数据挖掘技术论文范文

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二、使用Weka进行关联挖掘

Weka的全名是怀卡托智能分析环境（WaikatoEnviron-mentforKnowledgeAnalysis），是一款免费的、非商业化的、基于JAVA环境下开源的机器学习以及数据挖掘软件[2]。它包含了许多数据挖掘的算法，是目前最完备的数据挖掘软件之一。Weka软件提供了Explorer、Experimenter、Knowledge-Flow、SimpleCLI四种模块[2]。其中Explorer是用来探索数据环境的，Experimenter是对各种实验计划进行数据测试，KnowledgeFlow和Explorer类似，但该模块通过其特殊的接口可以让使用者通过拖动的形式去创建实验方案，Simple-CLI为简单的命令行界面。以下数据挖掘任务主要用Ex-plorer模块来进行。

（一）数据预处理

数据挖掘所需要的所有数据可以由系统排序模块生成并进行下载。这里我们下载近两年的教师科研信息。为了使论文总分、学术著作总分、科研获奖总分、科研立项总分、科研总得分更有利于数据挖掘计算，在这里我们将以上得分分别确定分类属性值。

（二）数据载入

点击Explorer进入后有四种载入数据的方式，这里采用第一种Openfile形式。由于Weka所支持的标准数据格式为ARFF，我们将处理好的xls格式另存为csv，在weka中找到这个文件并重新保存为arff文件格式来实现数据的载入。由于所载入的数据噪声比较多，这里应根据数据挖掘任务对数据表中与本次数据任务不相关的属性进行移除，只将学历、职称、论文等级、学术著作等级、科研获奖等级、科研立项等级、科研总分等级留下。

（三）关联挖掘与结果分析

WeakExplorer界面中提供了数据挖掘多种算法，在这里我们选择“Associate”标签下的Apriori算法。之后将“lowerBoundMinSupprot”（最小支持度）参数值设为0.1，将“upperBoundMinSupprot”（最大支持度）参数值设为1，在“metiricType”的参数值选项中选择lift选项，将“minMetric”参数值设为1.1，将“numRules”（数据集数）参数值设为10，其它选项保存默认值，这样就可以挖掘出支持度在10%到100%之间并且lift值超过1.1且排名前10名的关联规则。其挖掘参数信息和关联挖掘的部分结果。

三、挖掘结果与应用

以上是针对教师基本情况和科研各项总分进行的反复的数据挖掘工作，从挖掘结果中找到最佳模式进行汇总。以下列出了几项作为参考的关联数据挖掘结果。

1、科研立项得分与论文、科研总得分关联度高，即科研立项为A级的论文也一定是A。这与实际也是相符的，因为科研立项得A的教师应该是主持了省级或是国家级的立项的同时也参与了其他教师的科研立项，在课题研究的过程中一定会有国家级论文或者省级论文进行发表来支撑立项，所以这类教师的论文得分也会很高。针对这样的结果，在今后的科研工作中，科研处要鼓励和帮助教师搞科研，为教师的科研工作提供精神上的支持和物质上的帮助，这样在很大程度上能够带动整个学校科研工作的进展。

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2、数据挖掘技术主要步骤

数据挖掘技术首先要建立数据仓库，要根据实际情况而定，在易出现问题的有关领域建立有效的数据库。主要是用来把数据库中的所有的存储数据进行分析，而目前的一些数据库虽然可以进行大量的存储数据，同时也进行了一系列的技术发展。比如，系统中的在线分析处理，主要是为用户查询，但是却没有查询结果的分析能力，而查询的结果仍旧由人工进行操作，依赖于对手工方式进行数据测试并建模。其次，在数据库中存储的数据选一数据集，作为对数据挖掘算法原始输入。此数据集所涉及到数据的时变性以及统一性等情况。然后，再进行数据的预处理，在处理中主要对一些缺损数据进行补齐，并消除噪声，此外还应对数据进行标准化的处理。随后，再对数据进行降维和变换。如果数据的维数比较高，还应找出维分量高的数据，对高维数数据空间能够容易转化为检点的低维数数据空间进行处理。下一步骤就是确定任务，要根据现实的需要，对数据挖掘目标进行确定，并建立预测性的模型、数据的摘要等。随后再决定数据挖掘的算法，这一步骤中，主要是对当前的数据类型选择有效的处理方法，此过程非常重要，在所有数据挖掘技术中起到较大作用。随后再对数据挖掘进行具体的处理和结果检验，在处理过程中，要按照不同的目的，选择不同的算法，是运用决策树还是分类等的算法，是运用聚类算法还是使用回归算法，都要认真处理，得出科学的结论。在数据挖掘结果检验时，要注意几个问题，要充分利用结论对照其他的信息进行校核，可对图表等一些直观的信息和手段进行辅助分析，使结论能够更加科学合理。需要注意的是要根据用户来决定结论有用的程度。最后一项步骤是把所得出的结论进行应用到实际，要对数据挖掘的结果进行仔细的校验，重点是解决好以前的观点和看法有无差错，使目前的结论和原先看法的矛盾有效解除。

3、数据挖掘技术的方法以及在电力营销系统中的应用和发展

数控挖掘技术得到了非常广泛的应用，按照技术本身的发展出现了较多方法。例如，建立预测性建模方法，也就是对历史数据进行分析并归纳总结，从而建立成预测性模型。根据此模型以及当前的其他数据进行推断相关联的数据。如果推断的对象属于连续型的变量，那么此类的推断问题可属回归问题。根据历史数据来进行分析和检测，再做出科学的架设和推定。在常用的回归算法以及非线性变换进行有效的结合，能够使许多问题得到解决。电力营销系统中的数据挖掘技术应用中关联规则是最为关键的技术应用之一。这种应用可以有效地帮助决策人员进行当前有关数据以及历史数据的规律分析，最后预测出未来情况。把关联规则成功引入电力营销分析，通过FP-Growth算法对电力营销的有关数据进行关联规则分析，从中得出各种电量销售的影响因素以及外部因素、手电水平等的关联信息，以便更好地为电力的市场营销策略提供参谋和决策。对电力营销系统的应用中，时间序列挖掘以及序列挖掘非常经典、系统，是应用最为广泛的一种预测方法。这种方法的应用中，对神经网络的研究非常之多。因此，在现实中应用主要把时间序列挖掘以及神经网络两者进行有效地结合，然后再分析有关电力营销数据。此外，有关专家还提出应用一种时间窗的序列挖掘算法，这种方式可以进行有效地报警处理，使电力系统中的故障能够准确的定位并诊断事故。此算法对电力系统的分析和挖掘能力的提高非常有效，还可判定电力系统的运行是否稳定，对错误模型的分析精度达到一定的精确度。

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当今，国内外电子商务类网站日益兴起。许多电子商务类网站都提供了一定程度的个性化服务，比如提供商品推荐服务。而构成这些个性化服务的基础就是数据挖掘技术。

一、数据挖掘分析

1.数据挖掘的定义。数据挖掘(datamining，DM)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的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。包括存储和处理数据,选择处理大数据集的算法、解释结果、使结果可视化。

2.数据挖掘的方法。从商业的角度来看,数据挖掘是一种新的商业信息处理技术,其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。数据挖掘的方法大致可以分成4类：关联分析、概括分析、分类分析、聚类分析。（1）关联分析：分析表面上不相关数据之间的内在联系，揭示各事之间的依赖性和相关性，分析范围包括简单关联、因果关联等。在电子商务中，用数据挖掘找到隐藏的关联规则，当客户浏览、搜索关联规则中的某种商品时，就可以在页面中以推荐商品的形式显示关联规则中的其它商品。在进货计划和促销计划中，也可以将这个因素考虑进去。（2）概括分析：即提取数据库中指定的数据集合的一般特性，找出遍性规律。（3）分类分析：设置分类规则，把各个事务或实体按照性质和特征不同进行归类，把数据层次化和规整化，从而建立数据的分类模型。（4）聚类分析：通过分析和归纳实体之间的特征差异，选出具相识特征的实体聚合成为一个类，并用某种规则来描述该类的相同属性，形成一种聚类规则，实际上，它是与分类分析法互逆的过程。

3.数据挖掘的过程。该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。（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。挖掘的最后结构是不可预测的，但要探索的问题应是有预见的，为了数据挖掘而数据挖掘则带有盲目性，是不会成功的。（2）数据准备。数据的选择：搜索所有与业务对象有关的内部和外部数据信息，并从中选择出适用于数据挖掘应用的数据。（3）数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。除了完善从选择合适的挖掘算法外，其余一切工作都能自动地完成。（4）结果分析：解释并评估结果。其使用的分析方法一般应作数据挖掘操作而定，通常会用到可视化技术。（5）知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。

二、数据挖掘与电子商务的关系

在电子商务企业中，数据挖掘运用于客户行为分析，企业从中受益体现在以下四个方面:(1)可以发现客户和访问者的爱好、生活模式。(2)可以争取新顾客，怎样使产品适销对路、怎样给产品定价、怎样吸引单个客户、怎样优化Web网站。(3)可以用相应的信息确定顾客的消费周期，针对不同的产品制定相应的营销策略。(4)可以确定客户细分，为每一个客户的独特需求设计“量身定制”的产品。三、数据挖掘技术在电子商务中的应用

1.面向电子商务的数据挖掘系统设计。本系统电子商务平台采用基于三层体系结构构建，服务器端采用先进的J2EE平台构架，有完整的体系框架组成，具有很好的可扩展性、互联性和可维护性。因此面向电子商务的数据挖掘系统由数据库服务器、应用服务器和客户端三层组成，整个体系结构是以J2EE企业级的构建技术为基础。对数据挖掘过程中产生的数据，采用独立的数据挖掘库表存放，这样既不影响也不依赖数据挖掘的数据源。应用服务器完成所有的数据挖掘运算，通过接受客户端的设置，完成所有对数据进行探索、转换、挖掘的工作。数据挖掘系统的每个功能模块都以EJB的形式进行封装，以实现分布式计算和负载平衡等分布式计算的要求，把具有繁重计算任务的模块和用户交互模块分开。客户端要负责数据挖掘流程的创建工作、所有功能模块参数的设定以及各种可视化结果的显示。用户可以根据自己的要求任意创建各种形式的挖掘流程，同时按照需要执行某部分流程，获取相应的可视化分析结果，其系统体系结构如图所示。

面向电子商务的数据挖掘系统体系结构图

2.面向电子商务的数据挖掘系统功能设计。面向电子商务的数据挖掘系统主要以下几大功能模块：（1）用户信息分析。运用分类和聚类挖掘方法对用户的信息分析，可以得到用户的些特征。对用户分类相当于对具有某些公共属性的用户群体建立了概要特征描述，这些特征可以用来对新增的用户进行分类，可以发现未来的潜在用户并开展有针对性的商务活动，如自动给一类特定的用户发送销售邮件，当属于同一类的用户再次访问站点时为其动态地改变站点的内容等。通过这些举措使商务活动能够在一定程度上满足用户的要求，实现目标营销。（2）商品信息分析。运用关联规则挖掘发现商品访问中所有关联和相联系的规则，可以从交易事务数据库中发现商品间的相互联系。这对电子商务公司组织站点网页结构、开展有效的营销策略非常有帮助。（3）物流信息分析。采用神经网络预测技术,根据各物流配送点接到的网站用户订单来预测其库存数量。预测信息可以给物流配送中心以参考，用来合理地确定各配送点仓库的库存量，使各配送点的补货能更加合理有序，降低物流成本，节约库存费用。

四、结束语

数据挖掘是一个新兴的领域,具有广阔应用前景，目前，电子商务在我国正处于快速发展和应用阶段，利用数据挖掘技术，能够强化对客户的服务、促进市场最优化、加速资金周转、实现企业的创新发展。电子商务平台上的数据挖掘技术有待人们去进行更深入的研究工作，这将不断的推动数据挖掘技术的深入发展和广泛应用，创造出更多的社会和经济价值。

参考文献：

[1]张云涛龚铃:数据挖掘原理与技术.北京,电子工业出版社,2004年1月

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2数据挖掘实现过程

通常，数据挖掘过程包括4个步骤，即选择数据、预处理、实施挖掘以及吸收数据。数据挖掘整个过程具有交互性，有时数据需要重新选择，有时也要对数据预处理进行改进，也可能出现算法反复被调整现象，基于这种特征，数据挖掘时要设置反馈环。挖掘数据第1步是将管理和目标反映到1个（或多个）挖掘任务中，整个过程可主要划分成为六种：1）评估、预测。评估包括对软件产品、过程以及资源的属性进行相应检查就是整个评估过程，同时也需要根据这些属性，赋值给未知属性，当然这些未知属性需要进行量化。评估工作完成后，要对属性值进行预测。2）分类。检查1个特定实体属性，根据结果将其划分到另1个类别或范畴（事先定义好）中。3）关联发现。关联发现能够识别出特定内容中互相存在关联某些属性。如，可将找出在软件开发属性和产品属性相互关联的内容找出来。4）聚类。将1个结构不相同的群体划分到另1个具有相同结构的子群集合中，这个过程叫做聚类，它的划分依据是成员之间具有高度相似性。5）数据可视化。数据可视化是利用可视化描述方法来定义复杂信息。6）可视数据探察。可视化数据探察是对描述工作的相应拓展，可利用数据可视化交互控制来分析和检视海量数据[3]。它应用具有可视化功能和数据挖掘技术来对数据进行处理。

3挖掘技术在软件工程中应用

上文提及到软件工程度量，部分可利用信息已在海量数据中被提取出来，但普遍认为更为有效且数量众多的数据依然在软件工程相关数据库中隐藏，而没有被发现。实际上，数据挖掘就是1种被公认为提升软件工程度量的技术。图1为数据挖掘在软件工程中的应用。

3.1数据挖掘繁荣原因1）计算机硬件系统和软件系统的基础设施建立具备发现驱动、分析数据等功能；2）每种技术都在实际应用中不断得到改进，其使用能力不断提升。如，模式识别、神经网络等有明显进步趋势；3）数据存储、贮藏、集成成本不高，海量数据可轻松获得。数据挖掘技术被人们认识，并在实践中逐渐被重视，同时也给研究和进一步提高数据挖掘技术提供了便利条件。

3.2面临挑战软件工程自身存在很多数据上的特殊性，给数据挖掘领域研究工作带来制约和影响，主要表现在以下三个方面：1）数据复杂。软件工程数据主要分为两个组成部分，即结构化数据、非结构化数据。结构化数据主要包括缺陷报告、版本信息等内容，而非结构化数据则包含数据代码、相应注释以及文档等内容。结构化数据、非结构化数据并不能同时适用一种算法，而且两种数据间还存在对应联系。如，1个缺陷报告中往往包括缺陷代码段。而结构化数据里常常涵盖部分非结构化信息，非结构化数据中亦是如此，这也是今后工作中需要重点解决的问题之一。2）非传统分析存在局限。数据挖掘最终想实现的目标就是将转化而来的信息传达给用户，实现信息共享。传统数据挖掘技术在使用过程中，信息手段比较单一，如文字、图表等表达形式。其实，软件开发商对信息的要求很高，1个统计结果根本不能满足其工作需求。为促进软件开发不断向上发展，开发人员需要相关信息作为参考依据，包括开发实际案例、编程所需模板、系统缺陷定位以及软件结构设计等。研究数据挖掘技术，提升其实际使用功能，需要不断提交新信息、新知识，并改进相应手方法。3）挖掘结果评价标准不够具体。软件工程数据挖掘尚未形成完善的结果表示体系，其评价体系也有待加强。人员在软件开发过程中需要大量信心，这些信息非常具体且复杂，表示方法不尽相同，互相之间难以做出对比，也很难用定量方法去分析挖掘结果。