数据理论论文范例

数据理论论文范文1

（一）类型繁多（Variety）

数据通常被分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。相对于传统的以文本为主的结构化数据，网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等半结构化、非结构化数据越来越多。同时，近几年出现的微博、微信等可通过移动互联设备使用的电子交往形式使数据量和数据种类更加复杂化。

（二）价值不高（Value）

价值密度的高低与数据总量的大小成反比。以社会中常见的监控录像为例，一天的监控记录，有用数据可能仅有一二秒。如何将已有的结构化数据、半结构化数据及非结构化数据进行整合、分析，挖掘出更多有价值的信息，并通过强大的计算能力迅速地完成数据的价值“提纯”成为目前大数据背景下亟待解决的难题。

（三）要求高速处理（Velocity）

这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报告，预计到2020年，全球数据使用量将达到35．2ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是生命。

二、图书馆大数据的主要来源分析

根据大数据的基本特征，经笔者分析，图书馆知识服务领域的未来大数据的来源主要有RFID射频数据、传感器数据、社交网络和移动互联数据等几个方面。随着图书馆数字技术的不断提高，RFID将不断推广，这将是未来图书馆大数据的主要来源之一；由图书馆中的传感器感知生成的数据，长时间积累后也将产生巨大的数据量；社交网络已广泛应用于社会各个方面，逐步成为人们交往的主要形式，其所产生的数据量远超以往任何一个信息传播媒介，由其生成的数据量是不可估量的；移动互联网及移动互联技术的不断完善，使得图书馆可以灵活获取移动电子设备、人员、资源、用户行为和需求等信息，并对这些信息进行实时分析，从而帮助我们开展有效的智能辅助决策。

三、大数据对图书馆管理的影响和挑战

（一）海量数据处理考验图书馆计算能力

大数据时代背景下，各类数据量迅速增长，数据产生的方式、范围发生前所未有的变化，人们在社会中的各类行为都产生了大量的信息数据，信息数据的组成结构、格式类型、存在形态等都更加复杂。图书馆要对上述复杂的数据进行应用、存储，将具有很强的挑战性，不仅仅涉及云计算、大数量级数据存储等技术问题，还可能促发图书馆服务模式、资源建设模式、管理模式与发展模式的转变。

（二）数据分析方式转变带来的挑战

随着图书馆信息化程度的提高，以互联网信息搜索、查询为基础的知识服务逐渐被更多的图书馆所采用。但不管是简单的信息服务，还是结合了信息检索、组织、分析等高级业务服务，都可归纳为就数据而进行的服务。大数据时代背景下要求图书馆不仅需要通过结构化数据了解客户需求，也需要大量的非结构化数据、半结构化数据去挖掘、预测和分析当前和未来的用户需求，社会大众的需求也将随着不断变化的个性化的高满意度服务出现而对图书馆的服务呈现出明确和迫切的需求。满足用户的需求，提供复杂数据的处理也将成为大数据时代图书馆的发展方向，如何处理好数据分析，将直接影响图书馆的生存与发展。

（三）大数据对图书馆基础设施提出更高的要求

半结构化及非结构化数据的迅速增加，导致数据存储、计算规模越来越大，其成本急剧上升。很多知识服务机构出于成本的考虑将应用由高端服务器转向中低端硬件构成的大规模计算机集群，从而对支持非结构化数据存储及分析的基础设施提出了很高的要求。

四、大数据时代图书馆管理发展方向

（一）探索利用数据分析技术与工具

对图书馆来说，在大数据时代要想在激烈的市场份额竞争中争得一席之地，避免边缘化，开展必要的大数据分析服务显得必不可少。图书馆开展的大数据分析服务业务，主要可以有以下几种：首先是图书馆自身建设所需的大数据分析。这类分析一般以图书馆的现有数据为对象进行分析，如读者的借阅方式、行为爱好等，是一种对现有资源的分析与挖掘；其次是客户即读者所需的大数据分析。这类分析业务类似于当今图书馆为企业等客户群体所做的信息情报参考、竞争情报分析，但也有着很大的区别，如对于分析对象数据的不同、分析手段的不同、分析目的不同等，这类分析业务所依靠的大量数据可能并非图书馆所拥有，从而成为限制该项业务发展的瓶颈，如何解决此类服务的数据问题是突破该瓶颈的关键。麦肯锡的《大数据：创新、竞争和生产力的下一个前沿领域》报告中首次提出了“大数据”的概念，对大数据的分析技术与工具进行了列举，如目前已为广大图书情报研究者所熟知的聚类分析、数据挖掘、网络分析、可视化分析、数据融合与数据集成等，特别是聚类分析、可视化分析与数据挖掘技术。但这些现有的研究目前仅仅只是针对结构化数据和有限数量的关键词进行聚类分析、共现分析等，并不能真正挖掘大量负责数据的存在与表现形态，更不能通过这些分析去预测未来的可能发展趋势。当然，大量网络社交等信息行为产生的大量非结构化数据、半结构化数据也让许多学者开始思考去采集和利用这些信息，如苏玉照等人就认为如果能够采集到Web日志的数据，就能很好地满足发现关联规则、内容分类和用户聚类的需求，从而能提高个性化推荐的精度，进而对定制Web日志的数据模型、过程及方法进行探索。

（二）重视基础设施建设

大数据时代，图书馆的核心竞争力不再仅是文献数据信息的竞争，各类形式的海量数据以及对海量数据的分析、挖掘才是今后图书馆之间竞争的核心因素。因此，要跟上大数据的脚步，必须完善信息收集的基础设施建设，加强各类信息资源的收集将成为图书馆资源建设的大方向。图书馆首先要明白“数据即生命”，解决数据存储问题。大数据时代对于图书馆的数据存储量要求极高。早在2007年，沃尔玛就通过对消费者的购物行为等非结构化数据进行分析，创造了“啤酒与尿布”的经典商业案例。这样的经典案例是通过对海量的多类型数据收集和分析得到的。因此，图书馆要掌握读者用户、馆员乃至社会服务群体等的信息，既要有当前通用的数据记录中的个人身份、借阅记录等结构化数据，还要有存储信息行为、搜索方式、行为痕迹等非传统数据，这些都需要通过基础设施的建设来支持。除此之外，图书馆还必须解决数据计算和数据分析问题。要积极利用“云计算”技术，搭建图书馆的云计算平台，解决图书馆自身海量数据的存储及运算能力与大数据对存储能力的高要求之间的矛盾。

（三）提高图书馆服务的智能化程度

数据理论论文范文2

根据目前车辆管理中存在的主要问题及公务车辆运行的现状，新形势下车辆管理的主要任务和目标是:实现车辆管理的智能化和精细化。主要体现在对各单位车辆的派遣实现自动化，车辆进入大门无需停车人工登记，而是自动识别、自动登记及自动放行;同时车辆监管部门可实时查看各所属单位的车辆出勤状况、进出时间查询，自动进行各种报表的生成等方面。具体功能需求如下:(1)网上批销假功能。对所有车辆派遣，实现网上请假、网上批假、网上销假功能，使车辆派遣手续更加快速便捷。(2)快速识别、记录进出大门的车辆。对车辆进出大门，实现快速自动识别并放行，无需人工审查。(3)自动记录车辆进出大门的时间，并进行各种条件的记录查询，对于超假车辆，能进行信息提醒。(4)对外来车辆出入进行自动记录。(5)信息分析汇总功能。能够对车辆的所有运行记录，进行显示，分析和汇总，并生成业务部门需要的各种表格。(6)具有自动添加和更改车辆、驾驶员信息功能，具有系统维护运行简单、方便特点。(7)具有用户管理和权限设置功能。使具有不同权限的用户，能够浏览各自管辖的车辆运行状况信息，而不能跨越权限。

2系统设计

2．1总体结构设计

根据需求分析和某单位一总部及四分部的具体情况。整个系统在总部架设一个系统服务器，然后在不同地方的四个分部各设一个数据采集服务器，总部系统服务器通过广域网同各分部数据采集服务器进行连接和通信;各数据采集服务器通过各分部内部局域网同大门出入两边终端读卡器1和读卡器2进行通信。由于要实现出入大门，自动识别和自动放行车辆，因此，采用有源FRID卡和FRID读卡器，对进出车辆进行自动识别和放行。由于有源卡，比较容易识别，同时识别距离也比较远，因此，为每辆车内配备一张有源FRID卡，当车辆进出大门时，读卡器自动识别并读取卡号信息，通过局域网，由分部数据采集服务器对读卡器所读到的车辆卡号信息进行采集，并通过总部系统服务器数据库中的请假记录进行比对，从而确定是否触发读卡器开启道闸放行车辆，同时分部数据采集服务器把所采集到的车辆的出入信息通过广域网发送到总部系统服务器进行存储，以备信息的分析和汇总。

2．2系统基本工作流程

当单位需要派遣车辆时，通过内部局域网登陆车辆管理系统，进行网上请假，车辆管理人员进行网上批假，然后驾驶员到汽车分队管理中队领取车辆出入FRID卡出车，车辆到达大门口通过地感线圈时，触发FRID读卡器发射信号，FRID读卡器自动读取车辆出入卡信息，并通过局域网发送到总部系统服务器的数据库中去，并依据系统数据库请假信息，自动进行开启道闸控制。同时把对应车辆的相关信息显示在LED大屏上，利用门卫进行简单判别。当车辆完成任务归队时，到达大门口通过地感线圈，触发入口FRID读卡器发射信号，并自动读取车载出入卡信息，通过数据采集服务器把车辆进门信息，发送至后台数据库，并自动开启道闸，容许车辆进入。驾驶员归队后，归还车辆出入卡及行车包，这样一次完整的出车流程就结束了。另外，对于外单位的车辆，在大门口，进行登记并发给临时出入卡。

2．3车辆管理系统设计

2．3．1车辆管理系统的功能模块

根据车辆管理信息化、精细化的要求和车辆管理系统的需求分析。系统主要功能模块有:(1)车辆信息查询，可以对各单位所属车辆信息进行查询，包括车号查询，车型查询，所属单位信息查询，启用时间，车况信息查询等。(2)车辆运行状况显示，通过点击代表每辆车的方块，可以显示此车的当天出入记录信息(出入时间，出入状态，出入门等)。同时，通过日期查询，可以查看所选日期此车的出入信息。还可以查询所选车辆的超假信息记录，日出车统计及月、年出车次数统计。(3)车辆信息管理，能添加新车辆信息(车型、车号、车辆运行证信息、车辆图片、出厂日期、启用时间、所属单位等)，删除报废车辆信息。可以单个车辆进行增添，也可以成批量进行车辆信息增添，方便管理人员对车辆信息进行维护和管理。(4)部门信息管理，可以对单位所属部门信息进行增加和删减。(5)驾驶员信息管理，能对各单位所属驾驶员信息进行增添和删减。(6)网上请销假管理，网上请销假包括:网上请假、网上批假、网上销假。实现出车请销假自动化。(7)统计分析功能，能对各单位整体出车情况，以图表形式进行量化显示。并能对各辆车的日、月、年出车情况进行统计分析，并可以生成EXCEL表格，方便车辆管理部门进行分析和打印。(8)系统管理功能，主要包括系统用户管理和角色与权限管理功能。用户管理功能够对用户信息进行维护，并能够查询用户登陆记录。系统基于角色对用户权限进行管理，可以针对不同模块设定不同的角色许可，对每一用户分配相应的角色，使其具有合适的访问权限。如，单位A的管理员，只能访问单位A的所属车辆信息，而不能访问其他单位的车辆运行信息等。

2．3．2车辆管理系统的开发系统设计

车辆管理系统采用B/S结构模式。系统网站服务器部署在总部的系统服务器上。通过内部局域网，各车辆管理部门和人员均可通过局部联网来访问车辆管理系统，简化了系统的部署，并可以作为单位门户网站的一部分，有利于单位管理系统的统一管理和集成。PHP是服务器端的一种编程语言，可以嵌入到HTML中使用。PHP和其他的编程语言类似，使用变量存储临时数值，使用操作符处理变量。PHP的真正价值在于它是一个应用程序服务器PHP。PHP具有数据库访问速度快、运行效率高、性能稳定等优势。它支持完全SQL标准，可以兼容绝大多数数据库系统。因此，本系统选择采用PHP++APACHE+MSSQL模式进行系统开发环境的搭建。

3系统实现

3．1数据采集功能的实现

对于整个车辆管理系统来说，车辆出入的实时数据采集尤为重要。它提供了整个系统管理和车辆出勤情况分析、汇总的基础。在此系统中，对于各分部车辆出入数据，由位于各分部局域网内的数据采集服务器分别进行采集。这样不仅减少了延时，而且在某一分部与总部间的网络链路一旦中断的情况下，仍然不影响整体系统的安全运行。从而达到分统结合、互不干扰的效果。数据采集模块通过专门的网络监查线程对局域网上的车辆出入信息，进行侦听，一旦有正确信息发送过来，就及时接受，并把卡号信息，解析为对应的车辆信息，发送至系统数据库保存。由于，FRID读卡器在车辆经过时，会不断地读取并发送数据至网络，这就造成对每一个出入卡，数据采集模块会同时收到多条重复的信息记录。而且由于采用FRID技术，使得出入两个读卡器，很有可能出现互读现象。因此，在对从网络上接受的数据进行处理时，对数据冗余的处理是个重点。数据采集模块对数据冗余问题的处理步骤如下:(1)首先设置一个时间阈值Ts，Ts用于判断间隔记录是否是连续读取，一般设Ts=10s。(2)在内存堆中创建两个能够存储20条出入记录的队列;一个用于存储出读卡器读到的记录，一个用于存储入读卡器读到的记录。(3)读取一条记录。(4)选择队列。先判断记录是由哪个读卡器读到的，如果是入读卡器读到的，就选择队列1，否则就选择队列2。(5)把读取的记录同步骤(4)所选的队列里的上次记录进行比较，如果两次记录卡号不同，就把此记录放入队列中，回到步骤(3)重新读取下条记录。如果卡号相同，则计算时间间隔ΔT1，如果ΔT1＜Ts，则抛弃此条记录，回到步骤(3)重新读取下条记录;否则转入步骤(6)。(6)计算出前后两条记录的时间间隔ΔT;如果ΔT＜Ts，则说明是连续读取，因此抛弃此记录，回到步骤(3)重新读取下条记录;如果ΔT＞Ts，则说明不是连续读取的记录，存入所选择的队列中，回到步骤(3)重新读取下条记录。

3．2管理系统的实现和主要功能

基于RFID的分散车场车辆管理系统的管理系统，采用B/S架构。后台数据库采用Sqlserv-er2005，利用Apache进行网站的构建。任何具有访问权限的用户，通过任意联网计算机都可以对车辆管理系统进行访问。可以实现查看本级车辆的运行状况，进行网上请假，销假，分析车辆运行的状况，打印车辆运行统计信息，添加车辆、驾驶员基本信息，部门添加删除及权限设置等操作。系统主要分为三个区域:左边上部为单位部门栏，各部门以树形结构显示，并可以灵活进行增添和删除;中间为显示区，显示车辆信息或者车辆运行状况及统计分析信息;左边下方为车辆信息管理、驾驶员信息管理、网上请销假及系统管理等功能模块。

4结束语

数据理论论文范文3

要了解Web数据挖掘技术，首先就必须要了解数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。它的表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到对数据库的即时遍历。Web数据挖掘是一种综合的技术，它主要是使用数据挖掘技术在互联网挖掘各种有用的、有趣的、隐藏起来的信息或者是有用的模式。与传统的数据挖掘相比，Web数据挖掘所挖掘的信息更加的海量，这些信息具有异构和分布广的特点。对于服务器上的日志与用户信息的挖掘仍然属于传统的数据挖掘。Web数据挖掘由于Web的逻辑结构其所挖掘到的模式有可能是关于Web内容的，也有可能是关于Web结构的。同时有些数据挖掘技术也不能直接运用到Web数据挖掘中。Web数据挖掘的研究范围十分广泛，它的研究主要包括了数据库技术、信息获取技术、统计学、神经网络等。Web数据挖掘根据所处理的对象可以分为三类：Web文档的内容挖掘、Web文档的结构挖掘、Web使用的挖掘。Web文档的内容挖掘指的是从Web文档及对其的描述内容中获取到有用的信息，即是对Web上大量的各种文档集合的内容进行处理，例如摘要、分类、聚类、关联分析等。同时内容挖掘还可以对各种多媒体信息进行挖掘。Web上的内容摘要是用简洁的语言和方式对文档的内容进行描述和解释，让用户在不用浏览全文的情况下就可以对全文的内容和文章写作的目的有一个总体的了解。文章写作的目的有一个总体的了解。而Web内容挖掘的这种方式非常有用，例如应用到检索结果的显示中。Web分类则指的是根据已经确定好的类别，为每一个获得的Web文档确定一个大类。聚类则是指的在没有确定类别之前，将相似度高的文档归为一类。关联分析指的是从文档集合中找出不同语词之间的具有的关系。Web文档的结构挖掘指的是从互联网的整体结构和网页之间的相互链接以及网页本身的结构中获取有用的信息和知识。目前为止针对结构的挖掘主要还是链式结构模式。对于Web结构的挖掘主要源于对引文的分析，引文分析的主要内容就是通过对网页的链接数和被连接数以及对象的分析来建立一个链接结构模式，这种模式可以用来对网页进行归类，同时还可以获取网页之间的相似度和关联度等信息。Web使用的挖掘一般情况下指的是对Web日志的挖掘。其挖掘的对象是用户与互联网交互过程中所抽取出来的各种信息，例如访问记录、用户名、用户注册信息以及用户所进行的操作等。在这一方面的研究已经比较成熟，同时也有很多较为成熟的产品例如NETPERCERPION公司的Netpercerptions，Accrue公司的AccrueInsight和AccrueHitList等都是技术较为成熟的产品。

二、Web数据挖掘技术的工作流程

Web数据挖掘技术的主要工作流程可以分为以下几个步骤：第一步，确立目标样本，这一步是用户选取目标文本，以此来作为提取用户的特征信息；第二步，提取特征信息，这一步就是根据第一步得到的目标样本的词频分布，从现有的统计词典中获取所要挖掘的目标的特征向量，并计算出其相应的权值；第三步，从网络上获取信息，这一步是利用通过搜索引擎站点选择采集站点，然后通过Robot程序采集静态的Web页面，最后再获取这些被访问站点的网络数据库中的动态信息，然后生成WWW资源库索引；第四步，进行信息特征匹配，通过提取源信息的特征向量，去和目标样本的特征向量进行匹配，最后将符合阈值条件的信息返回个用户。

三、Web数据挖掘技术在高校数字图书馆中的应用

高校数字图书馆为师生主要提供以下功能：查找图书、期刊论文、会议文献等数字资源；图书借阅、归还等服务；图书信息、管理制度；导航到图书光盘、视频资源等数据库系统。师生时常登录到网站中查找其需要的信息，根据师生所学专业、研究方向不同，关注目标也不同。通常这类师生会到常用的图书馆网站上，查找自己所需要的特定领域的资源；浏览一下有哪些内容发生变化，是否有新知识增加，而且所有改变常常是用户所关注的内容；另外，当目标网页所在的位置有所改变或这个网站的组织结构、层次关系有所变动时，所有这些问题只要稍加改动，容易使用户难以找到所需内容。本课题采用Web挖掘技术与搜索技术相结合。首先允许用户对感兴趣的内容进行定制，构造数据挖掘的先验知识，然后通过构造浏览器插件，捕获用户在浏览器上的行为数据，采用Web数据挖掘的方法，深入分析用户的浏览行为数据，获得用户的信息资料集，最终为用户提供不同的个性化服务页面，并提供用户对站内信息进行搜索功能，同时可以满足师生对于图书馆资源进行查找访问的需求，实现高校图书馆网站资源真正意义上的个性化服务。

1、为开发网络信息资源提供了工具

数字图书馆需要的是一种可以有效的将信息进行组织管理，同时还能够对信息进行深层的加工管理，提供多层次的、智能化的信息服务和全方位的知识服务，提供经过加工、分析综合等处理的高附加值的信息产品和知识产品的工具。目前许多高校数字图书馆的查询手段还只局限于一些基本的数据操作，对数据只能进行初步的加工，不具有从这些数据中归纳出所隐含的有用信息的功能，也使得这些信息不为人知，从而得不到更好的使用，这些都是对网络信息资源的一种浪费。而通过Web数据挖掘技术科研有效的解决这一问题。这种技术可以用于挖掘文档的隐含的有用的内容，或者可以在其他工具搜索的基础上进一步进行处理，得到更为有用和精确的信息。通过Web数据挖掘技术科研对数字图书关注中的信息进行更加有效地整合。

2、为以用户为中心的服务提供帮助

通过浏览器访问数字图书馆后，可被记载下来的数据有两类，一类是用户信息，另一类是用户访问记录。其中用户信息包括了用户名，用户访问IP地址，用户的职业、年龄、爱好等。用户名师用户登录图书馆时输入，用户访问IP地址通过程序获得，其他的信息都是用户在注册时所填写的，访问记录则是在用户登录时所记录的，也是由程序获得。对这些用户信息进行分析可以更加有效的了解用户的需求通过分析服务器中用户请求失败的数据，结合聚集算法，可以发现信息资源的缺漏，从而指导对信息资源采集的改进，让高校数字图书馆的信息资源体系建设的更加合理。对数字图书馆系统的在线调查、留言簿、荐书条等的数据进行收集整理，并使之转化为标准的结构化数据库，然后在通过数据挖掘，皆可以发现用户所感兴趣的模式，同时还可以预先发现用户群体兴趣的变迁，调整馆藏方向，提前做好信息资源的采集计划。通过Web数据挖掘，可以对用户的信息需求和行为规律进行总结，从而为优化网络站点的结构提供参考，还可以适当各种资源的配置更加的合理，让用户可以用更少的时间找到自己所需要的资源。例如可以通过路径分析模式采掘捕捉确定用户频繁浏览访问的路径，调整站点结构，并在适当处加上广告或荐书条。

3、Web数据挖掘技术在图书馆采访工作中的应用

在图书馆的工作中有一步十分的重要，这就是采访工作，采访工作的做的好坏程度会直接的对图书馆的服务质量产生影响。通常情况图书馆的工作人员会根据图书馆的性质、服务对象及其任务来决定采访的内容。但是这种采访局限性很大，很多时候会受采访人员的主观意识的影响，同时这种方式也会显得死板不灵活。很多时候会出现应该购进的文献没有买，不应该买的文献却买了很多等与读者的需求不符的现象。这些现象的产生都是因为缺乏对读者需求的了解和分析。要解决这些问题就必须对读者的需求进行全面的了解和分析，而Web数据挖掘则为解决该问题提供了一种较好的方法。通过对各种日志文件和采访时获得的数据进行分析，可以很清楚的得到读者需要的是什么样的书籍、不需要的又是什么样的书籍，从而为采购提供各种科学合理的分析报告和预测报告。根据对分析还能帮组图书馆管理人员确定各种所需书籍的比例，从而确定哪些文献应该及时的进行补充，哪些文献应该进行剔除，对馆藏机构进行优化，真正的为高校里的师生提供所需要的文献和资料。

4、使用Web数据挖掘技术提供个性化服务

传统的信息检索工具在友好型、可理解性、交互性方面都存在着很大的缺陷。通常情况下都只是将各种查询结果毫无逻辑的简单的进行罗列，用户很难从其中获取自己需要的信息，通过数据挖掘，可以对图书馆网站上的在线调查、留言簿、读者调查表等数据进行收集整理，对不需要的冗余信息进行剔除。通过分析可以获知用户所喜好的浏览模式是哪种，他们常访问的网站的路径是什么，他们对图书馆中的那些资源比较有兴趣。然后再根据用户的普遍需求与每个人的个性需求，建立起相应的规则，从而帮助网站设计人员对网站进行设计和优化，使得这些信息检索变得更加的个性化、智能化，并根据每个用户的偏好等特征将检索到的信息排列处理，使得读者可以用最快的速度获得想要检索的文献信息。通过Web数据挖掘技术可以对用户的特征信息进行总结，将那些从没有发出过信息的潜在用户进行归类，同时还可以免费的为他们提供各种他们所感兴趣的信息和资料，把这些潜在的用户转变为正式的用户使用Web数据挖掘可以对用户的检索日志进行分析，从而得知用户所感兴趣的内容、他们的研究方向，并根据这些内容为用户指定个性化服务的内容，为用户提供各种他们所感兴趣的各种信息。

数据理论论文范文4

1.1一般资料

本组患者共200例，其中男80例，女120例，年龄10～50岁，平均22.5岁。其中双眼皮手术40例，腋臭手术30例，包皮环切术50例，病毒疣激光治疗40例，隆鼻手术20例，拔甲术10例，眼袋手术10例。全部使用2%利多卡因或稀释后的利多卡因加万分之一的肾上腺素进行局部麻醉。

1.2麻醉方法及用药剂量

根据手术的范围及手术所需时间决定用药剂量，一般用2%利多卡因5～15ml（50～150mg），最大剂量一般不超过40ml（400mg），对于术中出血较多的可用稀释后的利多卡因加万分之一的肾上腺素进行局麻。

1.3结果

200例病人中有197例效果满意，1例效果较差，2例病人感觉不适。

2护理体会

2.1术前护理

作好心理护理。病人在术前因为对手术不了解，会出现恐惧心理，怕术中疼痛、出血、操作时间长，怀疑手术是否成功，术后对身体是否有影响等。因此，术前的心理护理是非常必要的，除了耐心听取病人的问题，更应向病人作必要客观明确的解答，使其对手术有大致的了解，消除心理上的顾虑，增加对术者的信任，术中积极配合，对手术顺利完成很有意义。

2.2术中护理

（1）注射麻药前分散患者注意力

在注射麻药前应通过跟患者交谈等方式，分散患者的注意力，减轻疼痛的感觉。如在进行包皮环切术时，因局部神经丰富，所以在局麻时疼痛感强烈。因此在注射麻药时应注意进针方向、深度、速度、控制注射麻药的速度，同时与患者交谈分散注意力减轻疼痛。

（2）掌握药物浓度和剂量

一般用2%利多卡因5～15ml（100～300mg），最大剂量一般不超过20ml（400mg）或稀释后的利多卡因加万分之一的肾上腺素。剂量过大易引起局麻药中毒，剂量浓度过小起不到作用，还要掌握使用方法。如注射麻药前一定要回抽，证实针头不在血管内时才能注射麻药，防止麻药误注入血管内。加用肾上腺素可以减少出血，保持视野清晰，但在血管不丰富的地方进行局麻时最好不用肾上腺素，防止使用后引起局部缺血性坏死.

（3）观察病人情况

注意观察呼吸、脉搏、血压变化，有无血压升高、恶心、呕吐等，区别是因手术操作引起的，还是局麻药中毒，发现异常，及时作出相应处理。如术中患者如出现嗜睡、感觉异常、肌肉震颤、惊厥昏迷、呼吸抑制、低血压及心动过缓等体征时，应立即停止用药，同时用呼吸囊加压吸氧，加强通气，维持呼气末二氧化(PETCO2)35～40mmHg。而当患者主诉头痛，恶心呕吐，颜面肌肉震颤，血压升高，烦躁不安而脉搏趋向缓慢时，说明已出现中度中毒反应，此时除吸氧外，应予肌肉或静脉注射地西泮10～20mg。

2.3术后护理

注意观察病人生命体征及其他不适症状。如是否有出血及疼痛，必要时予相应处理。

数据理论论文范文5

1.1理论与实际相脱离。

在教学过程中教师要么以理论教学为主，忽视学生实际操作的培养，以至于学生只是简单的记忆概念及理论，无法解决实际问题，要么过于重视操作，把大部分教学时间集中在目前流行数据库管理系统的学习，致使学生认为理论知识的学习无关紧要，缺乏完整的知识结构。

1.2验证性实验为主。

目前课程的实践教学采用验证性实验为主，针对某个知识点进行孤立的实践，使学生在操作过程中不能与现实实际情况相结合，不能解决实际问题，使实践教学失去原有的价值。

1.3教学内容陈旧。

教师遵循教材进行教学，但所用教材过于陈旧，不能与时俱进，与社会实际需求相脱离，教学内容统一，不能很好的与学生所学专业相结合。

1.4“填鸭式”教学法。

《数据库原理及应用》课程已经是一门开设时间较长的课程，教师在教学过程中按照惯用的“填鸭式”的教学方法进行教学，同时部分教师也不愿进行改革以增加自己的工作量，从而导致学生被动的去接收知识。

1.5考核方式不合理。

课程的考核仍然采用的是卷面考试的方式，通过对学生理论考试的成绩来评判学生的学习情况，却忽视了学生的动手操作能力的考核。

2《数据库原理及应用》课程教学改革的建议

2.1理论联系实际，更新教学内容。

独立院校以培养应用型人才为目标，该院是以酒店和旅游为行业背景的独立学院，尤其是酒店管理专业学生的教授内容需与酒店及旅游紧密关联，即将数据库原理及应用课程的教学与行业结合；课程内容结构必须包含数据库相关理论知识和实践操作两个方面，教学过程中需要针对酒店、旅游行业特色对教学内容进行调整，由于学院以文科学生为主，数据库管理系统软件则选择ACCESS。

2.2加强实践教学，强化创新能力。

在理论教学过程中就要引入行业案例进行讲解，让学生能够了解数据库在酒店及旅游行业中怎样发挥作用，通过学生对案例的分析，加深理解；安排学生到合作酒店进行参观，了解整个酒店的运作，在进行综合实验学习时要求学生针对酒店行业的具体情况进行数据库的设计与实现，锻炼学生利用所学知识解决现实问题，使学生学习的内容能与专业结合。实验过程中还需要学生对现有存在的问题提出解决方法并实现，从而锻炼学生的创新能力。

2.3多种教学方法和教学手段结合。

①案例教学法：以酒店、旅游企业的真实案例进行教学，让学生在接触本门课程的时候就能了解到课程在行业中的重要性，同时也能使学生轻松地从具体到抽象的教学过程中掌握知识。②任务驱动教学法：以学生小组为单位下达数据库开发任务，任务均以酒店或旅行社为背景，学生为完成任务需相互配合、讨论，彼此督促学习，进而提高学生的积极性，因为是根据具体的酒店或旅行社进行设计的实验，能够锻炼学生的知识转移能力，学生更有积极性，更能获得成就感。

2.4改革考核方式。

《数据库原理及应用》课程主要考核理论知识和实践应用能力两部分。但在实际考核的过程中不需要刻意的安排卷面考试进行测试，采用提交最终作品即设计的数据库系统，同时提交小组在系统设计期间所完成的数据库设计报告，设计报告的撰写需要学生将整个系统设计所设计的内容文字化，也就将相关理论知识加以强化。

2.5加强与酒店和旅行社的合作。

应用型人才的培养重点在于应用，通过与酒店和旅行社的合作，学生能在学习期间了解行业的动态及需求，学生有机会进入企业进行学习，并获得专业人士的指导，适应就业市场的需求。

2.6教师自身提高。

教学的关键和主体是教师，教师不能与时俱进所传授的知识就不能满足学生就业的需要，所学知识也就不能与社会接轨，教师能力的不断提升也是改革的关键，因此教师除对专业知识的不断学习，还需要不定期到酒店及旅行社进行学习，了解行业需求的不断变化。

3结束语

数据理论论文范文6

就公共管理理论内涵而言，迄今为止学术界还没有形成一个被广泛认可的范围界定，然而诸如精细化的专业管理、明确而有效的绩效评估、强调结果而不是程序、不断的提升公共产品和服务的质量等，一些基本的价值取向还是在被学界不断的接受。基于这些价值取向，对公共利益的积极响应将伴随着治理变革的进程不断的深化，其内在的要求也将不断的提升公共管理的水平。应当确认的是，无论是宪政层面还是民主层面的要求，政府都应当在追求公共利益实现的过程中，承担起主要的公共责任，并不断提高公共产品和服务的质量和水平。政府应当无遗漏、无差别地关注所有的公共价值和偏好，以此来提升公共服务的质量和公共利益的实现程度，这不仅是政府存在合法性的要求，也是公共管理的绩效要求。从实践层面而言，公共利益实现的基础是公共诉求的表达，这就要求作为公共责任主要承担者的政府，必须积极创造公民表达和形成公共利益诉求的条件，以使得公民之间、公民和政府之间能够围绕其关心的公共事务，在观念、价值、手段等层面进行充分的交流和融合，以实现公民个人需求的社会定位，并在公共领域和公共决策层面形成“共识”，推动个人与社会的共同发展。然而，作为公共利益实现的逻辑起点，现实中公共利益诉求的形成存在着表达和整合的障碍。由分工、社群等因素造成的社会系统的复杂性会造成信息传递的困难，会造成公民之间、公民与政府之间大规模的沟通和协调的困难，甚至会引发其间的矛盾与冲突。在传统的社会运作方式下，信息传递和沟通的效率已经不能满足公共管理的需求，同时，依靠随机抽样等方式来解决数据收集和处理问题的方式本身也存在着许多固有的缺陷。而在数字化时代，快速发展的信息技术和研究方法已使得数据的收集和处理变得更加容易、更加快速，而且，与数据交流的困难看来也已经不是理所当然的了，在组织和社会发展的过程中，我们拥有了处理数据的更大的信心和能力。大数据所代表的网络信息技术和数据处理能力无疑成为解决公共管理问题的一种新的、有效的方式。一方面，大数据可以提供多样化的信息渠道，这种多样化使得公民的广泛的利益诉求变得可能，可以打破由阶层、教育、收入、习惯等造成的沟通障碍，进而在公共利益的实现过程中，建立一种围绕公共事务的共享的价值观念和利益观念，帮助公民超越短期利益诉求，并为对话表达共同价值提供舞台，以形成对公共事务的共识和公共利益实现的基础。另一方面，政府不能止于为公民提供均等化的产品和服务，而应当和私营部门所做的一样，通过市场细分，精益化地实现公共利益。相对于大数据时代，在以往的社会运作方式下，由于管理理念的落后和数据技术的缺乏，社会生产是通过大批量的、同质化的产品和服务来满足客户需求的。而在以先进的数据和网络技术为代表的大数据时代，在公共利益实现的过程中，则应当通过精益性、无遗漏、精细化、定制化的产品和服务来满足公民的需求。作为一种技术回应，大数据技术使管理者可以对管理对象的独特需求进行追踪和分析，进而实施管理行为或投送有针对性的服务。研究表明，这种根据个体或人群将公共服务进行细分与定制的管理模式，能够提高效率、效果和公民满意度。事实上，精细化的管理模式，在有效响应公众诉求的同时，也能提升政府的运营效率和管理品质。这就要求在公共管理中，政府对于数据的态度，应当实现从“宏观把握”到“微观差别”，从“决策参考”到“精确分析”，从“数据使用”到“智慧支持”的转变。

2对公共管理决策的全新认知

政府存在的合法性和权力的来源，决定了在对公共利益的追求和实现过程中，政府在公共管理的体系中所具有的主导地位，以及政府所必须扮演的积极角色，而这种地位与角色的有效性极大程度上受到其决策方式、能力和效果的影响。在半个多世纪的漫长过程中，决策支持系统曾经一度因为缺乏有效的数据组织方式而徘徊不前，虽然其后的发展取得了前所未有的加速度。作为公共决策的重要主体，快速和灵活的大数据时代特征也对政府的数据管理和使用模式提出了更高的要求，大数据的出现颠覆了传统的数据管理方式，在数据来源、数据处理方式和数据思维等方面都会对其带来革命性的变化。正是如此，在公共管理的决策领域，由于拥有了全面的信息，过去那些建立在非完全信息假设上的管理思维和方法，已经被彻底地改变。因此，大数据不仅带来了政府决策的巨大挑战，也提供了变革公共决策的现实机遇。大数据对于决策的价值是显而易见的，通过对大数据的挖掘，可以有效提高政府决策的科学性和时效性。一方面，决策是为了解决问题或抓住机会，大数据可以通过多种渠道抓取数据，并可以发现其中反映的异常问题和有利时机以把握决策的进程；另一方面，决策的有效制定依赖于完整的信息，大数据可以提供庞大的信息，高质量的、全方位的信息可以有效提高决策的效果。诚然，庞大的信息并不意味着都高质量的信息，事实上，质量远远比数量重要。也就是说，肯定数据价值的同时，也应当认识到数据分析的局限性。例如，可以描述政府与公民网络互动的频数，但并不意味着能确切地说明其相互关系，而解释和分析其背后的原因则更加困难。由此，决策环境的改变必将带来政府公共管理模式的巨大改变。首先，政府应当开放透明，持续完善公众公平、便利地获取公共信息的渠道和手段，以利于公众参与公共决策。诸如在公共政策制定、公共财政开支、公共资源分配细节等方面都应当充分满足公众的知情权，在更大范围内实现数据共享。这既是决策效率提升的要求，也是行政民主的价值诉求。其次，在大数据时代，社会主体和公众意见的有效体现是决策的合法性和合理性的基础。一方面，这要求政府培养数据意识，全方位的重视数据的收集和积累工作，为实施大数据战略做准备；另一方面，应当不断推动社会媒体、社交网络等数据平台健康快速的发展。为此，在数据的收集、更新，尤其是数据利用方面，政府都应当不断地调整管理思路和方法，并积极改善公共管理决策的数据环境，提升决策过程中的数据意识，建立有效的决策支持数据系统，以实现决策的科学化，提高公共决策的质量。

3对公共治理战略的深刻影响

目前，大数据已经在商业领域中被广泛应用，并产生了巨大影响。在商业领域，新的研究方法拓展了现有的理论模型，可以利用社会网络、数据挖掘和统计等方法挖掘出高维度的市场信息。即便是在社会领域，大数据同样会帮助我们认识和适应公共治理的社会环境。大数据管理不仅是一种技术或管理方式的创新，还代表着人类对于信息更加全面的把握能力，同时也反映着人类自身特性的深刻展现及发展。因此，在公共管理实践中，必须在大数据的语境下，用大数据的思维方法理解和分析新的治理问题。

3.1信息技术是一种社会赋权工具，大数据造就了一个权力碎片化的社会

在某种成程度上降低了群体压力对个体的影响，凸显了个体的主动性和能动性，网民可以在表达和交往的过程中，将他们认为重要的问题变为公众议程的一部分，并成为公民之间、公民和组织间关注和讨论的公共问题。信息和数据将围绕着这些问题产生，而且一旦实现信息的自由和数据的开放，知识和权力在每一个公民之间就是等距的，社会的主体结构就将从分层转向网状，社会形态和社会结构就将会出现新的变革。在这种情况下，公民也就越来越多地倾向于社会公共领域，其结构特征和特性就成为公共管理价值性和工具性实现的原因和意义。而且如果个人在互联网上的交往活动能被系统地捕捉到，那么我们就可以有史以来第一次对非正式沟通的流向、观点在不同社会群体之间的传播，以及隐藏在沟通之下的实际网络结构进行观察或作出合理的推断。也就是说，在这种治理环境中，大数据不仅带来了社会结构的新变革，也发展了认识这种结构变革的方法。因为，大数据可以有效地反映舆情和民意，网络上产生的海量数据反应了社会结构中网民的行为、能力和态度，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。

3.2大数据可以有效地降低社会发展中面临的不确定性和风险。

在现代社会，政府转变治理思维、提升危机意识、调适治理模式的着眼点在于，危机的产生和演化是公共管理和公共利益实现的巨大挑战。一方面，危机的突发性要求政府不断提升危机响应的效率，不但要具有前瞻性的战略视野，也应当具备强大的信息收集和处理能力。同时，把大数据技术引入危机管理领域，绝不应只将其视作一种技术手段的进步，而应该以大数据技术为基础对整个危机管理的流程进行再造。另一方面，危机的社会性要求政府密切关注社会范围内的所有信息，在日常活动中，防范和化解可能出现的危机。在大数据背景下，人类的大部分行为都受制于规律、模型以及原理法则，而且它们的可重现性和可预测性与自然科学不相上下。因此，对现实的、潜在的公共领域的数据信息进行实时分析，可以提高政府对危机的识别和判断能力，及时发现卫生、环保、灾害、社会管理等领域的危机，为实现科学有效地防范和化解危机管理提供基础。

3.3大数据将极大的影响和改变政府的发展和竞争战略。

数据理论论文范文7

从专业内部来看，尽管专业名称统一，但各院校教学特色和方向不尽相同，各院校的专业教学依据自身的历史传统、办学特色、师资配备、院校背景，侧重于不同的演剧艺术领域。如，北京电影学院侧重电影美术设计的教学；中央戏剧学院、上海戏剧学院偏向话剧美术设计的教学；中国戏曲学院强调戏曲舞台美术设计的教学；而南京航空航天大学则在教学中尤其注重当代舞台科技发展对舞台美术专业的影响和渗透。尽管源于不同传统，各院校的专业教学表现出不同特色，但它们本质上都属于广义的演剧艺术设计教学领域，其核心的教学单元和课程设置基本相近或相同。从专业外部来看，戏剧影视美术设计专业在技术层面的核心是构思与表达——设计。在基础课程的教学方法与理念上与通常的设计类专业，如艺术设计、展示设计、视觉设计有诸多共通之处：在基础美术课程训练阶段，强化素描、色彩；在基础设计课程训练阶段，受近代西方包豪斯设计理念的影响，强调平面构成、色彩构成、立体构成三大设计构成板块；计算机辅助设计软件都使用3dsMax、AutoCAD、Photoshop等，凡此种种，不一而足。但一般设计教育的普遍性不能掩盖戏剧影视美术设计专业教学的特殊性。戏剧影视美术设计的本质由位于上位的演剧艺术学科性质所决定。如果将当代艺术的种种形态概括为偏向商业性和偏向艺术性的两极，那么演剧艺术表现出强烈的艺术性特质。因此，戏剧影视美术设计专业在设计创作的构思、表现和执行环节所展现的个性非常明显，即设计过程通常要求设计师独立完成。换句话说，一般设计类专业在当代表现出集体合作、分工完成的趋势；而戏剧影视美术设计专业则内在地对设计者提出了集中、独立、统一的要求。目前，国内戏剧影视美术设计专业的主要培养目标是将学生培养成适应数字时代需求的跨领域、复合型戏剧影视视觉艺术设计人才。学生大学四年主要学习戏剧影视美术设计、戏剧史、电影史、舞台美术史、中外美术史等方面的基础理论和基本知识；接受绘画、设计技巧训练；掌握戏剧影视场景设计、服装设计、道具设计、人物造型设计等方面的基本技能。据此，对应的教学课程体系主要包含专业理论课程群、基础美术设计课程群、专业设计核心课程群三大板块。在这样的课程体系下，有一门似乎隐形的课程串接着创作构思、表现与实现——计算机辅助设计课程。计算机辅助设计课程的发展大致可归纳为三个阶段：早期的手绘加实体模型加计算机辅助表现阶段；中期的实体模型加计算机表现、实现阶段；如今的完全的计算机构思、表现、实现阶段。我们暂且不论手绘表达和计算机表达在设计美学上的意义和价值的争论，不可否认计算机辅助设计是戏剧影视美术设计专业教育中保证创作与实现之间贯通的核心枢纽。但从教育教学现状来看，该课程的教学方法和教学内容却远落后于计算机技术的发展和实际学习与就业情况，“究其根源是专业教学计划内容还停留在几年甚至十几年前的状态不变”。

二、南航大CAD课程教学改革与实践——从“按图索骥”到“实战演习”

基于上述的基本考察和分析，我们进一步延伸到实际教学中，会发现在计算机辅助设计教学现状中普遍存在两种教学模式，笔者把它们归纳为“按图索骥”式的教材化教学模式和单元型个案化教学模式。第一种模式通常依据一本教材，逐条讲述软件命令。教师教得简单，学生学得也简单，但是教学效果极不理想，实践与理论完全脱节。第二种模式部分解决了第一种模式中存在的不足，它将计算机软件命令组合成团块，教师围绕一些单元案例进行教学。然而，这些团块结构的单元个案彼此缺乏有机的联系，学生无法全面整合计算机操作能力运用到实践中，此模式也许适合上文所述的要求分工合作、集体完成的一般性设计类专业，但是不适合戏剧影视美术设计专业。因此，笔者根据戏剧影视美术设计专业属性和特点在这里提出第三种教学模式：即“实战演习”式的复合案例化教学——设定专业创作情境，假定创作任务，完全依照实际创作及执行节奏，限时、限人，完成方案从构思到实现的全过程。复合案例化教学模式充分结合戏剧影视美术设计专业的实际工作特点，训练学生“多软件整合”“个人独自”“在限定时间内”完成创作任务，着重强调设计和创作的首尾一致，保证艺术的统一性，避免了教材化教学模式和单元型个案化教学模式内在的实践与技巧的断裂，学生在课程结束后基本可以运用计算机独立完成设计创作任务。以下是笔者在南京航空航天大学对戏剧影视美术设计专业计算机辅助设计课程所进行的教学改革与实践计划概要，与同行共享。教学安排依照创作实际流程进行，戏剧影视美术设计的一般创作流程是：第一，接到演剧创作任务。第二，制订工作时间及小结表，汇总有关信息，如人员、合作班底、甲方情况等，制订通讯录。第三，分析剧本，收集整理资料，消化剧本，细化确认统计、影像、大小道具、音效等细节。以上阶段涉及Excel等文字处理软件的专业运用。第四，勘测场地、外环境，了解技术细节，绘制基本平面图。此阶段涉及CAD软件、文字软件和平面设计软件的综合运用。第五，构思初步方案，推敲方案的同时整理文字设计构思阐述。此阶段涉及Sketchup、Photoshop等多软件的综合运用。第六，深化方案。此阶段涉及CAD软件运用和Sketchup软件的综合运用。第七，效果图、制作图计算机表达。此阶段涉及3dsMax、AutoCAD软件的综合运用。第八，制订预算。此阶段涉及Excel、Word、Acrobat软件的综合运用。第九，方案汇报与图册制作展示。此阶段涉及Powerpoint、Acrobat、Illustrator、Corel、Photoshop软件的综合运用。对应的课程学时安排也参照这样的实际流程和时间进行，同时以一套教师实际创作工作中完成的完整方案图纸为参照。第一教学单元，8课时。教学内容是设定课程整体完成目标；勘测场地（在笔者实际教学中是勘测南京航空航天大学剧场）；深化学习和使用CAD软件完成场地平面图绘制；使用Excel及Photoshop软件完成资料收集、整理和修改，编制模拟工作计划。该教学单元教学内容一天内限时完成，模拟实际工作中的前期准备阶段。第二教学单元，8课时。教学内容是深入学习使用Sketchup软件，完成方案基本草图构思，推敲设计空间与体量。该单元教学内容一天内限时完成，模拟实际工作中方案集中构思阶段。第三教学单元，8课时。教学内容是强化学习使用三维软件，完成方案效果图表现。该单元教学内容一天内限时完成，模拟实际工作中方案表现阶段。第四教学单元，8课时。进一步强化Autocad软件的学习与运用，完成方案分场平面图。该单元教学内容一天内限时完成，模拟实际工作中方案细化阶段。第五教学单元，8课时。教学内容是整合、贯通、综合学习及运用AutoCAD、Photoshop、3dsMax、Excel等软件，完成方案制作图及预算表。该单元教学内容一天内限时完成，模拟实际工作中方案执行阶段。第六教学单元，8课时。教学内容是综合运用Illustrator、Corel、Powerpoint、AutoCAD、Photoshop、3dsMax、Excel等各类软件，完成方案汇报总结ppt、设计方案图册平面版式设计、教师进行课程总结。该教学单元内容一天内限时完成，模拟实际工作中方案汇报总结阶段。从笔者近两年来在南京航空航天大学戏剧影视美术设计本科专业的计算机辅助设计课程的教学改革和实践来看，教学效果显著。学生在心理上克服了根源于技巧不能有效对应实际创作任务而产生的对计算机软件的恐惧感和距离感；绝大多数学生表现出充沛的创作欲望以及有能力在技术上实现创作构思的强大信心。尤其重要的是，他们对多软件的综合运用表现出强烈的兴趣和能够完全驾驭的潜力，“从课堂教学中获取了较大的教与学的空间。”另外，在计算机实际参与创作工作的现实中，往往是30%的少数重要核心命令就可以完成90%的实际工作要求。单元型个案化教学和“按图索骥”式的教材化教学这两种模式由于全部或部分与工作实际脱节，由此在教学中会表现出重点不突出，学生的学与教师的教往往不分权重，平均用力，消耗大量时间和精力在非核心命令上，在教与学两方面都展现出“好钢没有用在刀刃上”的弊端。复合案例化教学模式由于实践与理论结合紧密，教与学都表现出软件命令学习集中化的趋势。这种集中化趋势剔除所有不重要的或在现实工作中很少使用的软件命令。学生强化学命令，而对于那些偶尔碰到的非核心命令的学习，教师则指明方向和学习方法，同时学生由于计算机软件学习内在信心的建立而自然获得了一种自我“主动更新、主动升级”的学习能力，这种能力的激发是课程设计之初没有预计到的“意外收获”。基于该课程已取得的良好效果，笔者将着手该课程下一阶段的改革与实践升级：继续增加教学强度；有意识强化学生“自我更新”学习能力的培养；将该课程的授课时间充分集中，浓缩成一周左右的实践周教学课程，在时空上完全对应实际创作工作，进一步“使教师的主导作用和学生的主体作用在教学过程中达到和谐统一”。

三、总结与思考

数据理论论文范文8

1.1关联数据内涵

关联数据是一种数据和关联的方法，其中数据是指采用RDF（ResourceDescriptionFramework，资源描述框架）和HTTP（HypertextTransferProtocol，超文本传输协议）技术在Web上结构化信息；数据关联是指采用RDF链接技术在不同数据之间建立计算机可理解的互联关系。关联数据由WWW（WorldWideWeb，万维网）的发明人TimBerners－Lee于2006年提出。作为一种全新的语义工具，关联数据支持SPARQL（SimpleProtocolandRDFQueryLanguage，RDF查询和数据获取协议）语言的检索。关联数据强调建立已有信息的语义标注和实现数据之间的关联，具有框架简洁、标准化、自助化、去中心化、低成本的特点，是一种轻量级的语义网解决方案，为构建人机理解的数据网络提供了根本性的保证。

1.2关联数据构建基本原理

在构建和实现关联数据过程中所要遵循的基本原则可以归纳为以下4点：一是以URI作为所有事物的标志名称；二是保证所有人都能通过HTTPURI访问这些标志；三是访问者在访问某个具体标志时，可以获取相关信息；四是尽可能保证提供的URI具有相关的性质，以此保障访问者可以了解更多的信息。关联数据的应用原理可以描述为：在标准化的数据资源表示、检索协议基础上，利用自主格式及分布式数据集等手段，逐步实现知识网络中对信息资源、知识对象的动态关联，并能够进一步实现对知识资源的组织及对知识资源的发现。所以说，关联数据不仅对知识资源的发现有重要作用，还积极地影响到知识的组织过程。

2高校知识资源的分布特征

知识资源指可以反复利用的、建立在知识基础之上的、可以给社会带来财富增长的一类资源的总称，它是个人和组织“记忆”的综合，不但存在于文件、资料、计算机程序和档案之中，还存在于人们头脑、实践以及规范之中。随着国家创新体系的重构，高校在国家创新体系中所发挥的创新动力源和创新主体地位不断得到加强，使得高校在知识转移、科研创新过程中产生并积聚了大量宝贵的知识资源。与此同时，高校作为社会创新大系统中的一个开放子系统，在与外界持续的交互过程之中需要不断地输入知识、情报以维持自身的序性。概括起来高校知识资源有以下几点分布特征。

2.1知识资源数量庞大且类型复杂

以2012年为例，高校R＆D项目（课题）经费内部支出达到467亿元，发表科技论文1062512篇、出版科技著作38101种、专利申请授权数达到37490件，较2011年均有大幅增加。除此以外，高校在教学、科研过程中还产生了大量的教学课件、科学数据、调研报告、学位论文等非正式公开出版的灰色文献资源，其不但是对白色文献资源的有力补充，而且其蕴含的知识内容往往更为直接、具体，具有极大的科学研究价值。除了各种异构的文献、多媒体、实物知识资源外，高校师生在长期的学习、教学、科研实践中所形成的方法技巧、经验、心得体会等隐性知识更是高校最为重要的知识资本，是其核心竞争力的重要载体。除了高校原生知识资源，网页、学科论坛、OA仓储、SNS网络、博客、微博等新兴知识分享传播平台上同样存在着大量异构的对高校教学科研具有极大价值的外生知识资源。

2.2围绕学科分布及“中心化”聚类

高校学科建设内容及其战略发展规划引导甚至支配着高校人、财、物的配置，使其围绕高校的学科建设情况、科研能力、研究课题进行多层次、多渠道、最优化的配置。高校资源配置的学科导向性决定了高校知识资源的生产、传播、共享与创新总是在高校学科建设规划的范畴内开展，知识资源围绕高校所建学科分布。在同一学科范围内，高校知识资源按其知识内涵具有明显的“中心化”类聚特征，围绕众多中心点进行学科知识资源的聚类，各中心点可以是课程、学习任务、研究方向、科研课题乃至单个的学者。

2.3知识资源之间关联性和持续性强

科学技术分支化和综合化趋势的加强，高校相对固定的学科建设体系以及师资、物质资源的配置使得高校知识资源之间关联性、持续性较强。这种关联性、持续性对知识资源的发现、共享及挖掘利用具有极大的参考价值，能有效促进知识资源的使用与转化。高校知识资源之间的关联性与持续性可以外显为所属学科分支、科研团队、科研项目、个体在知识空间、时序、组织结构等不同维度上的各种关联。如同一科研团队在一定时期所产出的知识资源成果一定是关联持续的，团队个体所产出成果与团队集体成果也可能是关联的，同一个团体在一定时期内所主持的不同科研项目所产出知识成果也是关联的。

2.4隐性知识的广泛性

高校作为传道授业解惑的场所，以国家科研创新的重要组织主体在其长期的社会功能发挥过程中积聚了大量的重要的隐性知识，这种经验、窍门、方法、技巧等内隐性知识广泛存在于高校教师及学生的主体认知空间之中，并在高校教学研过程中发挥着重要乃至关键性的作用。当前高校隐性知识的传播共享以课堂传授、课余交流、学术交流、学术研讨会等面对面的交流为主，其传播共享渠道的单一性以及缺乏对其有效的挖掘整理序化，在很大程度上制约了高校隐性知识的传播与共享，造成了隐性知识资源的浪费。

3基于关联数据的高校知识管理体系构建

新的信息环境下，高校知识管理体系的重点是对不同学科、异质、异构的显性及隐性知识进行组织、重组、聚合、关联，形成以资源为节点、资源之间关系为连线的知识资源的动态资源链接视图，并在此基础上构建基于高校师生信息需求特征的知识挖掘、知识传播与共享以及知识服务子体系。基于高校知识资源特点，本文构建了一个适应新信息环境特点的基于关联数据的高校知识管理体系模型。

3.1知识存储层

高校在其教学、科研过程中，在其内部沉淀了大量异构的内生及外生知识资源，资源以其不同的载体形态分布存储于不同的节点之上。高校知识资源主要由文献型知识资源，包括学术期刊、论著、调研报告、教学课件、讲义等，各类自建或购买数据库，图书馆OPAC系统，网络资源以及存在于师生认知空间中的隐性知识构成，知识资源或资源库位于框架的最底层。

3.2知识过滤与挖掘层

由于知识数量的剧增，造成了知识检索与使用事实上的困境，知识过滤与挖掘就是从大量知识集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的知识资源。当前各高校学科知识过滤与挖掘主要由图书馆学科馆员负责，其知识过滤与挖掘方法、标准主要基于学科知识馆员自身认知水平及知识结构，使得知识过滤与挖掘的质量存在一定的缺陷。新信息环境下高校知识过滤与挖掘应具备科学性与开放性特征，通过引入一系列新的知识挖掘过滤技术，如协同过滤、关联规则等，提升知识过滤与挖掘的智能化、科学化与个性化程度。开放性包括主体的开放性与客体的开放性两方面，主体开放性指知识过滤与挖掘的参与主体不限于图书馆等传统知识服务组织，而构造一个师生广泛参与的开放的信息资源推荐、过滤与挖掘体系，使得知识资源的过滤与挖掘结果更具权威性与知识性，客体开放性指知识过滤挖掘对象客体不仅包含各类异构显性知识资源，还应包含师生隐性知识的过滤与挖掘。

3.3基于关联数据的知识地图绘制

知识地图是一种帮助使用者找到知识的导航系统和知识管理工具，是一种显性的、形象化的知识关系网络，能够直观地展示知识存储地、知识人、知识间的关系。通过构建高校知识资源的知识地图实现对高校信息环境中各类异构知识资源，包括显性、隐性知识资源以及资源之间的关系进行揭示、整合。利用关联数据对过滤与挖掘所产生的有价值知识资源提供统一规范的元数据描述与表达，并提供一体化的元数据管理与服务的框架。各个节点即具体的知识单元，节点之间的连线用来表示各知识单元之间的聚合、关联、继承等关系。通过对知识资源的特征提取及内容分析确定知识单元组成，根据知识单元之间的共引、共现等关系，确定知识单元之间的关联关系。底层各类型元数据建立到知识图表层中知识单元的映射关系，从而构建一个基于知识图表的知识资源关联网络，揭示出异构显性知识资源以及存在于师生认知空间中的隐性知识资源所蕴含的知识内涵，实现显性及隐性知识资源在概念、语义上的整合。

3.4知识组织

按高校知识资源分散集中的特点，将知识地图中的知识单元按学科领域、研究方向、课题、任务实践等具体应用领域进行不同粒度的划分聚类，实现知识资源以应用为导向、以用户信息需求为中心的组织与配置。各具体应用领域基于底层知识地图、知识单元之间的关联而产生联系，通过引入时间坐标，还可以描绘出学科领域、科研实践行为的发展脉络，预测其发展趋势。

3.5知识服务

根据著名的知识螺旋（SECI）模型，知识创造的过程就是一个知识社会化、外化、组合、内化等4个过程的不断联结、循环，使得个人知识扩展到组织的整体知识，同时促成新知识的产生。知识服务层基于底层高校知识的序化组织，推动高校显性及隐性知识的社会化、外化、组合及内化过程的发生，并将新产生知识资源回馈到知识存储层以构建一个动态循环的汇聚个人及组织智慧的信息环境。知识服务层主要由知识检索、学科知识服务、知识社区等子系统组成，知识检索子系统基于底层知识应用环境，提供结合知识应用语境并满足用户信息需求的知识浏览、检索接口。学科知识服务是由高校信息服务机构提供的基于分析和基于知识资源内容的参考咨询服务和用户培训服务，学科知识服务通常以学科馆员为纽带，通过网络、电话、到院系、到课题组等方式将高校所积聚的知识资源传播转移到底层用户应用环境之中，其具体服务模式包括定题服务、情报调研服务、信息素养培训服务等。知识社区则是在高校中构建一个开放、面向具体学科应用环境的以知识发现、传播、共享、挖掘与创新为目标的知识交流、共享与创新平台，围绕知识单元或应用任务，对显性知识、隐性知识、信息技术与人进行有效整合。知识服务层在其服务功能实现的过程中，需要不断地对固有知识进行序化、整理，促进知识的高效传播与共享，在其过程中会不断发现、产生新的知识，新知识将以文献、条目等形式回馈至知识存储层以数据库、专家库文献等形式进行保存。

4结语