厦门大学信息检索大作业

课题大作业（２人一组，自拟与自己导师研究方向一致的课题，完成以下作业）

1课题的分析

思维导图及主要概念分析

（要求：要有主概念面、相关概念、隐含概念、英文检索词）

1.1写出拟进行检索的检索策略、涉及到的学科范围。

课题名称：数据挖掘技术及应用

主要概念面：数据挖掘技术应用

1.2总体检索思路

你目前对这个课题了解的大致情况，以及你希望解决的问题。由此你准备如何展开（国内、国外、年限、文献类型）。

涉及学科及分类号：

计算机技术与自动化技术（TP3）

1.3数据挖掘(Data Mining)，也叫数据开采，数据采掘等，是按照既定的业务目标从海量数

据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAF'的出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而言两者是相辅相成的。国内对DMKD的研究稍晚，1993年国家自然科学基金首次开始支持对该领域的研究项目。近年来发展迅速，进行的大多数研究项目是由政府资助进行的，如国家自然科学基金、863计划、“九五”计划等。

所涉及的研究领域很多，一般集中于学习算法的研究、数据挖掘的实际应用以及有关数据挖掘理论方面的研究。国内从事数据挖掘研究的机构主要在大学，也有部分在研究所

或公司。这些单位包括清华大学、中科院计算技术研究所、空军第三研究所、海军装备论证中心等。

2搜索引擎（百度、谷歌、scirus）：

选择百度作为搜引擎

2.1检索策略：如下图所示

2.2找到的结果（截图第一页）

2.3你选定的最相关的结果（要求必须可直接看原文）

2.4 说明选择该文的原因，从中你是否有新的想法（线索）

选择本文的原因是既涉及到数据挖掘这方面相关知识的研究与应用其次是与要检索的应用领域，也就是数据挖掘在航天或者军事方面的领域相吻合，并且在时间上也相对比较近。另外下载相关的在线阅读软件既可以进行阅读。因此选用该文章。

3 图书搜索（读秀、Ｆｕｌｉｎｋ）

要求查找与你课题有关的信息，主要是相关的概念、或者涉及到的具体的研究方法、实验方法的介绍。

3.1 检索策略

FULink平台检索策略：

书名=数据挖掘

分类=工业技术

中图分类号=TP3

年份=2000-2013

3.2具体的检索结果，即概念的解释、研究方法或实验方法具体的操作过程等（截图表示）。

要求：注明出处，以参考文献的格式

检索结果：

共90条结果

读秀平台检索策略：书名=数据挖掘

分类=工业技术

中图分类号=TP3

年份=2000-2013

共90条结果

具体的检索结果：

对结果进行筛选，选取3本与课题相关的具体书：

（1）《数据挖掘技术》朱玉全编著. 南京市：东南大学出版社, 2006

（2）《数据挖掘技术以及应用》刘诗平编著. 北京市：高等教育出版社, 2010.

（3）《数据挖掘原理与技术》张云涛编著北京市：电子工业出版社，2004

4论文检索（期刊论文、学位论文、会议论文）选用CNKI、维普、万方跨库查找

4.1检索工具

万方

4.2检索策略（最终的）

篇名=（数据挖掘+数据勘探+数据采矿+data mining+DM）* 应用*时间=2013年1月1日-2013年10月25日

4.3检中的结果（第一页，包括检索结果的条数）

条数：

4.4选择最有代表性的论文15篇（要求3种文献类型都要），说明选择的理由。

学位论文：

[1] 张岭.人工神经网络模型预测的分析与研究[D].南京信息工程大学,2010.DOI:10.7666/d.y1694886.

[2] 戴南.基于决策树的分类方法研究[D].南京师范大学,2003.DOI:10.7666/d.y499922.

[3] 李想.Boosting分类算法的应用与研究[D].兰州交通大学,2012.DOI:10.7666/d.y2142546.

[4] 任宇飞.SVM模型改进的若干研究[D].南京邮电大学,2013.

[5] 毛国君.数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究[D].北京工业大学,2003.

[6] 刘君强.海量数据挖掘技术研究[D].浙江大学,2003.

[7] 萨迪.基于B/S框架的数据挖掘系统的设计与实现[D].中南大学,2011.DOI:10.7666/d.y1914056.

[8] 刘舒舒.面向医疗保险领域的数据挖掘平台研究与设计[D].江苏大学,2013.

期刊论文：

[1] 姜斌,潘景昌,王为等.SDSS-DR8中激变变星候选体的数据挖掘[J].光谱学与光谱分

析,2013,33(2):464-467.DOI:10.3964/j.issn.1000-0593(2013)02-0464-04.

[2] 张玉存,孔涛,付献斌等.基于双重逆极限空间的地貌信息数据挖掘方法[J].地球物理学

[3] 赵艳君,魏明军.改进数据挖掘算法在入侵检测系统中的应用[J].计算机工程与应

用,2013,(18):69-72,115.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1304-0309.

[4] 刘大有,陈慧灵,齐红等.时空数据挖掘研究进展[J].计算机研究与发展,2013,50(2):225-239.