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大数据背景下数据挖掘技术的应用研究

大数据背景下数据挖掘技术的应用研究摘要：随着科技的发展，数据信息大量出现，越来越多的人想要从许多混杂的资源中找出最具有价值的信息。

本文将从数据挖掘技术的基本概念入手，并结合当下现实来分析大数据的出现给数据挖掘技术应用带来的变化。

在数据挖掘技术应用中主要从数据分析的利用和数据聚类的利用两大方面进行阐释，总体研究大数据背景下数据挖掘技术的应用。

关键词：大数据时代;数据挖掘技术;数据挖掘技术的应用大数据的发展会带来大量的信息资源，人们的思维方式也会随之发生改变。

于此同时信息发展也逐渐成为了开启信息时代的钥匙。

全球各国普遍认识到数据的重要性及其对国家的发展发挥的许多重要意义，许多国家以此为基点制定适合自己国家发展的战略性计划，由此占领数据的高地，实现国家创新性发展。

因此，大数据在当今时代具有极强的研究价值和应用价值。

笔者将主要从大数据可视化给数据挖掘技术带来的影响为着眼点，进而进一步分析高性能计算（HPC）给数据挖掘技术带来的一定程度的影响，且通过这些变化研究大数据背景下数据挖掘技术的具体应用。

正文：当今的数据挖掘技术的理论已经成熟，数据挖掘技术的应用愈加广泛。

受众趋向了解更多的数据挖掘技术，从而利用起大量的信息资源。

我们对于大数据背景下的数据挖掘技术的具体应用，将会获得信息的有效运用和资源的科学整合。

同时，掌握和了解到有关于数据挖掘技术的知识对普通受众来说不仅可以掌握到大量的数据资源，从而更好地利用这些资源为我们的生活实践服务，而且对于专业技术人员来说，广泛被大众所接受的数据挖掘知识前景将更加开阔，理论弹性增大，这将促进数据挖掘技术的进一步发展。

一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术主要是一个搜索的过程，它主要利用算法进行搜索，并通过一定媒介，从大量的信息中提取对搜索者有用的信息资源。

这个过程的原始数据被分成建模样本和分析样本两部分。

建模样本将会经过数据预处理后变成预处理后的专家样本。

而分析样本则会经过特征选择后变成预处理后的分析样本。

数据挖掘技术在计算机基础教学模式改革中的应用

学效果，更好地培养出具有计算机应用能力的专业人才，采用数据挖掘技术对计算机基础教学方面的调查间卷进行挖掘，为学校计算机基础课程实施 “ 任务一究式”教学模式提供了决策支持。教学实践表明，该教学模式探符合计算机基础课程特点，提高了非计算机专业学生利用计算机解决问题的能力。
【关键词】数据挖掘，计算机基础，问卷调查，教学模式
中圈分类号：ＴＰ７２４文献标识码：Ａ
ＡＢＴＳＲＡＣＴＵｎｖｒｉｏｕｅｏｎａｉｎｃｕｓａｅｏａｉｏｒｅｆｒｔｅｓｕｅｔｆｎｎｃｍｐｔｒｍａｏｓｔｓｅｉｅｓｔｃｍｐｔｒｆｕｄｔｏｒｅｈｓｂｃｍｅａｂｓｃｕｓｏｈｔｄｎｓｏｏ —ｏｕｅｊｒｏｍａｔｒｙｏｃ
ＭｏｅｏｍｐｔｒＦｏｄａｉｎＣｏｒｅｄｆＣｏｕｅｕｎｔｏｕｓ
朱艳丽【摘郭晓娟４３０）５０３（河南科技学院信息工程学院河南新乡
要】《大学计算机基础》是非计算机专业学生掌握计算机技术的入门课程，为提高该课程的教学质量和教
评价方法教师评价，生互评｝学自我评价，班／组互评全小
题分析的基础上，结合高校创新型人才培养的目标，提
出了 “ 务一究式 ” 任探的教学模式［］１。在该教学模式
中，教师以任务驱动为线索组织教学，学生以探究式学习进行知识拓展，成绩的评定采用多元评价方式，包括

《数据挖掘的算法》论文

写一篇《数据挖掘的算法》论文
数据挖掘是一种采用计算机技术来从大量数据中发掘有用信息的过程。

它的目的是为了从海量的数据中发现新的信息、规律，并将其应用于商业、管理、工程和社会等领域，从而进行决策和控制。

数据挖掘的算法是数据挖掘的核心，它们具有非常重要的意义。

现在，有三种常见的数据挖掘算法，即关联法、分类法和聚类法。

关联法是指利用统计技术，从大量数据中发现不同事物之间的关联性，从而进行复杂数据集的分析和探索。

它具有快速、精准、可靠等优点，可以帮助我们找出特定的数据属性之间的关联关系，帮助决策者做出正确的判断。

分类法是指基于特征值，将目标对象归类到特定的类别或群体中，常见的分类算法包括逻辑回归、决策树和支持向量机等。

它可以帮助我们快速地划分类别和数据，使我们了解特定类别数据的分布情况，以便进行更好的分析和挖掘。

聚类法是指根据目标对象的特征值，将其分为不同的聚类，从而获得聚类之间的相似性和差异性。

层次聚类分析、K-均值
聚类等是常见的聚类方法。

通过这种方式，我们可以有效地发现数据集中的隐藏规律和特征，它有助于我们掌握数据的空间构成和特征分布，从而为后续的操作提供备选方案或策略。

以上就是数据挖掘的三种算法的基本介绍。

它们在数据挖掘中
扮演着重要的角色，我们可以根据实际需要，利用合适的方法，从海量数据中获取有用的信息，为后续决策提供可靠的支持。

计算机科学中的数据挖掘技术应用

计算机科学中的数据挖掘技术应用计算机科学作为现代科技的代表之一，早已成为办公、娱乐、交流等方方面面的支持者。

数据挖掘技术则是计算机科学的一个重要分支，其对于人们实现智能化决策、认知模式的建立等方面都有着不可替代的作用。

下文将就数据挖掘技术在计算机科学中的应用进行深入探讨。

1. 数据挖掘技术概述数据挖掘技术是指从海量、复杂、不规则的数据中，分析出有用信息、发现潜在关联、确定达到预期目标所需的数据模式和规律的技术。

计算机科学中的数据挖掘技术主要包括分类、聚类、关联规则等几种方法。

分类是指根据已知数据属性，将数据分为不同的类别，从而实现对数据的有效分析和处理。

经过分类处理后，用户可以更好地理解数据，同时也可以制定更好的决策方案。

聚类则是以相似性为基础，将同类数据分组，形成“簇”，从而更好地对数据进行处理。

聚类算法主要有K-Means、层次聚类等多种方法。

关联规则则是指根据数据集合中的已知规则，发掘未知的关联规律，从而生成新数据。

关联规则算法主要有Apriori、FP-Growth 等多种方法。

2. 在计算机科学中的应用数据挖掘技术在计算机科学中的应用范围非常广泛，包括财务管理、市场调研、医学、生命科学、环境保护、网站评估等方面。

2.1 财务管理在现代的企业管理中，对数据的分析和处理已经越来越受到重视。

众所周知，财务数据是企业发展中最为重要的数据之一。

计算机科学中的数据挖掘技术能够对企业的财务数据进行深入分析和处理，帮助企业更好地了解自身的经济状况，制定正确的决策方案。

2.2 市场调研市场调研是企业中非常重要的一个环节，它能够让企业更好地了解市场需求、竞争情况等信息。

计算机科学中的数据挖掘技术可以对市场调研数据进行深度挖掘，从中发掘出有用的信息，制定更切实可行的市场营销策略。

2.3 医学在医学领域中，利用计算机科学中的数据挖掘技术来进行疾病分析和治疗方案设计已经成为趋势。

例如，根据病人的医疗记录和检查数据，对病人进行分类，可以更加准确地进行诊断和治疗。

数据挖掘论文(最新范文6篇)

数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。

希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。

数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。

从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。

关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。

而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。

而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。

而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。

因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。

通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。

一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。

这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。

要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。

数据挖掘结课论文_袁博

数据挖掘课程论文题目：数据挖掘中神经网络方法综述学号：专业：工业工程名：目录一、引言 (3)(一)数据挖掘的定义 (3)(二)神经网络简述 (3)二、神经网络技术基础理论 (3)(一)神经元节点模型 (3)(二)神经网络的拓扑结构 (4)(三)神经网络学习算法 (4)(四)典型神经网络模型 (5)三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6)(一)数据准备 (6)(二)规则提取 (7)(三)规则评估 (8)四、总结 (8)一、引言(一)数据挖掘的定义关于数据挖掘的定义不少，其中被广泛接受的定义是：数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在实用的知识或者模式的过程。

该定义包含了一下几个含义： (1)数据源必须为大量的、真正的并且包含噪声的；(2) 挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的； (3)挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的； (4)挖掘出的知识并不要求合用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。

[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用，即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析，并发现隐藏在这些数据中的实用的知识，为决策提供支持。

(二)神经网络简述神经网络是摹拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。

[2]起初，神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好，其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。

但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法的陆续提出与优化，特别是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为泛博使用者所青睐。

二、神经网络技术基础理论(一) 神经元节点模型生物神经元，也成神经细胞，是构成神经系统的基本单元。

数据挖掘与数据分析论文

数据挖掘与数据分析论文在当今数字化的时代，数据已成为企业和组织决策的重要依据。

数据挖掘和数据分析作为从海量数据中提取有价值信息的关键技术，正发挥着日益重要的作用。

数据挖掘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。

它不仅仅是简单的数据检索和统计，而是深入挖掘数据之间的潜在关系、模式和趋势。

比如，在电商领域，通过数据挖掘可以发现用户的购买行为模式，从而精准推荐商品，提高销售额。

在金融行业，能够预测信用风险，提前采取措施降低损失。

数据挖掘所运用的技术包括关联规则挖掘、分类算法、聚类分析等。

关联规则挖掘可以找出不同商品之间的关联，帮助商家进行组合销售。

分类算法则能将客户分为不同的类别，以便提供个性化的服务。

聚类分析则有助于发现具有相似特征的客户群体。

数据分析则更侧重于对数据的描述和解释。

它通过对数据的收集、整理、分析和可视化，来呈现数据的特征和规律。

数据分析可以帮助我们回答“是什么”和“为什么”的问题。

例如，通过对销售数据的分析，我们可以了解哪些产品销售良好，以及背后的原因是价格因素、市场需求还是促销活动的影响。

数据挖掘和数据分析虽然有所区别，但两者紧密相关。

数据分析为数据挖掘提供了基础和准备，通过对数据的初步分析，可以确定数据挖掘的方向和重点。

而数据挖掘则是数据分析的深入和拓展，能够发现隐藏在数据背后更深层次的信息。

在实际应用中，数据挖掘和数据分析的流程通常包括以下几个步骤：首先是数据收集。

这是整个过程的起点，数据的质量和完整性直接影响后续的分析和挖掘结果。

数据来源多种多样，包括数据库、文件、网络爬虫等。

在收集数据时，需要确保数据的准确性和可靠性。

接下来是数据预处理。

这一步骤包括数据清洗、转换和集成。

数据清洗主要是处理缺失值、异常值和重复值等。

数据转换则是将数据进行标准化、归一化等操作，以便于后续的分析。

数据集成则是将来自不同数据源的数据整合到一起。

然后是数据分析或挖掘。

根据具体的问题和目标，选择合适的分析方法或挖掘算法。

计算机应用论文数据挖掘技术研究.doc

计算机应用论文数据挖掘技术研究即将毕业的大学生，毕业论文是不可缺少的一项，但是毕业论文又是十分难写的，让很多同学挠破头皮也难以下笔。

在这里为大家展示一篇计算机应用论文——数据挖掘技术研究，希望能够帮到同学们!随着信息技术迅速开展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。

但大量的数据往往无法区分隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。

因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘(Data Mining)技术由此应运而生。

数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规那么、概念、规律及模式等。

它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。

数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。

1.统计方法。

传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法，常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。

贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的根本工具，处理数据挖掘中的分类问题，回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最正确模型，在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归，还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响，是许多挖掘应用中有力的工具之一。

2.关联规那么。

关联规那么是一种简单，实用的分析规那么，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。

关联规那么在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系，原因之一是它不受只选择一个因变量的限制。

大多数关联规那么挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，但是，并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，要对这些规那么要进行有效的评价，筛选有意义的关联规那么。

数据挖掘技术在计算机取证中的应用研究

挖掘的分类算法，通过对历史案件数据的挖掘分析，来构建
危险命令模式库。
发现可疑用户时，要立即对陔用户进行跟踪和调查。
Ｉ — ｒｗｔ＿Ｇ０ｈ箅法是一个典型的关联规则算法。它能自动地从 ’ Ｐ海量数据中挖掘｝各个数据记录之间的关联关系，尽【能地｛Ｊ１Ｊ还原 …用户的上网行为，挖掘出用户的网上活动规律、网络爱好等。在取证分析过程中，我们可以通过关联规则算法来挖掘海量数据一与犯罪行为有关的所有可能的证据。｛１
第２次国算安学交会 § 》／２１第９６全计机全术流《§ ｜０年０１期
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数据挖掘技术在计算机取证中的应用研究
构建过程，可以看ｍ，选择分支判定属性是生成决策树的关键，
不同的属性会使对应不同的划分子集，如何选择判定属性将影响生成决策树的速度和生成的决策树的好坏，进而影响到
分类规则的质量。
策树的两层结点：
设Ａ为备选属性，Ａ含有 “个不同值，对应的概率分别是Ｐ，Ｐ，Ｐ，按照最小属ｌ的原则对Ａ进行扩展，个。： …，生熵
ｐａｒｐｏｎｓｏｈｅｔｅｅｒｈｒｃｉｎｏａａｍｉｉｇｔｃｏｏｙｉｏｐｔｒｆｒｎｓｃ．ｐｅｉｔｕｔｅｎｘｓａｃｄｉｅｔｏｆｄｔｎｎｅｈｎｌｇｎｃｍｕｅｏｅｉｓｔｒＫｅｒ：ｃｍｐｕｅｏｅｓｃ；ａｓｃａｉｎｒｅ；Ｉ３ａｇｉｍｙｗｏｄｓｏｔｒｆｒｎｉｓｓｏｉｔｏｕｌｓＤｌｏｒｔｈ

计算机数据挖掘技术的发展及应用【论文】

计算机数据挖掘技术的发展及应用摘要：随现代计算机信息技术快速发展，计算机功能不断与现代统计学理论相融合，在上述背景的催使下，计算机数据挖掘技术得以衍生。

与此同时，计算机数据挖掘技术与云储存、大数据等技术形成齐头并进的发展趋势，为现代人的生产、生活解决大量问题。

鉴于此，本文通过对大数据信息技术概念的阐述，对电子邮件、信息发布、电子商务以及全程电子商务四个发展时期加以总结，分析其基本工作流程，并提出相关开发策略和应用策略。

关键词：计算机数据挖掘技术；开发；应用；计算机数据挖掘技术（Computer Data Mining Technology）作为计算机科学的重要组成部分，又被翻译成为计算机数据采矿技术或计算机资料勘察技术等。

计算机数据挖掘技术是数据中心知识探索发现中的一个关键性环节，指的是从海量的数据资源中，利用算法检索隐秘于其中数据信息的基本过程。

计算机数据挖掘技术和计算机科学具有紧密联系，并利用互联网在线分析、统计、只能学习、情报搜索以及经验法则等多种手段来满足上述各种类目标的基本需求。

一、计算机数据挖掘技术的发展阶段计算机数据挖掘技术起源于上世纪七十年代，发展至今一共经历四个重要时期。

首先，是电子邮件时期，此阶段从上1972年开始，通讯量以每年五到八倍的速度快速增长。

其次，是信息发布时期，从上世纪九十年代开始，信息发布系统逐渐向web （World Wide Web）技术转变，成长速度得以大幅提升，成为现阶段互联网的重要应用。

中小微企业在发展的过程中，怎样将粗狂式发展转化为精准式发展极大的依托于计算机数据挖掘技术。

再次，是电子商务时期，电子商务阶段在部分发达国家也仅是起步时期，其未来发展道路极为宽广，之所以将电子商务归纳为一个具有时代性意义的阶段，是由于互联网的对于商业活动的最终目的便是，包括境内电子商务与境外电子商务在内的多种电子商务模式的有效开展。

最后，是全程化电子商务时期，在SaaS软件即服务基本模式得以良好应用的背景下，各种类软件不断登录于互联网，大幅增加电子商务链条长度与分支，形成现阶段全新的全程电子商务概念，并由此开创出一门独立硕士研究生学科，即计算机数据挖掘技术和客户关系。

计算机应用技术毕业论文范文

计算机应用技术毕业论文范文计算机应用技术是一个范围广泛、应用广泛的领域，涉及到计算机软件和硬件的设计、开发和应用。

随着信息化的加速推进，计算机应用技术在各行各业中的应用也越来越广泛。

本文旨在探讨计算机应用技术领域的研究现状、发展趋势和未来展望。

一、计算机应用技术的发展历程计算机应用技术作为一个新兴学科，其发展历程可以追溯到计算机的诞生。

从最初的巨型机到现代的个人电脑、移动设备，计算机应用技术经历了多次技术革新和突破。

随着互联网、大数据、人工智能等新技术的快速发展，计算机应用技术的发展呈现出日新月异的态势。

二、计算机应用技术在不同领域的应用计算机应用技术在各个领域都有着重要的应用价值，如教育、医疗、金融、物流等。

通过计算机技术，可以提高工作效率，简化工作流程，提高数据安全性等。

例如，在教育领域，计算机应用技术可以帮助学生更好地学习和掌握知识；在医疗领域，计算机应用技术可以帮助医生更准确地诊断病情，制定治疗方案。

三、计算机应用技术的研究现状当前，计算机应用技术领域的研究主要集中在人工智能、机器学习、数据挖掘等方向。

这些技术在推动计算机应用技术的发展和应用上起着至关重要的作用。

同时，还有一些新技术如区块链、物联网等也在计算机应用技术领域得到广泛应用。

四、计算机应用技术的未来展望展望未来，计算机应用技术将继续发展壮大，不断推动各行各业的创新发展。

随着人工智能、大数据等技术的不断成熟，计算机应用技术将在智能化、自动化、个性化等方面取得更大的突破。

同时，在安全性、隐私保护等方面也会得到更好的保障。

五、结语综上所述，计算机应用技术作为一个重要的学科，对社会的发展产生着巨大的影响和推动作用。

随着科技的不断进步，计算机应用技术的发展也将迎来更加辉煌的明天。

希望本文对读者对计算机应用技术领域有更深入的了解和认识。

以上是对计算机应用技术毕业论文范文的探讨，希望对您有所帮助。

计算机数据挖掘论文

计算机数据挖掘论文计算机数据挖掘论文计算机数据挖掘论文主要阐述了计算机数据挖掘技术的概念、任务、过程、技术方法、应用领域及挑战。

计算机数据挖掘论文【1】摘要社会生产力的发展带来了科技的不断进步，从而带动了空间数据采集技术的发展，人类迫切需要更新数据挖掘的知识和方法来应对日益复杂的数据。

海量的网络数据记录下人们生产和生活的各种信息，怎样对计算机采集的数据信息进行合理分类、科学应用成为一个为我们所关心的问题。

然而由于数据量越来越大，传统的数据挖掘技术的局限性和弊端也慢慢凸显，更为完善的计算机数据挖掘技术硬象而生。

数据挖掘技术是一种科学有效的数据处理方式，它为应对信息爆炸，海量信息的处理提供了科学有效的手段。

计算机数据挖掘技术顺应了时代和社会的发展，也逐渐成为社会关注的焦点。

【关键词】计算机数据挖掘通过人们长期对数据处理技术的研究和开发，计算机数据挖掘技术应用越来越广泛。

计算机数据挖掘技术在是当前计算机科学研究的活跃领域，在我们的社会生产和生活中都发挥着重要的作用。

计算机数据挖掘技术能够从庞大的信息库中发掘出有价值、有意义的信息并发挥它们在现实生活中的作用，具有广泛的应用前景。

只有充分地了解这门技术，才能更好地运用它。

1 计算机数据挖掘技术的概念及对象1.1 计算机数据挖掘技术的概念数据挖掘，就是通过一些方式从大量数据中获得有用或是有潜在利用价值的并应用到现实中的一个过程。

计算机数据挖掘技术是一种热门并且实用性强的科学艺术在我们的社会生活生产中在不同的领域发挥着极其关键的作用。

计算机数据挖掘技术的系统性比较强，面对多样化的信息处理起来也更有技术性。

1.2 计算机数据挖掘技术的对象面对日趋多样化的处理对象，计算机数据挖掘技术可以更迅速准确地处理和提取信息。

运用到企业方面这门技术可以帮助企业巩固经营竞争地位和提高经济效益。

比如金融企业中重要的就是要对进行的投资的风险做出较为准确的评估，从而将风险降到最低。

信息管理计算机数据挖掘技术应用-信息管理论文-管理论文

信息管理计算机数据挖掘技术应用-信息管理论文-管理论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——摘要：随着现代科技的发展与进步，计算机数据挖掘技术在不断创新与完善的基础上，不仅强化了信息管理的综合水平，还提高了工作质量与效率，为有关数据收集、分析、整理提供了技术保障。

本文分析了数据挖掘技术的概念与用途，并从提炼有效信息、提高服务水平、降低鉴定工作成本等几方面分析了数据挖掘技术实际应用情况，以为社会的进步和发展提供一定的理论指导依据。

关键词：信息管理系统；计算机；数据挖掘技术；应用数据挖掘技术是指以计算机系统为平台，对系统中的大量随机数据进行分析、整理，从而提取出对商业发展有用的数据。

既提高了企业信息管理工作的质量与效率，又完善了信息化整合机制，对基本数据进行深入、差异化分析，为下一步工作奠定了坚实的基础。

1数据挖掘技术的实际应用当前社会，计算机信息技术在各行各业应用十分广泛，并且受到了社会各界的高度肯定和认可。

以数据挖掘技术为例，在信息管理工作中该技术发挥了较大的优势，较好的完善了现有工作中的不足与问题，应用计算机平台可以在保证信息安全的基础上，做到了资源信息优化管理，提炼出有意义的数据；在医疗管理上，计算机平台可以自主分析的基本情况，医生在就诊时需，要利用计算机平台对患者进行记录，以建立完善的管理系统；对信息管理而言，数据循环需要通过计算机对目标进行不断的循环处理，以达到信息、筛选提取的目的。

计算机数据挖掘技术以数学方法为主，在一定条件下，工作人员通过计算机用一种具有高度概括性和逻辑性的语言，将事物的状态过程关系表达出来。

同时，在实际运算过程中，还会涉及演绎法和归纳法，以保证所收集数据的准确性，并且符合信息管理领域的基本原则。

2数据挖掘技术的形式数据挖掘技术所包含的知识十分广阔，包括机器学知识、统计学知识、人工智能等相关技能，进一步通过计算机平台对企业数据库内的数据进行自动化分析，并且总结出潜在规律，以辅助工作人员做出合理的决策。

数据挖掘技术应用论文

数据挖掘技术应用论文随着互联网和信息技术的高速发展，各种数据量急剧增长，数据分析和挖掘技术成为了企业做出战略决策必不可少的技术手段。

相对于传统的数据分析方法，数据挖掘技术不仅可以更加高效地处理海量的复杂数据，更可以从中挖掘出更多的潜在价值和商业价值。

而在数据挖掘技术的应用中，论文是一种重要的研究形式，可以帮助企业、学术机构或个人更加深入地了解数据挖掘技术。

I. 引言数据挖掘技术是一种通过各种算法和技术来发掘、分析、提炼和挖掘隐藏在数据中的模式或关系的计算机技术。

相对于传统的数据采集、清洗和存储方法，数据挖掘技术可以更加高效地处理大型数据，更能够在数据中发掘出潜在的商业价值和预测性信息。

在企业决策、市场分析、社会调查等各个领域，数据挖掘技术都发挥着重要的作用。

本文旨在介绍数据挖掘技术应用论文的相关内容。

II. 数据挖掘技术应用论文在数据挖掘技术的应用中，论文是一种重要的研究形式，可以帮助企业、学术机构或个人更加深入地了解数据挖掘技术。

数据挖掘技术应用论文主要包括以下几方面：1. 研究目的在数据挖掘技术应用论文中，研究目的是非常重要的。

研究目的可以针对具体的问题或挑战，也可以是为了增加知识积累或业务拓展。

研究目的的明确不仅有助于论文的撰写，还可以帮助读者更好地理解和应用论文中介绍的技术方法。

2. 数据来源作为数据挖掘技术的应用者，数据源的选择和获取是至关重要的。

数据来源可以来自多种渠道，例如公共数据、知识库、社交媒体、企业自有数据等。

对于企业来说，自有数据是最宝贵的资源之一。

论文应该详细介绍数据来源、数据采集和预处理的方法和步骤。

3. 数据分析和挖掘方法在数据挖掘技术的应用论文中，数据分析和挖掘方法往往是关键的内容。

这些方法可以是基本的统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。

研究者不仅需要准确、详尽地介绍各种方法的理论和应用，还需要说明这些方法的优缺点及适应范围等内容。

同时，还需要说明对于不同的研究目的和数据集，如何根据不同的问题进行合理的选择和运用。

函授计算机专业毕业论文

函授计算机专业毕业论文
标题：基于数据挖掘的个性化推荐算法研究与应用
摘要：
随着互联网和移动互联网的迅猛发展，人们获取信息的渠道也变得更加多样和广泛。

然而，信息过载和信息冗余问题也日益突出。

如何从海量的信息中准确、高效地提取用户感兴趣的内容，成为了亟待解决的难题。

本课题以数据挖掘技术为基础，研究了个性化推荐算法，通过对用户历史行为和偏好进行分析，从而为用户提供个性化的推荐服务。

关键词：数据挖掘，个性化推荐，用户行为分析，偏好分析
1.引言
随着互联网和移动互联网的迅猛发展，人们面临着信息过载和信息冗余问题，如何从海量的信息中准确、高效地提取用户感兴趣的内容，成为了亟待解决的难题。

个性化推荐技术作为一种解决方案，具有广阔的应用前景。

2.相关技术及算法介绍
2.1数据挖掘技术概述
2.2个性化推荐算法概述
2.3用户行为分析算法
2.4偏好分析算法
3.算法设计与实现
3.1数据采集与预处理
3.2用户行为分析
3.3偏好分析
3.4推荐算法设计
3.5系统实现与优化
4.实验与评估
4.1实验环境与数据集介绍
4.2实验设计与方法
4.3实验结果与分析
5.应用与展望
5.1推荐系统应用场景
5.2推荐系统的现状与问题
5.3推荐系统的进一步研究方向
6.结论
本课题基于数据挖掘技术，研究了个性化推荐算法，并设计了一套基于用户行为分析和偏好分析的推荐系统。

通过实验评估，验证了该算法的有效性和准确性。

未来，可以进一步完善算法，提升推荐系统的性能和用户体验。

数据挖掘技术在计算机专业毕业论文中的研究与应用

数据挖掘技术在计算机专业毕业论文中的研究与应用随着计算机科学与技术的发展，数据挖掘技术得到了广泛的关注和应用。

在计算机专业的毕业论文中，数据挖掘技术可以为研究者提供强大的支持，帮助他们从大量的数据中发现有价值的信息，并为实际问题提供有效的解决方案。

本文将探讨数据挖掘技术在计算机专业毕业论文中的研究与应用。

一、引言随着信息技术的迅猛发展，人们可以方便地获取到大量的数据。

然而，这些数据的规模庞大，特征复杂，无法直接被人类所理解和利用。

数据挖掘技术的出现，解决了这个难题，它可以通过应用统计学、机器学习等技术，对数据进行分析和处理，提取其中的模式和规律。

在计算机专业的毕业论文中，数据挖掘技术的应用已经成为一个热门的研究方向。

接下来，我们将从几个角度来探讨数据挖掘技术在毕业论文中的研究与应用。

二、数据预处理在进行数据挖掘之前，研究者首先要对原始数据进行预处理。

数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步，它的目的是清理和转换数据，使其适合用于后续的数据挖掘任务。

在计算机专业毕业论文中，数据预处理通常会涉及到数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等方面的工作。

其中，数据清洗是最基础的步骤，它用于处理数据中存在的缺失值、异常值和噪声等问题。

通过数据预处理，研究者可以筛选出高质量的数据，为后续的数据挖掘任务打下坚实的基础。

三、特征选择与降维在进行数据挖掘任务之前，研究者通常需要从大量的特征中选择出对问题有意义的特征。

特征选择是一项重要的工作，它可以提高模型的性能并降低计算复杂度。

在计算机专业毕业论文中，特征选择是一个常见的研究方向。

研究者通过分析特征的相关性和影响因素，选择出最具有代表性和判别性的特征子集。

此外，为了进一步降低数据维度和提高计算效率，研究者还可以通过特征降维方法，如主成分分析和因子分析等技术来对数据进行降维处理。

四、分类与聚类分析数据挖掘技术的一个重要应用领域是分类与聚类分析。

在计算机专业毕业论文中，研究者可以使用数据挖掘技术来对数据进行分类和聚类，从而实现对数据的分组和归类。

计算机数据挖掘论文2

计算机数据挖掘论文(2) 计算机数据挖掘论文计算机数据挖掘技术的产生是社会的一种进步，了解计算机数据挖掘对我们来说非常的重要，计算机数据挖掘技术对于庞大的数据有着整理分析的作用，这不仅仅对于企业的工作产生了巨大的作用，还对日常工作生活等也提供重要的帮助。

1 计算机数据挖掘的概念及对象1.1 计算机数据挖掘的概念计算机数据挖掘是在社会的发展进入了网络信息时代之后产生的网络衍生产品，计算机数据挖掘主要是通过一定的手段对企业内部进行数据挖掘，然后通过一定的分析，对那些通过数据挖掘得到的数据进行整理，进而分析企业的市场以及企业的发展等等问题。

计算机数据挖掘对处于网络信息时代之中的企业来说非常重要，它是处于网络信息时代之中的企业长远发展的助推器，作为处于信息时代的企业要抓住这个促进自己发展的大好契机。

1.2 计算机数据挖掘的对象计算机数据挖掘具有一定的针对性，计算机数据挖掘的对象(目标数据)并不是所有的数据，它是具有选择性的，计算机数据挖掘的对象主要是指企业中能够揭示一些未发现的隐藏信息和企业中比较有意义和研究价值的数据，明确这一点非常的重要，计算机数据挖掘的对象的选择性是影响计算机数据挖掘效率的主要因素，对于一个没有充分认识计算机数据挖掘对象的选择性的企业来说，它的计算机数据挖掘的效率会比成熟的计算机数据挖掘的企业或者是充分认识到计算机数据挖掘的对象的选择性的企业要低得多。

同时，明确目标数据的类型也非常重要，它直接决定了要使用的数据挖掘技术和方法，大体上数据类型分为三类：记录数据，给予图形的数据和有序的数据。

2 计算机数据挖掘的任务及过程2.1 计算机数据挖掘的任务计算机数据挖掘主要是对海量的数据进行挖掘和分析，必须经过计算机数据准备和计算机数据规律寻找的固定过程，在计算机数据挖掘的过程中，计算机数据准备和计算机数据规律的寻找一个都不能少，我们要做好计算机数据挖掘的每一步，计算机数据挖掘的任务主要有对计算机数据挖掘的结果与企业的市场现状进行一个具体的联系、对计算机数据挖掘的结果进行一定的分类，对计算机数据挖掘的结果进行一定的变异分析。

论述大数据技术的原理及应用论文

论述大数据技术的原理及应用论文引言随着信息时代的快速发展，大数据技术成为各行各业都面临的重要问题。

本文将论述大数据技术的原理和应用，通过剖析其背后的核心原理和实际应用案例，探讨大数据技术的重要性和影响力。

1. 大数据技术的原理大数据技术基于分布式计算和存储原理，旨在处理大规模的数据集合。

以下是大数据技术的核心原理：1.1 分布式存储大数据技术通过将数据分布存储在多台计算机上，实现了数据的冗余备份和高可靠性。

这种存储方式也提高了数据的读写速度，使得大数据能够在短时间内进行高效处理。

1.2 并行计算大数据技术采用并行计算的方式处理数据，将数据拆分成多个小任务，分配给多台计算机进行并行计算。

这样可以大大提高数据处理的速度和效率。

1.3 数据挖掘算法大数据技术主要通过数据挖掘算法来分析和处理数据，挖掘数据中的模式、趋势和关联规则。

这些算法包括聚类、分类、关联规则挖掘等，可以帮助用户从海量的数据中提取有价值的信息。

2. 大数据技术的应用大数据技术在各行各业都有着广泛的应用，以下列举几个典型的应用案例：2.1 金融行业大数据技术在金融行业的应用非常广泛。

银行可以通过大数据技术对客户的数据进行分析，为客户提供个性化的金融服务。

同时，大数据技术还可以用于风险控制和欺诈检测，帮助银行提高风险管理和客户保护能力。

2.2 零售行业大数据技术可以帮助零售商分析消费者的购物习惯和偏好，从而进行商品定价、推荐和库存管理。

此外，大数据技术还可以帮助零售商优化供应链，提高物流效率和减少成本。

2.3 医疗行业大数据技术在医疗行业的应用可以帮助医生更好地管理患者的健康信息和病历数据。

通过对大量病历数据的分析，医生可以提高诊断的准确性，并且预测疾病的发展趋势。

同时，大数据技术还可以帮助医疗机构优化资源分配和提高工作效率。

2.4 交通行业大数据技术可以通过分析交通数据来改善交通流畅性和减少交通事故。

通过对实时交通数据的分析，交通管理部门可以更好地调度交通信号和路网。

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数据挖掘技术论文计算机应用系统论文
关联规则挖掘算法在选课系统中的应用研究［摘要］针对高校网上选课工作中遇到的一些实际矛盾，本文将关联规则挖掘算法应用于选课指导系统中，对系统中存储的大量数据进行挖掘，从中提取出潜在的有用的信息，为高校选修课的开设及学生选课行为提供决策支持。

［关键词］数据挖掘；关联规则挖掘；选课系统；FP-growth 算法
１引言
目前，普通高校已广泛采用计算机信息系统对学生选课活动进行管理，学生可根据自己专业特点、兴趣爱好以及未来的职业规划，在网上进行选修课的选择。

在选课过程中，经常出现选课倾向不均衡，也就是选择一些课程的人数过多，而另一些课程无人选的现象。

选课系统在运行中积累了大量的数据，这些数据中隐含着一些无法辨识的信息，利用数据挖掘技术，挖掘选课系统中积累的潜在的、有用的信息，可以指导教务部门调整热门课程和冷门课程的数量和学分设置，从而提高教学管理水平，使教学资源得到合理分配，满足学生的个性化选课需求。

２关联规则及其算法分析
２．１数据挖掘定义
数据挖掘［１］是从数据中识别出有效的、新颖的、潜在有用的、以及最终可理解的模式的高级过程。

简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。

它是一个融合多种技术的交叉学科，包括数据库技术、统计学、机器学习、可视化和信息科学以及其他相关学科。

２．２关联规则算法分析
关联规则（ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎＲｕｌｅ）挖掘就是从大量的数据集中去寻找数据之间的关联关系，为决策系统服务。

人们可以利用手中没有规律的数据，找出物与物之间的规律，利用这些规律已给商业界带来了惊人的利润。

目前，关联规则挖掘已经成为数据挖掘领域中的重要研究方向。

关联规则的挖掘算法主要有循环式扫描算法、增量式更新算法、并行挖掘算法、元模式制导、基于约束挖掘等。

其中比较典型的有Ａｐｒｉｏｒｉ算法和ＦＰ－ｇｒｏｗｔｈ算法。

杨克松［２］用Ａｐｒｉｏｒｉ算法对选课系统进行数据挖掘，但由于Ａｐｒｉｏｒｉ算法在每次寻找频繁项集的时候，都需要扫描数据库一次，因此随着数据库的增大，寻找频繁项集的时间会越长，系统的效率受到很大的影响。

针对Ａｐｒｉｏｒｉ算法框架的缺陷，Ｈａｎ．ＪＷ（韩家炜）［１］等人提出了ＦＰ－ｔｒｅｅ结构和相应的ＦＰ－ｇｒｏｗｔｈ算法。

实验表明，ＦＰ－ｇｒｏｗｔｈ对不同长度的规则都有很好的
适应性，同时在效率上较之Ａｐｒｉｏｒｉ算法有巨大的提高。

由于高校多年来存储的选课数据量较大，故选用ＦＰ－ｇｒｏｗｔｈ方法实现高校选课系统的关联规则挖掘较合适。

３关联规则挖掘在选课指导系统中的应用
数据挖掘过程可以分为3个步骤：数据预处理、数据挖掘、挖掘结果的解释与评估。

３．１数据预处理
数据预处理是要对数据进行清洗、集成、转换和消减。

清除冗余数据，降噪，填充缺失的数据，消除重复记录，从而提高数据挖掘对象的质量，达到提高数据挖掘所获知识质量的目的。

本文结合选课系统的应用来研究数据预处理的4个步骤：
（１）数据清洗。

现实世界的数据常常是有噪声、不完全的和不一致的。

数据清洗过程一般包括平滑噪声数据、补充缺失数据、消除异常数据，以及纠正不一致的数据。

在系统中，对数据库中空缺的数据项进行关联查找对照，用最“近似”的数据填充。

对于冗余数据（如同时选取两门同样课程的学生数据）进行删除。

（２）数据集成。

将来自多个数据源（数据库、数据立方、普通文件等）的数据结合在一起并形成一个统一数据集合，以便为数据挖掘工作的顺利完成提供完整的数据基础［１］。

在选课系统的存储设计中，要为将来的数据挖掘做准备，同时考虑不同专业的偏好程度、
课程的冷热程度、学生对教师的要求等因素，将数据存储在ＳＱＬＳｅｒｖｅｒ２０００中。

（３）数据转换。

将数据按划分的主题进行转换，同时使数据离散化。

例如：将“网络20０９－０１”分解成“网络”专业、“20０９”级、“０１”班，为数据挖掘做准备。

（４）数据消减。

数据消减是使原来庞大复杂的数据精简化，去除挖掘工作不需要的属性，同时保证数据的完整性。

例如：去除课程信息中的学期、课程序号等；去除教师信息中的年龄、性别等；学生信息中只保留学号、姓名、专业、院系、年级，其他信息去除；成绩信息中只保留课程编号、学号、成绩。

３．２数据挖掘
本文选择关联规则挖掘方法来研究课程、学生、教师之间的相关联系，在关联规则挖掘的各种算法中，经过前文比较，我们选用效率较高的ＦＰ－ｔｒｅｅ增量模式算法，具体算法如下。

表１中数据是部分选课情况，以该数据为例，可以挖掘出若干关联规则。

下面仅从技术角度讨论3条选择关联规则的标准：支持度（也称广泛度，普遍度）、置信度（也称预测度）、增益。

３．２．１支持度ｓｕｐ（）
表示在选课系统中同时包含关联规则左右两边教师职称和课程科目的选择次数百分比。

即支持这个选择的次数百分比，相当于联合概率。

ｓｕｐ（Ｘ２２→ Ｙ１１）＝Ｐ（Ｘ２２Ｙ１１）＝４０
０／１０００＝４０％
３．２．２置信度ｃｏｎ（）
是指在所有的选择了左边的教师，同时又选择了右边的课程的选择概率，是一个条件概率。

ｃｏｎ（Ｘ２２→ Ｙ１１）＝Ｐ（Ｙ１１｜Ｘ２２）＝Ｐ（Ｘ２２Ｙ１１）／Ｐ（Ｘ２２）＝４００／５４０＝７４．１％３．２．３增益ｌｉｆ（）
增益是两种可能性的比较。

一种是在已知选择了左边教师的情况下选择右边课程的可能性，另一种是在任意情况下选择右边课程的可能性。

ｌｉｆ（Ｘ２２→ Ｙ１１）＝Ｐ（Ｙ１１｜Ｘ２２）－Ｐ（Ｙ１１）＝７４．１％－５０％＝２４．１％
这个标准和数据挖掘中其他模型的选择标准一样，通过与“原有”规则的比较，来测量该规则提高预测准确性的程度。

指定标准的最小值：ｍｉｎ＿ｓｕｐ＝１０％，ｍｉｎ＿ｃｏｎ＝４０％，ｍｉｎ＿ｌｉｆ＝１０％。

取值都大于标准临界值的关联规则被列出。

３．３对结果的评估
从表２中挖掘的有效规则可以看出，Ｒ１规则说明20０９级学生偏爱文史类课程，并且多数学生选择职称为副教授的教师；Ｒ２规则说明20１０级学生对经济类课程感兴趣，并且对教授职称的老师非常认可；Ｒ３规则说明各年级学生都对艺体类课程有兴趣，而且对老师的职称没有要求；Ｒ４规则说明学生对学分比较高的课程有兴趣，等
等。

根据表2中的结果，可以建议下学期广泛开展艺体类选修课，锻炼体魄陶冶情操，向20０９级学生增开文史类课程，向20１０级学生增开经济类课程，等等。

４结论
数据挖掘技术已经成功地应用于银行、大型超市等营利性领域中，在高校、政府等非营利性机构中应用很少。

本文采用ＦＰ－ｇｒｏｗｔｈ算法对高校学生选课信息进行数据挖掘，辅助教务处完成下学期选修课程和教师资源的合理安排，提高教学管理效率。

此问题还需进一步深入研究，从多层次和多维度对系统中的数据进行挖掘。

主要参考文献
［１］［加］ＪｉａｗｅｉＨａｎ，ＭｉｃｈｅｌｉｎｅＫａｍｂｅｒ．数据挖掘概念与技术［Ｍ］．范明，孟小峰，译．北京：机械工业出版社，２００１．
［２］杨克松．论关联规则在高校选课系统中的应用［Ｊ］．福建电脑，２００７（１０）．。