數(shù)據(jù)挖掘論文 (優(yōu)選10篇)

(優(yōu)選篇)篇1：數(shù)據(jù)挖掘論文題目：檔案信息管理系統(tǒng)中的計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探討關(guān)鍵詞：檔案信息管理系統(tǒng);計算機;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述數(shù)，確保技術(shù)框架結(jié)構(gòu)的完整性。目前，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)常用的工具，如SAS企業(yè)的EnterpriseMiner、IBM企業(yè)的IntellientMiner以及SPSS企業(yè)的Clementine實際工作過程中，往往會利用數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)預(yù)處理工具進行數(shù)據(jù)定型和更新管掘技術(shù)對相關(guān)數(shù)據(jù)進行處理。2檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)倉庫的建立2.1客戶需求單元管理，因此，要集中劃分檔案數(shù)據(jù)分析的主題，并且有效錄入檔案信息，確保滿從根本上提高數(shù)據(jù)倉庫分析的完整性。結(jié)合不同人員的工作需求建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉庫。(2)檔案工作要利用數(shù)據(jù)分析和檔案用戶特征分析進行分類描述。(3)確定檔案的基礎(chǔ)性分類主題，一般而言，要將文書檔案歸檔狀況、卷數(shù)等基礎(chǔ)性信息作為分類依據(jù)。2.2數(shù)據(jù)庫設(shè)計單元整合組成事實表的主鍵項目，建立框架結(jié)構(gòu)。保數(shù)據(jù)儲存過程切實有效。(1)檔案管理中文書檔案目錄卷數(shù)事實表:事實表主Gdyear_key;文書歸檔類型，字段類型Int，字段為Ajtm_key;文書歸檔單位，字段類型Int，字段為Gddw_key;文書檔案生成年份，字段類型Int，字段為Ajscsj_key，以及段類型Int，字段為Id;文書歸檔利用日期，字段類型Int，字段為Date_key;文書歸檔利用單位，字段類型Int，字段為Dw_key;文書歸檔利用類別，字段類型Dayear_key等[1]。和水平，確保建立循環(huán)和反饋的系統(tǒng)框架體系，并且處理增長過程和完善過程，分析并且制作相應(yīng)的表，主要包括檔案年度維表、利用方式維表等。其次，要建關(guān)操作如下:deletefromdaggdtemp//刪除臨時表中的數(shù)據(jù)Chcount=dag1.importfile(dbo.uwswj)//將文書目錄中數(shù)據(jù)導(dǎo)出到數(shù)據(jù)窗口Dag1.update()//將數(shù)據(jù)窗口中的數(shù)據(jù)保存到臨時表數(shù)據(jù)處理效果。2.3多維數(shù)據(jù)模型建立單元優(yōu)勢。提高實際效率。另一方面，能刪除數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)更新，檢索相關(guān)關(guān)鍵詞即可。并且也能同時修改數(shù)據(jù)，維護檔案撤出和檔案追加的動態(tài)化處理效果。時，也能對事實表外鍵進行分析[2]。3檔案信息管理系統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)倉庫的實現(xiàn)3.1描述需求服務(wù)機制。3.2關(guān)聯(lián)計算[由XXX---網(wǎng)友投稿]A和B兩個基礎(chǔ)A和B在同一時間出現(xiàn)的基礎(chǔ)性概率。率較大，則說明兩者的關(guān)聯(lián)度較高。另外，在分析置信度時，利用A的狀直接證明A和B能同一時間出現(xiàn)。3.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法算模型和分類體系展開深度分析[3]。3.4實現(xiàn)多元化應(yīng)用在檔案管理工作中應(yīng)用計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能對檔案分類管理予以分析，行差異化分析的過程中，能結(jié)合不同的元素對具體問題展開深度調(diào)研。一方面，數(shù)據(jù)挖掘的基本結(jié)構(gòu)[4]。例如，檔案管理人員借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能整合檔案使體系。4結(jié)語化奠定堅實基礎(chǔ)。并且，數(shù)據(jù)庫的建立，也能節(jié)省經(jīng)費和設(shè)備維護成本，真正實現(xiàn)數(shù)字化全面發(fā)展的目標，促進檔案信息管理工作的長效進步。參考文獻[1]曾雪峰.計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)及其在檔案信息管理中的運用研究[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2016(9):285.[2]王曉燕.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案信息管理中的應(yīng)用[J].蘭臺世界，2014(23):25-26.[3]韓吉義.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高校圖書館檔案信息管理平臺的構(gòu)筑[J].山西檔案，2015(6):61-63.[4]哈立原.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高校圖書館檔案信息管理平臺構(gòu)建[J].山西檔案，2016(5):105-107.篇2：數(shù)據(jù)挖掘論文數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的運用關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；電力調(diào)度自動化系統(tǒng)；周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法前言電力數(shù)據(jù)收集、整理質(zhì)量直接影響電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的控制和管理水平，掘在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中應(yīng)用展開具體研究的原因所在。1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)挖掘。2數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用2.1應(yīng)用方式掘，具體應(yīng)用如下所示。（1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。作為應(yīng)用較為廣泛的一種人工智能研究方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)早勢所在，這就使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較為適用于模糊、不完整、不準確數(shù)據(jù)的處理。在電要透過整合統(tǒng)一使相關(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)成結(jié)構(gòu)模型，透過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管及數(shù)據(jù)共享。（2）灰色分析法?；疑治龇軌蜉^好分析電力調(diào)度過程出現(xiàn)的不完整數(shù)集的可靠性，電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的運行也將由此獲得較為有力的支持。（3）關(guān)聯(lián)規(guī)則。作為數(shù)據(jù)挖掘的重要分支，關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠透過發(fā)覺超多數(shù)信息素濃度較高，結(jié)合負信息素理論，即可保證有信息素的地方螞蟻不能走過。如使用表1所示的事務(wù)數(shù)據(jù)庫D分類數(shù)據(jù)A求得表2規(guī)則挖掘算法的思想，也能夠認識到蟻群算法的重要性。2.2應(yīng)用實踐關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，這一系統(tǒng)的建立過程如下所示。（1）開發(fā)平臺選取。結(jié)合系統(tǒng)功能需要，選取了微軟的平臺作為主要系統(tǒng)系統(tǒng)開發(fā)需要。（2）基于數(shù)據(jù)橋的數(shù)據(jù)集成模塊設(shè)計。思考到我國當下電力事業(yè)的數(shù)據(jù)集洗，數(shù)字數(shù)據(jù)不完整、日期數(shù)據(jù)不完整、錯誤日期型數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)等僅屬于清如數(shù)字數(shù)據(jù)不完整采用“補0，補null，默認值”的清洗策略。此外，無類型文料[3]。（3）數(shù)據(jù)庫管理模塊設(shè)計。采用微軟公司的SQLServer數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，由此理包含數(shù)據(jù)管理、結(jié)構(gòu)管理、刪除三方面功能，而數(shù)據(jù)表導(dǎo)出則包括文本文件、Excel文件、Access文件、Xml文件、其他數(shù)據(jù)庫五部分資料。（4）數(shù)據(jù)分析功能模塊設(shè)計。數(shù)據(jù)分析功能模塊由同期數(shù)據(jù)分析、周期性→根據(jù)條件生成SQL模塊設(shè)計。圍繞報警周期性、負荷周期性、遙測周期性三方面開展數(shù)據(jù)挖掘，即參數(shù)→輸入預(yù)警分析參數(shù)→合法→分析預(yù)測→決定預(yù)測類型→有無推薦→輸出動輸入數(shù)據(jù)集方法，程序流程為：“初始化已有周期性數(shù)據(jù)集→輸入?yún)?shù)→合法？→數(shù)據(jù)集交叉？→計算Conf、Sup→計算下一對數(shù)據(jù)集→完成”。3結(jié)束語此，在相關(guān)領(lǐng)域的理論研究和實踐探索中，本文資料能夠發(fā)揮必須參考作用。參考文獻：[3]曹鐵生.電力調(diào)度自動化系統(tǒng)應(yīng)用現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢研究分析[J].硅谷，[4]周洋.數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用解析[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)[5]李夢鳴.大數(shù)據(jù)挖掘平臺在電力運營監(jiān)測工作的應(yīng)用[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)作者：何宇雄；苑晉沛；聶宇；羅超；高小芊；寇霄宇；李蔚單位：國網(wǎng)湖北省電力公司武漢供電公司篇3：數(shù)據(jù)挖掘論文后面還有多篇數(shù)據(jù)挖掘論文！題目：機器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)算法;GSM網(wǎng)絡(luò);定位;數(shù)據(jù);善，取得了不錯的效果，但也遇到了許多問題，例如:使用機器學(xué)習(xí)算法來進行到更多的精準定位的要求比較困難。所以本文對機器學(xué)習(xí)算法進行了深入的研究，期望能夠幫忙其更快速的定位、更精準的定位，滿足市場的需要。1數(shù)據(jù)挖掘概述下，數(shù)據(jù)挖掘都會和計算機科學(xué)緊密聯(lián)系在一齊，透過統(tǒng)計集合、在線剖析、檢習(xí)算法是數(shù)據(jù)挖掘算法里面應(yīng)用得比較廣泛的兩類。統(tǒng)計算法依靠于概率分析，然后進行相關(guān)性決定，由此來執(zhí)行運算。重要和常見的一種。因為它的優(yōu)秀的數(shù)據(jù)處理和演練、學(xué)習(xí)的潛力較強。而且對于問題數(shù)據(jù)還能夠進行精準的識別與處理分析，所以應(yīng)用的頻次更據(jù)需求。綜合來看，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模，它的精準度比較高，綜合表述潛力優(yōu)秀，而且在應(yīng)用的過程中，不需要依靠專家的輔助力量，雖然仍有缺陷，比如在對于其他方式而言，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢依舊是比較突出的。2以機器學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)的GSM網(wǎng)絡(luò)定位2.1定位問題的建模建模的過程主要是以支持向量機定位方式作為基礎(chǔ)，把定位的位置柵格化，解。2.2采集數(shù)據(jù)和預(yù)處理10千米的二線城市。為定位數(shù)據(jù)，然后把定位數(shù)據(jù)周邊十米內(nèi)的前三組訓(xùn)練數(shù)據(jù)的相關(guān)信息進行清據(jù)信息的經(jīng)緯度和平均值，再進行換算，最終，得到真實的數(shù)據(jù)量，提升定位的速度以及有效程度。2.3以基站的經(jīng)緯度為基礎(chǔ)的初步定位積增加，那么模型和分類也相應(yīng)增加，而且更加復(fù)雜，所以，利用機器學(xué)習(xí)算法來進行移動終端定位的過程，會隨著定位區(qū)域面積的增大，而耗費更多的時間。利用基站的經(jīng)緯度作為基礎(chǔ)來進行早期的定位，則需要以下幾個步驟:要將邊長為十千米的正方形分割成一千米的小柵格，如果想要定位數(shù)據(jù)集內(nèi)的相關(guān)信息，柵格，就要對邊長是一千米的柵格精心計算。2.4以向量機為基礎(chǔ)的二次定位柵格的變小，定位的精準度將越來越高，而由于增加分類的問題數(shù)量是上升的，所以，定位的復(fù)雜度也是相對增加的。2.5以K-近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位之后就是定位模型的訓(xùn)練。以K-近鄰法為基礎(chǔ)的三次定位需要的是綜合訓(xùn)練信越低。3結(jié)語題。參考文獻[1]陳小燕，CHENXiaoyan.機器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2015，v.38;No.451(20):11-14.[2]李運.機器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[D].北京郵電大學(xué)，2014.[3]莫雪峰.機器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用[J].科教文匯，2016(07):175-178.篇4：數(shù)據(jù)挖掘論文數(shù)據(jù)挖掘與圖書館用戶資源分析關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；用戶資源數(shù)據(jù)挖掘，即數(shù)據(jù)系統(tǒng)中的信息發(fā)現(xiàn)。隨著計算機技術(shù)，個性是云計算、大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館的應(yīng)用，能夠?qū)⒑Ａ康挠脩糍Y源進行聚類、關(guān)聯(lián)、整合，力支撐。1大數(shù)據(jù)下的圖書館用戶資源特征群體定制信息，還能夠建立一個共享信息平臺，讓不同用戶建立網(wǎng)絡(luò)交流。1.1數(shù)據(jù)量大并且分布更廣頁、移動終端的信息獲取，顯示出用戶資源的分散性。1.2數(shù)據(jù)資料多元化，形式靈活化料共享互動平臺，使得用戶資源的資料更加多元化。2圖書館用戶資源利用2.1有助于利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立用戶資源圖書館取和檢索。另一方面，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)建立的用戶資源圖書館，服務(wù)器眾多，書館平臺以及應(yīng)用服務(wù)得到解決。為應(yīng)付不斷提高的用戶資源存儲方面的壓為，決此問題。2.2加速圖書館資源的數(shù)字化的館藏數(shù)字化將會加快發(fā)展，而不只是圖書書目的劇增。2.3降低人力資源成本，使圖書館各類資源得以整合和優(yōu)化2.4有利于分析用戶心理和提升用戶體驗程，相反，用戶心理能夠?qū)τ脩粜枨蟮膹娙酢哟?、方向產(chǎn)生極為重要的影響，驗研究當屬企業(yè)營銷活動，主要用來研究用戶與企業(yè)、產(chǎn)品或服務(wù)之間的互動。為動作，提高用戶的滿意度，滿足用戶需求。3結(jié)語源，采用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)歸檔分析等技術(shù)，掌握用戶資源特征，有助于圖書館精的資料和形式，實現(xiàn)圖書館資源的有效利用。參考文獻[1]陳文偉等.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)[M].北京:北京工業(yè)出版社，2002.[2]郭崇慧等.北京數(shù)據(jù)挖掘教程[M].北京:清華大學(xué)出版社，2005.[3]徐永麗等.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中用戶信息需求障礙分析[J].圖書館理論與實踐，2004.篇5：數(shù)據(jù)挖掘論文題目：大數(shù)據(jù)挖掘在智慧旅游應(yīng)用中的探究關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);智慧旅游;數(shù)據(jù)挖掘;1引言隨著人民生活水平的進一步提高，旅游消費的需求進一步上升，在云計算、給的有利信息，智慧旅游無法變得“智慧”。2大數(shù)據(jù)與智慧旅游旅游業(yè)是信息密、綜合性強、信息依存度高的產(chǎn)業(yè)[1]，這讓其與大數(shù)據(jù)自然產(chǎn)生了交匯。2010年，江蘇省鎮(zhèn)江市首先提出“智慧旅游”的概念，雖然至今國內(nèi)外對于智慧旅游還沒有一個統(tǒng)一的學(xué)術(shù)定義，但在與大數(shù)據(jù)相關(guān)的描述中，有學(xué)者從大數(shù)據(jù)挖掘在智慧旅游中的作用出發(fā)，把智慧旅游描述為:透過充信息，然后利用這些信息為相關(guān)部門或?qū)ο髱Ыo服務(wù)[2]。這必須義充分肯定了程中，數(shù)據(jù)的收集、儲存、管理都是為數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)，智慧旅游最終所需要的是利用挖掘所得的有用信息。3大數(shù)據(jù)挖掘在智慧旅游中存在的問題2020了超多數(shù)據(jù)后，對它們深入挖掘不夠，沒有發(fā)掘出數(shù)據(jù)更多的價值。3.1信息化建設(shè)國內(nèi)許多景區(qū)已經(jīng)實現(xiàn)Wi-Fi可視化平臺，從中進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計、行為分析、監(jiān)控預(yù)警、服務(wù)質(zhì)量監(jiān)督等。透過業(yè)宏觀監(jiān)控，對該地的旅游管理和推廣都能發(fā)揮重要作用。能保證，但是大部分景區(qū)還無法實現(xiàn)對景區(qū)全面、透徹、及時的感知，更為困難旅游網(wǎng)站等。如此多的部門相關(guān)聯(lián)，要想建立一個完整全面的大數(shù)據(jù)實驗平臺，難度可想而知。3.2大數(shù)據(jù)挖掘方法構(gòu)化數(shù)據(jù)，透過云計算技術(shù)，對數(shù)據(jù)的收集、存儲都較為容易，但對數(shù)據(jù)的挖掘離分析，聚類分析等等，這些方法從不同的角度對數(shù)據(jù)進行挖掘。其中，相關(guān)性形式很復(fù)雜。在旅游非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中，一張圖片、一個天氣變化、一次輿情評價行中、行后”大數(shù)據(jù)的實時性挖掘都是很大的挑戰(zhàn)。3.3數(shù)據(jù)安全2017年，數(shù)據(jù)安全事件屢見不鮮，伴著大數(shù)據(jù)而來的數(shù)據(jù)安全問題日益凸數(shù)據(jù)中心留下痕跡，如何保證這些信息被合法合理使用，讓數(shù)據(jù)“可用不可見”[4]，這是亟待解決的問題。同時，在大數(shù)據(jù)資源的開放性和共享性下，個度成反比。此外，經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析、挖掘，個人保密更易被發(fā)現(xiàn)和暴露，從而可能引發(fā)一系列社會問題。大數(shù)據(jù)背景下的旅游數(shù)據(jù)當然也避免不了數(shù)據(jù)的安全問題。如果游客“吃、住、行、游、娛、購”的數(shù)據(jù)被放入數(shù)據(jù)庫，被完全共享、挖掘、分析，那游客是進行大數(shù)據(jù)挖掘的前提。3.4大數(shù)據(jù)人才據(jù)統(tǒng)計未來3~5乏超多人才。4解決思路在信息化建設(shè)上，加大政府投入，加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，抓取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，打通各數(shù)據(jù)壁壘，建設(shè)旅游大數(shù)據(jù)實驗平臺;在挖掘方法上，對旅游大數(shù)據(jù)實時性數(shù)據(jù)的挖掘就應(yīng)被放在重要位置;在數(shù)據(jù)安全上，從加強大大數(shù)據(jù)人才。參考文獻[1]翁凱.大數(shù)據(jù)在智慧旅游中的應(yīng)用研究[J].信息技術(shù)，2015，24:86-87.[2]梁昌勇，馬銀超，路彩虹.大數(shù)據(jù)挖掘，智慧旅游的核心[J].開發(fā)研究，2015，5(180):134-139.[3]張建濤，王洋，劉力剛.大數(shù)據(jù)背景下智慧旅游應(yīng)用模型體系構(gòu)建[J].企業(yè)經(jīng)濟，2017，5(441):116-123.[4]王竹欣，陳湉.保障大數(shù)據(jù)，從哪里入手[N].人民郵電究，2017-11-30.篇6：數(shù)據(jù)挖掘論文云計算下物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵詞：云計算平臺；物聯(lián)網(wǎng)；數(shù)據(jù)挖掘；Hodoop隨著2010年提出的“數(shù)字地球”概念影響力不斷擴大，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與我國界對物聯(lián)網(wǎng)的要求也在不斷提升，而為了解決物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域正面臨的數(shù)據(jù)挖掘難題，正是本文就云計算平臺下物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘展開具體研究的原因所在。1物聯(lián)網(wǎng)與云計算1.1物聯(lián)網(wǎng)者將物聯(lián)網(wǎng)稱作新科技革命的原因。在S.Haller等業(yè)界權(quán)威學(xué)者的展望中，其認為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在未來將實現(xiàn)物理對象無縫集成到信息網(wǎng)絡(luò)之中并成為參與者，的解決方法。對于物聯(lián)網(wǎng)來說，其具備著全面感知、可靠傳遞、智能處理三方面面能夠視作典型物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的組成。1.2云計算云計算本質(zhì)上屬于一種基于互聯(lián)網(wǎng)的新計算方式，其能夠結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)異構(gòu)、自治服務(wù)較好滿足用戶的計算需要，云計算中的“云”也能夠被視作對IT底層基礎(chǔ)設(shè)施的一種抽象概念。本文研究應(yīng)用的Hodoop屬于典型的云計算基礎(chǔ)開發(fā)平臺，其本質(zhì)上屬于一個分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)的架構(gòu)，Hodoop在云計算領(lǐng)域的地位能夠說近似于IT產(chǎn)業(yè)的Linux系統(tǒng)。Hodoop的核心為分布式文件系統(tǒng)HDFS和Hodoop的布置能效性潛力，由此Hodoop這一云計算基現(xiàn)云計算相關(guān)功用。1.3物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘需要解決的關(guān)鍵性問題起人們關(guān)注，那里的關(guān)鍵性問題主要由以下幾方面構(gòu)成：1.3.1傳統(tǒng)模式難以應(yīng)用中央模式該模式的效用無從發(fā)揮。1.3.2對中央節(jié)點硬件要求較高時處理需求，高性能的中央節(jié)點硬件要求務(wù)必得到滿足。1.3.3節(jié)點資源有限在有限的節(jié)點資源影響下，分布式節(jié)點務(wù)必負責(zé)原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理與傳遞。1.3.4外在因素影響展的原因所在。2基于云計算的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)合Hodoop云計算基礎(chǔ)開發(fā)平臺進行基礎(chǔ)平臺搭建，選取用物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集為例，構(gòu)成了物聯(lián)網(wǎng)感知層、傳輸層、數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)層四部分模塊組成的平臺，各模塊的實現(xiàn)思路與功能如下所示。2.1物聯(lián)網(wǎng)感知層的采集節(jié)點支持，那里的采集節(jié)點主要由攝像頭、傳感器、其他儀器儀表組成，臺的數(shù)據(jù)中心。2.2傳輸層傳輸層基于Hodoop云計算基礎(chǔ)開發(fā)平臺構(gòu)建的物聯(lián)網(wǎng)挖掘系統(tǒng)則結(jié)合傳感器網(wǎng)絡(luò)、有信息能夠更快、更好的傳遞到云計算數(shù)據(jù)中心，由此實現(xiàn)的更高質(zhì)量互通互聯(lián)，則保證了系統(tǒng)中監(jiān)測設(shè)備的網(wǎng)絡(luò)化高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)靡詫崿F(xiàn)。2.3數(shù)據(jù)層物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備著異構(gòu)性、海量性等特點，這就使得基于Hodoop云計算基礎(chǔ)開發(fā)平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)對于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的存儲與處理存在著較高要模塊需要結(jié)合Hodoop云計算基礎(chǔ)開發(fā)平臺中的HDFS聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中各NameNode節(jié)點文件類型為PML的原因。PML能夠透過一種通用的方式進行物體描述，而作為基于XML在與XML相同核心思想的影響下，其便能夠在物品的詳細信息帶給、物品信息交換等領(lǐng)域發(fā)揮不俗的功能。例如，在本文研究所構(gòu)建的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)中，PML便在節(jié)點數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲過程中發(fā)揮著建模功能，相關(guān)建模信息所收錄的物體屬性信息、位置信息、環(huán)境信息、歷史元素等資料，便能夠保證物品信息實現(xiàn)較高質(zhì)量的表達，這對于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘也將帶來較為用心影響。2.4數(shù)據(jù)挖掘服務(wù)層部分，三部分模塊的具體功用如下所示：2.4.1數(shù)據(jù)準備模塊主要負責(zé)物聯(lián)網(wǎng)搜集數(shù)據(jù)的清理、變換、數(shù)據(jù)規(guī)約。2.4.2數(shù)據(jù)挖掘引擎模塊主要透過數(shù)據(jù)挖掘算法集、模式評估等功能為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)帶給服務(wù)，特征、區(qū)分、關(guān)聯(lián)、聚類、局外者、趨勢和演化分析、偏差分析、類似性分中的算法集，Hodoop云計算基礎(chǔ)開發(fā)平臺支持下實現(xiàn)的算法并行化處理則是該模塊功能實現(xiàn)的基礎(chǔ)。2.4.3用戶模塊1對本文研究的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)組成進行了直觀展示。3實驗驗證3.1物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)工作流程基于Hodoop云計算基礎(chǔ)開發(fā)平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)工作流程能夠概括調(diào)用數(shù)據(jù)挖掘算法成功→準備物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)→分布式數(shù)據(jù)挖掘→將結(jié)果傳遞給用作流程描述，具體描述如下：3.1.1用戶請求任務(wù)是否能夠進行，而在確定能夠進行后系統(tǒng)將首先向用戶傳遞能夠進行的信息，并隨后開始具體的數(shù)據(jù)挖掘。3.1.2數(shù)據(jù)挖掘過程性的選取數(shù)據(jù)挖掘算法滿足用戶需要，并結(jié)合MapReduce思想與Master/Slave結(jié)構(gòu)進行數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)的劃分。3.1.3具體節(jié)點任務(wù)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的具體數(shù)據(jù)處理便由此開展，同時JobTracker負責(zé)的調(diào)度和執(zhí)行則將最后將數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果傳遞給用戶。3.2實驗驗證為了能夠直觀決定基于Hodoop云計算基礎(chǔ)開發(fā)平臺物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可MapReduce了結(jié)合Apriori示。3.2.1實驗環(huán)境實驗選取了4G3個虛擬機中的一個為NameNodeLinuxDateNodeLinux量與效率，筆者還在該計算機中安裝了專門用于Linux系統(tǒng)的Eclipse7.5集成開發(fā)環(huán)境，在Windows系統(tǒng)中安裝了SSHSecureShellClient、各個虛擬機操作系統(tǒng)中安裝了SSH服務(wù)，由此即可保證本文研究的基于Hodoop云計算基礎(chǔ)開發(fā)平臺物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的順利使用。3.2.2實驗過程完成數(shù)據(jù)透過C++代碼編寫的程序透過關(guān)鍵字搜索方式轉(zhuǎn)換成立標準類型大小為1G的PMLHDFS命令下該文件被放入Hadoop行Java語言編寫的Apriori透過查看系統(tǒng)使用中是否找到了實驗數(shù)據(jù)集中的所有頻繁項集便能夠直觀決定展實驗，由此實現(xiàn)比較物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)運行時間更深入了解其性能。3.2.3實驗結(jié)果表2Apriori算法的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)實現(xiàn)了頻繁項集的發(fā)現(xiàn)，本文研究的基于Hodoop云計算基礎(chǔ)開發(fā)平臺物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘系了較好證實。4結(jié)論綜上所述，云計算平臺能夠較好服務(wù)于物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)挖掘。而在此基礎(chǔ)上，本文研究所提出了完善性與科學(xué)性較高的基于Hodoop云計算基礎(chǔ)開發(fā)平臺物聯(lián)與實踐探索中，本文資料便能夠發(fā)揮必須參考作用。參考文獻[1]湯勇峰.基于云計算平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘研究[J].電腦知識與技術(shù)，2017，1307:218-219.[2]陳俊麗.基于云計算平臺的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘研究[J].中國新通信，2016，1821:74-75.[3]武桂云.基于hadoop平臺的分布式數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)研究與設(shè)計[D].天津大學(xué)，2012.[4]林昕.基于云計算的大數(shù)據(jù)挖掘平臺構(gòu)建研究[J].山東工業(yè)技術(shù)，2015(17):104.篇7：數(shù)據(jù)挖掘論文題目：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在神經(jīng)根型頸椎病方劑研究中的優(yōu)勢及應(yīng)用進展關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);神經(jīng)根型頸椎病;方劑;綜述;1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡介息處理技術(shù)，它融匯了人工智能、模式別、模糊數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)理統(tǒng)計等多種的數(shù)據(jù)庫的研究，其特點在于:基于數(shù)據(jù)分析方法角度的分類，其本質(zhì)屬于觀察具、理論模型與傳統(tǒng)研究區(qū)別較大。其操作步驟包括[2]:選取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理，類、聚類、關(guān)聯(lián)、序列、決策樹、貝斯網(wǎng)絡(luò)、因子、辨別等分析[3]，其結(jié)果通常表示為概念、規(guī)則、規(guī)律、模式、約束、可視化等形式圖[4]。當今數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的方向主要在于:特定數(shù)據(jù)挖掘，高效挖掘算法，提高結(jié)果的有效性、確定得顯著成效，因此越來越多的中醫(yī)方劑研究者將其運用于方劑中藥物的研究。2數(shù)據(jù)挖掘術(shù)在神經(jīng)根型頸椎病治方研究中的優(yōu)勢的中醫(yī)證型有很多，其治方是集中醫(yī)之理、法、方、藥為一體的數(shù)據(jù)集合，具有與藥、藥與劑量，以及方藥與證、病、癥交叉錯綜的關(guān)聯(lián)與對應(yīng)[5]，而中醫(yī)方頸椎病的治療，治方中藥物的種類、炮制方法、用量、用法等都是千變?nèi)f化的，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘在技術(shù)線路上與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法不同在于其能對數(shù)趙睿曦等[7]在研究張氏骨傷治療腰椎間盤突出癥的用藥規(guī)律時，選取了100張治方，因該病病因病機復(fù)雜，證候不一，骨傷名師張Excel建立方證數(shù)據(jù)庫，采用SPPSClementine12.0軟件對這些數(shù)據(jù)的用藥頻次、藥物關(guān)聯(lián)規(guī)則及藥物聚類進行分析，最后總結(jié)出張氏骨傷治療腰椎間盤突出癥遵循病從肝治、也同樣發(fā)揮著巨大的作用。3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在神經(jīng)根型頸椎治方中的應(yīng)用進展神經(jīng)根型頸椎病在所有頸椎病中最常見，約占50%~60%[8]，醫(yī)家對其治方等[9]在挖掘古方治療神經(jīng)根型頸椎病的用藥規(guī)律時，透過檢索《中華醫(yī)典》并從中篩選以治療頸項肩臂痛為主的古方219濕痹證、痰濕阻痹證、寒濕阻滯證、正虛不足證的用藥特點，得出解表藥、祛風(fēng)濕藥、活血化瘀藥、補虛藥是治療頸項肩臂痛古方組成的主要藥物。古為今用，CNKI(1980-2009年)相關(guān)文獻中治療神經(jīng)根型頸椎病的方劑建立數(shù)據(jù)庫，采用SPSS11.5統(tǒng)計軟件這些治方常用藥物使用頻次頻率、性味頻率、歸經(jīng)頻率分析99479味次;所用藥物種類依次以補益藥、活血化瘀藥、祛風(fēng)濕藥運用最多，其中藥味以辛、苦為主，藥性以溫、寒為主，歸經(jīng)以肝、脾、心為主，而本病以肝腎虧虛，氣血瘀滯為主，臨床以補益藥、活血化瘀藥、祛風(fēng)濕藥等中藥運用最多。這對于醫(yī)家治療該病選用藥物的性味、歸經(jīng)等具有指導(dǎo)好處。陳元川等[11]檢索2004年1月至2013年3月發(fā)表的以單純口服中藥治療神經(jīng)根型頸椎病的有關(guān)文獻，對其中的方劑和藥物進行統(tǒng)計、歸類、分析，最終納入32首方劑，涉及111味黃芪、當歸、桂枝等藥物使用頻次較高，證實與古方桂枝加葛根湯主藥相同，且療帶給有力的保障。謝輝等[12]收集2009至2014年10月3日的166張治療神中的常用藥物、藥對，闡明了治療該病以解肌散寒藥、補氣活血藥、祛風(fēng)勝濕藥清晰明了地展示了藥物使用頻率、藥物之間的聯(lián)系，證實其與很多古代的積累和升華，可有效地指導(dǎo)臨床并提高療效;另一方面也為中藥新藥的創(chuàng)制帶給處方來源，指導(dǎo)新藥研發(fā)[13]。4小結(jié)的優(yōu)勢所在，思維模式尚未更新;另一方面是很多研究者尚未清楚該技術(shù)的操作技能及軟件種類及其應(yīng)用范圍。故以后應(yīng)向更多研究者普及該技術(shù)的軟件種類、其中的優(yōu)勢及操作技能，讓該技術(shù)在臨床中使用更廣，產(chǎn)生更大的效益。參考文獻[2]曹毅，季聰華.臨床科研設(shè)計與分析[M].杭州:浙江科學(xué)技術(shù)出版社，2015:189.息雜志，2008，15(3):103-104.[4]陳丈偉.數(shù)據(jù)倉庫與數(shù)據(jù)挖掘[M].北京:清華大學(xué)出版社，2006:5.[5]楊玉珠.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)綜述與應(yīng)用[J].河南科技，2014，10(19):21.[6]余侃侃.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在方劑配伍中的研究現(xiàn)狀及研究方法[J].中國醫(yī)藥指南，2008，6(24):310-312.[7]趙睿曦.方證數(shù)據(jù)挖掘分析張氏骨傷對腰椎間盤突出癥的辨證用藥規(guī)律[J].陜西中醫(yī)藥大學(xué)學(xué)報，2016，39(6):44-46.形外科雜志，2013，21(1):7-11.中華中醫(yī)藥學(xué)刊，2012，30(9):42-44.河南中醫(yī)，2012，32(4):518-519.[11]陳元川，王翔，龐堅，等.單純口服中藥治療神經(jīng)根型頸椎病用藥分析[J].上海中醫(yī)藥雜志，2014，48(6):78-80.[12]謝輝，劉軍，潘建科，等.基于數(shù)據(jù)挖掘方法的神經(jīng)根型頸椎病用藥規(guī)律研究[J].世界中西醫(yī)結(jié)合雜志，2015，10(6):849-852.[13]唐仕歡，楊洪軍.中醫(yī)組方用藥規(guī)律研究進展述評[J].中國實驗方劑學(xué)雜志，2013(5):359-363.篇8：數(shù)據(jù)挖掘論文關(guān)于計算機Web數(shù)據(jù)及其在電子商務(wù)中的應(yīng)用探析論文論文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘;電子商務(wù);Web數(shù)據(jù)挖掘1引言技術(shù)，實現(xiàn)整個商務(wù)活動的電子化、數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化?；贗nternet的電子商子商務(wù)經(jīng)營者的高度關(guān)注，這也對計算機web數(shù)態(tài)、個性化、高效率服務(wù)的全新技術(shù)。目前，它已成為電子商務(wù)活動中不可或缺的重要載體。2計算機web數(shù)據(jù)挖掘概述2.1計算機web數(shù)據(jù)挖掘的由來計算機Web數(shù)據(jù)挖掘是一個在Web資源上將對自己有用的數(shù)據(jù)信息進行篩選數(shù)據(jù)挖掘是把傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘思想和方法移植到Web應(yīng)用中，即從現(xiàn)有的Web算機Web數(shù)據(jù)挖掘能夠在多領(lǐng)域中展示其作用，目前已被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)庫技術(shù)、信息獲取技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)、人工智能中的機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個方面，其中對商務(wù)活動的變革起到重大的推動作用方面最為明顯。2.2計算機Web數(shù)據(jù)挖掘含義及特征（1）Web數(shù)據(jù)挖掘的含義。Web數(shù)據(jù)挖掘是指數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在Web與WWW能、統(tǒng)計學(xué)、信息學(xué)等多個領(lǐng)域的技術(shù)。具體說，就是透過充分利用網(wǎng)絡(luò)用于企業(yè)管理和商業(yè)決策。（2）Web數(shù)據(jù)挖掘的特點。計算機Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有以下特點：一是用戶不用帶給主觀的評價信息；二是用戶“訪問模式動態(tài)獲取”不會過時；三是能夠處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)量，全球性的信息服務(wù)中心。（3）計算機web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的類別。web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)共有三類：第一類是Web使用記錄挖掘。就是透過網(wǎng)絡(luò)對Web日志記錄進行挖掘，查找用戶訪問Web頁面的模式及潛在客戶等信息，以此WebWeb文檔中抽WebWeb上超多文檔集合的資料Web文檔的組織結(jié)構(gòu)和鏈接關(guān)系中預(yù)測相關(guān)信息和知識。3計算機web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與電子商務(wù)的關(guān)系數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也逐漸被應(yīng)用到電子商務(wù)網(wǎng)站中。目前，基于數(shù)據(jù)挖掘（個性是web種趨勢。4計算機web數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的具體應(yīng)用（1）電子商務(wù)中的web數(shù)據(jù)挖掘的過程。數(shù)據(jù)挖掘的過程主要有以下三個階段：既是數(shù)據(jù)準備階段、數(shù)據(jù)挖掘操作階段、結(jié)果表達和解釋階段。如果在結(jié)果表達階段中，分析結(jié)果不能讓電子商務(wù)企業(yè)的決策者滿意，就需要重復(fù)上述過程，直到滿意為止。（2）Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用。如此多的數(shù)據(jù)使Web加重要的實用價值。因而，電子商務(wù)必將是未來Web數(shù)據(jù)挖掘的主攻方向。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用主要包含以下幾方面：一是尋找潛在客戶。電子商務(wù)活動中，企業(yè)的銷售商能夠利用分類技術(shù)在Internet上找到潛在客戶，透過挖掘Web日志記錄等信息資源，對訪問者進行戶。出讓訪問客戶滿意的頁面推薦和專屬性產(chǎn)品，以此來不斷提高網(wǎng)站訪問的滿意度，最大限度延長客戶駐留的時間，實現(xiàn)留住老客戶發(fā)掘新客戶的目的。Web化商品營銷。結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化來方便客戶訪問，不斷提高網(wǎng)站的點擊率。5結(jié)語本文對WebWeb數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用將更加廣泛，Web數(shù)據(jù)挖掘也將成為十分重要的研究領(lǐng)域，研究前景巨大、好處深遠。Web篇9：數(shù)據(jù)挖掘論文題目：軟件工程數(shù)據(jù)挖掘研究進展關(guān)鍵詞：軟件工程;數(shù)據(jù)挖掘;解決措施;軟件工程方向的其中一部分。但是它具有自身的特征，體此刻以下三個方面:(1)在軟件工程中，對有效數(shù)據(jù)的挖掘和處理;(2)挖掘數(shù)據(jù)算法的選取問題;(3)軟件的開發(fā)者該如何選取數(shù)據(jù)。1在軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)挖掘;第三階段，對結(jié)果的評估。第一階段的主要任務(wù)有對數(shù)據(jù)的分類、對異常挖掘存在相似性，但是也存在必須的差異，其主要體此刻以下三個方面:1.1軟件工程的數(shù)據(jù)更加復(fù)雜性的重要原因。1.2數(shù)據(jù)分析結(jié)果的表現(xiàn)更加特殊果提交方式和途徑。1.3對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果難以達成一致的評價我國傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)初步構(gòu)成統(tǒng)一的評價標準，而且評價體系相對成據(jù)的預(yù)處理和對數(shù)據(jù)結(jié)果的表示方法。2軟件工程研發(fā)階段出現(xiàn)的問題和解決措施結(jié)果的提交過程中出現(xiàn)的問題和相應(yīng)的解決措施。2.1對軟件代碼的編寫過程該過程需要軟件的研發(fā)人員能夠?qū)ψ约盒枰帉懙拇a結(jié)構(gòu)與功能有充分信息。通常狀況下，編程需要的數(shù)據(jù)信息能夠分為三個方面:(1)軟件的研發(fā)人員能夠在已經(jīng)存在的代碼中搜集能夠重新使用的代碼;(2)軟件的研發(fā)人員能夠搜尋能夠重用的靜態(tài)規(guī)則，比如繼承關(guān)系等。(3)軟件的開發(fā)人員搜尋能夠重用的動態(tài)規(guī)則。中往往會遇到較多的問題，比如:幫忙文檔的準確性較低，同時不夠完整，可利用的重用信息不多等。2.2對軟件代碼的重用方式展現(xiàn)的。比如:類與類之間的聯(lián)系。其實現(xiàn)的具體流程如下:(1)軟件的開發(fā)人員建立同時具備例程和上下文架構(gòu)的代碼庫;(2)軟件的研發(fā)人員能夠向代碼庫帶給類的相關(guān)信息，然后對反饋的結(jié)果進行評估，建立新型的代碼庫。極大地縮減工作人員的任務(wù)量，提升其工作效率。2.3對動態(tài)規(guī)則的重用給軟件的研發(fā)人員。其操作流程為:不能夠調(diào)用其他的函數(shù)。(2)實現(xiàn)對相關(guān)數(shù)據(jù)的保存，能夠透過隊列等簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完成。在利用編譯拓展中檢測其中的順序。(3)能夠?qū)㈠e誤的信息反饋給軟件的研發(fā)人員。3結(jié)束語還需要進一步的研究和發(fā)現(xiàn)。參考文獻[1]王藝蓉.試析面向軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的開發(fā)測試技術(shù)[J].電子技術(shù)與軟件工程，2017(18):64.[2]吳彥博.軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運用探索[J].數(shù)字通信世界，2017(09):187.[3]周雨辰.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在軟件工程中的應(yīng)用研究[J].電腦迷，2017(08):27-28.[4]劉桂林.分析軟件工程中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用方式[J].中國新通信，2017，19(13):119.篇10：數(shù)據(jù)挖掘論文數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的應(yīng)用關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘；電力調(diào)度自動化系統(tǒng)；應(yīng)用基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自