数据挖掘技术论文范例【优推4篇】

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数据挖掘技术论文【第一篇】

执行记录属于软件工程中的挖掘领域，其主要任务是针对执行记录的挖掘主要针对程序执行路径进行分析，进而找出与程序代码所具有的必然联系，以实现软件系统程序与模块代码相结合共同发生作用的目的，对程序的整体起到维护、验证和了解的作用[2]。究其工作的实质，就是以执行路径为线索实现逆向建模，有助于软件工程系统各个环节的理解、维护、跟踪以及验证。

2检测软件漏洞

作为软件工程领域需要协助的软件工程目标之一，针对软件漏洞的检测固然是挖掘数据技术系统中不可或缺的一环。检测的对象和任务主要包括：软件测试的具体项目，对软件系统漏洞库数据信息的收集、转换和清理，信息系统数据的采集与抽取，选择合适的软件系统数据挖掘信息并对其展开验证、整合与训练，对软件数据系统中存在的缺陷漏洞进行整体的分类、定位与具体描述，以及广泛应用于软件测试项目中的各种工程活动。究其最终目的，就是找出软件系统在开发与应用的具体过程中存在的问题、谬误与漏洞，对业已搜索出的问题和漏洞进行及时的矫正与修复。确保软件系统的有效运作与安然运行。

3版本控制信息

版本控制的挖掘属于软件工程领域中的挖掘对象技术之一，这种软件系统的驾驭手段具有与上述两种应用截然不同的独特作用：有效确保软件工程项目编程人员所编辑与制作的档案得到十分有效的管理，进而对系统全局的更新提供稳定的基础与平台。版本控制信息的技能价值看似“默默无闻”，地位实则非常重要，是所有软件工程项目开发必须采用的一门技术，否则任何软件工程项目的开发都无从谈及与运作。这门技术功能经过不断的发展更新，多以应用版本控制系统实施软件开发工作的保护或者管理的方式著称于世。

4开源软件挖掘

开源软件的挖掘，其项目的开发环境优势可谓得天独厚，主要体现在开放性、全局性、动态性三个特征层面上。既然具有别具一格的开放手段与应用方式，所以对该类软件的开发管理，也要采取与与其他传统软件和异类软件截然不同的原则与策略，形成“具体问题具体分析”的思想实践思路。针对其开放性的特征，需要工作人员的频繁流动与变更；针对其动态性的特征，开源项目必须达到优质管理的水平；针对其全局性的特征，有需要开发人员在开发活动与应用软件的过程中保持一个比较完整的记录，以便于广泛的社会网络的生成。

5结语

为了保障数据挖掘技术的前途，使其更好地为人类的科技文明增光添彩，相关研究人士和工作人员务必要把不断更新技术本身的服务性能的任务作为当下研究对象中的重点，不断发现与开拓数据挖掘技术在软件工程领域内的新功能，并在日常的网络生活中对其广泛普及，才能保障这门技术为科技文明的贡献不被磨灭，软件技术的发展也拥有一个可靠的服务保障。

数据挖掘论文【第二篇】

数据挖掘技术是近些年发展起来的一门新兴学科，它涉及到数据库和人工智能等多个领域。随着计算机技术的普及数据库产生大量数据，能够从这些大量数据中抽取出有价值信息的技术称之为数据挖掘技术。数据挖掘方法有统计学方法、关联规则挖掘、决策树方法、聚类方法等八种方法，关联规则是其中最常用的研究方法。关联规则算法是1993年由,Inipusqi,Sqtm三人提出的Apriori算法，是指从海量数据中挖掘出有价值的能够揭示实体和数据项间某些隐藏的联系的有关知识，其中描述关联规则的两个重要概念分别是Suppor（t支持度）和Confi-dence（可信度）。只有当Support和Confidence两者都较高的关联规则才是有效的、需要进一步进行分析和应用的规则。

二、使用Weka进行关联挖掘

Weka的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnviron-mentforKnowledgeAnalysis），是一款免费的、非商业化的、基于JAVA环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件[2]。它包含了许多数据挖掘的算法，是目前最完备的数据挖掘软件之一。Weka软件提供了Explorer、Experimenter、Knowledge-Flow、SimpleCLI四种模块[2]。其中Explorer是用来探索数据环境的，Experimenter是对各种实验计划进行数据测试，KnowledgeFlow和Explorer类似，但该模块通过其特殊的接口可以让使用者通过拖动的形式去创建实验方案，Simple-CLI为简单的命令行界面。以下数据挖掘任务主要用Ex-plorer模块来进行。

（一）数据预处理

数据挖掘所需要的所有数据可以由系统排序模块生成并进行下载。这里我们下载近两年的教师科研信息。为了使论文总分、学术著作总分、科研获奖总分、科研立项总分、科研总得分更有利于数据挖掘计算，在这里我们将以上得分分别确定分类属性值。

（二）数据载入

点击Explorer进入后有四种载入数据的方式，这里采用第一种Openfile形式。由于Weka所支持的标准数据格式为ARFF，我们将处理好的xls格式另存为csv，在weka中找到这个文件并重新保存为arff文件格式来实现数据的载入。由于所载入的数据噪声比较多，这里应根据数据挖掘任务对数据表中与本次数据任务不相关的属性进行移除，只将学历、职称、论文等级、学术著作等级、科研获奖等级、科研立项等级、科研总分等级留下。

（三）关联挖掘与结果分析

WeakExplorer界面中提供了数据挖掘多种算法，在这里我们选择“Associate”标签下的Apriori算法。之后将“lowerBoundMinSupprot”（最小支持度）参数值设为，将“upperBoundMinSupprot”（最大支持度）参数值设为1，在“metiricType”的参数值选项中选择lift选项，将“minMetric”参数值设为，将“numRules”（数据集数）参数值设为10，其它选项保存默认值，这样就可以挖掘出支持度在10%到100%之间并且lift值超过且排名前10名的关联规则。其挖掘参数信息和关联挖掘的部分结果。

三、挖掘结果与应用

以上是针对教师基本情况和科研各项总分进行的反复的数据挖掘工作，从挖掘结果中找到最佳模式进行汇总。以下列出了几项作为参考的关联数据挖掘结果。

1、科研立项得分与论文、科研总得分关联度高，即科研立项为A级的论文也一定是A。这与实际也是相符的，因为科研立项得A的教师应该是主持了省级或是部级的立项的同时也参与了其他教师的科研立项，在课题研究的过程中一定会有部级论文或者省级论文进行发表来支撑立项，所以这类教师的论文得分也会很高。针对这样的结果，在今后的科研工作中，科研处要鼓励和帮助教师搞科研，为教师的科研工作提供精神上的支持和物质上的帮助，这样在很大程度上能够带动整个学校科研工作的进展。

2、副教授类的教师科研立项得分很高，而讲师类教师和助教类教师的科研立项得分很低，这样符合实际情况。因为副教授类的教师有一定的教学经验，并且很多副教授类的教师还想晋职称，所以大多数副教授类教师都会申请一些课题。而对于讲师类和助教类的教师，由于教学经验不足很少能进行省级以上的课题研究，因此这两类教师的科研立项分数不高。针对这样的结果，在今后的科研工作中，科研处可以采用一帮一、结对子的形式来帮助年轻教师，这样可以使青年教师参与到老教师的科研课题研究工作中去，在课题研究工程中提高科研能力和教学能力。

数据挖掘论文【第三篇】

数据挖掘技术是延伸和扩展了传统分析方法，可以发现传统分析方法不能发现的内容和规律，并且它将人们从单调、枯燥的阅读专利文献的工作中解放出来，使用计算机代替了人类劳动，这样不仅提高了效率，而且提升了准确度。因此，数据挖掘作为一个专利分析的强有力工具被引入到专利分析中来，并且得到快速的发展应用。专利数据挖掘流程应考虑的问题：一是用数据挖掘解决什么样的问题；二是为进行数据挖掘所做的数据准备；三是数据挖掘的各种分析算法。故专利数据挖掘的一般过程通常按照以下步骤来完成：领会数据挖掘的目的，获取分析所用的数据集合，探索、清理和预处理数据，选择要使用的数据挖掘技术，使用算法解决问题，解释算法的结果。而其一般流程可简化为三个阶段：数据准备→数据挖掘→结果解释和评价。本文采用简化的流程进行实证分析。

二、石家庄地区制药企业专利数据挖掘

本文对石家庄地区制药企业的专利数据进行挖掘分析，挖掘对象是华北制药集团公司、石家庄制药集团有限公司、石家庄神威药业股份有限公司、石家庄四药股份、河北以岭药业股份有限公司、石家庄市华曙制药集团、河北医科大学制药厂、河北圣雪大成制药有限责任公司等地址在石家庄且具有一定代表性的药企，希望通过这些药企数据能够找到石家庄地区制药领域的核心组成，并能为药企更好地发展提供有力的信息支持。IPC号是目前权威的专利技术主题的标识编码之一，基本包含了各行各业的专利信息，是一个庞大的专利信息体系。目前国内外很多分析方法及技术大部分是基于专利的IPC分类号来分析专利技术主题的，此分析方法有一定的参考价值和科学性，而且对于具有大量专利信息的分析具有很好的总结概括效果。本文以专利全部IPC号为分析对象，并且构建IPC号之间的关联规则，在最大程度上揭示隐含的专利技术关联性，从而为石家庄地区制药企业专利技术的发展提供参考。

1.数据准备。数据来源的准确与否是数据分析与挖掘的基础，是数据分析与挖掘的根本。本文所使用的石家庄地区制药领域专利数据由万方数据公司提供，以制药企业地址为石家庄为检索条件，搜索出了包括从1985—2014年间石家庄地区制药领域专利644条，分别分布在A、B、C、D、E、F、G、H八个大部。对专利数据库中的644条专利进行筛选，根据“分类号”字段限制，它涉及专利信息的分类，有些IPC所涉及的范围与石家庄地区制药领域没有联系或联系很小，不宜保留。根据“申请人（专利权人）”字段的限制，剔除与石家庄地区制药不相关或制药企业地址不在石家庄地区的专利。最后筛选出590条最符合该领域特点的专利。由于IPC号在几乎所有现存数据库中均是以一个字段存储一个专利的所有IPC分类号的，形如：A61K38/26、A61K9/08、A61K47/12、A61P3/10，且每个专利一般都有好几个分类号，而每个企业又研究大量的专利，所以在进行专利分析之前，需要对专利IPC号进行数据整理。由于过于细致的IPC分类号并不利于专利主题的分析与揭示，所以本文中采用专利小类分析，就是取IPC号的前4位。并将申请人与其对应的多条IPC号进行拆分，拆分后的数据项有773条，即显示每个申请人对应的一条IPC分类号。

2.数据挖掘。本文数据挖掘过程将采用Excel和SQLsever2005软件，首先对所得到的数据导入SQLserver2005进行挖掘，利用SQLserver2005可以直接进行IPC号的关联规则挖掘，然后对专利信息进行分析。

3.数据挖掘结果与分析。基于关联规则制作依赖关系网络图，可以更加直观地看到各个IPC号之间的关联和依赖状态。

（1）以A61K、C12N、C12P、C07D、C07C为中心的核心专利技术群。这些专利的IPC分类号是关键部分药物组成的各种化合物即药物主要成分的重要聚集组。A61K（医用、牙科用等的配置品）是项集次数最多的，即支持度较高的，C12P（发酵或使用酶的方法合成目标化合物或组合物或从外消旋混合物中分离旋光异构体）、C12N（微生物或酶；其组合物）、C07D(杂环环合物，例如邻氯苄星青霉素的合成)、C07C(无环和碳环化合物)通过专利相关知识我们已经知道这些都是药物的合成成分，即土霉素、链霉素、青霉素等多种抗生素和维生素的主要成分组成，是制药领域的核心。这也是和石家庄地区制药企业的核心领域相符合的。另外这些专利主题的相互关联、依赖说明了石家庄地区制药企业在该领域具有很好的布局网络，在研发数量上也占有一定优势，所以说是石家庄地区制药企业的主要研究领域。

（2）以B65G、C12M为中心的辅助设备专利技术群。药品的生产离不开设备的支持，所以设备方面的专利也能体现制药企业的技术水平。在图1中也能体现出来，专利间有着很强的依赖性和关联性，在核心专利周边有B65G（运输或贮存装置，例如装载或倾斜用输送机、车间输送机系统、气动管道输送机）、C12M（酶学或微生物学装置），这些是制药的辅助技术手段，与中心专利是相互联系的，也是制药过程中必不可少的，在这些方面的提高有利于制药核心领域的发展。先进药品的研制离不开先进制药设备支持，所以设备水平的提高也是关键的。如图3所示，石家庄地区制药企业在这一方面的技术依赖网络也已经形成，说明在此技术领域也已经拥有较强实力。但与中心主要专利相比，辅助设备专利技术还是需要不断提高的。

三、总结

数据挖掘论文【第四篇】

[关键词]数据挖掘数据挖掘方法

随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（DataMining）技术由此应运而生。

一、数据挖掘的定义

数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。

二、数据挖掘的方法

1.统计方法。传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法，常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具，处理数据挖掘中的分类问题，回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型，在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归，还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响，是许多挖掘应用中有力的工具之一。

2.关联规则。关联规则是一种简单，实用的分析规则，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。关联规则在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系，原因之一是它不受只选择一个因变量的限制。大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，但是，并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，要对这些规则要进行有效的评价，筛选有意义的关联规则。

3.聚类分析。聚类分析是根据所选样本间关联的标准将其划分成几个组，同组内的样本具有较高的相似度，不同组的则相异，常用的技术有分裂算法，凝聚算法，划分聚类和增量聚类。聚类方法适合于探讨样本间的内部关系，从而对样本结构做出合理的评价，此外，聚类分析还用于对孤立点的检测。并非由聚类分析算法得到的类对决策都有效，在运用某一个算法之前，一般要先对数据的聚类趋势进行检验。

4.决策树方法。决策树学习是一种通过逼近离散值目标函数的方法，通过把实例从根结点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每个结点说明了对实例的某个属性的测试，该结点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值，分类实例的方法是从这棵树的根结点开始，测试这个结点指定的属性，然后按照给定实例的该属性值对应的树枝向下移动。决策树方法是要应用于数据挖掘的分类方面。

5.神经网络。神经网络建立在自学习的数学模型基础之上，能够对大量复杂的数据进行分析，并可以完成对人脑或其他计算机来说极为复杂的模式抽取及趋势分析，神经网络既可以表现为有指导的学习也可以是无指导聚类，无论哪种，输入到神经网络中的值都是数值型的。人工神经元网络模拟人脑神经元结构，建立三大类多种神经元网络，具有非线形映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体的作用、高度的自学习、自组织和自适应能力的种种优点。

6.遗传算法。遗传算法是一种受生物进化启发的学习方法，通过变异和重组当前己知的最好假设来生成后续的假设。每一步，通过使用目前适应性最高的假设的后代替代群体的某个部分，来更新当前群体的一组假设，来实现各个个体的适应性的提高。遗传算法由三个基本过程组成：繁殖(选择)是从一个旧种群(父代)选出生命力强的个体，产生新种群(后代)的过程；交叉〔重组)选择两个不同个体〔染色体)的部分(基因)进行交换，形成新个体的过程；变异(突变)是对某些个体的某些基因进行变异的过程。在数据挖掘中，可以被用作评估其他算法的适合度。

7.粗糙集。粗糙集能够在缺少关于数据先验知识的情况下，只以考察数据的分类能力为基础，解决模糊或不确定数据的分析和处理问题。粗糙集用于从数据库中发现分类规则的基本思想是将数据库中的属性分为条件属性和结论属性，对数据库中的元组根据各个属性不同的属性值分成相应的子集，然后对条件属性划分的子集与结论属性划分的子集之间上下近似关系生成判定规则。所有相似对象的集合称为初等集合，形成知识的基本成分。任何初等集合的并集称为精确集，否则，一个集合就是粗糙的(不精确的)。每个粗糙集都具有边界元素，也就是那些既不能确定为集合元素，也不能确定为集合补集元素的元素。粗糙集理论可以应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系。

8.支持向量机。支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展出来的一种新的机器学习方法。它基于结构风险最小化原则上的，尽量提高学习机的泛化能力，具有良好的推广性能和较好的分类精确性，能有效的解决过学习问题，现已成为训练多层感知器、RBF神经网络和多项式神经元网络的替代性方法。另外，支持向量机算法是一个凸优化问题，局部最优解一定是全局最优解，这些特点都是包括神经元网络在内的其他算法所不能及的。支持向量机可以应用于数据挖掘的分类、回归、对未知事物的探索等方面。

事实上，任何一种挖掘工具往往是根据具体问题来选择合适挖掘方法，很难说哪种方法好，那种方法劣，而是视具体问题而定。

三、结束语

目前，数据挖掘技术虽然得到了一定程度的应用，并取得了显著成效，但仍存在着许多尚未解决的问题。随着人们对数据挖掘技术的深人研究，数据挖掘技术必将在更加广泛的领域得到应用，并取得更加显著的效果。