数据挖掘技术的应用研究与发展现状论文
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。
计算机文献综述范文3000字
计算机文献综述范文3000字引言计算机科学与技术是一个快速发展的领域，每年都有大量的研究论文涉及到各种各样的主题。
本文旨在对计算机科学与技术领域的一些重要研究进行综述，以探讨当前的研究趋势和未来的发展方向。
一、人工智能人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学与技术领域的一个重要研究方向。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，人工智能在图像识别、自然语言处理、智能推荐等方面取得了显著的进展。
例如，深度神经网络在图像识别领域的应用已经达到甚至超过了人类的水平。
此外，强化学习算法在游戏领域的应用也取得了重要的突破，比如AlphaGo在围棋比赛中战胜了世界冠军。
然而，人工智能研究还面临一些挑战。
首先，深度学习算法需要大量的标注数据进行训练，而获取大规模标注数据是一项非常耗时和困难的任务。
其次，深度学习算法的黑盒性质使得其解释性较差，难以理解其决策过程。
此外，人工智能在伦理和法律方面也引发了一系列的讨论和争议，比如自动驾驶汽车的安全性和责任归属等问题。
二、大数据与数据挖掘随着互联网的快速发展，大数据成为了一个热门的研究领域。
大数据的特点是数据量大、数据类型多样、数据生成速度快。
数据挖掘是从大数据中提取有价值信息的一项重要技术。
近年来，大数据与数据挖掘在各个领域的应用越来越广泛，比如金融、医疗、电子商务等。
在大数据与数据挖掘领域，一些重要的研究方向包括数据预处理、特征选择、聚类分析、分类算法等。
例如，数据预处理是在数据挖掘之前对原始数据进行清洗和转换的过程，以提高数据挖掘算法的性能。
特征选择是从众多特征中选择出最有代表性的特征，以减少数据维度和提高分类算法的性能。
三、云计算与边缘计算云计算和边缘计算是计算机科学与技术领域的另外两个热门研究方向。
云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算和存储资源集中在云端，实现资源的共享和高效利用。
边缘计算是一种将计算和存储资源放置在离用户更近的地方，以减少网络延迟和提高用户体验的计算模式。
数据挖掘技术在教务管理系统成绩分析中的应用研究的开题报告
数据挖掘技术在教务管理系统成绩分析中的应用研究的开题报告一、研究背景及意义随着信息技术的发展，管理信息化成为了大势所趋。
在教育管理领域，教务管理系统已成为高校教育管理的必备系统。
教务管理系统的主要功能是收集学生的各种信息，并且对学生成绩进行统计和分析，以便于对学生成绩及时准确的评价和跟踪。
因此，在教务管理系统中设计一个高效的成绩分析模块，具有实际的应用价值。
而数据挖掘技术是一种能够从大量数据中挖掘出潜在信息的方法，因此，将数据挖掘技术应用到教务管理系统中，可以提高学生成绩分析的质量和效率。
二、研究内容本文将以某高校的教务管理系统中的成绩分析为研究对象，主要研究以下内容：1. 分析教务管理系统中的学生成绩数据，包括学生的个体属性、学期成绩等信息。
2. 对学生成绩数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
3. 应用数据挖掘技术对学生成绩进行分析，包括分类、决策树、关联规则挖掘等。
4. 设计一个成绩预测模块，利用学生历史成绩数据，预测学生未来的成绩。
三、研究方法本文主要采用以下研究方法：1. 调研法：通过对国内外相关领域的文献资料进行查阅，了解相关研究现状。
2. 实证研究法：采用某高校的教务管理系统数据作为研究对象，采用数据采集、数据预处理、数据挖掘等方法进行数据分析与处理。
3. 实验研究法：利用数据挖掘算法和成绩预测模型进行数据挖掘实验，验证算法的可靠性和实际效果。
四、预期成果通过本文的研究，预计可以达到以下成果：1. 提出一个高效的成绩分析模块，方便教务管理人员对学生成绩进行快速准确的分析。
2. 建立一个成绩预测模型，可为学生的未来学习提供指导，并帮助教育管理者进行教育决策。
3. 实现数据挖掘技术在教务管理系统中的应用，探索其在教育领域中的实际应用价值。
五、研究计划及进度安排1. 第一阶段（1~2周）：调研与文献综述。
了解数据挖掘技术在教育领域中的应用现状和发展趋势，构建本文的研究框架。
中医病证规律下的数据挖掘论文
中医病证规律下的数据挖掘论文1数据挖掘技术在中医病证规律研究中的应用数据挖掘技术已广泛应用于中医病证规律研究领域，其基本流程为针对所研究疾病或证候整理相关文献资料，搜集具备中医诊疗信息、处方信息的海量数据，使用数据挖掘技术相关算法及其程序系统实行数据分析［5］，总结该病或该证候的核心理论、诊疗方法及特色方药，提炼具有中医特色的个性化诊疗方案。
因为疾病及中医证候种类繁多，作者通过中国知网信息检索平台，搜索关键词“数据挖掘”，查找并学习2010—2014年相关期刊文献，汇总中医病证诊疗方面的数据挖掘技术的应用成果，旨在为内、外、妇、儿等常见学科疾病的临床诊疗提供参考。
1.1内科疾病在心血管疾病方面，杨静等对冠心病的证候用药规律实行数据挖掘，结果显示冠心病以气虚血瘀证多见，另有心血瘀阻证、气阴两虚证，丹参、黄芪、葛根等为核心用药。
崔松等通过挖掘何立人治疗心悸的用药分析，总结其治疗心悸的基本方，归纳出以心悸为主重用淮小麦，以心律失常为主重用生黄芪等因症施药的特点。
赵健等通过对严季澜辨治的109例高血压病患者用方数据实行挖掘，总结出严季澜自拟调肝理血汤的用方要点与学术思想。
在消化系统疾病方面，王萍等挖掘整理了唐旭东治疗慢性萎缩性胃炎的辨证证型及用药规律。
Liu等［10］应用支持向量机技术研究中医舌诊舌象在胆囊炎患者中的分类，为数字化辨病辨证提供了可靠依据。
吴嘉瑞等［11］应用关联规则和复杂系统熵探索颜正华治疗泄泻用药经验。
杜斌等通过检索现代治疗溃疡性结肠炎的文献，挖掘出常用灌肠方药及药对。
在肾病及内分泌疾病方面，展俊平等［13］采用文本挖掘技术对慢性肾小球肾炎的证治方药规律实行总结分析，发现该病证候以气阴两虚、肝肾阴虚、脾肾阳虚为主，核心治法以益气养阴、化湿利水为主。
凌颖茹等挖掘了黄春林治疗肾病综合征的方药使用经验。
霍保民等［总结了戴希文教授分期诊疗慢性肾脏病的辨证及用药规律。
袁敏探析魏子孝教授诊治糖尿病善补气、活血的用药特点。
基于可拓理论的数据挖掘方法研究
可拓集合理论是可拓学的基本理论，是分析事物可变性的理论基础，
可以反映可拓域中物元从不具有到具有某种特征的变化过程， 将可拓集合理论引入到聚类分析过程，就形成了可拓聚类分析方 法。可拓聚类方法将着眼点放在样本与类的关系上，认为每一样本与 各个聚类都有一个隶属关系，将样本对各个类的隶属度进一步扩展到
区间【－ｏｏ，＋叫。可拓聚类方法利用可拓集合中关联函数可以取负值的特
ｅｘｔｅｎｉｃｓ，
ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ
ａ
ｂｅｔｗｅｅｎ
ａｎｄ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｄａｔａ
ｍｉｎｉｎｇ，ｔａｋｅｓ
ｂｒｉｅｆ ｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔ ｏｆ ｔｈｅ ｈｉｓｔｏｒｙ ｏｆ ｅｘｔｅｎｉｃｓ ａｎｄ ｃｏｍｅｓ ｕｐ
ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ ｏｆ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ
中国石油大学（华东）硕士论文
第１章前言
智能提供一种简洁规范的知识表示方法。用基元描述信息和知识，可
以利用基元的可拓性，开拓出新的信息和知识，为人工智能的策略生
成技术提供依据，为信息开发和知识挖掘提供理论和方法［刀。 分类是数据挖掘中一种重要的算法，分为有指导（有监督）分类 （有预先指定的类别）和无指导（无监督）分类（没有预先指定的类 别）。聚类属于后者， 传统分类方法基于二值逻辑。样本对各个类的隶属度或取０或取 ｌ，分别表示属于和不属于该类。但现实世界中，很多场合下，一组 事物是否形成一个类群、一个事物是否属于某一个子类，都不是明确 的，而是模糊的，存在一个隶属“程度”的问题，不宜用普通关系的 聚类分析方法进行分类。模糊聚类基于多值逻辑，其理论基础是 Ｚａｄｅｈｌ９６５年提出的模糊集理论。在模糊聚类中，样本对各个类的隶 属度从０，ｌ两个离散值扩展到连续区间【ｏ，１】。模期聚类顾及到了样 本与样本之间的联系，认为每一样本与各个聚类中心都有一个隶属关 系。用模糊集合的理论和方法来描述和处理聚类问题更为自然、方便 【８一ｌｏ］。 虽然模糊聚类可以反映各聚类内部样本个体在某种关系下的远 近亲疏，但却很难直观反映样本个体与类间关联程度的变化动态【１１】。
大数据发展背景与研究现状分析研究论文
大数据发展背景与研究现状分析研究论文随着信息技术的不断发展和普及，大数据技术逐渐成为信息产业的新宠。
大数据发展背景与研究现状的分析，是人们对大数据技术的深入了解和探讨，也是大数据应用领域不断拓展的重要指引。
一、大数据发展背景在信息爆炸的时代，海量的数据如同潮水般涌现，传统的数据库技术逐渐无法满足大规模数据处理的需求。
大数据技术因此应运而生。
首先，在互联网的快速发展下，用户产生的数据呈指数级增长。
用户在社交网络、在线购物、搜索引擎等平台的行为数据，给数据库管理带来了极大挑战。
传统数据库技术对于处理如此庞大的数据量显然力不从心。
其次，移动互联网的普及让数据的来源更加多元化。
手机、平板等移动设备的普及和大数据的设备互联，进一步加速了数据的增长速度。
手机APP、传感器等设备产生的数据，也为大数据技术的应用提供了更广阔的空间。
再次，人工智能技术的飞速发展催生了对于大数据高效处理和分析的需求。
人们希望通过大数据的深度挖掘，实现智能化的应用场景。
这也促进了大数据技术的快速发展。
以上种种因素共同推动了大数据技术的发展，大数据在各行各业中得以广泛应用，为信息社会的进步做出了贡献。
二、大数据研究现状分析1. 数据处理技术大数据技术主要包括数据的采集、存储、处理和分析等环节。
在数据处理技术方面，分布式存储、分布式计算和数据挖掘等技术被广泛应用。
Hadoop、Spark等开源软件成为了大数据处理的主要工具，可以高效处理海量数据。
2. 数据分析方法数据分析是大数据技术的核心之一。
在数据分析方法方面，统计学、机器学习、深度学习等方法被广泛应用。
通过对数据的挖掘和分析，可以为企业的决策提供科学依据，实现精准营销、个性化推荐等应用场景。
3. 数据安全与隐私保护随着数据泄露事件的频发，数据安全与隐私保护成为大数据领域的重要议题。
加密技术、数据脱敏技术等手段被用于保护用户数据的安全和隐私。
数据伦理、法律法规等问题也备受关注。
4. 学术研究与应用案例国内外各大高校和研究机构也积极开展大数据技术的研究工作，推动了学术界对于大数据技术的理论研究和实践探索。
论文研究现状模板范文大全
论文研究现状模板范文大全引言研究现状是一篇论文中非常重要的部分，它能够展示研究者对待研究问题的认知和对已有研究的了解。
然而，对于初次撰写论文的学者来说，撰写研究现状可能是一项具有挑战性的任务。
因此，本文将提供论文研究现状的模板范文大全，旨在为学者们提供参考和指导。
1. 模板范文1：论文研究概述过去几十年来，XX领域的研究得到了广泛的关注。
很多学者对于XX领域的研究问题进行了深入的探究，并取得了一系列重要的成果。
例如，学者A在20XX年提出了XX理论，该理论被广泛应用于实际工程中。
另外，学者B于20XX年通过大样本实验验证了XX理论的准确性，并提出了一种改进的方法。
此外，学者C还基于XX理论开展了一项关于XX应用的实地调研，得出了一些有价值的结论。
然而，当前对于XX领域的研究还存在一些不足之处。
首先，尽管学者们对于XX理论的研究已取得了一些成果，但目前尚未形成较为系统的理论框架。
其次，现有研究大多仅集中在实验室或特定领域的应用，而缺乏对于实际工程问题的研究。
第三，目前还缺乏对于XX理论的验证和发展的跨学科研究。
因此，进一步研究XX领域的现状和问题具有重要意义。
2. 模板范文2：研究方法与技术综述XX领域的研究方法与技术是研究现状中的一个重要部分。
针对XX问题，学者们采用了多种研究方法和技术手段进行研究，并取得了一些重要成果。
例如，学者A采用实验室试验的方法，通过对XX进行操作和观察，得到了一些关键的数据。
学者B使用数学建模的方法，将XX问题进行抽象化，得到了一些理论结果。
此外，学者C还采用文献回顾、数据挖掘等方法，对XX领域的研究进行了系统总结和分析。
虽然目前已经有一些研究方法和技术被应用于XX领域研究，但仍然存在一些问题。
首先，目前的研究方法和技术还不能完全解决XX问题。
其次，一些新兴的研究方法和技术尚未被广泛应用于XX领域。
第三，当前的研究方法和技术还存在一些局限性，需要进一步改进和完善。
3. 模板范文3：研究现状中的未解问题无论是在理论上还是在实践中，XX领域的研究仍然存在一些未解问题。
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。
2023年旅游管理下数据挖掘运用论文4篇(完整文档)
2023年旅游管理下数据挖掘运用论文4篇（完整文档）文章搜索无论在学习或是工作中，大家都经常接触到论文吧，论文写作的过程是人们获得直接经验的过程。
你知道论文怎样才能写的好吗？这次漂亮的小编为亲带来了4篇《旅游管理下数据挖掘运用论文》，希望能为您的思路提供一些参考。
旅游管理下数据挖掘运用论文篇一一、深入旅游企业顶岗实践工作期间的主要工作学习任务与酒店中西餐厅的主管和经理座谈了解我校实习生的工作状态，了解酒店企业专业用人需求特点，学习酒店中西餐厅服务与管理工作经验。
在酒店中西餐厅营业运营期间，以实习主管的身份留意观察酒店不同岗位的员工服务用餐客人的方式以及灵活处理客人纠纷的技巧。
深入旅行社企业顶岗实践工作期间的主要工作学习任务：与总经理座谈，学习旅行社经营与管理的行业经验，为高职“旅行社经营与管理”课程提供教学建议。
与旅游计调业务总监座谈，学习如何依据旅游客人的需求计调制作旅游线路，并学习组团计调如何向地接社询问目的地的旅游信息和价格，然后再把完整的报价和完整的线路行程汇报给旅游客人，从而为旅行社计调业务的教学提供真实的案例和完善的思路。
与会议计调业务总监座谈，学习旅行社如何向会议主办方提供完善的会议接待方案，具体而言包括酒店会议场地布置、参会人员的酒店住宿安排以及参会人员接送服务的车辆安排。
与公司财务总监座谈，学习了解旅行社在经营上的办公费用开支情况和税收缴纳情况，从而为“旅行社经营与管理”课程在财务方面的教学提供行业经验和建议。
参与旅游客人和参会客人的接送服务接待工作，学习旅行社在接送服务环节的接待要求和服务流程，为旅行社接送服务环节的教学积累真实的教学案例。
参与单位团队京山鸳鸯溪漂流一日游活动的跟团实习活动，了解学习旅行社在一日游旅游活动的旅游安排情况和旅游费用的支出情况与公司利润的获取情况。
参加公司每周日早上的例会，听取公司各位同事对旅游业务的执行情况和公司总经理对上周工作的总结和本周工作计划的安排，依据自身的顶岗实践情况谈收获与体会，对公司的发展提出中肯的建议。
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。
大学生毕业论文范文研究大数据技术在医疗健康管理中的应用
大学生毕业论文范文研究大数据技术在医疗健康管理中的应用大学生毕业论文范文：研究大数据技术在医疗健康管理中的应用摘要：随着科技的快速发展，大数据技术在各个领域都得到了广泛的应用。
医疗健康管理作为一个重要的领域，也开始逐渐引入大数据技术，以提升其效率和质量。
本文通过对相关文献的调研和案例分析，深入研究了大数据技术在医疗健康管理中的应用，旨在为该领域的研究和实践提供一些启示。
1. 引言1.1 背景医疗健康管理旨在通过有效的康复和预防措施，提高人们的健康水平，并减少医疗资源的浪费。
然而，传统的医疗健康管理往往面临着诸多挑战，如信息不对称、资源分配不均等。
大数据技术的兴起为解决这些问题提供了新的机遇。
1.2 目的和意义本文旨在探讨大数据技术在医疗健康管理中的应用，以总结目前的研究成果和实践经验，并为相关领域的研究和应用提供一些启示和建议。
2. 大数据技术在医疗健康管理中的应用2.1 数据采集与分析大数据技术可以帮助医疗健康管理机构实时获取和分析医疗数据，包括病历、体征监测数据、医护行为数据等。
通过数据挖掘和分析，可以发现潜在的疾病风险因素，进行个性化的健康评估和预测，提供科学的医疗决策依据。
2.2 疾病预防与管理大数据技术可以通过分析大规模的健康数据，提取出疾病的流行趋势和规律，从而为医疗机构和政府部门提供科学的流行病控制策略。
同时，大数据技术还可以帮助个体管理自身的健康，如通过健康监测设备实时监测个人健康状况，并提供个性化的健康建议。
2.3 医疗资源调配大数据技术可以对医疗机构的资源进行智能化调配，根据患者的疾病风险评估和诊断需求，合理分配医疗资源，提高资源利用效率。
同时，大数据技术还可以通过对患者群体的分析，预测未来的医疗需求，并提前进行资源准备。
3. 挑战与展望3.1 数据隐私与安全医疗健康管理涉及大量的个人敏感信息，数据的安全性和隐私保护是一个严峻的挑战。
未来的研究需要加强对数据安全性和隐私保护的研究，建立有效的法律法规和技术手段，保障数据的安全和隐私。
dti论文开题报告
dti论文开题报告DTI论文开题报告一、研究背景近年来，随着信息技术的飞速发展，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的趋势。
这些数据蕴含着丰富的信息和价值，而如何从这些海量数据中提取有用的知识成为了一个重要的研究方向。
数据挖掘技术的应用已经渗透到各个领域，其中之一就是DTI（Drug-Target Interaction）预测。
DTI预测是指通过分析药物和靶标之间的相互作用，来预测药物的疗效和副作用，从而指导药物研发和治疗方案的制定。
二、研究意义DTI预测在药物研发领域具有重要的意义。
传统的药物研发流程往往需要耗费大量的时间和资源，而且成功率较低。
而通过DTI预测，可以在早期筛选阶段就对药物的疗效和副作用进行预测，从而减少后续的实验和临床试验成本，提高研发效率和成功率。
此外，DTI预测还可以为药物的个体化治疗提供依据，帮助医生根据患者的基因型和表型来选择最合适的药物和剂量，提高治疗效果。
三、研究现状目前，DTI预测的研究主要集中在两个方向：基于实验数据的预测和基于计算模型的预测。
前者通过实验手段，如化学实验、生物实验等，获得药物和靶标的相互作用数据，然后利用统计学方法和机器学习算法进行预测。
后者则通过计算模型，如分子对接、药物动力学模拟等，来模拟药物和靶标之间的相互作用过程，从而预测药物的效果。
这两种方法各有优劣，但都存在一些挑战，如数据稀疏性、特征选择、模型建立等问题。
四、研究目标和内容本论文的研究目标是提出一种基于深度学习的DTI预测方法，以解决目前研究中存在的问题，并提高预测准确率。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 数据预处理：对药物和靶标的数据进行清洗、整合和标准化，以提高数据的质量和可用性。
2. 特征提取和选择：通过分析药物和靶标的特征，提取出对DTI预测有关键影响的特征，并进行选择，以减少特征维度和降低计算复杂度。
3. 模型构建和训练：基于深度学习算法，构建适合DTI预测的模型，并通过训练和调优来提高模型的预测能力。
网络购物数据挖掘论文
网络购物数据挖掘论文一、数据挖掘对于网络购物的意义现在的网络购物深受广大网民的喜爱，它有着非常广泛的群众基础，在进行网购时一般有下面几方面的特点：①有大量的成员，②顾客可以在网络上对购买的商品发表看法从而影响到其他网民的看法，③大量的购买数据也会为网民指明那个时间断的购物趋势，④对于较好的商品，为了省事大多数网民会进行购买。
而数据挖掘对于网络购物有着重要的意义，网络购物数据库储存了大量的数据信息，而这些数据信息依靠传统的统计分析方法很难做出准确的分析，但是通过网络数据挖掘我们可以对海量的数据信息进行科学的分析，他能同时搜索发现多种模式的信息，揭示隐藏的、不明显的、预料以外的数据，通过评估数据的特征、特性和规则，我们可以发现其中有意义的联系与趋势。
这样对于网民在网购时做出准确的判断很有意义。
二、数据挖掘的网络购物现状21世纪互联网成为了人们的联系沟通的重要工具，网络购物越来越流行，而想要在充满虚假的网络上面进行购物，就要有合适的方法与手段进行甄别。
数据挖掘可以在一定的程度上发现网民购买商品数据的联系，找到它们之间的关联性，然后买家可以根据此来进行购买商品。
在我国，数据挖掘应用于网络购物还处于试验的阶段，将它的理论基础转化为实践是具有一定的难度的，在进行数据挖掘时会遇到种种的困难，比如：网络购物数据库内的数据没有及时的更新，数据库中的信息不够完善，数据的利用率不足，人们对于数据挖掘技术的不信任等等。
而且网络购物数据挖掘技术，它要么是对数据进行分析，要么是对网络关系进行分析，很少将二者综合起来进行全面的分析，这样也会影响到数据挖掘技术所分析出来的信息的准确性，很难对于网络购物的买家产生说服力。
由于网络不能使用卡，以及网络宣传是的资质证明的可欺骗性及不完整，导致许多消费者的购买行为和网络购买欲望受限。
对企业而言，资质证明是网上合法性和安全性的基本保障，资质证明的标示既有利于监管部门监督管理，又有利于消费者判别和选择。
西北民族大学本科生毕业设计(论文)撰写规范1
[3]刘兵.《Web数据挖掘》.清华大学出版社
[4]《计算机工程》等相关期刊
[5]《计算机应用技术》期刊
研究内容：
本题目通过对数据挖掘中分类挖掘的典型算法例如神经网络算法等探讨，熟悉分类挖掘的内容、表示、方法，对相关的算法进行比较与改进。在了解Web文档结构与文档内容的基础上，把改进的算法应用在对Web文档的内容的进行分类分析，在此基础上形成算法的应用模块，并加以验证。
数据挖掘（Data Mining）技术是从网络文档或大量数据库的数据中自动发现和提取信息资源与知识的过程。所以在INTERNET环境下对web数据的挖掘对解决上述问题至关重要。
主要参考文献：
[1]Jiawei Han Micheline Kamber.《数据挖掘-概念与技术》.机械工业出版社
[2]Margarent H.Dunham .《数据挖掘教程》.清华大学出版社
西北民族大学本科生毕业设计(论文)撰写规范
学院
民族学与社会学学院
专业
社会学
学生姓名
艾力亚斯江·艾力
学号
110410583
指导教师
赫剑梅
选题
INTERNET环境下web数据挖掘算法的研究与应用
选题的依据、意义、国内外现状及主要参考文献：
随着Internet的高速发展，万维网已经成为一个巨大的、分布广泛的和全球性的信息服务中心，是人们日常生活获得信息的重要平台。但是它是巨大的、多样的和动态变化的。从站点经营方面来说，他们需要根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态地调整页面结构，改进服务，开展有针对性的电子商务以更好地满足访问者的需求。从访问者来说，他们希望用最简洁的方式得到最精确地信息，希望得到个性化的服务。
硕士生学术论文中的数据挖掘研究方法
硕士生学术论文中的数据挖掘研究方法摘要：随着信息技术的快速发展，数据积累呈爆炸式增长，数据挖掘作为一种工具和技术应运而生。
数据挖掘在不同领域的应用愈发广泛，特别是在硕士生学术论文的研究中。
本文将介绍数据挖掘研究方法在硕士生学术论文中的应用，并探讨其意义和价值。
1. 引言过去几十年里，信息技术的快速发展使得海量的数据得以收集并存储。
然而，单纯地拥有大量数据并不足以产生价值。
为了从这些数据中提取有用的信息，数据挖掘成为了必不可少的工具和技术。
在硕士生学术论文的研究中，数据挖掘研究方法的应用可以帮助学生更好地分析和理解问题，提高研究的准确性和有效性。
2. 数据挖掘方法的分类数据挖掘方法可以根据不同的目标和需求进行分类。
常见的分类包括聚类、分类、关联规则挖掘和时间序列分析等。
在硕士生学术论文中，需要根据具体的研究内容选择适合的数据挖掘方法。
3. 数据预处理在进行数据挖掘之前，对数据进行预处理是必要的。
数据预处理的目的是清洗和准备数据，使其适合被数据挖掘算法使用。
数据预处理包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
在硕士生学术论文中，合理的数据预处理可以提高后续数据挖掘的效果。
4. 聚类分析聚类分析是一种将数据对象分组为多个类或簇的方法。
通过聚类分析，硕士生可以发现数据中的潜在模式和特点，进而对研究对象进行更深入的了解。
聚类分析常用的算法包括K均值算法和层次聚类算法等。
5. 分类算法分类算法是将数据对象划分为不同类别的方法。
在硕士生学术论文中，分类算法可以用来预测结果、挖掘关联关系和提供决策依据。
常见的分类算法包括决策树、朴素贝叶斯和支持向量机等。
6. 关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据集中项之间的关联关系的方法。
通过关联规则挖掘，硕士生可以发现数据中的潜在关联关系，有助于对研究对象的理解和分析。
常见的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-Growth算法等。
7. 时间序列分析时间序列分析主要应用于有时间先后顺序的数据。
数据采集自动化处理与数据挖掘毕业设计(论文)
HUNAN UNIVERSITY毕业设计（论文）设计（论文）题目:数据采集自动化处理与数据挖掘数据采集自动化处理与数据挖掘摘要目前，随着社会经济的发展，金融市场变的异常庞大和复杂，而基金作为一种金融衍生产品，在金融市场中占有一席之地。
随着基金产业的不断发展，各种类型的基金进入金融市场，作为一种理财产品，就是要为大众服务，帮助大家理财，然而当投资者面对大量的基金产品，不知应该怎样选择，所以我们的目标就是帮助普通的投资者和金融机构做出判断，指引他们选择适合自己的基金。
为了达到上面的目的，我们就需要大量的数据来做支撑，所以采集这些基金产品的数据是十分重要的，每天有来自世界各地的金融机构为我们提供这些数据，而我们的目的就是要采集这些数据，保持数据的完整性和正确性就是我们这套系统的主要功能。
我们采用程序的方式来实现这样的数据采集，并且不需要人工干预，本套系统采用了c#语言，以及三层结构本身的一些设计上特点做了较为详细的分析，以及大量采用了XML技术, 三层架构的设计实现了一套功能相对完备并具有良好用户界面和可扩展性的系统。
在本中也对本文中的创新点进行阐述，同时展望了采集数据的自动化和数据挖掘的发展方向以及前景。
关键词：基金，XML，数据挖掘Automation of Data Collection and Data MiningABSTRACTAuthor: Wu xiang binTutor:Li Wei At present, as the social and economic development, financial markets become unusually large and complex, and the fund as a financial derivative products, financial markets in a place. With the continuous development of the industry, various types of funds into the financial markets, financial products as a means for the public services, financial management help people, but when investors face a lot of fund products, they do not know what to choose, Our goal is to help ordinary investors and financial institutions to make a judgement, the guidelines they choose to suit their own funds.To achieve the above objectives, we need to do a lot of data support, the collection of data products of these funds is very important, every day from all over the world financial institutions to provide us with these data, and our goal is to acquisition of these data, and maintain data integrity and accuracy of this system is our main function.We adopt a program approach to achieve such a data collection, and does not require manual intervention, this set of systems used c # language, and the three-tier structure itself to do some design features a more detailed analysis, and a large number of XML technology, The three-tier system designed to achieve a relatively complete set of features and has a good user interface and scalability of the system. In this paper also on the point on innovation, and the prospect of automated data collection and data mining direction for the development and prospects.Key words: fund, XML, data mining.目录1绪论 (6)1.1本课题的简介 (6)1.2 本课题的目的和意义 (7)2技术背景 (8)2.1W EB服务的概念 (8) WEB服务的优势 (8)2.3XML (9)2.4系统的体系结构 (11)2.4.1 传统的两层结构 (11)2.4.2 三层结构简介 (11)2.4.3 用部署三层架构 (12)2.4.4IIS (13)2.4.5 体系结构建立的几个原则 (14)2.5数据挖掘 (15)2.5.1 什么是数据挖掘 (15)2.5.2 数据挖掘能做什么 (16)2.5.3 数据挖掘的实现 (17)3系统功能设计 (18)3.1概要说明 (18)3.2D OWNLOADER模块 (19)3.2.1 主要处理流程 (19)3.2.2 类图 (20)3.2.3 功能实现 (21)3.3P ARSER模块 (22)3.3.1 主要处理文件流程 (22)3.3.2 类图 (24)3.3.3 功能实现 (25)3.4I MPORTER模块 (27)3.4.1 主要处理流程 (27)3.4.2 类图 (28)3.4.3 功能实现 (29)3.5基金数据点定义表格 (29)3.6数据库设计 (32)3.6.1 系统要求 (32)3.6.2 数据库逻辑结构图 (32)3.7系统界面设计 (35)4系统测试 (39)4.1D OWNLOADER测试 (39)4.1.1 Email下载文件测试 (39)4.1.2 Ftp下载文件测试 (40)4.1.3 Ssh下载文件测试 (41)4.1.4 Local下载文件测试（Copy） (41)4.1.5Local下载文件测试（Move） (42)4.2P ARSER测试 (42)4.3I MPORTER测试 (43)4.3.1 导入文件到数据库中 (43)4.3.2 以固定优先级打开importer (44)5结论 (44)5.1 本文总结 (44)5.2 系统的前景展望 (45)5.3 下一步工作 (45)致谢 (46)参考文献 (47)1绪论1.1本课题的简介数据采集自动化处理其实就是一个系统，此系统主要任务就是自动化的采集数据。
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。
【最新word论文】数据挖掘技术在中医药研究中的应用【医学专业论文】
数据挖掘技术在中医药研究中的应用随着医学机构积累的数据越来越多，促进了医学信息包括中医药信息的数字化；如何利用海量信息为防控疾病提供科学依据，总结优化各种诊治方案，已引起业内专家的高度关注。
于是数据挖掘技术在中医药研究被日益重视，它将有力促进中医药的现代化进程。
1 数据挖掘的概念、步骤及常用方法1.1 数据挖掘概念、步骤数据挖掘（Data mining，DM）即数据库中的知识发现，是从大型数据库的海量数据中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐藏的、事先未知的、潜在有用的信息，挖掘的知识表现为概念、规则、规律、模式等形式［1］。
数据挖掘的目的在于使用所发现的模式帮助解释当前的行为或预测未来的结果［2］。
挖掘步骤大致有：问题定义、数据提取、数据预处理、数据挖掘、知识评估、结果应用这六步。
1.2 数据挖掘常用方法1.2.1 描述统计数据总结的目的是对数据进行从低层次抽象、浓缩到高层次，得出它的紧凑描述。
最简单的数据总结方法是描述统计，它包括平均数、中位数、分位数等，它常和统计图配合应用。
1.2.2 关联规则关联规则从本质上讲是条件概率，即当A发生时、B同时出现的概率有多大？只要B离50％较远就有意义。
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。
若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联。
关联包括简单关联、时序关联、因果关联。
关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。
有时我们并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也不确定。
因此关联分析生成的规则带有可信度。
1.2.3 分类和聚类这是最常用的技术。
分类方法主要有：回归、决策树、神经网络。
分类分析在数据挖掘中是一项重要任务。
分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等。
聚类是根据事物本身潜在的特性研究对象分类的方法。
通过聚类把一个数据集合中的个体按照相似性归成若干类别，使其“物以类聚”，将数据库中的记录划分为一系列有意义的子集。
聚类要解决的就是实现满足这种要求的类的聚合。
大学生毕业论文范文探讨人工智能在智慧医疗中的应用与挑战
大学生毕业论文范文探讨人工智能在智慧医疗中的应用与挑战人工智能技术的迅猛发展正在对各行各业产生深远的影响，医疗行业也不例外。
本文将就人工智能在智慧医疗中的应用与所面临的挑战展开讨论。
一、人工智能在智慧医疗中的应用1. 医学影像诊断人工智能技术在医学影像诊断领域取得了显著的突破，能够通过深度学习等算法从大量医学影像数据中获取潜在的异常信息，提高医生对疾病的诊断准确性和速度。
例如，智能辅助医学影像诊断系统能够自动识别和标记疑似病灶，帮助医生快速定位问题并进行进一步的分析。
2. 个性化治疗传统的医疗模式存在着疗效差异较大的问题，而人工智能技术可以通过医疗数据的分析和挖掘，为每位患者提供个性化的治疗方案。
通过深度学习和数据挖掘技术，可以根据患者的基因组信息、疾病历史和实时监测数据等，精确预测患者的病情发展趋势，并给出有效的治疗建议。
3. 药物研发与创新人工智能技术在药物研发过程中的应用，可以加快新药的研发速度和降低研发成本。
机器学习算法和大数据分析技术能够筛选出更有潜力的化合物，并辅助设计更有效的药物分子结构。
此外，人工智能还可以模拟和预测药物的吸收、代谢和排泄等生理过程，为药物研发提供更准确的参考。
二、人工智能在智慧医疗中面临的挑战1. 数据隐私和安全性医疗领域涉及大量的个人健康数据，而这些数据的隐私和安全问题是人工智能在智慧医疗中面临的主要挑战之一。
一旦这些数据泄漏或被滥用，将对个人隐私和社会造成巨大风险和危害。
因此，建立完善的数据隐私保护机制和安全控制措施是至关重要的。
2. 技术可靠性和可信度人工智能技术的可靠性和可信度也是智慧医疗中的一大挑战。
尽管人工智能在医疗领域取得了重要的应用成果，但它仍然存在误诊、漏诊等问题。
这些问题一方面源于目前人工智能技术本身的局限性，另一方面也与算法模型的可解释性和透明度有关。
因此，需要加大对人工智能技术的研究和监管，提高其可靠性和可信度。
3. 人机交互与沟通人工智能在智慧医疗领域的应用需要和医生、患者等人员进行良好的人机交互与沟通。
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。
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信息工程学院课程结课论文数据挖掘技术的应用研究及发展现状课程名称：信息检索与科技论文写作专业：计算机应用技术班级：计算机民专12学号：5032108123姓名：艾克白尔·阿力甫任课教师：曹洪武数据挖掘技术的应用研究及发展现状一、课题分析数据挖掘是近年来随着数据库和人工智能技术的发展而出现的一种全新信息技术，也是计算机科学与技术，尤其是计算机网络的发展和普遍使用所提出的而且迫切需要解决的重要课题。
数据挖掘是指从数据中提取模式的过程，数据挖掘的提出，让人们最终有能力认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。
数据挖掘技术的产生，使得用户可以从大量的数据中发现隐含的规律，从而为决策提供更可靠的依据。
数据挖掘必须建立在结构化良好的数据基础之上，传统的数据库都有一定的数据模型，可以根据模型来具体描述特定的数据，同时可以很好的定义和解释相关的查询语言。
由于web上存在许多半结构化数据，即便在web上得到一些相关数据，将其用于挖掘和分析也是相当困难的，因此，面向web的数据挖掘要比面向单个数据仓库中的数据挖掘要复杂的多。
由于Internet和WWW的广泛应用，出现了基于异构数据源的数据挖掘，如文档数据挖掘、时间序列数据挖掘、电子商务系统中的数据挖掘。
伴随数据库技术的发展，多媒体数据库的数据挖掘、空间数据库的数据挖掘等也引起了许多人的关注。
Internet的迅猛发展，尤其是Web的全球普及，使得Web上信息量无比丰富。
通过对Web的挖掘，可从Web页面中提取所需的知识:对总的用户访问行为、频度、内容的分析，可得到关于群体用户访问行为和方式的普遍知识，用以改进Web服务设计。
更重用的是，通过对这些用户特征的理解和分析，有助于开展有对性的电子商务活动。
随着数据挖掘和万维网技术的结合，使得从收集到的访问Internet网页的网站日志记录中进行数据挖掘成为可能。
将数据挖掘技术应用于Web日志记录，来发现用户访问Web页面的模式，便形成了Web访问模式挖掘。
它对于优化站点结构、为不同类别的用户提供个性化服务，有效地实现信息获取和信息推送是非常必要的。
Web访问模式挖掘是目前数据挖掘领域的热点课题之一，也是Web日志挖掘的主要目标之一，本文的研究目的是发现更多有意义的序列模式。
本文系统地阐述了从数据挖掘、Web数据挖掘到Web日志挖掘整个过程。
通基于Web志的数据挖掘的讨论，说明如何进行Web日志挖掘以及在Web日志挖掘中应采取的数据挖掘技术。
在数据预处理方面，本文设计了基于最大参引模型和时间窗口模型的访问事务划分方法；在模式挖掘方面，本文在Apriori算法和有向图存储结构的基础上，提出了会话矩阵和遍历矩阵的概念，设计了Web用户频繁路径快速挖掘算法。
二、检索策略：1、中图分类号：TP3112、关键词：数据挖掘，Web日志挖掘，频繁路径3、检索式：题名=（数据挖掘技术）关键词=（数据挖掘技术应用）及研究、发展现状三检索步骤和结果：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，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。
何为知识？从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。
人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。
原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。
因此，数据挖掘是一门综合交叉学科，它综合了机器学习、统计分析和数据库技术，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。
在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。
需要说明的是，这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。
所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件、面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解，最好就能用自然语言表达发现结果，因此DMKD（数据挖掘和知识发现）的研究成果是要讲求实际的。
2、根据所选课题，运用直接浏览法检出其相关文献：期刊论文：[1] 陈春颖, 熊拥军. [J]. 图书情报知识, 2011.[2] 林颖. [J]. 重庆理工大学学报(自然科学), 2011.[3] 张长海, 胡孔法, 陈崚, 宋爱波. [J]. 高技术通讯, 2010.[4] 李广原, 杨炳儒, 刘永彬, 刘英华. [J]. 计算机工程与设计, 2011.[5] 朱红, 陈星霖. [J]. 计算机安全, 2011.[6] 周坤, 王爱荣, 张敬谊, 熊赟, 朱扬勇. [J]. 计算机应用与软件, 2011.[7] 公伟, 刘培玉, 贾娴. [J]. 计算机应用, 2011.[8] 张韬, 胡旻. [J]. 卫星与网络, 2010.[9] 王艳. [J]. 知识经济, 2011.[10] 杜垒, 王飞. [J]. 科技信息, 2011.3、选择中文数据库检出其与课题相关文献：(1)、使用《中国知网》数据库检索与课题相关文献：检索式：题名=（数据挖掘技术应用）关键词=（数据挖掘技术的研究及发展现状）[1] 数据挖掘概念与技术（原书第2版）（加）韩家炜，堪博著，范明，孟小峰译/2007年03月/机械工业出版社[2] Web数据挖掘（世界著名计算机教材精选）（美）刘兵（Liu，B.）著，俞勇等译/2009年04月/清华大学出版社[3] 数据挖掘导论(完整版) （美）陈封能，（美）斯坦巴赫，（美）库玛尔著，范明等译/2011年01月/人民邮电出版社[4] 数据仓库与数据挖掘原理及应用(第二版) 王丽珍等编著/2009年09月/科学出版社[5] 数据挖掘：概念与技术（英文版·第2版）（加）韩家炜等著/2006年04月/机械工业出版社[6] 数据挖掘实用机器学习技术（原书第2版）（新西兰）威滕（Witten,I.H.），（新西兰）弗兰克（Frank,E.）著，董琳等译/2006年07月/机械工业出版社[7] 数据挖掘与数学建模廖芹，赫志峰，陈志宏编著/2010年02月/国防工业出版社[8] 数据仓库与数据挖掘原理及应用郑岩编著/2011年01月/清华大学出版社[9] 数据挖掘算法与Clementine实践熊平著/2011年04月/清华大学出版社[10] 数据仓库与数据挖掘（重点大学计算机专业系列教材）陈志泊主编，韩慧等编著/2009年05月/清华大学出版社[11] Web数据挖掘：超文本数据的知识发现(英文版) （印）查凯莱巴蒂著/2009年02月/人民邮电出版社数据挖掘技术的应用研究及发展现状学生：艾克白尔·阿力甫指导教师：曹洪武（塔里木大学信息工程学院计算机民专12-1）摘要：在Internet电子商务网站中，客户浏览信息被Web服务器自动收集，并保存在访问日志、引用日志和代理日志中。
有效地对这些Web日志进行定量分析，揭示用户兴趣路径等，不但可以为优化Web站点的拓扑结构提供参考，而且还可以为企业制定更有效的市场营销策略提供依据，使其及时改进决策，获得更大的竞争优势目前，Web日志的挖掘研究主要集中在用户浏览模式的获取上，算法有Apriori算法，最大向前序列法和树形拓扑结构法等。
它们先将日志中的用户浏览历史记录转换成一个浏览子序列集：最大向前序列法根据用户折返的特性形成若干浏览子序列；参考长度法根据用户在网页上停留的时间形成若干个浏览子序列；树形拓扑结构法则把整个日志当作浏览子序列。
然后利用关联规则法对浏览子序列进行挖掘找出频繁访问路径。
以上算法单纯地考虑了浏览频度，简单地认为用户的浏览频度就反应了用户的访问兴趣，这很不精确。
网页浏览频度的影响因素有很多，其中的页面放置位置和其它页面对该页面的链接都起着非常重要的作用。
但其中个性较为鲜明的是利用矩阵进行运算发掘，矩阵不仅能准确表示Web站点有向图，而且能有效存储用户访问信息，矩阵可以进行压缩，节约大量空间和时间。
在Apriori算法中，把所有的项集元素在每个事务中作统计和筛选，所以耗时很多，但结果精确。
考虑了以上算法的优点，有必要提出一种可正确挖掘不同用户浏览兴趣路径的算法。
即考虑了算法的快速性，又考虑了发掘结果的准确性。
关键字：数据挖掘技术、挖掘算法、Web数据挖掘1 目前的研究技术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，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。
何为知识？从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。
人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。
原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。
因此，数据挖掘是一门综合交叉学科，它综合了机器学习、统计分析和数据库技术，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。
在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。
需要说明的是，这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。
所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件、面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解，最好就能用自然语言表达发现结果，因此DMKD（数据挖掘和知识发现）的研究成果是要讲求实际的。
2 数据挖掘技术分析数据挖掘是一个完整的过程，该过程从大型的数据库中挖掘先前未知的、有效的、可使用信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。
数据挖掘环境如下所示:图2－1数据挖掘环境图2-1描述了数据挖掘环境，数据挖掘工具从数据库中抽取有用的信息，由可视化工具表达给用户。
数据挖掘的基本过程和主要步骤如下:（1）确定业务对象清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。