2023年数据挖掘技术论文通用(优秀10篇)

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数据挖掘技术论文通用篇一

[摘要]建设机电系统是我国高速公路不可缺失的重要部分，用现代网络技术来加强高速公路的通信系统，发挥它的时效性、提高使用率。机电通信系统也是监控和收费系统的重要组成部分，两者缺一不可。文章对如何发挥高速公路机电通信的价值做了研究，分析如何使用现代技术来弥补现有问题，为我国高速公路建设提出自己的意见和看法。

[关键词]现代高速公路；机电通信系统；技术。

[doi]1013939/jcnkizgsc201736051。

在建设高速公路时，最不可缺少的部分就是机电通信的建设。一套健全完善的机电通信系统可以在使用时减少很多不必要的麻烦；既能使高速公路更加方便快捷，又能保障它的安全性。通过高速公路机电通信系统用现代发达的网络技术来进行对交通管理的操作，其通信系统的主要组成部分是电力系统、照明设备、监控系统和公路的使用等，都要以机电通信系统为根基来实现操作和使用。

1背景。

一个国家经济发展的基础离不开高速公路，而高速公路的建设又离不开机电通信系统，建设机电系统是一项非常重要的工作，此系统和高速公路的监控系统进行完美的配合，能高效率地帮助完成高速公路中产生的工作和问题。机电通信系统还起到传递信息的作用，它可以通过互联网网络成为主体对信息进行合理的筛选和梳理，保障了信息传递的高效性，减少了在工作中出现失误的次数。简单来说，机电通信系统的主要功能就是对高速公路上发生的问题进行服务和处理，对路况进行汇总工作。机电通信系统的实施，保障了日常工作的运行和行车安全，还能减少人工的工作量，对高速公路上的车流量进行统计工作，方便管理部門对高速公路的管理，让管理工作做到科学化、合理化。

2重要组成部分。

机电通信设备的几个重要组成部分分别是：第一，电源，说到电源其电源设备的电压是220v，所以自身的原装电缆和相关的管线都必须具备有超高刚性。第二，接入网主要作用是连接其他网络和中心网络，在这个高速公路机电通信系统中是主要成分之一。接入网olt几乎能够对所有的业务进行处理：比如，非常多见的子速率低于64k的数据和常规语言等，采用交叉的连接方式，让其更具有稳定性。第三，交换系统又叫远程交换系统，有计费、接入用户线和管理设施等一些部分来组成。使用的是局域网，交换系统和接入网是以v5协议连接来实现目的。[1]第四，紧急电话系统在高速公路机电通信系统中的作用是：在发生交通事故或紧急救援时能更有效地提供帮助。第五，软件组成其设置是通过自身的硬件设施配备，也是通信系统中的硬件。软件组成包括事故警告系统、数据和各项业务报表及资源配置系统等，这几个组成部分可以说是在机电通信系统中起着非常重要的作用，但它的运作前提是局域网网元和各大用户网元。数据运输主要是模拟传输、音频话路传输和电缆传输等，不同的传输类型用途也是不一样的，比如：监控数据的传输就要使用到电缆传输和音频话路传输这两个途径；图像信号的复用，用的则是光纤传输。数据传输这一项在高速公路机电通信中也发挥着非常大的作用。

3主要特征。

我国目前现代高速公路的机电通信功能有互联网传输、数据的传输、语音的传输和图像显示等方面，这些方面功能的发挥没有能很好地集中在一起，还是呈现比较分散的现象。现如今我国的高速公路管理分为几层，分别是：省级中心、收费中心及服务中心等。考虑到其的安全性和实用性，保障高速公路的正常运作，机电通信系统还是要通过互联网来进行操作。我们都知道互联网技术简单实用且灵活性也比较强，能够很好地对数据进行详细的分析，以便当问题来临时能够及时发现并解决，能更好地进行管理和监控等工作。

4出现的问题。

虽然现在我国的高速公路发展还算比较稳定，但还是存在了很多问题没有能及时地解决：第一，现在高速公路使用的是间隔工作，工作能力每个人都不一样，所以造成很多系统配置和设计无法结合。第二，如今很多的地方使用的是地方性管理，导致没能及时地实施国家下达的命令条例，造成路段管理不统一的现象。第三，因为使用的是地方性管理，所以通信系统就存在了差异，很多设备就没能及时有效地沟通和连接。第四，因为现如今机电通信系统还是要靠网络来维持日常工作和通信，但由于各个路段和信号强度的问题，所以会受网络稳定性的影响常常出现断网的现象。

5完善相关措施。

6发展趋势。

现在高速公路机电通信系统的主要更新和发展方向是要不断地进行技术的革新和不断地尝试来实现的，跟上社会的发展趋势，让高速公路通信系统能非常好地适应和接受这个高速发展的科学社会。为了实现这一目标，除了要对现如今已经拥有的科学技术加深认识和加强理解之外，还要不断地去学习和交流新的科学技术，不断地探索和引进没有接触过的技术方法来进行尝试和研究。因为我国的高速公路通信系统发展的起步相对于别的国家来说是属于比较落后的，虽然还不能适用到全国各地高速公路的建设当中，但是可以对部分地方进行试实施这样的操作。为了改正传统高速公路机电通信系统存在的问题，保障今后高速公路机电通信系统的稳定发展，要避免和防止那些不法分子和企业对仪器设备上的垄断现象，管理或操作人员要加强自己的互联网业务知识和应用，还要适当地了解对此系统如何使用法律的手段进行保护。在传统的通信技术基础上，还要努力地提高通信系统的技术水平和修改漏洞，完善公路保养和护理的相关制度，利用不同的方法进行不断的尝试来提高高速公路通信系统对外界的影响力。

7结论。

现如今我国高速公路机电通信系统存在的问题，是需要相关部门和技术人员不断地学习和不断地努力来提高系统的性能和科技水平的。在互联网科技不断膨胀的时代，高速公路机电通信系统又成为各个国家的重点议论对象，各个国家也都在想办法优化机电通信系统和其他的建设工作，通过科学技术的引导来保障系统的高效率工作。毕竟高速公路机电通信系统在各个国家中占的比例也是最大的，所以为了实现机电通信系统的健全和建设，还需要专业的技术人员和管理人员不断地努力才能实现。

参考文献：

数据挖掘技术论文通用篇二

摘要：随着科学技术的不断发展，数据挖掘技术也应运而生。为了高效有序的医疗信息管理，需要加强数据挖掘技术在医疗信息管理中的实际应用，从而提升医院的管理水平，为医院的管理工作及资源的合理配置提供多样化发展的可能性。笔者将针对数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用这一课题进行相应的探究，从而提出合理的改进建议。

关键词：挖掘技术；医疗信息管理；应用方式。

数据挖掘作为一种数据信息再利用的有效技术，能够有效地为医院的管理决策提供重要信息。它以数据库、人工智能以及数理统计为主要技术支柱进行技术管理与决策。而在医疗信息管理过程之中应用数据挖掘技术能够较好地针对医疗卫生信息进行整理与归类来建立管理模型，形成有效的总结数据的同时能够为医疗工作的高效进行提供有价值的信息。所以笔者将以数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用为着手点，从而针对其应用现状进行探究，以此提出加强数据挖掘技术在医疗信息管理中应用的具体措施，希望能够在理论层面上推动医疗信息管理工作的飞跃。

数据挖掘是结合信息收集技术、人工智能处理技术以及分析检测技术等所形成的功能强大的技术。它能够实现对于数据的收集、问题的定义与处理，并且能够较好地对于结果进行解释与评估。在医疗信息管理工作进行的过程之中，应用数据挖掘技术可以较好地加强医疗信息数据模型的建立，同时以多种形式出现，例如文字信息、基本信号信息、图像收集等，也能够用来进行医疗信息的科普与宣传。并且，数据挖掘技术在医疗信息中所体现出的应用方式有所不同，在数据挖掘技术应用过程之中，既可以针对同一类的实物反应出共同性质的基本特征，同时也能够根据具有一定关联性的事物信息来探究差异。这些功能不仅仅能够在医疗信息的管理层面上给予医疗人员较大的信息管理指导，同时在实际的医疗诊断过程之中，也可以向医生提供患者的患病信息，并且辅助治疗的进行[1]。所以，在医疗信息管理中应用数据挖掘技术不仅仅能够推动医疗信息管理水平的提升，也是医院实现现代化、信息化建设的重要体现，需要从根本上明确医疗信息管理应用数据挖掘技术的必要性与基本内涵，从而针对医院的管理现状实现其管理方式与技术应用的转变与优化。

2.1实现建模环节以及数据收集环节的优化。

在应用数据挖掘技术的过程之中，必须基于数据库信息的基础之上，其数据挖掘技术才能够进行相应的规律探究与信息分析，所以需要在源头处加强数据收集环节以及建模环节的优化。以医院中医部门为例，在对于中医处方经验的挖掘方法使用过程之中，需要针对不同的药物进行关联性建模，比如数据库中有基础性药物，针对药物进行频数和次数的统计，然后以此类推，将所有药物都按照出现的频数进行降数排列，从而探究参考价值。建模环节以及数据收集环节是医疗信息管理过程的根本，所以需要做好对于建模环节以及数据收集环节的优化，才能够为数据挖掘技术的应用奠定相应的基础[2]。

想要在医疗信息管理过程之中，加强对于数据挖掘技术的有效应用，就需要从数据挖掘技术应用类别处进行着手，从而提升技术应用的针对性与有效性。常见的技术应用类别有：医院资源配置方面、病患区域管理方面、医疗卫生质量管理方面、医疗急诊管理方面、医院经济管理方面以及医疗卫生常见病宣传方面等，数据挖掘技术都可以在这些类别之中实现应用，但是在应用的过程之中也有所不同。以病房区域管理为例，在应用数据挖掘技术之前，首先需要明确不同的科室状况以及病房区域分配状况等，加强病患区域的指标分析，因为病房管理不仅仅影响到科室的工作效率与工作效果，同时也是医疗物资分配与人员编制的主要参考标准。其次利用数据挖掘技术能够较好地实现不同科室工作效率、质量管理质量以及经济收益等多种指标的评估，建立其科室的运营模型，从而实现科室的又好又快发展。比如使用数据挖掘技术建立其病区管理的标准模型以及统计指标，从而计算出科室动态的工作模型以及病床动态的周转次数等[3]。另外在医疗质量管理过程之中，数据挖掘技术提供的不仅仅是资料数据的参考以及疾病的诊断，也能够针对临床的治疗效果进行分析与评价，并且能够预测治疗状况：可以利用医院的医疗数据库，对于病人的基本患病信息进行分类，从而比对死亡率、治愈率等多个数据，实现治疗方案的制订。而在医疗质量管理过程之中也有很多的影响因素，例如基础医疗设备、病床周转次数、病种治愈记录等，所以也可以利用数据挖掘技术来进一步加强其多种数据之间的关联性，从而为提升医院的社会效益与经济效益提出合理的参考性建议。

医院加强数据挖掘技术应用方向的探索上，可以从客户拓展这个角度出发实现对于医疗信息管理。例如通过数据挖掘技术多方进行患者信息比对，同时制订完善的医疗服务影响策略方式，加强对于客户行为的分析；在数据挖掘的基础之上，增强其技术应用的实用性，在分析的基础之上比对自身的竞争优势，实现医院资源的合理规划与合理配置，例如药品、资金以及疾病诊断等，从而实现经营状况的优化。目前医院也逐步向现代化、信息化方向发展，无论是信息管理还是医疗技术方面，医院都已经成为了一个信息化的综合行业体系，所以在加强数据挖掘应用的过程之中，还需要加强数据信息的管理，实现数据挖掘结果的维护，从而提升医院的决策能力，实现数据挖掘技术的高效应用。

3结语。

医院在目前的医疗信息管理过程之中，还有很大的发展空间，需要综合利用数据挖掘技术，实现其信息管理水平的提升。通过明确数据挖掘技术的应用方向、应用类别以及建模数据环节的优化等，促进医院管理水平的提升，实现数据挖掘技术应用效果的提升.

参考文献：

[2]廖亮.数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用[j].中国科技信息,20xx(11):54,56.

数据挖掘技术论文通用篇三

古典文学中常见论文这个词，当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称为论文。以下就是由编为您提供的。

阿里巴巴成功上市，使马云一时间家喻户晓，同时让更多人看到了电商发展的无限潜力和广阔空间。电子商务是一门交叉性概念，其涉及理论知识和领域极为丰富，譬如：管理学、法学、经济学以及互联网技术等多种领域，是一系列综合性极强的活动。信息技术的进步和社会商业的发展使得经济数字化、竞争全球化、贸易自由化的趋势不断加强。有关电子商务各类的研究如雨后春笋层出不穷，其中物联网技术作为其发展的重要支撑不可忽视。为进一步了解近年来我国基于物联网的电商发展研究热点，笔者通过对cnki收录的相关文献的进行计量分析就此展开研究。

物联网作为一种新兴技术，自20世纪90年代由美国麻省理工学院首次提出以来，其技术实现及应用引起国内外学术界学者广泛关注。物联网起初是基于物流系统提出的，以射频识别技术作为条码识别的替代品，实现对物流系统进行智能化管理。

在研究物联网技术在电子商务应用中，rfid功不可没。rfid(radiofrequencyidentification)技术作为物联网的重要技术，又称电子标签、无线射频识别，是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。电子商务利用物联网技术通过把人、财、物、商店等实体联结起来并在网络环境下进行交互。在实现交互时，一个关键技术就是利用rfid技术给各个实体标注独一无二的标签从而将不同实体加以区分。物联网技术不仅承担着标注实体角色而且在记录生产过程、跟踪物流以及防伪查询等方面发挥着重要作用。

随着互联网技术的发展和经济全球化浪潮的推动，电子商务问题及物联网技术成为国内外学术界普遍研究热点。国内学者就电子商务发展进程中涉及到的主要环节并结合物联网技术作出相关研究，并在其研究的基础之上根据我国电子商务发展状况提出了针对性建议，这些环节主要包括基础设施建设、支付环境、信用环境以及发展环境的改善等等。

国内对电子商务的研究热度颇高，然而对物联网技术下电子商务的研究相对匮乏。2017年4月，我们在cnki上以“主题=电子商务”为检索式进行检索，查得相关记录83605条;以“主题=‘物联网’+‘电子商务’”为检索式得到609条记录，通过筛选共112篇文献与本文研究相关。在112篇文章中，98篇为非基金文献，基金文献仅占1/8。据调查，近年来我国基于物联网技术对电子商务研究集中在物联网技术在各行业电子商务中的应用、物联网对电商的影响以及基于物联网技术新型模式的研讨等方面。因此，围绕物联网环境下电子商务发展动向及趋势并进行相关比较分析对把握电子商务发展中关键问题具有极强的现实意义和指导意义。

数据挖掘技术论文通用篇四

摘要：在国家电网公司信息化工程的建设过程中，积累了大量的文本数据。如何挖掘文本数据中蕴含的有价值信息将成为电力企业大数据挖掘方向研究的重点对象。文章结合电力行业目前的数据现状，使用文本挖掘的方法对电力设备检修资金投入工作效能场景进行挖掘，对生产信息管理系统中报缺单数据进行文本聚类，实现对缺陷的细分。实践表明，该方法可以得出各类别的缺陷特征，从而证明了文本挖掘在电力行业的可用性。

关键词：电力设备检修；文本数据；文本挖掘；大数据挖掘。

随着信息化的快速发展，国家电网公司各专业积累的数据量越来越庞大。庞大数据的背后，由于数据结构和存储方式的多样化以及电力系统内部不同专业从业者的知识面层次不齐等，其中被利用的数据只占少量的部分，造成大量的有价值数据被浪费。在被浪费的数据中，以文本形式存在的数据占很大比重，如何从比较复杂的文本数据中获得需要的数据受到国家电网公司的普遍关注。国家电网公司经过sg186、三集五大等大型信息化工程的建设，积累了海量的业务数据，其中包括大量的文本数据。目前，国家电网公司对业务数据的利用主要集中在结构化数据的统计和分析，这些方法无法直接应用在非结构化文本数据中，更无法对其中隐含的价值规律进行深度分析挖掘。针对非结构化文本数据量不断增大、业务应用范围不断扩大这一现状，为了提升国家电网公司企业运营管理精益化水平，需要进一步挖掘非结构化数据中潜在的数据价值。因此，开展电力大数据文本数据挖掘技术应用场景和一般流程的研究显得尤为重要[1]。

1非结构化数据概述。

与结构化数据（能够用二维表结构遵循一定的逻辑语法进行体现的数据）相比，非结构化数据不能在数据库中采用二维结构逻辑形式来表示，这些形式主要有word文档、文本、图片、标准通用标记语言下的子集xml、html、excel报表、ppt、audio、video、jpg、bmp等。半结构化数据处于完全结构化数据（逻辑型、关系型数据库中的数据）和完全无结构化数据（bmp、jpg、video文件）中间，它一般的功能是对系统文件的描述，如系统应用帮助模块，有一定的逻辑结构，同时也包含数据格式，两者相融在一起，比较均衡，没有明显的界限[2]。进入21世纪后，网络技术飞速发展，特别是内联网和因特网技术取得突飞猛进的发展，各类非结构数据类型格式日益增多，以往的数据库主要用于管理结构化数据，对于非结构化数据的管理稍显乏力，为了适应非结构数据的迅猛发展，数据库的革新势在必行，在内联网和因特网技术的基础上，对数据库的内在结构进行改进和创新，使其能够兼容和处电力信息与通信技术第14卷第1期8电力大数据技术理非结构数据形式。北京国信贝斯是我国非结构化数据库开发和设计的领军者，其旗下开发的ibase数据库能够兼容和处理目前市面上存在的各种文件名、格式、多媒体信息，能够基于内联网和互联网对海量信息进行搜索、管理，技术已经达到全球领先水平。

2.1文本挖掘。

文本挖掘的对象是用自然语言描述的语句、论文、web页面等非结构化文本信息，这类信息无法使用结构化数据的挖掘方法进行处理；文本挖掘指通过对单个词语和语法的精准分析，通过分析结构在海量的非结构化数据中检索意思相近的词语、句子或者信息[3]。

2.2文本挖掘流程。

挖掘流程如图1所示。图1挖掘流程fig.1miningprocedure1）文本预处理：把与任务直接关联的信息文本转化成可以让文本挖掘工具处理的形式，这个过程分3步：分段；预读文本，把文本特征展现出来；特征抽取。2）文本挖掘：完成文本特征抽取后，通过智能机器检索工具识别符合主题目标的文段信息，在海量信息或者用户指定的数据域中搜索与文本预处理后得出的文本特征相符或相近的数据信息，然后通过进一步识别和判断，达到精确检索的目的，这是一个非常复杂的过程，纵跨了多个学科，包括智能技术、信息技术、智能识别技术、非结构数据库技术、可视化技术、预处理技术、读码技术等。3）模式评估：模式评估是用户根据自己的需求主题设置符合自己需求主题或目标的模式，把挖掘到的文本或信息与自己设置的模式进行匹配，如果发现符合主题要求，则存储该数据和模式以方便用户调用，如果不符合，则跳转回原来的环节进行重新检索，然后进行下一个匹配过程的模式评估。

解决非结构化文本挖掘问题，现阶段主要有2种方法：一是探索新型的数据挖掘算法以准确挖掘出相应的非结构化数据信息，基于数据本身所体现的复杂特性，使得算法的实施愈加困难；二是把非结构化问题直接转换成结构化，通过实施相应的数据挖掘技术达到挖掘目的。而在语义关系方面，就要应用到特定的语言处理成果完成分析过程。下文是根据文本挖掘的大致流程来介绍其所用到的相关技术。

2.3.1数据预处理技术。

文本数据预处理技术大致可分为分词技术、特征表示以及特征提取法。1）分词技术主要有两大类：一种为针对词库的分词算法；另一种为针对无词典的分词技术。前者主要包含正向最大/小匹配和反向匹配等。而后者的基础思路为：在统计词频的基础上，把原文中紧密相连的2个字当作一个词来统计其出现的次数，若频率较高，就有可能是一个词，当该频率达到了预设阈值，就可把其当作一个词来进行索引。2）特征表示通常是把对应的特征项作为本文的标示，在进行文本挖掘时只需要处理相对应的特征项，就能完成非结构化的文本处理，直接实现结构化转换目的。特征表示的建立过程实际上就是挖掘模型的建立过程，其模型可分为多种类型，如向量空间模型与概率型等[5]。3）特征提取法通常是建立起特定的评价函数，以此评价完所有特征，然后把这些特征依照评价值的高低顺序进行排列，将评价值最高项作为优选项。在实际文本处理过程中所应用的评价函数主要包括信息增益、互信息以及词频等。

2.3.2挖掘常用技术。

从文本挖掘技术的研究和应用情况来看，在现有的文本挖掘技术类别中应用较为广泛的主要包括文本分类、自动文摘以及文本聚类[4-5]。1）文本分类。文本分类是给机器添加相应的分类模型，当用户阅读文本时能够更为便捷，在搜索文本信息时，能够在所设定的搜索范围内快速和准确的获取。用于文本分类的算法较多，主要有决策树、贝叶斯分类、支持向量机（svm）、向量空间模型（vectorspacemodel，vsm）、逻辑回归（logisticregression，lr）以及神经网络等。2）自动文摘。自动文摘是通过计算机技术智能的把原文的中心内容浓缩成简短、连续的文字段落，以此来尽可能地降低用户阅读的文本信息量。3）文本聚类。文本聚类与文本分类的作用大抵相同，所实施的过程有所区别。文本聚类是将内容相近的文本归到同个类别，尽可能地区分内容不同的文本。其标准通常可以依照文本属性或者文本内容来进行聚类。聚类方法大致可分为平面划分法与层次聚类法。另外，除了上述常用的文本挖掘技术，许多研究还涉及关联分析、分布预测分析和结构分析等。

2.3.3文本挖掘系统模式评估方法。

数据挖掘系统的评估是至关重要的，现在已有大量的研究来衡量这一标准，以下是公认的评估方法。1）查全率和查准率。查全率代表实际被检出的文本的百分比；查准率是所检索到的.实际文本与查询相关文本的百分比。2）冗余度和放射性。冗余度表示信息抽取中冗余的程度；放射性表示一个系统在抽取事实不断增多时产生错误的趋势。最低的冗余度和放射性是系统追求的最终目标。3）双盲测试。先用机器生成一组输出结果，再由相关专家产生一组输出结果，然后混合2组输出结果，这种混合后的输出集再交给另一些相关专家进行验证，让他们给予准确性方面的评估。

文本挖掘技术在国内电力行业属于新兴的前沿领域，对从业人员的素质要求相对比较高。由于现阶段知识和技术层面上匮乏，国家电网几乎没有关于此方面的项目实施。本节通过2个电力运营监测业务的应用需求，初步探讨文本挖掘的建模过程。

3.1电力运营监测业务应用需求。

1）检修资金投入工作效能分析场景分析。大检修和技改是保障电网安全的重要工作。由于运检业务系统的数据质量问题，通过对量化数据的统计，无法准确掌握大修、技改资金投入的工作效能情况。但设备的实际运行状态可以通过文本类故障记录、运行日志等进行反映，因此，采用文本挖掘技术对检修工作效能进行分析与可视化展现，同时结合传统的统计方法，实现对大修技改资金投入工作效能的分析和监测。例如，可以通过分析历年的故障记录信息，反映出每年主要故障变化情况，进而结合每年大修技改资金投入情况，分析资金投入是否与预期目标相一致。2）家族缺陷识别分析。家族缺陷是指同一厂家生产的同一型号、同一批次的设备在运行过程中出现了相同或相似的缺陷。家族缺陷识别分析是通过对运行记录、故障记录等设备运行文本信息的挖掘和可视化分析，对设备家族缺陷进行识别。该场景既可以辅助基层业务人员对家族缺陷进行准确判断，同时可以作为一种辅助手段为总部专家判定家族缺陷提供参考，从而实现对家族缺陷辨识方式的优化，并基于此为检修计划制定、厂商评价、采购建议等提供决策支撑。

3.2文本分析建模过程。

第1步：将原始的非结构化数据源转换为结构化数据，分析文本集合中各个文本之间共同出现的模式；汇总与家族缺陷相关的所有文档，形成原始数据源的集合。第2步：对原始数据源的集合进行分词处理，建立特征集，使用词频/逆文档频率（termfrequency-inversedocumentfrequency，tf/idf）权值计算方法得到各个点的维度权值，判断关键字的词频，例如“主变1号”运行记录中多次出现，但在故障记录中很少出现，那么认为“主变1号”有很好的类别区分能力。第3步：对分词后的文档建立索引，汇总所有文档的索引形成索引库，并对索引库排序。第4步：文档向量化；构建向量空间模型，将文档表达为一个矢量，看作向量空间中的一个点；实际分析过程中对多维数据首先将其降低维度，降低维度后得到一个三维空间模型，文档向量化生成文档特征词对应表、文档相似度表。第5步：结合业务实际，对相似度较高的表中出现的关键字进行比对，例如：“主变1号”、“停电故障”等关键字在多个日志中频繁出现，则该文档所记录的相关设备存在异常的可能性较大。

3.3文本分析应用及成效。

对生产信息管理系统中报缺单数据中的报缺单名称进行文本聚类，实现对缺陷的细分，进而对各类别在非聚类变量上进行分析，得出各类别的缺陷特征。经过近一年以来在国网辽宁电力公司的逐步应用，科学的分析挖掘出缺陷主要集中在开关、主变、指示灯、直流、冷却器、调速器等设备，主要出现启吕旭明（1981–），男，河北保定人，高级工程师，从事电力企业信息化、智能电网及信息安全研究与应用工作；雷振江（1976–），男，辽宁沈阳人，高级工程师，从事电力信息化项目计划、重点项目建设、信息技术研究与创新应用、信息化深化应用等相关工作；赵永彬（1975–），男，辽宁朝阳人，高级工程师，从事电力信息通信系统调度、运行、客服及信息安全等相关工作；由广浩（1983–），男，辽宁辽阳人，工程师，从事信息网络建设、信息安全等工作。作者简介：动、漏水、停机、渗水等缺陷现象。公司故障处理快速响应、及时维修、提高供电质量和服务效率得到了显著的提升。电力设备故障缺陷特征示意如图2所示。

4结语。

国家电网文本挖掘的目的是从海量数据中抽取隐含的、未知的、有价值的文本数据，利用数据挖掘技术处理电力公司文本数据，将会给企业带来巨大的商业价值。本文提出的关于检修资金投入工作效能分析和家族缺陷识别分析2个文本挖掘实例只是文本挖掘在电力行业应用的一角。如今，数据挖掘技术与电力行业正处于快速发展阶段，文本挖掘的应用将越来越广泛。下一阶段的研究目标是探寻有效办法将数据挖掘技术融入到文本挖掘领域的实际应用中，使得国家电网文本挖掘项目得以顺利实施，并达到预期成效。

参考文献：

[1]费尔德曼.文本挖掘(英文版)[m].北京:人民邮电出版社,.

[2]孙涛.面向半结构化的数据模型和数据挖掘方法研究[d].吉林:吉林大学,.

[3]胡健,杨炳儒,宋泽锋,等.基于非结构化数据挖掘结构模型的web文本聚类算法[j].北京科技大学学报,,30(2):,yangbing-ru,songze-feng,tclusteringalgorithmbasedonnonstructuraldataminingmodel[j].journalofuniversityofscienceandtechnologybeijing,2008,30(2):217-220.

[4]周昭涛.文本聚类分析效果评价及文本表示研究[d].北京:中国科学院研究生院(计算技术研究所),.

[5]tanpn,steinbachm,kumarv.数据挖掘导论(英文版)[m].北京:人民邮电出版社,.

数据挖掘技术论文通用篇五

近几年，中国经济建设的快速发展也带动了水利这些基础建设的发展，水利工程的增多正在逐渐改善我国的水利体系，如防洪、排水、灌溉、发电、养殖、旅游等，同时也反过来促进国民经济更加稳健发展。此外，为了能加快水利工程建设的发展，需要在水利工程管理上做出新的调整，以给水利工程注入新鲜血液，使水利工程起到更巨大的作用。因此，本文通过阐述数据挖掘技术的一些实施要点，探讨了数据挖掘技术在水利工程中的可行性和应用情况。

从另一个角度看，数据挖掘是资料收集、信息化采矿等。在水利工程项目管理过程中，数据挖掘技术的应用对水利工程项目的管理起着重要的推动作用。同时，数据挖掘是从数据库中发掘信息的过程(数据库知识发现)。数据挖掘的主要应用于大量的数据的采集整理，通过搜索算法来隐藏信息的过程。同样，在当今的信息时代，数据挖掘与计算机和先进的科学技术密切相关，通过计算机、互联网搜索、统计、分析、和其他方面的发展，可服务于许多行业和许多项目，本文借助于某市的水利工程，详细的阐述了其在现场数据管理中的应用情况。

数据挖掘是以现有的海量数据为重要资源，采用数据挖掘引擎技术，通过分析数据库中的数据，提取出最有价值的信息。

2.1相关性分析。

通过数据源之间的相关性，找到所需的目标数据和扩展的信息，通过数据之间的联系找到规律，以便更好地分析数据的使用情况。

2.2数据的分类与整合。

为了达到对更多的数据进行分类和整合的目的，对于没有规律和类型的标记数据按照相关的分类规则，以同一规则将信息汇总在一起，方便查找和应用数据，提高工作效率。

2.3坚持预测分析。

在数据源中坚持预测分析，通过对重要数据进行建模，对信息进行综合有效的分析和预测，从而得出数据的发展趋势。让数据本身通过数据挖掘技术得出必要的结论。

2.4把握概念。

通过了解数据源中所需信息的含义，总结主要特点，并给出概念描述，使数据具有高度的清晰度。

2.5把握据偏差。

数据在输入和输出时不可避免地会出现差错，通过数据挖掘技术检测数据准确性是必要的，要找出参考值与结果之间是否存在差异，寻找一些潜在的信息，以减少数据误差。

3.1部门专家观点之间存在差异。

在水利工程管理中使用了大量的数据，特别是采煤工艺在处理大空间问题上，加之水利部门普遍较大，且越来越多，需要与各部门协调配合工作。但不同的部门通常只负责沟通、交流的时间少，再加上数据分析技术落后于实践，各部门使用的仪器不一样，在数据点的分析上各专家持不同意见，这将阻碍数据处理，从而影响部门之间的合作，数据非常容易干扰，从而影响整个项目进展情况。

3.2与gis系统联系不密切。

gis在水利工程信息系统中占有很大的比重，是水利工程信息系统中不可缺少的一部分，它的主要功能是产生大量的空间数据，空间数据的.计算、查询和分析，以及空间数据可视化是非常复杂的，单纯的依靠手工和一般信息系统是无法解决的，所以我们应该充分利用gis系统。然而，在现实中，由于在这方面缺乏专业人才，充分利用原有的数据和gis系统以进行有效结合，两者一起处理复杂的空间数据，现在还有很多事情要解决。

3.3数据挖掘模型建立不够完善。

我国的水利工程虽然已经开展多年，但水利工程信息系统的应用还处于起步阶段。如今，数据挖掘技术模型可以帮助水利工程数据挖掘的人员可以预见在工程设计和施工过程中存在的差距等问题，确保水利工程项目按照原先设定好的方向进展。

4实例分析。

4.1概况。

某水电站于1963开始建设，于1975年完工，其位于黄河中游的陕西境内，装机容量122万5000kw，是新中国成立以来为数不多的达到百万千瓦的大型水利水电项目。大坝主体结构为混凝土结构，大坝高度为147m，其电站总存储容量为57亿8000万m3。其水利项目主要管理内容包括水库管理、水闸管理、堤防管理、引水工程管理、水利工程管理等。

数据模型主要功能包括水利工程防洪、除涝、灌溉、运输、发电、水产养殖等，电站周边区域的社会经济和农业发展受其影响尤为巨大。在过去的发展过程中，某市的水利工程在管理和决策中，这些都是比较复杂的非结构化决策。因此，构建一个探索性或查询驱动的数据挖掘模型会给水电站的工作人员和专家在数据检索和专业分析的工作上提供方便，使管理者在管理工作上更加的科学合理。

库和数据仓库olap和olam层(数据挖掘的核心内容)，用户界面层。用户界面层主要功能是管理员或用户进行人际对话、挖掘数据查询、挖掘结果显示以及数据结果输出。

该水利工程项目管理的内容主要包括：管理水库，水闸管理、堤防管理、南水北调工程管理、项目管理、灌溉等方面。虽然数据挖掘有助于这个过程的开展，水给利工程的管理提供了科学依据，但如果该水利工程管理只是单单的进行数据挖掘，这是不符合数据挖掘系统理论的基本思想。因此，只有在现有的、成熟的国内水利工程项目管理成果的基础上，结合数据挖掘系统，这才是开发水电站管理种数据挖掘系统的最佳方式。

国内许多水利工程在管理和施工过程中，最常用的是gis技术软件。gis软件具有分析处理功能、空间数据查询功能。gis技术软件本身蕴含着多样的数据信息，如当地的一些社会经济、地形地貌、地质、水文环境等。所以，对于水利工程管理数据挖掘系统的未来发展，首先要考虑的应该是如何实现gis系统和数据挖掘理论系统完美衔接。

5总结。

综上所述，数据挖掘技术在水利工程管理中的应用使我们能够分析水利工程的数据更加的全面，这样我们就可以充分挖掘潜在的、有价值的信息，使项目管理更加有效率，使工程的投入资金能被合理的利用，从而提高水电工程质量和工作效率，降低项目管理成本，使水电工程发挥出最大的社会效益和经济效益。虽然在挖掘数据方面还存在很多问题，但我们希望能在今后的水电工程管理中更多的去采用这种技术，为项目管理提供更多的帮助，促进国民经济的发展。

数据挖掘技术论文通用篇六

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。

规律时，选取了100张治方，因该病病因病机复杂，证候不一，骨伤名师张玉柱先生对该病的治则治法、药物使用是不同的。因此他们利用excel建立方证数据库，采用sppsclementine12.0软件对这些数据的用药频次、药物关联规则及药物聚类进行分析，最后总结出张氏骨伤治疗腰椎间盘突出症遵循病从肝治、病从血治、标本兼治的原则，也归纳出治疗三种不同证型的腰突症的三类自拟方。由此看出数据挖掘技术在方剂研究中的应用对数据背后信息、规律等的挖掘及名家经验的推广具有重大好处，因此数据挖掘技术在神经根型颈椎病的治方研究中也同样发挥着巨大的作用。

3数据挖掘技术在神经根型颈椎治方中的应用进展。

经典中治疗神经根型颈椎病的治则、治法及用药规律是吻合的，是临床用药的积累和升华，可有效地指导临床并提高疗效;另一方面也为中药新药的创制带给处方来源，指导新药研发[13]。

4小结。

数据挖掘技术作为一种新型的研究技术，在神经根型颈椎病的治方研究中的运用相对于其他领域是偏少的，并且基本上是研究文献资料上出现的治方，在对名老中医个人治疗经验及用药规律的总结是缺乏的，因此研究范围广而缺乏针对性，同时使用该技术的相关软件种类往往是单一的。此刻研究者在研究中医方剂时往往采用传统的研究方法，这就导致在大数据的研究中耗时、耗力甚则无能为力，同样也难以精准地提取大数据背后的隐藏的潜在关系和规则及缺乏对未知状况的预测。产生这样的现状，一方面是很多研究者尚未清楚该技术在方剂研究中的优势所在，思维模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚该技术的操作技能及软件种类及其应用范围。故以后应向更多研究者普及该技术的软件种类、其中的优势及操作技能，让该技术在临床中使用更广，产生更大的效益。

参考文献。

[2]曹毅，季聪华.临床科研设计与分析[m].杭州:浙江科学技术出版社，:189.

[4]陈丈伟.数据仓库与数据挖掘[m].北京:清华大学出版社，:5.

[5]杨玉珠.数据挖掘技术综述与应用[j].河南科技，，10(19):21.

[8]李曙明，尹战海，王莹.神经根型颈椎病的影像学特点和分型[j].中国矫形外科杂志，，21(1):7-11.

数据挖掘技术论文通用篇七

摘要：大数据和智慧旅游都是当下的热点，没有大数据的智慧旅游无从谈“智慧”，数据挖掘是大数据应用于智慧旅游的核心，文章探究了在智慧旅游应用中，目前大数据挖掘存在的几个问题。

关键词：大数据;智慧旅游;数据挖掘;。

1引言。

随着人民生活水平的进一步提高，旅游消费的需求进一步上升，在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下，智慧旅游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智慧旅游发展的有力支撑，没有大数据带给的有利信息，智慧旅游无法变得“智慧”。

2大数据与智慧旅游。

旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1]，这让其与大数据自然产生了交汇。20，江苏省镇江市首先提出“智慧旅游”的概念，虽然至今国内外对于智慧旅游还没有一个统一的学术定义，但在与大数据相关的描述中，有学者从大数据挖掘在智慧旅游中的作用出发，把智慧旅游描述为:透过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据，并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息，然后利用这些信息为相关部门或对象带给服务[2]。这必须义充分肯定了在发展智慧旅游中，大数据挖掘所起的至关重要的作用，指出了在智慧旅游的过程中，数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务，智慧旅游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。

3大数据挖掘在智慧旅游中存在的问题。

我国提出用十年时间基本实现智慧旅游的目标[3]过去几年国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是在借助大数据推动智慧旅游的可持续性发展中大数据所产生的价值却亟待提高原因之一就是在收集、储存了超多数据后对它们深入挖掘不够没有发掘出数据更多的价值。

3.1信息化建设。

智慧旅游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展，国内许多景区已经实现wi-fi覆盖，部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动，多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台，从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。透过这些平台，已基本能掌握跟游客和景点相关的数据，能够实现更好旅游监控、产业宏观监控，对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。

但从智慧化的发展来看，我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证，但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知，更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上，除了必备的硬件设施，大数据实验平台还涉及超多部门，如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联，要想建立一个完整全面的大数据实验平台，难度可想而知。

大数据时代缺的不是数据，而是方法。大数据在旅游行业的应用前景十分广阔，但是应对超多的数据，不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用，那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据，透过云计算技术，对数据的收集、存储都较为容易，但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中，相关性分析方法透过关联多个数据来源，挖掘数据价值。但针对旅游数据，采用这些方法挖掘数据的价值信息，难度也很大，因为旅游数据中冗余数据很多，数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中，一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析，对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。

3.3数据安全。

数据安全事件屡见不鲜伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹如何保证这些信息被合法合理使用让数据“可用不可见”[4]这是亟待解决的问题。同时在大数据资源的开放性和共享性下个人保密和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外经过大数据技术的分析、挖掘个人保密更易被发现和暴露从而可能引发一系列社会问题。

大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身财产安全将会受到严重影响，最终降低旅游体验。所以，数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。

3.4大数据人才。

大数据背景下的智慧旅游离不开人才的创新活动及技术支持，然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求，加之创新型人才的外流，以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒，国内智慧旅游的构建还缺乏超多人才。

4解决思路。

在信息化建设上，加大政府投入，加强基础设施建设，整合结构化数据，抓取非结构化数据，打通各数据壁垒，建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上，对旅游大数据实时性数据的挖掘就应被放在重要位置;在数据安全上，从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手，提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进，加强产学研合作，培养智慧旅游大数据人才。

参考文献。

数据挖掘技术论文通用篇八

数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中非常重要的一步。数据挖掘其实指的就是在大量的数据中通过算法找到有用信息的行为。一般情况下,数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一起,通过统计集合、在线剖析、检索筛选、机器学习、参数识别等多种方法来实现最初的目标。统计算法和机器学习算法是数据挖掘算法里面应用得比较广泛的两类。统计算法依赖于概率分析,然后进行相关性判断,由此来执行运算。

而机器学习算法主要依靠人工智能科技,通过大量的样本收集、学习和训练,可以自动匹配运算所需的相关参数及模式。它综合了数学、物理学、自动化和计算机科学等多种学习理论,虽然能够应用的领域和目标各不相同,但是这些算法都可以被独立使用运算,当然也可以相互帮助,综合应用,可以说是一种可以“因时而变”、“因事而变”的算法。在机器学习算法的领域,人工神经网络是比较重要和常见的一种。因为它的优秀的数据处理和演练、学习的能力较强。

而且对于问题数据还可以进行精准的识别与处理分析,所以应用的频次更多。人工神经网络依赖于多种多样的建模模型来进行工作,由此来满足不同的数据需求。综合来看,人工神经网络的建模,它的精准度比较高,综合表述能力优秀,而且在应用的过程中,不需要依赖专家的辅助力量,虽然仍有缺陷,比如在训练数据的时候耗时较多,知识的理解能力还没有达到智能化的标准,但是,相对于其他方式而言,人工神经网络的优势依旧是比较突出的。

2以机器学习算法为基础的gsm网络定位。

2.1定位问题的建模。

建模的过程主要是以支持向量机定位方式作为基础,把定位的位置栅格化,面积较小的栅格位置就是独立的一种类别,在定位的位置内,我们收集数目庞大的终端测量数据,然后利用计算机对测量报告进行分析处理,测量栅格的距离度量和精准度,然后对移动终端栅格进行预估判断,最终利用机器学习进行分析求解。

2.2采集数据和预处理。

本次研究,我们采用的模型对象是我国某一个周边长达10千米的二线城市。在该城市区域内,我们测量了四个不同时间段内的数据,为了保证机器学习算法定位的精准性和有效性,我们把其中的三批数据作为训练数据,最后一组数据作为定位数据,然后把定位数据周边十米内的前三组训练数据的相关信息进行清除。一旦确定某一待定位数据,就要在不同的时间内进行测量,按照测量出的数据信息的经纬度和平均值,再进行换算,最终,得到真实的数据量,提升定位的速度以及有效程度。

2.3以基站的经纬度为基础的初步定位。

用机器学习算法来进行移动终端定位,其复杂性也是比较大的,一旦区域面积增加,那么模型和分类也相应增加,而且更加复杂,所以,利用机器学习算法来进行移动终端定位的过程,会随着定位区域面积的增大,而耗费更多的时间。利用基站的经纬度作为基础来进行早期的定位,则需要以下几个步骤:要将边长为十千米的正方形分割成一千米的小栅格,如果想要定位数据集内的相关信息,就要选择对边长是一千米的小栅格进行计算,而如果是想要获得边长一千米的大栅格,就要对边长是一千米的栅格精心计算。

2.4以向量机为基础的二次定位。

在完成初步定位工作后,要确定一个边长为两千米的正方形,由于第一级支持向量机定位的区域是四百米,定位输出的是以一百米栅格作为中心点的经纬度数据信息,相对于一级向量机的定位而言,二级向量机在定位计算的时候难度是较低的`,更加简便。后期的预算主要依赖决策函数计算和样本向量机计算。随着栅格的变小,定位的精准度将越来越高,而由于增加分类的问题数量是上升的,所以,定位的复杂度也是相对增加的。

2.5以k-近邻法为基础的三次定位。

第一步要做的就是选定需要定位的区域面积,在二次输出之后,确定其经纬度,然后依赖经纬度来确定边长面积,这些都是进行区域定位的基础性工作,紧接着就是定位模型的训练。以k-近邻法为基础的三次定位需要的是综合训练信息数据,对于这些信息数据,要以大小为选择依据进行筛选和合并,这样就能够减少计算的重复性。当然了,选择的区域面积越大,其定位的速度和精准性也就越低。

3结语。

近年来,随着我国科学技术的不断发展和进步,数据挖掘技术愈加重要。根据上面的研究,我们证明了,在数据挖掘的过程中,应用机器学习算法具有举足轻重的作用。作为一门多领域互相交叉的知识学科,它能够帮助我们提升定位的精准度以及定位速度,可以被广泛的应用于各行各业。所以,对于机器学习算法,相关人员要加以重视,不断的进行改良以及改善,切实的发挥其有利的方面,将其广泛应用于智能定位的各个领域,帮助我们解决关于户外移动终端的定位的问题。

参考文献。

[2]李运.机器学习算法在数据挖掘中的应用[d].北京邮电大学,.

数据挖掘论文五：题目：软件工程数据挖掘研究进展。

摘要：数据挖掘是指在大数据中开发出有价值信息数据的过程。计算机技术的不断进步,通过人工的方式进行软件的开发与维护难度较大。而数据挖掘能够有效的提升软件开发的效率,并能够在大量的数据中获得有效的数据。文章主要探究软件工程中数据挖掘技术的任务和存在的问题,并重点论述软件开发过程中出现的问题和相关的解决措施。

关键词：软件工程;数据挖掘;解决措施;。

在软件开发过程中,为了能够获得更加准确的数据资源,软件的研发人员就需要搜集和整理数据。但是在大数据时代,人工获取数据信息的难度极大。当前,软件工程中运用最多的就是数据挖掘技术。软件挖掘技术是传统数据挖掘技术在软件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征,体现在以下三个方面:。

(1)在软件工程中,对有效数据的挖掘和处理;。

(2)挖掘数据算法的选择问题;。

(3)软件的开发者该如何选择数据。

1在软件工程中数据挖掘的主要任务。

在数据挖掘技术中,软件工程数据挖掘是其中之一,其挖掘的过程与传统数据的挖掘无异。通常包括三个阶段:第一阶段,数据的预处理;第二阶段,数据的挖掘;第三阶段,对结果的评估。第一阶段的主要任务有对数据的分类、对异常数据的检测以及整理和提取复杂信息等。虽然软件工程的数据挖掘和传统的数据挖掘存在相似性,但是也存在一定的差异,其主要体现在以下三个方面:。

1.1软件工程的数据更加复杂。

软件工程数据主要包括两种,一种是软件报告,另外一种是软件的版本信息。当然还包括一些软件代码和注释在内的非结构化数据信息。这两种软件工程数据的算法是不同的,但是两者之间又有一定的联系,这也是软件工程数据挖掘复杂性的重要原因。

1.2数据分析结果的表现更加特殊。

传统的数据挖掘结果可以通过很多种结果展示出来,最常见的有报表和文字的方式。但是对于软件工程的数据挖掘来讲,它最主要的职能是给软件的研发人员提供更加精准的案例,软件漏洞的实际定位以及设计构造方面的信息,同时也包括数据挖掘的统计结果。所以这就要求软件工程的数据挖掘需要更加先进的结果提交方式和途径。

1.3对数据挖掘结果难以达成一致的评价。

我国传统的数据挖掘已经初步形成统一的评价标准,而且评价体系相对成熟。但是软件工程的数据挖掘过程中,研发人员需要更多复杂而又具体的数据信息,所以数据的表示方法也相对多样化,数据之间难以进行对比,所以也就难以达成一致的评价标准和结果。不难看出,软件工程数据挖掘的关键在于对挖掘数据的预处理和对数据结果的表示方法。

2软件工程研发阶段出现的问题和解决措施。

软件在研发阶段主要的任务是对软件运行程序的编写。以下是软件在编码和结果的提交过程中出现的问题和相应的解决措施。

2.1对软件代码的编写过程。

该过程需要软件的研发人员能够对自己需要编写的代码结构与功能有充分的了解和认识。并能够依据自身掌握的信息,在数据库中搜集到可以使用的数据信息。通常情况下,编程需要的数据信息可以分为三个方面:。

(1)软件的研发人员能够在已经存在的代码中搜集可以重新使用的代码;。

(2)软件的研发人员可以搜寻可以重用的静态规则,比如继承关系等。

(3)软件的开发人员搜寻可以重用的动态规则。

包括软件的接口调用顺序等。在寻找以上信息的过程中,通常是利用软件的帮助文档、寻求外界帮助和搜集代码的方式实现,但是以上方式在搜集信息过程中往往会遇到较多的问题,比如:帮助文档的准确性较低,同时不够完整,可利用的重用信息不多等。

2.2对软件代码的重用。

在对软件代码重用过程中,最关键的问题是软件的研发人员必须掌握需要的类或方法,并能够通过与之有联系的代码实现代码的重用。但是这种方式哦足迹信息将会耗费工作人员大量的精力。而通过关键词在代码库中搜集可重用的软件代码,同时按照代码的相关度对搜集到的代码进行排序,该过程使用的原理就是可重用的代码必然模式基本类似,最终所展现出来的搜索结果是以上下文结构的方式展现的。比如:类与类之间的联系。其实现的具体流程如下:。

(1)软件的开发人员创建同时具备例程和上下文架构的代码库;。

(2)软件的研发人员能够向代码库提供类的相关信息,然后对反馈的结果进行评估,创建新型的代码库。

(3)未来的研发人员在搜集过程中能够按照评估结果的高低排序,便于查询,极大地缩减工作人员的任务量,提升其工作效率。

2.3对动态规则的重用。

软件工程领域内对动态规则重用的研究已经相对成熟,通过在编译器内安装特定插件的方式检验代码是否为动态规则最适用的,并能够将不适合的规则反馈给软件的研发人员。其操作流程为:。

(1)软件的研发人员能够规定动态规则的顺序,主要表现在:使用某一函数是不能够调用其他的函数。

(2)实现对相关数据的保存,可以通过队列等简单的数据结构完成。在利用编译拓展中检测其中的顺序。

(3)能够将错误的信息反馈给软件的研发人员。

3结束语。

在软件工程的数据挖掘过程中,数据挖掘的概念才逐步被定义,但是所需要挖掘的数据是已经存在的。数据挖掘技术在软件工程中的运用能够降低研发人员的工作量,同时软件工程与数据挖掘的结合是计算机技术必然的发展方向。从数据挖掘的过程来讲,在其整个实施过程和周期中都包括软件工程。而对数据挖掘的技术手段来讲,它在软件工程中的运用更加普遍。在对数据挖掘技术的研究过程中可以发现,该技术虽然已经获得一定的效果,但是还有更多未被挖掘的空间,还需要进一步的研究和发现。

参考文献。

[1]王艺蓉.试析面向软件工程数据挖掘的开发测试技术[j].电子技术与软件工程,(18):64.

[4]刘桂林.分析软件工程中数据挖掘技术的应用方式[j].中国新通信,2017,19(13):119.

数据挖掘技术论文通用篇九

作为我国改革开放的前沿阵地，深圳的发展模式与产业结构问题非常受社会关注。深圳四大支柱产业中，高新技术产业居于首位，不少明星企业涌现出来，如中兴、华为、腾迅等。深圳的自主创新，高新技术产业已成一面旗帜。本文基于超循环理论观，来探讨高新技术企业的管理问题。

一、高新技术企业系统中的各种循环。

1.反应循环。

高新技术企业由多子系统共同整合而成，主要包括研发、后勤服务、生产、营销等子系统。一个个子系统等于一个个反应循环。如生产子系统中，底物s所代表的是零部件和输入的原材料等；酶e和工人、设备等相对应；产物与产品相对应。新产品、工艺p则是研发子系统反应循环之后生成的。

2.催化循环。

时间轴上，高新技术企业子系统彼此联系，继而形成二级循环网络。就某一阶段工作而言，各子系统（反应循环）做好了经验和教训的积累，便提供给下一阶段的工作催化。如，研发子系统催化循环，主要指内部创新、继承问题，基于一定技术经验、技术成果积累，才开展每一项研发工作，而对于下一阶段的工作来说，这一项研发工作又能提供催化支持；生产子系统的催化循环也就由此形成了。在生产过程中，人们会一直持续地积累经验，同时运用已有的知识经验来解决实践中的问题。

3.超循环。

超循环系统，是对高新技术企业各子系统（催化循环）实现功能耦合，彼此之间给出催化支持。以超循环理论选择评价原理为依据，使各子系统之间形成竞争协同关系，进行选择和进化，促使高新技术企业持续发展。如，研发子系统r和营销子系统m，将二者的功能耦合，实现彼此依存和制约。一方面，二者之间是竞争关系，对于企业有限的资金、人力和物资等进行竞争，寻求领导的支持和关注。另一方面，二者彼此是“催化剂”，后者主要为前者提供市场信息，这样研发会具针对性，实现更高的经济效益。前者则为后者提供技术上的帮助和支持，产品适销对路，有助于开展营销工作。二者的耦合，为彼此提供了催化支持，实现更高层次彼此促进。

二、超循环理论对高新技术企业管理的启示。

1.加快高新技术研发力度，预防市场需求与生产脱节。

随着社会发展及生活水平提高，人们对手机、电脑等电子产品需求大不相同。如，八十年代，bb机、模拟手机等曾风靡一时，没过几年很快被数字化手机代替。这是一种市场反应。随着科学技术迅猛发展，高新技术产品更新换代周期越来越短，人们消费理念越来越新潮，这是一种新的机遇与挑战。

2.健康发展是有效信息反馈机制的保障。

以超循环理论进化原理为依据，通过负反馈调节维持一个开放系统的稳定，促进其目标实现。高新技术企业将有效的信息反馈机制建立起来。借助这一机制对内外环境变化进行及时掌握，进而做到及时行动，与环境之间协调好，实现长远、健康的发展。对外部信息反馈，微软公司一直很重视，以反馈信息为依据，对产品服务进行不断改进，提高用户满意度，使市场份额进一步扩大。出于这一方面考虑，公司对反馈信息建立相应的“五大渠道”：建立客户“电话分析”月报；成立产品改正小组，对用户反馈信息进行分析；举办“情景屋”电话会议；对用户满意度进行调查；研究产品使用以及跟踪情况。正是通过这样全面信息反馈渠道，巩固了微软公司的霸主地位。

3.成长的基石是继承和创新。

高新技术企业的自身发展进程，会将有形和无形资产积累起来，诸如设备、管理体系、技术、厂房等。这些都是企业的宝贵财富，实现生存、发展的基础，企业要继承与应用。继承也要有创新，这是由于企业内、外部条件都是变化的，过去对企业发展有利的一些积累，可能与新环境不适应，变成长远发展的障碍。因此，高新技术企业既要对自身的积累加以重视并应用好，更要加强审视，留下精华，去其糟粕。intel公司的核心技术是微处理器技术，对此一代代intel人加以继承。并推陈出新。从最初的4位微处理器到8位微处理器，再到奔腾系列。可以说是对全球个人计算机市场的变革、发展起到了带动作用。

4.稳步发展的关键就在于控制突变。

在高新技术企业的发展进程中，有着大量非线性作用存在，可能会导致系统随机性“相变”，因而会有新的系统和结构形成。若是实现了期望的新系统和结构，其功能就促其发展，相反则避免之。值得关注的是可以调控正处在临界点附近的系统，这样往往能起到事半功倍的效果，可实现计划和管理控制的最优化。上世纪80年代美国芝加哥，发生了“泰莱洛尔”药片中毒死亡事件，致使美国强生公司检验800万片药剂，最终发现只有一批药受到污染，总数70片，且都是在芝加哥地区。出于社会负责和公众信任，公司将数百万瓶药收回，并投入50万美元警示全国相关医院、和经销商。公司损失巨大，但将不利突变控制了，赢得了公众的信任。

5.合理的竞争机制是高新技术企业的活力之源。

超循环理论的选择评价，在建立科学有效的竞争中，有助于实现汰劣留良，将各要素积极性调动起来，将一种“活”的机制营造出来，发挥企业最佳效率。企业内部要重视适度的竞争，高新技术企业常常面临着激烈的市场竞争，迎接挑战必须将职工的积极性、创造性充分调动起来，这就有必要给员工施以一定压力。

三、结束语。

总而言之，在高新技术企业内部，要努力将竞争机制建立起来，提倡团队协作精神，以促使知识协同效应的产生。同时要加强对核心技术的研发，这是永葆高新技术企业发展的不竭动力。

数据挖掘技术论文通用篇十

随着科学技术的发展，市场竞争的日益激烈以及市场环境的快速变化，高新技术企业的风险问题己日益受到理论工作者与企业家的高度关注。本论文从风险管理的角度研究中国高新技术企业的生存发展问题，对促进中国高新技术企业的健康稳定可持续发展具有一定的理论指导意义和现实意义。首先对高新技术企业和风险管理的基本概念进行研究，并主要阐述了影响高新技术企业成败的风险因素。其次通过访谈法对中国山东省济南市高新技术产业园区的一家企业进行访谈调查。根据访谈结果，分析企业风险管理之现状，并为其建立了风险管理构架，最为后续高新技术企业风险管理之参考。

第一部分：绪论。

自20xx年，美国次贷危机而引发的全球性金融危机，以其极强的杀伤力，使全球经济受损。中国在面对百年一遇的金融风暴的同时，实体经济在面临着巨大的危机考验。高新技术企业正是中国知识经济体系里面最基本的细胞。因此，在此危机重重的市场大背景下，笔者认为有必要对中国企业特别是这些最基础的高科技企业的特点进行深入研究与分析，找出高新技术企业容易出现的风险所在并针对其风险提出有效可行的对策，尽可能的避免风险所带来的经济损失，从而使企业可以平稳持续的发展下去。

高新技术技企业即指以从事先进科技技术的研究与开发，生产高技术含量的产品的企业。与传统技术领域的企业相比，高新技术企业属于技术密集型、资本密集型、人才密集型的企业。产品特点：成长性强、生产周期短、更新速度快、附加值高、市场渗透能力强等。中国高新技术企业的生产是完全依赖于高新的创新技术及人力资本。因此，中国高新技术企业的组织形式和管理结构一般没有固定的模式，企业没有现成的经验可循，企业的发展完全需要自己的探索。据调查在企业发展过程中失败的案例过多，这是由于高新技术行业的高风险特点导致的，所以也就更加突出了企业引用风险管理的重要性及必然性。但目前中国许多企业对如何用风险管理管理其公司还存在诸多问题：一是面对企业风险重视不足，或者有些企业只是一味避险从而导致企业发展不力，或是过于自信盲目冒险导致经营失败;二是对风险管理认识不足，不能很好的运用风险管理中所提出的原理及方法去有效的对风险进行预防、控制，对风险进行合理处理。这些问题的存在对高新技术企业的可持续成长产生了深刻的影响。高新技术企业要实现自身的可持续发展，必须有与之相适应的针对高新技术企业特点的风险管理方法相配合，从而达到适当控制其发展预期中的不确定性，降低损失发生的可能和严重程度的目的而这恰好是中国大多数高新技术企业目前最缺乏的。因此有必要对高新技术企业的风险特征、风险运动规律、风险防范对策等问题进行研究，以掌握其产生、发展、动态变化的规律，促进高科技创业企业的可持续成长。

第二部分：文献理论综述。

全面风险管理(comprehensiveriskmanagement)，是对影响企业效益的多种风险因素进行辨识和评估，并在整个企业范围内实行相应的战略以管理和控制这些风险。全面风险管理是对传统的可保风险管理的超越，它的目标是把企业面临的所有风险都纳入到一个有机的具有内在一致性的管理框架中去。系统构架包括：企业风险管理目标，企业风险管理机构，企业风险管理程序集企业风险管理信息系统。

企业全面风险管理的目标要符合企业的战略目标与企业战略管理活动的要求，从而期限企业的利益最大化。因此，企业的的风险风险管理目标要在企业的战略引导下制定总目标，然后针对企业的组织结构及各项活动对总目标进行分解，从而制定出每一个风险管理的子目标。全面风险管理为了保证其全面性，要人人参与企业的风险管理活动中来，并需要建立风险管理部门进行监督管理。本文建议，企业应建立一个独立有效的风险管理部门，由总经理及个部门经理构成，并设立风险委员会，定期出风险报告。将风险意识融入到企业文化中去，要注重企业员工风险管理知识的培训，通过培训使员工知道什么是风险，什么是风险管理及本企业的风险类型及管理策略，从而强化员工的风险意识，不断提高员工的风险管理能力和水平。

及时处理内外部信息，要随时掌握企业的内部信息，包括生产、销售、财务个方面的信息。外部信息，要及时掌握国家政策法律法规、利率汇率、资本和股票信息及行业发展动态。要想很好的对风险进行管理控制，首先要知道影响中国高新技术企业发展或成败的因素都有哪些，这些因素也很既有可能成为影响企业发展的风险因素。国内外学者对因素进行了大量研究。通过总结，将影响高新技术企业的风险影响因素分为五大类：环境因素、技术及产品因素、市场因素、管理能力因素和融资因素。此国内外学者对此风险因素树的归纳与总结，使我们更加直观清晰看清影响中国高新技术企业的个个因素，成为风险管理识别中风险列表中因素的重要来源的总结为后续研究提供了有效的参考。

目前中国高新技术企业还没有一套完整的风险管理办法，未设置专门的风险管理部门，甚至还有许多企业根本不了解何为风险管理，有何好处及其风险管理的相应办法。目前中国高新技术企业风险管理所采用的办法往往还是靠企业领导者通过其经验对企业发展过程中可能存在的风险做决策判断。十分之不科学，也给企业的领导者带来了很大的压力。

第三部分：研究方法与设计。

本研究根据研究目的，采取实质性研究的放法：首先透过对文献及其相关风险管理概念的研究并结合高新技术企业的企业特点及其风险因素拟定高新技术企业风险管理构架及访谈大纲、调查问卷作为本研究工具。第二，进行前导研究并针对缺失加以改善。第三，对研究对象济南市s公司的员工进行深度访谈和问卷调查的形式，进一步深度了解企业风险管理控制的现状及解决策略。第四，对方谈及问卷调查资料结果进行分析，归纳总结结论。针对本文的研究原因、研究目的及研究问题进行文献讨论，拟定高新技术企业风险管理构架草案，通过对中国山东省济南市高新技术产业园企业的进一步调查研究，高新技术企业风险管理构架。研究目的是为了进步一发展出合适中国高新技术企业风险管理构架。通过对国内外风险管理相关理论研究，结合中国高新技术企业的企业特点，以20xx年中国出台的coso企业全面风险管理框架参照，拟定中国高新技术企业风险管理构架。

第四部分：研究结果分析。

采用问卷调查的方法对济南50家高新技术企业进行问卷调查，通过数据收集整理，从而对高新技术企业风险因素对企业成败的影响进行分析。为评价每一风险因素的影响程度，本文应用问卷调查法，对济南高新技术企业进行了调查，共发出问卷50份，回收47份，去除无效问卷5份，得到有效问卷42份。问答方式是请创业者或者创业团队成员就每一风险因素对高科技创业企业成败的影响程度进行评分。评分标准为：无影响o分，影响作用低评1一3分，影响作用一般评4一6分，影响作用突出评7一9分，即评分区间[0，9〕。22个因素的总排序，兼顾各因素类的单排序，我们可以看出影响高科技创业企业成败的关键风险因素是：1、企业创始人素质的高低;2、技术创新能力的大小;3、市场营销能力强弱;4、消费者需求变动因素;5、新产品开发能力;6、国内主要竞争对手因素;7、企业初始阶段团队的结构是否合理;8、创始人对行业的熟悉程度;9、知识产权保护;10、资源整合能力。从这十个关键性要素的分布来看，影响高科技创业企业成功的因素可以总结为：管理能力因素、技术及产品因素和环境因素三大类。通过此问卷调查所得出的数据结果，更好帮助我们有针对性对企业所存在的重点因素风险进行分析预调查。

风险管理过程的第一步就是风险管理小组的建立，该小组成员职责明确，避免混淆(宋明哲，20xx)。风险管理小组由总经理，生产副总，各个部门主管组成，定期对公司风险进行评估、考核及验收相应风险管理策略工作。风险识别即确认风险的来源。然而有效而又全面的方法，建议s公司风险的识别可以让全员参与，采用头脑风暴法，将公司可能存在的风险列举出来。还可借鉴别的公司所出现的风险，列出风险清单。列出本公司的可能存在的风险清单。确认风险的来源后，要对风险进行分析与衡量。公司可以从风险损失频率和损失幅度两点来衡量风险。风险损失频率的衡量。损失的频率是指在特定期间内，特定数量的风险单位，遭受特定损失的次数，以概率表示，分为五类：一定发生，经常发生，常发生，可能发生，极少发生。风险损失幅度的衡量。损失幅度是指此风险的发生可能给企业造成利润损失的大小。分为五类：极小，不严重，中等，很严重，最严重。

风险预防：对损频率低损失幅度小的风险，可事先采用相应的措施以预防和阻止风险损失的发生，防患于未然。风险回避：对损失频率高且损失幅度高的风险，即对此类风险有意识的加以回避。风险转移：损失频率低损失幅度大的风险，企业可将自己不能承担的或不愿意承担的以及超过自身财务能力的风险损失或损失的经济补偿责任以某种方式转移给其他单位或个人的一种措施。风险利用：损失频率高损失幅度小的风险，即企业面对可能的或己经发生的风险，自觉地加以利用，造成有利于企业某方面利益的结果"总之，在风险发生之前，最大限度地降低致损事件发生的概率;在损失发生之后，尽可能地减轻损失程度，这是风险管理的目的所在。风险管理小组副组长拟定风险管理策略实施计划书，并将任务下达给各个小组成员，由个小组成员监督执行每个部门的相应风险管理策略。风险管理小组组长负责总监督。

第五部分：研究结论。

综合第四章研究结果与讨论，呼应本研究的目的与研究问题，提出三部分结论第一部分为中国高新技术企业风险管理之现状;第二部分中国高新技术企业风险管理构架的内容;第三为此企业风险管理构架在实施中存在的困难与解决策;各项结论如下。

(一)中国高新技术风险管理之现状。中国企业对风险管理的认识不足。风险管理是什么;风险管理的管理手段主要有哪些;怎样实施风险管理;诸如此类的这些问题在许多企业管理者的脑海中还是一片空白。风险管理机制尚未形成。大多数企业面对风险处于被动状态，并没有形成预先防控风险的意识。风险管理机制不够线圈，漏洞多，监督管理难以落实，许多企业的风险管理力度明显弱化，形同虚设。对风险管理的框架或技术运动水平较差。目前中国企业风险管理经验不足，专业从事风险管理方面的人才少，风险管理的技术方法掌握程度低，运用水平差。

(二)中国高新技术企业风险管理构架内容。依据文献探讨，出题草案;根据对特定研究对象济南新技术企业问卷调查及访谈式的研究进一步完善风险管理构架内容。建立风险管理委员会，给出风险管理相应管理步骤：风险识别，风险衡量，风险策略的选择，风险控制的执行。希望补充现在高新技术企业风险管理现状值不足，提升风险管理品质。

(三)企业在实施风险管理构架中所存在的问题与解决建议。问题：第一，在实施企业风险管理构架中，企业领导者起到决定性作用。一个新的管理模式的实施，首先要得到企业领导者的同意与支持。特别是像高新技术企业多以家族式组织模式的企业，企业中领导者一人独大的现象更为严重。所以要想推广此风险管理构架，必须需要得到领导者的认同。第二，目前中国在企业风险管理相关领域人才尤为欠缺，虽然有了相应的管理模式，单没有相应的人才加以实施，也是目前中国高新技术企业风险管理发展面临又一重大难题。

解决建议：首先引进吸收国内外先进的企业管理办法，并结合中国企业特点及发展需求加以升级。其次中国应加强企业风险管理教育，在高校开设相应的研究专业，培养企业风险管理方面的优秀人才，未来为企业做服务。高新技术企业的风险管理这一选题较新，其研究主要针对高新技术企业，研究具有挑战性题，本文通过对传统风险管理知识的研究并结合现代管理学、经济学及金融学的部分最新研究成果，对高新技术企业中的风险问题进行了研究，取得了一些初步研究成果。但由于平时知识的积累不足，及时间、精力有限，论文的研究还有很多不足之处。

高新技术企业的风险管理至少还有以下几方面的问题值得进一步探讨研究：

1、在高科技创业企业的风险分析与风险评价中现代信息技术应用至值得探讨的问题。

2、如何进行高科技创业企业的多目标投资组合决策也有待深入研究。

3、如何建立高科技创业企业的风险案例库也值得深入思考。

4、从高科技产业层面，不同的高科技行业，行业发展的不同阶段，行业市场的不同竞争结构以及技术发展的不同轨迹，对高科技创业企业的风险都会带来不同的影响，如何建立有针对性的风险防范策略都需要进一步的分析研究。