染雾数据挖掘技术的研究论文 篇一：基于聚类算法的用户行为分析
摘要：随着互联网的发展，用户行为数据的规模和复杂性不断增加，如何从海量的数据中提取有价值的信息成为一项重要的研究课题。本文基于聚类算法，对用户行为进行分析和挖掘，以发现用户行为背后的规律和潜在的模式。
引言：随着电子商务和社交媒体的兴起，用户行为数据的收集和记录变得越来越容易。用户在互联网上的各种行为，如点击、浏览、购买等，都被记录下来并存储在数据库中。这些数据中蕴含着丰富的信息和潜在的商业价值，因此，通过数据挖掘技术对用户行为进行分析和挖掘成为一种重要的研究方向。
方法：本文采用聚类算法对用户行为进行分析。聚类算法是一种无监督学习的算法，能够将具有相似特征的数据样本归为一类。在用户行为分析中，我们通过提取用户行为数据的特征，如点击次数、购买金额等，构建用户行为向量。然后，通过聚类算法对用户行为向量进行聚类，将具有相似行为模式的用户归为一类。
结果：通过对某电商网站的用户行为数据进行聚类分析，我们发现了几个用户行为群体。例如，一类用户主要以购买行为为主，另一类用户主要以浏览行为为主，还有一类用户主要以点击行为为主。这些发现为电商网站的营销策略和个性化推荐提供了有价值的参考。
讨论：本文采用聚类算法对用户行为进行分析，可以发现用户行为背后的规律和潜在的模式。但是，由于用户行为的复杂性和多样性，聚类算法可能存在一定的局限性。未来的研究可以探索其他数据挖掘技术，如关联规则挖掘和预测模型，来进一步深入挖掘用户行为数据中的潜力。
结论：本文基于聚类算法对用户行为进行了分析和挖掘，通过发现用户行为背后的规律和潜在的模式，为电商网站的营销策略和个性化推荐提供了有价值的参考。未来的研究可以进一步探索其他数据挖掘技术，以提高对用户行为数据的分析和挖掘效果。
数据挖掘技术的研究论文 篇二：基于文本挖掘的舆情分析
摘要：随着社交媒体的兴起，大量的用户评论和文章成为了舆情分析的重要数据来源。本文基于文本挖掘技术，对舆情数据进行分析和挖掘，以了解公众对特定事件或话题的情感倾向和意见。
引言：舆情分析是一种通过对社交媒体上的用户评论和文章进行分析，以了解公众对特定事件或话题的情感倾向和意见的方法。随着社交媒体的广泛应用，大量的用户评论和文章成为了舆情分析的重要数据来源。如何从这些海量的文本数据中提取有用的信息和洞察，成为一项具有挑战性的研究课题。
方法：本文采用文本挖掘技术对舆情数据进行分析。文本挖掘是一种从文本中发现隐藏模式和知识的技术。在舆情分析中，我们通过对用户评论和文章进行文本预处理，如分词、去除停用词等，得到文本的特征向量表示。然后，通过文本分类算法对文本进行情感分析，将其归类为正面、负面或中性。
结果：通过对某社交媒体上关于某事件的用户评论进行情感分析，我们发现了公众对该事件的情感倾向和意见。例如，大部分评论表达了对该事件的不满和批评，少部分评论表达了对该事件的支持和赞扬。这些发现为舆情管理和舆论引导提供了有价值的参考。
讨论：本文采用文本挖掘技术对舆情数据进行分析，可以了解公众对特定事件或话题的情感倾向和意见。然而，由于文本数据的复杂性和多样性，文本挖掘技术可能存在一定的挑战。未来的研究可以探索其他数据挖掘技术，如主题模型和情感分析模型，来进一步提高舆情数据的分析和挖掘效果。
结论：本文基于文本挖掘技术对舆情数据进行了分析和挖掘，通过了解公众对特定事件或话题的情感倾向和意见，为舆情管理和舆论引导提供了有价值的参考。未来的研究可以进一步探索其他数据挖掘技术，以提高对舆情数据的分析和挖掘效果。
数据挖掘技术的研究论文 篇三
数据挖掘技术的研究论文
摘要“:互联网+”战略的实施促进了我国信息技术的快速发展,数据挖掘技术能够实现对海量信息的统计、分析以及利用等,因此数据挖掘技术在生活实践中得到了广泛的
关键词:数据挖掘;应用;发展
1数据挖掘技术的概述
数据挖掘是通过对各种数据信息进行有选择的统计、归类以及分析等挖掘隐含的有用的信息,从而为实践应用提出有用的决策信息的过程。通俗的说数据挖掘就是一种借助于多种数据分析工具在海量的数据信息中挖掘模数据信息和模型之间关系的技术总裁,通过对这种模型进行认识和理解,分析它们的对应关系,以此来指导各行各业的生产和发展,提供重大决策上的支持。数据挖掘技术是对海量数据信息的统计、分析等因此数据挖掘技术呈现以下特点:一是数据挖掘技术主要是借助各种其它专业学科的知识,从而建立挖掘模型,设计相应的模型算法,从而找出其中的潜在规律等,揭示其中的内在联系性;二是数据挖掘主要是处理各行数据库中的信息,因此这些信息是经过预处理的;三是以构建数据模型的方式服务于实践应用。当然数据挖掘并不是以发现数据理论为目的,而是为了在各行各业的信息中找出有用的数据信息,满足用户的需求。
2数据挖掘的功能
结合数据挖掘技术的概述,数据挖掘主要具体以下功能:一是自动预测趋势和行为。数据挖掘主要是在复杂的数据库中寻找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通过数据挖掘可以快速的将符合数据本身的数据找出来;二是关联分析。关联性就是事物之间存在某种的联系性,这种事物必须要在两种以上,数据关联是在复杂的数据中存在一类重要的可被发现的知识;三是概念描述。概念描述分为特征性描述和区别性描述;四是偏差检测。
3数据挖掘技术的步骤分析
3.1处理过程
数据挖掘虽然能够实现在复杂的数据库中寻求自己的数据资源,但是其需要建立人工模型,根据人工模型实现对数据的统计、分析以及利用等。
3.2关键技术
由于数据挖掘涉及到很多专业学科,因此相对来说,数据挖掘技术融合多门专业技术学科的知识,结合实践,数据挖掘技术主要应用到以下算法和模型:一是传统统计方法。采取传统的统计方法主要有抽样技术,也就是采取相应的策略对数据进行合理的抽样。多元化统计和统计预测方法;二是可视化技术,可视化技术是数据挖掘技术的热点,它是采取可视化技术与数据挖掘过程的结合,以直观的图形等使人们更好地进行数据挖掘技术;三是决策树。决策树需要对数据库进行几遍的扫描之后,才能完成,因此其在具体的处理过程中可能会包括很多的预测变量情况;四是4)聚类分析方法。聚类分析方法是一种非参数分析方法,主要用于分析样本分组中多维数据点间的差异和联系。判别分析法需要预先设定一个指针变量,假设总体为正太分布,必须严格遵守数理依据。而聚类分析则没有这些假设和原则,只需要通过搜集数据和转换成相似矩阵两个步骤,就能完成聚类分析的全过程。聚类分析主要用于获取数据的分布情况,能够简单方便的发现全局的分布模式,识别出密集和系数区域;此外,对于单个类的分析也有很强的处理能力,能深入分析每个类的特征,并找出变量和类之间的内在联系。基于距离、层次、密度和网络的方法是最常用的聚类分析方法。
4数据挖掘技术的实践应用
数据挖掘技术虽然在我国发展的时间还不长,但是其在实践中的`应用已经非常的广泛,因为数据挖掘技术在实践中的应用价值是非常大的,其可以提取隐藏在数据背后的有用信息,具体来看,其主要应用在:(1)在医学上的应用。人体的奥秘是无穷无尽的,人类遗传密码的信息、人类疾病史和治疗方法等,都隐含了大量数据信息。采用数据挖掘来解决这些问题,将给相关工作者的工作带来很大方便。此外,医院内部医药器具的管理、病人档案资料的整理、医院内部结构的管理等,也是庞大的数据库。将数据挖掘技术应用于医学领域,深入分析人类疾病间的内在联系和规律,帮助医生进行诊断和治疗,能够有效提高医生诊断的准确率,对人类的健康和医疗事业的发展有十分重要的作用。(2)在电信业中的应用。随着三网融合技术的不断发展,传统的电信业务已经不能满足当前社会发展的需求,而是侧重通信、图像以及网络等业务的融合,而实现“三网融合”的关键技术是实现对数据的分析与统计,因为三网融合会带来更多的数据,这些数据都需要充分的挖掘,以此实现“三网融合”战略的实现。将数据挖掘技术与电信业务有效的结合起来,能够提高资源利用率,更深入的了解用户的行为,促进电信业务的推广,帮助各行各业获取更大的经济效益。(3)在高校贫困生管理的应用。贫困生管理分析系统主要应用了数据仓库技术以及数据挖掘技术,其主要是将高校贫困生的各种信息统一纳入到高校信息管理平台中,然后根据具体的贫困生划分标准,建立模型,进而对学生的信息进行统计与分析,实现对贫困生信息的科学管理,便于高校管理者及时了解学生的信息。
5结语
总之数据挖掘技术在实践中的广泛应用,为我国互联网+战略提供了关键技术支撑,但是由于数据挖掘技术在实践中还存在某些技术问题,比如各种模型和技术难于集成、缺少与数据库系统耦合的通用API或挖掘系统仅提供孤立的知识发现功能,难于嵌入大型应用等问题导致挖掘技术在实践中的应用还存在缺陷,因此需要我们加大对数据挖掘技术的进一步研究,以此更好地实现“互联网+”战略。
作者:陈建伟 李丽坤 单位:安阳职业技术学院
参考文献
[1]舒正渝.浅谈数据挖掘技术及其应用[J].中国西部科技,2010(02).
[2]谌章俊,蒋智刚.基于数据挖掘技术的知识发现系统[J].现代情报,2007(05).
