数据挖掘算法（Analysis Services – 数据挖掘） “数据挖掘算法”是创建数据挖掘模型的机制。为了创建模型，算法将首先分析一组数据并查找特定模式和趋势。算法使用此分析的结果来定义挖掘模型的参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。 算法创建的挖掘模型可以采用多种形式，这包括： ?说明在交易中如何将产品分组到一起的一组规则。 ?预测特定用户是否会购买某个产品的决策树。 ?预测销量的数学模型。 ?说明数据集中的事例如何相关的一组分类。 MicrosoftSQL ServerAnalysis Services 提供了几个供您在数据挖掘解决方案中使用的算法。这些算法是所有可用于数据挖掘的算法的子集。您还可以使用符合OLE DB for Data Mining 规范的第三方算法。有关第三方算法的详细信息，请参阅插件算法。 数据挖掘算法的类型 Analysis Services 包括了以下算法类型： ?分类算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个离散变量。分类算法的一个示例是Microsoft 决策树算法。 ?回归算法基于数据集中的其他属性预测一个或多个连续变量，如利润或亏损。回归算法的一个示例是Microsoft 时序算法。 ?分割算法将数据划分为组或分类，这些组或分类的项具有相似属性。分割算法的一个示例是Microsoft 聚类分析算法。 ?关联算法查找数据集中的不同属性之间的相关性。这类算法最常见的应用是创建可用于市场篮分析的关联规则。关联算法的一个示例是Microsoft 关联算法。 ?顺序分析算法汇总数据中的常见顺序或事件，如Web 路径流。顺序分析算法的一个示例是Microsoft 顺序分析和聚类分析算法。 应用算法 为特定的业务任务选择最佳算法很有挑战性。您可以使用不同的算法来执行同样的业务任务，每个算法会生成不同的结果，而某些算法还会生成多种类型的结果。例如，您不仅可以将Microsoft 决策数算法用于预测，而且还可以将它用作一种减少数据集的列数的方法，因为决策树能够识别出不影响最终挖掘模型的列。
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
科技广场2010.9 0引言 随着数据库技术的飞速发展，人们在各种应用领域所拥有的数据量急剧增加，这些数据对人们的工作和研究有着重要的作用，但是由于对这些数据进行高级处理的工具比较少，使它们的重要性没有能够充分的发挥。当前多数的数据库系统只是可以对数据库中已有的数据进行存取、查询和统计等简单操作，通过这些操作人们可以获得数据的一些简单信息。但这些信息是从数据表面直观表现出来，对于隐藏于数据背后的如数据之间的关系、数据整体特征的描述以及寻找未来数据发展趋势的预测等信息并不能通过这些手段得到，而这些往往是人们更加需要的并且在决策支持的过程中更有价值。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果，正是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中挖掘有用知识的过程。 1数据挖掘的主要步骤 数据挖掘工作作为一个完整的挖掘过程，可分为以下几个主要步骤： (1)陈述问题和阐明假设：多数基于数据的模型研究都是在一个特定的应用领域里完成的。因此在设计数据挖掘算法之前，需要事先确定一个有意义的问题陈述。模型建立者通常会为未知的相关性指定一些变量，如果可能还会指定相关性的一个大体形式作为初始假设。对当前问题可能会有几个阐明的假设，这要求将应用领域的专门技术和数据挖掘模型相结合。实际上，这往往意味数据挖掘人员与应用专家之间密切地协作，在开始数据处理过程之前明确实际工作对数据挖掘结果的要求，根据此要求，确定数据收集过程的具体方法和数据挖掘采用的具体算法。 (2)数据准备和预处理：数据准备和预处理又可分为三个步骤：数据选取、数据预处理、数据变换。 数据选取的目的是确定数据挖掘的处理对象，即目标数据，它是根据由问题陈述中得到的用户需求，从原始数据库中抽取一定的数据用于数据挖掘， 数据挖掘算法的分析与研究 Analysis and Research of Data Mining Algorithms 喻云峰 Yu Yunfeng (江西省商务学校，江西南昌330100) （Jiangxi Commercial School,Jiangxi Nanchang330100） 摘要：本文对数据挖掘的基本理论进行了分析研究，总结了数据挖掘的基本步骤，归纳了数据挖掘的基本方法，并在此基础上，提出了用数据挖掘进行数据分析的通用策略。 关键词：数据挖掘；通用策略 中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1671-4792-(2010)9-0054-03 Abstract:In this thesis,the basic theory of data mining is researched.Based on this,the basic steps of data min-ing is summarized and the basic method of data mining is generalized.At last,a general tactic of data mining is given. Keywords:Data Mining;General Tactic 54
毕业设计（论文）开题报告基于数据挖掘技术的WWW推荐系统设计
摘要 在Internet飞速发展的今天，人们已经将互联网作为一个日常沟通，生活不可或缺的平台。随之而生的网上购物这一电子商务的具体模式之一，自然而然地便成为一种时尚、流行的购物方式。一个好的网上购物系统除了基本的商品浏览、搜索、购买和评价等功能外，还要具备一些数据挖掘的功能，这是在系统后台运行中实现的功能，能够从日常的客户资料，交易数据中得到挖掘分析的结果，给客户提供与他们选购的商品相关联的商品信息，给购物系统的经营者提供商业分析的决策支持，从而提高购物系统的交易量和客户的光顾频率。本文从关联规则和聚类分析这两种数据挖掘技术中得到启示，将商品之间按照一定的规则进行匹配连接，将用户按照层层条件进行分类，从而实现了商品推荐和目标用户群邮件投递的功能。在购物系统这个主体功能实现的基础上，加以修饰，完善系统功能。数据挖掘思路与B/S结构的网页设计的相结合，是这个网上购物系统的核心技术。 关键词：网上购物系统；数据挖掘；决策支持 Abstract Nowadays, with the rapid development of Internet, people have regarded WEB as an indispensable platform for everyday communication and life. Thus, on-line shopping, one concrete pattern of E-business is becoming a fashionable and popular way of shopping naturally. Except for searching for, purchasing, evaluating goods, an advanced on-line shopping system should have the function of data mining. Data mining is implemented at background, which can produce an analysis result on the basic of the clients’ information and the data of transaction. It provide s clients with the information of goods, which are related to the goods they are purchasing; it supplies decision support to the on-line shopping system’s manager. All these are in order to bring up the transaction and increase the frequency of shopping for clients. Based on the thought of rule induction and cluster analysis, it makes connection with goods according some rule and divides clients into different clusters in this paper. Thus, the functions of recommending goods and sending email come true and the whole system’s functions are improved. Data mining and B/S structure designing are the two key techniques of this on-line shopping system. Key words: on-line shopping system; data mining; decision support
计算机毕业论文题目_计算机专业毕业论文选题参考 1、基于物联网的煤矿井下监测网络平台关键技术研究 2、基于抽象状态自动机和π演算的UML动态语义研究 3、基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究 4、基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究 5、基于博弈论的云计算资源调度方法研究 6、基于合约的泛型Web服务组合与选择研究 7、本体支持的Web服务智能协商和监测机制研究 8、基于神经网络的不平衡数据分类方法研究 9、基于内容的图像检索与推荐技术研究 10、物联网技术及其在监管场所中的应用 11、移动图书馆的研发与实现 12、图书馆联机公共目录查询系统的研究与实现 13、基于O2O模式的外卖订餐系统 14、网络时代个人数据与隐私保护的调查分析 15、微信公众平台CMS的设计与实现 16、环保部门语义链网络图形化呈现系统 17、BS结构计量信息管理系统设计与研究 18、基于上下文的天然气改质分析控制系统的设计与实现 19、基于增量学习和特征融合的多摄像机协作监控系统目标匹配方法研究 20、无线自组网络密钥管理及认证技术的研究 21、基于CDMI的云存储框架技术研究 22、磨损均衡在提高SSD使用寿命中的应用与改进 23、基于.NET的物流管理软件的设计与实现 24、车站商铺信息管理系统设计与实现 25、元数据模型驱动的合同管理系统的设计与实现 26、安睡宝供应与销售客户数据管理与分析系统 27、基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法研究 28、基于PHP的负载均衡技术的研究与改进 29、协同药物研发平台的构建及其信任机制研究 30、光纤网络资源的智能化管理方法研究 31、基于差异同步的云存储研究和实践 32、基于Swift的云存储产品优化及云计算虚拟机调度算法研究 33、基于Hadoop的重复数据删除技术研究 34、中文微博情绪分析技术研究 35、基于协议代理的内控堡垒主机的设计与实现 36、公交车辆保修信息系统的研究与设计 37、基于移动互联网的光纤网络管理系统设计与开发 38、基于云平台的展馆综合管理系统 39、面向列表型知识库的组织机构实体链接方法研究 40、Real-time Hand Gesture Recognition by Using Geometric Feature 41、基于事件的社交网络核心节点挖掘算法的研究与应用 42、线性判别式的比较与优化方法研究 43、面向日志分类的蚁群聚类算法研究
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。
毕业设计（论文）外文文献翻译 文献、资料中文题目：聚类分析 文献、资料英文题目：clustering 文献、资料来源： 文献、资料发表（出版）日期： 院（部）： 专业：自动化 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 翻译日期： 2017.02.14
外文翻译 英文名称：Data mining-clustering 译文名称：数据挖掘—聚类分析 专业：自动化 姓名：**** 班级学号：**** 指导教师：****** 译文出处：Data mining：Ian H.Witten, Eibe Frank 著
Clustering 5.1 INTRODUCTION Clustering is similar to classification in that data are grouped. However, unlike classification, the groups are not predefined. Instead, the grouping is accomplished by finding similarities between data according to characteristics found in the actual data. The groups are called clusters. Some authors view clustering as a special type of classification. In this text, however, we follow a more conventional view in that the two are different. Many definitions for clusters have been proposed: ●Set of like elements. Elements from different clusters are not alike. ●The distance between points in a cluster is less than the distance between a point in the cluster and any point outside it. A term similar to clustering is database segmentation, where like tuple (record) in a database are grouped together. This is done to partition or segment the database into components that then give the user a more general view of the data. In this case text, we do not differentiate between segmentation and clustering. A simple example of clustering is found in Example 5.1. This example illustrates the fact that that determining how to do the clustering is not straightforward. As illustrated in Figure 5.1, a given set of data may be clustered on different attributes. Here a group of homes in a geographic area is shown. The first floor type of clustering is based on the location of the home. Homes that are geographically close to each other are clustered together. In the second clustering, homes are grouped based on the size of the house. Clustering has been used in many application domains, including biology, medicine, anthropology, marketing, and economics. Clustering applications include plant and animal classification, disease classification, image processing, pattern recognition, and document retrieval. One of the first domains in which clustering was used was biological taxonomy. Recent uses include examining Web log data to detect usage patterns. When clustering is applied to a real-world database, many interesting problems occur: ●Outlier handling is difficult. Here the elements do not naturally fall into any cluster. They can be viewed as solitary clusters. However, if a clustering algorithm attempts to find larger clusters, these outliers will be forced to be placed in some cluster. This process may result in the creation
毕业设计或毕业论文写作既是本科教育的一项必要训练环节，也是对学生本科期间所学知识及其应用能力的一次综合检验，务必引起同学们的重视。这里提供的论文题目可作为学生直接选题，也可在教师指导下自行拟题。 一、总体要求 1、题目要明确、精炼，语句通顺且相对完整，选题不要太泛、过广。 2、内容体系层次分明，逻辑性强。不管具体体系如何，基本上应按如下层次和逻辑关系展开：①提出问题（立题的背景，国内外研究现状、研究的理论与现实意义）→②分析问题（事物发展现状、存在的问题剖析）→③解决问题（解决问题的方法、措施、对策等）。 3、观点明确，论述有理有据，语句通顺。 4、紧扣主题展开写作，无必要或无关紧要的东西不写。 5、要严格按继续教育学院规定的规范写作论文。①内容齐全：如中英文摘要、关键词、目录、前言、正文、结论、参考文献、致谢等；②页面设置符合规范；③章节设计符合规范；④字体设置符合规范；⑤图表设计符合规范。 二、理论性论文具体要求 原则上不鼓励写纯理论性的论文。如选择了写该类论文，要注意： 1、要有自己鲜明的观点，不能人云亦云。 2、要有自己的创新性工作，如XX理论的修正、XX一方法的改进、XX些学术观点的系统整合、XX些新事物或新现象的解析等。 3、一般应有案例分析，以支持自己的观点。 三、应用性论文具体要求 鼓励写作该类论文，要注意： ?能应用自己所掌握的管理知识、基本理论与方法，针对XX一具体现象或问题展开分析研究。 ?研究的问题具有比较强的针对性，提倡“小题大做”，而不是“大题小做”。 ?分析问题多以事实说话，建议多采用数据、统计图表展示事实现状、存在的问题，展示分析的过程及分析结果。 要明确提出解决问题的方法、方案、措施或对策等。
目录 摘要 (iii) Abstract (iv) 第一章绪论 (1) 1.1 数据挖掘技术 (1) 1.1.1 数据挖掘技术的应用背景 (1) 1.1.2数据挖掘的定义及系统结构 (2) 1.1.3 数据挖掘的方法 (4) 1.1.4 数据挖掘系统的发展 (5) 1.1.5 数据挖掘的应用与面临的挑战 (6) 1.2 决策树分类算法及其研究现状 (8) 1.3数据挖掘分类算法的研究意义 (10) 1.4本文的主要内容 (11) 第二章决策树分类算法相关知识 (12) 2.1决策树方法介绍 (12) 2.1.1决策树的结构 (12) 2.1.2决策树的基本原理 (13) 2.1.3决策树的剪枝 (15) 2.1.4决策树的特性 (16) 2.1.5决策树的适用问题 (18) 2.2 ID3分类算法基本原理 (18) 2.3其它常见决策树算法 (20) 2.4决策树算法总结比较 (24) 2.5实现平台简介 (25) 2.6本章小结 (29) 第三章 ID3算法的具体分析 (30) 3.1 ID3算法分析 (30) 3.1.1 ID3算法流程 (30) 3.1.2 ID3算法评价 (33) 3.2决策树模型的建立 (34) 3.2.1 决策树的生成 (34) 3.2.2 分类规则的提取 (377) 3.2.3模型准确性评估 (388) 3.3 本章小结 (39)
第四章实验结果分析 (40) 4.1 实验结果分析 (40) 4.1.1生成的决策树 (40) 4.1.2 分类规则的提取 (40) 4.2 本章小结 (41) 第五章总结与展望 (42) 参考文献 (44) 致谢 (45) 附录 (46)
计算机专业毕业论文主题 基于aｓp语言的测试项目 学生信息管理系统的设计与实现 基于ＡSP.ＮET的社区人口管理系统 基于ASＰ.NET的课程教学网站设计 公司会议网站 C＃高校工资管理系统 C#在线点歌系统 《数据库原理》精品课程网站设计 教师住房管理系统 《计算机网络》学习网站的设计与实现 《模式识别》精品课程网站的设计与实现 asｐ个人博客 asp网上书店 微型计算机学习网站的设计与实现 成绩分析系统的设计与实现 宠物管理系统 基于3G通信的视频医药系统设计 基于web的图书馆图书信息查询系统 离散数学网上教学系统 企业进销存管理系统分析与设计 人力资源管理信息系统 学生作业管理系统 社区论坛 在线课题系统 《数据库技术及应用》精品课程建设网站 职业中介信息管理系统 自来水收费管理系统 会员制漫画店(连锁）管理系统 基于ＣSCW的大学生就业平台 基于WEＢ方式的视频监控系统设计与开发 旅游网站 健康网站的设计与实现 新闻管理系统设计与实现 工会信息发布系统的设计与开发 模式识别与智能研究所网站 互联网计费系统 C#毕业生信息管理就业招聘系统 体育用品在线商店系统 网站群信息管理系统 员工绩效考核系统 学生档案信息管理C# 基于ＡSP.NＥT技术的动态IT培训网站的设计与实现《软件测试技术》精品课程网站的建设与开发 网上二手房交易系统设计与实现
AＳP C语言教学系统+论文 ＡSP（交友录） asp＋SQＬSerｖeｒ网上书店系统＋论文 ASP+sql精品在线试题库设计+论文 ＡSP+SQL图书管理系统＋论文 基于数据挖掘的校园社交网络用户行为分析毕业设计论文 1 绪论 1.1 选题背景 社交网络，简称SNS（social network service），在Web2.0浪潮中已发展为社会化媒体中一个主要平台。据最新的中国互联网络信息中心(CNNIC)2013年1月15 日发布的第31次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2012年12月底，我国网民规模达5.64亿，互联网普及率为42.1%，较2011年底提升3.8个百分点。同时报告显示，社交网络应用持续呈现增长趋势，截止2012年12月，国内社交网络用户总数已达2.75亿，占到了全部网民人数的48.8%，增速保持在10%以上。 与此同时在2010年之后社交网络又出现两大新增长点：其一微博用户持续增长，微博用户规模在2012年达到3.09亿，较2011年底增长了5873万。虽然微博急速扩张的阶段已经结束，但年增幅仍能达到23.5%；其二用户逐渐移动化成为了社交网络用户增长的又一亮点，截至2012年12月底，我国手机网民规模为4.2亿，较上年底增加约6440万人，网民中使用手机上网的人群占比由上年底的69.3%提升至74.5%，随着手机智能化，相当一部分用户访问和发送微博的行为发生在手机终端上，为社交网站的进一步发展提供了可能。此外“社交化”已经作为一种重要的功能元素，正在全面融合到各类互联网应用中。一方面，2012年涌现出大批具备社交基因的新应用，包括图片社交、私密社交、购物分享等，尤其在移动互联网领域，由于手机天生的通讯功能，2012年许多热门移动应用都具备社交功能；另一方面，搜索、网购、媒体等互联网应用正在融合社交因素，以丰富自身的功能、提升用户体验，创新服务和盈利模式。在整个互联网都走向社交化的大趋势下，传统的实名制社交网站也不断增加平台功能，在原 1、学校综合管理系统 2、企业管理信息系统 3、机关办公自动化系统 4、物资的购、销、存管理 5、电子商务管理系统 6、库存与成本核算管理 7、人事综合管理系统 8、交通管理系统 9、超市管理系统 10、高校学生管理系统 11、计算机网络应用软件 12、基于或的事务查询系统 13、计算机动态网页的制作 14、基于网络的客运售票系统 15、高校科研与技术开发管理 16、高校教学与课表制作管理 17、城市居民户籍管理 18、商品销售与市场预测管理 19、电信业务管理 20、工商税务管理 21、计量标准化管理 22、银行储蓄业务管理 23、城市供电管理 24、餐饮业管理 25、房地产管理 26、股票行情分析管理 27、大中型医院管理 28、数字图书馆管理 29、辅助决策系统 30、生产过程管理系统 31、贷款业务管理 32、财务管理 33、计算机网络的设计与实现 34、信息系统开发工具的设计与研究 2、 2.基于服务的应用程序设计 3.在线就业招聘系统的设计与实现 4.教师教学质量评价系统 5.超市在线交易系统一 6.超市管理系统 7.计算机多媒体辅助教学网站开发 8.试题采编系统 9.试题卷生成系统要求:在模式下根据试题卷生成系统生成的试卷进行在线考核,并进行实时 评测 11.稿件投稿及审阅系统 12.毕业设计学生选题系统 13.通用考试系统平台研究 14.房产信息管理系统 15.医院信息管理系统 16.邮件作业批改,管理系统 17.基于的高校学生选课系统 18.基于内容过滤的收发程序 19(客户关系管理)系统 20.基于多层的软件体系设计分布式学籍管理系统. 21.教材管理系统设计 22.通用期刊稿件处理系统(网络,数据库) 23.网上购物系统 24.人事工资管理系统 25.基于技术的图书销售系统开发 1．工业企业信息安全风险评估模型的构建与应用研究2．我国大中型建设工程监理研究 3．工业企业信息安全风险管理的框架研究 4．电子政务系统绩效评价体系研究 5．企业信息化成熟度及其影响因素研究 6．基于（大学资源计划）的校园信息化建设研究7．信息安全风险评估模型及方法研究 8．我国电子政务信息安全管理问题研究 9．某省信息产业结构分析与发展对策研究 10．某省（地区）信息化水平测度研究 11．企业信息化项目管理绩效评价研究 12．现代企业信息系统的协同化研究 13．中小企业供应链的绩效评价研究 14．高校信息化评价指标体系与方法研究 15．工业企业信息化评价指标体系与方法研究16．某省（市）信息化评价指标体系与方法研究17．某省（市）信息产业发展状态与趋势研究18．电子信息类企业信息化实施战略研究 19．中小企业信息化发展的模式与策略研究 20．决策树模型在客户分类中的应用 21．企业客户关系管理模式研究 21．企业客户价值研究 22．企业网络化安全管理问题及对策 23．在企业电子商务中的实施研究 24．数据挖掘在某行业中的应用研究 25．在中小企业中的应用研究 26．数据挖掘技术在电子商务中的应用 27．某企业信息资源规划方案设计 28．网络环境下企业信用管理体系构建研究 29．我国电子商务信用体系建设的探讨 数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里?佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个 数据挖掘在教学系统中的应用毕业论文 第1章数据挖掘基本理论 1.1 数据挖掘技术 早期文献中，数据挖掘，也称为数据库中的知识发现，是从数据库中的数据抽取隐含的、未知的和潜在有用的信息(如知识规则、约束和规律等)的非平凡的过程。确切地讲，数据挖掘(简记为DM)是一种决策支持过程，它主要基于AI、机器学习、统计学等技术，高度自动化地分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。 从功能上可以将DM的分析方法划分为以下四种(根据IBM的划分方法)：关联分析；序列模式分析；分类分析；聚类分析。关联规则挖掘算法是一种重要的数据挖掘方法。 DM系统不是多项技术的简单组合，而是一个完整的整体，它还需要其他辅助技术的支持，才能完成数据准备、数据挖掘、结果表述、算法评价这一系列任务。根据功能，整个DM系统可以大致划分为三级结构(如图1.1所示) 图1.1 DM系统结构图 DM的数据分析过程可以分成数据准备、数据挖掘、结果表述及评价四个步骤。数据准备阶段主要是准备适合分析的数据；数据挖掘阶段是最关键的阶段，主要是选定合适的挖 掘算法，对数据进行分析，以得出真正合理有用的知识；结果表述阶段是把挖掘阶段得出的知识以便于用户理解的方式进行描述；评价阶段是用户根据已有的知识对挖掘的结果进行合理性分析，若有不合理的方面，再重复上述三个步骤，以保证挖掘结果的合理性。 DM与其他数据库工具既存在区别又存在联系。查询工具、验证型工具、发掘型工具各自的侧重点不同，因此适用围和针对的用户也各不相同。发掘型的应用主要负责从大量数据中发现数据模式，预测趋势和行为，与验证型工具一个很大的不同在于，用户在整个信息的挖掘过程中无需或只需很少的指导。数据挖掘就是一种发掘型工具，与验证型工具不同，数据挖掘是一种展望和预测的工具，它能挖掘数据间潜在的模式，发现经营者可能忽略的信息，并为企业作出前摄的、基于知识的决策。查询工具、验证型工具和发掘型工具是相互补充的，只有很好的结合起来，才能达到最好的效果。 数据挖掘被信息产业界视为数据库技术的前沿，数据库技术的新应用领域。它在数据仓库、决策支持、市场策略和金融预测等领域具有广泛的应用前景。全世界排名前列的大型和超大型公司95％以上都建立了数据仓库和应用了数据挖掘技术。 1.2 关联规则挖掘算法 1.2.1频繁集的发现 寻找频繁子集的方法是根据所有频繁发生的集合的子集也是频繁发生的。为了生成频繁项目集，首先遍历数据库，收集每个项目集的支持度，取其支持度不低于最低支持度的项目集构成频繁项目集的集合L1；然后两两连接L1中的项目集，形成二维项目集的集合，再次遍历数据库，收集每个侯选二维项目的支持数，取其支持数不低于最低支持项目集构成频繁二项集的集合I2；如此迭代，直到新的侯选集n维集合为空时为止。 1.2.2 关联规则的发现 假设每个频繁集的支持度都得到，记作P( )，∈频繁集，那么可信度Confidence(Ll ／L2)=P( 1nL2)／p( 1)。如果Confidence(L1／L2)满足最低信任度，那么这条规则存在，是有意义的。在已经提出的许多算法中，R．Agrawal等人在文献中提出的Apriori算法是最有影响的。除了最初提出的性能较Apriori差的AIS算法及其面向SQL的变体SETM，目前已知的大多数算法都是以Apriori为核心，或是其变体，或是其扩展。Apriori是一种宽度优先算法，通过对数据库D的多趟扫描来发现所有的频繁项目集，在每一趟k中只考 云计算毕业论文题目免费参考 2006年google工程师第一次提出“云计算”以来，云计算已经取得了非常大的进步，云计算就是将数据计算在大量的分布式计算机上进行，大大提升了运算速度，这使得大数据处理成为可能。下面本站收集了94个云计算毕业论文题目供选题参考。 1、云计算环境下实体的多属性高效率评估策略设计 2、一种多QoS目标约束的云计算任务调度策略 3、云计算环境下基于时间和可靠性的调度策略 4、云计算平台虚拟机迁移能耗研究 5、云计算环境下基于二维码的移动终端身份认证方案 6、基于云计算的商业银行灾备中心建设的研究 7、高效能云计算虚拟机优化部署策略 8、云计算中基于可用带宽欧氏距离的LDoS攻击检测方法 9、基于云计算的高校图书馆信息资源建设探讨 10、云存储云计算及视频新技术在铁路中的应用和实践 11、云计算仿真工具CloudSim的研究与应用 12、基于云计算的煤矿安全监管信息系统探讨 13、云计算环境的备份技术研究 14、云计算环境下大规模数据处理技术研究 15、云计算实验室建设方案探究 16、云计算发展对软件工程构建系统的影响分析 17、谈谈云计算下的网络安全技术实现路径 18、基于蚁群算法的云计算自适应任务调度研究 19、云计算平台下资源监控系统的设计与开发 20、基于云计算的网络教学平台设计 21、云计算环境下的服务器虚拟化技术 22、试论云计算应用于网络体系构建中的主要技术及发展 23、云计算下的网络安全问题研究 24、基于改进量子粒子群算法的云计算资源调度 25、一种基于Hadoop云计算平台大数据聚类算法设计 26、基于云计算的智慧政务安全体系设计研究 27、基于云计算的电力大数据分析技术与应用 28、面向服务的云计算物联网实训室研究 29、浅议云计算技术在广电领域的应用 30、“云计算”对新闻工作者带来的影响和改变 31、云计算环境下密文搜索算法的研究 32、基于云计算的海量文本分类/聚类系统设计和实现 33、浅谈云计算在网络体系构建中的应用 34、云计算服务模式及其标准化研究 35、计算机网络云计算技术 36、云计算环境下动态资源管理关键技术分析 37、云计算环境下的数据存储 38、基于云计算技术的图书馆建设和管理创新 39、云计算数据中心SDN引入研究 40、云计算和云数据管理技术研究基于数据挖掘的校园社交网络用户行为分析毕业设计论文
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