数据挖掘技术的应用研究与发展现状论文
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究
大数据背景下数据挖掘技术的应用研究摘要：随着科技的发展，数据信息大量出现，越来越多的人想要从许多混杂的资源中找出最具有价值的信息。
本文将从数据挖掘技术的基本概念入手，并结合当下现实来分析大数据的出现给数据挖掘技术应用带来的变化。
在数据挖掘技术应用中主要从数据分析的利用和数据聚类的利用两大方面进行阐释，总体研究大数据背景下数据挖掘技术的应用。
关键词：大数据时代;数据挖掘技术;数据挖掘技术的应用大数据的发展会带来大量的信息资源，人们的思维方式也会随之发生改变。
于此同时信息发展也逐渐成为了开启信息时代的钥匙。
全球各国普遍认识到数据的重要性及其对国家的发展发挥的许多重要意义，许多国家以此为基点制定适合自己国家发展的战略性计划，由此占领数据的高地，实现国家创新性发展。
因此，大数据在当今时代具有极强的研究价值和应用价值。
笔者将主要从大数据可视化给数据挖掘技术带来的影响为着眼点，进而进一步分析高性能计算（HPC）给数据挖掘技术带来的一定程度的影响，且通过这些变化研究大数据背景下数据挖掘技术的具体应用。
正文：当今的数据挖掘技术的理论已经成熟，数据挖掘技术的应用愈加广泛。
受众趋向了解更多的数据挖掘技术，从而利用起大量的信息资源。
我们对于大数据背景下的数据挖掘技术的具体应用，将会获得信息的有效运用和资源的科学整合。
同时，掌握和了解到有关于数据挖掘技术的知识对普通受众来说不仅可以掌握到大量的数据资源，从而更好地利用这些资源为我们的生活实践服务，而且对于专业技术人员来说，广泛被大众所接受的数据挖掘知识前景将更加开阔，理论弹性增大，这将促进数据挖掘技术的进一步发展。
一、数据挖掘技术的概述数据挖掘技术主要是一个搜索的过程，它主要利用算法进行搜索，并通过一定媒介，从大量的信息中提取对搜索者有用的信息资源。
这个过程的原始数据被分成建模样本和分析样本两部分。
建模样本将会经过数据预处理后变成预处理后的专家样本。
而分析样本则会经过特征选择后变成预处理后的分析样本。
计算机文献综述范文3000字
计算机文献综述范文3000字引言计算机科学与技术是一个快速发展的领域，每年都有大量的研究论文涉及到各种各样的主题。
本文旨在对计算机科学与技术领域的一些重要研究进行综述，以探讨当前的研究趋势和未来的发展方向。
一、人工智能人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学与技术领域的一个重要研究方向。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，人工智能在图像识别、自然语言处理、智能推荐等方面取得了显著的进展。
例如，深度神经网络在图像识别领域的应用已经达到甚至超过了人类的水平。
此外，强化学习算法在游戏领域的应用也取得了重要的突破，比如AlphaGo在围棋比赛中战胜了世界冠军。
然而，人工智能研究还面临一些挑战。
首先，深度学习算法需要大量的标注数据进行训练，而获取大规模标注数据是一项非常耗时和困难的任务。
其次，深度学习算法的黑盒性质使得其解释性较差，难以理解其决策过程。
此外，人工智能在伦理和法律方面也引发了一系列的讨论和争议，比如自动驾驶汽车的安全性和责任归属等问题。
二、大数据与数据挖掘随着互联网的快速发展，大数据成为了一个热门的研究领域。
大数据的特点是数据量大、数据类型多样、数据生成速度快。
数据挖掘是从大数据中提取有价值信息的一项重要技术。
近年来，大数据与数据挖掘在各个领域的应用越来越广泛，比如金融、医疗、电子商务等。
在大数据与数据挖掘领域，一些重要的研究方向包括数据预处理、特征选择、聚类分析、分类算法等。
例如，数据预处理是在数据挖掘之前对原始数据进行清洗和转换的过程，以提高数据挖掘算法的性能。
特征选择是从众多特征中选择出最有代表性的特征，以减少数据维度和提高分类算法的性能。
三、云计算与边缘计算云计算和边缘计算是计算机科学与技术领域的另外两个热门研究方向。
云计算是一种基于互联网的计算模式，通过将计算和存储资源集中在云端，实现资源的共享和高效利用。
边缘计算是一种将计算和存储资源放置在离用户更近的地方，以减少网络延迟和提高用户体验的计算模式。
数据挖掘技术在教务管理系统成绩分析中的应用研究的开题报告
数据挖掘技术在教务管理系统成绩分析中的应用研究的开题报告一、研究背景及意义随着信息技术的发展，管理信息化成为了大势所趋。
在教育管理领域，教务管理系统已成为高校教育管理的必备系统。
教务管理系统的主要功能是收集学生的各种信息，并且对学生成绩进行统计和分析，以便于对学生成绩及时准确的评价和跟踪。
因此，在教务管理系统中设计一个高效的成绩分析模块，具有实际的应用价值。
而数据挖掘技术是一种能够从大量数据中挖掘出潜在信息的方法，因此，将数据挖掘技术应用到教务管理系统中，可以提高学生成绩分析的质量和效率。
二、研究内容本文将以某高校的教务管理系统中的成绩分析为研究对象，主要研究以下内容：1. 分析教务管理系统中的学生成绩数据，包括学生的个体属性、学期成绩等信息。
2. 对学生成绩数据进行预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
3. 应用数据挖掘技术对学生成绩进行分析，包括分类、决策树、关联规则挖掘等。
4. 设计一个成绩预测模块，利用学生历史成绩数据，预测学生未来的成绩。
三、研究方法本文主要采用以下研究方法：1. 调研法：通过对国内外相关领域的文献资料进行查阅，了解相关研究现状。
2. 实证研究法：采用某高校的教务管理系统数据作为研究对象，采用数据采集、数据预处理、数据挖掘等方法进行数据分析与处理。
3. 实验研究法：利用数据挖掘算法和成绩预测模型进行数据挖掘实验，验证算法的可靠性和实际效果。
四、预期成果通过本文的研究，预计可以达到以下成果：1. 提出一个高效的成绩分析模块，方便教务管理人员对学生成绩进行快速准确的分析。
2. 建立一个成绩预测模型，可为学生的未来学习提供指导，并帮助教育管理者进行教育决策。
3. 实现数据挖掘技术在教务管理系统中的应用，探索其在教育领域中的实际应用价值。
五、研究计划及进度安排1. 第一阶段（1~2周）：调研与文献综述。
了解数据挖掘技术在教育领域中的应用现状和发展趋势，构建本文的研究框架。
中医病证规律下的数据挖掘论文
中医病证规律下的数据挖掘论文1数据挖掘技术在中医病证规律研究中的应用数据挖掘技术已广泛应用于中医病证规律研究领域，其基本流程为针对所研究疾病或证候整理相关文献资料，搜集具备中医诊疗信息、处方信息的海量数据，使用数据挖掘技术相关算法及其程序系统实行数据分析［5］，总结该病或该证候的核心理论、诊疗方法及特色方药，提炼具有中医特色的个性化诊疗方案。
因为疾病及中医证候种类繁多，作者通过中国知网信息检索平台，搜索关键词“数据挖掘”，查找并学习2010—2014年相关期刊文献，汇总中医病证诊疗方面的数据挖掘技术的应用成果，旨在为内、外、妇、儿等常见学科疾病的临床诊疗提供参考。
1.1内科疾病在心血管疾病方面，杨静等对冠心病的证候用药规律实行数据挖掘，结果显示冠心病以气虚血瘀证多见，另有心血瘀阻证、气阴两虚证，丹参、黄芪、葛根等为核心用药。
崔松等通过挖掘何立人治疗心悸的用药分析，总结其治疗心悸的基本方，归纳出以心悸为主重用淮小麦，以心律失常为主重用生黄芪等因症施药的特点。
赵健等通过对严季澜辨治的109例高血压病患者用方数据实行挖掘，总结出严季澜自拟调肝理血汤的用方要点与学术思想。
在消化系统疾病方面，王萍等挖掘整理了唐旭东治疗慢性萎缩性胃炎的辨证证型及用药规律。
Liu等［10］应用支持向量机技术研究中医舌诊舌象在胆囊炎患者中的分类，为数字化辨病辨证提供了可靠依据。
吴嘉瑞等［11］应用关联规则和复杂系统熵探索颜正华治疗泄泻用药经验。
杜斌等通过检索现代治疗溃疡性结肠炎的文献，挖掘出常用灌肠方药及药对。
在肾病及内分泌疾病方面，展俊平等［13］采用文本挖掘技术对慢性肾小球肾炎的证治方药规律实行总结分析，发现该病证候以气阴两虚、肝肾阴虚、脾肾阳虚为主，核心治法以益气养阴、化湿利水为主。
凌颖茹等挖掘了黄春林治疗肾病综合征的方药使用经验。
霍保民等［总结了戴希文教授分期诊疗慢性肾脏病的辨证及用药规律。
袁敏探析魏子孝教授诊治糖尿病善补气、活血的用药特点。
基于可拓理论的数据挖掘方法研究
可拓集合理论是可拓学的基本理论，是分析事物可变性的理论基础，
可以反映可拓域中物元从不具有到具有某种特征的变化过程， 将可拓集合理论引入到聚类分析过程，就形成了可拓聚类分析方 法。可拓聚类方法将着眼点放在样本与类的关系上，认为每一样本与 各个聚类都有一个隶属关系，将样本对各个类的隶属度进一步扩展到
区间【－ｏｏ，＋叫。可拓聚类方法利用可拓集合中关联函数可以取负值的特
ｅｘｔｅｎｉｃｓ，
ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ
ａ
ｂｅｔｗｅｅｎ
ａｎｄ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｄａｔａ
ｍｉｎｉｎｇ，ｔａｋｅｓ
ｂｒｉｅｆ ｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔ ｏｆ ｔｈｅ ｈｉｓｔｏｒｙ ｏｆ ｅｘｔｅｎｉｃｓ ａｎｄ ｃｏｍｅｓ ｕｐ
ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｉｓｃｕｓｓｉｏｎ ｏｆ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ
中国石油大学（华东）硕士论文
第１章前言
智能提供一种简洁规范的知识表示方法。用基元描述信息和知识，可
以利用基元的可拓性，开拓出新的信息和知识，为人工智能的策略生
成技术提供依据，为信息开发和知识挖掘提供理论和方法［刀。 分类是数据挖掘中一种重要的算法，分为有指导（有监督）分类 （有预先指定的类别）和无指导（无监督）分类（没有预先指定的类 别）。聚类属于后者， 传统分类方法基于二值逻辑。样本对各个类的隶属度或取０或取 ｌ，分别表示属于和不属于该类。但现实世界中，很多场合下，一组 事物是否形成一个类群、一个事物是否属于某一个子类，都不是明确 的，而是模糊的，存在一个隶属“程度”的问题，不宜用普通关系的 聚类分析方法进行分类。模糊聚类基于多值逻辑，其理论基础是 Ｚａｄｅｈｌ９６５年提出的模糊集理论。在模糊聚类中，样本对各个类的隶 属度从０，ｌ两个离散值扩展到连续区间【ｏ，１】。模期聚类顾及到了样 本与样本之间的联系，认为每一样本与各个聚类中心都有一个隶属关 系。用模糊集合的理论和方法来描述和处理聚类问题更为自然、方便 【８一ｌｏ］。 虽然模糊聚类可以反映各聚类内部样本个体在某种关系下的远 近亲疏，但却很难直观反映样本个体与类间关联程度的变化动态【１１】。
大数据发展背景与研究现状分析研究论文
大数据发展背景与研究现状分析研究论文随着信息技术的不断发展和普及，大数据技术逐渐成为信息产业的新宠。
大数据发展背景与研究现状的分析，是人们对大数据技术的深入了解和探讨，也是大数据应用领域不断拓展的重要指引。
一、大数据发展背景在信息爆炸的时代，海量的数据如同潮水般涌现，传统的数据库技术逐渐无法满足大规模数据处理的需求。
大数据技术因此应运而生。
首先，在互联网的快速发展下，用户产生的数据呈指数级增长。
用户在社交网络、在线购物、搜索引擎等平台的行为数据，给数据库管理带来了极大挑战。
传统数据库技术对于处理如此庞大的数据量显然力不从心。
其次，移动互联网的普及让数据的来源更加多元化。
手机、平板等移动设备的普及和大数据的设备互联，进一步加速了数据的增长速度。
手机APP、传感器等设备产生的数据，也为大数据技术的应用提供了更广阔的空间。
再次，人工智能技术的飞速发展催生了对于大数据高效处理和分析的需求。
人们希望通过大数据的深度挖掘，实现智能化的应用场景。
这也促进了大数据技术的快速发展。
以上种种因素共同推动了大数据技术的发展，大数据在各行各业中得以广泛应用，为信息社会的进步做出了贡献。
二、大数据研究现状分析1. 数据处理技术大数据技术主要包括数据的采集、存储、处理和分析等环节。
在数据处理技术方面，分布式存储、分布式计算和数据挖掘等技术被广泛应用。
Hadoop、Spark等开源软件成为了大数据处理的主要工具，可以高效处理海量数据。
2. 数据分析方法数据分析是大数据技术的核心之一。
在数据分析方法方面，统计学、机器学习、深度学习等方法被广泛应用。
通过对数据的挖掘和分析，可以为企业的决策提供科学依据，实现精准营销、个性化推荐等应用场景。
3. 数据安全与隐私保护随着数据泄露事件的频发，数据安全与隐私保护成为大数据领域的重要议题。
加密技术、数据脱敏技术等手段被用于保护用户数据的安全和隐私。
数据伦理、法律法规等问题也备受关注。
4. 学术研究与应用案例国内外各大高校和研究机构也积极开展大数据技术的研究工作，推动了学术界对于大数据技术的理论研究和实践探索。
论文研究现状模板范文大全
论文研究现状模板范文大全引言研究现状是一篇论文中非常重要的部分，它能够展示研究者对待研究问题的认知和对已有研究的了解。
然而，对于初次撰写论文的学者来说，撰写研究现状可能是一项具有挑战性的任务。
因此，本文将提供论文研究现状的模板范文大全，旨在为学者们提供参考和指导。
1. 模板范文1：论文研究概述过去几十年来，XX领域的研究得到了广泛的关注。
很多学者对于XX领域的研究问题进行了深入的探究，并取得了一系列重要的成果。
例如，学者A在20XX年提出了XX理论，该理论被广泛应用于实际工程中。
另外，学者B于20XX年通过大样本实验验证了XX理论的准确性，并提出了一种改进的方法。
此外，学者C还基于XX理论开展了一项关于XX应用的实地调研，得出了一些有价值的结论。
然而，当前对于XX领域的研究还存在一些不足之处。
首先，尽管学者们对于XX理论的研究已取得了一些成果，但目前尚未形成较为系统的理论框架。
其次，现有研究大多仅集中在实验室或特定领域的应用，而缺乏对于实际工程问题的研究。
第三，目前还缺乏对于XX理论的验证和发展的跨学科研究。
因此，进一步研究XX领域的现状和问题具有重要意义。
2. 模板范文2：研究方法与技术综述XX领域的研究方法与技术是研究现状中的一个重要部分。
针对XX问题，学者们采用了多种研究方法和技术手段进行研究，并取得了一些重要成果。
例如，学者A采用实验室试验的方法，通过对XX进行操作和观察，得到了一些关键的数据。
学者B使用数学建模的方法，将XX问题进行抽象化，得到了一些理论结果。
此外，学者C还采用文献回顾、数据挖掘等方法，对XX领域的研究进行了系统总结和分析。
虽然目前已经有一些研究方法和技术被应用于XX领域研究，但仍然存在一些问题。
首先，目前的研究方法和技术还不能完全解决XX问题。
其次，一些新兴的研究方法和技术尚未被广泛应用于XX领域。
第三，当前的研究方法和技术还存在一些局限性，需要进一步改进和完善。
3. 模板范文3：研究现状中的未解问题无论是在理论上还是在实践中，XX领域的研究仍然存在一些未解问题。
数据挖掘论文(最新范文6篇)
数据挖掘论文（最新范文6篇）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际数据中，提取隐含在其中的、人们所不知道的、但又是潜在有用信息和知识的过程。
希望你在阅读了以下数据挖掘论文后对这个内容有更深入的了解。
数据挖掘论文一题目：基于数据挖掘的企业营销管理应用实证摘要：随着市场竞争的日益激烈，以及信息化、移动化和智能化时代的来临，越来越多的企业开始注重借助现代数据挖掘技术，提高企业的营销效果，降低营销成本，并提升企业在市场中的竞争力。
从数据挖掘与企业营销管理的关系入手，得出数据挖掘应用给现代企业营销管理带来的优势，然后构建精确营销平台，将其应用到电信业的营销管理中，以期为数据挖掘技术在现代企业营销中的具体应用提供参考。
关键词：数据挖掘；市场细分；竞争优势随着电子商务的不断发展，使得企业通过网络即可与来自全世界的企业进行商务活动。
而企业的大量交易，也给企业积累了很多业务数据，并以此使得企业的数据信息库越来越大。
而在这些数据中，清晰地记录了企业每年的运作及效益情况。
而要想让这些数据为企业未来的战略和决策服务，就需要充分加强对这些数据的规律、暴露出的问题的分析。
因此，数据挖掘技术进入了人们的视野，并成为人们关注的重点。
通过数据挖掘工具，可以对大量的数据进行分析，并提取其中有用的信息，为企业的决策提供参考，进而提升决策的正确率，达到提升竞争力的目的。
一、数据挖掘与企业营销管理的关系在生产销售中，生产者和消费者一般存在着单一的购买销售关系，而企业营销管理就是运用各种方法将上述单一关系转变为多重关系。
这样就在生产者和消费者之间加入营销者这一角色，三种角色之间也就必然会产生多种联系，这些关系往往牵涉众多，十分复杂。
要想处理好这些关系，就需要企业营销管理人员进行分析论证，找出可以联系的关键桥梁，也就是本文所介绍的"数据挖掘";.数据挖掘是企业营销管理中常用的一种方法，也越来越得到人们的认可。
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信息工程学院课程结课论文数据挖掘技术的应用研究及发展现状课程名称：信息检索与科技论文写作专业：计算机应用技术班级：计算机民专12学号：5032108123姓名：艾克白尔·阿力甫任课教师：曹洪武数据挖掘技术的应用研究及发展现状一、课题分析数据挖掘是近年来随着数据库和人工智能技术的发展而出现的一种全新信息技术，也是计算机科学与技术，尤其是计算机网络的发展和普遍使用所提出的而且迫切需要解决的重要课题。
数据挖掘是指从数据中提取模式的过程，数据挖掘的提出，让人们最终有能力认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。
数据挖掘技术的产生，使得用户可以从大量的数据中发现隐含的规律，从而为决策提供更可靠的依据。
数据挖掘必须建立在结构化良好的数据基础之上，传统的数据库都有一定的数据模型，可以根据模型来具体描述特定的数据，同时可以很好的定义和解释相关的查询语言。
由于web上存在许多半结构化数据，即便在web上得到一些相关数据，将其用于挖掘和分析也是相当困难的，因此，面向web的数据挖掘要比面向单个数据仓库中的数据挖掘要复杂的多。
由于Internet和WWW的广泛应用，出现了基于异构数据源的数据挖掘，如文档数据挖掘、时间序列数据挖掘、电子商务系统中的数据挖掘。
伴随数据库技术的发展，多媒体数据库的数据挖掘、空间数据库的数据挖掘等也引起了许多人的关注。
Internet的迅猛发展，尤其是Web的全球普及，使得Web上信息量无比丰富。
通过对Web的挖掘，可从Web页面中提取所需的知识:对总的用户访问行为、频度、内容的分析，可得到关于群体用户访问行为和方式的普遍知识，用以改进Web服务设计。
更重用的是，通过对这些用户特征的理解和分析，有助于开展有对性的电子商务活动。
随着数据挖掘和万维网技术的结合，使得从收集到的访问Internet网页的网站日志记录中进行数据挖掘成为可能。
将数据挖掘技术应用于Web日志记录，来发现用户访问Web页面的模式，便形成了Web访问模式挖掘。
它对于优化站点结构、为不同类别的用户提供个性化服务，有效地实现信息获取和信息推送是非常必要的。
Web访问模式挖掘是目前数据挖掘领域的热点课题之一，也是Web日志挖掘的主要目标之一，本文的研究目的是发现更多有意义的序列模式。
本文系统地阐述了从数据挖掘、Web数据挖掘到Web日志挖掘整个过程。
通基于Web志的数据挖掘的讨论，说明如何进行Web日志挖掘以及在Web日志挖掘中应采取的数据挖掘技术。
在数据预处理方面，本文设计了基于最大参引模型和时间窗口模型的访问事务划分方法；在模式挖掘方面，本文在Apriori算法和有向图存储结构的基础上，提出了会话矩阵和遍历矩阵的概念，设计了Web用户频繁路径快速挖掘算法。
二、检索策略：1、中图分类号：TP3112、关键词：数据挖掘，Web日志挖掘，频繁路径3、检索式：题名=（数据挖掘技术）关键词=（数据挖掘技术应用）及研究、发展现状三检索步骤和结果：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。
何为知识？从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。
人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。
原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。
因此，数据挖掘是一门综合交叉学科，它综合了机器学习、统计分析和数据库技术，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。
在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。
需要说明的是，这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。
所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件、面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解，最好就能用自然语言表达发现结果，因此DMKD（数据挖掘和知识发现）的研究成果是要讲求实际的。
2、根据所选课题，运用直接浏览法检出其相关文献：期刊论文：[1] 陈春颖, 熊拥军. [J]. 图书情报知识, 2011.[2] 林颖. [J]. 重庆理工大学学报(自然科学), 2011.[3] 张长海, 胡孔法, 陈崚, 宋爱波. [J]. 高技术通讯, 2010.[4] 李广原, 杨炳儒, 刘永彬, 刘英华. [J]. 计算机工程与设计, 2011.[5] 朱红, 陈星霖. [J]. 计算机安全, 2011.[6] 周坤, 王爱荣, 张敬谊, 熊赟, 朱扬勇. [J]. 计算机应用与软件, 2011.[7] 公伟, 刘培玉, 贾娴. [J]. 计算机应用, 2011.[8] 张韬, 胡旻. [J]. 卫星与网络, 2010.[9] 王艳. [J]. 知识经济, 2011.[10] 杜垒, 王飞. [J]. 科技信息, 2011.3、选择中文数据库检出其与课题相关文献：(1)、使用《中国知网》数据库检索与课题相关文献：检索式：题名=（数据挖掘技术应用）关键词=（数据挖掘技术的研究及发展现状）[1] 数据挖掘概念与技术（原书第2版）（加）韩家炜，堪博著，范明，孟小峰译/2007年03月/机械工业出版社[2] Web数据挖掘（世界著名计算机教材精选）（美）刘兵（Liu，B.）著，俞勇等译/2009年04月/清华大学出版社[3] 数据挖掘导论(完整版) （美）陈封能，（美）斯坦巴赫，（美）库玛尔著，范明等译/2011年01月/人民邮电出版社[4] 数据仓库与数据挖掘原理及应用(第二版) 王丽珍等编著/2009年09月/科学出版社[5] 数据挖掘：概念与技术（英文版·第2版）（加）韩家炜等著/2006年04月/机械工业出版社[6] 数据挖掘实用机器学习技术（原书第2版）（新西兰）威滕（Witten,I.H.），（新西兰）弗兰克（Frank,E.）著，董琳等译/2006年07月/机械工业出版社[7] 数据挖掘与数学建模廖芹，赫志峰，陈志宏编著/2010年02月/国防工业出版社[8] 数据仓库与数据挖掘原理及应用郑岩编著/2011年01月/清华大学出版社[9] 数据挖掘算法与Clementine实践熊平著/2011年04月/清华大学出版社[10] 数据仓库与数据挖掘（重点大学计算机专业系列教材）陈志泊主编，韩慧等编著/2009年05月/清华大学出版社[11] Web数据挖掘：超文本数据的知识发现(英文版) （印）查凯莱巴蒂著/2009年02月/人民邮电出版社数据挖掘技术的应用研究及发展现状学生：艾克白尔·阿力甫指导教师：曹洪武（塔里木大学信息工程学院计算机民专12-1）摘要：在Internet电子商务网站中，客户浏览信息被Web服务器自动收集，并保存在访问日志、引用日志和代理日志中。
有效地对这些Web日志进行定量分析，揭示用户兴趣路径等，不但可以为优化Web站点的拓扑结构提供参考，而且还可以为企业制定更有效的市场营销策略提供依据，使其及时改进决策，获得更大的竞争优势目前，Web日志的挖掘研究主要集中在用户浏览模式的获取上，算法有Apriori算法，最大向前序列法和树形拓扑结构法等。
它们先将日志中的用户浏览历史记录转换成一个浏览子序列集：最大向前序列法根据用户折返的特性形成若干浏览子序列；参考长度法根据用户在网页上停留的时间形成若干个浏览子序列；树形拓扑结构法则把整个日志当作浏览子序列。
然后利用关联规则法对浏览子序列进行挖掘找出频繁访问路径。
以上算法单纯地考虑了浏览频度，简单地认为用户的浏览频度就反应了用户的访问兴趣，这很不精确。
网页浏览频度的影响因素有很多，其中的页面放置位置和其它页面对该页面的链接都起着非常重要的作用。
但其中个性较为鲜明的是利用矩阵进行运算发掘，矩阵不仅能准确表示Web站点有向图，而且能有效存储用户访问信息，矩阵可以进行压缩，节约大量空间和时间。
在Apriori算法中，把所有的项集元素在每个事务中作统计和筛选，所以耗时很多，但结果精确。
考虑了以上算法的优点，有必要提出一种可正确挖掘不同用户浏览兴趣路径的算法。
即考虑了算法的快速性，又考虑了发掘结果的准确性。
关键字：数据挖掘技术、挖掘算法、Web数据挖掘1 目前的研究技术数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。
何为知识？从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。
人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。
原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。
发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。
发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。
因此，数据挖掘是一门综合交叉学科，它综合了机器学习、统计分析和数据库技术，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。
在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。
需要说明的是，这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。
所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件、面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解，最好就能用自然语言表达发现结果，因此DMKD（数据挖掘和知识发现）的研究成果是要讲求实际的。
2 数据挖掘技术分析数据挖掘是一个完整的过程，该过程从大型的数据库中挖掘先前未知的、有效的、可使用信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。
数据挖掘环境如下所示:图2－1数据挖掘环境图2-1描述了数据挖掘环境，数据挖掘工具从数据库中抽取有用的信息，由可视化工具表达给用户。
数据挖掘的基本过程和主要步骤如下:（1）确定业务对象清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。