的信息完整程度。③Web行为挖掘。所谓W己b用户行为挖掘主要是通过对认尼b服务器的日志文件以及用户信息的分析，从而获得有关用户的有用模式。W七b行为挖掘的数据信息主要指网络日志中包括的用户行为模式，它包括检索时间、检索词、检索路径、检索结果以及对哪些检索结果进行了浏览。由于W七b自身的异质、分布、动态、无统一结构等特点，使得在认七b网上进行内容挖掘比较困难，它需要在人工智能和自然语言理解等方面有所突破。所幸的是基于W七b服务器的109日志存在着完整的结构，当信息用户访问web站点时，与访问相关的页面、时间、用户ro等信息，日志中都作了相应的记录，因而对其进行信息l5硕士学位论文MASTER，5THESIS⑥挖掘是可行的，也是有意义的。在技术实践过程中，一般先把日志中的数据映射成诸种关系信息，并对其进行预处理，包括清除与挖掘不相关的信息等。为了提高性能，目前对109日志数据信息挖掘采用的方法有路径分析、关联规则、模式发现、聚类分析等。为了提高精确度，行为挖掘也应用到站点结构信息和页面内容信息等方面。挖掘技术在网络信息检索中的应用(l)Web内容挖掘在检索中的应用。W匕b内容挖掘是指从文档内容及其描述中获取知识的过程，由于用传统的信息检索技术对W己b文档的处理不够深入，因此，可以利用叭触b内容挖掘技术来对网络信息检索中的W己b文档处理部分进行进一步的完善，具体而言表现在以下几个方面。①文本总结技术。文本总结技术是指从文档中抽取出关键信息，然后以简洁的形式对W匕b文档的信息进行摘要或表示。这样用户通过浏览这些关键信息，就可以对W七b网页的信息有大致的了解，决定其相关性并对其进行取舍。②文本分类技术。W匕b内容挖掘中的文本分类指的是按照预先定义的主题类别，利用计算机自动为文档集合中的每一个文档进行分类。分类在网络信息检索中的价值在于可以缩小检索范围，大大提高查准率。目前，己经出现了很多文本分类技术，如TFIFF算法等，由于文本挖掘与搜索引擎所处理的文本几乎完全一样，所以可以直接将文本分类技术应用于搜索引擎的自动分类之中，通过对大量页面自动、快速、有效的分类，来提高文档检索的查准率。③文本聚类技术。文本聚类与文本分类的过程J险洽相反，文本聚类指的是将文档集合中的文档分为更小的簇，要求同一簇内的文档之间的相似性尽可能大，而簇与簇之间的关系尽可能小，这些簇相当于分类表中的类目。文本聚类技术不需要预先定义好的主题类别，从而使得搜索引擎的类目能够与所收集的信息相适应。文本聚类技术与人工分类相比，它的分类更加迅速、客观。同时，文本聚类可与文本分类技术相结合，使得信息处理更加方便。可以对检索结果进行分类，并将相似的结果集中在一起。(2)Web结构挖掘在网络信息检索中的应用。W匕b的信息组织方式采用了一种非平面结构，一般来说W己b的信息组织方式是根据内容来进行组织的。但是由于W匕b的这些结构信息比较难以处理，所以搜索引擎一般不处理这些信16硕士学位论文MASTER，S竹正515⑧息，而是将叭触b页面作为平面机构的文本进行处理。但是，在从触b结构挖掘中，通过对研触b文档组织结构的挖掘，搜索引擎可以进一步扩展搜索引擎的检索能力，改善检索效果〔3]。(3)脆b行为挖掘在网络信息检索中的应用。认触b行为挖掘是一种通过挖掘总结出用户的检索行为的模式。用户的检索行为一直是信息检索中重要的研究内容，通过研触b行为挖掘，不仅可以发现多数用户潜在共同的行为模式，而且还可以发现单个用户的个性化行为，对这些模式进行研究，可以更好地对搜索引擎的检索效果进行反馈，以便进一步改进搜索策略，提高检索效果。挖掘技术的局限及方向(1)孔b内容挖掘。W七b上的数据不管是用HTML还是XML标记语言表示，都不能完全解决W七b数据的非结构性问题，特别是汉语句子格式繁多，虚词、实词没有绝对的界限，切分词难度大，这些是造成无法对数据进行完全自动标引的根本性问题，因此，从七b内容挖掘技术有必要结合数据仓库等信息技术进行信息存储，并最终实现智能化、自动化的数据表示和标引，以供搜索之用。通常数据的表示和数据的利用形式是相互关联的，因此，设计相应的具有高查全率和查准率的挖掘算法也和数据表示一样是未来的方向之一。另外多媒体数据如何进行识别分类标引，这也是未来的研几b内容挖掘研究的难点和方向。(2)梅b结构数据挖掘。随着Intemet的迅猛发展，网站的内容也越来越丰富，结构也越来越庞杂，用有向图表示巨型网站链接结构将不能满足数据处理的需要，需要设计新的数据结构来表示网站结构。由于用来作对比分析发现问题所在的用户使用信息只有日志流，那么，对用户使用日志流中每一链接关系如何识别、采用什么结构表示、如何抽取有用的模式等等，不仅是认飞b行为挖掘的重要研究内容也是网站结构挖掘的重要研究方向之一。(3)，eb用户行为挖掘。由于Iniemet传输协议HTTP的无状态性，客户端、代理服务器端缓存的存在，使用户访问日志分别存在于服务器、代理服务器和客户端，因此，从W七b用户访问日志中研究用户访问规律最大的难点在于如何把分布于不同位置的访问日志经过预处理，形成一个个用户一次的访问期间。通常来讲，对于静态W七b网站，服务器端的日志容易取得，客户端和代l7理服务器用户访问日志不容易取得；其次，由于一个完整的W匕b是由一个个图片和框架页面组成的，而用户访问服务器也有并发性，在确定用户访问内容时，必须从服务器日志中甄选出某个用户实际请求的页面和页面的主要内容。另外，由于目前已经有的数据挖掘算法主要是在大量交易数据基础上发展起来的，在处理海量Web用户访问日志中也需要重新设计算法结构〔41。信息过滤技术hitemet开放式的环境，为人们检索和利用信息提供了极大的方便，但同时，网络环境也为人们及时准确地检索到所需信息带来了麻烦。这是因为，第一，网络环境中信息的来源复杂多样，随意性大，任何人、任何单位不管其背景和动机如何都可以在网络上发布信息，信息的产生和传播没有经过筛选和审定，因此信息的可靠性、质量和价值成为用户普遍担心的一大问题；第二，目前大多数据搜索工具的检索范围是综合性的，它们的Robots尽可能地把各种网页抓回来，经过简单加工后存放在数据库中备检；第三，搜索引擎直接提供给用户的检索途径大都是基于关键词的布尔逻辑匹配，返回给用户的就是所有包括关键词的文献，这样的检索结果在数量上远远超出了用户的吸收和使用能力，让人感到束手无策。这就是人们经常谈论的“信息过载”、“信息超载”现象。信息过滤技术就是在这样的背景下开始受到人们的重视，它的目的就是让搜索引擎具有更多的“智力”，让搜索引擎能够更加深入、更加细致地参与到用户的整个检索过程中，从关键词的选择、检索范围的确定到检索结果的精炼，帮助用户在浩如烟海的信息中找到和需求真正相关的资料。信息过滤模型信息过滤其实质仍是一种信息检索技术，因此它仍依托于某一信息检索模型，不同的检索模型有不同的过滤方法。51。(1)利用布尔逻辑模型进行过滤。布尔模型是一种简单的检索模型。在检索中，它以文献中是否包含关键词来作为取舍标准，因此，它不需要对网页数据进行深度的加工。最简单的关键词表可以设计成只有三个字段:关键词、包括关键词的文献号、关键词在相应文献中出现的次数。检索时，用户提交关键词。
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
[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）.
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
数据挖掘算法与生活中的应用案例
如何分辨出垃圾邮件”、“如何判断一笔交易是否属于欺诈”、“如何判断红酒的品质和档次”、“扫描王是如何做到文字识别的”、“如何判断佚名的著作是否出自某位名家之手”、“如何判断一个细胞是否属于肿瘤细胞”等等，这些问题似乎都很专业，都不太好回答。但是，如果了解一点点数据挖掘的知识，你，或许会有柳暗花明的感觉。本文，主要想简单介绍下数据挖掘中的算法，以及它包含的类型。然后，通过现实中触手可及的、活生生的案例，去诠释它的真实存在。 一般来说，数据挖掘的算法包含四种类型，即分类、预测、聚类、关联。前两种属于有监督学习，后两种属于无监督学习，属于描述性的模式识别和发现。 有监督学习有监督的学习，即存在目标变量，需要探索特征变量和目标变量之间的关系，在目标变量的监督下学习和优化算法。例如，信用评分模型就是典型的有监督学习，目标变量为“是否违约”。算法的目的在于研究特征变量（人口统计、资产属性等）和目标变量之间的关系。 分类算法分类算法和预测算法的最大区别在于，前者的目标变量是分类离散型（例如，是否逾期、是否肿瘤细胞、是否垃圾邮件等），后者的目标变量是连续型。一般而言，具体的分类算法包括，逻辑回归、决策树、KNN、贝叶斯判别、SVM、随机森林、神经网络等。 预测算法预测类算法，其目标变量一般是连续型变量。常见的算法，包括线性回归、回归树、神经网络、SVM等。 无监督学习无监督学习，即不存在目标变量，基于数据本身，去识别变量之间内在的模式和特征。例如关联分析，通过数据发现项目A和项目B之间的关联性。例如聚类分析，通过距离，将所有样本划分为几个稳定可区分的群体。这些都是在没有目标变量监督下的模式识别和分析。 聚类分析聚类的目的就是实现对样本的细分，使得同组内的样本特征较为相似，不同组的样本特征差异较大。常见的聚类算法包括kmeans、系谱聚类、密度聚类等。 关联分析关联分析的目的在于，找出项目（item）之间内在的联系。常常是指购物篮分析，即消费者常常会同时购买哪些产品（例如游泳裤、防晒霜），从而有助于商家的捆绑销售。 基于数据挖掘的案例和应用上文所提到的四种算法类型（分类、预测、聚类、关联），是比较传统和常见的。还有其他一些比较有趣的算法分类和应用场景，例如协同过滤、异常值分析、社会网络、文本分析等。下面，想针对不同的算法类型，具体的介绍下数据挖掘在日常生活中真实的存在。下面是能想到的、几个比较有趣的、和生活紧密关联的例子。 基于分类模型的案例这里面主要想介绍两个案例，一个是垃圾邮件的分类和判断，另外一个是在生物医药领域的应用，即肿瘤细胞的判断和分辨。 垃圾邮件的判别邮箱系统如何分辨一封Email是否属于垃圾邮件？这应该属于文本挖掘的范畴，通常会采用朴素贝叶斯的方法进行判别。它的主要原理是，根据邮件正文中的单词，是否经常出现在垃圾邮件中，进行判断。例如，如果一份邮件的正文中包含“报销”、“发票”、“促销”等词汇时，该邮件被判定为垃圾邮件的概率将会比较大。 一般来说，判断邮件是否属于垃圾邮件，应该包含以下几个步骤。 第一，把邮件正文拆解成单词组合，假设某篇邮件包含100个单词。 第二，根据贝叶斯条件概率，计算一封已经出现了这100个单词的邮件，属于垃圾邮件的概率和正常邮件的概率。如果结果表明，属于垃圾邮件的概率大于正常邮件的概率。那么该邮件就会被划为垃圾邮件。 医学上的肿瘤判断如何判断细胞是否属于肿瘤细胞呢？肿瘤细胞和普通细胞，有差别。但是，需要非常有经验的医生，通过病理切片才能判断。如果通过机器学习的方式，使得系统自动识别出肿瘤细胞。此时的效率，将会得到飞速的提升。并且，通过主观（医生）+客观（模型）的方式识别肿瘤细胞，结果交叉验证，结论可能更加靠谱。 如何操作？通过分类模型识别。简言之，包含两个步骤。首先，通过一系列指标刻画细胞特征，例如细胞的半径、质地、周长、面积、光滑度、对称性、凹凸性等等，构成细胞特征的数据。其次，在细胞特征宽表的基础上，通过搭建分类模型进行肿瘤细胞的判断。 基于预测模型的案例这里面主要想介绍两个案例。即通过化学特性判断和预测红酒的品质。另外一个是，通过搜索引擎来预测和判断股价的波动和趋势。 红酒品质的判断如何评鉴红酒？有经验的人会说，红酒最重要的是口感。而口感的好坏，受很多因素的影响，例如年份、产地、气候、酿造的工艺等等。但是，统计学家并没有时间去品尝各种各样的红酒，他们觉得通过一些化学属性特征就能够很好地判断红酒的品质了。并且，现在很多酿酒企业其实也都这么干了，通过监测红酒中化学成分的含量，从而控制红酒的品质和口感。 那么，如何判断鉴红酒的品质呢？ 第一步，收集很多红酒样本，整理检测他们的化学特性，例如酸性、含糖量、氯化物含量、硫含量、酒精度、PH值、密度等等。 第二步，通过分类回归树模型进行预测和判断红酒的品质和等级。 搜索引擎的搜索量和股价波动一只南美洲热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动了几下翅膀，可以在两周以后，引起美国德克萨斯州的一场龙卷风。你在互联网上的搜索是否会影响公司股价的波动？ 很早之前，就已经有文献证明，互联网关键词的搜索量（例如流感）会比疾控中心提前1到2周预测出某地区流感的爆发。 同样，现在也有些学者发现了这样一种现象，即公司在互联网中搜索量的变化，会显著影响公司股价的波动和趋势，即所谓的投资者注意力理论。该理论认为，公司在搜索引擎中的搜索量，代表了该股票被投资者关注的程度。因此，当一只股票的搜索频数增加时，说明投资者对该股票的关注度提升，从而使得该股票更容易被个人投资者购买，进一步地导致股票价格上升，带来正向的股票收益。这是已经得到无数论文验证了的。 基于关联分析的案例：沃尔玛的啤酒尿布啤酒尿布是一个非常非常古老陈旧的故事。故事是这样的，沃尔玛发现一个非常有趣的现象，即把尿布与啤酒这两种风马牛不相及的商品摆在一起，能够大幅增加两者的销量。原因在于，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以，她们常常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购买自己爱喝的啤酒。沃尔玛从数据中发现了这种关联性，因此，将这两种商品并置，从而大大提高了关联销售。 啤酒尿布主要讲的是产品之间的关联性，如果大量的数据表明，消费者购买A商品的同时，也会顺带着购买B产品。那么A和B之间存在关联性。在超市中，常常会看到两个商品的捆绑销售，很有可能就是关联分析的结果。 基于聚类分析的案例：零售客户细分对客户的细分，还是比较常见的。细分的功能，在于能够有效的划分出客户群体，使得群体内部成员具有相似性，但是群体之间存在差异性。其目的在于识别不同的客户群体，然后针对不同的客户群体，精准地进行产品设计和推送，从而节约营销成本，提高营销效率。 例如，针对商业银行中的零售客户进行细分，基于零售客户的特征变量（人口特征、资产特征、负债特征、结算特征），计算客户之间的距离。然后，按照距离的远近，把相似的客户聚集为一类，从而有效的细分客户。将全体客户划分为诸如，理财偏好者、基金偏好者、活期偏好者、国债偏好者、风险均衡者、渠道偏好者等。 基于异常值分析的案例：支付中的交易欺诈侦测采用支付宝支付时，或者刷信用卡支付时，系统会实时判断这笔刷卡行为是否属于盗刷。通过判断刷卡的时间、地点、商户名称、金额、频率等要素进行判断。这里面基本的原理就是寻找异常值。如果您的刷卡被判定为异常，这笔交易可能会被终止。 异常值的判断，应该是基于一个欺诈规则库的。可能包含两类规则，即事件类规则和模型类规则。第一，事件类规则，例如刷卡的时间是否异常（凌晨刷卡）、刷卡的地点是否异常（非经常所在地刷卡）、刷卡的商户是否异常（被列入黑名单的套现商户）、刷卡金额是否异常（是否偏离正常均值的三倍标准差）、刷卡频次是否异常（高频密集刷卡）。第二，模型类规则，则是通过算法判定交易是否属于欺诈。一般通过支付数据、卖家数据、结算数据，构建模型进行分类问题的判断。 基于协同过滤的案例：电商猜你喜欢和推荐引擎电商中的猜你喜欢，应该是大家最为熟悉的。在京东商城或者亚马逊购物，总会有“猜你喜欢”、“根据您的浏览历史记录精心为您推荐”、“购买此商品的顾客同时也购买了商品”、“浏览了该商品的顾客最终购买了商品”，这些都是推荐引擎运算的结果。 这里面，确实很喜欢亚马逊的推荐，通过“购买该商品的人同时购买了**商品”，常常会发现一些质量比较高、较为受认可的书。一般来说，电商的“猜你喜欢”（即推荐引擎）都是在协同过滤算法（Collaborative Filter）的基础上，搭建一套符合自身特点的规则库。即该算法会同时考虑其他顾客的选择和行为，在此基础上搭建产品相似性矩阵和用户相似性矩阵。基于此，找出最相似的顾客或最关联的产品，从而完成产品的推荐。 基于社会网络分析的案例：电信中的种子客户种子客户和社会网络，最早出现在电信领域的研究。即，通过人们的通话记录，就可以勾勒出人们的关系网络。电信领域的网络，一般会分析客户的影响力和客户流失、产品扩散的关系。 基于通话记录，可以构建客户影响力指标体系。采用的指标，大概包括如下，一度人脉、二度人脉、三度人脉、平均通话频次、平均通话量等。基于社会影响力，分析的结果表明，高影响力客户的流失会导致关联客户的流失。其次，在产品的扩散上，选择高影响力客户作为传播的起点，很容易推动新套餐的扩散和渗透。 此外，社会网络在银行（担保网络）、保险（团伙欺诈）、互联网（社交互动）中也都有很多的应用和案例。 基于文本分析的案例这里面主要想介绍两个案例。一个是类似“扫描王”的APP，直接把纸质文档扫描成电子文档。相信很多人都用过，这里准备简单介绍下原理。另外一个是，江湖上总是传言红楼梦的前八十回和后四十回，好像并非都是出自曹雪芹之手，这里面准备从统计的角度聊聊。 字符识别：扫描王APP手机拍照时会自动识别人脸，还有一些APP，例如扫描王，可以扫描书本，然后把扫描的内容自动转化为word。这些属于图像识别和字符识别（Optical Character Recognition）。图像识别比较复杂，字符识别理解起来比较容易些。 查找了一些资料，字符识别的大概原理如下，以字符S为例。 第一，把字符图像缩小到标准像素尺寸，例如12*16。注意，图像是由像素构成，字符图像主要包括黑、白两种像素。 第二，提取字符的特征向量。如何提取字符的特征，采用二维直方图投影。就是把字符（12*16的像素图）往水平方向和垂直方向上投影。水平方向有12个维度，垂直方向有16个维度。这样分别计算水平方向上各个像素行中黑色像素的累计数量、垂直方向各个像素列上的黑色像素的累计数量。从而得到水平方向12个维度的特征向量取值，垂直方向上16个维度的特征向量取值。这样就构成了包含28个维度的字符特征向量。 第三，基于前面的字符特征向量，通过神经网络学习，从而识别字符和有效分类。 文学著作与统计：红楼梦归属这是非常著名的一个争论，悬而未决。对于红楼梦的作者，通常认为前80回合是曹雪芹所著，后四十回合为高鹗所写。其实主要问题，就是想确定，前80回合和后40回合是否在遣词造句方面存在显著差异。 这事让一群统计学家比较兴奋了。有些学者通过统计名词、动词、形容词、副词、虚词出现的频次，以及不同词性之间的相关系做判断。有些学者通过虚词（例如之、其、或、亦、了、的、不、把、别、好），判断前后文风的差异。有些学者通过场景（花卉、树木、饮食、医药与诗词）频次的差异，来做统计判断。总而言之，主要通过一些指标量化，然后比较指标之间是否存在显著差异，藉此进行写作风格的判断。
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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
[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）.
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
硕士论文学术评语
学术是指系统专门的学问，也是学习知识的一种，泛指高等教育和研究，是对存在物及其规律的学科化。接下来我为你带来硕士论文学术评语，希望对你有帮助。
该课题选题新颖，紧密结合临床，设计合理，属于本学科研究热点，研究工作具有一定的理论意义与实际价值。论文的内容与题目基本相符，结构完整，格式规范，层次清楚，条理分明，语言通顺流畅，内容丰富。文献材料收集丰富详实，基本涵盖了本学科相关的主要文献，并对本学科发展趋势有一定的归纳作用。数据资料充分，论述过程严谨，思路清晰，综合运用了所学知识解决问题，分析方法选用得当，结果可信。论文撰写严肃认真，推理符合逻辑，结论和建议具有现实意义，是一篇有较高学术价值的硕士生论文。
该论文反映出了作者在本门学科方面坚实的理论基础、系统的专业知识以及良好的科研能力。达到了硕士学位论文的要求，建议安排答辩。
xxx同学的学位论文，将计算机辅助设计技术覆盖产品设计的全过程是当前cad研究的主要内容。传统意义下的cad技术着重于辅助产品的详细设计和绘图输出，因而有较大的局限性。本文以图形单元作为产品设计资讯的载体，通过运动分析、功能映射、变型设计、关联设计等手段，将计算机辅助设计技术全面地融入产品概念设计过程，取得了一系列有创造性的研究成果：
1、将零件结构划分为零件、功能结构和基因单元三个层次，以功能结构为单位组织基因单元，有利于实现基于功能的零件概念设计。
2、提出了产品骨架单元的提取方法，通过插入、删除、替代、分解、整合、克隆、派生等多种骨架单元置换手段，在保持功能不变的条件下，对产品进行变型设计。与传统的基于尺寸的产品参数化设计不同，上述变形设计能导致产品结构的变化，因而为创新型设计提供了有效的cad手段。骨架单元表示完整地体现了该结构与产品中其他结构的约束关系。在保证产品中各结构单元有序性、一致性的前提下，减少了所附加大数据量，有利于在概念设计中，对设计方案反复进行斟酌与修改。
3、在关联设计中，归纳总结了五种关联的约束模型，为详细设计阶段自动生成导出单元提供了设计依据。
4、以图形单元置换、叠代技术为核心，构造了单元化产品信息建模原型系统。在此基础上开发了mcadds系统，并在冲剪机床设计xjd型转辙机传统系统设计中获得了成功的应用。
5、论文内容丰富、条理清晰、结构完整，特别是在运用cad技术辅助产品的变型设计以及在设计过程中对设计方案的反复修改方面有重要突破。本文是一篇优秀的博士学位论文，建议提交答辩。
该论文选题合理，为xxxx提供理论支持，研究意义重大。
该论文引用文献具有代表性和科学性，对有关的中外文献材料进行综合分析和归纳整理，掌握了xxxx的研究背景、研究现状和发展前景等内容，文献综述丰富而规范。
论文借助统计分析软件，进行了因素分析，论文内容丰富、条理清晰、结构完整，资料收集详实，数据准确，论证清晰有力，论据充分可靠，结论可靠。
该论文研究结果表明，xxxx，研究具有很强的实践价值和操作性，充分反映了作者对于xxxx知识掌握的全面性，对于xxxx实践有经验，有分析，有思考，有建议。
论文格式正确，结构严谨，层次分明，书写规范，逻辑严密，语言流畅，重点突出，反映了作者具有较强的独立科研能力。论文总体优秀，同意提交答辩，建议授予农学硕士学位。
肖xx同学的学位论文《基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统数据模型的分析和研究》选题于教育部委托中山大学开展的高校本科专业设置预测系统项目。该论文研究成果对于构建高校本科专业设置预测系统具有一定的先导性意义。
本文主要围绕着高校本科专业设置预测系统的数据模型这个问题展开分析和研究。论文首先对已有的专业设置数据模型进行综述，分析其在功能性、预测性、分析性以及挖掘性方面的不足之处，然后结合高校本科专业设置的实际需求，引入数据挖掘技术、数据仓库和olap，构建基于数据挖掘的高校本科专业设置预测系统的数据模型。总的来说，论文框架清晰，逻辑严谨，行文体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。
本文的写作符合硕士研究生毕业论文规范，学术水准较好，体现了两年学习的成果，可进入答辩程序。
论文长于思辨和综合，而短于对实际需求和现实情况的考量，比如各用户对于专业设置的需求以及数据挖掘中数据的可采集性及可用性等。建议今后在相关研究中采取更广泛视角。
中国的山水画是一大门类，历代有关具体画法的论述众多，不乏富于价值的成果。但把山水画技法作为一个系统，从宏观角度归纳、分析其特征及嬗变行程，则并不多见。本文作者从自己擅长实践的优势角度入手，选取这一富于传统而又具备现实意义的课题，值得肯定。
论文的框架清晰，把山水画技法之变归纳为四个段落，体现了自己的学术思考及思辨结论，有自己的创见。尤为值得肯定的是其中分析多能扣紧"技法"本体，不尚空谈，读之可信性强，这是对实践有直接体验而又能读书思考才能得到的成果。
本文的写作符合博士研究生毕业论文规范，学术水准较好，体现了三年学习的成果，可进入答辩程序。
论文的立论角度偏重笔墨元素本体，既是长处，也带来不足，即四次变化的动因不一定来自笔墨内部，时代和观念上的乃至功能上的要求可能也起重要作用。建议今后在相关研究中采取更广泛视角。
论文首先围绕公司业务进行系统设计，把企业管理思想和软件工程思想相结合，明确系统的需求目标和功能，采用结构化设计的方法完成信息系统的总体设计。系统采用基于j2ee规范的多层体系结构与采用soa的体系架构进行开发与集成，功能较为全面具体，满足企业战略发展的需求，具有一定的推广应用价值，反映作者掌握了软件工程专业的基础理论和分析方法，具备一定的.科研能力。
论文结构合理，层次分明，语句通顺，图表清晰。符合硕士研究生毕业论文理论水平和工作量要求，同意答辩。
论文首先针对研究问题，对系统开发所用的技术进行了分析介绍，概念清楚，论据充分，反映出作者基础知识扎实，较好地掌握了b/s结构、技术和sql数据库的应用方法。论文通过需求分析确定系统的目标及功能，运用软件工程的思想和相关理论完成网络采购管理系统的总体设计。
系统功能实现较为具体，大大提高了企业采购的效率，节省采购成本，具有一定的推广应用价值，表明作者综合能力强，具备一定的科研能力。
xx的论文《山水画画法嬗变研究》从中国山水画画法的沿革脉络入手，从"青绿之变"、"水墨之变"、"笔墨之变"几个方面梳理了山水画画法的源流嬗变，并对20世纪中国画山水画的继承与发展势态作了详实有据的展开论述。可以看出，论文作者在史料采集、思路辨析、概念梳理等各个方面下了很大的功夫。在山水画的流变历程上分期明确，阐述精当，对于"变与不变"这样的关键问题提出了自己的主张，给了读者一个清晰的轮廓。论文是有创见的，给当代中国山水画的理论研究和创作实践提供了有价值的成果。
论文文字清晰，图文照应，学风严谨，写作规范，体现了作者的全面素养和学术功力。
符合美术学博士论文的要求。
建议在此基础上继续充实拓展，专著成书。
论文结构较严谨，层次分明，格式符合学术规范。达到了硕士研究生毕业论文理论水平和工作量要求，同意其参加论文答辩。石材加工企业供应链系统的设计与实现随着计算机技术的不断发展，信息化管理的手段越来越丰富，信息管理系统在社会各领域得到了广泛应用。
论文针对石材加工企业在信息化建设过程中面临问题，结合企业的实际需求，完成信息系统的设计，推进企业的信息化进程。研究方向正确，研究成果具有一定的理论价值和现实意义。
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数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
计算机论文题目
随着大科学时代的到来及科技水平的高速发展，计算机科学与技术已经渗透到我国经济、社会的各个领域，这些都有利于全球经济的发展，还极大地推动了社会的进步，
1、基于物联网的煤矿井下监测网络平台关键技术研究
2、基于抽象状态自动机和π演算的UML动态语义研究
3、基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究
4、基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究
5、基于博弈论的云计算资源调度方法研究
6、基于合约的泛型Web服务组合与选择研究
7、本体支持的Web服务智能协商和监测机制研究
8、基于神经网络的不平衡数据分类方法研究
9、基于内容的图像检索与推荐技术研究
10、物联网技术及其在监管场所中的应用
11、移动图书馆的研发与实现
12、图书馆联机公共目录查询系统的研究与实现
13、基于O2O模式的外卖订餐系统
14、网络时代个人数据与隐私保护的调查分析
15、微信公众平台CMS的设计与实现
16、环保部门语义链网络图形化呈现系统
17、BS结构计量信息管理系统设计与研究
18、基于上下文的天然气改质分析控制系统的设计与实现
19、基于增量学习和特征融合的多摄像机协作监控系统目标匹配方法研究
20、无线自组网络密钥管理及认证技术的研究
21、基于CDMI的云存储框架技术研究
22、磨损均衡在提高SSD使用寿命中的应用与改进
23、基于.NET的物流管理软件的设计与实现
24、车站商铺信息管理系统设计与实现
25、元数据模型驱动的合同管理系统的设计与实现
26、安睡宝供应与销售客户数据管理与分析系统
27、基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法研究
28、基于PHP的负载均衡技术的研究与改进
29、协同药物研发平台的构建及其信任机制研究
30、光纤网络资源的智能化管理方法研究
31、基于差异同步的云存储研究和实践
32、基于Swift的云存储产品优化及云计算虚拟机调度算法研究
33、基于Hadoop的重复数据删除技术研究
34、中文微博情绪分析技术研究
35、基于协议代理的内控堡垒主机的设计与实现
36、公交车辆保修信息系统的研究与设计
37、基于移动互联网的光纤网络管理系统设计与开发
38、基于云平台的展馆综合管理系统
39、面向列表型知识库的组织机构实体链接方法研究
40、Real-time Hand Gesture Recognition by Using Geometric Feature
41、基于事件的社交网络核心节点挖掘算法的研究与应用
42、线性判别式的比较与优化方法研究
43、面向日志分类的蚁群聚类算法研究
44、基于决策树的数据挖掘技术在电信欠费管理中的应用与研究
45、基于信任关系与主题分析的微博用户推荐技术
46、微博用户兴趣挖掘技术研究
47、面向多源数据的信息抽取方法研究
48、基于本体约束规则与遗传算法的BIM进度计划自动生成研究
49、面向报关行的通关服务软件研究与优化
50、云应用开发框架及云服务推进策略的研究与实践
51、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响
52、空中交通拥挤的识别与预测方法研究
53、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究
54、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究
55、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究
56、机器人认知地图创建关键技术研究
57、Web服务网络分析和社区发现研究
58、基于球模型的三维冠状动脉中心线抽取方法研究
59、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究
60、传感器网络关键安全技术研究
61、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究
62、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究
63、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析
64、电信机房综合管控系统设计与实现
65、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究
66、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用
67、一种智能力矩限制器的设计与研究
68、移动IPv6切换技术的研究
69、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究
70、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究
71、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现
72、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究
73、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究
74、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究
75、基于AUV的UWSN定位技术的研究
76、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究
77、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究
78、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现
79、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究
80、PRAM模型应用于同步机制的研究
81、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究
82、云存储系统中副本管理机制的研究
83、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究
84、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究
85、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化
86、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究
87、融入隐私保护的特征选择算法研究
88、济宁一中数字化校园系统的设计与实现
89、移动合作伙伴管理系统的设计与实现
90、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用
91、基于语义的领域信息抽取系统
92、基于MMTD的图像拼接方法研究
93、基于关系的垃圾评论检测方法
94、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用
95、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发
96、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究
97、位置可视化方法及其应用研究
98、DIVA模型中定时和预测功能的研究
99、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究
100、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究
101、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响
102、空中交通拥挤的识别与预测方法研究
103、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究
104、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究
105、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究
106、机器人认知地图创建关键技术研究
107、Web服务网络分析和社区发现研究
108、基于球模型的`三维冠状动脉中心线抽取方法研究
109、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究
110、传感器网络关键安全技术研究
111、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究
112、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究
113、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析
114、电信机房综合管控系统设计与实现
115、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究
116、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用
117、一种智能力矩限制器的设计与研究
118、移动IPv6切换技术的研究
119、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究
120、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究
121、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现
122、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究
123、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究
124、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究
125、基于AUV的UWSN定位技术的研究
126、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究
127、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究
128、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现
129、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究
130、PRAM模型应用于同步机制的研究
131、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究
132、云存储系统中副本管理机制的研究
133、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究
134、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究
135、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化
136、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究
137、融入隐私保护的特征选择算法研究
138、济宁一中数字化校园系统的设计与实现
139、移动合作伙伴管理系统的设计与实现
140、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用
141、基于语义的领域信息抽取系统
142、基于MMTD的图像拼接方法研究
143、基于关系的垃圾评论检测方法
144、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用
145、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发
146、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究
147、位置可视化方法及其应用研究
148、DIVA模型中定时和预测功能的研究
149、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究
150、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究