计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究
计算机半结构化数据源的数据挖掘技术研究_赵伟
│ Computer CD Software and Applications 120计算机半结构化数据源的数据挖掘技术研究赵伟 / 太原师范学院计算机中心，太原 030012着因特网的发展，数据信息来源种类逐渐增多，相应的信息复杂性也在增加，传统的数据存储和处理方式已经不能很好的满足实际使用与研究的需求，XML 作为一种半结构化数据标准，已经开始被越来越广泛的应用，而对于此类结构化数据的挖掘也为我们的日常研究提供了一个方向。
对于半结构化数据源的挖掘不同于传统的数据挖掘。
传统的数据库中的数据类型工整，数据结构性很强，为完全的结构化数据，因此对于此类数据处理较为简单，只需要按照其规律进行分析即可。
而对于半结构化的数据则因其表现形式的多样性，所以对其挖掘要比对于单个数据仓库的数据挖掘要复杂。
1 半结构化数据半结构化数据有两种，一种是指该数据在物理层面上缺少结构，另外一种是指该数据在逻辑层上缺少结构。
在现有的Web 环境中，有一些结构化的数据，为了用于网页页面显示而采用了与HTML 语言标记符号嵌套的方式，因此就构成了第一种物理上的半结构化数据。
另外网络中有众多的Web 页面，页面上有着丰富的数据内容，这些数据大多都以HTML 文件的方式存在，并没有严格的结构和类型定义，这样的数据都属于第二类的逻辑层的半结构化数据。
网络页面上的数据与传统数据库中存储的数据不同，传统数据库内的数据都有一定的数据模型，每个特定的数据都可以根据模型来进行描述，而网络页面上的数据很复杂，并且不能按照特定的模型进行描述，每一个站点的数据都遵循其独立的设计规则，并且它的数据本身具有自我描述的特性和动态的可变性。
因此网络页面上的数据具有一定的结构性，但是其因为具有自述层次的存在，因此属于一种非完全结构化的数据，也称为半结构化数据。
2 半结构化数据的来源（1）在Internet 上因为对所存储的数据没有严格模式的限制而产生的半机构化数据，常见的有HTML 、XML 、SGML 等类型的文件。
浅谈数据挖掘
件。 该文简要 分析介绍了数据挖掘 的舍功能、 技术及其应用等。 关 键词： 数据挖掘 技术 应用
中图分类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １
文献标识码 ： Ａ
意 义。
应 用。 生 物 信 息 学 就 是 通 过 对 生 物 学 实 验 产生的海量数据， 进行分类、 处理、 分 析 和 存 储， 达 到 深 入 理 解 生 命 科 学 中基 于 分 子 水 平 的 生 物 信 息 的 生 物 学 意 义 。如 差 异 基 因表 达 检 测 的基 因芯片 ， 就 是 具 有 高通 量 的 ３ 数 据挖 掘方 法 并 同 时 能 够产 生 许 多生 物 学 数 据 ， 在 要 的数据挖 掘方 法包括决策树 、 遗 传 特 点 ， 分 析 和 挖 算法 、 人 工神 经 网络 、 近 邻 算 法 和 规 则 推 导 其 中 蕴 含 着 丰 富 的 生 物 学 意 义 。 检 测 差 异 表 达 基 因在 不 等。 通过 描 述 和 可 视 化 来 对 数 据 挖 掘 结 果 掘 基 因芯 片 数 据 ， 同 环 境 条 件 的 异 常表 达 值 ， 能 够 生 层 次 的 进行 表 示 。 提 高 对 生 命 科 学 研 究 的 决 策树 是 以 实 例 为 基 础 的 归 纳 学 习算 了解 生 物 学 知 识 ， 对 癌 症 差 异 基 因的 分析 结 法。 着决 策 集 的 树 形 结 构 代表 决 策 树 ， 树 型 科 学 性 和 效 率 。 能 够 更 好 的 检 测 有关 疾 病 ， 并根 据 结 构表 示 分类 或 决 策集 合。 决 策 树 是 采用 自 果分析， 相 关 疾 病 的 基 因 特 性 ， 就 能有 针对 性 的 进 顶 向下 的递 归 方 式 ， 树 的 非 终 端 节点 表 示 行 个体 化 治 疗， 开发 个 体化 的 新 药。 属性 ， 叶 节点 表 示所 属的 不 同类 别 。 进入２ ０ １ ３ 年， 有 许 多 媒 体 都 在 称 之 为 遗传算 法是基于种群 “ 多样 性 和 “ 优 大 数 据 元 年” 。 大数 据 也 就 是 拥 有庞 大 的 胜 劣汰 ” 原 则 等 进 化 理论 ， 模 拟 生 物 进 化 过 “ 事 务数 据 量 大 规 模 增 长 ， 而且 大 程的全局 优化方法 ， 将 群 体 中将 较 劣 的 初 数 据 信 息 ， 数 据 始 解 通过 复制 、 交 叉和 变异 ３ 个 基本 算 子 优 数 据 是 要 处 理 大 量 的 非 规 范 化 数 据 ， 爆 炸 性 的 大 数 化求解的技 术 ， 在 求 解空 间随 机 和 定 向搜 挖 掘 和 分 析 是 必不 可少 的。 可能 会 改 变 人 们 的思 考 方 式 ， 也 索特征 的多次迭代过程 ， 直 到 求 得 问 题 的 据 的 产 生 ， 重 塑了人 类交 流 的方 式 。 最 优解 。
数据挖掘及其应用
T 技 术
数据挖掘及其应用
(华南 工 学 学 广州 510 4 ) 理 大 软件 院 60
摘 要: 数据库一数据仓库技术和网 络技术的迅猛发展， 使我们积累了 越来越多的数据， Байду номын сангаас何对这种海量数据进行深人分析和利用， 并从中发现有用的知识， 已成为信息化社会所面临的重要问题。 本文探讨近年发展起来的海量数据处理技术— 数据挖掘的概念、 任
数据挖掘 (Da a Min ng ，简称DM) 就是从大量的、 t i 不
4 数据挖掘的应用 包含共性描述和区别性描述两部分。相关性分析， 是指从用户指 随着大量算法的完善， 挖掘过程的系统化、规范化，以及 定的数据库中采掘出满足一定条件的依赖性关系以 分类分析， 工具的不断推陈出 数据挖掘技术已 新， 显现了 它广泛的应用前景。 是指已知训练数据的特征和分类结果，为每一个类找到一个合 数据挖掘技术的应用范围涉及社会的所有领域， 在商业上的应用 理的描述或模型， 然后再用这些分类的描述或模型对未知的新的 尤其受到重视。下面讨论几个典型的应用领域。 数据进行分类; 聚类分析， 是指按被处理对象的特征分类，有 4. 1 零售业中的数据挖掘 相同特征的对象被归为一类. 它与分类分析的区别在于分类是基 基于数据挖掘的数据仓库的设计与构造。 数据仓库的主要用 于训练数据的， 而聚类则直接对数据进行处理: 趋势分析， 又叫时 途是支持数据分析和数据挖掘， 预先的一些数据挖掘例子的结果 间序列分析， 是指从相当长时间的发展趋势中发现规律和趋势;偏 可作为设计和开发数据仓库结构的参考依据。 其中涉及要决定包 差分析， 又叫比较分析， 即找出一系列判别式的规则， 以区别用户 括哪些维和什么级别， 以及为保证高质量和有效的数据挖掘应进 设定的2 个不同类。 行哪些预处理;促销活动的有效性分析。多维分析通过比较促销 期间的销售量和交易数量与促销活动前后的有关情况来分析促销 3 数据挖掘的方法 活动的有效性;顾客保持力 — 顾客忠诚分析。由一个顾客在不 根据数据挖掘的任务及信息的数据格式， 通常采用的方法为: 同时期购买的商品可以分组为序列。 序列模式挖掘可用于分析顾 机器学习方法、 统计方法、 神经网络方法和数据库方法。 机器学 客的消费或忠诚的变化， 据此对价格和商品的花样加以调整， 以便 习中， 可细分为:归纳学习方法、 基于范例学习、 遗传算法等。 统 留住老客户， 吸引新顾客。 计方法中， 可细分为: 回归分析、 判别分析、 聚类分析、 探索性分 4， 电信业中的数据挖掘 2 析等。 神经网 络方法中， 可细分为:前向神经网 络、自 组织神经网 电信数据的多维分析。 用OLAP和可视化工具对电信数据进 络等。 数据库方法主要是多维数据分析或OLAP 方法。 本文着重 行多维分析， 有助于识别和比较数据通信情况，系统负载，用户 介绍几个常用的方法。 组行为， 以及利润等等;盗用模式分析和异常模式识别。 通过多维 3。 分类法 1 分析、 聚类分析和孤立点分析可以发现异常模式， 例如， 总是占线 分类法是最普通的数据挖掘方法之一， 它试图按照事先定义 无法接人、转换和路由阻塞等等。 的标准对数据进行归类。分类法大至上可分为如下几种类型:决 4. 3 金融业的数据挖掘 策树归纳法。 决策树归纳法根据数据的值把数据分层组织成树型 为多维数据分析和数据挖掘设计和构造数据仓库。 多维数据 结构 ; 分析可以分析银行和金融数据仓库中数据的一般特性; 贷款偿还 规则归纳法。 规则归纳法是由 一系列的i 一 f then规则来对数 预测和客户信用政策分析。 将数据挖掘技术中的特征选择和属性 据进行归类;神经网络法。神经网络法主要是通过训练神经网络 相关性计算应用到贷款偿付预测和客户信用政策， 有助于识别重 使其识别不同的类， 再利用神经网络对数据进行归类。 要因素， 剔除非相关因素， 使银行优化调整贷款发放政策;对目 标 3。 遗传算法 2 市场客户的分类与聚类。 分类和聚类的方法可用于用户群体的识 遗传算法是基于达尔文的进化论中基因重组、 突变和自 然选 别和目 标市场分析。 例如， 通过多维聚类分析， 可以将具有相同储 择等概念。这些算法作用于对某一特定问题的一组可能的解法。 蓄和贷款偿还行为的客户分为一组。 它们试图通过组合或 “ 繁殖” 现存的最好的解法来产生更好的解 法。 利用 “ 适者生存”的概念使较差的解法被抛弃， 从而导致解 5. 结语 法的集合，即繁殖的结果得到改善。 随着对数据挖掘技术在各领域日 益广泛的应用， 实现了数据 3. 3 神经网络 资源共享及技术发展的跨域， 从而大大提高了工作效率，并带来 人工神经网络是模拟人类的形象直觉思维、是在生物神经 巨大的成功。 世纪是信息时代的社会，信息不仅是资源， 1 2 “ 更是 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 财富”要实现经济的腾飞， ， 需依赖高新尖科技的发展， 故利用提供 化、归纳、提炼总结出来的一类并行处理网络。利用其非线 的信息， 充分进行 挖掘，则将为 库的应用开辟了广阔的 性映射的思想和并行处理的 法， 用神经网络本身结构可以表达 前景， 也为人类的文明开辟了一个崭新的时代。 输入与输出的关联知识。它完成输入空间与输出空间的映射关
浅谈数据挖掘技术的应用和发展
T NOLO GY TR N D1数据挖掘软件的发展历史目前,作为独立应用的第一代数据挖掘系统仍然有着广泛的市场需求;随着对挖掘算法的深入研究,第二代数据挖掘系统逐渐成为商业软件的主流;同时,部分软件开发商在第二代系统的基础上开始研发相应的第三代数据挖掘系统;第三代数据挖掘系统目前仅仅停留在理论研究阶段,还没有成熟的系统原型,但是,挖掘嵌入式系统、移动系统、普适计算(Pe rvasive Com puti ng 或Ubiquitous Com puting )设备产生的各种类型的数据,将是当前和未来的研究热点与重点。
2数据挖掘的步骤2.1数据准备了解K DD 相关领域的有关情况,熟悉有关的背景知识,并弄清楚用户的要求。
2.2数据选择根据用户的要求从数据库中提取与K DD 相关的数据,K DD 将主要从这些数据中进行知识提取,在此过程中,会利用一些数据库操作对数据进行处理。
2.3数据预处理主要是对阶段2产生的数据进行再加工,检查数据的完整性及数据的一致性,对其中的噪音数据进行处理,对丢失的数据可以利用统计方法进行填补。
2.4数据转换对经过预处理的数据,根据知识发现的任务对数据进行再处理,使之转换为有效形式,以使数据挖掘更有效。
2.5数据挖掘根据知识发现任务的要求,选择合适的数据挖掘算法(包括选取合适的模型和参数),从数据中提取出用户感兴趣的知识。
2.6模式解释对发现的模式进行解释,在此过程中,为取得更为有效的知识,可能会返回到前面处理过程中的某些步骤以反复提取。
2.7知识评价将发现的知识以用户能理解的方式呈现给用户。
3数据挖掘的应用领域由于数据挖掘能够给企业带来显著的经济效益,为企业的竞争构筑信息与决策的优势,企业对其投入了极大的热情。
目前,数据挖掘的典型行业应用主要有:3.1银行和金融部门的应用在银行和金融业中,信用欺诈的建模与预测、风险评估、收益分析、客户关系优化以及股票价格等方面,有较好应用。
数据挖掘毕业论文题目
数据挖掘毕业论文题目数据挖掘毕业论文题目本文简介：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。
以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。
数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce 的大规模数据挖掘数据挖掘毕业论文题目本文内容：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。
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数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究 4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究 5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究 6、基于多目标决策的数据挖掘方法评估与应用 7、基于数据挖掘的煤矿安全可视化管理研究 8、基于大数据挖掘的药品不良反应知识整合与利用研究 9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究 10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用 11、移动对象轨迹数据挖掘方法研究 12、基于数据挖掘的成本管理方法研究 13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究 14、面向交通服务的多源移动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现 15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究 16、面向精确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究 17、隐私保护的数据挖掘算法研究 18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究 19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究 20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究 21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律对比研究 22、基于数理统计与数据挖掘的《伤寒论》温里法类方方证辨治规律研究 23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半结构化数据挖掘若干问题研究 25、基于数据挖掘与信息融合的瓦斯灾害预测方法研究 26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统 27、基于CER模式的针灸干预颈椎病颈痛疗效数据挖掘研究 28、时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究 29、可视化数据挖掘技术在城市地下空间GIS中的应用研究30、基于多目标决策的数据挖掘模型选择研究 31、银行数据挖掘的运用及效用研究 32、基于用户特征的社交网络数据挖掘研究 33、中医补益方数据库的构建及其数据挖掘 34、时间序列数据挖掘若干关键问题研究 35、药物不良事件信息资源整合与数据挖掘研究数据挖掘毕业题目二： 36、基于数据挖掘的火灾分析模型及应用研究 37、道路运输信息系统的数据挖掘方法研究与应用38、基于数据挖掘的道路交通事故分析研究 39、基于RFID的物流大数据资产管理及数据挖掘研究 40、基于数据挖掘的金融时间序列预测研究与应用 41、基于数据挖掘的战略管理会计若干问题研究 42、基于数据挖掘技术构建电信4G客户预测模型的研究 43、大数据挖掘中的并行算法研究及应用 44、数据挖掘技术在个性化网络教学平台中的应用研究 45、基于数据挖掘技术的金融数据分析系统设计与实现 46、基于数据挖掘的花旗银行国内零售业务营销策略研究 47、数据挖掘在零售银行精准营销中的应用研究 48、基于贝叶斯网络的数据挖掘应用研究 49、Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究 50、一种基于云计算的数据挖掘平台架构设计与实现 51、基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究 52、时间序列数据挖掘研究 53、数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究 54、空间数据挖掘的研究 55、海量数据挖掘技术研究 56、基于关联规则数据挖掘算法的研究 57、数据挖掘相关算法的研究与平台实现 58、基于形式概念分析的图像数据挖掘研究 59、数据挖掘中聚类方法的研究 60、基于粗糙集的数据挖掘方法研究 61、数据库中数据挖掘理论方法及应用研究 62、基于地理信息系统空间数据挖掘若干关键技术的研究 63、基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究 64、隐私保护的数据挖掘 65、基于粗糙集的数据挖掘方法研究 66、数据挖掘技术与分类算法研究 67、高光谱数据库及数据挖掘研究 68、数据挖掘中聚类若干问题研究 69、基于数据挖掘的电站运行优化理论研究与应用 70、面向电信CRM的数据挖掘应用研究数据挖掘毕业论文题目三： 71、基于数据挖掘与信息融合的故障诊断方法研究 72、基于数据挖掘的基坑工程安全评估与变形预测研究 73、面向服务的数据挖掘关键技术研究74、道路交通流数据挖掘研究 75、基于消错理论的数据挖掘错误系统优化方法及应用研究 76、基于数据挖掘的当代不孕症医案证治规律研究 77、时间序列数据挖掘中的维数约简与预测方法研究 78、基于物联网的小麦生长环境数据采集与数据挖掘技术研究 79、基于数据挖掘的网络入侵检测关键技术研究 80、基于方剂数据挖掘的痹证证治规律研究 81、数据挖掘中数据预处理的方法研究82、云计算及若干数据挖掘算法的MapReduce化研究 83、基于HADOOP的数据挖掘研究 84、基于云计算的海量数据挖掘分类算法研究 85、基于大数据的数据挖掘引擎 86、基于Hadoop的数据挖掘算法研究与实现 87、基于YARN的数据挖掘系统的设计与实现 88、机器学习算法在数据挖掘中的应用 89、数据挖掘中关联规则算法的研究与改进 90、数据挖掘在股票曲线趋势预测中的研究及应用 91、基于云计算的数据挖掘平台研究 92、基于数据挖掘技术的联网审计风险控制研究 93、数据挖掘技术在P2P网络金融中的应用研究 94、基于数据挖掘和网络药理学的清热类中成药组方规律研究 95、聚类分析数据挖掘方法的研究与应用 96、基于RBF神经网络的数据挖掘研究 97、面向电子商务的web 数据挖掘的研究与设计 98、数据挖掘分类算法研究 99、Web数据挖掘在电子商务中的应用研究 100、基于决策树的数据挖掘算法研究与应用 101、数据挖掘中的聚类算法研究 102、基于多结构数据挖掘的滑坡灾害预测模型研究103、渐进式滑坡多场信息演化特征与数据挖掘研究 104、基于数据挖掘的《临证指南医案》脾胃病证治规律研究 105、基于数据挖掘从经验方和医案探析岭南名医治疗妇科疾病的诊疗和用药规律数据挖掘毕业论文题目四： 106、基于数据挖掘技术分析当代中医名家湿疹验方经验研究 107、基于数据挖掘技术分析当代中医名家银屑病验方经验研究 108、基于数据挖掘技术分析当代中医名家痤疮验方经验研究 109、数据挖掘中的聚类方法及其应用 110、面向数据挖掘的隐私保护方法研究 111、CRM中模糊数据挖掘及客户生命周期价值与客户满意度研究 112、基于数据挖掘的图书馆书目推荐服务的研究 113、数据挖掘算法优化研究与应用 114、在电子商务中应用Web数据挖掘的研究 115、基于数据挖掘的微博用户兴趣群体发现与分类 116、基于神经网络的数据挖掘分类算法比较和分析研究 117、数据挖掘在股票分析中的应用研究 118、数据挖掘在淘宝客户评价方面的研究与应用 119、数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究 120、数据挖掘中的统计方法及其应用研究 121、基于数据挖掘的客户价值管理研究 122、数据挖掘中聚类分析的研究 123、数据挖掘算法研究与应用 124、基于大数据挖掘的精准营销策略研究 125、基于k-means算法在微博数据挖掘中的应用 126、基于Hadoop的大数据平台数据挖掘云服务研究127、基于数据挖掘的管理会计的分析研究 128、基于粗糙集的数据挖掘改进的属性约简算法研究 129、应用Apriori关联规则算法的数据挖掘技术挖掘电子商务潜在客户 130、数据挖掘算法及其应用研究 131、基于云平台的数据挖掘算法的研究与实现 132、基于web的数据挖掘系统设计与实现 133、基于Hadoop平台的数据挖掘技术研究 134、基于数据挖掘的商业银行客户关系管理研究 135、数据挖掘技术在公安警务信息管理系统中的应用 136、基于高校人力资源的数据挖掘技术研究 137、数据挖掘聚类算法研究 138、数据挖掘技术与应用研究 139、数据挖掘中关联规则算法的研究及应用。
计算机本科毕业论文题目参考
计算机本科毕业论文题目参考一、引言计算机科学与技术是一门涵盖了广泛领域的学科，它对现代社会和经济的发展具有重要的作用。
本文旨在为即将开始撰写计算机本科毕业论文的同学提供一些建议和参考，以帮助他们确定一个适合的题目，并提供一些常见的题目范例。
二、论文题目参考1. 基于深度学习的图像识别技术研究与应用本题目适用于对计算机视觉领域感兴趣的同学。
可以在该主题下深入研究深度学习算法，并通过实验验证其在图像识别方面的应用。
2. 区块链技术在金融领域的应用研究区块链技术近年来在金融领域引起了广泛的关注。
本题目适用于对区块链技术和金融领域有兴趣的同学，可以探究其在支付、清算等方面的应用，并分析其优势和限制。
3. 基于大数据分析的个性化推荐算法研究大数据时代的到来使得个性化推荐成为研究热点之一。
本题目适用于对数据挖掘和机器学习感兴趣的同学，可以研究个性化推荐算法的原理和方法，并通过实验评估其效果与性能。
4. 云计算平台及其在企业信息化建设中的应用研究云计算作为一种新兴的计算模式，正在逐渐改变企业的信息化建设方式。
本题目适用于对云计算和企业信息化有兴趣的同学，可以深入研究云计算平台的架构和关键技术，并分析其在企业信息化建设中的应用场景和优势。
5. 基于物联网的智能家居系统设计与实现物联网的发展给人们的生活带来了很大的便利，智能家居系统作为物联网的一个重要应用场景受到了广泛关注。
本题目适用于对物联网和嵌入式系统开发感兴趣的同学，可以设计并实现一个智能家居系统，并分析其性能和用户体验。
6. 人工智能在医疗领域的应用研究人工智能技术在医疗领域的应用具有广阔的前景。
本题目适用于对人工智能和医学有兴趣的同学，可以研究人工智能在医学图像分析、辅助诊断等方面的应用，并探讨其在提高医疗服务质量和效率方面的潜力。
三、结论选择一个适合自己研究方向和兴趣的论文题目对顺利完成本科毕业论文至关重要。
通过选定一个合适的题目，并结合相关的研究方法和技术手段，同学们可以在毕业论文中展示出自己所学的知识和能力，从而为未来的学术研究或职业发展打下坚实的基础。
人工智能与数据挖掘
人工智能与数据挖掘人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样地思考和行动的科学。
它涵盖了多个领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等等。
数据挖掘（Data Mining）是从大量数据中发现有用信息的过程，它利用机器学习和统计学等方法来分析数据，并提取出隐藏在数据背后的模式和关联。
人工智能与数据挖掘的结合，可以带来许多重要的应用和发展机会。
下面将从几个方面介绍人工智能与数据挖掘的相关内容。
1. 机器学习算法在数据挖掘中的应用机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过训练模型来使计算机能够自动学习和改进性能。
在数据挖掘中，机器学习算法可以用来发现数据中的模式和规律，从而帮助人们做出预测和决策。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等等。
举个例子，假设我们有一份销售数据，包括产品的特征和销售量。
我们可以使用机器学习算法来建立一个模型，根据产品的特征预测销售量。
通过分析模型的输出结果，我们可以了解哪些特征对销售量有较大的影响，从而优化产品设计和市场策略。
2. 自然语言处理在智能助手中的应用自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指计算机与人类自然语言之间的交互和通信。
在人工智能与数据挖掘中，NLP技术可以应用于智能助手、智能客服等领域。
智能助手可以通过自然语言处理技术理解用户的语言输入，并根据用户的需求提供相应的服务。
例如，用户可以通过语音输入向智能助手提问，智能助手可以通过数据挖掘技术从海量数据中找到相关的答案，并将答案以语音或文字形式返回给用户。
3. 计算机视觉在图像识别中的应用计算机视觉（Computer Vision）是指让计算机能够理解和解释图像和视频的技术。
在人工智能与数据挖掘中，计算机视觉技术可以应用于图像识别、人脸识别等领域。
图像识别是指让计算机能够自动识别和分类图像中的物体或场景。
数据挖掘技术及其在高等教育教学中的应用_张林
第26卷第2期宿州学院学报Vol .26,No .2 2011年2月Journal of Suzhou University Feb .2011doi :10.3969/j .issn .1673-2006.2011.02.031数据挖掘技术及其在高等教育教学中的应用张 林安徽三联学院计算机科学与技术系,安徽合肥,230601摘要:从数据挖掘的定义、研究现状和发展趋势入手,剖析了数据挖掘的过程及其在实践中的应用,进而分析了数据挖掘技术在高等教育教学领域中的研究与应用。
数据挖掘是上世纪90年代兴起的一项以决策支持为目的的新技术,人们通常将数据挖掘技术视为数据库中知识发现过程的最重要的步骤。
数据挖掘是一门新兴的多学科交叉应用领域,它融合了数据库、人工智能、统计学、机器学习和细心科学等多学科知识,其决策支持活动已在各行业中扮演着越来越重要的角色。
关键词:数据挖掘;高等教育;教育教学中图分类号:T P311.13 文献标识码:A 文章编号:1673-2006(2011)02-0095-03收稿日期:2010-08-28作者简介:张林(1981-),江苏南京人,硕士,讲师,主要研究方向:计算机应用、智能软件。
从上个世纪90年代起,数据库和网络技术得到了飞速的发展和广泛的应用,人们对数据的搜集和利用能力不断提高,数以万计的数据库用于管理、办公和科研等方面。
然而,在这样一个被称为信息爆炸的时代,一边是成指数增加的海量数据,另一边却是低下的信息利用率,大量的数据资源被浪费。
因此,在面对“We are drow ning in information,but starving for know l-edg e.”的挑战下,数据挖掘(Data Mining ,DM )和知识发现(Know ledg e Discovery in Database,KDD)应运而生。
1 数据挖掘介绍1.1 数据挖掘的定义及主要任务数据挖掘是上世纪90年代兴起的一项以决策支持为目的的新技术,人们通常将数据挖掘技术视为数据库中知识发现过程的最重要的步骤。
《大数据挖掘及应用》课程教学大纲 (2022版)
《大数据挖掘及应用》课程教学大纲一、课程基本情况表1 课程基本情况表二、课程简介(中英文版)《大数据挖掘及应用》是计算机科学与技术院智能科学技术的必修课，是掌握数据分析能力的一门重要基础课程。
本课程首先讲授了数据分析的基本知识概念、数据分析预处理的手段，接着从数据分析方法的角度，介绍了数据挖掘关联分析、分类以及聚类三大类算法的基本知识、必要理论基础以及一些经典的数据挖掘算法。
通过对本门课程的学习,学生能够系统地获得数据分析方法的基本概念和理论技术，掌握关联规则分析、分类和聚类等数据挖掘算法,从而使学生学会利用数据预处理和数据挖掘的技术去分析和解决不同行业应用领域中对数据进行处理和获取知识的问题，对培养学生形成良好的计算机科学技术和人工智能领域知识的运用能力有很大的帮助。
《大数据挖掘及应用》是计算机科学与技术学院智能科学与技术专业的必修课，是培养学生具备数据分析能力的重要专业课程。
本课程教学内容涵盖了数据分析从特征提取，特征工程直至模型构建和可视化的全流程。
具体包括数据分析的基本知识概念，各种不同数据分析预处理的手段，以及不同类型的经典数据分析方法，如数据分析的关联分析、无标签分析以及有标签分析三大类算法的基本知识和理论原理。
和实际工程应用中的数据仓库基础知识介绍。
三、课程目标通过本课程的学习,使学生系统地获得数据挖掘基本知识和基本理论；本课程重点学习关联规则挖掘算法、分类和聚类算法，并注重培养学生熟练的编程能力和较强的抽象思维能力﹑逻辑推理能力﹑以及从海量数据中挖掘知识的能力，有助于学生能够利用相关算法去分析法和解决一些实际问题,为学习后续课程和进一步增强计算机编程能力奠定必要的算法基础.课程目标对应的学生知识和能力要求如下：课程目标1: 掌握数据挖掘基本概念和数据预处理知识（支撑毕业要求2.2）课程目标2:掌握关联规则分析、分类分析、聚类分析、深度学习中的经典算法，熟悉算法原理和理论基础（支撑毕业要求3.2）课程目标3: 掌握关联规则分析、分类分析、聚类分析、深度学习中的实验评价指标（支撑毕业要求4.2）课程目标4：熟悉分布式与并行计算基本概念及技术知识，能够对各类数据分析算法进行综合运用，具备分析和解决复杂工程实际问题的能力（支撑毕业要求5.3）课程目标5：通过撰写报告和口头表达，具有良好的沟通交流能力（支撑毕业要求10.1）四、“立德树人”育人内涵结合数据挖掘课程的相关教学内容，通过对数据分析算法与应用技术的讲授、课程大作业、前沿技术探讨等教学组织形式，在培养学生的创新意识和复杂工程问题解决能力的同时，培养学生的辩证思维、人工智能伦理和法律意识，以及求真务实精益求精的专业精神，踏实严谨的科学素养和理论联系实际的学习与创新方法，引导学生认识到新一代人工智能技术变革带来的机遇与挑战，爱党爱国，自觉践行社会主义核心价值观，坚定理想信念，勇担时代使命。
浅析计算机领域的数据挖掘技术
时 间等 ） 的数 据 挖掘 、 递增 式 数 据 挖 掘 、 多分 辨 率 及 多 层 次数 据 挖 掘、 并行 数 据挖 掘 、 感 图像 数据 库 的 数 据 挖 掘 、 遥 多媒 体 空 间数 据
库 的知 识 发 现 等 。
方 法 的 结合 ， 即尽 可 能利 用ＧＩ 提供 的功 能 ， 大 限度 的 减少 用 户 Ｓ 最 自行 开 发 的工 作 量 和难 度 ， 又可 以保持 外部 空 间数 据挖 掘 模 式 的 灵 活 性 。 用 空 间数 据 挖 掘 技术 可 以 从空 间数 据 库 中 发 现如 下 几 利 种主 要 类 型 的知 识 ： 遍 的 几 何知 识 、 间分 布 规律 、 间 关联 规 普 空 空 律 、 间聚 类 规 则 、 间特 征 规 则 、 间 区分规 则 ， 间演 变 规 则 、 空 空 空 空 面 向对 象 的知 识 。
式 的 可能 性 和待 解 决 问题 的维 数 都 很 大 ， 仅增 大 了 算法 的搜索 不 空 间 ， 增加 了盲 目搜 索 的 可 能性 。 也 （） ３ 没有 公认 的 标准 化 空 间数 据 挖 掘 查询 语 言 。 据 库技 术 飞 数 速 发 展 的 原 因 之 一 就 是 数 据 库 查 询 语 言 的 不 断完 善 和 发 展 ， 因
１、 间数 据 挖 掘 研 究 概 述 空
空 间数据 挖掘 （ ａｉｌＤ ｔ ｎｎ ， ｓ ｔ ａ ａ Ｍｉ ｉｇ 简称Ｓ Ｍ）是 指 从空 间 ｐ ａ Ｄ ， 数 据 库 中提 取 用 户 感 兴趣 的 空 间模 式 、 遍 关 系 、 据 特 征 的过 普 数 程 。 间 数 据 挖 掘 技 术综 合 数 据 挖 掘 技术 与 空 间 数 据 库 技 术 ， 空 可 用 于对 空 间 数据 的理 解 、 间 关系 和 空 间 与非 空 间关 系 的 发 现 、 空
浅谈大数据分析技术及其应用
浅谈大数据分析技术及其应用1. 引言1.1 什么是大数据分析技术大数据分析技术是指通过对海量数据进行收集、存储、处理、分析和挖掘，以获取有价值的信息和知识的技术和方法。
随着互联网和移动互联网的快速发展，各行业的数据规模呈现爆炸性增长，传统的数据处理和分析方法已经无法满足对海量数据的需求，因此大数据分析技术应运而生。
大数据分析技术依托于大数据技术和数据分析技术，通过应用统计学、机器学习、数据挖掘等技术手段，对海量、高维、多样的数据进行分析和挖掘，从中提炼出隐藏在数据背后的规律和价值信息。
通过大数据分析技术，可以帮助企业更好地理解市场和客户、优化业务流程、提高决策效率，实现精细化运营和智能化服务。
1.2 大数据分析技术的重要性大数据分析技术的重要性在当今信息社会中日益凸显。
随着互联网的快速发展，海量的数据不断产生，如何有效地分析和利用这些数据成为了很多企业和机构面临的挑战。
大数据分析技术能够帮助企业从海量数据中挖掘出有价值的信息，为决策提供科学依据，提高工作效率，降低成本，提供更好的服务。
大数据分析技术也有助于发现趋势和模式，预测未来发展趋势，从而帮助企业做出更准确的决策，抢占市场先机。
在各个行业中，大数据分析技术都扮演着至关重要的角色，比如金融行业利用大数据分析技术进行风险管理和信用评估，医疗行业利用大数据分析技术进行疾病预测和个性化治疗等。
掌握和运用大数据分析技术已经成为企业和组织保持竞争优势的关键。
大数据分析技术的重要性不仅体现在数据处理的效率和准确性上，更体现在对未来发展趋势的洞察和决策的智慧上。
2. 正文2.1 大数据分析技术的基本原理大数据分析技术的基本原理是通过采集、存储、处理和分析大规模的数据，以发现隐藏在数据中的规律、趋势和信息。
其核心在于利用大数据技术和算法对数据进行深度挖掘和分析，从而为决策提供有力支持。
1. 数据采集：通过各种方式收集大规模数据，包括传感器数据、社交媒体数据、交易数据等，确保数据质量和完整性。
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 ＿ Ｇ ０ ｈ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 ｛ Ｊ １ Ｊ 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 § 》 ／２ １第 ９ ６ 全 计 机 全 术 流 《§ ｜ ０年 ０ １ 期
■ ｄ ｉ１ ９ ９ ｓ ｎ１ ７ — １ ２２ １ ０ ５ ｏ ： Ｏ ３ ６ ￣ｉ ６ １ １２ ０ １ ９０ １ ｓ
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
ｐａ ｒｐｏｎ ｓｏ ｈ ｅ ｔ ｅ ｅ ｒｈ ｒｃ ｉｎ ｏ ａａｍ ｉｉ ｇｔ ｃ ｏ ｏ ｙ ｉ ｏ ｐ ｔｒｆｒ ｎｓｃ ． ｐｅ ｉｔ ｕｔ ｅｎ ｘ ｓ ａ ｃ ｄｉｅ ｔｏ ｆｄ ｔ ｎ ｎ ｅ ｈｎ ｌ ｇ ｎｃ ｍ ｕ ｅ ｏ ｅ ｉｓ ｔ ｒ Ｋ ｅ ｒ ：ｃ ｍｐｕｅ ｏ ｅ ｓｃ ；ａ ｓ ｃａｉ ｎｒ ｅ ；Ｉ ３ａｇ ｉ ｍ ｙ ｗｏ ｄｓ ｏ ｔｒｆ ｒ ｎ ｉ ｓ ｓ ｏ ｉｔｏ ｕｌｓ Ｄ ｌｏｒｔ ｈ
文本数据挖掘及其应用
文本数据挖掘及其应用摘要：随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。
本文首先对文本挖掘进行了概述包括文本挖掘的研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点进行了探讨，然后通过两个例子简单地说明了文本挖掘的应用问题。
关键词：文本挖掘研究现状相关技术应用1 引言随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。
而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。
如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。
“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"n1的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。
而文本分类技术是文本挖掘技术的一个重要分支，是有效处理和组织错综复杂的文本数据的关键技术，能够有效的帮助人们组织和分流信息。
2 文本挖掘概述2.1文本挖掘介绍数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。
传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。
1）文本挖掘的定义文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题引起了人们的极大兴趣，同时它也是一个富于争议的研究方向。
目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以进行精确的定义，类似于我们熟知的数据挖掘定义。
我们对文本挖掘作如下定义。
定义 2.1.1 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的可理解的最终可用的信息或知识的过程。
直观地说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文本挖掘。
2 )文本挖掘的研究现状国外对于文本挖掘的研究开展较早，50年代末，H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，提出了词频统计思想于自动分类。
1960年，Maron发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，众多学者在这一领域进行了卓有成效的研究工作。
浅谈数据挖掘研究及其应用
浅谈数据挖掘研究及其应用作者：赵美艳来源：《电子世界》2013年第12期【摘要】数据挖掘技术虽说是一个比较新的数据库技术，但随着应用日益广泛，它得到了很大的关注。
该文概述了数据挖掘的相关理论知识，并应用到教学实践，鉴于学校教学中因材施教的教学特点，提出了要应用数据挖掘技术来分析学习者自身的学习状态的观点。
最后分析了数据挖掘中的问题及研究方向。
【关键词】数据挖掘；知识发现；分类；聚类；关联规则随着计算机和网络的普及，在日常生活中人们使用计算机来处理数据的机会也就越来越多，随之由计算机产生的数据也就成几何式增长，由此计算机收集的数据量每天在急剧的增多，利用信息技术产生和搜集数据的能力也在大幅度的提高，如何有效的利用处理这些平时看起来无用的数据信息已成为当今世界计算机领域共同关心的热点话题。
随着数据库技术，人工智能和数理统计等技术和学科的不断发展和完善，数据挖掘技术在此基础上产生，它紧密的与我们现实生活联系在一起，同时也是现代科学技术发展和人们生活需求的必然趋势。
它的基本目标就是从大量的看似无用而用杂乱的数据中提取出隐藏的有用的知识和信息。
这一技术自十年前提出以来，引起了许多专家学者的广泛关注，并且在实际的研究过程中把数据挖掘用到了各个领域，并且取得了良好的社会效益，以此可以看出数据挖掘技术在现实中有着广泛的应用前景和开发前景。
1.数据挖掘概述数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。
数据挖掘同时是一种新的商业信息处理技术，可以对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
2.数据挖掘的方法数据挖掘的任务主要有关联、聚类、分类、预测和偏差分析等。
关联规则是指各个数据项之间相互依存的关系，发现规则的任务为从数据库中发现一些置信度、支持度大于给定阈值的强关联规则，这些阈值是人为设定的。
Web数据挖掘技术及其应用
福
建 电
脑
２０ ０ ８年第 １ 期 １
Ｗｅ 据挖 掘 技 术 及 其应 用 ｂ数
陈林 凯
（江 苏技 术 师 范 学 院 江 苏 常 州 ２ ３ ０ １０ １）
【 摘 要】 目前 Ｗｅ ： ｂ上存 有大量的数据信 息，如何 对这些数据进行有效 的应 用 已经成 了当前数据 库技 术研 究的重点 。
中的 知识 。 ２ ＷＥＢ数 据挖数 据 消 除 、 据 模 式 抽 取 、 间 形 式 表 示 、 重 数 中 异 构 集 成 、 本 分 类 和 聚 类 、 档 总 结 和 结 构 提 取 、 据 仓 库 及 文 文 数 ＯＡ Ｌ Ｐ等 几 个 方 面 ， 其 是 基 于 Ｘ 尤 ＭＬ的上 述 专 题 研 究 。 ３２Ｗｅ ． ｂ结 构 挖 掘 Ｗｅ ｂ结 构 挖 掘 是 从 ｗ ｗ上 的 组 织 结 构 和 链 接 关 系 中推 导 ｗ 知识 。 由 于 超 文 本 文 档 问 的关 联 关 系 ， 得 ｗ ｗ不 仅 可 以揭 示 使 ｗ
文档 中所 包 含 的信 息 ． 同时 也 可 以揭 示 文 档 间 的关 联 关 系所 代 表 的信 息 。 用 这 些 信 息 可 以对 页 面进 行 排 序 。 发 现 重 要 的 页 利 来 ２１ ｂ数据 挖 掘 概 述 ．Ｗｅ 面 。挖 掘 Ｗｅ ｂ结 构 的 目的 是 发 现 页 面 的 结构 和 Ｗｅ ｂ结 构 。 次 在 数 据 挖 掘（ ａ ｎｎ） Ｄ ｔ Ｍｉｉｇ就是 从 大 量 的 、 完 全 的 、 噪 声 的 、 基 础 上 对 页 面进 行 分 类 和 聚 类 从 而 找 到 权 威 页 面 Ｐ ｇ— ａｋ ａ 不 有 ａｅ Ｒ ｎ 模 糊 的 、 机 的 实 际 应 用 数 据 中 ， 取 潜 在 的 、 为 人 知 的 有 用 方 法 就是 利用 文档 间链 接 信 息 来 查 找 相关 的 Ｗｅ 随 提 不 ｂ页 。 信 息 、 式 和 趋 势 。Ｗｅ 模 ｂ数 据 挖 掘 从 数 据 挖掘 发展 而 来 ． 利 用 是 Ｗｅ 结 构挖 掘 的 基本 思想 是将 Ｗｅ ｂ ｂ看 作个 有 向 图 ． 的顶 他 数据挖掘技术从 ｗｅ ｂ文 档 及 Ｗｅ ｂ服 务 中 自动发 现并 提 取 人 们 点 是 Ｗｅ ｂ页 面 ，页 面 间 的 超 链 就 是 图 的 边 。 然 后 利 用 图 论 对 感 兴 趣 的 信 息 ． 数 据 挖 掘 技 术 应 用 于 Ｗｅ 息 的一 个 崭 新 领 Ｗｅ 是 ｂ信 ｂ的 拓 扑 结 构 进 行 分 析 。常 见 的 算 法 有 Ｈ Ｔ ｙ ｅｔ ｔ ｎ ＩＳ ｆ ｐ ｒ ｘ Ｉ－ Ｈ ｅ 域 。 由于 Ｗｅ 信 息 的 特 殊 性 ． 与 传统 的数 据挖 掘 相 比 又 增 添 ｄ ｃｄＴ ｐｃＳａｃ）Ｐｇ Ｒ ｎ 、 现 虚 拟 社 区 的 算 法 、 现 相 似 ｂ 它 ｕｅ ｏｉ ｅｒｈ、ａｅ ａ ｋ 发 发 了新 的特 质 。首 先 Ｗｅ ｂ挖 掘 的 对 象 是 大 量 异 质 分 布 的 Ｗｅ ｂ文 页 面 的算 法 、 现 地 理 位 置 的算 法 和页 面分 类 算 法 。 ｂ结 构 挖 发 Ｗｅ 档， 每个 数 据 源都 是 异 构 的： 次 Ｗｅ 其 ｂ文 档 本 身 是 半 结 构 或 无 结 掘 的算 法 一 般 可分 为查 询 相 关 算 法 和 查 询 独立 算 法 两类 。查 询 构 的 而且 缺乏 机 器 可 理 解 的 语 义 相 关 算 法 需 要 为 每一 个 查 询 进 行 一 次 超 链 分析 从 而 进行 一 次值 ２ Ｗｅ 数 据 的特 点 ． ｂ ２ 的指 派 ， 查 询 独 立 算 法 则 为 每个 文档 仅 进 行 一 次 值 的指 派 。 而 对 ２２１ 据量 巨大 ＿ 数 ． 所 有 的查 询 都 使 用 此 值 。Ｈ Ｔ ＩＳ和 Ｐ ｇＲ ｎ ａｅ ａｋ分 别 是 查 询 相关 算 Ｉｔ ｔ 分 布 在 世 界 不 同位 置 的 电脑 ｆ 务 器１连 接 了 起 法 和查 询 独立 算 法 的代 表 ｎ ｍｅ 把 ｅ 服 来 ， 个 电 脑 上都 存 有 丰 富 的数 据 ． 此 数 据 涉 及 各 种 不 同 的 行 ３３Ｗｅ 用 的挖 掘 每 这 ． ｂ使 业 和 领 域 ，又 由 于 连 接 于 Ｉｔ ｎｔ 电脑 数 量 非 常 巨大 。所 以 ｎｅ ｅ 的 ｒ Ｗｅ 使 用挖 掘 又 叫使 用 记 录 挖 掘 ． 指 通 过 挖 掘 Ｗｅ ｂ 是 ｂ日志 Ｗｅ ｂ挖 掘 所 处 理 的 数 据 非 常 大 。 来 发 现 用 户 访 问 Ｗｅ ｂ页 面 的模 式 在 Ｗｅ ｂ的 用 户 使 用 信 息 的 挖 ２ ． 构 数据 库 环 境 ． ２异 ２ 掘 中 ， 述 用 户 访 问 信 息 的 数 据包 括 ： 描 Ｉ 址 、 考页面、 问 日 Ｐ地 参 访 每 个 Ｗｅ ｂ站 点 都 可 以看 作 是 个 数 据 源 。 由于 各 站 点 是 相 互 期 和 时 间 、 户 的 站 点 以及 配 置信 息 。 户使 用 的挖 掘 通 常 采 取 用 用 独 立 的 ． 问 除 了 可 以 互 相 访 问 之 外 并 没 有任 何关 系 ． 以每 个 下 面 三 个 步 骤 ： １数 据 预 处 理 。 这是 用 户 访 问 信 息 最 关 键 的 阶 之 所 （ １ 站 点 之 间 的信 息 及 信 息 组 织 方 式 都 是 不 相 同的 ．这 就 构 成 了一 段 ， 据 预 处 理 包 括 ： 据净 化 、 户识 别 、 务 识 别 等过 程 。 （ 数 数 用 事 ２ ） 个 巨 大 的 异构 数 据 库 环 境 模 式 识 别 阶段 。该 阶段 采 用 的方 法 包 括 ： 计 法 、 器 学 习 和 模 统 机 ２２ ．３半 结 构 化 的数 据结 构 ． 式 识 别 等 ．其 实 现 的 主 要算 法包 括路 径 分 析 技 术 和 数 据 挖 掘 的 Ｗｅ 的 数据 与传 统数 据库 中 的数 据 不 同 之处 还 在 于 传 统 传 统 算 法 。 ｂ上 如关 联 规 则 挖 掘 算 法 、 列 模 式 挖 掘 算 法 等 。 径 分 序 路 数 据 库 都 有一 定 的模 型 ．可 以根 据 数 据 模 型来 对 具 体 的数 据 进 析 可 以用 来 发现 Ｗｅ ｂ站 点 最 常被 访 问 的 路 径 ． 而 可 以 调 整 站 从 行 描 述 。 Ｗｅ 而 ｂ站 点 中 的 数 据 不 存 在 统 一 的模 型 ， 站 点 都 是 点 的 结 构 。３模 式 分 析 阶段 。 阶 段 的 任 务 是 从上 一 阶段 搜 集 数 各 （１ 该 独 自设 计 。 且 站 点 中 的 数 据 是 处 于 不停 变 化 之 中 的 。 并 据 集 中 过 滤 掉 不 感 兴趣 和 无 关联 的 模 式 ．将 发 现 的有 价 值 的用 ３ Ｗｅ 、 ｂ数 据挖 掘 分 类 和 技 术 户 浏 览 模 式 以表 格 、 图 、 饼 曲线 图 、 方 图 或 者 其 它 特 殊 形 式 显 直 ３１Ｗｅ ． ｂ内容 挖 掘 示 出来 。具 体 的 实 现 方 法 依 具 体 的 Ｗｅ 掘 技 术 而 定 ， 常 有 ｂ挖 通 Ｗｅ ｂ内容 挖 掘 是 指 从 Ｗｅ ｂ上 的 文 件 内 容 及 其 描 述 信 息 中 两 种 方 法 ： 种 采 用 Ｓ 一 ＱＬ查 询 语 句 进 行 分 析 ． 一 种 将 数 据 导 另 获 取 潜 在 的 、 价 值 的 知 识 或 模 式 的 过 程 。 分 为 Ｗｅ 有 它 ｂ文 本 挖 人 多 维 数 据 立 方 体 中 ．而 后 利 用 Ｏ Ｕ 工 具 进 行 分 析 并 提 供 可 掘 和 Ｗｅ ｂ多媒 体 挖 掘 。Ｗｅ 本 挖 掘 可 以对 Ｗｅ 大 量 的 文 视 化 的结 果 输 出 ｂ文 ｂ上 档集 合 的 内容 进 行 总 结 、 类 、 类 、 联 分 析 以及 利 用 Ｗｅ 分 聚 关 ｂ文 ４ Ｗｅ 、 ｂ挖 掘 的 应 用 档进 行 趋 势 分 析 等 。 ｂ多 媒 体 挖 掘 主要 是 指 通 过 对 Ｗｅ 的 ４１Ｗｅ 掘 在 搜 索 引 擎 方 而 的应 用 Ｗｅ ｂ上 ． ｂ挖 音频 、视 频 数 据 和 图像 进 行 预 处 理 ．应用 挖掘 技 术 对 其 中 潜 在 通 过 对 网 页 内容 的挖 掘 。 以 实 现 对 网 页 的 聚 类 和分 类 ， 可 实 的 、 意 义 的信 息 和 模 式 进 行 挖 掘 的 过 程 。 有 现 网络 信 息 的分 类 浏 览 与 检 索 。 用 Ｗｅ 运 ｂ挖 掘技 术 改 进 关 键 词 Ｗｅ ｂ内容 挖 掘 按 实 现方 法 分 为两 大 类 ：信 息 检 索方 法 和 数 加 权 算 法 ， 高 网络 信 息 ��
本科计算机专业毕业设计论文选题课题题目参考
敏捷开发方法在软件项目中应用
研究敏捷开发方法的核 心原则和具体实践
探讨如何将敏捷开发方 法与传统开发流程相结 合
01
02
03
04
分析敏捷开发方法在软 件项目中的优势与局限
案例分析：成功应用敏 捷开发方法的软件项目
需求分析阶段关键技术研究
研究需求分析阶段的目标和任务
探讨需求变更管理的方法和策略
分析需求获取、分析和验证的关 键技术
要求学生独立完成一定的工作量
毕业设计要求学生独立完成一定的工作量，包括需求分析、系统设计、编码实现、测试调试 等环节，以检验学生的综合素质和能力水平。
论文选题重要性
选题应符合专业培养目标
论文选题应符合计算机专业的培养目 标，能够体现学生在该领域的知识和 技能。
选题应具有一定的创新性
论文选题应具有一定的创新性，能够 体现学生在该领域的独特见解和创新 思维。
选题应具有实际应用价值
论文选题应具有实际应用价值，能够 解决某些实际问题或为企业带来一定 的经济效益。
研究价值及应用前景
对于学术研究的价值
01
论文研究可以为该领域的学术研究提供一定的参考和借鉴，推
动该领域的发展。
对于实际应用的价值
02
论文研究可以为某些实际问题提供解决方案或优化建议，具有
一定的实际应用价值。
智能家居场景下语音识别应用设计
设计并实现一个基于语音识别技术的智能家居控制系统，包括语音输 入、指令解析、设备控制等功能。
智能家居场景下语音识别技术挑战与解决方案
分析智能家居场景下语音识别技术面临的挑战和问题，提出相应的解 决方案和实现方法。
04 云计算与大数据技术领域 课题
分布式存储系统性能优化策略研究
数据挖掘技术及其应用
数据挖掘技术及其应用
吉根林;帅克;孙志挥
【期刊名称】《南京师大学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2000(023)002
【摘要】数据挖掘是数据库研究中一个很有应用价值的课题,它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术.本文介绍数据挖掘系统的体系结构、数据挖掘的方法及应用.
【总页数】3页(P25-27)
【作者】吉根林;帅克;孙志挥
【作者单位】南京师范大学数学与计算机科学学院,南京,210097;东南大学计算机科学与工程系,南京,210096;中国定远汽车试验场,安徽定远,233210;东南大学计算机科学与工程系,南京,210096
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13
【相关文献】
1.数据挖掘技术的应用研究综述与启示——在会计舞弊识别研究中的应用 [J], 韩学鸿;贾瑞敏
2.数据挖掘技术在课堂模拟现实中的应用——基于数据挖掘技术的车险业务系统的设计初步 [J], 孟宪锋;张勇;程运富;翟代庆;姜广运
3.数据挖掘技术在反洗钱工作中的应用现状及深化应用建议 [J], 马晓丽
4.基于本体的数据挖掘技术应用于商务智能中的实际应用 [J], 穆俊
5.企业营销决策中数据挖掘技术的应用与探索——论计算机应用在管理中的作用[J], 王学军;何杏玉;李杰
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计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究
作者：宋金城
来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第23期
摘要：随着计算机技术的迅猛发展，在各个领域计算机数据挖掘技术都得到广泛的应用，也推动了社会整体取得了巨大的进步。
由于经济社会的发展必然促进各个领域的数据量不断暴涨，如何在无限的数据中寻找有益的信息，这就必然需要计算机数据挖掘技术。
文章将对计算机数据挖掘技术的开发与应用进行分析。
关键词：计算机；数据挖掘；开发；应用
中图分类号：TP311.13
数据挖掘技术的发展历史并不长，但是速度却非常惊人，由于这是一种多学科多领域交叉的技术，对其进行统一定义有一定的难度，由于数据信息的流通已经到了令人瞠目结舌的地步，有时候会遇到巨量的数据记录，高维的资料，而这种变化都使得分析技术要进行革新，传统分析技术有时候仅能搜索到很小一部分可用的数据信息，在各个学科技术的基础上开发出来的数据挖掘技术有很多功能，主要包括如下几个方面：
首先，可以对对象进行属性、特征分析，对事物从不同组类的角度进行分析。
其次对于对象的内在规则进行识别，根据规则将对象分成若干类；再次，对于关联规则和序列模式的发现，能够对与某一事件的内在规则进行发现；第四可以分析出对象的发展规律，对未来的趋势做出预测。
最后，检测偏差，对少数特例进行描述。
1 计算机数据挖掘技术的开发及工具
1.1 传统统计方法。
传统统计方法包括抽样技术、多元统计分析以及统计预测方法三种，抽样技术是指面对海量数据，为了不用对所有数据进行分析，要如何进行合理的抽样；多元统计分析是指对于结构复杂、维数较高的数据进行分析或因子分析；统计预测是指回归分析、序列分析等。
1.2 可视化技术。
数据特征并不是一直都很明显，可以用图表等方式将数据的特征更加直观的表述出来，包括散点图等可视化方法，高维数据的可视化是当前可视化技术的一个难点。
1.3 联机分析处理。
这是一种通过联机来实现多维数据分析的方法，用户应当在联机分析中积极配合，并且主动提出分析要求，进一步筛选分析算法，由浅至深的对数据进行探索性分析。
1.4 决策树。
树状图是由一系列规则的划分为建立基础的，用于各种分类与预测。
其算法有ID3、C4.5、CART和CHAID等，目前出现的两种新算法SLIQ和SPRINT，可以由非常大的训练集进行决策树归纳，可以处理分类属性和连续性属性。
1.5 神经网络。
以人的神经元功能为模拟对象，一般包括三层，输入层、隐藏层和输出层，调整以及计算数据，并且以得出的结果进行分类与归纳。
1.6 遗传算法。
以自然进化论为基础，根据基因的联合、突变和选择等一些列过程作为技术优化的一种方法。
根据适者生存的原则，模拟自然界中的生命进化机制，形成由当前群体中最适合的规则组成新的群体，以及这些规则的后代。
基于这一思想的应用，根据遗传算法获得最适合的模型，并进一步对数据模型进行优化。
上述计算机数据挖掘技术都是早期开发出来的，不少属于粗集方法或模糊集合方法，从开始就将计算机数据挖掘定位为应用型的，以决策服务为导向，可以说由于数据挖掘的出现极大的降低了决策者的知识储备要求，已经有越来越多的公司不断的对数据挖掘技术投入研究。
数据挖掘系统的体系结构如图1所示。
2 计算机数据挖掘技术的应用
2.1市场营销方面的应用。
用户购买货物的情况可以通过信息管理系统以及POS系统的应用，特别是条形码技术的应用，在零售行业的使用更为普遍，由于搜集到的用户数据越来越多，已经达到了人为不可控制的情况，在市场营销过程中，以搜集到的数据对客户的购物行为、习惯进行分析，总结出其中的特征，对于企业的市场营销能力有很大的提高作用，对于企业的市场竞争力有很大的帮助。
对于用户数据的分析只有通过更为高效的数据挖掘技术才能准确的分析顾客的购买取向与兴趣，商业决策才能够更加准确，市场营销上的数据挖掘主要可以分为两类，一是数据库营销，二是货篮分析，前者主要通过交互式查询、模型预测等方法对于潜在的客户进行选择，这也是其主要任务，向潜在的客户推销其产品。
系统的分析客户关系，加强管理，对于每一个零售店都进行趋势分析，包括购买取向、季节性特征等。
而对于顾客购买商品的行为中发现一些关系，包括如何使用打折券来提高销售额。
数据挖掘的联系分析如图2所示。
2.2 金融投资方面的应用。
投资评估与股票交易市场预测是金融分析的典型领域，一般以模型预测法来进行分析，包括统计回归技术等，因为金融投资是一个风险较大的领域，在进行投资前一定要进行各种数据分析，对于各种风险进行有效规避，选择最佳的投资方向。
由于事物的发展都有一定的趋势，可以进行预测，从投资评估到股票市场预测，对于数据的分析都可以从中推理出一定的发展情况，对于已有数据进行处理，根据数据之间的关系进行深入挖掘，根据一定的模式进行合理的预测。
鉴别潜在的欺诈行为，许多商业银行经常发生的恶意诈骗行为、恶意透支行为，对于银行来说都是非常严重的威胁，预测这些诈骗行为将有助于降低银行的风险，一般采用对比分析正常行为与诈骗行为的方式来鉴别，分析诈骗行为的独特性，对比正常行为与诈骗行为，一旦出现需要警惕的现象时提醒决策人员，目前许多公司都研发了这一
类的软件，针对商业银行的欺诈进行评估，对于有风险的交易行为予以探究。
对与日渐猖獗的洗钱活动等犯罪，数据挖掘技术都可以极大的提高其预防效果。
2.3 其他领域的应用。
半导体在制造业的应用不断深入，在生产与测试过程中不断产生与更新数据，分析这些数据能够揭示其中所隐藏的问题，使得产品的质量得以保障。
数据挖掘技术在电子商务中也得到广泛的应用，由于网站分析、客户消费类型以及习惯等都可以对用户的行为模式进行鉴别，对于用户的网上浏览、消费记录都可以保存，增强客户服务的个性化，优化网站设计。
在税务领域同样可以应用数据挖掘技术，对于没有缴税或瞒报漏税的，可以对其展开追踪，对于不同行业的纳税人的行为特征进行分析，对其普遍规律进行分析，对税务征稽提供策略。
3 结束语
数据挖掘是一个重要的工具与方法，虽然不是万能的，但是对于一些潜在的客户、风险都可以加以挖掘，即使其不能告知为什么形成这些潜在的利益或风险，但是却可以使得这些潜在的用户变为现实。
数据挖掘技术在诸多领域都得到了广泛的应用，随着数据库以及计算机技术的迅猛发展，对于许多过去较为棘手的问题现在通过数据挖掘技术都可以得到良好的解决。
参考文献：
[1]郑继刚，王边疆.数据挖掘研究的现状与发展趋势[J].红河学院学报，2010（02）.
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作者单位：盐城工业职业技术学院，江苏盐城 224005。