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数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇一
根据20xx年4月国家教育部等五部关于印发《职业学校学生实习管理规定》的通知(教职成[20xx]3号)精神,针对旅游管理专业顶岗实习企业的实际情况以及顶岗实习现状,多角度分析新《职业学校学生顶岗实习管理规定》(以下简称新《规定》)对旅游管理专业顶岗实习的新要求,探索可操作的改进办法,为旅游管理专业实施顶岗实习教学课程提供借鉴和帮助。
(1)实习企业较多,大部分企业需求人数少,实习生分布零散,跟踪管理难度大。
(2)由学校安排实习的,大多是由学校和实习企业签订双方协议,实习生签阅《实习生管理守则》。
(3)中职学校旅游管理专业顶岗实习学生大多未满18周岁。
(4)实习评价体系不完善,对实习生的考核主观成分多,量化标准少。
(5)实习期仍以学生平安险作为学生意外伤害保险,尚未为学生购买专门的实习责任险。
2.新《规定》对顶岗实习的影响及改进方法。
(1)新《规定》再次强调对实习过程的全程指导,并明确提出,对自行安排实习的学生也要进行跟踪管理(新《规定》第七条、第八条)。而旅游管理专业实习企业特别是旅行社,企业多,规模小,需求人数少,实习生分布零散,甚至一个企业只有一个实习生,管理和指导难度大。调查资料显示,旅游专业实习企业中90%是旅行社,而实习生中只有50%在旅行社实习。这种情况实习指导教师如果要实现对每个实习生的指导管理,那么大部分时间都在外跑实习点,学校对专业教师的教学任务、科研任务及其他工作都很难完成。针对这一现状,结合新《规定》要求,可从以下方面着手改进:
1)建立校企生联动实习管理制度。在学校数字化平台增加实习管理模块,将实习操作流程、标准分单元录入模块内,实习生定期在平台上提交单元作业,企业指导教师和学校指导教师定期在平台上提交实习生单元成绩,最后的实习总成绩由单元成绩按比例汇总而成。这样既可参与和掌控实习过程,又能优化实习考核体系,增加量化标准。如数字平台无法立即实施,可先采用电子文档或纸质文档方式。
2)实习面试结束后,组织召开实习指导教师动员会,由学校安排的指导教师和各企业安排的指导教师参加,共同学习和调整实习计划、操作标准、达标考核、指导流程等。
3)实习收尾阶段,组织召开实习总结会,对实习工作进行交流分享,对实际工作中遇到的问题提出改进建议,为即将开展的新一轮实习工作做好铺垫。
(2)新《规定》第十二条、第十三条要求,顶岗实习前学校、企业、学生须签订三方协议,这对制约企业、约束学生有了明确依据。旅游企业淡旺季明显,一些企业到了淡季就将学生解聘;学生实习中无法适应而中途离职的也时有发生,所以协议内容除新《规定》列示内容外,还应增加实习生到岗后应遵守的相关管理制度、学生违反规定的处理办法等内容。
(3)新《规定》第十四条要求,未满18周岁的学生参加顶岗实习,须由监护人签阅知情同意书。大部分中职学校学生在实习时都未达到该年龄标准,因此中职学校在实习前应按户口登记年龄进行一次筛选,将“顶岗实习学生监护人知情同意书”以统一格式发放给未满18周岁学生,并告知监护人,请监护人签阅。“知情同意书”交学校后方可参加实习面试。
(4)新《规定》第三十五条要求,职业学校或实习单位应为实习学生投保实习责任保险。实习责任险是指学生在实习期间,因学校的管理疏忽对学生造成的身体、心理伤害应由学校承担责任的保险。据调查,保险公司目前尚未推出专门的实习责任险,但可先为实习生购买一年期限的意外险。但意外险与实习责任险在投保范围、价格等方面还有差异,所以,职业学校也应同时与保险行业接触,积极推进实习责任险的设计出台。
总之,旅游管理专业顶岗实习在实施过程中还存在一些问题和困难,如企业与学校的需求差异、旅游行业淡旺季与实习期的时间矛盾、实习生生活管理和心理疏导问题等,有待在《新规定》的要求和指导下,与企业深度合作,探索出一套有效的、可操作的顶岗实习实施标准。
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇二
摘要:大数据和智游都是当下的热点,没有大数据的智游无从谈“智慧”,数据挖掘是大数据应用于智游的核心,文章探究了在智游应用中,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,智游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智游发展的有力支撑,没有大数据提供的有利信息,智游无法变得“智慧”。
2大数据与智游。
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。,江苏省镇江市首先提出“智游”的概念,虽然至今国内外对于智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游中的作用出发,把智游描述为:通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提供服务[2]。这一定义充分肯定了在发展智游中,大数据挖掘所起的至关重要的作用,指出了在智游的过程中,数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务,智游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
3大数据挖掘在智游中存在的问题。
我国提出用十年时间基本实现智游的目标[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、储存了大量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。通过这些平台,已基本能掌握跟游客和景点相关的数据,可以实现更好旅游监控、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大量部门,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非常广阔,但是面对大量的数据,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,通过云计算技术,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,相关性分析方法通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隐私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、挖掘个人隐私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,国内智游的构建还缺乏大量人才。
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应该被放在重要位置;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,培养智游大数据人才。
参考文献。
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇三
摘要:在计算机网络越来越普及的社会中造就信息传播的便利性提高,也让社交网络渐渐发展成为虚拟社群形态,从早期的电子布告栏(bbs)到现在的社交网站(socialnetworksites),都可以让人们密切讨论与互动。本文将主要探讨基于数据挖掘模型的社交网络关联预测分析,并对相关技术进行阐述。
在社交网络上,依据先前国外学者viswanath,mislove,chaandgummadi和nguyenandtran都是针对theneworleans地区社群使用者发布数据来研究使用者发布的关系,而台湾地区针对使用者社群发布的分析多以问卷方法居多,故本研究欲使用直接抓取页面数据与卷标的方法,观察使用者社群网站上发布行为,利用先前用学者所提数据呈现方式,结合关键词标记方式来了解使用者在社群网络上的发布关系。而其中社群人数拓展最快速就是微信平台,利用了社交网络的特性让使用者能更有效率的在网络上找到有关系的亲朋好友,将这世界的每个人、每个群体透过各种关系快速的串连起来[1]。
当要对hdfs读写数据时,档案将被切割成小的64mbblock,namenode将告知每个datanode,切割后的block是存放在哪,datanode将负责做本地端档案的block数据对应,并且同时datanode将对其他datanode进行数据复制备份的动作。hadoop系统的容错率和可扩充性来自于datanode,当datanode出错意外关机,其它节点上的数据将依然存在,且当需动态增删系统的运算量,只需增加datanode节点或停止datanode运作。在进行社群资料收集与前处理之前,要先了解一下信息撷取与信息过滤的不同之处。在社群网站上随机寻找开放目录上的使用者,而后进行下载该使用者发布数据的动作是谓信息撷取;而将使用者涂鸦墙上大笔数据写进本地端的hdfs系统后,并通过预先设定的一些筛选条件式和过滤方法,剔除杂乱的数据,变成对本研究有用的信息,以利后续卷标计算与关键词计算,这个过程就叫信息过滤[2]。
关键词分析部份则是针对个人涂鸦墙页面和使用者自订信息页面进行关键词标记,其关键词来源是使用者自订信息页面上含的运动、音乐、书籍、电影、电视、游戏、宗教、政治八组关键词。相关度计算是利用本研究所提相关度公式来进行个人涂鸦墙页面、使用者自订信息页面和模拟页面间的关联运算,利用页面间所含的关键词,计算出仿真页面与使用页面间的相关度。并在相关度计算阶段把社群发布分析与关键词分析的结果做个交叉分析。之后对此分析结果进行研究评估。使用者自订信息页面有让使用者自己标记自己兴趣的分类项目,分为大四大类自订选项,其自订选项下,包含子项目让使用者自订标记自己的兴趣,而该表的使用者自订分类项目就是本研究挑选关键词的依据,本研究挑选运动、音乐、书籍、电影、电视、游戏、宗教、政治这八个字作为关键词标记投掷的项目,在此就不考虑同义不同字、字面背后意涵等问题,只考虑第一层的字义[3]。
3社交网络关联预测的相关技术与应用。
社交网络分析一直以来都是个热门的话题,所有团体成员彼此之间社交关系的集合就是这个团体的社交网络,而透过社交网络分析可以了解团体成员之间的互动,这分析可应用在各种与人有关的领域上。在学校里,学生之间小团体的组成及班级中领导人物与被孤立者的存在,一直都是教育者相当关心的部份。在团体精神治疗中,成员之间的交流情况是分析治疗成果的指标之一。在网络社群中,了解使用者群体之间的互动可以帮助厂商开发更人性化的网络产品。人格特质分析也是个热门的话题,每个人的行为都有一套固定的行为模式,而分析这行为模式就是所谓的人格特质分析,这分析也可应用在各种与人有关的领域上。在学校里,不同类型的学生需要不同方式的教育。在公司面试上,公司透过分析应征者的.人格模式来录取所需要的人才[4]。然而,一般心理学使用的社交网络分析与人格特质分析都是透过纸笔测验,使用大量的人力去取得人际互动的信息,考虑团体成员间友好的互动关系,并使用方向性的连结来表达人们之间的互动关系。目前使用计算机视觉技术的社交网络分析系统,仅考虑人们同时出现频率当作亲密程度的指针,而且使用无方向性的连结来表示人们之间的互动关系。因此,我们使用拥有计算机视觉技术的多摄影机系统,透过分析人们之间的互动行为,互动行为包含互动的对象、所表达的肢体语言与情绪信息,根据分析所有的互动得到团体内所有成员之间的社交态度,而这就是这团体的社交网络。除了友好的互动关系之外,我们还考虑了厌恶的互动关系,并且使用方向性的连结来表达人们之间的互动,这让我们的社交网络分析能更贴切现实的互动情况。通过分析一个人所有的社交互动行为,可以得知此人的行为拥有何种倾向,而这行为模式就是这个人的人格特质。
总之,我们可以根据观察分析人们的互动行为,得到与人们观察得到的结果大同小异的社交网络分析,证明我们能透过计算机视觉技术取得贴近现实的社交网络分析,并且比起一般心理学的社交网络分析省下许多不必要的人力。
参考文献:
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇四
随着我国的旅游业的迅猛发展,旅游产业正迈向国际化的轨道,传统旅游业积累的海量数据,没有被有效利用,资源被极大浪费。将数据挖掘引入到旅游产业是大势所趋。当前数据挖掘在旅游信息化建设中的应用与研究情况主要集中在高校理论界的研究,大多数研究仅仅是学术研究,真正运用到旅游行业的文章多是从某个具体的方面出发,针对个别应用进行数据挖掘的融合。笔者主要研究决策树方法在旅游信息化建设中的应用。目前,决策树算法有cls算法、id3算法、c4.5算法、cart算法、sliq算法、z统计算法、并行决策树算法和sprint算法等。不同算法在执行效率、输出结果、可扩容性、可理解性、预测的准确性等方面各不相同。总的来说,这么多决策树算法各有优缺点,真正将数据挖掘运用到整个旅游信息化建设中还有很多问题需要解决。
数据挖掘中常用的基本分类算法有决策树、贝叶斯、基于规则的算法等等。其中,决策树是目前主流的分类技术,己经成功的应用于更多行业的数据分析。在关联规则挖掘研究中,最重要的是apriori算法,这个算法后来成为绝大多数关联规则分类的基础。聚类算法也是数据挖掘技术中极为重要的组成部分。与分类技术不同的是,聚类不要求对数据进行事先标定,就数据挖掘功能而言,聚类能够可以针对数据的相异度来分析评估数据,可以作为其他对发现的簇运行的数据挖掘算法的预处理步骤。各种算法分类模型建立有所不同,但原理是大致相同的。笔者考虑决策树算法结构简单,便于理解,且很擅长处理非数值型数据,建模效率高,分类速度快,特别适合大规模的数据处理的优点,结合旅游产业数据特点,故作重点分析。
旅游业数据挖掘系统的基本特点如下:统计旅游兴趣;购物消费趋向;推荐其感兴趣的旅游景点;在后台管理中,通过决策树算法对游客数量、平均年龄、景点收费、游客来自地区等进行分析总结,为旅游消费者和旅游管理者提供服务:为消费者提供吃住行购娱乐天气各方面信息查询、机票、车船票、酒店、景区门票、餐饮等方面的预定与现金支付、第三方支付、消费者评价、在线咨询等方面的便利、快捷服务。为管理者提供推荐、游客管理、线路管理、景点管理、特色服务管理、机票管理、在线咨询管理、旅游客户关系管理等服务,提高整体服务效率和水平。
旅游业信息管理系统包括游客信息管理与游客信息分析两个子模块。根据系统日常运行出现的问题及时对系统进行维护,如添加或者删除某个模块功能,系统整体运行速度的更近等。系统运用数据库层、持久化层、业务逻辑层、表示层四层体系结构,主要利用id3算法达到旅游数据信息的快速、准确分类。考虑了游客与酒店之间的关系、游客与旅游路线之间的关系、游客与旅游景点之间的关系、游客与机票、车票之间的关系、管理员与游客之间的关系、逻辑结构设计。程序之间的独立性增加,易于扩展,规范化得到保证的同时提高了系统的安全性。详细功能设计包括:用户登录、用户查询、预定及支付、后台管理、旅游客户管理和数据分析等方面。本系统中主要运用java语言就行逻辑上的处理。系统主要使用struts2和hibernate这两个框架来进行整个系统的搭建。其中struts2主要处理业务逻辑,而hibernate主要是处理数据存储、查询等操作。系统采用tomcat服务器。系统模块需要实现酒店推荐实现、景点推荐实现、天气预报实现、旅游线路实现、特产推荐、数据分析展现功能、报表数据获取、景区客流量变化分析实现等。需要进行后台信息管理等功能测试以及时间测试、数据测试等性能测试。
在对数据挖掘的基本方法与技术进行总结的基础上,结合当今数据挖掘的发展方向和研究热点,可以发现旅游业数据挖掘算法系统有待进一步完善之处:订票系统尚待完善。界面美化需要进一步改进。数据表之间的结构关系需要优化,以提高数据处理能力和效率。数据挖掘工具及算法有待精细化改进。
作者:朱晖单位:河南职业技术学院。
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇五
发现的是用户感兴趣的知识;发现的知识应当能够被接受、理解和运用。也就是发现全部相对的知识,是具有特定前提与条件,面向既定领域的,同时还容易被用户接受。数据挖掘属于一种新型的商业信息处理技术,其特点为抽取、转化、分析商业数据库中的大规模业务数据,从中获得有价值的商业数据。简单来说,其实数据挖掘是一种对数据进行深入分析的方法。因此,可以描述数据挖掘为:根据企业设定的工作目标,探索与分析企业大量数据,充分揭示隐藏的、未知的规律性,并且将其转变为科学的方法。数据挖掘发现的最常见知识包括:
1.1.1广义知识体现相同事物共同性质的知识,是指类别特点的概括描述知识。按照数据的微观特点对其表征的、具有普遍性的、极高概念层次的知识积极发现,是对数据的高度精炼与抽象。发现广义知识的方法与技术有很多,例如数据立方体和归约等。
1.1.2关联知识体现一个事件与其他事件之间形成的关联知识。假如两项或者更多项之间形成关联,则其中一项的属性数值就能够借助其他属性数值实行预测。
1.1.3分类知识体现相同事物共同特点的属性知识与不同事物之间差异特点知识。
1.2.1明确业务对象对业务问题清楚定义,了解数据挖掘的第一步是数据挖掘目的。挖掘结果是无法预测的,但是研究的问题是可预见的,仅为了数据挖掘而数据挖掘一般会体现出盲目性,通常也不会获得成功。基于用户特征的电子商务数据挖掘研究刘芬(惠州商贸旅游高级职业技术学校,广东惠州516025)摘要:随着互联网的出现,全球范围内电子商务正在迅速普及与发展,在这样的环境下,电子商务数据挖掘技术应运而生。电子商务数据挖掘技术是近几年来数据挖掘领域中的研究热点,基于用户特征的电子商务数据挖掘技术研究将会解决大量现实问题,为企业确定目标市场、完善决策、获得最大竞争优势,其应用前景广阔,促使电子商务企业更具有竞争力。主要分析了电子商务内容、数据挖掘技术和过程、用户细分理论,以及基于用户特征的电子商务数据挖掘。
1.2.2数据准备第一选择数据:是按照用户的挖掘目标,对全部业务内外部数据信息积极搜索,从数据源中获取和挖掘有关数据。第二预处理数据:加工选取的数据,具体对数据的完整性和一致性积极检查,并且处理数据中的噪音,找出计算机丢失的数据,清除重复记录,转化数据类型等。假如数据仓库是数据挖掘的对象,则在产生数据库过程中已经形成了数据预处理。
1.2.3变换数据转换数据为一个分析模型。这一分析模型是相对于挖掘算法构建的。构建一个与挖掘算法适合的分析模型是数据挖掘获得成功的重点。可以利用投影数据库的相关操作对数据维度有效降低,进一步减少数据挖掘过程中数据量,提升挖掘算法效率。
1.2.4挖掘数据挖掘获得的经济转化的数据。除了对选择科学挖掘算法积极完善之外,其余全部工作都自行完成。整体挖掘过程都是相互的,也就是用户对某些挖掘参数能够积极控制。
1.2.5评价挖掘结果这个过程划分为两个步骤:表达结果和评价结果。第一表达结果:用户能够理解数据挖掘得到的模式,可以通过可视化数据促使用户对挖掘结果积极理解。第二评价结果:用户与机器对数据挖掘获得的模式有效评价,对冗余或者无关的模式及时删除。假如用户不满意挖掘模式,可以重新挑选数据和挖掘算法对挖掘过程科学执行,直到获得用户满意为止。
用户细分是指按照不同用户的属性划分用户集合。目前学术界和企业界一般接受的是基于用户价值的细分理论,其不仅包含了用户为企业贡献历史利润,还包含未来利润,也就是在未来用户为企业可能带来的利润总和。基于用户价值的细分理论选择客户当前价值与客户潜在价值两个因素评价用户。用户当前价值是指截止到目前用户对企业贡献的总体价值;用户潜在价值是指未来用户可能为企业创造的价值总和。每个因素还能够划分为两个高低档次,进一步产生一个二维的矩阵,把用户划分为4组,价值用户、次价值用户、潜在价值用户、低价值用户。企业在推广过程中根据不同用户应当形成对应的方法,投入不同的资源。很明显对于企业来说价值用户最重要,被认为是企业的玉质用户;其次是次价值用户,被认为是金质用户,虽然数量有限,却为企业创造了绝大部分的利润;其他则是低价值用户,对企业来说价值最小,成为铅质用户,另外一类则是潜在价值用户。虽然这两类用户拥有较多的数量,但是为企业创造的价值有限,甚至很小。需要我们注意的是潜在价值用户利用再造用户关系,将来极有可能变成价值用户。从长期分析,潜在价值用户可以是企业的隐形财富,是企业获得利润的基础。将采用数据挖掘方法对这4类用户特点有效挖掘。
3.1设计问卷。
研究的关键是电子商务用户特征的数据挖掘,具体包含了价值用户特征、次价值用户特征、潜在价值用户特征,对电子商务用户的认知度、用户的需求度分析。问卷内容包括3部分:其一是为被调查者介绍电子商务的概念与背景;其二是具体调查被调查对象的个人信息,包含了性别、年龄、学历、感情情况、职业、工作、生活地点、收入、上网购物经历;其三是问卷主要部分,是对用户对电子商务的了解、需求、使用情况的指标设计。
3.2调查方式。
本次调查的问卷主体是电脑上网的人群,采用随机抽象的方式进行网上访问。一方面采用大众聊天工具,利用电子邮件和留言的方式发放问卷,另一方面在大众论坛上邀请其填写问卷。
(1)选择数据挖掘的算法利用clementine数据挖掘软件,采用c5.o算法挖掘预处理之后数据。
(2)用户数据分析。
1)电子商务用户认知度分析按照调查问卷的问题“您知道电子商务吗?”得到对电子商务用户认知情况的统计,十分了解20.4%,了解30.1%,听过但不了解具体使用方法40.3%,从未听过8.9%。很多人仅听过电子商务,但是并不清楚具体的功能与应用方法,甚至有一小部分人没有听过电子商务。对调查问卷问题“您听过电子商务的渠道是什么?”,大部分用户是利用网了解电子商务的,占40.2%;仅有76人是利用纸质报刊杂志上知道电子商务的并且对其进行应用;这也表明相较于网络宣传纸质媒体推广电子商务的方法缺乏有效性。
2)电子商务用户需求用户希求具体是指使用产品服务人员对应用产品或服务形成的需求或者期望。按照问题“假如你曾经使用电子商务,你觉得其用途怎样,假如没有使用过,你觉得其对自己有用吗?”得到了认为需要和十分需要的数据,觉得电子商务有用的用户为40.7%,不清楚是否对自己有用的用户为56.7%,认为不需要的仅有2.4%。
3)电子商务用户应用意愿应用意愿是指消费者对某一产品服务进行应用或者购买的一种心理欲望。按照问题“假如可以满足你所关心的因素,未来你会继续应用电子商务吗?”获得的数据可知,在满足各种因素时,将来一年之内会应用电子商务的用户为78.2%,一定不会应用电子商务的用户为1.4%。表明用户形成了较为强烈的应用电子商务欲望,电子商务发展前景很好。基于用户特征的电子商务数据研究,电子商务企业通过这一结果能够更好地实行营销和推广,对潜在用户积极定位,提高用户体验,积极挖掘用户价值。分析为企业准确营销和推广企业提供了一个有效的借鉴。
互联网中数据是最宝贵的资源之一,大量数据中包含了很大的潜在价值,对这些数据深入挖掘对互联网商务、企业推广、传播信息发挥了巨大的作用。近些年来,数据挖掘技术获得了信息产业的极大重视,具体原因是出现了大量的数据,能够广泛应用,并且需要转化数据成为有价值的信息知识。通过基于用户特征的电子商务数据挖掘研究,促使电子商务获得巨大发展机会,发现潜在用户,促使电子商务企业精准营销。
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇六
由于信息技术的迅速发展,现代的档案管理模式与过去相比,也有了很大的变化,也让如今的档案管理模式有了新的挑战。让人们对信息即时、大量地获取是目前档案管理工作和档案管理系统急切需要解决的问题。
(一)数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量的、不规则、乱序的数据中,进行分析归纳,得到隐藏的,未知的,但同时又含有较大价值的信息和知识。它主要对确定目标的有关信息,使用自动化和统计学等方法对信息进行预测、偏差分析和关联分析等,从而得到合理的结论。在档案管理中使用数据挖掘技术,能够充分地发挥档案管理的作用,从而达到良好的档案管理工作效果。(二)数据挖掘技术分析。数据挖掘技术分析的方法是多种多样的,其主要方法有以下几种:1.关联分析。指从已经知道的信息数据中,找到多次展现的信息数据,由信息的说明特征,从而得到具有相同属性的事物特征。2.分类分析。利用信息数据的特征,归纳总结相关信息数据的数据库,建立所需要的数据模型,从而来识别一些未知的信息数据。3.聚类分析。通过在确定的数据中,找寻信息的价值联系,得到相应的管理方案。4.序列分析。通过分析信息的前后因果关系,从而判断信息之间可能出现的联系。
在进行现代档案信息处理时,传统的档案管理方法已经不能满足其管理的要求,数据挖掘技术在这方面确有着显著的优势。首先,档案是较为重要的信息记录,甚至有些档案的重要性大到无价,因此对于此类的珍贵档案,相关的档案管理人员也是希望档案本身及其价值一直保持下去。不过越是珍贵的档案,其使用率自然也就越高,所以其安全性就很难得到保障,在档案管理中运用数据挖掘技术,可以让档案的信息数据得到分析统计,归纳总结,不必次次实物查阅,这样就极大地提升了档案相关内容的安全性,降低档案的磨损率。并且可以对私密档案进行加密,进行授权查阅,进一步提高档案信息的安全性。其次,对档案进行鉴定与甄别,这也是档案工作中较困难的过程,过去做好这方面的工作主要依靠管理档案管理员自己的能力和水平,主观上的因素影响很大,但是数据挖掘技术可以及时对档案进行编码和收集,对档案进行数字化的管理和规划,解放人力资源,提升档案利用的服务水平。第三,数据挖掘技术可以减少档案的收集和保管成本,根据档案的特点和规律建立的数据模型能为之后的工作人员建立一种标准,提升了档案的鉴定效率。
(一)档案信息的收集。在实施档案管理工作时,首先需要对档案信息数据的收集。可以运用相关档案数据库的数据资料,进行科学的分析,制定科学的说明方案,对确定的数据集合类型和一些相关概念的模型进行科学说明,利用这些数据说明,建立准确的数据模型,并以此数据模型作为标准,为档案信息的快速分类以及整合奠定基础。例如,在体育局的相关网站上提供问卷,利用问卷来得到的所需要的信息数据,导入数据库中,让数据库模型中保有使用者的相关个人信息,通过对使用者的信息数据进行说明,从而判断使用者可能的类型,提升服务的准确性。因此,数据挖掘技术为档案信息的迅速有效收集,为档案分类以及后续工作的顺利展开,提供了有利条件,为个性化服务的实现提供了保证。(二)档案信息的分类。数据挖掘技术具有的属性分析能力,可以将数据库中的信息进行分门别类,将信息的对象通过不同的特征,规划为不同的分类。将数据挖掘技术运用到档案管理中时,可以简单快速地找到想要的档案数据,能根据数据中使用者的相关数据,找寻使用者在数据库中的信息,使用数据模型的分析能力,分析出使用者的相关特征。利如,在使用者上网使用网址时,数据挖掘技术可以充分利用使用者的搜索数据以及网站的访问记录,自动保存用户的搜索信息、搜索内容、下载次数、时间等,得到用户的偏好和特征,对用户可能存在的需求进行预测和分类,更加迅速和准确的,为用户提供个性化的服务。(三)档案信息的整合。数据挖掘技术可以对新旧档案的信息进行整合处理,可以较为简单地将“死档案”整合形成为“活档案”,提供良好的档案信息和有效的档案管理。例如,对于企事业单位而言,培训新员工的成本往往比聘请老员工的成本要高出很多。对老员工的档案信息情况进行全体整合,使档案资源充分发挥作用,将档案数据进行总结和规划,根据数据之间的联系确定老员工流失的原因,然后建立清晰、明白的数据库,这样可以防止人才流失,也能大大提高档案管理的效率。
综上所述,在这个信息技术迅速跳跃发展的时代,将数据挖掘技术运用到档案管理工作中是时代发展的需求与必然结果。利用数据挖掘技术,可以使档案管理工作的效率大大提升,不仅减少了搜索档案信息的时间,节省人力物力,避免资源的浪费,还能帮助用户在海量的信息数据中,快速找到所需的档案数据信息。数据挖掘技术的运用,使静态的档案信息变成了可以“主动”为企事业单位的发展,提供有效的个性化服务的档案管家,推动了社会的快速发展。
[2]宇然,数据挖掘技术研究以及在档案计算机管理系统中的应用[d].沈阳工业大学,20xx.
[3]吴秀霞,关于档案管理方面的数据挖掘分析及应用探讨[j].经营管理者,20xx:338.
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇七
随着互联网技术的迅速发展,尤其移动互联网的爆发性发展,越来越多的公司凭借其备受欢迎的系统和app如雨后春笋般发展起来,如滴滴打车、共享单车等。海量数据自此不再是google等大公司的专利,越来越多的中小型企业也可以拥有海量数据。如何从浩如烟海的数据中挖掘出令人感兴趣和有用的知识,成为越来越多的公司急需解决的问题。因此,他们对数据挖掘分析师求贤若渴。在这一社会需求下,培养出优秀的数据挖掘分析师,是各个高校目前急需完成的一项任务。
目前,各大高等院校本科阶段争相开设数据挖掘课程。然而,该课程是一门相对较新的交叉学科,涵盖了概率统计、机器学习、数据库等学科的知识内容,难度较大。因此,大部分高校一般将此课程开设在研究生阶段,在本科生中开设此课程的学校相对较少。另外,不同的学校将其归入不同的专业中,如计算机专业、信息管理专业、统计学、医学等。可以说,这一课程基本上处于探索的过程中。我院灾害信息系于20xx年在信息管理与信息系统本科学生中首次开设了该课程。通过开设此课程,学生能够掌握数据挖掘的基本原理和各种挖掘算法等,掌握数据分析和处理、高级数据库编程等技能,达到数据聚类、分类、关联分析的目的。然而,通过前期教学过程,我们发现教学效果不理想,存在很多问题。
1、数据内驱力差。
以往数据挖掘课程重点讲授数据挖掘算法,对数据源的获取和处理极少获取。目前各大教材都在使用一些公共数据资源,这些数据资源有些已经非常陈旧了,比如20世纪80年代的加州房价数据。这些数据脱离现实,分析这些数据,学生没有任何兴趣和学习动力,也就无法发现价值。
大量具有难度的数据挖掘算法的学习,使学生丧失了学习兴趣,学完即忘,不知所用。
3、忽视对数据预处理过程的学习。
以往所使用的公共数据源或软件自带数据源,数据量小,需要的预处理工作比较少;这部分内容基本只安排一次理论课、一次实验课。而实际通过爬虫获取的数据源数据量大;这部分工作量比较大,需要占到整个数据挖掘工作量的一半以上。因此,一次理论课和一次实验课是无法让学生掌握数据预处理技能的。
4、算法编程实现难度较大。
要求学生学习一门新的编程语言,如r语言、python语言,对本科非计算机专业的学生来说难度是非常大的,尤其是课时安排只有48课时。
学生能够理解课堂案例,但在实际应用中,无法完成整个数据分析流程。
该课程的教学对象是信息管理与信息系统专业本科大四学生。因此,培养实际应用人才,使其完成整个实际数据挖掘分析流程是教师的教学目的。笔者对智联招聘、中华英才网、51job等几个大型招聘网站的几百个数据挖掘分析师相关职位进行分析,主要分析了相關职位的工作内容、职位要求以及需求企业。数据分析师主要利用数据挖掘工具对运营数据等多种数据源进行预处理、建模、挖掘、分析及优化。该职位是受业务驱动的,特点是将现有数据与业务相结合,最大程度地变现数据价值。该职位对计算机编程等相关技术不作要求,但是需要有深厚的数据挖掘理论基础,熟练使用主流的数据挖掘(或统计分析)工具。基于此,教师可以采取以下策略进行教学改革。
1、加强对业务数据的理解。
数据挖掘分析师是受业务驱动的,所以要理解实际业务,明确本次数据挖掘要解决什么问题。教师可以构建案例库,包括教师案例库、学生讨论案例库。教师案例库由教师构建,可用于课堂讲授。学生案例库由学生分组构建,并安排讨论课,由学生讲述、讨论并提交报告。
2、加强对数据的获取。
对学生感兴趣的数据源进行挖掘,这样才能更好地帮助学生理解吸收知识。因此,可以教授学生爬虫技术,编写爬虫程序,使其自主获取感兴趣的数据。
3、加强对数据的预处理工作。
在数据挖掘之前使用数据预处理技术,能够显著提高数据挖掘模式的质量,降低实际挖掘所需要的时间,应将其作为整门课程的重点进行学习。增加理论课程和实验课时,使学生掌握数据清理、数据集成、数据变换、数据归纳等数据预处理技术,并能够应对各种复杂数据源,最终利用爬虫程序获取的各种数据源进行预处理工作。
教师可以选择spssmodeler这款所见即所得的数据挖掘软件作为配套实验平台。该软件具有必需的数据预处理工具及预设的挖掘算法,学生可以把注意力放在要挖掘的数据及相关需求上,设定挖掘的主题,然后通过鼠标的点击拖拉即可完成相关主题的数据挖掘过程。学生最终可对自己获取并已处理过的数据进行挖掘分析。
5、加强教师外出培训学习。
数据挖掘技术以及大数据技术是近来比较新颖而且发展迅速的技术。教师长期身处三尺讲台之上,远离了新技术,脱离了实际。因此,需派遣教师到知名高校学习数据挖掘教学技术,到培训机构进行系统学习,到企业进行实战学习。
基于以上分析,形成了新的数据挖掘理论课程内容和实践课程内容,安排如表1和表2所示。共安排48学时,其中理论课24学时,实验课24学时。理论课重点讲授数据的获取、数据的理解、数据的预处理以及常用挖掘算法。实验课重点学习基于spssmodeler的数据挖掘,对理论课的内容进行实践。整个学习以工程项目为载体,该工程贯穿整个学习过程。学生通过爬虫程序获取自己感兴趣的数据源,根据课程进度,逐步完成后续数据的理解,再进行预处理,建模分析,评估整个过程。在课程结束时,完成整个项目,并提交报告。
在数字时代,越来越多的企业急需数据挖掘分析人才。教师应以培养实际应用人才为目的,充分培养学生对数据挖掘的学习兴趣,以工程项目为载体,贯穿整个课程周期。在教学中,打牢数据获取、理解预处理这一基石,加强建模挖掘分析,弱化对晦涩算法的编程学习,使学生真正掌握数据挖掘技术,满足社会需求。
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇八
摘要:随着互联网的广泛使用,web的数据挖掘技术成为现阶段数据挖掘技术研究的重点,但由于其数据挖掘控制的复杂,对人们的数据挖掘和使用带来了困难。而xml数据挖掘的出现弥补了web数据挖掘的缺陷,为其带来了方便。
关键词:多层次技术;xml数据挖掘;web数据挖掘;研究。
0引言。
数据挖掘就是从大量的信息数据中发现潜在的规律性内容,进而对数据应用的质量问题进行解决,实现对数据的充分利用。在互联网发展支持下的数据挖掘技术得到了快速的发展,特别是以结构化数据为主的数据挖掘技术。数据挖掘技术被广泛地应用到各个领域,并获得了好的效果。但这种结构化的数据挖掘技术无法对web数据挖掘的特性进行处理,web上的html文档格式也不规范,导致没有充分挖掘和利用有价值的知识。由此,如何优化传统数据挖掘技术,实现其和web的结合成为数据挖掘技术研究领域关注的热点。而xml的出现,弥补了web的不足,成为现阶段互联网数据组织和交换的标准,并逐渐出现在web上。文章对基于多层次技术的xml数据挖掘进行研究。
第一,异构数据库的环境。因特网上的信息可以说就是一种数据路,具有大量的数据资源,每个站点的数据源都是异构的,因此,每个站点之间的信息和组织结构不一样,形成了一种异构数据库环境。想要获得和利用这些数据资源需要进行数据挖掘,这种数据挖掘需要对站点的异构数据集成进行研究,同时还要对因特网上的数据查询问题进行解决。第二,半结构化的数据结构。传统的数据库具有数据模型,能够通过这种模型来对特定的数据进行描述。但因特网上的数据较为复杂,没有统一的模型让人进行描述,且自身具有独立性、动态性的特点,存在自述层次,因而是一种半结构化数据。
2xml数据挖掘技术。
2.1xml技术概述。
xml是由万维网协会设计的一种中介标示性语言,主要被应用在web中。xml类似于html,主要被设计用来描述数据的语言,为数据挖掘提供了一种独立的运行程序,能够实现对数据的共享,并利用计算机通讯将信息传递到多个领域。
2.2xml和html的比较。
html是web的重要技术要素之一,简单易学,被很多计算机专业人员应用于创建自己的、具有超文本特定的多媒体主页,能够实现网络和普通人的联系,创造出丰富的网页。但其在因特网的应用存在以下几点缺陷:第一,只是对信息的显示方式进行描述,没有对信息内容本身进行描述;第二,需要因特网服务器帮其处理任务工作,加重了网络的负担,降低了网络运行的效率。根据上文对xml技术的概述,可以看出,xml不是一种单纯的标记语言,而是一种定义语言,能够根据需要设定不同的标记语言,突破了html固定标记的限制,能够更好地推动web的发展。
3.1设计的特点。
第一,具有自然、性能良好、个性化设计的系统用户界面;第二,主要应用元搜索引擎页面。这种页面设计的'主要思想是首先对用户的查询请求进行预处理,之后向各个搜索引擎发送查询的请求,最后,在经过处理之后向用户反馈检索结果。第三,web页面的设计充分应用了hits的算法。第四,利用xml技术对检索的数据进行预处理。主要表现为将数据库中的所有文档形式转化为xml文档形式,之后在数据仓库的应用下实现各种文档的集成。
3.2系统设计的结构。
xml数据挖掘系统的结构主要包含用户界面模块、数据预处理模块和数据挖掘模块。第一,用户界面模块主要作为用户和系统交接的端口存在,用户通过这个界面来实现对数据挖掘系统的使用。在这个模块中,用户能够在对数据挖掘之前设定挖掘的参数,之后提出请求、对挖掘成果分析,实现个性化的数据挖掘。第二,数据预处理模块主要是指在对数据检索之后,应用xml技术对检索的数据进行预处理。第三,数据挖掘模块主要是对数据预处理后的模块信息进行挖掘,并将成果展示给用户。
4基于xml技术的web数据挖掘。
基于xml技术的web数据挖掘主要分为内容上的挖掘和形式上的挖掘两种,其中,内容挖掘主要是针对文档标记的开始和结束之间的文本部分,即对标记值的一种挖掘。具体的内容挖掘方案主要有三种:第一,利用专门的xml数据、半结构数据开发查询的语言,充分开发其查询功能,并将这种语言渗透在应用程序中,从而实现对数据的有限挖掘。这种挖掘方案能够将xml技术和数据挖掘技术进行有效的结合,且具有操作简单的特点。第二,实现对xml文档数据的结构化处理。在处理之后将其映射到现有的关系对象模型中,从而实现对数据的挖掘。第三,将xml文档视为一种文本,采用传统的数据挖局处理技术对数据进行挖掘。
4.2xml技术数据挖掘实现。
xml技术的挖掘实现主要利用xquery实现关联挖掘来进行数据挖掘,且不需要对其文档进行预处理和挖掘后处理,具有操作简单的优势。主要采用两种方式来执行xquery。第一,使用xhivenodeif对象的executexquery进行语句的执行,使得集合的每个元素都是对应的对象,并将对象转换成dom的节点来进行数据的挖掘。第二,利用xhivexqueryqueryif对象调用execute进行语句的执行。在这个过程中会涉及对外部参数的使用。
5结语。
xml数据挖掘能够有效解决因特网数据挖掘难的问题,实现数据挖掘的简单化操作。xml数据挖掘将不同结构、不容易兼容的数据进行结合,并利用自身的灵活性和延展性将各种应用软件中的数据进行不同描述,从而方便因特网中数据的收集和记录。同时,基于xml数据是自我描述性的,不需要内部的描述处理就能实现数据的交换,为其对数据的处理和应用提供了便利的支持。因此,技术xml技术的数据挖掘成为当今因特网数据挖掘的研究重点,需要有关人员引起足够的重视,进而不断促进该技术对数据挖掘的应用。
参考文献:
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇九
摘要:在本科高年级学生中开设符合学术研究和工业应用热点的进阶课程是十分必要的。以数据挖掘课程为例,本科高年级学生了解并掌握数据挖掘的相关技术,对于其今后的工作、学习不无裨益。着重阐述数据挖掘等进阶课程在本科高年级学生中的教学方法,基于本科高年级学生的实际情况,以及进阶课程的知识体系特点,提出有针对性的教学方法参考,从而提高进阶课程的教学效果。
关键词:数据挖掘;进阶课程;教学方法研究;本科高年级。
学生在本科高年级学生中开设数据挖掘等进阶课程是十分必要的,以大数据、数据挖掘为例,其相关技术不仅是当前学术界的研究热点,也是各家企事业单位招聘中重要岗位的要求之一。对于即将攻读硕士或博士学位的学生,对于即将走上工作岗位的学生,了解并掌握一些大数据相关技术,尤其是数据挖掘技术,都是不无裨益的。在目前本科教学中,对于数据挖掘等课程的教学,由于前序课程的要求,往往是放在本科四年级进行。如何激发本科四年级学生在考研,找工作等繁杂事务中的学习兴趣,从而更好地掌握数据挖掘的相关技术是本课程面临的主要挑战,也是所有本科进阶课程所面临的难题之一。
1数据挖掘等进阶课程所面临的问题。
1.1进阶课程知识体系的综合性。
进阶课程由于其理论与技术的先进性,往往是学术研究的前沿,工业应用的热点,是综合多方面知识的课程。以数据挖掘课程为例,其中包括数据库、机器学习、模式识别、统计、可视化、高性能技术,算法等多方面的知识内容。虽然学生在前期的本科学习中已经掌握了部分相关内容,如数据库、统计、算法等,但对于其他内容如机器学习、人工智能、模式识别、可视化等,有的是与数据挖掘课程同时开设的进阶课程,有的已经是研究生的教学内容。对于进阶课程繁杂的知识体系,应该如何把握广度和深度的关系尤为重要。
1.2进阶课程的教学的目的要求。
进阶课程的知识体系的综合性体现在知识点过多、技术特征复杂。从教学效益的角度出发,进阶课程的教学目的是在有限的课时内最大化学生的知识收获。从教学结果的可测度出发,进阶课程的教学需要能够有效验证学生掌握重点知识的.学习成果。1.3本科高年级学生的实际情况本科高年级学生需要处理考研复习,找工作等繁杂事务,往往对于剩余本科阶段的学习不重视,存在得过且过的心态。进阶课程往往是专业选修课程,部分学分已经修满的学生往往放弃这部分课程的学习,一来没有时间,二来怕拖累学分。
2数据挖掘等进阶课程的具体教学方法。
进阶课程的教学理念是在有限的课时内,尽可能地提高课程的广度,增加介绍性内容,在授课中着重讲解1~2个关键技术,如在数据挖掘课程中,着重讲解分类中的决策树算法,聚类中的k-means算法等复杂度一般,应用广泛的重要知识点,并利用实践来检验学习成果。
2.1进阶课程的课堂教学。
数据挖掘等进阶课程所涉及的知识点众多,在课堂上则采用演示和讲授相结合的方法,对大部分知识点做广度介绍,而对需要重点掌握知识点具体讲授,结合实践案例及板书。在介绍工业实践案例的过程中,对于具体数据挖掘任务的来龙去脉解释清楚,尤其是对于问题的归纳,数据的处理,算法的选择等步骤,并在不同的知识点的教学中重复介绍和总结数据挖掘的一般性流程,可以加深学生对于数据挖掘的深入理解。对于一些需要记忆的知识点,在课堂上采用随机问答的方式,必要的时候可以在每堂课的开始重复提问,提高学习的效果。
2.2进阶课程的课后教学。
对于由于时间限制无法在课上深入讨论的知识点,只能依靠学生在课后自学掌握。本科高年级学生的课后自学的动力不像低年级学生那么充足,可以布置需要动手实践并涵盖相关知识点的课后实践,但尽量降低作业的工程量。鼓励学生利用开源软件和框架,基于提供的数据集,实际解决一些简单的数据挖掘任务,让学生掌握相关算法技术的使用,并对算法有一定的了解。利用学院与大数据相关企业建立的合作关系,在课后通过参观,了解大数据技术在当前企业实践中是如何应用的,激发学生的学习兴趣。
2.3进阶课程的教学效果考察进阶课程的考察不宜采取考试的形式,可以采用大作业的形式。从具体的数据挖掘实践中检验教学的成果,力求是学生在上完本课程后可以解决一些简单的数据挖掘任务,将较复杂的数据挖掘技术的学习留给学生自己。
3结语。
数据挖掘是来源于实践的科学,学习完本课程的学生需要真正理解,掌握相关的数据挖掘技术,并能够在实际数据挖掘任务中应用相关算法解决问题。这也对教师的教学水平提出了挑战,并直接与教师的科研水平相关。在具体的教学过程中,发现往往是在讲授实际科研中遇到的问题时,学生的兴趣较大,对于书本上的例子则反映一般。进阶课程在注重教学方法的基础上,对于教师的科研水平提出了新的要求,这也是对于教师科研的反哺,使教学过程变成了教学相长的过程。
参考文献:
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[5]王永红.计算机类专业剖析中课程分析探讨[j].现代计算机,2011(04).
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇十
我国中央经济会议明确指出解决“三农”问题是现阶段工作中的重点内容,这进一步体现出我国对农村旅游发展的重视。基于时代背景给予农村旅游发展的支持,进一步促进了农村产业结构的调整与农村经济的良好发展。在时代的背景下,农业旅游这种新兴的旅游模式顺应市场的需求得以产生和发展。不仅能够切实的促进农民的收入取得相应的提高,还能够进一步促进农村地区的全面发展。农业资源作为农业旅游发展的主要资源,农村旅游的开发能够有效的保障农村土地的经济性质,进而对耕地数量的保护起着强有力的保障作用。
一、探讨农业旅游开发管理的模式。
1、农户分散经营模式。
目前,在我国农业旅游发展的基础阶段是由农户作为农业旅游开发的主体,农业旅游的经营模式主要是以分散式经营模式为主。以农户为主体进行经营直接具有一定的弊端,一是开发的规模相对较小并且分散,而一些农户为了追求短期的利益没有对农业旅游资源进行合理的开发,而相应附属农产品的开发也因为缺乏科学理论支持出现单一缺乏吸引力的情况。二是农户缺乏雄厚的经济实力,在农业旅游开发中没有足够的资金投入。这直接影响着产品的开发和宣传。除此之外,经营者缺乏统一的规划,对原有的田园风光进行过度的修建,从而导致环境污染更加严重[1]。
2、企业主导经营模式。
分散的农户经营模式为农业旅游开发和经营带来严重的外部问题。而通过引进有经济实力和市场经营能力的企业进行农业旅游的开发,能够在一定程度上解决这些外部问题。但引进的企业作为外来者很难考虑到乡村公共资源对后代具有的重要作用,因此仍然可能导致对农业资源进行过度的开发利用和破坏[2]。
3、村民自主开发模式。
以村民自主开发模式作为农业旅游经营模式中的主体,主要基于具有一定规模的社区内,村民自发联合形成的农业旅游开发组组织。一般情况下,会成立相应的管理委员会对农业旅游资源的占用、供应等活动进行组织和监督。并结合相应的规章制度对农业旅游资源和乡村整体文化环境进行合理的使用和维护。这一经营模式是目前比较符合我国农业旅游开发的模式[3]。
二、分析农业旅游开发管理现存问题及形成原因。
1、农业旅游开发管理现存的问题。
我国农业旅游发展相对较晚,大部分地区都处在基础发展阶段。对于现阶段农业旅游开发中普遍存在的问题主要有三种,一是农民的收入提高效果不明显。二是农村的乡土民俗和自然资源环境遭到严重的破坏,三是对于农业旅游资源很难实现可持续发展。
通过对现阶段我国农业旅游开发管理中存在问题的分析可以总结出,形成这些问题的原因主要有四个方面。一是经营者的思想观念没有跟随时代的发展进行及时的更新,这直接导致产品类型较少。二是对农业旅游开发和管理没有进行长期的规划,缺乏相应的品牌产品和足够的营销力度。三是人才和资金的短缺导致旅游市场淡季和旺季差距较大。四是相关的基础设施和配套设施不完善,并且缺乏相应的体制,导致市场形成严重的无序竞争。
三、探究农业旅游开发管理相关对策。
1、正确认识农业旅游。
农业旅游的开发和管理要以正确的思想观念作为前提指导,因此要想确保农业旅游能够保持正确的发展方向就要对其具有正确的认识。农业旅游的开发和管理一定要树立正确的旅游资源观念,打破传统观念的限制,对农业旅游资源存在的本质内涵和具有的重要价值进行充分的认识,改进和创新农业旅游开发和管理意识。相关部门和所涉及人员应该投入更多的精力对于农业旅游进行合理的开发和科学的管理,从而为农业旅游发展质量提供强有力的基础保障。
2、农业旅游规划开发。
农业旅游主要是向游客展示出农村生产生活的整体,让游客能够感受到传统的乡土民俗文化和农业资源。这也要求我们要通过有效的开发和管理形成一个综合的资源系统,必须要从整体上对农业旅游进行合理的规划和科学的开发。对于农业旅游的规划和开发不仅要保护地区生物多样性好农村生态系统,还要重视农业科学配置,保证农业旅游资源的完整性和合理性。
3、加强相应制度规范。
现阶段,我国农业旅游开发管理十分需要建立相关的制度规范。这不仅有利于农业旅游开发主体在使用公共资源时能够主动考虑社会成本,进而对公共资源的消费数量进行合理的限制。还能够在一定程度上保证农业旅游经营组织在进行科学健康的可持续发展。
4、加强旅游人才培养。
加强对农村旅游人才的培养可以从三个方面入手,一是组织相应的旅游知识培训。二是要与相应的旅游企业和高等院校建立紧密的合作,为农村旅游人才提供更多的培训机会。三是要充分结合现代化信息技术手段,一方面要利用现代化网络信息技术拓宽农村旅游人才的知识面,另一方面还要利用网络信息技术倡导农民不断加强自身的学习,从而使农民的整体素质取得提高。
四、结语。
农业旅游作为新农村建设和发展的重要内容,推动着人民生活水平的提高和国家经济的发展,要想更好的进行农业旅游的开发和管理,我们要明确目前我国农业旅游发展管理模式存在的不足,正确的认识农业旅游的重要性。要加强对其规划开发,并建立相应的制度规范对旅游人才的培养,从而促进农业旅游的可持续发展。
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇十一
计算机技术的不断发展,信息技术不断加强,在社会新的发展趋势下,以往的传统管理模式落后于现代化发展的管理水平。为了创新档案管理的模式,提高档案管理的质量,在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术。
数据挖掘技术是一种基于统计学、人工智能等等技术基础上,能够自动分析原有数据,从而做出归纳整理,并对其潜在的模式进行挖掘的决策支持过程,简单来说就是从一系列复杂的数据中提取人们需要的潜在性信息。
二十世纪末,计算机挖掘技术产生。其一般用到的方法有:
(1)孤立点分析。孤立点分析法主要用于对于特殊信息的挖掘。
(2)聚类分析。聚类分析方法是在指定的对象中,对其价值联系进行搜索。
(3)分类分析。分类分析就是找出具有一定特点的数据,对需要解读的数据进行识别。
(4)关联性分析。关联性分析方法是对指定数据中出现频繁的数据进行挖掘。
(5)序列分析。与关联性分析法一样,由数据之间内在的联系得出潜在的关联。
1.3计算机挖掘技术的形式分析。
计算机挖掘技术在使用过程中,收集到的数据不同,数据收集的方法也就不同。在对数据挖掘技术进行形式分析的时候,主要用到:分类形式、粗糙集形式、相关规则形式。
系统中的应用计算机挖掘技术,能够将隐藏的信息挖掘出来并进行总结和利用,运用到档案管理中来,在充分发挥挖掘技术作用的同时,极大的提高了档案数据的利用价值。数据挖掘技术在档案管理系统中,一般用到的方法为:
2.1收集法。
该方法在对数据库中的数据进行分析的基础上,建立对已知数据详细描述的概念模型。然后将每个测试的样本与此模型进行比较,若有一个模型在测试中被认可,就可以以此模型对管理的对象分类。例如,档案管理员就某事向客户进行问卷调查并将答案输入到数据库中。在该数据库中,对客户的回答进行具体属性描述,当有新的回答内容输入的时候,系统会自动对该客户需求分类,在减轻管理员工作压力的同时,提高了档案管理的效率。
2.2保留法。
该方法是防止老客户档案丢失并将客户留住的过程。对于任何一个企业来说,发展一个新的客户的成本要远远高于留住一个来客户的成本。在客户保留的过程中,对客户档案流失原因的分析至关重要,因此,采用挖掘技术对其进行分析是必要的。
2.3分类法。
通过计算机挖掘技术对档案进行分类,按照不同的性质进行系统的划分,将所有相似或相通的档案进行整理,在人们需要的时候,能够快速的被提取出来,提高了检索的效率和分类的专业性。
计算机挖掘技术的应用,对档案管理方式的不断完善有着极其重要的意义,其重要性主要体现在:
3.1对档案的保护更全面。
一部分具有历史意义的档案,随着保存的时间不断增加,其年代感加强,意义和价值增大。相应的,利用的频率会随着利用的价值增加,也更容易被损坏从而导致档案信息寿命折损,此外,管理不当造成泄密,使档案失去了原本的利用价值,这种存在于档案管理和利用之间的矛盾,使得档案管理面临着巨大的难题。挖掘技术的运用,缓解了这种矛盾,在档案管理工作中具有重要的意义。
3.2提升档案管理的质量。
在档案信息管理系统中引入计算机挖掘技术,使得档案信息管理打破了传统的模式,通过挖掘技术,对管理的模式有了极大的创新,工作人员以往繁重的工作压力得到释放,时间和精力更加丰富,在对档案管理的细节方面也就更加注意,同时也加快了对档案的数据信息进行处理的速度,提升档案管理的整体质量。
综上所述,计算机数据挖掘技术涉及的内容很广,对挖掘技术的运用,使得各行各业的发展水平得到了很大的提高,推动社会经济的发展,带动社会发展模式的创新。在档案管理中使用计算机挖掘技术,使得档案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同时,也需要档案信息管理人员在进行档案信息管理的时候,能合理利用计算机信息挖掘技术,在提高工作效率的同时,促进管理模式的不断创新,以适应时代发展的要求。
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇十二
摘要:随着科学技术的快速发展,各种新鲜的事物和理念得到了广泛的应用。其中机器学习算法就是一则典型案例——作为一种新型的算法,其广泛应用于各行各业之中。本篇论文旨在探讨机器学习算法在数据挖掘中的具体应用,我们利用庞大的移动终端数据网络,加强了基于gsm网络的户外终端定位,从而提出了3个阶段的定位算法,有效提高了定位的精准度和速度。
关键词:学习算法;gsm网络;定位;数据;。
移动终端定位技术由来已久,其主要是利用各种科学技术手段定位移动物体的精准位置以及高度。目前,移动终端定位技术主要应用于军事定位、紧急救援、网络优化、地图导航等多个现代化的领域,由于移动终端定位技术能够带给精准的位置服务信息,所以其在市场上还是有较大的需求的,这也为移动终端定位技术的优化和发展,带给了推动力。随着通信网络普及,移动终端定位技术的发展也得到了一些帮忙,使得其定位的精准度和速度都得到了全面的优化和提升。同时,传统的定位方法结合先进的算法来进行精准定位,目前依旧还是有较大的进步空间。在工作中我选取机器学习算法结合数据挖掘技术对传统定位技术加以改善,取得了不错的效果,但也遇到了许多问题,例如:使用机器学习算法来进行精准定位暂时无法满足更大的区域要求,还有想要利用较低的设备成本,实现得到更多的精准定位的要求比较困难。所以本文对机器学习算法进行了深入的研究,期望能够帮忙其更快速的定位、更精准的定位,满足市场的需要。
数据挖掘又名数据探勘、信息挖掘。它是数据库知识筛选中十分重要的一步。数据挖掘其实指的就是在超多的数据中透过算法找到有用信息的行为。一般状况下,数据挖掘都会和计算机科学紧密联系在一齐,透过统计集合、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。统计算法依靠于概率分析,然后进行相关性决定,由此来执行运算。
而机器学习算法主要依靠人工智能科技,透过超多的样本收集、学习和训练,能够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,但是这些算法都能够被独立使用运算,当然也能够相互帮忙,综合应用,能够说是一种能够“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、学习的潜力较强。
而且对于问题数据还能够进行精准的识别与处理分析,所以应用的频次更多。人工神经网络依靠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,综合表述潜力优秀,而且在应用的过程中,不需要依靠专家的辅助力量,虽然仍有缺陷,比如在训练数据的时候耗时较多,知识的理解潜力还没有到达智能化的标准,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决定,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,就要选取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。后期的预算主要依靠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,然后依靠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,紧之后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,要以大小为选取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,选取的区域面积越大,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,它能够帮忙我们提升定位的精准度以及定位速度,能够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,帮忙我们解决关于户外移动终端的定位的问题。
参考文献。
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数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇十三
:数据挖掘是一种特殊的数据分析过程,其不仅在功能上具有多样性,同时还具有着自动化、智能化处理以及抽象化分析判断的特点,对于计算机犯罪案件中的信息取证有着非常大的帮助。本文结合数据挖掘技术的概念与功能,对其在计算机犯罪取证中的应用进行了分析。
:数据挖掘技术;计算机;犯罪取证。
随着信息技术与互联网的不断普及,计算机犯罪案件变得越来越多,同时由于计算机犯罪的隐蔽性、复杂性特点,案件侦破工作也具有着相当的难度,而数据挖掘技术不仅能够对计算机犯罪案件中的原始数据进行分析并提取出有效信息,同时还能够实现与其他案件的对比,而这些对于计算机犯罪案件的侦破都是十分有利的。
数据挖掘技术是针对当前信息时代下海量的网络数据信息而言的,简单来说,就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机数据中对潜在的有效知识进行自动提取,从而为判断决策提供有利的信息支持。同时,从数据挖掘所能够的得到的知识来看,主要可以分为广义型知识、分类型知识、关联性知识、预测性知识以及离型知识几种。
根据数据挖掘技术所能够提取的不同类型知识,数据挖掘技术也可以在此基础上进行功能分类,如关联分析、聚类分析、孤立点分析、时间序列分析以及分类预测等都是数据挖掘技术的重要功能之一,而其中又以关联分析与分类预测最为主要。大量的数据中存在着多个项集,各个项集之间的取值往往存在着一定的规律性,而关联分析则正是利用这一点,对各项集之间的关联关系进行挖掘,找到数据间隐藏的关联网,主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在计算机犯罪取证中,可以先对犯罪案件中的特征与行为进行深度的挖掘,从而明确其中所存在的联系,同时,在获得审计数据后,就可以对其中的审计信息进行整理并中存入到数据库中进行再次分析,从而达到案件树立的效果,这样,就能够清晰的判断出案件中的行为是否具有犯罪特征[1]。而分类分析则是对现有数据进行分类整理,以明确所获得数据中的相关性的一种数据挖掘功能。在分类分析的过程中,已知数据会被分为不同的数据组,并按照具体的数据属性进行明确分类,之后再通过对分组中数据属性的具体分析,最终就可以得到数据属性模型。在计算机犯罪案件中,可以将按照这种数据分类、分析的方法得到案件的数据属性模型,之后将这一数据属性模型与其他案件的数据属性模型进行对比,这样就能够判断嫌疑人是否在作案动机、发生规律以及具体特征等方面与其他案件模型相符,也就是说,一旦这一案件的数据模型属性与其他案件的数据模型属性大多相符,那么这些数据就可以被确定为犯罪证据。此外,在不同案件间的共性与差异的基础上,分类分析还可以实现对于未知数据信息或类似数据信息的有效预测,这对于计算机犯罪案件的处理也是很有帮助的。此外,数据挖掘分类预测功能的实现主要依赖决策树、支持向量机、vsm、logisitic回归、朴素贝叶斯等几种,这些算法各有优劣,在实际应用中需要根据案件的实际情况进行选择,例如支持向量机具有很高的分类正确率,因此适合用于特征为线性不可分的案件,而决策树更容易理解与解释。
对于数据挖掘技术,目前的计算机犯罪取证工作并未形成一个明确而统一的应用步骤,因此,我们可以根据数据挖掘技术的特征与具体功能,对数据挖掘技术在计算机犯罪取证中的应用提供一个较为可行的具体思路[2]。首先,当案件发生后,一般能够获取到海量的原始数据,面对这些数据,可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法进行关联分析,找到案件相关的潜在有用信息,如犯罪嫌疑人的犯罪动机、案发时间、作案嫌疑人的基本信息等等。在获取这些基本信息后,虽然能够对案件的基本特征有一定的了解,但犯罪嫌疑人却难以通过这些简单的信息进行确定,因此还需利用决策树、支持向量机等算法进行分类预测分析,通过对原始信息的准确分类,可以得到案件的犯罪行为模式(数据属性模型),而通过与其他案件犯罪行为模式的对比,就能够对犯罪嫌疑人的具体特征进行进一步的预测,如经常活动的场所、行为习惯、分布区域等,从而缩小犯罪嫌疑人的锁定范围,为案件侦破工作带来巨大帮助。此外,在计算机犯罪案件处理完毕后,所建立的嫌疑人犯罪行为模式以及通过关联分析、分类预测分析得到的案件信息仍具有着很高的利用价值,因此不仅需要将这些信息存入到专门的数据库中,同时还要根据案件的结果对数据进行再次分析与修正,并做好犯罪行为模式的分类与标记工作,为之后的案件侦破工作提供更加丰富、详细的数据参考。
总而言之,数据挖掘技术自计算机犯罪取证中的应用是借助以各种算法为基础的关联、分类预测功能来实现的,而随着技术的不断提升以及数据库中的犯罪行为模式会不断得到完善,在未来数据挖掘技术所能够起到的作用也必将越来越大。
作者:周永杰单位:河南警察学院信息安全系。
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇十四
数据挖掘是用于发现隐藏于大量数据中的有用信息的过程。在现代商业中,数据挖掘已经成为了决策制定中不可或缺的工具。对于学习数据挖掘的人来说,写论文是一个很好的锻炼机会。本文将介绍我在撰写数据挖掘论文过程中得到的心得和体会。
一、数据收集和准备。
在进行数据挖掘和撰写论文之前,首先需要进行数据收集和准备。这个过程非常费时间和精力。它需要你花费大量的时间研究和了解你想要分析的数据,并且要确保其质量和可靠性。当你收集到充足的数据后,你需要对其进行清洗和加工,以确保它符合你的研究和分析要求。
二、寻找合适的算法。
对于不同的数据类型和研究目的,使用不同的算法是非常必要的。在进行数据分析前,我们需要先研究和了解有哪些算法可以使用,并确定哪个算法最适合你的数据和问题。此外,认真阅读一些经典的数据挖掘论文,了解如何使用不同类型的算法来处理和分析数据,对于指导你的研究和撰写论文有很大的帮助。
三、数据可视化。
数据可视化是通过图表、示意图和图像等方式将数据表达出来。它可以使得复杂的数据变得更加容易理解和使用。当你分析完你的数据后,你需要进行可视化操作,以帮助你更好地理解和展示数据。此外,数据可视化还能使你的论文更加引人注目,视觉效果更加优美。
四、语言表达。
语言表达能力在论文写作中是至关重要的。你需要清晰而有条理地表达你的研究思路和分析结果,并将其用通俗易懂的语言表现出来。此外,精确的描述和清晰的句子结构有助于阅读者理解你的思考过程。
五、多次修改和校对。
写作是一个不断完善和改进的过程。你需要对论文进行多次修改和校对,以确保你的研究思路和结果清晰明了,没有错别字和语法错误。此外,还需要注意引用来源的正确性和格式的一致性。
数据挖掘论文撰写是一个需要良好耐心和细心的工作。在整个过程中,我们需要持续学习和完善自己,才能写出高质量、有科学价值的论文。对于近期对数据挖掘领域有深入接触的读者来说,我们要虚心学习,勤奋钻研,不断提高自己的写作技巧。
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇十五
摘要:主要通过对数据挖掘技术的探讨,对职教多年累积的教学数据运用分类、决策树、关联规则等技术进行分析,从分析的结果中发现有价值的数据模式,科学合理地实现教学评估,让教学管理者能够从中发现教学活动中存在的主要问题以便及时改进,进而辅助管理者决策做好教学管理。
关键词:教学评估;数据挖掘;教学评估体系;层次分析法。
1概述。
近年来国家对中等职业教育的发展高度重视,在政策扶持与职教工作者的努力下,职业教育获得了蓬勃的发展。如何提高教学质量、培养合格的高技术人才成为职教工作者研究的课题。各种调查研究结果表明:加强师资队伍的建设,强化教师教学评估对教学质量的提高尤为重要。
所谓教学评估,就是运用系统科学的方法对教学活动或教育行为的价值、效果作出科学的判断过程。教学评估方式要灵活多样,要多途径、多方位、多形式的发挥评估的导学作用,以鼓励评估为主,充分发挥评估的激励功能,促进教学的健康发展。
在中等职业学校多年的教育教学工作中积累了大量的教务管理数据、教师档案数据等,怎样从庞杂大量的数据中挖掘出有效提高教学质量的关键因素是个难题。数据挖掘技术却可以从人工智能的角度很好地解决这一课题。通过数据挖掘技术,得到隐藏在教学数据背后的有用信息,在一定程度上为教学部门提供决策支持信息促使更好地开展教学工作,提高教学质量和教学管理水平,使之能在功能上更加清晰地认识教师教与学生学的关系及促进教育教学改革。
数据挖掘就是从大量的、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。数据挖掘应该更正确地命名为“从数据中挖掘知识”。即数据挖掘是对巨大的数据集进行寻找和分析的计算机辅助处理过程,在这一过程中显现先前未曾发现的模式,然后从这些数据中发掘某些内涵信息,包括描述过去和预测未来趋势的信息。人工智能领域习惯称知识发现,而数据库领域习惯将其称为数据挖掘。
数据挖掘过程包括对问题的理解和提出、数据收集、数据处理、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示等过程,以上的过程不是一次完成的,其中某些步骤或者全过程可能要反复进行。对问题的理解和提出在开始数据挖掘之前,最基础的工作就是理解数据和实际的业务问题,在这个基础之上提出问题,对目标作出明确的定义。
2.3.1分类分析方法:是通过分析训练集中的数据,为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则,以便以后利用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类的方法。2.3.2决策树算法:是一种常用于分类、预测模型的算法,它通过将大量数据有目的的分类,从而找到一些有价值的、潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。2.3.3聚类算法:聚类分析处理的数据对象的类是未知的。聚类分析就是将对象集合分组为由类似的对象组成的多个簇的过程。在同一个簇内的对象之间具有较高的相似度,而不同簇内的对象差别较大。2.3.4关联规则算法:侧重于确定数据中不同领域之间的关系,即寻找给定数据集中的有趣联系。提取描述数据库中数据项之间所存在的潜在关系的规则,找出满足给定支持度和置信度阈值的多个域之间的依赖关系。
在以上各种算法的研究中,比较有影响的是关联规则算法。
3教学评估体系。
评价指标体系是教学评估的基础和依据,对评估起着导向作用,因此制定一个科学全面的评价指标体系就成为改革、完善评价的首要目标。评价指标应以指导教学实践为目的,通过评价使教师明确教学过程中应该肯定的和需要改进的地方;以及给出设计评价指标的导向问题。
3.1教学评估体系的构建方法。
层次分析法(简称ahp法)是美国运筹学家t·l·saaty教授在20世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策的系统分析方法,其原理是把一个复杂问题分解、转化为定量分析的方法。它需要建立关于系统属性的各因素多级递阶结构,然后对每一层次上的因素逐一进行比较,得到判断矩阵,通过计算判断矩阵的特征值和特征向量,得到其关于上一层因素的相对权重,并可自上而下地用上一层次因素的相对权重加权求和,求出各层次因素关于系统整体属性(总目标层)的综合重要度。
3.2构建教学评估指标体系的作用。
3.2.1构建的教学评估指标,作为挖掘库选择教学信息属性的依据。
3.2.2通过ahp方法,能筛选出用来评价教学质量的相关重要属性,从而入选为挖掘库字段,这样就减去了挖掘库中对于挖掘目标来说影响较小的属性,进而大大减少了挖掘的工作量,提高挖掘效率。3.2.3通过构建教学评估指标,减少了挖掘对象的字段,从而避免因挖掘字段过多,导致建立的决策树过大,出现过度拟合挖掘对象,进而造成挖掘规则不具有很好的评价效果的现象。3.2.4提高教学质量评估实施工作的效率。
4.1学习效果评价学习评价是教育工作者的重要职责之一。评价学生的学习情况,既对学生起到信息反馈和激发学习动机的作用,又是检查课程计划、教学程序以至教学目的的手段,也是考查学生个别差异、便于因材施教的途径。评价要遵循“评价内容要全面、评价方式要多元化、评价次数要多次化,注重自评与互评的有机结合”的原则。利用数据挖掘工具,对教师业务档案数据库、行为记录数据库、奖励处罚数据库等进行分析处理,可以即时得到教师教学的评价结果,对教学过程出现的问题进行及时指正。
另外,这种系统还能够克服教师主观评价的不公正、不客观的弱点,减轻教师的工作量。
4.2课堂教学评价。
课堂教学评价不仅对教学起着调节、控制、指导和推动作用,而且有很强的导向性,是学校教学管理的重要组成部分,是评价教学工作成绩的主要手段。实现对任课教师及教学组织工作效果做出评价,但是更重要的目的是总结优秀的教学经验,为教学质量的稳定提高制定科学的规范。学校每学期都要搞课堂教学评价调查,积累了大量的数据。利用数据挖掘技术,从教学评价数据中进行数据挖掘,将关联规则应用于教师教学评估系统中,探讨教学效果的好坏与老师的年龄、职称、学历之间的联系;确定教师的教学内容的范围和深度是否合适,选择的教学媒体是否适合所选的教学内容和教学对象;讲解的时间是否恰到好处;教学策略是否得当等。从而可以及时地将挖掘出的规则信息反馈给教师。管理部门据此能合理配置班级的上课教师,使学生能够较好地保持良好的学习态度,从而为教学部门提供了决策支持信息,促使教学工作更好地开展。
结束语。
数据挖掘作为一种工具,其技术日趋成熟,在许多领域取得了广泛的应用。在教育领域里,随着数据的不断累积,把数据挖掘技术应用到教学评价系统中,让领导者能够从中发现教师教学活动中的主要问题,以便及时改进,进而辅助领导决策做好学校管理,提高学校管理能力和水平,同时通过建立有效的教学激励机制来达到提高教学质量的目的。这一研究对发展中的职业教育教学管理提出了很好的建议,为教学管理工作的计算机辅助决策增添了新的内容。将数据挖掘技术应用于中职教学评估,设计开发一套行之有效的课堂教学评价系统,是下一步要做的工作,必将有力推动职业教育的快速发展。
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇十六
:中医临床理论多是由著名医家的经验升华形成的,反映了临床上不同学术派系以及不同学科的优势特征,但这其中不免掺杂了个人主观经验,因此本文就中医临床理论研究中医病案为基础,对应用病案数据挖掘结果来总结和重建中医临床理论的方式进行了探讨,认为该方法可为完善中医临床理论提供客观的数据支持,使中医临床理论的来源更具有科学性。
科研一体化中医临床理论决定着中医临床学科的发展水平,是中医临床发展的动力。从古至今,中医名医名家辈出,他们的临床经验和学术思想不断提炼升华,逐步形成了传统的中医临床理论。新中国成立以来,中医不断汲取最新的科技成果,进行了大量临床实践,而中医临床理论发展缓慢,己经成为制约当代中医学术发展的瓶颈,对如何开拓中医临床理论的研究,可谓见仁见智,但各种新的临床理论常常裹挟着“各家学说”。在当今大数据和信息技术发达的背景下,运用数据挖掘技术对中医病案进行大数据分析,客观揭示当前中医临床理论的本来面目,尽可能减少个人见解的偏倚,对于推动中医临床理论发展具有重要的现实意义,本文就基于病案数据挖掘的中医临床理论重建进行探讨如下。
1.1中医古典文献是传统中医临床理论的基础。
众所周知,中医之所以能够屹立千年不倒,很大一部分原因是因为其有独特的理论体系,而在这其中,中医古典文献做出的贡献应该是第一位的。因为这些古典文献的记载和流传,为后世的医家提供了参考和借鉴,使得我们从前人的思维上不断创新,与临床进行有机结合,不断研究出新的适合于当前时代的临床理论。例如,中医学无论在理论研究还是在临床治疗方面的丰富,许多根本性的理论都是源自于《内经》。该书创立了藏象、经络、诊法等各方面的理论[1],勾画了中医理论的雏形,构建了中医理论体系的基本框架。到后期东汉时期张仲景的《伤寒论》则是创造了以六经辨证和脏腑辨证为主的局面,其所倡导的“观其脉证,知犯何逆,随证治之”使得辨证论治登上新的高度。到了金元时期,就是百家争鸣的时代,这期间以金元四大家为主的学派开始萌生,留下了许多可供后世医家参考的古典文献并创建了不同的临床理论,而明清时期以叶天士和吴鞠通为首确立的卫气营血和三焦辨证,使温病学的辨证理论逐步趋于完善,至今仍是指导临床治疗温热病的理论依据。总之,传统中医临床理论的构建和完善,离不开前人的摸索与贡献,也得益于著名医学家创建的传统中医理论,使得我们现在的中医体系不断的饱满和充实。
1.2当代著名中医的临床经验不断提升为中医临床理论。
传统中医的临床理论,在很大程度上展示着著名医家的临床经验。在中医理论与实践发展的相互促进过程中,当代医家通过读书、临证、心悟将实践经验不断总结并升华为理论,又在实践中不断完善既有的理论,成为中医理论发展的重要途径和模式,而当代中医理论的发展则需要将传统理论与现代实践相互融合起来。例如上世纪60年代时,面对中医基础理论中新的思想相对匮乏的这一局面,邓铁涛结合其治疗的临床经验,首次提出了“五脏相关学说”。尽管当时的理论准备并不完善,但是这一理论的提出,在很大程度上完善并且取代了“五行学说”中某些模糊性和不确定性,并且随着时代的发展,逐渐验证了邓老的这一经验的正确性,也成为指导中医临床理论的一大重要体系[2]。又如,脑出血这一现代疾病在古代名为中风,多数是“从风而治”,认为肝脏与中风的关系最为密切。随着时代的推进,自20世纪80年代以来,许多学者根据微观辨证和中医理论“离经之血便是瘀”,提出急性出血中风属中医血证,瘀血阻滞是急性期脑出血的最基本病机,是治疗的关键所在[3]。故现代中医临床治疗上多以活血化瘀法治疗脑出血、脑梗塞这一系列疾病。若是仔细研读传统中医临床理论后,我们不难得出其构成和完善离不开当代著名医家的临床经验,它是在历经岁月的洗礼下不断塑造成型的。
1.3传统中医临床理论不断将现代医学相关内容中医化。
传统中医临床理论不断吸收现代医学的理论,将其相关内容不断中医化,将病人的各种证型通过五脏辨证、阴阳五行辨证以及八纲辨证划分得越来越细化,以提供病人在中医临床上治疗的理论依据。中医吸取了现代医学理论后正在不断壮大其内容,现代医学相关内容中医化在许多难治疾病的辨证治疗中都起到了良好的指导作用[4]。如艾滋病是古代传统中医辨证论治的空白,通过对艾滋病中医病因病机、证候规律、治法方药的系统研究,提出了“艾毒伤元”“脾为枢机”“气虚为本”的病因病机学说,确立了艾滋病“培元解毒”“益气健脾”的治疗原则,为中医药防治艾滋病奠定了理论基础,为进一步提高艾滋病的中医药临床诊疗效果提供理论依据[5]。
2.1中医主流理论不突出且与时俱进力度不够。
不可否认的是,当代的中医临床理论发展也是存在诸多不足的,中医理论的完善和发展是中华五千年来集体智慧的结晶,个别医家提出的临床理论可能各有千秋,其所立的角度和思维也不尽相同。例如,同是治疗输卵管阻塞这一疾病时,朱南孙教授认为多是由于湿蕴冲任所致,其用自拟的清热利湿方来进行治疗;而李广文教授则认为这一疾病多是由于瘀血阻络为主,治疗上以活血祛瘀为法,拟通任种子汤进行治疗[6]。又如对于“和解法”这一治疗方法的理解,当代名医蒲辅周老先生认为“寒热并用,补泻合剂,表里双解,苦辛分消,调和气血,皆谓和解”。而方和谦教授则认为“在治法上扶正祛邪,表里兼顾,此法就为和解法”。不同的医家在面对不同的疾病,甚至是不同的理法方药时,所持的看法常常是“各家学说”,这就导致了当前中医临床理论发展比较混乱,不能全面地体现中国五千年来发展过程中的中医主流理论。目前中医基础理论还存在一个缺陷就是它的与时俱进力度还不够,很多古代经典方药的主治病症,在当今时代已经不再多见了。比如蛔虫导致的蛔厥这一致病因素在现代已经不再常见,对应的乌梅丸的主要适应病症也不再是蛔厥;在针对没有明显临床表现的疾病如乙肝时,按传统中医往往体现出“无证可治”的状态;传统的诊断与现代检查相结合的力度也不够,中医临床基础理论在某些程度上忽略了其与生化、b超、x光、ct等现代检查结果的结合,并没有用中医理论对其做一合理的陈述;且现在临床上很多中药的药理作用、性味归经的研究作用还不够深入、细致,其作用不能在微观上得以解释。这些都导致了临床上很多情况没有从中医理论来认识中医,不是“以中解中”,而是“以西解中”,形成了临床抛弃中医理论的状态[7]。由于中医学是一门实践性很强的学科,它是在哲学辨证的思想指导下,与临床经验不断结合,这与西医知识体系相比较,难免存在一定的滞后性,这都会使得中医临床理论发展相对的落后。
2.2部分中医理论带有权威专家的“个人学说”偏见。
传统中医强调个人经验和学说,以中医内科学为例,第八版中的脑系疾病在第九版中已经删除,其涉及到的各种脑系疾病大多数归属于心系疾病与肝系疾病。根据其版本的不同,我们可以明显看出其凸显的中心内容及其思想不同,其多是体现编著者的理论思想,在一定程度上并没有客观地揭示疾病的本质,治疗理论也不够完善,一部分内容与最新研究得出的论文理论不符,这使得当代中医临床理论在某些程度上,带有权威专家的“个人学说”色彩。由于现代西方先进的科技文化流入,使得中医在一定程度上备受质疑,而正是因为人们对于中医理论的一些偏见,才使得中医长期让人诟病。
3.1临床理论应具有真实性与系统性。
中医临床理论的发展方形应当是建立在客观并且真实的临床实践基础上,从一次次临床实践中得出。由于历史时代的原因以及假设推理、模式建设的广泛使用,当代中医临床理论中理论与假说并存的现象较为普遍,如中医的五运六气学说对现代疫病预测和人体各经络脏腑在时间上对于人体治病效果的不同等,就需要我们在扎实的文献与临床实践基础上,对医案进行认真总结,利用科学的方法深入挖掘,开展中医理论的去伪存真研究,以促进中医理论的科学与健康发展。另外,传统的中医临床治疗上所用的理法方药,多是根据个人经验所进行的。随着科技的不断发展与时代的不断进步,当代的中医临床理论应该在成功的中医医案上进行系统的总结,不断挖掘和研究其微观的结构,并随着年月的更迭不断更新,不断完善,使其具有科学性和理论依据。同时,对近年来兴起的传染性非典型肺炎、艾滋病、禽流感等古人所没有经历过的疾病的诊治,中医就其病因病机的认识以及探究相应的诊疗方法,无疑也是一种理论上的创新[8]。通过对其进行深一层次的研究和发现,归纳出合适的治则治法,找到针对这一疾病的理法方药,使其更具有系统性,使得临床上中医治病可以循序渐进,注重整体,也是当代临床理论的一大发展方向。
3.2临床理论具有信息化的特点并可持续拓展。
随着时代的进步,当代的中医临床理论可以通过网络等方式进行共享,在大数据的这一时代背景下,随着病案的不断报道与积累,可以将各类成功的中医医案进行统计和挖掘,其结果也会不断进行更新和发展。不同的医家对于某一疾病的认识角度可能不同,其表现在病位、病性、病势和证候的判断标准也不一样,因此方药规律也不一样。而通过统计某一中医或西医疾病的较大样本病例,并对其进行数据挖掘,可以得出整个中医群体对于这一疾病诊治的证候分布、治则治法、处方用药等的规律,甚至可以根据统计的结果探索出新的方药,分析他们的共同点和所在差异。将中医临床理论具有信息化的这一特点不断地拓展下去,通过计算机等客观科学的手段进行分析,与主观的名老中医传承模式相比,更具客观性,更容易被临床医生接受,对各种疾病的中医临床用药也更具有指导价值。
4.1病案研究是中医理论发展的重要基础。
在当今大数据的时代背景下,中医固有的传统整体论科学特征有了越来越多的可供改变的空间。这种变化既为其按照自身特有的规律发展特点带来了机遇,也给未来中医理论的发展提出了挑战。同时,学习医案研究也是中医学相关大学生们应该学习的一项内容。阅读医案是必要的训练,也是中医入门的方法之一。医案的故事性引人入胜,在自然而然中接受中医思维方法和传统文化知识,同时医案中所呈现的名医风范,医德对学生起到潜移默化的影响,并培养对专业的热爱[9]。病案客观、真实地直接记录疾病诊断和治疗过程,医案研究作为中医理论发展过程中至关重要的一环,是中医理论发展的重要基础,以研究病案为基础,对于中医理论的形成和临床上中医积累经验,都起到了一定的辅助提升作用。
4.2数据挖掘方法是中医理论发展的现代技术手段。
利用多种数据挖掘技术对中医病案中的有关信息行进行归纳、整理,是近年来传承中医临床经验的重要方法之一[10]。通过对同一种疾病的病案进行数据挖掘以分析医者的思路和探索其用药的。方法,对中医临床病案进行规范化的整理,能够深入总结其临床经验,挖掘隐藏在大量病案背后的诊治规律,甚至探索出新的方药配伍,为中医理论的发展提供一定的科学依据的同时,使得中医理论的发展越来越现代化,不仅仅只是停留在以前的靠读书和个人经验的结合,也为广大的中医在日后的临床治疗上提供了新的思路和方向。
4.3临床实践推动理论发展,赋予转化医学新的内涵。
目前,我们通过并按数据挖掘来总结一些中医对于治疗同一种疾病所采取的诊断和用药,可以获得新的思路,并且为完善我们现有的中医理论基础可以提供可靠的理论支持。采用数据挖掘技术对中医学术思想和临证经验进行研究,可以全面解析其中的规律,分析中医个体化诊疗信息特征,提炼出临证经验中蕴藏的新理论、新力法,可以实现经验的有效总结与传承[11]。与此同时,要求我们用发展的眼光将现代的科技手段整合加入到传统的中医学理论中去,推陈出新,通过临床实践与基础理论的不断结合,不断完善,推动祖国医学现代化,谱写有关于中医学在转化医学上新的篇章。
[2]邱仕君,吴玉生。在基础理论与临床医学之间———对邓铁涛教授五脏相关学说的理论思考[j].湖北民族学院学报(医学版),2005,22(2):36-39.
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[4]靳士英。邓铁涛教授学术成就管[j].现代医院,2004(9):1-6.
[7]孟静岩,应森林。试论中医基础理论指导临床研究的思考与途径[j].上海中医药大学学报,2009(3):3-5.
数据挖掘论文答辩数据挖掘论文篇十七
网络的发展带动了电子商务市场的繁华,大量的商品、信息在现有的网络平台上患上以交易,大大简化了传统的交易方式,节俭了时间,提高了效力,但电子市场繁华违后暗藏的问题,同样成为人们关注的焦点,凸起表现在海量信息的有效应用上,如何更为有效的管理应用潜伏信息,使他们的最大功效患上以施展,成为人们现在钻研的重点,数据发掘技术的发生,在必定程度上解决了这个问题,但它也存在着问题,需要不断改善。
数据发掘(datamining)就是从大量的、不完整的、有噪声的、隐约的、随机的原始数据中,提取隐含在其中的、人们事前不知道的、但又是潜伏有用的信息以及知识的进程。或者者说是从数据库中发现有用的知识(kdd),并进行数据分析、数据融会(datafusion)和决策支撑的进程。数据发掘是1门广义的交叉学科,它汇聚了不同领域的钻研者,特别是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者以及工程技术人员。
数据发掘技术在电子商务的利用。
在对于web的客户走访信息的发掘中,应用分类技术可以在internet上找到未来的潜伏客户。使用者可以先对于已经经存在的走访者依据其行动进行分类,并依此分析老客户的1些公共属性,抉择他们分类的症结属性及互相间瓜葛。对于于1个新的走访者,通过在web上的分类发现,辨认出这个客户与已经经分类的老客户的1些公共的描写,从而对于这个新客户进行正确的分类。然后从它的分类判断这个新客户是有益可图的客户群仍是无利可图的客户群,抉择是不是要把这个新客户作为潜伏的客户来对于待。客户的类型肯定后,可以对于客户动态地展现web页面,页面的内容取决于客户与销售商提供的产品以及服务之间的关联。若为潜伏客户,就能够向这个客户展现1些特殊的、个性化的页面内容。
在电子商务中,传统客户与销售商之间的空间距离已经经不存在,在internet上,每一1个销售商对于于客户来讲都是1样的,那末使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间,对于销售商来讲则是1个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间,就应当全面掌握客户的阅读行动,知道客户的兴致及需求所在,并依据需求动态地向客户做页面举荐,调剂web页面,提供独有的1些商品信息以及广告,以使客户满意,从而延长客户在自己的网站上的驻留的时间。
数据发掘技术可提高站点的效力,web设计者再也不完整依托专家的定性指点来设计网站,而是依据走访者的信息特征来修改以及设计网站结构以及外观。站点上页面内容的支配以及连接就如超级市场中物品的货架左右1样,把拥有必定支撑度以及信任度的相干联的物品摆放在1起有助于销售。网站尽量做到让客户等闲地走访到想走访的页面,给客户留下好的印象,增添下次走访的机率。
通过web数据发掘,企业可以分析顾客的将来行动,容易评测市场投资回报率,患上到可靠的市场反馈信息。不但大大降低公司的运营本钱,而且便于经营决策的制订。
数据发掘在利用中面临的问题。
一数据发掘分析变量的选择。
数据发掘的基本问题就在于数据的数量以及维数,数据结构显的无比繁杂,数据分析变量即是在数据发掘中技术利用中发生的,选择适合的分析变量,将提高数据发掘的效力,尤其合用于电子商务中大量商品和用户信息的处理。
针对于这1问题,咱们完整可以用分类的法子,分析出不同信息的属性和呈现频率进而抽象出变量,运用到所选模型中,进行分析。
二数据抽取的法子的选择。
数据抽取的目的是对于数据进行浓缩,给出它的紧凑描写,如乞降值、平均值、方差值、等统计值、或者者用直方图、饼状图等图形方式表示,更主要的是他从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是1种把最原始、最基本的信息数据从低层次抽象到高层次上的进程。可采取多维数据分析法子以及面向属性的归纳法子。
三数据趋势的。预测。
数据是海量的,那末数据中就会隐含必定的变化趋势,在电子商务中对于数据趋势的预测尤为首要,尤其是对于客户信息和商品信息公道的预测,有益于企业有效的决策,取得更多地利润。但如何对于这1趋势做出公道的预测,现在尚无统1标准可寻,而且在进行数据发掘进程中大量数据构成文本后格式的非标准化,也给数据的有效发掘带来了难题。
针对于这1问题的发生,咱们在电子商务中可以利用聚类分析的法子,把拥有类似阅读模式的用户集中起来,对于其进行详细的分析,从而提供更合适、更令用户满意的服务。聚类分析法子的优势在于便于用户在查看日志时对于商品及客户信息有全面及清晰的把握,便于开发以及执行未来的市场战略,包含自动给1个特定的顾客聚类发送销售邮件,为1个顾客聚类动态地扭转1个特殊的站点等,这不管对于客户以及销售商来讲都是成心义。
四数据模型的可靠性。
数据模型包含概念数据模型、逻辑数据模型、物理模型。数据发掘的模型目前也有多种,包含采集模型、处理模型及其他模型,但不管哪一种模型都不是很成熟存在缺点,对于数据模型不同采取不同的方式利用。可能发生不同的结果,乃至差异很大,因而这就触及到数据可靠性的问题。数据的可靠性对于于电子商务来讲尤为首要作用。
针对于这1问题,咱们要保障数据在发掘进程中的可靠性,保证它的准确性与实时性,进而使其在最后的结果中的准确度到达最高,同时在利用模型进程中要尽可能全面的分析问题,防止片面,而且分析结果要由多人进行评价,从而最大限度的保证数据的可靠性。
五数据发掘触及到数据的私有性以及安全性。
大量的数据存在着私有性与安全性的问题,尤其是电子商务中的各种信息,这就给数据发掘造成为了必定的阻碍,如何解决这1问题成了技术在利用中的症结。
为此相干人员在进行数据发掘进程中必定要遵照职业道德,保障信息的秘要性。
六数据发掘结果的不肯定性。
数据发掘结果拥有不肯定性的特征,由于发掘的目的不同所以最后发掘的结果自然也会千差万别,以因而这就需要咱们与所要发掘的目的相结合,做出公道判断,患上出企业所需要的信息,便于企业的决策选择。进而到达提高企业经济效益,取得更多利润的目的。
数据发掘可以发现1些潜伏的用户,对于于电子商务来讲是1个不可或者缺的技术支撑,数据发掘的胜利请求使用者对于指望解决问题的领域有深入的了解,数据发掘技术在必定程度上解决了电子商务信息不能有效应用的问题,但它在运用进程中呈现的问题也亟待人们去解决。相信数据发掘技术的改良将推动电子商务的深刻发展。
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