挖掘技术论文范例6篇

挖掘技术论文

挖掘技术论文范文1

数据挖掘技术综述

数据挖掘(Data Mining)是一项较新的数据库技术,它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库,从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识,用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术,本文首先对数据挖掘进行概述,阐明什么是数据挖掘,数据挖掘的技术是什么,然后介绍数据挖掘的常用技术,数据挖掘的主要过程, 如何进行数据挖掘,主要应用领域以及国内外现状分析。

一. 研究背景及意义

近十几年来,随着数据库系统的广泛流行以及计算机技术的快速发展,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。千万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等,特别是网络系统的流行,使得信息爆炸性增长。这一趋势将持续发展下去。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆的问题:第一是信息过量,难以消化;第二是信息真假难以辨认;第三是信息安全难以保证;第四是信息形式不一致,难以统一处理。面对这种状况,一个新的挑战被提出来:如何才能不被信息的汪洋大海所淹没,从中及时发现有用的知识,提高信息利用率呢?这时出现了新的技术——数据挖掘(Data Mining)技术便应用而生了。

面对海量的存储数据,如何从中发现有价值的信息或知识,成为一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的。数据挖掘研究的目的主要是发现知识、使数据可视化、纠正数据。

二. 概述

1,数据挖掘

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。这些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,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。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等,还可以进行

数据自身的维护。数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领域的研究成果构建自己的理论体系,是一个交叉学科领域,可以集成数据数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。 2,数据挖掘技术

数据挖掘就是对观测到的数据集进行分析,目的是发现未知的关系和以数据拥有者可以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。它利用各种分析方法和分析工具在大规模海量数据中建立模型和发现数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出决策和预测。

数据挖掘的过程就是知识发现的过程,其所能发现的知识有如下几种:广义型知识,反映同类事物共同性质的知识;特征型知识,反映事物各方面的特征知识;差异型知识,反映不同事物之间属性差别的知识;关联型知识,反映事物之间依赖或关联的知识;预测型知识,根据历史的和当前的数据推测未来数据;偏离型知识,揭示事物偏离常规的异常现象。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现,随着概念树的提升,从微观到中观再到宏观,以满足不同用户、不同层次决策的需要。

数据挖掘是涉及数据库、人工智能、数理统计、机械学、人工神经网络、可视化、并行计算等的交叉学科,是目前国际上数据库和决策支持领域的最前沿的研究方向之一。

3,数据挖掘的功能

数据挖掘通过预测未来趋势及行为,做出预测性的、基于知识的决策。数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识,按其功能可分为以 下几类。

3.1 关联分析(Association Analysis)

关联分析能寻找到数据库中大量数据的相关联系,常用的一种技术为关联规则和序列模式。关联规则是发现一个事物与其他事物间的相互关联性或相互依赖性。

3.2 聚类

输入的数据并无任何类型标记,聚类就是按一定的规则将数据划分为合理的集合,即将对象分组为多个类或簇,使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而在不同簇中的对象差别很大。聚类增强了人们对客观现实的认识,是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。

3.3 自动预测趋势和行为

数据挖掘自动在大型数据库中进行分类和预测,寻找预测性信息,自动地提出描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势,这样以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。。

3.4 概念描述

对于数据库中庞杂的数据,人们期望以简洁的描述形式来描述汇集的数据集。概念描述就是对某类对象的内涵进行描述并概括出这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述,前者描述某类对象的共同特征,后者描述不同类对象之间的区别。生成一个类的特征性只涉及该类对象中所有对象的共性。生成区别性描述的方法很多,如决策树方法、遗传算法等。

3.5 偏差检测

数据库中的数据常有一些异常记录,从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很多潜在的知识,如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。这常用于金融银行业中检测欺诈行为,或市场分析中分析特殊消费者的消费习惯。

三.目前的研究现状及存在的主要问题

自KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议以来。迄今为止,由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已经召开了13次,规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会,人数由二三十人到超过千人,论文收录数量也迅速增加,研究重点也从发现方法逐渐转向系统应用直到转向大规模综合系统的开发,并且注重多种发现策略和技术的集成,以及多种学科之间的相互渗透。其他内容的专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一,成为当前计算机科学界的一大热点。

与国外相比,国内对DMKD的研究稍晚,没有形成整体力量。1993年国家自然科学基金首次支持我们对该领域的研究项目。目前,国内的许多科研单位和高等院校竞相开展知识发现的基础理论及其应用研究,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。其中,北京系统工程

研究所对模糊方法在知识发现中的应用进行了较深入的研究,北京大学也在开展对数据立方体代数的研究,华中理工大学、复旦大学、浙江大学、中国科技大学、中科院数学研究所、吉林大学等单位开展了对关联规则开采算法的优化和改造;南京大学、四川联合大学和上海交通大学等单位探讨、研究了非结构化数据的知识发现以及Web数据挖掘。

四. 研究内容

1,数据挖掘的过程

数据挖掘是指一个完整的过程,该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息,并使用这些信息做出决策或丰富知识。

数据挖掘的一般过程如下流程图所示:

图1,数据掘的一般过程

2.1 神经网络

神经网络方法是模拟人脑神经元结构,以MP模型和Hebb学习规则为基础。它主要有三种神经网络模型:前馈式网络、反馈式网络、自组织网络。为

2.2决策树

决策树学习着眼于从一组无次序、无规则的事中推理出决策树表示形式的分类规则。它采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部结点进行属性值的比较并根据不同的属性值判断从该结点向下的分支,在决策树的叶结点得到结论。

2.3 遗传算法

遗传算法是一种优化技术,是模拟生物进化过程的算法。基于进化理论,并采用遗传结合、遗传变异以及自然选择等设计方法。由三个基本算子组成:繁殖、交叉、变异。

2.4 传统统计分析

这类技术建立在传统的数理统计的基础上。在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示,但仍是相关确定性关系),对它们的分析可采用判别分析、因子分析、相关分析、多元回归分析及偏最小二乘回归方法等。

2.5 关联规则

关联规则是发现一个事物与其他事物间的相互关联性或相互依赖性。关联规则是展示属性: 值频繁地在给定数据集中一起出现的条件,是数据挖掘中作用比较广泛的知识之一。

2.6 可视化技术

可视化技术是利用计算机图形学和图像技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。可视化数据挖掘技术将可视化有机地融合到数据挖掘之中,使用户对于数据挖掘有一个更加直接直观清晰的了解,提供让用户有效、主动参与数据挖掘过程的方法。

3,数据挖掘的应用领域

数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用,而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计,分析,综合和推理,以指导实际问题的求解,企图发现事件间的相互关联,甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。

一般Data Mining较长被应用的领域包括金融业、保险业、零售业、直效行销业、通讯业、制造业以及医疗服务业等。更广义的说法是:数据挖掘意味着在一些事实或观察数据的集合中寻找模式的决策支持过程。

4,数据挖掘的发展方向

目前,数据挖掘的研究方面主要有:数据库知识发现方面,将知识发现(KDD)与数据库系统、数据仓库系统和Web数据库系统紧密结合,力图充分利用Web中的丰富资源;机器学习方面,进一步研究知识发现方法,希望克服现存算法的计算性瓶颈,如注重对Bayes(贝叶斯)方法以及Boosting算法的研究和提高;统计领域,加大传统统计方法在数据挖掘中的应用。数据挖掘研究正蓬勃开展,在今后还会掀起更大的波澜,其研究焦点集中到以下几个方面:研究专门用于知识发现的数据挖掘语言,也许会像SQL语言一样走向形式化和标准化;寻求数据挖掘过程中的可视化方法,使得知识发现的过程能够被用户理解,也便于在知识发现过程中的人机交互;研究在网络环境下的数据挖掘技术,特别是在Internet上建立数据挖掘服务器,与数据库服务器配合,实现数据挖掘;加强对各种非结构化数据的挖掘,如文本数据、图形图像数据、多媒体数据。

5,数据挖掘的新技术

Web数据挖掘技术首要解决半结构化数据源模型和半结构化数据模型的查询与集成问题。这就必须要有一个模型来清晰地描述Web上的数据,而寻找一个半结构化的数据模型是解决问题的关键所在。除此之外,还需要一种半结构化模型抽取技术,即自动地从现有数据中抽取半结构化模型的技术。

XML可看作一种半结构化的数据模型,可以很容易地将XML的文档描述与关系数据库中的属性对应起来,实施精确地查询与模型抽取。利用XML.Web设计人员不仅能创建文字和图形,而且还能构建文档类型定义的多层次、相互依存的系统、数据树、元数据、超链接结构和样式表。

6,数据挖掘面临的问题和挑战

虽然数据挖掘技术已经在各方面都得到了广泛的应用,但数据挖掘技术的研究还不够成熟,在应用上有很大的局限性。正是这些局限性,促使数据挖掘技术进一步的发展:

(1)挖掘的对象 数据库更大,维数更高,属性之间更复杂,数据挖掘处理的数据通常十分巨大。

(2)数据丢失问题 因大部分数据库不是为知识发现而定做的,那么它就有可能会存在一些重要的数据和属性丢失的问题。

(3)多种形式的输入数据 目前数据挖掘工具能处理的数据形式有限,一般只能处理数值型的结构化数据。

(4)网络与分布式环境的KDD问题 随网络的发展,资源的丰富,技术人员各自独立处理分离数据库的工作方式应是可协作的。

五.研究达到的预期结果

系统的介绍数据挖掘技术,使更多的研究人员在数据库中发现有用的,有潜在价值的数据知识。

六.小结

通过各方面资料的查找,理解了基本的数据挖掘概念、数据挖掘技术、数据挖掘的实际应用及国内外现状。在论文中将对数据挖掘的概念以及发展概况进行介绍,并总结数据挖掘中使用的技术,主要结合当前的研究成果,分析了数据挖掘领域的。研究领域方面,可能主要集中在网络信息中的主要应用。

七.毕业论文进程安排

序号 论文各阶段安排内容 日期

1 资料调研及方案设计 1.4-1.10

2 数据挖掘的概论研究 1.11-1.25

4 数据挖掘常用技术研究 1.26-2.15

5 数据挖掘的应用研究 2.15-3.1(中期检查)

6 数据挖掘的新技术研究 3.1-3.10

7 数据挖掘的发展方向 3.11-3.16

8 撰写论文 3.16-4.10

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1.较高的有效性新兴起来的数据挖掘技术的应用时间并不是很长,但是其在经济统计领域的应用受到了良好的效果,其稳定的工作性能,不仅能够对经济统计数据进行分析整理,更能深层次地开发出更多的有用信息,在实际的应用中展现出较高的有效性。

2.综合应用性强数据挖掘技术已经被广泛地应用在统计工作中的多个领域,并且发挥着重要的作用。数据挖掘技术不仅是一种综合应用性强的技术手段,同时又能满足统计数据使用者的特定数据需要。因此,数据挖掘技术能够对经济统计数据进行定向的整理和开发,为数据使用者提供更好的服务。

3.宏观型的数据库有利于数据挖掘技术的应用当前,我国的经济统计大多还是采用传统的经济统计方法,统计收集的数据信息不能形成有机整体,在对数据进行管理过程中,出现了很多问题。因此。经济统计工作需要能够提供数据整理开发的新技术。宏观经济统计数据库,为数据挖掘技术的开展提供了平台。数据管理系统的经济统计信息要正确无误,然后经过数据挖掘技术的整合,就能得到更丰富的数据资源。

二、数据挖掘技术的运用

数据挖掘技术的特性决定了其对经济统计数据整理的重要性,经济统计所得到的数据信息要求必须有实用性和真实性,数据挖掘技术的特性正好满足了经济统计工作的需要。数据挖掘的过程主要包括以下四种方法:

1.预处理方法首先,要对统计数据进行预处理。由于经济统计信息在收集过程中存在一些问题,导致收集到的数据存在缺失和模糊现象,这种有缺憾的数据信息不能作为数据挖掘的基础,因此一定要对数据挖掘对象进行事先的处理。其中包括对基础数据中不正确、不真实、不准确和偏差较大的数据进行甄别。

2.集成化处理方法其次,要对统计数据进行集成化处理。经济统计过程中,会出现对多个数据源进行重叠统计的现象,这就要求对数据进行挖掘之前,要有一个统一整理的过程,即数据的集成化处理。数据集成在统计中被广泛的使用。经过数据集成处理的统计信息更加全面,更加真实,可以作为数据挖掘基础信息。

3.转换方法再有,要对统计数据根据需要进行转换。经济统计数据的描述形式比较单一,为了满足数据信息使用者的需要,就要对数据进行转换,使其的表现形式具有泛化或是更加规范。这里所说的泛化指的是利用更深层次和更加抽象的定义来代替原有的低层数据。

4.决策树方法除却上述四种处理方法外,还有决策树方法,指的是对庞杂的经济数据进行分类,把有利用价值的统计数据提炼出来,这种数据挖掘形式能够对分析对象进行体现,并能快速的对信息进行分类处理,能够解决在经济统计过程中出现的各种问题。

三、结语

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【关键词】 计算机 数据挖掘技术 开发

引言:计算机数据挖掘技术是基于计算机原有的功能基础之上,融入了一些统计学理论,使人们可以利用数据挖掘技术在众多的计算机系统内部的信息中抓取自己需要的信息和数据。计算机数据挖掘技术的出现极大的促进了社会整体的进步,引领了社会各个领域内的数据量潮流,人们要想在无限的数据中采集有用信息,就必须深入计算机数据挖掘技术的开发研究。

一、计算机数据挖掘技术开发流程

1.1明确数据挖掘目的

由于数据挖掘技术的功能是多种多样的,所以在开发具体的计算机数据挖掘技术过程中需要根据自身需要明确数据挖掘目的,进而选择对应数据库。因为在开发过程中,不同的数据挖掘目标需要依靠不同的挖掘技术数据算法,如果目的不明很容易造成最终开发结果的偏差[1]。

1.2数据选择和预处理

明确数据挖掘目标、数据库后还要对所持有的数据进行选择和预处理,数据选择是要将数据中的部分信息纳入数据挖掘研究范围内,预处理是将这些数据中的错误信息进行删除和修正,确保列下有用信息。

1.3数据挖掘

数据挖掘过程中要有两个步骤,其一是根据挖掘目标确定接下来要利用的开发技术和采用的算法,其二是在确定了挖掘技术和数据算法后构建出数学模型,以此来推动挖掘技术的开发。

1.4评估结果

评估结果的最大作用就是对开发出的数据挖掘结果进行科学评估,对数据挖掘技术的开发成果进行检测和验证。如果数据挖掘结果不能够达到数据挖掘开发目的要求,就要及时进行修正,如果数据开发结果符合数据开发目的要求,那么就可以将其投入到实践应用之中[2]。

二、计算机数据挖掘技术开发

1、可视化技术开发。要想得到有效的信息,就需要从计算机系统中获得的信息入手,但是当前的网络信息中存在不少的隐性信息,这些信息的获得就要依靠计算机数据挖掘技术。采用计算机挖掘技术可以有效的抓取隐性信息的某些特征,当利用散点图的方式将这些隐性信息表现出来。所以可视化技术是计算机数据挖掘技术开发项目中的一个重点。

2、联机分析处理。网络是复杂的,其中的网络信息和数据更是十分的庞杂,要想快速、准确的抓取到自己想要的信息,需要依靠联机分析出不同地域和时段的多维数据,联机分析处理方式需要依靠用户的配合。在处理多维数据时,需要所有计算机用户自行的使用或者筛选出分析算法,利用这些分析算法对数据做处理,这样对探索数据也有巨大的推动作用。

3、决策树。计算机数据挖掘技术的开发中需要对决策树进行规则化建立,决策树是一项重要的开发项目,因为决策树的作用是发挥预测和分类的功能,对所处理的数据信息进行具体的预测和分类。目前开发的决策树算法已经有很多种,主要有SLIQ、SPRINT、ID3、C4.5等,SLIQ算法具备连续性属性,还可以对数据做出具体的分类,SPRINT算法与SLIQ算法有同样的功能属性,并且这两种算法可以通过大型训练集对决策时做出归纳[3]。

4、计算机神经网络。计算机数据挖掘技术在开发之中借助了医学神经系统的研究结果,将人体神经元研究脉络通过技术处理形成了计算机网络神经的研究,并且经过一系列的深入探索,目前已经取得了重大的成果。计算机中研发出的神经网络是安全输入、输出和处理单元三种类型进行规划的,这三个层面代表了计算机神经网络系统,当前的开发结果中显示,可以利用计算机神经网络技术实现数据的调整、计算和整理。

5、遗传算法。计算机数据挖掘技术的开发中借鉴了许多其他学科领域中的研究方向和理论,在自然学科中,生物基因可以通过遗传中的不同变化促进后代的自我优化,利用这种思想理论,在计算机数据挖掘技术的开发中也可以通过对不同模型进行组合、演变来创新开发出新的数据算法。

结束语:计算机数据挖掘技术属于当前社会中最重要的分析工具之一,数据挖掘技术已经被各个领域广泛的应用,并且其功能得到验证,极大的促进了社会行业的快速发展。随着科技水平的日益提升,相信计算机数据挖掘技术将会得到更多方面的创新研究和开发,给社会带来更大的促进作用。

参 考 文 献

[1]夏天维. 计算机数据挖掘技术的开发及其应用探究[A]. 《Q策与信息》杂志社、北京大学经济管理学院.“决策论坛――管理科学与工程研究学术研讨会”论文集(下)[C].《决策与信息》杂志社、北京大学经济管理学院:,2016:1.

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关键词:  中医学术流派 数据挖掘 银屑病

自古以来,中医学术流派林立,既互相争鸣,又互相渗透、取长补短。它们的发展和研究促使中医药基础理论逐渐得到了拓展和深化,促使中医药临床实践技术逐渐得到了进步和提升。可以说,中医学术流派的发展和研究促进了中医药事业的发展[1]。

中医学术流派研究的前提是要对其进行科学划分并确定研究内容。随着科学技术进步和中医学术研究的日益广泛深入,中医学术流派的划分方法不断进步、完善。徐江雁等[2]提出的核心分类模式既涵纳纵向的学术思想传承,又兼容横向的学术思想渗透,有一定的先进性,值得借鉴。我们在“中医皮肤科赵炳南学术流派及其传承研究”的课题中,从以下两方面划分学派和确定研究内容:其一,以创新的学术思想为核心:通过对中医皮肤科赵炳南学术流派学术渊源、基础理论、特色经验、技术方法等的系统研究,确立中医皮肤科赵炳南学术流派学术思想体系;其二,以开放的医家群及其著述为核质:不论是赵炳南门户师承所得,还是博采众家之说,也不论是公开发表的论文、论著、会议交流的文字材料,科研成果、发明、专利,还是口述史料, 只要是中医皮肤科赵炳南学术流派有关方面的内容,皆囊括在其核质之中。

针对上述研究内容,按照以往的研究方法,可以以人、以疾病、以方药或以思维方法为线索进行文献整理、分析和总结,或者以临床流行病学的方法进行临床观察和总结[3~7]。这些方法在一定程度上能总结规律,指导临床实践,但存在以下不足之处:①对学术思想和诊疗经验缺乏系统地有机关联研究和比较研究;②难以反映疾病诊疗过程中中医辨证的多维时空和非线性特征;③缺乏符合中医特点的多因素信息处理技术,可能致使研究结果产生混乱和差错;④难以真正反映中医学术流派的内涵和精髓。鉴于以往研究存在的问题,我们引进了数据挖掘技术进行中医学术流派研究。

1  数据挖掘及其在中医药领域的应用

1.1  数据挖掘概述数据挖掘(DM:DataMining)就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中,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[8]。它是一门交叉学科,汇聚了数据库、人工智能、统计学、可视化,并行计算等不同学科和领域。其中的人工智能能模仿人类对非线性、不完全、不精确和不确定信息的智能处理,具有良好的容错性、鲁棒性和高精度等综合技术优势[9,10]。人工智能方法主要包括人工神经网络、模糊系统、进化计算、粗糙集理论、支持向量机(SVM)等。针对不同的挖掘目标,往往要将几种方法综合起来应用,以发挥各自的技术优势。此外,将人工智能和其他数据挖掘方法如聚类分析、决策树、关联规则等优化组合应用,更能发挥数据挖掘技术解决复杂问题的能力。

1.2  数据挖掘在中医药领域的应用数据挖掘技术能针对医学数据多态性、不完整性、时间性和冗余性的特征实施合理的数据处理和知识提取[11]。它应用于中医药领域主要表现在以下几方面[12~16]:

1.2.1  新药开发研究以一种新的、建立在充分利用几千年积累下来的丰富经验及现代科学技术所提供的信息基础上的模式进行研究。

1.2.2  复方配伍规律和方证相应研究数据挖掘技术可以在一定程度上发现和认识临床病症与复立组方关系、复方药物的配伍关系、药味之间的相互作用关系等。

1.2.3  中医药信息化研究对以古语言和纯文本为主的中医药理论和实践进行结构化解析是中医药信息化研究的重要内容,其中的某些内容可以通过对文本的数据挖掘来实现。

1.2.4  中医药专家系统研究对中医药专家“只可意会,不可言传”的把握诊治疾病规律的定性描述、模糊概念,采用数据挖掘技术进行多层面智能分析,在一定程度上可将它们以可理解的规则或模式表达出来,从而大大丰富专家系统的知识库。

1.2.5  中医药文献研究数据挖掘技术应用于文献研究可以提高文献研究的水平,提高文献利用的效率,进而能提高中医药科研工作的效率。

2  数据挖掘在中医学术流派研究中的应用

以“中医皮肤科赵炳南学术流派及其传承研究”中的银屑病数据挖掘为例,简要说明挖掘的步骤和挖掘的工具及算法。

2.1  实施数据挖掘的步骤

根据全球首个数据挖掘行业通用的模型标准(CRISP-DM),银屑病数据挖掘过程可分成6个阶段。

2.1.1  理解问题明确和细化研究目标。

2.1.2  理解数据熟悉所采集的有关银屑病数据的类型和存在形式,在此基础上初步进行数据质量鉴定,并建立数据库。

2.1.3  准备数据有关银屑病的数据中存在着大量不完整的、冗余的和不一致的数据。在进行数据挖掘时,首先要对其进行处理。处理过程包括数据抽取、清洗、转换和加载。

2.1.4  建立模型针对研究目标,利用已知的数据和知识建立分析模型,并将该模型有效地应用到未知的数据或相似情况中测试并修正模型,如此反复进行以得到最优模型。

2.1.5  方案评估在模型最后付诸实施以前,彻底地对模型进行评估,再回顾构造该模型的步骤,以确定该模型真正能够达到预定的挖掘目标。

2.1.6  方案实施基于以上5方面的工作,采用相应的数据挖掘工具和算法进行多次反复、多次调整、不断修订完善的数据挖掘。

2.2  数据挖掘的工具和算法

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【关键词】数据挖掘技术;软件工程;数据预处理

【引言】随着我国信息技术的进步,数据挖掘技术得到广泛应用,在软件工程中需要对数据信息进行搜集、分类与整理,通过数据挖掘技术的应用可以有效提高工作效率,推动软件工程的有序发展。我国对数据挖掘技术的应用与研究虽然处于初级阶段,但通过不断的经验积累也能够发挥技术的更多价值。

1数据挖掘技术概述

数据挖掘技术指的是在信息技术发展背景下,对信息数据展开处理的技术。与过去的信息处理技术相比,数据挖掘技术功能更加强大,可以应用在各个领域,无论是数据处理、数据转换还是数据分析,都能够完成相互之间的联系,并对数据进行最终评估。将数据挖掘技术应用在软件工程中,能够提高企业处理信息数据的效率,避免操作失误,保护企业数据准确[1]。

2数据挖掘技术在软件工程中的重要性分析

2.1高效整合多样化信息数据

由于数据挖掘技术的功能比较多,其中包含了传统处理技术的功能,实现多样化信息的收集与分类,并将数据按照类别存储与整理。数据挖掘技术可以在多样化数据中实现数据的系统化管理,为人们进行数据查阅工作带来方便。在软件工程中应用该技术,方便信息数据的高效整合,帮助企业全方位了解信息与数据[2]。

2.2保证信息数据的准确率

数据挖掘技术拥有强大数据运算功能,以往的数据信息系统运算数据时需要耗费大量时间与成本。如果信息数据体系庞大,系统运算时会面临瘫痪问题。在软件工程中,一旦系统发生瘫痪,系统将无法正常使用,数据也会受到破坏。应用数据挖掘技术之后可以有效解决以上问题,实现系统的优化,使系统可以在最短时间内处理数据,防止信息数据发生丢失现象,提高数据处理的时效性。面对大量的信息数据,有的数据得不到利用,但长期处于系统中会影响系统运行效率,应用数据挖掘技术可以将无价值的数据剔除,留下有用的信息数据,保证系统的运行效率和数据质量。

2.3缩短信息数据处理时间

在软件工程中应用数据挖掘技术可以分类处理杂乱无章的数据,实现数据的转换与调用。对数据进行深入挖掘处理时也可以应用数据挖掘技术进行数据的分类,并对模糊数据及时清理,提高系统内现存数据的实用价值。人们获取到的信息数据需要进行反复核对,以此保证数据真实性,通过数据挖掘技术的应用减少时间浪费,提高数据核对效率。

3数据挖掘技术在软件工程中的应用分析

3.1系统结构

数据挖掘技术应用流程主要分为三个阶段:数据预处理、数据挖掘、模式评估与知识表示。在数据预处理阶段中,高效得到原始数据的根本原因在于确定任务处理对象,得到符合软件工程需求的数据。通过数据清洗弥补原始数据存在的缺陷,确保数据的完整性。数据抽取需要从数据库中选择与软件工程任务相符合的信息。数据转换需要将数据格式加以转化,实现数据的适用性。在数据挖掘中需要制定一定的挖掘任务,通过对数据的分类与评价总结,合理应用运算方法进行数据推敲。在模式评估与知识表示中,其实际用途在于挖掘成功的表达,将兴趣度作为衡量标准,提高数据表达的识别能力。

针对软件工程中数据挖掘技术的优化应用,可以从系统结构方面入手,具体如下:(1)检测软件工程中的克隆代码。以软件工程为标准,将一部分代码复制,结合实际情况更改一部分代码,并对这些代码进行检测,代码检测与更改可以同时进行,能有效提高检测效率,实现系统的维护工作。当前应用数据挖掘技术进行克隆代码检测的方式一共有四种,具体为比较标识符、对比文本、检测系统程序结构与度量圈。在实际操作中,要求人们结合实际情况选择相应的克隆代码检测方法。(2)数据信息挖掘法。这是以横切关注点为主的挖掘方法,在软件工程中应用该方法可以改造系统,对数据信息达到良好的处理效果[3]。

3.2软件管理

为了让数据挖掘技术更好地应用在软件工程中,需要从软件管理角度入手,采用以下两方面举措。一方面,深入挖掘数据的组织关系,另一方面,挖掘版本控制信息。软件工程系统比较繁琐,挖掘组织关系时较为困难,人们需要合理调配各项信息,以此作为挖掘的依据。如果以软件工程管理流程作为主题,对电子邮件与共享文件展开组织关系挖掘,可以有效避免系统流程发生混乱,保护软件管理的秩序。当信息数据发生变化时,应用数据挖掘技术进行软件管理,将版本控制作为重要依据,将数据挖掘技术与版本控制相联系,降低系统运行成本,并达到警示的效果,提高软件工程的管理水平。

3.3软件开发

在软件工程初期阶段,人们将数据挖掘技术看成数据库,随着技术的发展,软件工程发展到现实应用,系统和现实共同发展。软件工程将各项指标与要求紧密结合,研发出最新产品,以往的软件工程中软件开发十分困难,而如今应用数据挖掘技术,可以将其与数据库相融合,发挥数据库内信息的最大价值,有效推动软件开发的进步。不仅如此,软件工程可以对信息进行更深层次的挖掘,充分发挥软件工程的价值,利用数据挖掘技术实现数据的更新,保证软件开发质量,优化软件操作流程。在技术的支持下,人们可以合理划分软件内部,方便及时发现问题,并展开积极有效的问题处理。利用数据挖掘技术可以进行网站设计,对网站内容进行挖掘,特别是对文本内容的挖掘,随后整合网站信息,通过自动归类技术实现信息的层次性组织。在软件或网站管理中,应用数据挖掘技术可以根据用户对网站的访问记录,进行记录信息挖掘,从中了解用户对该网站内容的兴趣,进而对用户提供信息推送服务和定制服务,以此吸引更多用户访问该网站。

在软件开发阶段,可以使用DataAnalytics轻量级业务数据可视化分析平台,这是数据挖掘技术的一项成果。该平台能够实现异构数据源的高效整合,可以兼容各种数据源类型,支持海量数据。可接入Excel/CSV等数据文件、企业各种业务系统、第三方互联网数据、公共数据服务平台等来源,轻松整合所有相关业务数据,帮助企业消灭数据孤岛。企业利用该平台可以完成数据的深度交互分析,DataAnalytics基于探索式分析,支持智能推荐图形与图表,二者可以协同过滤,帮助用户快速定位,通过数据挖掘找出问题,以拖拽式操作方法解决问题。

3.4聚类

在数据挖掘技术中聚类指的是对各个环节数据加以分析,结合软件工程的具体要求实现数据细化,以类型细化作为基础,为原始数据类型做出保障。通过聚类可以让同种类型数据具有相似性特点,在存在相似性的同时,也存在一定的差异,突出各自的特点。应用数据挖掘技术实现聚类划分时,面对的对象无法预测,与其他算法相比,聚类拥有更加广泛的应用范围,进行数据分析时更加独特,挖掘信息数据时可以确保检测结果的有效性与真实性。

4结论

总而言之,随着信息技术的深入发展,人们已经步入信息时代,数据挖掘技术也成为对信息数据展开处理和存储的有效方式。在软件工程中应用数据挖掘技术,有利于提高软件开发效率,提升软件管理质量,加强数据挖掘力度,使数据挖掘技术发挥巨大效果,人们可以应用数据挖掘技术完成数据的聚类和网站设计,为人们的生活带来便利。

软件工程硕士论文参考文献:

[1]张立鉴.数据挖掘技术在软件工程中的应用研究[J].网络安全技术与应用,2019(6):47-48.

[2]王祥顺.数据挖掘技术在软件工程中的实践与探索[J].电脑编程技巧与维护,2019(4):82-83+100.

挖掘技术论文范文6

关键词 电子商务;数据挖掘;Web挖掘

中图分类号TP392 文献标识码A 文章编号 1674-6708(2012)71-0193-01

1 国内外研究现状

数据挖掘的要领是从大量的、不完全的、有噪声的、不清晰的、随机化的现实使用数据中,提取隐藏在其中的、人们事前不能预知的、但已经潜在的和可以使用的模式过程。互联网技术在现代信息社会的大环境下,得到了长足的应用和发展。利用互联网技术使得现代网络教育可以充分利用长期以来传统面授教育积累下来的大量优秀教育资源。网络中包含了丰富的动态超链接信息,以及页面的访问和使用信息。随着WWW的发展,Web数据挖掘在数据挖掘领域中的作用越来越重要。通过挖掘Web使用记录发现潜在的、有价值的信息,如用户访问了哪些页面,点击了哪些链接、哪些页面的点击频率最高等等,通过对Web日志进行挖掘,可以跟踪发现用户的访问习惯,以此来改进网页的设计结构,以实现智能化、个性化的用户界面。目前,数据挖掘的研究重点逐渐从发现方法的研究转向实际的系统应用,国际上有影响的典型数据挖掘系统有SAS公司的Enterprise Miner,IBM公司的Intelligent Miner,SGI公司的Set Miner等。

2 数据挖掘

数据挖掘利用了如下一些领域的思想内容: 1)建模识别、机器语言学习、人工智能的探索算法、理论学习和建模技术;2)利用统计学中的估算、假设检查和抽样。数据挖掘容纳了一些思想信息在其他领域中,这类领域中包含最先进的可视化信息检索、进化计算论、电子信号处理、信息技术理论。

随着数据仓库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们在积累了大量的数据信息后,急切地感觉到需要一种新的技术工具从大量数据信息中智能的、自动的抽取出有价值的符合用户需要的知识或信息,数据库知识的发现应运而生。数据挖掘就是对于在一些实际或察看信息的集合中查找模式的政策支持过程,人工智能、机器语言的学习、数据库理论、统计分析学神经系统网络、知识库技术系统、高性能计算应用、数据可视化教学信息查找、模式发现等学科的研究是数据挖掘涉及到的方面,数据挖掘是一个多学科多方面的交叉内容。

3 Web数据挖掘

我们把数据在网络上的挖掘应用叫做Web挖掘,在网络数据使用过程中,利用数据挖掘技术以及与万维网有关的数据信息库中的资源、网络用户的操作行为,在用户操作过程中获取有关部门感举的信息,搜寻可利用的挖掘模式和潜在的数据信息,相关内容涉及多个领域,例如:计算机网络技术、数据挖掘技术、计算机科学技术、机器语言学等,是一项现代信息科学的综合产物。对网页中的页面信息,以及页面后台数据库中的操作数据进行统计收集,从网页文件内容里以及内容中所描述的信息数据里抽取有价值的、潜在的、有用的信息的过程,叫做Web内容挖掘。

4 面向电子商务的数据挖掘

电子商务是在全球各地广泛的商业贸易交易中,在互联网开放的网络环境里,基于服务器、浏览器使用方式,买卖双方不见面地情况下进行各种贸易活动,让消费者完成网上购物、商铺之间的网络交易和在线支付以及各种商务贸易及相关的综合的一种商业运营模式,是当代社会最新型的运营模式。

电子商务是使用计算机技术、网络技术和远程通信技术,实现整个贸易过程的电子信息化和数据化;是使用互联网作为手段,使买卖双方不见面地情况下可进行各种商务贸易活动。

5结论

随着信息系统的广泛使用,如何充分利用数据,发掘有用的知识,是广大拥有大量数据的组织非常关心的问题,在此前景下,需要从数据中找出有用的知识。介于以上情况,人们需要使用一个新的技术工具将数据转换为自己所需要发知识内容,这便产生了数据挖掘技术。

数据挖掘技术在电子商务中的应用前景广阔,随着数据挖掘技术与数据库技术的不断发展,对Web挖掘中存在的各种复杂的非结构化数据会有更完善的解决方法。随着社会的不断发展,电子商务必将加快中国经济发展的步伐,电信行业的迅速发展,网络迅猛普及更为中国的网络电子商务打下了坚实的基础。数据挖掘技术在电子商务中的应用前景广阔,随着数据挖掘技术与数据库技术的不断发展,对Web挖掘中存在的各种复杂的非结构化数据会有更完善的解决方法。

随着社会的不断发展,电子商务必将加快中国经济发展的步伐,电信行业的迅速发展,网络迅猛普及更为中国的网络电子商务打下了坚实的基础。很多城市都在兴建自己的数码港我国上网人数也在快速上升,许多小区都有了互联网,宽带的进入,相信会有更多的人采取这种方式来发展自己的营销计划。因而可以说,电子商务网站在中国将会有巨大的发展前景。

参考文献

[1]朱明.数据挖掘[M].中国科学技术大学出版社,2002:75.