基于文献聚类的数据挖掘模型设计与实现论文
统计建模获奖题目
天津财经大学
3
北京市居民家庭金融资产投资影响因素分析
李文磊、郭燕婷、张彤
中国传媒大学
4
首都市民主观幸福感影响因素分析
唐静、张洁、蒋辰
首都经济贸易大学
5
中国的财政分权与经济增长
汪晓芳、汪亭亭、王丹丹
安徽财经大学
6
上市公司生存特征分析
王慧灵、刘娇、李俊锋
西南财经大学
7
上市公司盈利与预测
韩红梅、陈淑洋、张丽璇
鲁东大学
48
GDP上行与电力下滑之偏差模型研究
马婷、 张 君、邸一浏
山西财经大学
49
我国就业长期和短期影响因素定量分析
肖云、周巧、杨絮飞
中南财经政法大学
50
金融稳定性评估模型及其应用研究
曾得利、王佳、崔衍安
湖南大学
51
天量信贷对物价走势冲击模型研究
张靖、刘慧慧、王璇珍
山西财经大学
田昊枢、牛启昆、彭沁
北京大学
11
杭州景区公共自行车租用系统的合理规划与建议
王维玲、蔡金鑫、周晓婷
浙江财经学院
12
最优加权组合法在中国粮食产量预测问题中的实证分析
邬琼、刘寅、张静宇
北京工商大学
13
我国社会保障水平与经济发展及人口结构的协调性研究
柴亮、李壮壮、党建令
河北经贸大学
14
高校毕业生心理韧性的统计研究
郑州大学
17
基于人力资本视角的区域经济增长研究
齐艳彩、刘文熙、杨新桐
首都经济贸易大学
18
基于变量选择的支持向量机在乳腺癌预后复发诊断中的应用
秦旭、王杰彪、李皞
中国人民大学
基于模型的时间序列数据挖掘——聚类和预测相关问题研究
基于模型的时间序列数据挖掘——聚类和预测相关问题研究引言：随着信息技术和数据收集能力的不断发展，我们面临着前所未有的数据挖掘机遇与挑战。
时间序列数据是一种按照时间顺序排列的数据，在金融领域、天气预测、交通流量等领域有广泛的应用。
时间序列数据挖掘是指对这些时间序列数据进行模式发现、预测分析等，以提供决策支持和业务预测。
本文将重点探讨基于模型的时间序列数据挖掘中的聚类和预测相关问题，并探索其研究现状和未来发展趋势。
一、时间序列聚类问题时间序列聚类是将相似的时间序列数据分组的过程。
其目的是找出数据集中的相似模式，并将其归为一类，以便进行进一步的分析和决策。
常用的时间序列聚类算法有基于距离的方法（如K-means算法）、基于密度的方法（如DBSCAN算法）和基于模型的方法（如GMM模型）。
这些算法可以在不同的应用场景下得到满意的聚类结果。
在基于距离的时间序列聚类中，K-means算法是最常用的方法之一。
该算法通过将时间序列样本分为k个簇，使得簇内的差异最小化，而簇间的差异最大化。
然而，K-means算法的聚类结果受到初始中心点选择的影响，并且对异常值敏感。
因此，对于不同的时间序列数据集，需要选择合适的距离度量和改进的K-means算法以获得更好的聚类效果。
基于密度的时间序列聚类算法中，DBSCAN算法是一种常用的方法。
该算法通过定义邻域半径和邻域内样本数量的阈值，将具有足够邻居的样本划为核心对象，并将其密度可达的样本划为一类。
然而，DBSCAN算法对密度变化较大的时间序列数据集不够适用，因为临近性的定义基于欧氏距离。
基于模型的时间序列聚类算法则是将时间序列数据建模为概率模型或其他模型，并通过模型的参数推断和比较来进行聚类。
GMM模型是常用的基于模型的聚类方法之一。
该算法假设各个簇的时间序列数据是由混合高斯分布生成的，并通过最大似然估计得到模型参数。
然后，通过计算样本对每个簇的后验概率，将样本分为不同的簇。
基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究
基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。
在中医领域，数据挖掘技术的引入为中医药的研究和发展提供了新的视角和工具。
本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期更深入地理解中医数据挖掘的现状、发展趋势以及研究热点。
本文首先介绍了中医数据挖掘的重要性和必要性，阐述了数据挖掘技术在中医领域的应用现状。
随后，详细介绍了CiteSpace软件的功能特点及其在文献分析中的应用优势。
在此基础上，本文利用CiteSpace软件对中医数据挖掘相关文献进行了可视化分析，包括文献的时间分布、关键词共现网络、主题演化等方面。
通过可视化分析，本文揭示了中医数据挖掘领域的研究热点和发展趋势，为中医药研究者提供了有价值的参考信息。
本文也指出了当前中医数据挖掘研究中存在的问题和不足，为进一步的研究提供了方向和建议。
本文的研究不仅有助于深入了解中医数据挖掘的研究现状和发展趋势，同时也为中医药的现代化、国际化提供了有力的支持。
未来，随着数据挖掘技术的不断进步和应用领域的不断拓展，相信中医数据挖掘研究将会取得更加丰硕的成果。
二、理论基础与文献综述随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个领域的应用日益广泛。
在中医领域，数据挖掘技术也被逐渐引入，以期通过对中医文献的深度挖掘和分析，发现传统医学知识中的新规律和新见解。
本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期系统地梳理和归纳中医数据挖掘领域的研究现状和发展趋势。
理论基础方面，数据挖掘是一门通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的潜在规律和有价值信息的科学。
在中医领域，数据挖掘技术可以应用于中药方剂配伍、疾病证候分析、名医经验传承等多个方面。
通过数据挖掘技术，可以对中医古籍、现代中医文献等海量数据进行深度挖掘，揭示传统医学知识中的隐藏规律和关联规则，为中医临床和科研提供新的思路和方法。
数据挖掘论文精选5篇论文
数据挖掘论⽂精选5篇论⽂数据挖掘论⽂精选5篇论⽂ 数据挖掘⼀： 题⽬：数据挖掘技术在神经根型颈椎病⽅剂研究中的优势及应⽤进展 关键词：数据挖掘技术; 神经根型颈椎病; ⽅剂; 综述; 1 数据挖掘技术简介 数据挖掘技术[1] (Knowledge Discovery in Datebase, KKD) , 是⼀种新兴的信息处理技术, 它融汇了⼈⼯智能、模式别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术⽅法, 专门⽤于海量数据的处理, 从⼤量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中, 提取隐含在其中的、⼈们事先不知道的、但⼜是潜在的有⽤的信息和知识, 其⽬的是发现规律⽽不是验证假设。
数据挖掘技术主要适⽤于庞⼤的数据库的研究, 其特点在于:基于数据分析⽅法⾓度的分类, 其本质属于观察性研究, 数据来源于⽇常诊疗⼯作,应⽤的技术较传统研究更先进, 分析⼯具、理论模型与传统研究区别较⼤。
其操作步骤包括[2]:选择数据, 数据处理, 挖掘分析, 结果解释, 其中结果解释是数据挖掘技术研究的关键。
其⽅法包括分类、聚类、关联、序列、决策树、贝斯⽹络、因⼦、辨别等分析[3], 其结果通常表⽰为概念、规则、规律、模式、约束、可视化等形式图[4]。
当今数据挖掘技术的⽅向主要在于:特定数据挖掘, ⾼效挖掘算法, 提⾼结果的有效性、确定性和表达性, 结果的可视化, 多抽象层上的交互式数据挖掘, 多元数据挖掘及数据的安全性和保密性。
因其优势和独特性被运⽤于多个领域中, 且结果运⽤后取得显着成效, 因此越来越多的中医⽅剂研究者将其运⽤于⽅剂中药物的研究。
2 数据挖掘术在神经根型颈椎病治⽅研究中的优势 中医对于神经根型颈椎病的治疗准则为辨证论治, 从古⾄今神经根型颈椎病的中医证型有很多, 其治⽅是集中医之理、法、⽅、药为⼀体的数据集合, 具有以“⽅-药-证”为核⼼的多维结构。
⽅剂配伍本质上表现为⽅与⽅、⽅与药、药与药、药与剂量, 以及⽅药与证、病、症交叉错综的关联与对应[5], ⽽中医⽅剂讲究君⾂佐使的配伍, 药物有升降沉浮, 四⽓五味及归经之别, 对于神经根型颈椎病的治疗, 治⽅中药物的种类、炮制⽅法、⽤量、⽤法等都是千变万化的, ⽽这些海量、模糊、看似随机的药物背后隐藏着对临床有⽤的信息和规律, 但这些⼤数据是⽆法在可承受的时间范围内可⽤常规软件⼯具进⾏捕捉、管理和处理的, 是需要⼀个新处理模式才能具有更强的决策⼒、洞察⼒和流程优化能⼒, ⽽数据挖掘技术有可能从这些海量的的数据中发现新知识, 揭⽰背后隐藏的关系和规则, 并且对未知的情况进⾏预测[6]。
数据挖掘技术应用论文
浅析数据挖掘技术的应用摘要：作为数据库研究、开发和应用最活跃的一个分支，数据挖掘技术的研究日益蓬勃的发展。
从信息处理的角度来看，数据挖掘技术在帮助人们分析数据和理解数据，并帮助人们基于丰富的数据作出决策上起到了非常重要的角色。
从大量数据中以平凡的方法发现有用的知识是数据挖掘技术的核心，也是今后在各个领域中发展的核心技术。
关键词：数据挖掘；功能；应用中图分类号：tp311.13 文献标识码：a文章编号：1007-9599(2011)24-0000-01analysis of data mining technology applicationzhang pengyu,duan shiliu(henan polytechnic,zhengzhou450000,china)abstract:as the database research,development and application of the most active branch of data mining technology research booming development. from the perspective of information processing,data mining technology to help people analyze data and understand the data,and help people make decisions based on the wealth of data has played a very important role. from large amounts of data in an extraordinary way to discover useful knowledge is the core of data mining technology,but also the future development invarious fields in the core technology.keywords:data mining;function;application一、数据挖掘概述近年来，数据挖掘引起了信息产业界和整个社会的极大关注，其主要原因是存在可以广泛使用大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。
基于层次方法的数据挖掘工具的设计与实现
聚 类分析 和常用 的聚 类算 法 ，详 细说 明 了在 Ｖｉ ａ Ｂ ｓ ．０结合 ｓ ｅｖｒ２０ ｓ ｌ ａｉ ６ ｕ ｃ ＱＬＳ ｒｅ ０ ０环境 下层 次 方法聚 类 算法
的 实 现
【 关键 词】 数据挖 掘 ，层 次 方法 ，ＶＢ，Ｓ ｅｖ ｒ２ ０ ＱＬ Ｓ ｒｅ ０ ０
们事 先不 知 道 的 、 又 是 潜 在有 用 的信 息和 知 识 的过 但 程 据挖 掘 的 目标 是从数 据 库 中发现 隐含 的 、 意义 数 有
的知识 ， 的功 能包 括 ： 它 自动 预 测趋 势 和 行 为 、 关联 分
个 纯粹 的层 次 聚类 方 法 的 聚类 质 量 受 限于 如 下 特点 ：
维普资讯
基于层次方法 的数据挖 掘工具的设计与实现
文 覃 编 号 ： ０ ３ ５ ５ （ ０ ６ １ － ０ ４０ １０ －８ ０ ２ ０ ） ２０ １－３
２ ０ 往 ０６
基 于层 次 方 法 的数 据 挖 掘 工具 的设 计 与 实现
Ｔｈｅ Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｍ ｐ ｅ ｅ ａ ｉ ｎ ｏ ｔ ｉ ｎｇ Ｔｏ ｌ ｓ ｇ ｎｄ Ｉ ｌ ｍ ｎｔ ｔｏ ｆ Ｄａ ａ Ｍ ｎｉ ｏ ｓ
６ ５ １Ｏ ３ １Ｏ １ １０ ０
２０ ８ ３０ ３
Ｏ Ｏ Ｏ Ｏ
类 正在蓬 勃发展 。 聚类 分析 是模 糊集 理论 的重要应 用 ，
主要 是将 实际 当中模 糊性 的 问题通 过数 学手 段 实现一 定 的归类分 析 。 它是 一种数 据 简化技 术 ， 它把 基 于相似
数据 特征 的变量 或个 案组 合 在一起 。这 种技 术对 发现
基 于相似特 征非 常有 用 。
东 部 平 原 １ ． ６５ 东 北 部 丘 陵 １ ６ 东 部 丘 平 区 １ ． ６２ 南 部 丘 平 区 １ ． ６２
(附专家点评)2009年全国大学生统计建模大赛获奖名单
马天然、刘静、张田 王焕英、王尚坤、王灿 叶少峰、何沛钊、王希哲 王文静、张明喆、侍湾湾 惠昌强、唐海峰、王诗庆 潘振宇、陈忆文、陈丹丹 闫凤梅、孙小冬、杨志华 王军伟、马歆玮、谢欣燕 贾旭东、王海燕、武宏伟 张吉良、于雪、马远超 王晓沛、马晓燕、李凯丽 魏文灵、陈银平、刘艳艳 徐雨茜、徐瑞文、林天逸 陈思易、奚潭、王亚民 汪维维、任萍、温婷婷
黄成、张磊、刘文林 杨少娜、孙鹏、袁妍 田昊枢、牛启昆、彭沁 王维玲、蔡金鑫、周晓婷 邬琼、刘寅、张静宇 柴亮、李壮壮、党建令 吴文娟、李宏生、张美丽 陈飞、柴家友、陈婷 袁蒂、蒋莉莉、牛胜男 葛盛荣、寸晓洁、李丽丽 朱璐璐、卢苏娟、薛亚楠 乔宁宁、韩雨珊、任严岩 李予娇、张丽、李玉玉
南京人口管理干部学院 浙江工商大学 北京大学 浙江财经学院 北京工商大学 河北经贸大学 广东外语外贸大学 厦门大学 华北电力大学 云南财经大学 中南财经政法大学 山西财经大学 山东工商学院
基于变参数模型的山东省消费需求与经济增长关系的实证研究 >>点 评 工业“三废”排放量与经济增长的关系 >>点评 广东省科技贡献力与经济增长关系的实证研究 >>点评 亚运会对广州旅游业前景趋势预测研究 >>点评 基于 AIC 准则的合理的汽油价格的制定使得社会与环境协调发展 >> 点评 基于 GARCH 模型的中国股市收益实证研究 >>点评 金融危机对中国出口的影响 >>点评
二等奖
序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 论文题目 中国地区经济增长收敛性分位数回归分析 >>点评 大学生休闲态度、休闲参与和休闲阻碍调查研究 >>点评 用天气发生器对我国主要城市天气指标的模拟和预测（附件） >>点 评 中国环保投资废气治理效率差异及其影响因素研究 >>点评 流动性信息与资产收益：基于非参数模型的分析 >>点评 2009 年上半年货币过多投放是否将导致未来通货膨胀？ >>点评 外部经济变量对我国货币需求模型影响程度的实证分析 >>点评 紧凑型城市：中国城市经济可持续发展的新视角 >>点评 研究生教育收费改革实证研究 >>点评 我国各地区教育支出与经济增长的空间计量分析 >>点评 中国内陆甲型 H1N1 流感的预测和控制模型 >>点评 参赛队员 黄蓓、范悍彪、宋峰 张凤、肖粤志、许长淑 吴蔚、王磊、李树良 吴淑丽、昌先宇、谭竿荣 李攀登、刘海燕、高赟玥 柳玲娣、胡月、赵颖 李玮、郁婷婷、李双双 夏青、陈佳、游碧芙 高勇标、林亮、黄宝辉 宛立杰、胡洪胜、陶淘 刘玉方、律清萍、高培安 参赛学校 安徽财经大学 山东工商学院 华东师范大学 中南财经政法大学 浙江工商大学 安徽大学 中南财经政法大学 浙江工商大学 西南财经大学 中央民族大学 鲁东大学
基于信令的数据挖掘分析模型的研究与应用
基于信令的数据挖掘分析模型的研究与应用【摘要】本文旨在探讨基于信令的数据挖掘分析模型，首先介绍了研究背景、意义和目的。
接着从信令数据挖掘技术概述入手，详细分析了基于信令的数据挖掘模型构建过程。
然后探讨了信令数据在网络安全、商业决策和智能交通领域的应用，展示了其广泛的价值和潜力。
总结了基于信令的数据挖掘分析模型的研究成果，并展望了未来研究方向。
通过对信令数据的挖掘和分析，可以为各领域提供更深入的洞察和决策支持，促进相关领域的发展和创新。
【关键词】信令数据挖掘、模型构建、网络安全、商业决策、智能交通、研究成果、未来方向1. 引言1.1 研究背景基于信令的数据挖掘分析模型是一种结合了通信技术和数据挖掘技术的新型研究方向，随着信息化时代的到来，通信网络中产生的大量信令数据成为了宝贵的信息资源。
这些数据包含了用户的通信行为、位置信息、通信内容等多方面信息，对于分析用户行为、预测用户需求、优化网络服务等具有重要的意义。
而传统的数据挖掘技术在处理大规模信令数据时面临着挑战，因此基于信令的数据挖掘分析模型的研究具有重要的研究意义。
随着移动互联网的快速发展，人们对通信网络的需求也日益增长，如何更好地利用信令数据实现网络优化、安全监测、智能决策等已成为当前研究的热点问题。
基于信令的数据挖掘分析模型的研究具有重要的现实意义。
通过对信令数据进行挖掘分析，可以更好地理解用户行为规律，预测用户需求变化，提高网络服务质量，保障网络安全等，从而为推动通信网络的发展和智能化应用提供有力支撑。
1.2 研究意义研究意义：基于信令的数据挖掘分析模型具有重要的研究意义。
信令数据是大数据时代中的重要数据来源之一，包含了用户的通信行为和网络交互信息，对于理解用户行为和网络状态具有重要价值。
信令数据挖掘技术能够帮助挖掘数据中隐藏的规律和趋势，为网络管理、安全防护、商业决策等领域提供重要支持。
而基于信令数据挖掘的模型构建，不仅可以加深对网络运行规律的认识，还可以提高数据的利用价值和分析效率。
基于改进的聚类平均信息量文本数据挖掘算法研究
ｉ ｄｏ ｂ ｉｕ ｈ ｒｃｅｉｔ ｓｏ ｏｄ ｎ ｈａｅ ｓｔｅｃｕｔｒｎ ｂｅ ｔ，ｔｅ ｅ ｅ ｖ ｒｇ ｍｏ ｎ ｆｉ ｏｍａ ｆ ｌ ｆｏ ｖｏ ｓｃ ａａ ｔｒｓ ｃ ｆｔｅｗ ｒ ｓａ ｄｐ ｒｓｓａ ｈ ｌｓｅｉｇｏ ｊｅｓ ｈ ｎｔｅｌｖ ｌ ｆａ ｅａ ｅａ ｕ ｔｏ ｆｒ － ｅ ｉ ｈ ｈ ｏ ｎ
效 地提取文本信息 ， 高了文本 分类 的精度 ， 提 具有 一定 的实 际 应用价值 。
数 据中抽取和发掘有用 的信 息和 知识 已成 为一 个 日趋 重要 的 问题 。由于这个原因 ， 文本数据 挖掘 虽是一个 新兴技 术 ， 已 但
成 为一个 引人瞩 目、 展迅 速的领域 。在 目前 的研究 中， 要 发 主
ｔ ｎ ｆｒｆ ａｕ ｅ ｅ ｔ ｃ ｉｎ ｈ ｉ ｌ ｔ ｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ａ ．ｔ ｅｐ ｏ ｏ ｅ ｌｏ ｔ ｍ ａ ｆｅ ｔ ｅｙ ｅ ｔａ ｔ ｈ ｅ ｔｉｆｒ ｔ ｎ． ｉ ｏ ｅ ｔｒ ｘｒ ｔ ．Ｔ ｅｓｍｕ ａｉ ｅｕ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｅｆｃ ｉ ｌ ｘｒ ｃ ｅｔｘ ｎ ｏ ｍａｉ ｏ ａ ｏ ｏ ｓ ｉ ｖ ｔ ｏ
１ 文本 信息 挖掘 原理
文本分 类实质上就是依据统计模式识别思想 ， 将文本表示 成特征 向量 ， 然后用训练 文本对 事先选 定的分类 器进 行训 练 ， 直 接或 间接地提取出蕴涵在 训练文本 中有 关各个 文本类 的统
有下面一些 文本 分类 算法 ， 包括 贝叶斯 文本分类 算法 、 支持 向
法从信 息论观 点分 析 文本 空间 向量 ， 文 本看做 一个 信 息源 ， 过 求得 该信 息 源的 各 个特征 的 次数 来 积 累文 本 将 通 信 息量 ， 以领 域特 征 明显 的词和短 语作 为 聚类对 象 ， 然后 采 用层 次 平 均信 息 量进 行 特征 提 取 。仿 真 实验 结 果表
基于密度和层次的快速聚类算法在数据挖掘中的设计及实现.doc
基于密度和层次的快速聚类算法在数据挖掘中的设计及实现作者：张艳来源：《信息安全与技术》2013年第08期【摘要】本论文在对各种算法深入分析的基础上，尤其在对基于密度的聚类算法he 基于层次的聚类算法深入研究的基础上，提出了一种全新的基于密度和层次的快速聚类算法。
该算法保持了基于密度聚类算法发现任意形状簇的优点，而且具有近似线性的时间复杂性，因此该算法适合对大规模数据的挖掘。
理论分析和实验结果也证明了基于密度和层次的聚类算法具有处理任意形状簇的聚类、对噪音数据不敏感的特点，并且其执行效率明显高于传统的DBSCAN算法。
【关键词】密度；层次；聚类；数据挖掘1 前言聚类其实就是将数据对象分组成多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。
基于密度的DBSCAN聚类方法能够发现任意形状的聚类结果，这类方法将簇看作是数据空间中被低密度区域分割开的高密度对象区域。
但是，该算法的时间复杂性是O（n2），用这种复杂度的算法聚类大型数据库是不太现实的。
层次聚类CURE算法选择基于质心和基于代表对象方法之间的中间策略。
使用CURE形成代表点的思想来形成DBSCAN算法所需要的m （m2 基于密度和层次的快速聚类算法设计多维空间与二维空间的距离计算相似，为了方便地描述算法，在本文中以二维空间为例来分析基于密度和层次的聚类算法。
本算法采用的是凝聚的层次聚类方法，即自底向上的方法。
该凝聚过程由三层组成，如图1所示。
最底层所有的数据对象被视为各自处于一个簇中，作为该算法的输入参数。
将整个数据集中的数据凝聚为以候选代表点为中心的一个个集合，并通过密度阈值筛选，去掉一些过稀疏的候选代表点，如图中代表集和“ab”的代表点，留下的代表点即为排除孤立点的中间层聚类结果。
最高层，也就是最终的聚类结果层，它是在中间层的基础上，将邻接代表点聚类形成的簇，一个簇中由多于一个的代表点构成，使得它能够适应非球形的几何形状。
基于文本的聚类算法研究毕业论文
摘要聚类作为一种知识发现的重要方法，它广泛地与中文信息处理技术相结合，应用于网络信息处理中以满足用户快捷地从互联网获得自己需要的信息资源。
文本聚类是聚类问题在文本挖掘中的有效应用，它根据文本数据的不同特征，按照文本间的相似性，将其分为不同的文本簇。
其目的是要使同一类别的文本间的相似度尽可能大，而不同类别的文本间的相似度尽可能的小。
整个聚类过程无需指导，事先对数据结构未知，是一种典型的无监督分类。
本文首先介绍了文本聚类的相关的技术，包括文本聚类的过程，文本表示模型，相似度计算及常见聚类算法。
本文主要研究的聚类主要方法是k-均值和SOM 算法，介绍了两种算法的基本思想和实现步骤，并分析两种算法的聚类效果。
同时介绍了两种算法的改进算法。
关键词：文本聚类聚类方法K-MEAN SOMAbstractClustering as an important knowledge discovery method, which extensively with Chinese information processing technology, used in network information processing to meet the users to quickly access from the Internet, the information resources they need. Text clustering is a clustering problem in the effective application of text mining, which according to the different characteristics of text data, according to the similarity between the text, the text will be divided into different clusters. The aim is to make the same class as large as possible the similarity between the text, and different types of text as small as possible the similarity between. The clustering process without guidance, prior to the data structure is unknown, is a typical unsupervised classification.This paper studies the effect of influencing factors that text clustering, text representation of the model such as the Boolean model, vector space model, probabilistic retrieval model and language model. Also studied the analysis of such text clustering algorithm: hierarchical clustering, agglomerative hierarchical clustering algorithm, hierarchical clustering algorithm to split and so on. Also studied the text clustering algorithm analysis and methods of improvement.Key words：Text clustering clustering method k-mean som毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
最新-数据挖掘论文(精选10篇)范文
数据挖掘论文(精选10篇)摘要：伴随着计算机技术的不断进步和发展，数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术，能借助相关算法搜索相关信息，在节省人力资本的同时，提高数据检索的实际效率，基于此，被广泛应用在数据密集型行业中。
笔者简要分析了计算机数据挖掘技术，并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程，以供参考。
关键词：档案信息管理系统;计算机;数据挖掘技术;1数据挖掘技术概述数据挖掘技术就是指在超多随机数据中提取隐含信息，并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。
若是从技术层面判定数据挖掘技术，则需要将其划分在商业数据处理技术中，整合商业数据提取和转化机制，并且建构更加系统化的分析模型和处理机制，从根本上优化商业决策。
借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库，满足集成性、时变性以及非易失性等需求，整和数据处理和冗余参数，确保技术框架结构的完整性。
目前，数据挖掘技术常用的工具，如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。
企业在实际工作过程中，往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理，并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等，借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。
2档案信息管理系统计算机数据仓库的建立2.1客户需求单元为了充分发挥档案信息管理系统的优势，要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。
在数据库体系建立中，要适应迭代式处理特征，并且从用户需求出发整合数据模型，保证其建立过程能按照整体规划有序进行，且能按照目标和分析框架参数完成操作。
首先，要确立基础性的数据仓库对象，由于是档案信息管理，因此，要集中划分档案数据分析的主题，并且有效录入档案信息，确保满足档案的数据分析需求。
其次，要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理，从根本上提高数据仓库分析的完整性。
数据仓库与数据挖掘论文（共5篇）
数据仓库与数据挖掘论文（共5篇）第一篇：数据仓库与数据挖掘论文决策树在教学评价中的应用研究摘要决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
先就决策树和决策树学习算法进行介绍，然后用实例阐述决策树在教育信息处理中的应用，主要以在教学评价中的应用为例来加以介绍。
关键词决策树；数据挖掘；教育信息处理；教学评价当今社会处于一个信息爆炸的时代，海量的数据可以用来选择和发掘信息，然而有时却让人无从下手，因此数据挖掘技术受到人们的高度关注。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的或者随机的数据中提取人们事先不知道的但又是有用的信息和知识的过程。
它的方法很多，其中决策树是一种解决实际应用分类问题的数据挖掘方法。
在教育教学中，根据决策树算法的实际特点，它可以在教育信息处理中的信息采集上发挥很大的作用。
决策树介绍决策树学习是人们广泛使用的一种归纳推理形式。
决策树起源于概念学习系统，其思路是找出最有分辨能力的属性，把数据库划分为许多子集（对应树的一个分枝），构成一个分枝过程，然后对每一个子集递归调用分支过程，直到所有子集包含同一类的数据。
最后得到的决策树能对新的例子进行分类。
它一般是从一组无次序、无规则的事例中推理出决策树表示形式的分类规则。
它一般需要给定一组训练例子，训练例子一般被看成用于创建模型的数据集。
由此可以看出，决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每一个内部结点表示对一个属性的测试，每一个分支代表一个决策输出，而每个叶节点代表一个目标分类。
决策树通过把实例从根节点排列到某个叶子节点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类，树上每个节点说明对实例的某个属性的测试，节点的每个后继分支对应于该属性的一个可能值。
假如需要根据人员的外貌特征对人员进行分类，用于人员的外貌特征有3个，外貌列表={高度,发色,眼睛}；各属性的值域分别为：高度={高,矮}，发色={黑色,红色,金色}，眼睛={黑色,棕色}。
分类结果有两种：种类={+,-}。
大型文献数据库中的数据挖掘技术
大型文献数据库中的数据挖掘技术随着全球信息技术的快速发展，越来越多的文献被数字化，并存储在大型文献数据库中。
这些数据库包含大量的数据，使得对这些数据进行有效的管理和利用成为了一项挑战。
数据挖掘技术应运而生，为大型文献数据库中的信息挖掘提供了有力的支持。
本文将介绍大型文献数据库中的数据挖掘技术。
一、大型文献数据库简介大型文献数据库是指存储大量文献与相关信息的数据库，如科学论文、专利文献、图书、新闻等。
它们既是学术研究和科学创新的重要基础，也是企业决策和商业竞争的重要工具。
当前，世界上许多组织和机构都运营着自己的大型文献数据库，如谷歌学术、Academic Search、Web of Science等。
这些数据库对于收集、存储、组织和传播信息都起到了重要的作用。
二、数据挖掘技术概述数据挖掘技术是一种自动化的数据处理技术，可以从大量的数据中挖掘出有价值的信息和知识。
数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则挖掘、异常检测等方法。
聚类是指将具有相似特征的数据对象归为一类，使得同一类对象的相似性尽量大，不同类对象的相似性尽量小。
分类是指建立一个模型（分类器），将数据集中的实例归到不同的分类中。
关联规则挖掘是指在大量的数据中发现潜在的关联规则。
关联规则指的是数据集中的一些项，在该项的基础上推导出另一个项出现的概率较大。
异常检测是指在数据中找出与其它数据显著不同的数据点。
三、数据挖掘技术在大型文献数据库中的应用1. 知识发现大型文献数据库中的知识来源于各个领域的科学文献、专利、技术报告、学术论文、学位论文等文献，涉及到的研究领域很广泛。
数据挖掘技术可以从这些文献中挖掘出研究主题、模型、方法、实验结果等知识，对于科学研究者和决策者都具有很大的参考价值。
2.信息检索大型文献数据库中存在数量庞大、治理难度较大、难以定期维护的问题。
如何提高检索效率和检索质量成为了文献数据库管理者面临的重要问题。
数据挖掘技术可以发现用户的信息需求，给出准确的查询结果，并分析用户对查询结果的满意度，不断完善检索结果。
文献数据挖掘方法与应用研究
文献数据挖掘方法与应用研究文献数据是指各种文献信息，包括文本、图片、音频、视频等多种形式。
随着社会信息化和数字化的发展，文献数据量急剧增长。
如何从庞大的文献数据中发掘有价值的信息，成为了重要的研究课题。
文献数据挖掘作为一种应用数据挖掘技术的方法，可以在文献数据中挖掘出隐含的知识和规律。
本文重点探讨文献数据挖掘方法和应用研究。
文献数据挖掘方法文献数据挖掘方法主要包括文本挖掘、图像挖掘、音频挖掘和视频挖掘等几类。
其中，文本挖掘是目前应用最广泛的一种方法。
文本挖掘是指从文本数据中发掘有价值的信息，包括文本分类、文本聚类、信息抽取、情感分析等多种技术。
其中，文本分类是指将文本数据按照一定的规则划分到不同的类别中，如新闻分类、邮件分类等。
文本聚类是指将文本数据按照一定的相似性聚集到一起，形成相似的类别。
信息抽取是指从文本数据中提取一些有用的信息，如关键词、实体、关系等。
情感分析是指从文本数据中挖掘出情感色彩，如正向情感、负向情感等。
图像挖掘是指从图像数据中发掘有价值的信息，包括特征提取、图像分类、目标检测、图像检索等多种技术。
其中，特征提取是指从图像中提取出一些有意义的特征，如颜色、纹理、边缘等。
图像分类是指将图像数据按照一定的规则划分到不同的类别中，如人脸识别、动物分类等。
目标检测是指从图像数据中检测出目标，如人、车等。
图像检索是指在图像库中检索出与查询相符合的图像。
音频挖掘是指从音频数据中发掘有价值的信息，包括音频分类、音频聚类、音频识别等多种技术。
其中，音频分类是指将音频数据按照一定的规则划分到不同的类别中，如音乐分类、语音分类等。
音频聚类是指将音频数据按照一定的相似性聚集到一起，形成相似的类别。
音频识别是指从音频数据中识别出一些有用的信息，如语音识别、音频检索等。
视频挖掘是指从视频数据中发掘有价值的信息，包括特征提取、视频分类、目标检测、动作识别等多种技术。
其中，特征提取是指从视频中提取出一些有意义的特征，如颜色、形状、运动等。
基于聚类分析的数据挖掘技术及其农业应用研究进展
基于聚类分析的数据挖掘技术及其农业应用研究进展
冯建英;石岩;王博;穆维松
【期刊名称】《农业机械学报》
【年(卷),期】2022(53)S01
【摘要】基于聚类分析的数据挖掘技术能够推动农业的精准生产、精细管理和精准营销,对于实现农业的智能机械化、精准化,进而促进农业的高效化和现代化具有重要价值。
首先对基于聚类分析的数据挖掘技术内涵及方法体系作了阐述,包括特征选择及特征提取、距离度量、聚类算法分类、聚类性能评价指标4方面;进而梳理了目前聚类分析在农业领域的动植物遗传繁育数据挖掘、农田分区精准管理、农产品品质评价、农产品市场细分、农户异质性分析与精准服务5大方向中的应用研究,最后对农业领域的聚类分析进行了总结与展望。
【总页数】12页(P201-212)
【作者】冯建英;石岩;王博;穆维松
【作者单位】中国农业大学信息与电气工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.13;S126
【相关文献】
1.基于数据挖掘技术的聚类分析算法在异常入侵检测中的应用
2.基于物联网的设施农业环境监控与数据挖掘技术的研究应用
3.基于聚类分析的数据挖掘技术在设备
故障模式识别中的应用4.基于数据挖掘技术的聚类分析算法在异常入侵检测中的应用5.基于粗糙集理论的数据挖掘技术在农业方面应用
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数据库论文
数据挖掘在图书馆中的应用摘要本文在描述数据挖掘技术与方法的基础上, 探讨了数据挖掘在数字图书馆中的应用空间以及其所具有的巨大应用价值。
关键词数字图书馆数据挖掘Web 挖掘文本挖掘引言在现代科学技术推动下,高校图书馆正朝着自动化、数字化和信息化的方向发展。
同时,其职能也相应地实现了转型:除了传统的服务和教育职能外,为高校的决策、管理及建设发展提供信息咨询与服务正逐步成为日益开放和社会化的高校图书馆的重要职能。
数字图书馆的信息服务是基于信息用户的信息使用行为、习惯、偏好、特点及用户特定的需求,向用户提供满足其个性化需求的信息内容和系统功能的一种服务。
它首先应该是一种能够满足数字图书馆用户个体信息需求的一种服务;其次应该是一种培养个性、引导需求的服务,以促进社会的多样性和多元化发展。
当前国内外数字图书的信息服务系统的研究已逐步深入,信息服务的应用也迅速发展。
数据挖掘,这种全新的技术,是为解决当前“信息丰富而知识贫乏”这一问题而出现的。
目前,它已经在银行业、零售业、工程技术和医学等领域得到成功应用和空前发展,在这些领域的成功应用鼓舞着人们将数据挖掘技术应用到更多、更广泛的领域中去。
数字图书馆是综合运用多方面高新技术的数字信息资源管理系统,从它产生起就得到广泛的关注和蓬勃的发展,目前,网络上数字图书馆越来越多,数字图书馆的数据挖掘和知识发现研究具有较大的实用价值。
数据挖掘技术在图书馆中的应用将为图书馆在数字资源的组织和管理、服务质量的提升和服务方式的拓展等方面提供了技术支持,并显示出强大的生命力。
一、数据挖掘概述数据挖掘(Data Mining ,简称DM)是近10年来计算机科学研究的一个热点。
它是指从大量数据中提取或挖掘隐含的信息或知识。
数据挖掘可以在任何类型的信息载体或存储上进行。
比如数据仓库、关系数据库、事务数据库、面向对象数据库、对象—关系数据库、空间数据库、时间数据库、文本数据库、多媒体数据库、Web 数据库等等。
数据仓库论文数据挖掘论文：基于数据仓库模型在研究生招生管理中的应用研究
数据仓库论文数据挖掘论文：基于数据仓库模型在研究生招生管理中的应用研究摘要：随着招生方式的多元化、自主化以及报考研究生人数的年年增长，导师如何在众多的考生中招录合适本专业发展的考生，以便能够为国家培养出优秀的人才，除了他的入学成绩、必要的复试环节、导师多年来的工作经验等这些重要因素外，还需要对考生各方面的情况进行综合测评，包括考生毕业院校、生源地、年龄。
本文的目的是开发出一套合理的模型，全面推进研究生招生工作的信息化进程。
本文以某学校研究生招生办公室2004年至2010年的招生、入学、选课、选课成绩数据为例，从应用的角度，以数据仓库技术为基础，利用数据挖掘进行知识发现。
关键词：数据仓库；数据挖掘；招生决策随着社会的发展，竞争的激烈。
人们越来越感觉到信息及知识的重要性。
目前已经成为知识爆炸的时代，传统的数据库可以实现数据的增、删、改、查的功能，但无法发现数据中的内在联系和存在的规则，因此无法通过目前的数据推测出未来的发展方向。
人们希望从这些数据中得到更多的启示，发现隐藏在其中的知识。
面对“数据丰富，知识贫乏”的挑战，数据仓库技术应运而生。
目前，大部分的高校都建立有自己的管理信息系统，随着时间的推移，也积累了大量的数据，这些数据真实地反映了高校的实际状况。
如何充分利用这些数据并从中挖掘出有用的、却常被人们忽视的重要信息，发现一些随各种因素动态变化而产生的管理规则，这对于各高校各个层次的决策管理者而言无疑是个值得关注的问题。
一、有关研究生招生管理的相关研究目前在教育领域诸如高校招生生源决策、学生成绩分析、教学质量评测等方面对数据仓库及数据挖掘的应用都有相应研究，其它省份招生管理部门也进行了建立招生考试数据仓库的探索。
而研究生招生与普通高校招生还不完全一样，不仅要分析考生的入学成绩，而且还要分析面试成绩，不仅要考虑考生的生源地，还要考虑考生的本科毕业院校，所以不能在简单基础上重新进行需求分析和系统设计，利用数据仓库和数据挖掘开发研究生招生考试决策支持系统是很有必要的。
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基于文献聚类的数据挖掘模型设计与实现摘要：聚类分析是统计学中的一项重要技术。
通过聚类可以发现隐藏在海量数据背后知识。
本文首先建立空间向量模型，改进了传统相似度的计算模型，提出了一种基于摘要词对关键词加权贡献的相似度模型，使得文献的空间向量更加精确。
数据来源于05年CSSCI文献数据库图书情报学的3千多条文献数据，并通过中知网查询相关文献的摘要。
通过数据清洗、去噪声、降维、规格化处理、样本抽样等一系列步骤，得到最终用于聚类的681篇文献和108个学科特征原子词。
利用Matlab软件编程实现了FCM算法的文献聚类。
将聚类的结果通过基于学科原子特征词的学科交叉表来表示，统计出图书馆学、情报学和文献学三个学科的研究热点及交叉点，以及图书情报学新的学科增长点，并对结果进行了检验，检验结果表明该统计模型是科学的、有意义的。
关键词：聚类; 交叉学科; 关键词; 摘要; 相似度; FCM毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
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涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日指导教师评阅书评阅教师评阅书教研室（或答辩小组）及教学系意见一、引言1.研究背景聚类分析（Clustering Analysis）是统计、模式识别和数据挖掘等领域中一个非常重要的技术，文献聚类就是依据文献之间的相似度按照一定的算法准则，挖掘隐藏在海量文献数据背后的有用知识：如学科交叉、研究热点和新的研究方向。
科学研究需要创新。
科学技术的发展为每个学科的发展带来新的机遇的同时，也带来更为严峻的挑战。
目前，文、理、工、管等学科之间相互渗透、交叉、融合已经成为一种潮流和趋势，其深度和广度正在进一步深化。
众所周知，近代科学发展特别是科学上的重大发现和国计民生中的重大社会问题的解决，常常涉及不同学科的相互交充满和相互渗透。
学科交叉逐渐形成一批交叉学科，如化学与物理学的交叉形成了物理化学和化学物理学，化学与生物学的交叉形成了生物化学和化学生物学，物理学与生物学交叉形成了生物物理学等。
这些交叉学科的不断发展大大地推动了科学进步，因此学科交叉研究（interdisciplinary research）体现了科学向综合性发展的趋势。
科学上的新理论、新发明的产生，新的工程技术的出现，经常是在学科的边缘或交叉点上，重视交叉学科将使科学本身向着更深层次和更高水平发展，这是符合自然界存在的客观规律的。
由于现有的学科是人为划分的，而科学问题是客观存在的，根据人们的认识水平，过去只有天文学、地理（地质）、生物、数学、物理、化学六个一级学科；而经过20世纪科学的发展和交叉研究，又逐渐形成了新的交叉学科，如生命科学、材料科学、环境科学等。
因此研究学科交叉可以反映学科的研究的热点和发展趋势。
本次统计建模正是基于以上的研究背景，通过文献聚类来研究学科交叉，其意义在于：（1）通过对文献数据的聚类分析，挖掘学科交叉点，使研究者了解本学科目前的研究现状，如学科发展前沿与热点问题等，以提高研究者的创新意识和创新动力，为科学研究提供决策支持；（2）为管理者和研究机构提供决策支持，如交叉学科的政策支持、研究经费投入、人才培养方向等；（3）通过学科交叉的比较，使学科本身获得动力，提升学科竞争力，使学科能更好地适应社会和经济的发展，更好地服务社会。
2.国内外研究现状不同的数据库,对其文献进行分类有不同的方法,没有一种方法能对所有数据库的文献分类都具有高效率、高精确率。
对于科学文献的分类,目前主要采用的方法有[1]:(1)引文分析法:引文分析是指通过对文献中所附的参考引文进行计量统计分析,从而揭示科学技术发展的历史及现状。
其目的是寻找文献之间的联系来研究文献内在联系和科学结构的一种方法。
(2)关键词分析法:关键词分析就是通过对反映文献主题内容的词进行关联性或相异性定量分析,研究文献内在联系和科学结构的一种方法。
(3)聚类分析法:聚类分析是指根据分析对象彼此之间的相关程度把文献分成类群,使群内尽量相似,群间尽量相异,然后进行分析研究的过程。
(4)因素分析法:因素分析的概念是英美心理统计学者们最早提出的,因素分析法是从试验所得的m×n个数据文献中概括和提取出较少量的关键因素,它们能反映和解释所得的大量观测事实,从而建立起最简洁、最基本的概念系统,揭示出事物间最本质的联系。
(5)关键词分析与共引聚类分析相结合研究法。
目前国内研究的主要热点集中在第一方面,而国外在该领域的最新研究是通过关键词分析和共引聚类分析相结合,以揭示文献的主题结构。
3.文本挖掘中的分词技术中文文本挖掘技术成败的关键在于文本中词汇切分的成功与否。
由于汉语语言的特殊性和复杂性,使中文词汇的切分成为一个很伤脑筋的问题。
而如果不进行分词,中文信息处理的其它很多研究就无法进行。
分词技术中基于词库的算法目前使用较广,也较为成熟,如正向、逆向最大匹配法、逐词遍历法。
这类算法分词的正确性很大程度上取决于所建的词库。
一个词库应具有完备性和完全性两个方面,建立一个同时满足这两个要求的词库具有很大的难度[2]。
所以,对于中文文本挖掘来说,基于词库的分词技术可能会使某些具有重要意义的词汇被疏漏,从而导致挖掘的内容不是十分准确。
基于无词典的分词技术正处于研究发展阶段,其基本思想是:基于频度的统计,不依靠于词典,将文本中任意几个字同时出现的频率进行统计,次数越高的越可能是一个词[3]。
文中设计了一个基于无词典分词的算法[4],能比较准确地切分出文本中的新词。
4.文本的特征提取特征提取主要是识别文本中代表其特征的词项。
提取过程是自动的,提取的特征大部分是文本集中表示的概念。
文本特征分为一般特征和数字特征,其中一般特征主要包括动词和名词短语,如人名、组织名等;数字特征主要包括日期、时间、货币以及单纯数字信息。
这些特征包含重要的信息,因此特征提取是一种强有力的文本挖掘技术。
通过文本特征抽取,记录文本的特征,可以更好地组织文本,如文本的存储、检索、过滤、分类和摘要等。
中文姓名识别属于中文信息处理中未登录词处理的范畴,中文姓名在文章中的出现频率虽然不高,但绝非可以忽略,因为中文姓名本身包含着重要的信息,它可能是整个句子甚至整个段落的语义中心,如果不予处理,将影响文本挖掘的性能[5]。
数字特征反映一定的信息,但不能表达文本的中心思想,通常只作文本挖掘中的参考信息。
5.聚类分析的原理与方法聚类分析主要包括统计学习和机器学习两种方法。
在基于统计学习的聚类分析中，主要研究基于几何距离的聚类，这也是本次建模采用的方法。
其主要步骤包括：（1）定义多维空间；（2）计算多维空间中样本点之间的距离，作为样本点之间的相似度；（3）采用某种算法（如FCM 、K-means 、层次法等）按照相似度大小将相似度高的样本聚为一类。
在文献聚类问题中，一般都是根据向量空间模型（VSM ）思想，将文献聚类的样本空间表示成X ={x 1，x 2，…，x n }，其中样本x i =（x i1，x i2，…，x im ）为m 维特征空间R m 中的一个点，现在要找到这样一个划分C ={C 1，C 2，…，C k }，使得：,,...,2,1,,1k i C C X i ki i =Φ≠== 且j i k j C C j i ≠=Φ=且,,...,2,1, ，并且满足类内之和∑∑=∈-=kj c x j i ji x x E 1*的值最小，x j *表示类C j 的中心，x i 表示划分在类C j 中的文献。
6.研究目标和具体思路本次建模研究目标是在海量数据的基础上，采用聚类分析的理论和方法，挖掘隐藏在数据背后的学科交叉知识，研究的整体框架如下：图1文献聚类研究框架主要的研究思路为：（1）数据采集：采集三个学科（图书、情报、文献）一年的文献数据；（2）数据预处理：降维：经过抽取和提炼，建立学科特征词库，构建聚类空间；文献摘要分词：将摘要利用分词技术进行分词，去掉虚泛词；关键词与摘要词加权：利用关键词在摘要中出现的频次，计算出摘要词对关键词的贡献度；去噪声：对数据库中文献学科类别特点不明显的文献删除。
（3）利用VSM 模型，建立文献空间向量；（4）利用Matlab 软件中的FCM 算法，将文献进行多次聚类；（5）对聚类的结果进行统计分析。
二、模型设计1.向量空间模型（VSM ）向量空间模型（VSM ）是文献分类所使用的特征较为普遍采用的方法之一。
在这种模型中，文献空间被看作是由一组正交词条向量组成的向量空间，每个文献表示为其中的一个范化特征向量：V (d )=(t 1,w 1(d ),…,t i ,w i (d ),…,t n ,w n (d ))，其中t i ，也可以要求t i 是d 中出现的所有短语，以提高文献内容的准确性。
W i (d )常被定义为t i 在d 出现频率tf i (d )的函数，如w i (d )=(tf i (d ))，常用的 函数有布尔函数： 1()10,()0i i tf d tf d ≥⎧Φ=⎨=⎩，；平方根函数：Φ；对数函数:log(()1)i tf d Φ=+；TFIDF 函数： ()log()i iN tf d n Φ=⨯等。