Web系统架构综述

B/S架构和C/S架构概述

C/S架构和B/S架构是现今软件系统所采用的两种主流架构。

C/S架构的全称是Client/Server，即客户端服务器端架构，其中客户端包括一个或多个需要在用户的电脑上运行的本地程序，服务器端包括数据库服务器端和Socket服务器端。C/S 架构的客户端部署往往比较臃肿。因为绝大多数的业务逻辑和界面展示是在客户端上完成的。在这种架构中，客户端需要较大的压力，因为显示逻辑和事务处理都是由客户端完成的，通过与数据库的交互进行数据的持久化，满足实际项目的需求。

B/S架构的全称是Browser/Server，即浏览器/服务器模式架构。B/S架构是考虑到现今WEB技术如火如荼发展的今天所新兴的一种网络结构模式。它将系统功能实现的核心部分部署在服务器上，用户通过轻量级的浏览器就可以访问并使用系统，也简化了系统的开发和维护。

C/S架构的应用场景主要是面对繁多操作和丰富界面的系统，B/S架构主要运用于交互性强、用户访问频繁且功能偏少的系统。针对电子票务系统，B/S架构不仅能满足其所有功能，而且实施更加方便，用户访问更加快捷。所以本文选定B/S架构作为电子票务系统的表现形式。

JA V A概述

Java是由Sun公司推出的一门面向对象编程语言。Java的出现是为了解决如C、C++等语言所遇到一些问题，如：不能跨平台移植代码、容易出现内存泄漏等。除此以外，Java还内建了对网络编程、数据库连接、多线程等高级程序设计任务的支持，Java具有高质量的编译环境以及庞大的类库可供调用。并且Java语言一直都是开源的，作者希望借着全球程序员的智慧共同推动Java的发展，所以Java有许多相关的开源框架可供开发者选择使用。

Java具有下列几个显而易见的特点：

简单易用：Java语法比C/C++的语法更接近自然语言，这使得大多数程序员的学习和使用成本相对较低。另一方面，它摒弃了C++中容易引起错误的指针、运算符重载、多重继承等特点，对底层结构进行最大程度上的封装。

面向对象：与C++类似，Java是一个纯粹的面向对象语言。并且Java丢弃了C++语法里让人难以理解的多继承，取而代之的是接口实现。

网络：现今的应用系统很难避开网络操作，Java为网络平台的扩展开发了一个类库，可供开发者处理TCP/IP协议。该类库封装了一些类似打开Socket连接这种繁重且底层的操作。

可移植性：Java程序在运行的时候，源文件会被编译为字节码文件，而这个字节码文件相对系统平台是独立的，实现了Java“一次编写，处处运行”的目的。

多线程：现今多线程已经成为开发应用时提高性能必不可少的技术手段。Java对多线程提供了原生支持，可以通过实现Runnable接口或者继承Thread类两种方式创建线程。Java语言同时为多线程运行提供了同步机制。

Java还远不止上述提到的优点。这些优点促进了Java的快速发展，使得Java应用程序开发成本低廉，易于开发、维护、扩展。本系统后台是基于Java语言实现的，具有很好的可拓展性和稳定性，在后期的维护、应用扩展过程中优势更加明显。

三层模型模式概述

三层模型是B/S架构的一种常用系统分层模式，三层分别指的是表示层（User Interface，UI）、业务逻辑层（Business Logic Layer，BLL）、数据访问层（Data Access Layer，DAL）[21]。

1、表示层：该层是用户与系统交互的入口，也是用户能接触到的页面部分，一般常用的表现形式为JSP或HTML页面，主要用于呈现数据与用户输入数据的返回。

2、业务逻辑层：是架构的核心层次，一般用来处理用户在表示层发来的数据请求，通过调用数据库逻辑对用户数据进行响应，并返回处理结果。

3、数据访问层：一般也称为数据持久层，该层次封装了对底层数据库的操作，如添加、删除、查询、修改等。主要为了屏蔽复杂的数据库操作。

在三层模型当中，业务层通过访问数据持久层提供的接口来访问数据库，同样，数据持久层则通过业务逻辑层提供的接口来调用业务逻辑层提供的方法。在界面上我们则通过对表示层的一系列操作来访问业务逻辑层。三层架构之间通过派生类去实现接口，进而去调用派生类的方法和属性来达到三层之间相互协调工作的目的。

MVC框架概述

MVC[23]是一种WEB框架模式，是模型（Model）、视图（View）、控制器（Controller）的首字母缩写。MVC的提出是为了解决旧的应用程序代码混乱，前后台代码耦合度过高的问题。它将业务逻辑、界面、数据按照层次架构分离，以达到解耦的目的，为后期维护带来了极大的方便，而且前后台程序员可以同步开发，大大的提升了开发效率。MVC的框架图如图2.2。

图2.2 MVC框架结构图

模型（Model）：包含了数据和业务逻辑的处理，如Java中的EJB（Enterprise Java Bean）。对数据起到封装存储和业务处理的作用。

视图（View）：用于呈现数据给用户，可以看成WEB应用中的UI界面，如Java中的JSP。

控制器（Controller）：用户与用户交互，接受用户的请求，解析请求，并将请求转发给后台的处理程序。

在Java的世界中，基于MVC框架模式开发了很多流行的框架，如SSH和SpringMVC等。

SSH框架

SSH[24]是一个集成框架，由Struts、Spring、Hibernate集合而成，它的命名是由这三种框架名称首字母缩写而得到。SSH自下而上共分为四层：域模块层、数据持久化层、业务逻辑层、页面表示层，将一个复杂的系统按照功能职责分层后，以实现前后台开发人员并行开发的目的，提高开发效率。

Struts框架是SSH的基础架构，基本实现了MVC模式的所有部分，提供了不同的组件对应与MVC的每一块。

Spring框架的出现为大型应用开发提供了一种替代方案，解决了EJB中出现的大多数问题。Spring使用JavaBean来完成EJB的工作，并提供了诸如控制反转（Inversion of

Control，Ioc）和面向切面（Aspect Oriented Programming，Aop）功能，大大简化了应用程序的开发配置和后期的维护工作。

Hibernate框架是一个开源的对象关系映射（Object Relational Mapping，ORM）框架。Hibernate是JDBC的轻质封装，以达到开发人员使用对象的思想来操作数据库的目的。它在封装的基础上还提供了强大的额外功能，如多级缓存，以完成数据持久化的工作。

SSH极大的封装了整个流程，从数据输入、业务处理、与数据库的交互到最后的页面展示，SSH都将基础框架搭建好，开发人员只需要按照不同的需求填入相应的代码。这种方式按照职责将项目层次化，使用接口和配置文件的方式在各层次之间传递信息，使项目易于维护和扩展。

Web应用系统架构演进过程

1 系统架构演化历程 -- 初始阶段架构初始阶段的小型系统，其特征表现为应用程序、数据库、文件等所有的资源都部署在一台服务器上，我们通俗称为LAMP架构。特征：应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。描述：通常服务器操作系统使用Linux，应用程序使用PHP开发，然后部署在Apache上，数据库使用MySQL，汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。 2 系统架构演化历程 -- 应用服务和数据服务分离

好景不长，发现随着系统访问量的增加，Web应用服务器器的压力在高峰期会上升到比较高，这个时候开始考虑增加一台Web应用服务器提供系统的访问效率。特征：应用程序、数据库、文件分别部署在独立的资源上。描述：数据量增加，单台服务器性能及存储空间不足，需要将应用和数据分离，并发处理能力和数据存储空间得到了很大改善。 3 系统架构演化历程 -- 使用缓存改善性能标题

特征：数据库中访问较集中的一小部分数据存储在缓存服务器中，减少数据库的访问次数，降低数据库的访问压力。描述： 1. 系统访问特点遵循二八定律，即80%的业务访问集中在20%的数据上； 2. 缓存分为本地缓存和远程分布式缓存，本地缓存访问速度更快但缓存数据量有限，同时存在与应用程序争用内存的情况。 4 系统架构演化历程 -- 使用应用服务器集群

在对应用系统做完分库分表工作后，数据库上的压力已经降到比较低了，又开始过着每天看着访问量暴增的幸福生活了，突然有一天，发现系统的访问又开始有变慢的趋势了，这个时候首先查看数据库，压力一切正常，之后查看Web Server，发现Apache阻塞了很多的请求，而应用服务器对每个请求也是比较快的，发现问题是由于请求数太高导致需要排队等待，响应速度变慢。特征：多台服务器通过负载均衡同时向外部提供服务，解决单台服务器处理能力和存储空间上限的问题。描述： 1. 使用集群是系统解决高并发、海量数据问题的常用手段。 2. 通过向集群中追加资源，提升系统的并发处理能力，使得服务器的负载压力不再成为整个系统的瓶颈。 5 系统架构演化历程 -- 数据库读写分离

模糊数学在数据挖掘领域综述

模糊数学在数据挖掘研究综述一、模糊数学关于数学的分类，根据所研究对象的确定性可以分为经典数学、随机数学以及模糊数学。三者的关系如图1所示。经典数学建立在集合论的基础上，一个对象对于一个集合要么属于，要么不属于，两者必居其一，且仅居其一，绝不可模棱两可，由于这个要求，大大限制了数学的应用范围，使它无法处理日常生活中大量的不明确的模糊现象与概念。随着发展,过去那些与数学毫无关系或关系不大的学科如生物学，心理学，等都迫切要求定量化和数学化。图1依照研究对象是否确定的数学分类在日常生活中，我们经常会遇到一些模糊不清的概念。例如，“高个子”、“矮个子”等。如果把1.80米的人算高个子，那么，身高1.76米的人算不算高个子呢？这就很难说，因为“高个子”，“矮个子”并没有二者明确的标准，因而这些概念就显得模糊不清。为了适应这些学科自身的特点，只有通过改造数学，使它应用的面更为广泛。模糊数学就是研究事物这种模糊性质的一门数学学科。模糊数学诞生于1965年，创始人是美国自动控制专家查德，他最早提出了模糊集合的概念，引入了隶属函数。自诞生之日起，就与电子计算机息息相关。今天精确的数学计算当然是不可少的，然而，当我们要求脑功能的时候，精确这个长处反而成了短处。例如，我们在判别走过的人是谁时，总是将来人的高矮，胖瘦、走路姿势与大脑存储的样子进行比较，从而作出判断。一般说来，这不是件难事，即使是分别多年的老友，也会很快地认出他来，但是若让计算机做这件事，使用精确数学就太复杂了。得测量来人的身高、体重、手臂摆的角度以及鞋底对地面的正压力、磨擦力、速度、加速度等数据，而且非要精确到后几十位才肯罢休。如果有位熟人最近稍为瘦了或胖了一些，计算机就“翻脸不认了”。显然，这样的“精确”容易使人糊涂。由此可见，要使计算机能模拟人功能，一定程度的模糊是必要的。模糊数学就是在这样的背景下诞生的。随机数学与模糊数学都是对不确定性量的研究，但与模糊数学不同的是，随机数学是研究随机现象统计规律性的一个数学分支，涉及四个主要部分：概率论、随机过程、数理统计、随机运筹。随机数学更强调对数据的统计规律；而模糊数学强调的是变量的定义的模糊性。模糊数学是一门新兴学科，过去那些与数学毫不相关或关系不大的学科（如生物学、心理学、语言学、社会科学等）都有可能用定量化和数学化加以描述和处理，从而使数学的应用范围大大扩展。它已初步应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析、模糊决策、模糊评判、系统理论、信息检索、医学、生物学等各个方面，并且在气象、结构力学、控制、心理学等方面已有具体的研究成果。模糊数学最重要的应用领域是计算机职能，它与新一代计算机的研制有密切的联系。二、模糊计算

Web网站架构详解

前言俗话说得好，冰冻三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功，罗马也不是一天就建成的，当然对于我们开发人员来说，一个好的架构也不是一蹴而就的。初始搭建开始的开始，就是各种框架一搭，然后扔到Tomcat容器中跑就是了，这时候我们的文件、数据库、应用都在一个服务器上。服务分离

随着系统的的上线，用户量也会逐步上升，很明显一台服务器已经满足不了系统的负载，这时我们就要在服务器还没有超载时，提前做好准备。由于我们是单体架构，优化架构在短时间内是不现实的，增加机器是一个不错的选择。这时，我们可能要把应用和数据库服务单独部署，如果有条件也可以把文件服务器单独部署。反向代理

为了提升服务处理能力，我们在Tomcat容器前加一个代理服务器，我一般使用Nginx，当然你如果更熟悉Apache也未尝不可。用户的请求发送给反向代理，然后反向代理把请求转发到后端的服务器。严格意义上来说，Nginx是属于Web服务器，一般处理静态HTML、CSS、JS请求，而Tomcat 属于Web容器，专门处理JSP请求，当然Tomcat也是支持html的，只是效果没Nginx 好而已。反向代理的优势，如下： o隐藏真实后端服务 o负载均衡集群 o高可用集群 o缓存静态内容实现动静分离

o安全限流 o静态文件压缩 o解决多个服务跨域问题 o合并静态请求(HTTP/2.0后已经被弱化) o防火墙 o SSL以及http2 动静分离

基于以上Nginx反向代理，我们还可以实现动静分离，静态请求如HTML、CSS、JS等请求交给Nginx处理，动态请求分发给后端Tomcat处理。 Nginx 升级到1.9.5+可以开启HTTP/2.0时代，加速网站访问。当然，如果公司不差钱，CDN也是一个不错的选择。服务拆分在这分布式微服务已经普遍流行的年代，其实我们没必要踩过多的坑，就很容易进行拆分。市面上已经有相对比较成熟的技术，比如阿里开源的Dubbo(官方明确表示已经开始维护了)，Spring家族的Spring Cloud，当然具体如何去实施，无论是技术还是业务方面都要有很好的把控。

大数据时代的空间数据挖掘综述

第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。大数据时代的空间数据挖掘综述马宏斌1 ，王柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000）摘要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题，介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫星、飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限，受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将

Web体系结构

Web体系结构 Web体系结构是非常重要的，了解不难，但是要了解透彻就需要一定的时间和精力去做，学习提升的是自己。我们就Web体系结构和大家详细介绍一下。传统的Web数据库系统一般实现Web数据库系统的连接和应用可采取两种方法，一种是在Web服务器端提供中间件来连接Web服务器和数据库服务器，另一种是把应用程序下载到客户端并在客户端直接访问数据库。中间件负责管理Web服务器和数据库服务器之间的通信并提供应用程序服务，它能够直接调用外部程序或脚本代码来访问数据库，因此可以提供与数据库相关的动态HTML页面，或执行用户查询，并将查询结果格式化成HTML页面。通过Web服务器返回给Web 浏览器。最基本的中间件技术有通过网关接口CGI和应用程序接口API两种。

公共网关接口 CGI是外部应用程序（CGI程序）与Web服务器之间的接口标准,是WWW服务器运行时外部程序的规范，按照CGI编写的程序可以扩展服务器的功能，完成服务器本身不能完成的工作，外部程序执行时间可以生成HTML文档，并将文档返回WWW服务器。CGI应用程序能够与浏览器进行交互作用，还可以通过数据库的API与数据库服务器等外部数据源进行通信，如一个CGI程序可以从数据库服务器中获取数据，然后格式化为HTML文档后发送给浏览器，也可以将从浏览器获得的数据放到数据库中。几乎使用的服务器软件都支持CGI，开发人员可以使用任何一种WWW服务器内置语言编写CGI，其中包括流行的C、C++、VB和Delphi等。从体系结构上来看，用户通过Web浏览器输入查询信息，浏览器通过HTTP协议向Web服务器发出带有查询信息的请求，Web服务器按照CGI协议激活外部CGI程序，由该程序向DBMS发出SQL请求并将结果转化为HTML后返回给Web服务器。再由Web服务器返回给Web 浏览器。这种结构体现了客户/服务器方式的三层模型，其中Web服

可视化空间数据挖掘研究综述

可视化空间数据挖掘研究综述贾泽露1，2 刘耀林2 （1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院，焦作，454000；2. 武汉大学资源与环境科学学院，武汉，430079）摘要：空间数据挖掘针对的是更具有可视化要求的地理空间数据的知识发现过程，可视化能提供同用户对空间目标心理认知过程相适应的信息表现和分析环境，可视化与空间数据挖掘的结合是该领域研究发展的必然，并已成为一个研究热点。论文综述了空间数据挖掘和可视化的研究现状，重点阐述了空间数据挖掘中的可视化化技术及其应用，并对可视化空间数据挖掘的发展趋势进行了阐述。关键词：数据挖掘；空间数据挖掘；数据可视化；信息可视化；GIS；空间信息获取技术的飞速发展和各种应用的广泛深入，多分辨率、多时态空间信息大量涌现，以及与之紧密相关的非空间数据的日益丰富，对海量空间信息的综合应用和处理技术提出了新的挑战，要求越来越高。空间数据挖掘技术作为一种高效处理海量地学空间数据、提高地学分析自动化和智能化水平、解决地学领域“数据爆炸、知识贫乏”问题的有效手段，已发展成为空间信息处理的关键技术。然而，传统数据挖掘“黑箱”作业过程使得用户只能被动地接受挖掘结果。可视化技术能为数据挖掘提供直观的数据输入、输出和挖掘过程的交互探索分析手段，提供在人的感知力、洞察力、判断力参与下的数据挖掘手段，从而大大地弥补了传统数据挖掘过程“黑箱”作业的缺点，同时也大大弥补了GIS重“显示数据对象”轻“刻画信息结构”的弱点，有力地提高空间数据挖掘进程的效率和结果的可信度[1]。空间数据挖掘中可视化技术已由数据的空间展现逐步发展成为表现数据内在复杂结构、关系和规律的技术，由静态空间关系的可视化发展到表示系统演变过程的可视化。可视化方法不仅用于数据的理解，而且用于空间知识的呈现。可视化与空间数据挖掘的结合己成为必然，并已形成了当前空间数据挖掘1与知识发现的一个新的研究热点——可视化空间数据挖掘(Visual Spatial Data Mining，VSDM)。VSDM技术将打破传统数据挖掘算法的“封闭性”，充分利用各式各样的数据可视化技术，以一种完全开放、互动的方式支持用户结合自身专业背景参与到数据挖掘的全过程中，从而提高数据挖掘的有效性和可靠性。本文将对空间数据挖掘、可视化的研究概况，以及可视化在空间数据挖掘中的应用进行概括性回顾总结，并对未来发展趋势进行探讨。一、空间数据挖掘研究概述 1.1 空间数据挖掘的诞生及发展 1989年8月，在美国底特律市召开的第一届国际联合人工智能学术会议上，从事数据库、人工智能、数理统计和可视化等技术的学者们，首次出现了从数据库中发现知识(knowledge discovery in database，KDD)的概念，标志着数据挖掘技术的诞生[1]。此时的数据挖掘针对的作者1简介：贾泽露（1977,6－），男，土家族，湖北巴东人，讲师，博士，主要从事空间数据挖掘、可视化、土地信息系统智能化及GIS理论、方法与应用的研究和教学工作。作者2简介：刘耀林(1960,9- ),男，汉族，湖北黄冈人，教授，博士，博士生导师，武汉大学资源与环境科学学院院长，现从事地理信息系统的理论、方法和应用研究和教学工作。

web三层架构概述

web三层架构概述 web三层架构概述 2009-05-23 10:23 关于三层架构(3-tier application) 通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为：表现层（UI）、业务逻辑层（BLL）、数据访问层（DAL）。区分层次的目的即为了“高内聚，低耦合”的思想。１、表现层（UI）：通俗讲就是展现给用户的界面，即用户在使用一个系统的时候他的所见所得。２、业务逻辑层（BLL）：针对具体问题的操作，也可以说是对数据层的操作，对数据业务逻辑处理。３、数据访问层（DAL）：该层所做事务直接操作数据库，针对数据的增、删、改、查。概述

三层结构原理： 3个层次中，系统主要功能和业务逻辑都在业务逻辑层进行处理。所谓三层体系结构，是在客户端与数据库之间加入了一个“中间层”，也叫组件层。这里所说的三层体系，不是指物理上的三层，不是简单地放置三台机器就是三层体系结构，也不仅仅有B/S应用才是三层体系结构，三层是指逻辑上的三层，即使这三个层放置到一台机器上。三层体系的应用程序将业务规则、数据访问、合法性校验等工作放到了中间层进行处理。通常情况下，客户端不直接与数据库进行交互，而是通过COM/DCOM通讯与中间层建立连接，再经由中间层与数据库进行交互。表示层位于最外层（最上层），离用户最近。用于显示数据和接收用户输入的数据，为用户提供一种交互式操作的界面。业务逻辑层业务逻辑层（Business Logic Layer）无疑是系统架构中体现核心价值的部分。它的关注点主要集中在业务规则的制定、

业务流程的实现等与业务需求有关的系统设计，也即是说它是与系统所应对的领域（Domain）逻辑有关，很多时候，也将业务逻辑层称为领域层。例如Martin Fowler在《Patterns of Enterprise Application Architecture》一书中，将整个架构分为三个主要的层：表示层、领域层和数据源层。作为领域驱动设计的先驱Eric Evans，对业务逻辑层作了更细致地划分，细分为应用层与领域层，通过分层进一步将领域逻辑与领域逻辑的解决方案分离。业务逻辑层在体系架构中的位置很关键，它处于数据访问层与表示层中间，起到了数据交换中承上启下的作用。由于层是一种弱耦合结构，层与层之间的依赖是向下的，底层对于上层而言是“无知”的，改变上层的设计对于其调用的底层而言没有任何影响。如果在分层设计时，遵循了面向接口设计的思想，那么这种向下的依赖也应该是一种弱依赖关系。因而在不改变接口定义的前提下，理想的分层式架构，应该是一个支持可抽取、可替换的“抽屉”式架构。正因为如此，业务逻辑层的设计对于一个支持可扩展的架构尤为关键，因为它扮演了两个不同的角色。对于数据访问层而言，它是调用者；对于表示层而言，它却是被调用者。依赖与被依赖的关系都纠结在业务逻辑层上，如何实现依赖关系的解耦，则是除了实现业务逻辑之外留给设计师的任务。

数据挖掘中的软计算方法及应用综述

摘要文章对数据挖掘中软计算方法及应用作了综述。对模糊逻辑、遗传算法、神经网络、粗集等软计算方法，以及它们的混合算法的特点进行了分析，并对它们在数据挖掘中的应用进行了分类。关键词数据挖掘；软计算；模糊逻辑；遗传算法；神经网络；粗集 1 引言在过去的数十年中，随着计算机软件和硬件的发展，我们产生和收集数据的能力已经迅速提高。许多领域的大量数据集中或分布的存储在数据库中[1][2]，这些领域包括商业、金融投资业、生产制造业、医疗卫生、科学研究，以及全球信息系统的万维网。数据存储量的增长速度是惊人的。大量的、未加工的数据很难直接产生效益。这些数据的真正价值在于从中找出有用的信息以供决策支持。在许多领域，数据分析都采用传统的手工处理方法。一些分析软件在统计技术的帮助下可将数据汇总，并生成报表。随着数据量和多维数据的进一步增加，高达109的数据库和103的多维数据库已越来越普遍。没有强有力的工具，理解它们已经远远超出了人的能力。所有这些显示我们需要智能的数据分析工具，从大量的数据中发现有用的知识。数据挖掘技术应运而生。数据挖掘就是指从数据库中发现知识的过程。包括存储和处理数据，选择处理大量数据集的算法、解释结果、使结果可视化。整个过程中支持人机交互的模式[3]。数据挖掘从许多交叉学科中得到发展，并有很好的前景。这些学科包括数据库技术、机器学习、人工智能、模式识别、统计学、模糊推理、专家系统、数据可视化、空间数据分析和高性能计算等。数据挖掘综合以上领域的理论、算法和方法，已成功应用在超市、金融、银行[4]、生产企业 [5]和电信，并有很好的表现。软计算是能够处理现实环境中一种或多种复杂信息的方法集合。软计算的指导原则是开发利用那些不精确性、不确定性和部分真实数据的容忍技术，以获得易处理、鲁棒性好、低求解成本和更好地与实际融合的性能。通常，软计算试图寻找对精确的或不精确表述问题的近似解[6]。它是创建计算智能系统的有效工具。软计算包括模糊集、神经网络、遗传算法和粗集理论。 2 数据挖掘中的软计算方法目前，已有多种软计算方法被应用于数据挖掘系统中，来处理一些具有挑战性的问题。软计算方法主要包括模糊逻辑、神经网络、遗传算法和粗糙集等。这些方法各具优势，它们是互补的而非竞争的，与传统的数据分析技术相比，它能使系统更加智能化，有更好的可理解性，且成本更低。下面主要对各种软计算方法及其混合算法做系统性的阐述，并着重强调它们在数据挖掘中的应用情况。 2.1 模糊逻辑模糊逻辑是1965年由泽德引入的，它为处理不确定和不精确的问题提供了一种数学工具。模糊逻辑是最早、应用最广泛的软计算方法，模糊集技术在数据挖掘领域也占有重要地位。从数据库中挖掘知识主要考虑的是发现有兴趣的模式并以简洁、可理解的方式描述出来。模糊集可以对系统中的数据进行约简和过滤，提供了在高抽象层处理的便利。同时，数据挖掘中的数据分析经常面对多种类型的数据，即符号数据和数字数据。nauck[7]研究了新的算法，可以从同时包含符号数据和数字数据中生成混合模糊规则。数据挖掘中模糊逻辑主要应用于以下几个方面：（1）聚类。将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程被称为聚类。聚类分析是一种重要的人类行为，通过聚类，人能够识别密集的和稀疏的区域，因而发现全局的分布模式，以及数据属性之间有趣的关系。模糊集有很强的搜索能力，它对发现的结构感兴趣，这会帮助发现定性或半定性数据的依赖度。在数据挖掘中，这种能力可以帮助

数据挖掘文献综述

湘潭大学本科生专业文献综述题目: 数据挖掘文献综述姓名: 林勇学院: 信心工程学院学院专业: 自动化班级: 一班学号: 2010550113 指导教师: 张莹

0前言随着计算机技术的迅猛发展，人类正在步入信息社会。面对今天浩如烟海的信息，如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息，更关键的是如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念并自动分析它们之间的关系，使之能够真正地做到信息处理的自动化，这已成为信息技术领域的热点问题。数据挖掘就是为满足这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。 1什么是数据挖掘数据挖掘(Data Mining)，也叫数据开采，数据采掘等，是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程。在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理，从而得出可供决策参考的统计分析数据。在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识。OLAF'的出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而言两者是相辅相成的。OLAP可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持联机分析，而数据挖掘的目的是便这一过程尽可能自动化。数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库(Data Warehouse)等。而挖掘后获得的知识包括关联规则、特征规则、区分规则、分类规则、总结规则、偏差规则、聚类规则、模式分析及趋势分析等。 1.1 数据挖掘的任务数据挖掘的两个高层目标是预测和描述。前者指用一些变量或数据库的若干已知字段预测其它感兴趣的变量或字段的未知的或未来的值；后者指找到描述数据的可理解模式。根据发现知识的不同，我们可以将数据挖掘任务归纳为以下几类： (1)特征规则。从与学习任务相关的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征．例如可以从某种疾病的症状中提取

数据挖掘综述

数据挖掘综述 1、产生背景随着计算机的产生和大量数字化的存储方法的出现，我们借助计算机来收集和分类各种数据资料，但是不同存储结构存放的大量数据集合很快被淹没，便导致了结构化数据库以及DBMS的产生。但是随着信息时代的到来，信息量远远超过了我们所能处理的范围，从商业交易数据、科学资料到卫星图片、文本报告和军事情报，以及生活中各种信息，这也就是“数据爆炸但知识贫乏”的网络时代，面对巨大的数据资料，出现了新的需求，希望能够更好的利用这些数据，进行更高层次的分析，从这些巨大的数据中提取出对我们有意义的数据，这就是知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases），数据挖掘应运而生。 2、数据库系统技术的演变 1）20世纪60年代和更早这个时期是数据收集和数据库创建的过程，原始文件的处理2）20世纪70年代---80年代初期有层次性数据库、网状数据库、关系数据库系统 3）20世纪80年代中期—现在高级数据库系统，可以应用在空间、时间的、多媒体的、主动的、流的和传感器的、科学的和工程的。 4）20世纪80年代后期—现在

高级数据分析：数据仓库和数据挖掘 5）20世纪90年代—现在基于web的数据库，与信息检索和数据信息的集成6）现在---将来新一代的集成数据域信息系统 3、数据挖掘概念数据挖掘（Data Mining），就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在的有用的，最终可以理解的模式的非平凡过程。数据挖掘，又称为数据库中知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases），也有人把数据挖掘作为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet信息库以及新兴的数据仓库等。 4、数据挖掘特点和任务 4.1数据挖掘具有以下几个特点： 1）处理的数据规模十分庞大，达到GB,TB数量级，甚至更大2）查询一般是决策制定者（用户）提出的即时随机查询，往往不能形成精确的查询要求，需要靠系统本身寻找其可能感兴趣的东西。 3）在一些应用（如商业投资等）中，由于数据变化迅速，因此

常用的Web架构开发语言

框架是Web架构开发中必不可少的工具，不仅可以提高开发效率，还能让开发项目更成熟，并且可以提升代码的可再用性，Web框架开发离不开相应的开发语言，以下是常用的Web架构开发语言： 1. Node.js Node.js是运行在服务器端的非阻断、异步I/O、事件驱动的JavaScript，是基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台，可以实现js在服务器端的编译，而且拥有更好的组织代码，提升复用性，非常适合在分布式设备上运行数据密集型的实时应用。 2. PHP PHP是Web架构开发常用语言，PHP开发了很多Web框架，如Zend framework、CakePHP、ThinkPHP等，PHP 独特的语法混合了C、Java、Perl 以及PHP 自创新的语法，可以比CGI或者Perl更快速的执行动态网页，而且功能强大，所有的CGI的功能PHP 都能实现，支持几乎所有流行的数据库以及操作系统，还可以用C、C++进行程序的扩展! 3. JavaScript JavaScript是一种属于网络的脚本语言，被广泛用于Web应用开发，JavaScript是一种运行在浏览器中的解释型的编程语言，可以轻松实现跨平台、跨浏览器驱动网页以及与用

户交互的功能，JavaScript开发很多Web框架，如Angular.js、Ember.js以及Javascript MVC等。 4. Swift Swift是一款易学易用的编程语言，主要用于编写IOS和macOS应用，结合了C和Objective-C 的优点并且不受C兼容性的限制，采用安全的编程模式并添加了很多新特性，这使得编程更简单、灵活，也更加有趣，Swift的设计以安全为出发点，以避免各种常见的编程错误类别。 5. Java Java是一门面向对象的编程语言，在电子商务领域以及网站开发领域占据了重要的地位，开发人员可以运用很多不同的框架来创建Web项目，如SpringMVC，Struts2.0以及frameworks等，即使是简单的servlet、jsp和以struts为基础的网站在政府项目中也经常被用到，疗救护、保险、教育、国防以及其他的不同部门网站也都是以Java为基础来开发的。 6. Python Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发，Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，如Django、flask等，选择Python 开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。

Web数据挖掘综述.

Web数据挖掘综述摘要:过去几十年里,Web的迅速发展使其成为世界上规模最大的公共数据源,因此如何从Web庞大的数据中提取出有价值的信息成为一大难题。Web数据挖掘正是为了解决这一难题而提出的一种数据挖掘技术。本文将从Web数据挖掘的概念、分类、处理流程、常用技术等几方面对Web数据挖掘进行介绍,并分析了Web 数据挖掘的应用及发展趋势。关键词:Web数据挖掘;分类;处理流程;常用技术;应用;发展趋势 Overview of Web Data Mining Abstract:Over the past few decades,the rapid development of Web makes it becoming the world’s largest public data sources.So how to extract valuable information from the massive data of Web has become a major problem.Web data mining is the data mining technology what is in order to solve this problem.This article introduces the Web data mining from its concept, classification,processing,and common techniques,and analyzes the application and the development tendency of Web data mining. Key words:Web Data Mining;Classification;Processing;Common Techniques;Application; Development Tendency 0.引言近些年来,互联网技术的飞速发展,带来了网络信息生产和消费行为的快速拓展。电脑、手机、平板电脑等终端的普及,SNS、微博等Web2.0应用的快速发展,促进了互联网信息数量的急剧增长,信息资源前所未有的丰富。但同时,海量级、碎片化的信息增加了人们获取有效信息的时间和成本[1]。因此,迫切需要找到这样的工具,能够从Web上快速有效地发现资源,发现隐含的规律性内容,提高在Web上检索信息、利用信息的效率,解决数据的应用问题,Web数据挖掘正是一个很好的解决方法。

数据挖掘报告

数据挖掘报告一、数据挖掘综述随着信息时代的来临，网络技术的发展和普及，各个行业都有爆炸性的数据增长，这些海量的数据中隐藏着我们需要的信息和财富。国际数据公司（IDC）报告称，2011年全球被复制和创建的数据总量就已经大得惊人，在短短几年时间内增长了近9倍，而且预计这些数据每两年就将至少增加一倍。并且，政府机构也对外宣称了要加快数据研究进度这一重大计划，各行业也在积极讨论数据挖掘研究带来的吸引力。面对如此庞大的数据，以及这些数据背后的价值和新的机遇，挖掘和研究这些数据就会给我们带来挑战和切实的利益。早在1989 年8 月美国底特律召开的第11 届国际功能会议上就出现了KDD 这个术语，1995年学术界和工业界共同成立了ACM 数据挖掘与知识发现专委，后者发展成为数据挖掘领域的顶级国际会议。数据挖掘是一门交叉学科，涉及到各个行业和各个领域，同时，随着各行业对大量数据的处理深度和分析上的需求的增加，数据挖掘研究已经成为了学术界研究的热门学科，同时也受到各领域的重视。经过多年的发展，数据挖掘研究领域成果颇丰，已经有了一套自己的基础理论。从大体趋势来说，国内和国外的研究方法和方向有差异，尤其是在某些方面还是存在着一定的差距。总的来说，国外的研究更偏重交叉学科和理论基础的研究，而国内则偏重于实际的应用上，用数据来解决实际的问题。同时，国内的学者在研究上也处于世界前沿水平，在国际舞台上也有十分突出的成绩，近年来也频频有国内团队登上国际领奖台。在20世纪90年代中后期，用关联规则来进行挖掘、分类、预测等被逐渐用于时间序列数据挖掘和空间数据挖掘，以发现与时间和空间相关的有价值的模式，这些手段使得数据挖掘研究领域已经有了一些比较成熟的技术。如今的定位系统、手持移动设备等设备的普及和应用积累了大量的移动对象数据，对这些数据领域的研究使我们受益匪浅。近年来，数据挖掘研究已经渗透到生物信息、医疗卫生、智能交通、金融证券、社交网络、多媒体数据挖掘、轨迹数据、文本数据等各大领域。这些领域与数据挖掘研究接轨后又会出现一些新的机遇和挑战。数据挖掘是从大量数据中抽取隐含的事先未知的具有潜在有用信息或知识的非平凡过程。一般来说可以把数据挖掘过程分为6 个阶段，如图所示。

Web系统架构综述

B/S架构和C/S架构概述 C/S架构和B/S架构是现今软件系统所采用的两种主流架构。 C/S架构的全称是Client/Server，即客户端服务器端架构，其中客户端包括一个或多个需要在用户的电脑上运行的本地程序，服务器端包括数据库服务器端和Socket服务器端。C/S 架构的客户端部署往往比较臃肿。因为绝大多数的业务逻辑和界面展示是在客户端上完成的。在这种架构中，客户端需要较大的压力，因为显示逻辑和事务处理都是由客户端完成的，通过与数据库的交互进行数据的持久化，满足实际项目的需求。 B/S架构的全称是Browser/Server，即浏览器/服务器模式架构。B/S架构是考虑到现今WEB技术如火如荼发展的今天所新兴的一种网络结构模式。它将系统功能实现的核心部分部署在服务器上，用户通过轻量级的浏览器就可以访问并使用系统，也简化了系统的开发和维护。 C/S架构的应用场景主要是面对繁多操作和丰富界面的系统，B/S架构主要运用于交互性强、用户访问频繁且功能偏少的系统。针对电子票务系统，B/S架构不仅能满足其所有功能，而且实施更加方便，用户访问更加快捷。所以本文选定B/S架构作为电子票务系统的表现形式。 JA V A概述 Java是由Sun公司推出的一门面向对象编程语言。Java的出现是为了解决如C、C++等语言所遇到一些问题，如：不能跨平台移植代码、容易出现内存泄漏等。除此以外，Java还内建了对网络编程、数据库连接、多线程等高级程序设计任务的支持，Java具有高质量的编译环境以及庞大的类库可供调用。并且Java语言一直都是开源的，作者希望借着全球程序员的智慧共同推动Java的发展，所以Java有许多相关的开源框架可供开发者选择使用。 Java具有下列几个显而易见的特点：简单易用：Java语法比C/C++的语法更接近自然语言，这使得大多数程序员的学习和使用成本相对较低。另一方面，它摒弃了C++中容易引起错误的指针、运算符重载、多重继承等特点，对底层结构进行最大程度上的封装。面向对象：与C++类似，Java是一个纯粹的面向对象语言。并且Java丢弃了C++语法里让人难以理解的多继承，取而代之的是接口实现。

数据挖掘综述

数据挖掘中聚类算法的综述摘要：数据挖掘技术在当前研究领域中算是比较热门的一项技术，从国外发展到中国，具有广阔的商业应用前景。本文主要概述了当前数据挖掘的七大方法（分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘）和十大经典算法（C4.5,K-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,Naive Bayes,CART），以及数据挖掘的发展趋势。关键词：数据挖掘，常用方法，经典算法 1 引言在当今信息爆炸的时代，伴随着社会事件和自然活动的大量产生（数据的海量增长），人类正面临着“被信息所淹没，但却饥渴于知识”的困境。随着计算机软硬件技术的快速发展、企业信息化水平的不断提高和数据库技术的日臻完善，人类积累的数据量正以指数方式增长。面对海量的、杂乱无序的数据，人们迫切需要一种将传统的数据分析方法与处理海量数据的复杂算法有机结合的技术。数据挖掘技术就是在这样的背景下产生的。它可以从大量的数据中去伪存真，提取有用的信息，并将其转换成知识。数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、模式识别、模糊数学和数理统计等最新技术的研究成果，可以用来支持商业智能应用和决策分析。例如顾客细分、交叉销售、欺诈检测、顾客流失分析、商品销量预测等等，目前广泛应用于银行、金融、医疗、工业、零售和电信等行业。数据挖掘技术的发展对于各行各业来说，都具有重要的现实意义。 2 数据挖掘的概念 2.1 什么是数据挖掘数据挖掘(Data Mining)，也叫数据开采，数据采掘等，是按照既定的业务目标从海量数据中提取出潜在、有效并能被人理解的模式的高级处理过程．在较浅的层次上，它利用现有数据库管理系统的查询、检索及报表功能，与多维分析、统计分析方法相结合，进行联机分析处理(O乙心)，从而得出可供决策参考的统计分析数据．在深层次上，则从数据库中发现前所未有的、隐含的知识．OLAF'的出现早于数据挖掘，它们都是从数据库中抽取有用信息的方法，就决策支持的需要而言两者是相辅相成的。 OLAP可以看作一种广义的数据挖掘方法，它旨在简化和支持联机分析，而数据挖掘的目的是便这一过程尽可能自动化。数据挖掘基于的数据库类型主要有：关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、

数据挖掘噪声数据处理综述.doc

噪声数据处理综述摘要：噪声数据是指数据中存在着错误或异常(偏离期望值)的数据,不完整数据是指感兴趣的属性没有值.不一致数据则是数据内涵出现不一致的情况。为了更好的论述什么是噪声数据处理,给出了两种噪声数据处理的算法：在属性级别上处理噪声数据的数据清洗算法和一种改进的应用于噪声数据中的KNN算法。关键词：噪声数据噪声数据处理数据清洗KNN算法 1.概述噪声数据（noisy data）就是无意义的数据（meaningless data）。这个词通常作为损坏数据（corrupt data）的同义词使用。但是,现在它的意义已经扩展到包含所有难以被机器正确理解和翻译的数据,如非结构化文本。任何不可被创造它的源程序读取和运用的数据,不管是已经接收的、存储的还是改变的,都被称为噪声。噪声数据未必增加了需要的存储空间容量,相反地,它可能会影响所有数据挖掘（data mining）分析的结果。统计分析可以运用历史数据中收集的信息来清除噪声数据从而促进数据挖掘。引起噪声数据（noisy data）的原因可能是硬件故障、编程错误或者语音或光学字符识别程序（OCR）中的乱码。拼写错误、行业简称和俚语也会阻碍机器读取。噪声数据处理是数据处理的一个重要环节,在对含有噪声数据进行处理的过程中,现有的方法通常是找到这些孤立于其他数据的记录并删除掉,其缺点是事实上通常只有一个属性上的数据需要删除或修正,将整条记录删除将丢失大量有用的、干净的信息。在数据仓库技术中,通常数据处理过程应用在数据仓库之前,其目的是提高数据的质量,使后继的联机处理分析(OLAP)和数据挖掘应用得到尽可能正确的结果。然而,这个过程也可以反过来,即利用数据挖掘的一些技术来进行数据处理,提高数据质量。

数据挖掘文献综述

中南大学本科生专业文献综述题目: 数据挖掘文献综述姓名: 史玉杰学院: 软件学院专业: 软件工程班级: 0902 学号: 3901090214 指导教师: 任学兵