数据挖掘论文选题 - 360文档中心

计算机专业毕业论文选题指南如何选择一个具有研究价值的课题

计算机专业毕业论文选题指南如何选择一个具有研究价值的课题计算机专业毕业论文的选题对于每位学生来说都是一项重要的任务。

选一个具有研究价值的课题对于毕业论文的质量和学术价值具有至关重要的影响。

本文将介绍几个步骤，帮助学生们选择一个具有研究价值的计算机专业毕业论文课题。

第一步：研究领域的选择选择一个合适的研究领域是选择研究课题的第一步。

计算机专业涉及众多领域，例如人工智能、数据挖掘、网络安全等。

学生可以根据自己的兴趣和专业知识选择一个研究领域。

此外，还可以通过阅读相关文献和参加学术研讨会了解不同领域的最新研究进展，从而找到感兴趣的课题。

第二步：查阅文献和调研在确定研究领域后，需要进行广泛的文献调研。

查阅相关的学术论文和期刊，了解当前该领域的研究热点和已有的成果。

通过对文献的分析，可以找到尚未解决的问题或需要改进的方法。

此外，还可以了解当前业界对该领域的需求和未来的发展方向，以此来确定一个有实际应用价值的课题。

第三步：明确研究目标和问题在进行调研的基础上，需要明确自己研究的目标和问题。

一个具有研究价值的课题应该有明确的研究目标，并且能够提出具体的问题。

研究目标可以是解决一个现实世界中的问题，也可以是改进已有的方法或算法。

问题的提出应该能够激发学术界和业界的兴趣，并具有一定的挑战性和创新性。

第四步：可行性分析和资源评估在确定了研究目标和问题后，需要进行可行性分析和资源评估。

课题的可行性分析包括技术可行性和时间可行性。

学生应该具有实现研究目标所需的技术能力和资源，同时需要考虑时间上的限制，确保在规定的时间内完成研究工作。

此外，还需要评估课题所需的资源，例如实验设备、数据集和研究经费等。

第五步：导师指导和意见征询在确定了一个具有研究价值的课题后，建议学生与导师进行讨论和意见征询。

导师作为学术研究领域的专家，能够提供宝贵的指导和建议。

学生可以向导师介绍自己的选题思路和研究目标，并听取导师对于课题的意见和建议。

在导师的指导下，学生可以进一步完善和细化自己的选题方案，使其更具研究价值。

数据挖掘毕业论文题目

数据挖掘毕业论文题目数据挖掘毕业论文题目本文简介：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。

以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。

数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce 的大规模数据挖掘数据挖掘毕业论文题目本文内容：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。

以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。

数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究 4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究 5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究 6、基于多目标决策的数据挖掘方法评估与应用 7、基于数据挖掘的煤矿安全可视化管理研究 8、基于大数据挖掘的药品不良反应知识整合与利用研究 9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究 10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用 11、移动对象轨迹数据挖掘方法研究 12、基于数据挖掘的成本管理方法研究 13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究 14、面向交通服务的多源移动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现 15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究 16、面向精确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究 17、隐私保护的数据挖掘算法研究 18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究 19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究 20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究 21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律对比研究 22、基于数理统计与数据挖掘的《伤寒论》温里法类方方证辨治规律研究 23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半结构化数据挖掘若干问题研究 25、基于数据挖掘与信息融合的瓦斯灾害预测方法研究 26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统 27、基于CER模式的针灸干预颈椎病颈痛疗效数据挖掘研究 28、时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究 29、可视化数据挖掘技术在城市地下空间GIS中的应用研究30、基于多目标决策的数据挖掘模型选择研究 31、银行数据挖掘的运用及效用研究 32、基于用户特征的社交网络数据挖掘研究 33、中医补益方数据库的构建及其数据挖掘 34、时间序列数据挖掘若干关键问题研究 35、药物不良事件信息资源整合与数据挖掘研究数据挖掘毕业题目二： 36、基于数据挖掘的火灾分析模型及应用研究 37、道路运输信息系统的数据挖掘方法研究与应用38、基于数据挖掘的道路交通事故分析研究 39、基于RFID的物流大数据资产管理及数据挖掘研究 40、基于数据挖掘的金融时间序列预测研究与应用 41、基于数据挖掘的战略管理会计若干问题研究 42、基于数据挖掘技术构建电信4G客户预测模型的研究 43、大数据挖掘中的并行算法研究及应用 44、数据挖掘技术在个性化网络教学平台中的应用研究 45、基于数据挖掘技术的金融数据分析系统设计与实现 46、基于数据挖掘的花旗银行国内零售业务营销策略研究 47、数据挖掘在零售银行精准营销中的应用研究 48、基于贝叶斯网络的数据挖掘应用研究 49、Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究 50、一种基于云计算的数据挖掘平台架构设计与实现 51、基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究 52、时间序列数据挖掘研究 53、数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究 54、空间数据挖掘的研究 55、海量数据挖掘技术研究 56、基于关联规则数据挖掘算法的研究 57、数据挖掘相关算法的研究与平台实现 58、基于形式概念分析的图像数据挖掘研究 59、数据挖掘中聚类方法的研究 60、基于粗糙集的数据挖掘方法研究 61、数据库中数据挖掘理论方法及应用研究 62、基于地理信息系统空间数据挖掘若干关键技术的研究 63、基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究 64、隐私保护的数据挖掘 65、基于粗糙集的数据挖掘方法研究 66、数据挖掘技术与分类算法研究 67、高光谱数据库及数据挖掘研究 68、数据挖掘中聚类若干问题研究 69、基于数据挖掘的电站运行优化理论研究与应用 70、面向电信CRM的数据挖掘应用研究数据挖掘毕业论文题目三： 71、基于数据挖掘与信息融合的故障诊断方法研究 72、基于数据挖掘的基坑工程安全评估与变形预测研究 73、面向服务的数据挖掘关键技术研究74、道路交通流数据挖掘研究 75、基于消错理论的数据挖掘错误系统优化方法及应用研究 76、基于数据挖掘的当代不孕症医案证治规律研究 77、时间序列数据挖掘中的维数约简与预测方法研究 78、基于物联网的小麦生长环境数据采集与数据挖掘技术研究 79、基于数据挖掘的网络入侵检测关键技术研究 80、基于方剂数据挖掘的痹证证治规律研究 81、数据挖掘中数据预处理的方法研究82、云计算及若干数据挖掘算法的MapReduce化研究 83、基于HADOOP的数据挖掘研究 84、基于云计算的海量数据挖掘分类算法研究 85、基于大数据的数据挖掘引擎 86、基于Hadoop的数据挖掘算法研究与实现 87、基于YARN的数据挖掘系统的设计与实现 88、机器学习算法在数据挖掘中的应用 89、数据挖掘中关联规则算法的研究与改进 90、数据挖掘在股票曲线趋势预测中的研究及应用 91、基于云计算的数据挖掘平台研究 92、基于数据挖掘技术的联网审计风险控制研究 93、数据挖掘技术在P2P网络金融中的应用研究 94、基于数据挖掘和网络药理学的清热类中成药组方规律研究 95、聚类分析数据挖掘方法的研究与应用 96、基于RBF神经网络的数据挖掘研究 97、面向电子商务的web 数据挖掘的研究与设计 98、数据挖掘分类算法研究 99、Web数据挖掘在电子商务中的应用研究 100、基于决策树的数据挖掘算法研究与应用 101、数据挖掘中的聚类算法研究 102、基于多结构数据挖掘的滑坡灾害预测模型研究103、渐进式滑坡多场信息演化特征与数据挖掘研究 104、基于数据挖掘的《临证指南医案》脾胃病证治规律研究 105、基于数据挖掘从经验方和医案探析岭南名医治疗妇科疾病的诊疗和用药规律数据挖掘毕业论文题目四： 106、基于数据挖掘技术分析当代中医名家湿疹验方经验研究 107、基于数据挖掘技术分析当代中医名家银屑病验方经验研究 108、基于数据挖掘技术分析当代中医名家痤疮验方经验研究 109、数据挖掘中的聚类方法及其应用 110、面向数据挖掘的隐私保护方法研究 111、CRM中模糊数据挖掘及客户生命周期价值与客户满意度研究 112、基于数据挖掘的图书馆书目推荐服务的研究 113、数据挖掘算法优化研究与应用 114、在电子商务中应用Web数据挖掘的研究 115、基于数据挖掘的微博用户兴趣群体发现与分类 116、基于神经网络的数据挖掘分类算法比较和分析研究 117、数据挖掘在股票分析中的应用研究 118、数据挖掘在淘宝客户评价方面的研究与应用 119、数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究 120、数据挖掘中的统计方法及其应用研究 121、基于数据挖掘的客户价值管理研究 122、数据挖掘中聚类分析的研究 123、数据挖掘算法研究与应用 124、基于大数据挖掘的精准营销策略研究 125、基于k-means算法在微博数据挖掘中的应用 126、基于Hadoop的大数据平台数据挖掘云服务研究127、基于数据挖掘的管理会计的分析研究 128、基于粗糙集的数据挖掘改进的属性约简算法研究 129、应用Apriori关联规则算法的数据挖掘技术挖掘电子商务潜在客户 130、数据挖掘算法及其应用研究 131、基于云平台的数据挖掘算法的研究与实现 132、基于web的数据挖掘系统设计与实现 133、基于Hadoop平台的数据挖掘技术研究 134、基于数据挖掘的商业银行客户关系管理研究 135、数据挖掘技术在公安警务信息管理系统中的应用 136、基于高校人力资源的数据挖掘技术研究 137、数据挖掘聚类算法研究 138、数据挖掘技术与应用研究 139、数据挖掘中关联规则算法的研究及应用。

《数据挖掘的算法》论文

写一篇《数据挖掘的算法》论文
数据挖掘是一种采用计算机技术来从大量数据中发掘有用信息的过程。

它的目的是为了从海量的数据中发现新的信息、规律，并将其应用于商业、管理、工程和社会等领域，从而进行决策和控制。

数据挖掘的算法是数据挖掘的核心，它们具有非常重要的意义。

现在，有三种常见的数据挖掘算法，即关联法、分类法和聚类法。

关联法是指利用统计技术，从大量数据中发现不同事物之间的关联性，从而进行复杂数据集的分析和探索。

它具有快速、精准、可靠等优点，可以帮助我们找出特定的数据属性之间的关联关系，帮助决策者做出正确的判断。

分类法是指基于特征值，将目标对象归类到特定的类别或群体中，常见的分类算法包括逻辑回归、决策树和支持向量机等。

它可以帮助我们快速地划分类别和数据，使我们了解特定类别数据的分布情况，以便进行更好的分析和挖掘。

聚类法是指根据目标对象的特征值，将其分为不同的聚类，从而获得聚类之间的相似性和差异性。

层次聚类分析、K-均值
聚类等是常见的聚类方法。

通过这种方式，我们可以有效地发现数据集中的隐藏规律和特征，它有助于我们掌握数据的空间构成和特征分布，从而为后续的操作提供备选方案或策略。

以上就是数据挖掘的三种算法的基本介绍。

它们在数据挖掘中
扮演着重要的角色，我们可以根据实际需要，利用合适的方法，从海量数据中获取有用的信息，为后续决策提供可靠的支持。

基于R语言数据挖掘课程期末论文

西安欧亚学院数据挖掘技术与实验课程论文题目全国近20年来人口增长原因分析学生姓名王川学生学号**************所在分院金融学院专业经济统计学班级统本统计13级管理统计方向提交日期二〇一六年6月25日摘要在“二胎政策”全面实施的背景下，我国人口增长形势将继续持续下去。

而影响人口的增长的因素有人口出生率、婚姻登记数量、居民消费水平、参加生育保险人数和医疗发展程度有关。

对这些数据进行相关分析，结果显示这些因素和人口数量的增长可用多元线性回归方程表示，同时可用多因素方差分析，研究这些因素的不同水平是否对人口的增长产生显著影响。

R软件是一种开源的免费数据分析软件，功能强大，是数据分析工作者的首选软件之一。

关键词：R语言；多元线性回归分析；方差分析。

目录引言 (1)1.1 选题的背景和意义 (1)1.2 研究方法与思路 (1)正文 (2)2.1 前言 (2)2.2 数据分析 (2)2.2.1 数据预处理 (2)2.2.2回归分析 (4)2.2.3方差分析 (8)结论 (13)参考文献 (13)引言1.1 选题的背景和意义二孩政策，是中国实行的一种计划生育政策，规定符合条件的夫妇允许生育“二胎”。

因为是二孩政策，故第一胎为多孩时，不可生第二胎。

2011年11月，中国各地全面实施双独二孩政策；2013年12月，中国实施单独二孩政策；2015年10月，中国共产党第十八届中央委员会第五次全体会议公报指出：坚持计划生育基本国策，积极开展应对人口老龄化行动，实施全面二孩政策。

在经历了迅速从高生育率到低生育率的转变之后，我国人口的主要矛盾已经不再是增长过快，而是人口红利消失、临近超低生育率水平、人口老龄化、出生性别比失调等问题。

国内20多位顶尖人口学者历经两年的研究指出，我国的人口政策亟待转向，尤其是生育政策应该调整。

1.2 研究方法与思路人口增长的原因大体与人口出生率、婚姻登记数量、居民消费水平、参加生育保险人数和医疗发展程度有关。

论文数据分析法开题报告(3篇)

第1篇一、选题背景与意义随着互联网技术的飞速发展，大数据时代已经到来。

在这样一个信息爆炸的时代，如何有效挖掘和利用海量数据，成为企业和研究机构面临的重要课题。

消费者行为分析作为市场营销的重要组成部分，对于企业制定精准的营销策略、提高市场竞争力具有重要意义。

本论文旨在探讨基于大数据的消费者行为分析方法，并分析其对营销策略的影响。

二、文献综述1. 消费者行为分析研究现状近年来，消费者行为分析已成为市场营销领域的研究热点。

学者们从心理学、社会学、经济学等多个角度对消费者行为进行了深入研究。

例如，Kotler和Armstrong （2010）在《市场营销管理》中提出，消费者行为分析应从需求、动机、购买过程、使用与满足、影响五个方面展开。

2. 大数据在消费者行为分析中的应用随着大数据技术的兴起，学者们开始将大数据应用于消费者行为分析。

例如，Brynjolfsson和Smith（2013）在《哈佛商业评论》中提出，大数据可以帮助企业更好地理解消费者行为，从而制定更有效的营销策略。

3. 消费者行为分析与营销策略消费者行为分析对于营销策略的制定具有重要作用。

例如，Kumar等（2016）在《市场营销学杂志》中提出，通过分析消费者行为，企业可以了解目标市场的需求，从而调整产品、价格、渠道和促销策略。

三、研究内容与方法1. 研究内容（1）消费者行为分析的理论框架：从需求、动机、购买过程、使用与满足、影响等方面构建消费者行为分析的理论框架。

（2）大数据在消费者行为分析中的应用：探讨大数据技术如何应用于消费者行为分析，包括数据采集、处理、分析和可视化等方面。

（3）消费者行为分析与营销策略：分析消费者行为分析对营销策略的影响，包括产品策略、价格策略、渠道策略和促销策略。

2. 研究方法（1）文献分析法：通过查阅相关文献，了解消费者行为分析、大数据技术和营销策略的研究现状。

（2）案例分析法：选取具有代表性的企业案例，分析其消费者行为分析方法和营销策略。

数据挖掘毕业论文题目

数据挖掘毕业论文题目数据挖掘毕业论文题目本文简介：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。

以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。

数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce 的大规模数据挖掘数据挖掘毕业论文题目本文内容：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。

以下是我们整理的数据挖掘毕业论文题目，希望对你有用。

数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究 4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究 5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究 6、基于多目标决策的数据挖掘方法评估与应用 7、基于数据挖掘的煤矿安全可视化管理研究 8、基于大数据挖掘的药品不良反应知识整合与利用研究 9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究 10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用 11、移动对象轨迹数据挖掘方法研究 12、基于数据挖掘的成本管理方法研究 13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究 14、面向交通服务的多源移动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现 15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究 16、面向精确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究 17、隐私保护的数据挖掘算法研究 18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究 19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究 20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究 21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律对比研究 22、基于数理统计与数据挖掘的《伤寒论》温里法类方方证辨治规律研究 23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半结构化数据挖掘若干问题研究 25、基于数据挖掘与信息融合的瓦斯灾害预测方法研究 26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统 27、基于CER模式的针灸干预颈椎病颈痛疗效数据挖掘研究 28、时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究 29、可视化数据挖掘技术在城市地下空间GIS中的应用研究30、基于多目标决策的数据挖掘模型选择研究 31、银行数据挖掘的运用及效用研究 32、基于用户特征的社交网络数据挖掘研究 33、中医补益方数据库的构建及其数据挖掘 34、时间序列数据挖掘若干关键问题研究 35、药物不良事件信息资源整合与数据挖掘研究数据挖掘毕业题目二： 36、基于数据挖掘的火灾分析模型及应用研究 37、道路运输信息系统的数据挖掘方法研究与应用38、基于数据挖掘的道路交通事故分析研究 39、基于RFID的物流大数据资产管理及数据挖掘研究 40、基于数据挖掘的金融时间序列预测研究与应用 41、基于数据挖掘的战略管理会计若干问题研究 42、基于数据挖掘技术构建电信4G客户预测模型的研究 43、大数据挖掘中的并行算法研究及应用 44、数据挖掘技术在个性化网络教学平台中的应用研究 45、基于数据挖掘技术的金融数据分析系统设计与实现 46、基于数据挖掘的花旗银行国内零售业务营销策略研究 47、数据挖掘在零售银行精准营销中的应用研究 48、基于贝叶斯网络的数据挖掘应用研究 49、Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究 50、一种基于云计算的数据挖掘平台架构设计与实现 51、基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究 52、时间序列数据挖掘研究 53、数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究 54、空间数据挖掘的研究 55、海量数据挖掘技术研究 56、基于关联规则数据挖掘算法的研究 57、数据挖掘相关算法的研究与平台实现 58、基于形式概念分析的图像数据挖掘研究 59、数据挖掘中聚类方法的研究 60、基于粗糙集的数据挖掘方法研究 61、数据库中数据挖掘理论方法及应用研究 62、基于地理信息系统空间数据挖掘若干关键技术的研究 63、基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究 64、隐私保护的数据挖掘 65、基于粗糙集的数据挖掘方法研究 66、数据挖掘技术与分类算法研究 67、高光谱数据库及数据挖掘研究 68、数据挖掘中聚类若干问题研究 69、基于数据挖掘的电站运行优化理论研究与应用 70、面向电信CRM的数据挖掘应用研究数据挖掘毕业论文题目三： 71、基于数据挖掘与信息融合的故障诊断方法研究 72、基于数据挖掘的基坑工程安全评估与变形预测研究 73、面向服务的数据挖掘关键技术研究74、道路交通流数据挖掘研究 75、基于消错理论的数据挖掘错误系统优化方法及应用研究 76、基于数据挖掘的当代不孕症医案证治规律研究 77、时间序列数据挖掘中的维数约简与预测方法研究 78、基于物联网的小麦生长环境数据采集与数据挖掘技术研究 79、基于数据挖掘的网络入侵检测关键技术研究 80、基于方剂数据挖掘的痹证证治规律研究 81、数据挖掘中数据预处理的方法研究82、云计算及若干数据挖掘算法的MapReduce化研究 83、基于HADOOP的数据挖掘研究 84、基于云计算的海量数据挖掘分类算法研究 85、基于大数据的数据挖掘引擎 86、基于Hadoop的数据挖掘算法研究与实现 87、基于YARN的数据挖掘系统的设计与实现 88、机器学习算法在数据挖掘中的应用 89、数据挖掘中关联规则算法的研究与改进 90、数据挖掘在股票曲线趋势预测中的研究及应用 91、基于云计算的数据挖掘平台研究 92、基于数据挖掘技术的联网审计风险控制研究 93、数据挖掘技术在P2P网络金融中的应用研究 94、基于数据挖掘和网络药理学的清热类中成药组方规律研究 95、聚类分析数据挖掘方法的研究与应用 96、基于RBF神经网络的数据挖掘研究 97、面向电子商务的web 数据挖掘的研究与设计 98、数据挖掘分类算法研究 99、Web数据挖掘在电子商务中的应用研究 100、基于决策树的数据挖掘算法研究与应用 101、数据挖掘中的聚类算法研究 102、基于多结构数据挖掘的滑坡灾害预测模型研究103、渐进式滑坡多场信息演化特征与数据挖掘研究 104、基于数据挖掘的《临证指南医案》脾胃病证治规律研究 105、基于数据挖掘从经验方和医案探析岭南名医治疗妇科疾病的诊疗和用药规律数据挖掘毕业论文题目四： 106、基于数据挖掘技术分析当代中医名家湿疹验方经验研究 107、基于数据挖掘技术分析当代中医名家银屑病验方经验研究 108、基于数据挖掘技术分析当代中医名家痤疮验方经验研究 109、数据挖掘中的聚类方法及其应用 110、面向数据挖掘的隐私保护方法研究 111、CRM中模糊数据挖掘及客户生命周期价值与客户满意度研究 112、基于数据挖掘的图书馆书目推荐服务的研究 113、数据挖掘算法优化研究与应用 114、在电子商务中应用Web数据挖掘的研究 115、基于数据挖掘的微博用户兴趣群体发现与分类 116、基于神经网络的数据挖掘分类算法比较和分析研究 117、数据挖掘在股票分析中的应用研究 118、数据挖掘在淘宝客户评价方面的研究与应用 119、数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究 120、数据挖掘中的统计方法及其应用研究 121、基于数据挖掘的客户价值管理研究 122、数据挖掘中聚类分析的研究 123、数据挖掘算法研究与应用 124、基于大数据挖掘的精准营销策略研究 125、基于k-means算法在微博数据挖掘中的应用 126、基于Hadoop的大数据平台数据挖掘云服务研究127、基于数据挖掘的管理会计的分析研究 128、基于粗糙集的数据挖掘改进的属性约简算法研究 129、应用Apriori关联规则算法的数据挖掘技术挖掘电子商务潜在客户 130、数据挖掘算法及其应用研究 131、基于云平台的数据挖掘算法的研究与实现 132、基于web的数据挖掘系统设计与实现 133、基于Hadoop平台的数据挖掘技术研究 134、基于数据挖掘的商业银行客户关系管理研究 135、数据挖掘技术在公安警务信息管理系统中的应用 136、基于高校人力资源的数据挖掘技术研究 137、数据挖掘聚类算法研究 138、数据挖掘技术与应用研究 139、数据挖掘中关联规则算法的研究及应用。

数据挖掘结课论文_袁博

数据挖掘课程论文题目：数据挖掘中神经网络方法综述学号：专业：工业工程名：目录一、引言 (3)(一)数据挖掘的定义 (3)(二)神经网络简述 (3)二、神经网络技术基础理论 (3)(一)神经元节点模型 (3)(二)神经网络的拓扑结构 (4)(三)神经网络学习算法 (4)(四)典型神经网络模型 (5)三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6)(一)数据准备 (6)(二)规则提取 (7)(三)规则评估 (8)四、总结 (8)一、引言(一)数据挖掘的定义关于数据挖掘的定义不少，其中被广泛接受的定义是：数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在实用的知识或者模式的过程。

该定义包含了一下几个含义： (1)数据源必须为大量的、真正的并且包含噪声的；(2) 挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的； (3)挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的； (4)挖掘出的知识并不要求合用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。

[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用，即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析，并发现隐藏在这些数据中的实用的知识，为决策提供支持。

(二)神经网络简述神经网络是摹拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。

[2]起初，神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好，其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。

但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法的陆续提出与优化，特别是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为泛博使用者所青睐。

二、神经网络技术基础理论(一) 神经元节点模型生物神经元，也成神经细胞，是构成神经系统的基本单元。

开题报告选题依据

开题报告选题依据一、选题背景和意义随着社会的不断发展，人们对于信息的需求量越来越大，而信息技术的快速发展也使得我们能够更加方便地获取和利用信息。

然而，随着信息量的不断增加，我们面临着信息过载的问题，即无法有效地筛选和利用有用的信息。

因此，如何从大量的信息中筛选出有用的信息，成为了当前亟待解决的问题。

在当前的信息化时代，数据挖掘技术的出现为解决这一问题提供了有效的手段。

数据挖掘技术能够从大量的数据中挖掘出有用的信息，帮助人们更好地理解和利用数据。

因此，本文选取“基于数据挖掘的个性化推荐系统”这一课题进行研究，具有重要的现实意义和理论价值。

二、相关文献综述在国内外学者的研究中，数据挖掘技术已经被广泛应用于各个领域，如商业智能、金融、医疗等。

其中，个性化推荐系统是数据挖掘技术的一个重要应用领域。

个性化推荐系统通过分析用户的历史行为和偏好，向用户推荐他们可能感兴趣的产品或服务。

国内外学者已经提出了多种不同的个性化推荐算法，如协同过滤、基于内容的推荐等。

然而，当前的研究还存在一些问题，如推荐准确度不高、无法处理大规模数据等。

因此，本文选取“基于数据挖掘的个性化推荐系统”这一课题进行研究，旨在进一步优化个性化推荐算法，提高推荐准确度。

三、研究内容和目标本文的研究内容主要包括：1）分析和总结现有的个性化推荐算法的优缺点；2）结合实际情况，设计一种基于数据挖掘的个性化推荐算法；3）实现一个个性化的推荐系统，并进行实验验证其可行性和有效性。

本文的研究目标包括：1）提出一种基于数据挖掘的个性化推荐算法，提高推荐准确度和用户满意度；2）实现一个可扩展、高效的个性化推荐系统，为实际应用提供支持；3）为相关领域的研究提供参考和借鉴。

四、研究方法和实验设计本文将采用理论分析和实验验证相结合的方法进行研究。

首先，对现有的个性化推荐算法进行深入的分析和总结；其次，结合实际需求和数据特点，设计一种基于数据挖掘的个性化推荐算法；最后，通过实验验证该算法的可行性和有效性。