论文的级别及分类

（1）公开发表的论文分为六个级别（类）：

第一级－T类：特种刊物论文，指在《SCIENCE》和《NATURE》两本期刊上发表的论文。

第二级－A类：权威核心刊物论文，指被国际通用的SCIE、EI、ISTP、SSCI以及A&HCI检索系统所收录的论文（以中国科技信息研究所检索为准），或同一学科在国内具有权威影响的中文核心刊物上发表的论文，论文不含报道性综述、摘要、消息等。

第三级－B类：重要核心刊物论文，指在国外核心期刊上刊登的论文（见《国外科技核心期刊手册》）或在国内同一学科的中文核心期刊中具有重要影响的刊物上发表的论文。

第四级－C类：一般核心刊物论文，指《全国中文核心期刊要目总览《北大图书馆2010版》刊物上发表的论文。

第五级－D类：一般公开刊物论文，指在国内公开发行的刊物上（有期刊号“CN”“ISSN”，有邮发代号）发表的论文。

第六级－E类：受限公开刊物论文，指在国内公开发行的但受发行限制的刊物上（仅有期刊号、无邮发代号）发表的论文。

（2）内部刊物的分类：

第七级－国家级内刊（中国教育学会及其专委会、教育部等自办刊物）

第八级－省级内刊

第九级－区级内刊。

（3）学术会议论文的分类：

①参加国际性学术组织举办的国际学术会议，且论文作者之一做会议发言，收入正式出版的论文集（有书刊号）的论文，确定为第四级（C类）。未发言的确定为第五级（D类）。

②参加全国性学术组织举办的全国学术会议，且论文作者之一做会议发言，收入正式出版的论文集（有书刊号）的论文，确定为第五级（D类）。未发言的确定为第六级（E类）。

③参加省级学术会议，且论文作者之一做会议发言，收入正式出版的论文集（有书刊号）的论文，确定为E类。未发言的确定为区级内刊。

（4）凡收录于教育出版社、书号为“ISBN”类论文专集（或其它刊物）的与教育教学相关论文，凭发表原件按区级内刊折半计分。

（5）非正常周期出版的刊物的认定

各级期刊的“增刊、特刊、专刊、综合版、专辑”等上发表的论文，有期刊号的，包括列入北大核心期刊目录的刊物，以期刊主办单位确定为相应级别内部刊物折半计分。

（6）下列情况一般不作为学术论文对待：

①与所从事专业技术工作非密切相关的文章，如评论、文摘、短篇报道、科普文章、文艺、新闻等作品，以及会议简报、动态、讲座等资料性质的材料；

②刊号中含有H、HK等由香港出版发行且未被认定准许或不能确定是否准许在大

陆公开发行的刊物；

数据仓库与及数据挖掘文本分类实验报告

2015-2016学年第1学期实验报告课程名称：数据仓库与及数据挖掘实验名称：文本的分类实验完成人：姓名：学号：

日期： 2015年 12月实验一：文本的分类 1.实验目的 1)掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； 2)掌握文本建模的方法，对语料库的文档进行建模； 3)掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练文本分类器； 4)利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别； 5)掌握评价分类器性能的评估方法 2.实验分工独立完成 3.实验环境基于Windows平台，使用eclipse开发。 4.主要设计思想 4.1实验工具介绍 Eclipse：一个开放源代码的/基于Java的可扩展开发平

台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。Eclipse最早是由IBM开发的，后来IBM将Eclipse作为一个开放源代码的项目发布。现在Eclipse 在https://www.360docs.net/doc/692562135.html,协会的管理与指导下开发。 4.2特征提取与表达方法的设计在此次实验中，我考虑了CHI特征提取的方法来建立数据字典。详细步骤见5.3描述。根据CHI特征提取，最终建立成数据字典，数据字典记录在目录E:\DataMiningSample\docVector下的allDicWordCountMap.txt 文档中。最终的特征向量表达方式为：文档类别标识_单词词频。如：alt.atheism_abstact 1.0。其中alt.atheism为此文本所属的类别，abstact为对应的单词，1.0为该单词的词频数。 4.3分类算法的选择本次实验使用的是朴素贝叶斯分类算法，朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。即： Document) P(Document P(Category | | * nt) Category) )/P(Docume P(Category 朴素贝叶斯模型：

数据挖掘试卷一

数据挖掘整理（熊熊整理-----献给梦中的天涯）单选题 1．下面哪种分类方法是属于神经网络学习算法？（） A. 判定树归纳 B. 贝叶斯分类 C. 后向传播分类 D. 基于案例的推理 2．置信度(confidence)是衡量兴趣度度量（ A ）的指标。 A、简洁性 B、确定性 C.、实用性 D、新颖性 3．用户有一种感兴趣的模式并且希望在数据集中找到相似的模式，属于数据挖掘哪一类任务？(A) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 4．数据归约的目的是（） A、填补数据种的空缺值 B、集成多个数据源的数据 C、得到数据集的压缩表示 D、规范化数据 5．下面哪种数据预处理技术可以用来平滑数据，消除数据噪声？ A.数据清理 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 6．假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？(B) A 第一个 B 第二个 C 第三个 D 第四个 7．下面的数据操作中，（）操作不是多维数据模型上的OLAP操作。 A、上卷(roll-up) B、选择(select) C、切片(slice) D、转轴(pivot) 8．关于OLAP和OLTP的区别描述,不正确的是: (C) A. OLAP主要是关于如何理解聚集的大量不同的数据.它与OTAP应用程序不同. B. 与OLAP应用程序不同,OLTP应用程序包含大量相对简单的事务. C. OLAP的特点在于事务量大,但事务内容比较简单且重复率高. D. OLAP是以数据仓库为基础的,但其最终数据来源与OLTP一样均来自底层的数据库系统,两者面对的用户是相同的 9．下列哪个描述是正确的？（） A、分类和聚类都是有指导的学习 B、分类和聚类都是无指导的学习

数据挖掘中分类技术应用

分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估；当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别分析的功能也在于此，采用数据挖掘中的分类技术，可以将客户分成不同的类别，比如呼叫中心设计时可以分为：呼叫频繁的客户、偶然大量呼叫的客户、稳定呼叫的客户、其他，帮助呼叫中心寻找出这些不同种类客户之间的特征，这样的分类模型可以让用户了解不同行为类别客户的分布特征；其他分类应用如文献检索和搜索引擎中的自动文本分类技术；安全领域有基于分类技术的入侵检测等等。机器学习、专家系统、统计学和神经网络等领域的研究人员已经提出了许多具体的分类预测方法。下面对分类流程作个简要描述：训练：训练集——>特征选取——>训练——>分类器分类：新样本——>特征选取——>分类——>判决最初的数据挖掘分类应用大多都是在这些方法及基于内存基础上所构造的算法。目前数据挖掘方法都要求具有基于外存以处理大规模数据集合能力且具有可扩展能力。神经网络神经网络是解决分类问题的一种行之有效的方法。神经网络是一组连接输入/输出单元的系统，每个连接都与一个权值相对应，在将简单的单元连接成较复杂的系统后，通过并行运算实现其功能，其中系统的知识存储于网络结构和各单元之间的连接权中。在学习阶段，通过调整神经网络的权值，达到对输入样本的正确分类。神经网络有对噪声数据的高承受能力和对未经训练数据的模式分类能力。神经网

络概括性强、分类精度高，可以实现有监督和无监督的分类任务，所以神经网络在分类中应用非常广泛。在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层（见图4）。网络的每一个输入节点对应样本一个特征，而输出层节点数可以等于类别数，也可以只有一个，（输入层的每个节点对应一个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个）。在输入层和输出层之间是隐含层（对神经网络使用者来说不可见），隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。除了输入层的节点，神经网络的每个节点都与很多它前面的节点（称为此节点的输入节点）连接在一起，每个连接对应一个权重Wxy，此节点的值就是通过它所有输入节点的值与对应连接权重乘积的和作为一个函数的输入而得到，我们把这个函数称为活动函数或挤压函数。如图5中节点4输出到节点6的值可通过如下计算得到：

数据挖掘常用的方法

数据挖掘常用的方法在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组

论文分类简介

论文的分类按医学期刊常用格式分类一般医学刊物中刊用的文章，大致可分为以下几种类型：述评、论著（论著摘要、实验研究、诊断技术等），病（例）现报告，临床病（例）理讨论、学术交流、综述、专题笔谈、经验介绍、讲座、简讯等。一、论著类 1、论著：是论文种类中最常见的一种形式，属于原创性论文。医学论著应具有四大特点： 1.在写作的形式上有比较规范的要求，包括文题、作者姓名、作者单位、属地、邮编，符合问题内容要求的中文摘要、英文摘要、关键词（3-8个）、前言（引言）、资料（材料）与方法、结果、讨论（体会）和参考文献等各项内容（论著字数应在2500—3000字以上）。 2.医学论著是作者从自己已占有的基本素材（第一性资料）出发，经过科学、严谨地整理、加工、分析、论证，得出论点并形成规范性的文字作品。 3.医学论著所表达的结论比较明确、可信，论文质量与学术价值较高。 4.医学论著应为一次性文献（含循证医学的系统评价）。 2、研究简报：是论著的一种简略形式，它的基本格式和结构与论著类相似，只是限于期刊的篇幅要求或者研究内容相对简单，才进行了不同程度的压缩（各期刊的要求不同）。其篇幅以2500-3000字为限。可以写研究简报的情况有：1.重要科研项目的阶段总结或小结(有新发现); 2.某些方面有突破的成果;3. 重要技术革新成果,包括技术或工艺上取得突破,经济效益好。快报类科技期刊只收研究简报类文章。二、综述和述评综述和述评统称为文献述评,是对某时期某学科或某专题所发表的原始文献中有价值的内容进行综述和评论,主要特点就是“述”和“评”,由于两者的重点、程度和水平上的不同,而有综述和述评之分。综述又称文献综述,述评又称专题述评。三、专题研究论文专题研究是指对某专项课题的研究。专题研究论文是对其创造性的科学研究成果所作的理论分析和总结。专题研究论文与科技报告和学术论文有所不同。科技报告侧重过程记录；学术论文主要体现创造性成果和理论性、学术性。可以通俗地说，专题研究论文介于二者之间。四、个案报道：是临床工作者通过在临床上遇到的特殊病例和罕见病例，以简短文字进行报道的医学论文。一般不超过1000字，形式也比较单一。标准的病例报道分为三段式：前言、临床治疗和讨论。

基于机器学习的文本分类方法

基于机器学习算法的文本分类方法综述摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。

数据挖掘分类算法比较

数据挖掘分类算法比较分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。一、决策树（Decision Trees）决策树的优点： 1、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 2、对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的.其他的技术往往要求先把数据一般化，比如去掉多余的或者空白的属性。 3、能够同时处理数据型和常规型属性。其他的技术往往要求数据属性的单一。 4、决策树是一个白盒模型。如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式。 5、易于通过静态测试来对模型进行评测。表示有可能测量该模型的可信度。 6、在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果。 7、可以对有许多属性的数据集构造决策树。 8、决策树可很好地扩展到大型数据库中，同时它的大小独立于数据库的大小。决策树的缺点： 1、对于那些各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中,信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。 2、决策树处理缺失数据时的困难。 3、过度拟合问题的出现。 4、忽略数据集中属性之间的相关性。二、人工神经网络人工神经网络的优点：分类的准确度高,并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系，具备联想记忆的功能等。人工神经网络的缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。

文本数据挖掘及其应用

文本数据挖掘及其应用摘要：随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对文本挖掘进行了概述包括文本挖掘的研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点进行了探讨，然后通过两个例子简单地说明了文本挖掘的应用问题。关键词：文本挖掘研究现状相关技术应用 1 引言随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"n1的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。而文本分类

技术是文本挖掘技术的一个重要分支，是有效处理和组织错综复杂的文本数据的关键技术，能够有效的帮助人们组织和分流信息。 2 文本挖掘概述 2.1文本挖掘介绍数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。 1）文本挖掘的定义文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题引起了人们的极大兴趣，同时它也是一个富于争议的研究方向。目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以进行精确的定义，类似于我们熟知的数据挖掘定义。我们对文本挖掘作如下定义。定义 2.1.1 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的可理解的最终可用的信息或知识的过程。直观地说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文

全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法

全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： ?分类（Classification） ?估值（Estimation） ?预言（Prediction） ?相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules） ?聚集（Clustering） ?描述和可视化（DescriptionandVisualization） ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等) 2.数据挖掘分类以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘?直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 ?间接数据挖掘目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类（Classification）首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。例子： a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片注意：类的个数是确定的，预先定义好的 ?估值（Estimation）估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。例子： a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式，估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值

论文定义及分类

论文定义及分类当代，论文常用来指进行科学研究和描述科研成果的文章，简称之为论文。它既是探讨问题进行科学研究的一种手段，又是描述科研成果进行学术交流的一种工具。它包括学年论文、毕业论文、学位论文、科技论文、成果论文等，总称为论文。学年论文就是高等院校要求学生每学年完成的一篇学术论文，这是一种初级形态的学术论文。其目的在于指导学生初步学会对一学年所学专业知识进行科学研究。每学年写一篇，逐步培养学生的科研能力，为将来写毕业论文打基础。撰写学年论文要在导师的指导下进行。毕业论文，泛指专科毕业论文、本科毕业论文（学士学位毕业论文）、硕士研究生毕业论文（硕士学位论文）、博士研究生毕业论文（博士学位论文）等，即需要在学业完成前写作并提交的论文，是教学或科研活动的重要组成部分之一。学位论文是指为了获得所修学位，按要求被授予学位的人所撰写的论文。根据《中华人民共和国学位条例》的规定，学位论文分为学士论文、硕士论文、博士论文三种。科技论文在情报学中又称为原始论文或一次文献，它是科学技术人员或其他研究人员在科学实验（或试验）的基础上，对自然科学、工程技术科学、以及人文艺术研究领域的现象（或问题）进行科学分析、综合的研究和阐述，进一步的进行一些现象和问题的研究，总结和创新另外一些结果和结论，并按照各个科技期刊的要求进行电子和书面的表达。成功论文主要用于科学技术研究及其成果的描述，是研究成果的体现。通用

结构形式为：运用它们进行成果推广、信息交流、促进xxxx成果。论文词条：中文名：论文外文名：The paper 类型：学年论文、毕业论文、学位论文等作用：描述研究成果意义：表达自己的学术成果要求：有引言，正文，参考资料字数：一般几千字以上

一种文本分类数据挖掘的技术

一种文本分类数据挖掘的技术来源：网店装修 https://www.360docs.net/doc/692562135.html, 摘要挖掘的理论和应用研究是数据挖掘领域一个新的重要分支，本文介绍了一种文本数据挖掘方法。并给出了一个基于该方法的文本分类系统的实验结果，实验结果表明了该方法的可行性。关键词文本挖掘；文本分类；数据挖掘；VSM 本文首先讨论了文本挖掘技术的定义、功能、分类等问题,接着重点研究了文本分类的关键理论问题,包括分词、特征提取、特征匹配等方面,并简述了我们开发的一个简单的文本分类系统的实验情况,最后是结束语。 1文本挖掘简介 1.1 文本挖掘的定义文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题，引起了人们的极大兴趣，同时，它也是一个富于争议的研究方向，目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以便进行精确地定义。类似于我们熟知的数据挖掘定义，我们对文本挖掘作如下定义。定义1：文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的信息或知识的过程。直观的说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文本挖掘。文[1]已对Web挖掘与信息检索进行了比较研究，在此，我们不再详细讨论文本挖掘与信息检索的关系，我们认为随着文本挖掘技术研究的发展，将之应用到信息检索领域，必将能进一步提高信息检索的精度和效率。 1.2 文本挖掘的分类

文本挖掘从功能上可以分为总结、分类、聚类、趋势预测等。文本总结是指从文档中抽取关键信息，用简洁的形式对文档内容进行摘要或解释。从而用户不需要浏览全文就可以了解文档或文档集合的总体内容。文本总结在有些场合非常有用，例如，搜索引擎在向用户返回查询结果时，通常需要给出文档的摘要。目前，绝大部分搜索引擎采用的方法是简单地截取文档的前几行。文本分类是指按照预先定义的分类体系，将文档集合的每个文档归入某个类别。这样，用户不但能够方便浏览文档，而且可以通过限制搜索范围来使文档的查找更为容易。目前，Yahoo仍然是通过人工对Web 文档进行分类，这大大限制了其索引页面的数目和覆盖范围。可以说研究文本分类有着广泛的商业前景和应用价值。文本聚类与分类的不同在于，聚类没有预先定义的主题类别，是一种典型的无教师的机器学习问题。它的目标是将文档集合分成若干簇，且同一簇内的文档相似度尽可能大。聚类的结果可以用来指导分类。文[2，3]介绍了利用文档进行分布分析和趋势预测的情况。以上功能的研究在国外研究得比较的多，但都是基于英文环境的。在国内，数据挖掘研究者对中文文本的研究还刚刚开始，如何借鉴现有中文处理技术对文本进行挖掘仍有很多问题亟待解决。 2. 文本分类我们开发了一个简单的文本分类系统(STCS)，下面分别介绍其中的各项关键技术。 2.1 文本信息的预处理在对文档进行特征提取前，需要先进行文本信息的预处理，对英文而言需进行Stemming处理，中文的情况则不同，因为中文词与词之间没有固有的间隔符，需要进行分词处理。在中文信息处理领域，对中文自动分词研究已经得比较多了，提出了一些分词方法，如最大匹配法、逐词遍历匹配法、最小匹配法等。文[4]中采用

数据挖掘分类实验详细报告

《数据挖掘分类实验报告》信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程（1）数据分析介绍本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。（2）数据准备与预处理在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。详见下表：本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。数据集处理实验详细过程：

●CSV数据源处理由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示：内容如下：

论文类别

提前告知大家一点关于学年论文的事情，好有思想准备：撰写学年论文的时间：16周-19周，要求在校写，5000字目的： 1．学年论文作为毕业论文的前奏，旨在使学生初步了解学术论文和学术研究的基本知识2．促进学生对本专业各方面的问题进行思考，初步培养学生思考问题、调查研究问题的能力。 3．对学生进行学术训练，使之具备较宽广的专业视野。三、学年论文类型及规范第一类：文献综述型文献综述型指对某选题的研究现状作出综合概述或进行分析，文献综述性学年论文要求学生围绕某一个具体选题，广泛阅读国内外对此选题的学术研究成果，并最终对所有这些学术研究成果进行综合概述，写成一篇文献综述性论文。选题要求与新闻传播相关的某一类现象或问题，在教师指导下来确定。确定论文选题在整个论文写作中相当关键，因此需反复查阅资料、反复商讨、慎重确定。确定学年论文选题的宗旨为：紧跟学术前沿发展趋势、紧密结合社会发展动态、充分发挥学生的兴趣与特长。文献综述性学年论文的主要活动是查阅与论文选题密切相关的学术文献。这个环节需在指导教师下，掌握查阅学术文献的方法和途径，快速寻找出与自己选题密切相关的学术文献，并逐一进行阅读，在阅读的同时做好记录，为后期的文献综述做好准备。所查阅的学术文献类型应包含国内外权威学术论著或核心期刊。要求阅读不少于15篇公开发表的学术论文。第二类：理论研究型理论研究型指对新闻规律、传媒现状、新闻业务等方面的某一个问题进行学术探究。在教师指导下，学生确定选题，根据要求对论文各部分进行合乎逻辑的构思、精心写作。具体要求：理论研究型学年论文的内容应包括：陈述论文选题的理论背景和研究意义、介绍论文研究对象的现状和存在问题、对所研究对象进行比较详尽的分析、提出自己的看法或解决方案等。理论研究型学年论文的基本格式包括：标题、摘要、关键词、正文、参考文献。具体文字排版方面的格式参考毕业论文格式规范。第三类：调查报告型调查报告型学年论文是指就某一选题进行调查研究、并最终形成调查报告的论文类型。此类方法属于实证性研究，如对某媒体的受众进行调查、对某电视栏目的传播效果进行调查等等。调查报告型学年论文同样要进行慎重的选题讨论，选题是与新闻传播相关的某一类现象或问题，经指导教师同意后，确定难易程度合适的选题来展开调查，要求提前设计调查表，自行发放和收集调查表格，最后对调查数据进行统计分析，得出结论。

硕士论文分类号

说明：我校研究生在撰写硕士学位论文时，学位论文封面上的分类号的填写，请查找《中国图书资料分类法细目》上对应的分类，查找学位论文分类号目前有多种途径：一、网上自助查询，这是目前主要的查询途径在学术期刊以及图书馆电子资源数据库年中查询相似论文，获取分类号。二、人工查询查找学位论文如需要用到工具书《中国图书馆分类法》，图书馆主书库和社会阅览室以及样本一库均有收藏都可查阅，也可随时咨询阅览室工作人员。三、相关知识及查找示例《中国图书馆图书分类法》是我国建国后编制出版的一部具有代表性的大型综合性分类法，简称《中图法》。自1999年第四版起更名为《中国图书馆分类法》，简称不变，英文译名为Chinese Library Classification,英文缩写为CLC。目前，《中图法》已普遍应用于全国各类型的图书馆，国内主要大型书目、检索刊物、机读数据库，以及《中国国家标准书号》等都著录《中图法》分类号。《中图法》采用的是等级体系分类法，根据学科主题分为二十二个大类，采用汉语拼音字母与阿拉伯数字相结合的混合号码，用一位或者两位大写的拼音字母标注，字母后跟阿拉伯数字表示类目的细分，每3位数字用一个半角符号“.”分隔开，每个类目都是由总到分、由粗到细逐级细分，大类字母后跟的数字越多，表明分类越细，类目越明确。学位论文分类就是根据《中图法》分类表，查询自己所写论文的主要学科主题在该分类表中对应的标识代码。中图法分类号，是论文的必备项之一。作者要明确论文的性质和你所写文章的领域，即是属于计算机、电子、还是经济等其他领域，然后根据论文性质标注中图法分类号。以计算机网络安全方面的文章为例，说明如何标注中图法分类号： 1.“计算机网络安全导论”，首先它是属于计算技术、计算机技术类，其分类在中图法大类中的代号是TP 2.在中图法类表中查找TP大类—>TP39 计算机的应用—>TP393 计算机网络—> TP39 3.08计算机网络安全，因此，“计算机网络安全”的中图分类号即为TP393.08。附：中国图书资料分类法细目Ａ马克思主义、列宁主义、毛泽东思想 A1 马克思、恩格斯著作 A2 列宁著作 A3 斯大林著作 A4 毛泽东著作 A49 邓小平著作 A5 马克思、恩格斯、列宁、斯大林、毛泽东著作汇编 A6 马克思、恩格斯、列宁、斯大林、毛泽东的生平和传记 A8 马克思主义、列宁主义、毛泽东思想的学习和研究Ｂ哲学 B0 哲学理论 B1 世界哲学 B2 中国哲学 B3 亚洲哲学 B4 非洲哲学 B5 欧洲哲学 B6 大洋洲哲学

3-《北京交通大学论文分类办法》(试行)

《北京交通大学论文分类办法》（试行）第一章总则第一条为进一步提高我校的学术水平及学术影响力，促进我校科学研究、队伍建设和人才培养的发展，与国内外普遍认同的论文评价标准相衔接，推进我校实现“国内一流、国际知名”大学的目标，特制定本办法。第二章分类办法第二条《北京交通大学论文分类办法》（试行）将我校论文划分为A、B、C、D四种类型。其中，A类分为An和As两类论文。An类论文为理学、工学A类论文；As类论文为人文社会科学A类论文。B、C、 D三类论文不再区分理学、工学和人文社会科学。第三条A类论文 (一) An类论文(工学、理学)：根据美国科学信息研究所（Institute for Scientific Information，简称ISI）每年公布的期刊引证报告（Journal Citation Reports，简称JCR）的学科分类目录和科学引文索引（Sciences Citation Index，简称SCI）收录期刊影响因子情况，对同一学科中的期刊按影响因子从高到低进行排序。学科影响因子前5%（含）的期刊为An1区期刊,学科影响因子前20%（含）的期刊为An2区期刊；学科影响因子前50%（含）的期刊为An3区期刊；学科影响因子后50%（不含）的期刊为An4区期刊；工程索引（The Engineering Index，简称EI）数据库核心部分收录的期刊为An5区期刊。在以上分区中所对应的期刊上发表的论文分别称为An1类、An2类、An3类、An4类和An5类

论文。（二）As类论文(人文社会科学)： ISI公布的社会科学引文索引（Social Sciences Citation Index，简称SSCI）、艺术与人文引文索引（Arts & Humanities Citation Index，简称AHCI）收录期刊和《中国社会科学》、《求是》、《人民日报》、《光明日报》、《哲学研究》、《经济研究》、《法学研究》、《中国高教研究》、《文学评论》、《历史研究》、《管理世界》、《新华文摘》、人大报刊复印资料为As区期（报）刊。在As 区期（报）刊上全文发表或被其全文转载的学术论文和理论文章称为As类论文。第四条B类论文南京大学中国社会科学研究评价中心公布的中文社会科学引文索引（Chinese Social Sciences Citation Index，简称CSSCI）来源期刊（核心）、中国科学院国家科学图书馆公布的中国科学引文数据库（Chinese Science Citation Database，简称CSCD）收录核心期刊为B区期刊。在B区期刊上发表的论文与被科学技术会议录索引（Index to Scientific & Technical Proceedings，简称ISTP）收录的国际会议论文为B类论文。第五条C类论文由中国科学技术信息研究所公布的中国科技论文与引文数据库(Chinese Science and Technology Paper Citation Database, 简称CSTPCD)收录核心期刊、北京大学图书馆编制的《中文核心期刊要目总览》收录核心期刊为C 区期刊，在其期刊上发表的论文为C类论文。第六条D类论文

【精品】(最新)案例四数据挖掘之七种常用的方法

数据挖掘之七种常用的方法利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 1.分类分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 2.回归分析回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 3.聚类聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 4.关联规则关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 5.特征特征分析是从数据库中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。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。

硕士学位论文上的分类号填写说明

硕士学位论文上的分类号填写说明说明：我校研究生在撰写硕士学位论文时，学位论文封面上的分类号的填写，请查找《中国图书资料分类法细目》上对应的分类，查找学位论文分类号目前有多种途径：一、网上自助查询，这是目前主要的查询途径在学术期刊以及图书馆电子资源数据库年中查询相似论文，获取分类号。二、人工查询查找学位论文如需要用到工具书《中国图书馆分类法》，图书馆主书库和社会阅览室以及样本一库均有收藏都可查阅，也可随时咨询阅览室工作人员。三、相关知识及查找示例《中国图书馆图书分类法》是我国建国后编制出版的一部具有代表性的大型综合性分类法，简称《中图法》。自1999年第四版起更名为《中国图书馆分类法》，简称不变，英文译名为Chinese Library Classification,英文缩写为CLC。目前，《中图法》已普遍应用于全国各类型的图书馆，国内主要大型书目、检索刊物、机读数据库，以及《中国国家标准书号》等都著录《中图法》分类号。《中图法》采用的是等级体系分类法，根据学科主题分为二十二个大类，采用汉语拼音字母与阿拉伯数字相结合的混合号码，用一位或者两位大写的拼音字母标注，字母后跟阿拉伯数字表示类目的细分，每3位数字用一个半角符号“.”分隔开，每个类目都是由总到分、由粗到细逐级细分，大类字母后跟的数字越多，表明分类越细，类目越明确。学位论文分类就是根据《中图法》分类表，查询自己所写论文的主要学科主题在该分类表中对应的标识代码。

中图法分类号，是论文的必备项之一。作者要明确论文的性质和你所写文章的领域，即是属于计算机、电子、还是经济等其他领域，然后根据论文性质标注中图法分类号。以计算机网络安全方面的文章为例，说明如何标注中图法分类号： 1.“计算机网络安全导论”，首先它是属于计算技术、计算机技术类，其分类在中图法大类中的代号是TP 2.在中图法类表中查找TP大类—>TP39 计算机的应用—>TP393 计算机网络—> TP39 3.08计算机网络安全，因此，“计算机网络安全”的中图分类号即为TP393.08。附：中国图书资料分类法细目Ａ马克思主义、列宁主义、毛泽东思想 A1 马克思、恩格斯著作 A2 列宁著作 A3 斯大林著作 A4 毛泽东著作 A49 邓小平著作 A5 马克思、恩格斯、列宁、斯大林、毛泽东著作汇编 A6 马克思、恩格斯、列宁、斯大林、毛泽东的生平和传记 A8 马克思主义、列宁主义、毛泽东思想的学习和研究Ｂ哲学 B0 哲学理论 B1 世界哲学 B2 中国哲学 B3 亚洲哲学

数据挖掘文本分类实验报告

北京邮电大学 ****学年第1学期实验报告课程名称：数据仓库与数据挖掘实验名称：文本的分类实验完成人：姓名：*** 学号：*&*** 姓名：** 学号：**

日期：

实验一：文本的分类 1.实验目的 ◆掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； ◆掌握文本分类建模的方法，对语料库的文档进行建模； ◆掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练文本分类器； ◆了解SVM机器学习方法，可以运用开源工具完成文本分类过程。 2.实验分工 ***: (1)对经过分词的文本进行特征提取并用lisvm进行训练 (2)用训练的模型对测试数据进行预测 ***： (1)数据采集和预处理 (2)分词 3.实验环境 Ubuntu 13.04+jdk1.7

4.主要设计思想 4.1 实验工具介绍 1．NLPIR_ICTCLAS2013 NLPIR (又名ICTCLAS2013)，是由中科院张华平博士倾力打造的汉语分词系统。其主要功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、用户词典功能、支持GBK编码、UTF8编码、BIG5编码等。从NLPIR官网可以下载其最新版的Java发布包，然后导入Eclipse，配置运行环境，实现对于语料库的分词。最新的NLPIR可以通过更改源代码实现新增新词识别、关键词提取、微博分词等功能，极大地方便了使用。 2. Eclipse for Java Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。 3. LibSVM 本次实验中我们采用的是台湾大学林智仁博士等开发设计的LIBSVM方法。这是一个操作简单、易于使用、快速有效的通用SVM 软件包，可以解决分类问题(包括C?SVC 、ν?SVC )，回归问题(包括ε ? SVR 、v? SVR ) 以及分布估计(one ?

数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》数据挖掘分类方法及其应用课程名称：数据挖掘概念与技术姓名学号：指导教师：数据挖掘分类方法及其应用作者：来煜摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。。关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析引言数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是