染雾数据挖掘论文摘要 篇一
标题：基于聚类分析的社交媒体用户行为研究
摘要：社交媒体平台已经成为人们交流和信息分享的重要渠道。用户在社交媒体上的行为对于个人和组织来说具有重要意义。本研究旨在通过数据挖掘技术对社交媒体用户的行为进行分析和研究。我们收集了大量的社交媒体数据，并采用聚类分析方法对用户进行分类。
首先，我们通过数据挖掘技术从社交媒体平台上获取了用户的行为数据，包括发布的信息、点赞、评论等。然后，我们使用聚类分析方法对这些数据进行分类，目的是找出用户之间的相似性和差异性。通过聚类分析，我们发现了不同类型的社交媒体用户，包括信息传播者、互动型用户和潜在消费者等。
在进一步的研究中，我们对每个用户群体进行了行为特征分析。我们发现信息传播者倾向于发布大量的信息，并具有较高的影响力；互动型用户更注重与他人的互动和社交互动；潜在消费者则更关注产品或服务的推荐和购买。这些发现对于社交媒体平台的运营和用户行为分析具有重要意义。
本研究的结果为社交媒体平台提供了有关用户行为的深入洞察。通过了解用户的行为特征，社交媒体平台可以更好地满足用户的需求，提供更有针对性的推荐和服务。此外，对于营销和广告等领域来说，本研究的结果也具有重要的参考价值。
关键词：数据挖掘；社交媒体；用户行为；聚类分析；行为特征
数据挖掘论文摘要 篇二
标题：基于关联规则挖掘的电子商务用户购买行为研究
摘要：电子商务在现代商业中起着重要的作用。了解用户的购买行为对于电子商务企业来说至关重要。本研究旨在通过数据挖掘技术对电子商务用户的购买行为进行研究。我们收集了大量的用户购买数据，并采用关联规则挖掘方法进行分析和挖掘。
首先，我们从电子商务平台上获取了用户的购买数据，包括购买的产品、购买时间、购买数量等。然后，我们使用关联规则挖掘方法对这些数据进行分析，目的是发现用户购买行为中的关联规则。通过关联规则挖掘，我们发现了用户购买行为中的一些规律和规则。
在进一步的研究中，我们对关联规则进行了解释和分析。我们发现用户购买某种产品时，通常还会购买其他相关产品；购买某种产品的时间和购买数量也与其他因素相关。这些发现对于电子商务企业来说具有重要意义，可以帮助他们了解用户的购买行为和需求。
本研究的结果为电子商务企业提供了有关用户购买行为的深入洞察。通过了解用户购买行为中的关联规则，电子商务企业可以更好地进行产品推荐和销售策略制定。此外，对于市场调研和用户行为分析等领域来说，本研究的结果也具有重要的参考价值。
关键词：数据挖掘；关联规则挖掘；电子商务；用户购买行为；规律和规则
数据挖掘论文摘要 篇三
：数据挖掘是一种特殊的数据分析过程，其不仅在功能上具有多样性，同时还具有着自动化、智能化处理以及抽象化分析判断的特点，对于计算机犯罪案件中的信息取证有着非常大的帮助。本文结合数据挖掘技术的概念与功能，对其在计算机犯罪取证中的应用进行了分析。
：数据挖掘技术；计算机；犯罪取证
随着信息技术与互联网的不断普及，计算机犯罪案件变得越来越多，同时由于计算机犯罪的隐蔽性、复杂性特点，案件侦破工作也具有着相当的难度，而数据挖掘技术不仅能够对计算机犯罪案件中的原始数据进行分析并提取出有效信息，同时还能够实现与其他案件的对比，而这些对于计算机犯罪案件的侦破都是十分有利的。
1.1数据挖掘技术的概念
数据挖掘技术是针对当前信息时代下海量的网络数据信息而言的，简单来说，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机数据中对潜在的有效知识进行自动提取，从而为判断决策提供有利的信息支持。同时，从数据挖掘所能够的得到的知识来看，主要可以分为广义型知识、分类型知识、关联性知识、预测性知识以及离型知识几种。
1.2数据挖掘技术的功能
根据数据挖掘技术所能够提取的不同类型知识，数据挖掘技术也可以在此基础上进行功能分类，如关联分析、聚类分析、孤立点分析、时间序列分析以及分类预测等都是数据挖掘技术的重要功能之一，而其中又以关联分析与分类预测最为主要。大量的数据中存在着多个项集，各个项集之间的取值往往存在着一定的规律性，而关联分析则正是利用这一点，对各项集之间的关联关系进行挖掘，找到数据间隐藏的关联网，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在计算机犯罪取证中，可以先对犯罪案件中的特征与行为进行深度的挖掘，从而明确其中所存在的联系，同时，在获得审计数据后，就可以对其中的审计信息进行整理并中存入到数据库中进行再次分析，从而达到案件树立的效果，这样，就能够清晰的判断出案件中的行为是否具有犯罪特征[1]。而分类分析则是对现有数据进行分类整理，以明确所获得数据中的相关性的一种数据挖掘功能。在分类分析的过程中，已知数据会被分为不同的数据组，并按照具体的
数据属性进行明确分类，之后再通过对分组中数据属性的具体分析，最终就可以得到数据属性模型。在计算机犯罪案件中，可以将按照这种数据分类、分析的方法得到案件的数据属性模型，之后将这一数据属性模型与其他案件的数据属性模型进行对比，这样就能够判断嫌疑人是否在作案动机、发生规律以及具体特征等方面与其他案件模型相符，也就是说，一旦这一案件的数据模型属性与其他案件的数据模型属性大多相符，那么这些数据就可以被确定为犯罪证据。此外，在不同案件间的共性与差异的基础上，分类分析还可以实现对于未知数据信息或类似数据信息的有效预测，这对于计算机犯罪案件的处理也是很有帮助的。此外，数据挖掘分类预测功能的实现主要依赖决策树、支持向量机、vsm、logisitic回归、朴素贝叶斯等几种，这些算法各有优劣，在实际应用中需要根据案件的实际情况进行选择，例如支持向量机具有很高的分类正确率，因此适合用于特征为线性不可分的案件，而决策树更容易理解与解释。
对于数据挖掘技术，目前的计算机犯罪取证工作并未形成一个明确而统一的应用步骤，因此，我们可以根据数据挖掘技术的特征与具体功能，对数据挖掘技术在计算机犯罪取证中的应用提供一个较为可行的具体思路[2]。首先，当案件发生后，一般能够获取到海量的原始数据，面对这些数据，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法进行关联分析，找到案件相关的潜在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪动机、案发时间、作案嫌疑人的基本信息等等。在获取这些基本信息后，虽然能够对案件的基本特征有一定的了解，但犯罪嫌疑人却难以通过这些简单的信息进行确定，因此还需利用决策树、支持向量机等算法进行分类预测分析，通过对原始信息的准确分类，可以得到案件的犯罪行为模式（数据属性模型），而通过与其他案件犯罪行为模式的对比，就能够对犯罪嫌疑人的具体特征进行进一步的预测，如经常活动的场所、行为习惯、分布区域等，从而缩小犯罪嫌疑人的锁定范围，为案件侦破工作带来巨大帮助。此外，在计算机犯罪案件处理完毕后，所建立的嫌疑人犯罪行为模式以及通过关联分析、分类预测分析得到的案件信息仍具有着很高的利用价值，因此不仅需要将这些信息存入到专门的数据库中，同时还要根据案件的结果对数据进行再次分析与修正，并做好犯罪行为模式的分类与标记工作，为之后的案件侦破工作提供更加丰富、详细的数据参考。
总而言之，数据挖掘技术自计算机犯罪取证中的应用是借助以各种算法为基础的关联、分类预测功能来实现的，而随着技术的不断提升以及数据库中的犯罪行为模式会不断得到完善，在未来数据挖掘技术所能够起到的作用也必将越来越大。
[1]李艳花。数据挖掘在计算机动态取证技术中的应用[j]。信息与电脑（理论版），20xx（02）：174-176.
作者:周永杰 单位:河南警察学院信息安全系
数据挖掘论文摘要 篇四
摘要：主要通过对数据挖掘技术的探讨，对职教多年累积的教学数据运用分类、决策树、关联规则等技术进行分析，从分析的结果中发现有价值的数据模式，科学合理地实现教学评估，让教学管理者能够从中发现教学活动中存在的主要问题以便及时改进，进而辅助管理者决策做好教学管理。
关键词：教学评估；数据挖掘；教学评估体系；层次分析法
1概述
近年来国家对中等职业教育的发展高度重视，在政策扶持与职教工作者的努力下，职业教育获得了蓬勃的发展。如何提高教学质量、培养合格的高技术人才成为职教工作者研究的课题。各种调查研究结果表明：加强师资队伍的建设，强化教师教学评估对教学质量的提高尤为重要。
所谓教学评估，就是运用系统科学的方法对教学活动或教育行为的价值、效果作出科学的判断过程。教学评估方式要灵活多样，要多途径、多方位、多形式的发挥评估的导学作用，以鼓励评估为主，充分发挥评估的激励功能，促进教学的健康发展。
在中等职业学校多年的教育教学工作中积累了大量的教务管理数据、教师档案数据等，怎样从庞杂大量的数据中挖掘出有效提高教学质量的关键因素是个难题。数据挖掘技术却可以从人工智能的角度很好地解决这一课题。通过数据挖掘技术，得到隐藏在教学数据背后的有用信息，在一定程度上为教学部门提供决策支持信息促使更好地开展教学工作，提高教学质量和教学管理水平，使之能在功能上更加清晰地认识教师教与学生学的关系及促进教育教学改革。
2数据挖掘技术
2.1数据挖掘的含义
数据挖掘就是从大量的、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。数据挖掘应该更正确地命名为“从数据中挖掘知识”。即数据挖掘是对巨大的数据集进行寻找和分析的计算机辅助处理过程，在这一过程中显现先前未曾发现的模式，然后从这些数据中发掘某些内涵信息，包括描述过去和预测未来趋势的信息。人工智能领域习惯称知识发现，而数据库领域习惯将其称为数据挖掘。
2.2数据挖掘的基本过程
数据挖掘过程包括对问题的理解和提出、数据收集、数据处理、数据变换、数据挖掘、模式评估、知识表示等过程，以上的过程不是一次完成的，其中某些步骤或者全过程可能要反复进行。对问题的理解和提出在开始数据挖掘之前，最基础的工作就是理解数据和实际的业务问题，在这个基础之上提出问题，对目标作出明确的定义。
2.3数据挖掘常用的算法
2.3.1分类分析方法：是通过分析训练集中的数据，为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规则，以便以后利用这个分类规则对其它数据库中的记录进行分类的方法。2.3.2决策树算法：是一种常用于分类、预测模型的算法，它通过将大量数据有目的的分类，从而找到一些有价值的、潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。2.3.3聚类算法：聚类分析处理的数据对象的类是未知的。聚类分析就是将对象集合分组为由类似的对象组成的多个簇的过程。在同一个簇内的对象之间具有较高的相似度，而不同簇内的对象差别较大。2.3.4关联规则算法：侧重于确定数据中不同领域之间的关系，即寻找给定数据集中的有趣联系。提取描述数据库中数据项之间所存在的潜在关系的规则，找出满足给定支持度和置信度阈值的多个域之间的依赖关系。
在以上各种算法的研究中，比较有影响的是关联规则算法。
3教学评估体系
评价指标体系是教学评估的基础和依据，对评估起着导向作用，因此制定一个科学全面的评价指标体系就成为改革、完善评价的首要目标。评价指标应以指导教学实践为目的，通过评价使教师明确教学过程中应该肯定的和需要改进的地方；以及给出设计评价指标的导向问题。
3.1教学评估体系的构建方法
层次分析法（简称ahp法）是美国运筹学家t·l·saaty教授在20世纪70年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策的系统分析方法，其原理是把一个复杂问题分解、转化为定量分析的方法。它需要建立关于系统属性的各因素多级递阶结构，然后对每一层次上的因素逐一进行比较，得到判断矩阵，通过计算判断矩阵的特征值和特征向量，得到其关于上一层因素的相对权重，并可自上而下地用上一层次因素的相对权重加权求和，求出各层次因素关于系统整体属性（总目标层）的综合重要度。
3.2构建教学评估指标体系的作用
3.2.1构建的教学评估指标，作为挖掘库选择教学信息属性的依据。
3.2.2通过ahp方法，能筛选出用来评价教学质量的相关重要属性，从而入选为挖掘库字段，这样就减去了挖掘库中对于挖掘目标来说影响较小的属性，进而大大减少了挖掘的工作量，提高挖掘效率。3.2.3通过构建教学评估指标，减少了挖掘对象的字段，从而避免因挖掘字段过多，导致建立的决策树过大，出现过度拟合挖掘对象，进而造成挖掘规则不具有很好的评价效果的现象。3.2.4提高教学质量评估实施工作的效率。
4数据挖掘在教学评估中的应用
4.1学习效果评价学习评价是教育工作者的重要职责之一。评价学生的学习情况，既对学生起到信息反馈和激发学习动机的作用，又是检查课程计划、教学程序以至教学目的的手段，也是考查学生个别差异、便于因材施教的途径。评价要遵循“评价内容要全面、评价方式要多元化、评价次数要多次化，注重自评与互评的有机结合”的原则。利用数据挖掘工具，对教师业务档案数据库、行为记录数据库、奖励处罚数据库等进行分析处理，可以即时得到教师教学的评价结果，对教学过程出现的问题进行及时指正。
另外，这种系统还能够克服教师主观评价的不公正、不客观的弱点，减轻教师的工作量。
4.2课堂教学评价
课堂教学评价不仅对教学起着调节、控制、指导和推动作用，而且有很强的导向性，是学校教学管理的重要组成部分，是评价教学工作成绩的主要手段。实现对任课教师及教学组织工作效果做出评价，但是更重要的目的是总结优秀的教学经验，为教学质量的稳定提高制定科学的规范。学校每学期都要搞课堂教学评价调查，积累了大量的数据。利用数据挖掘技术，从教学评价数据中进行数据挖掘，将关联规则应用于教师教学评估系统中，探讨教学效果的好坏与老师的年龄、职称、学历之间的联系；确定教师的教学内容的范围和深度是否合适，选择的教学媒体是否适合所选的教学内容和教学对象；讲解的时间是否恰到好处；教学策略是否得当等。从而可以及时地将挖掘出的规则信息反馈给教师。管理部门据此能合理配置班级的上课教师，使学生能够较好地保持良好的学习态度，从而为教学部门提供了决策支持信息，促使教学工作更好地开展。
结束语
数据挖掘作为一种工具，其技术日趋成熟，在许多领域取得了广泛的应用。在教育领域里，随着数据的不断累积，把数据挖掘技术应用到教学评价系统中，让领导者能够从中发现教师教学活动中的主要问题，以便及时改进，进而辅助领导决策做好学校管理，提高学校管理能力和水平，同时通过建立有效的教学激励机制来达到提高教学质量的目的。这一研究对发展中的职业教育教学管理提出了很好的建议，为教学管理工作的计算机辅助决策增添了新的内容。将数据挖掘技术应用于中职教学评估，设计开发一套行之有效的课堂教学评价系统，是下一步要做的工作，必将有力推动职业教育的快速发展。
数据挖掘论文摘要 篇五
摘要：大数据和智游都是当下的热点， 没有大数据的智游无从谈“智慧”， 数据挖掘是大数据应用于智游的核心， 文章探究了在智游应用中， 目前大数据挖掘存在的几个问题。
随着人民生活水平的进一步提高， 旅游消费的需求进一步上升， 在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下， 智游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智游发展的有力支撑， 没有大数据提供的有利信息， 智游无法变得“智慧”。
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1]， 这让其与大数据自然产生了交汇。2010年， 江苏省镇江市首先提出“智游”的概念， 虽然至今国内外对于智游还没有一个统一的学术定义， 但在与大数据相关的描述中， 有学者从大数据挖掘在智游中的作用出发， 把智游描述为:通过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据， 并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息， 然后利用这些信息为相关部门或对象提供服务[2]。这一定义充分肯定了在发展智游中， 大数据挖掘所起的至关重要的作用， 指出了在智游的过程中， 数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务， 智游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
2011年， 我国提出用十年时间基本实现智游的目标[3]， 过去几年， 国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是， 在借助大数据推动智游的可持续性发展中， 大数据所产生的价值却亟待提高， 原因之一就是在收集、储存了大量数据后， 对它们深入挖掘不够， 没有发掘出数据更多的价值。
智游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展， 国内许多景区已经实现wi-fi覆盖， 部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动， 多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台， 从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。通过这些平台， 已基本能掌握跟游客和景点相关的数据， 可以实现更好旅游监控、产业宏观监控， 对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。
但从智慧化的发展来看， 我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证， 但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知， 更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上， 除了必备的硬件设施， 大数据实验平台还涉及大量部门， 如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联， 要想建立一个完整全面的大数据实验平台， 难度可想而知。
大数据时代缺的不是数据， 而是方法。大数据在旅游行业的应用前景非常广阔， 但是面对大量的数据， 不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用， 那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据， 通过云计算技术， 对数据的收集、存储都较为容易， 但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析， 相似度分析， 距离分析， 聚类分析等等， 这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中， 相关性分析方法通过关联多个数据来源， 挖掘数据价值。但针对旅游数据， 采用这些方法挖掘数据的价值信息， 难度也很大， 因为旅游数据中冗余数据很多， 数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中， 一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析， 对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。
2017年， 数据安全事件屡见不鲜， 伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代， 无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹， 如何保证这些信息被合法合理使用， 让数据“可用不可见”[4]， 这是亟待解决的问题。同时， 在大数据资源的开放性和共享性下， 个人隐私和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外， 经过大数据技术的分析、挖掘， 个人隐私更易被发现和暴露， 从而可能引发一系列社会问题。
大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库， 被完全共享、挖掘、分析， 那游客的人身财产安全将会受到严重影响， 最终降低旅游体验。所以， 数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。
大数据背景下的智游离不开人才的创新活动及技术支持， 然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求， 加之创新型人才的外流， 以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒， 国内智游的构建还缺乏大量人才。
在信息化建设上， 加大政府投入， 加强基础设施建设， 整合结构化数据， 抓取非结构化数据， 打通各数据壁垒， 建设旅游大数据实验平台；在挖掘方法上， 对旅游大数据实时性数据的挖掘应该被放在重要位置；在数据安全上， 从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手， 提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进， 加强产学研合作， 培养智游大数据人才。
参考文献
[1]翁凯。大数据在智游中的应用研究[j]。信 https:/// 息技术， 2015, 24:86-87.
[2]梁昌勇， 马银超， 路彩虹。大数据挖掘， 智游的核心[j]。开发研究， 2015, 5 (180) :134-139.
[3]张建涛， 王洋， 刘力刚。大数据背景下智游应用模型体系构建[j]。企业经济， 2017, 5 (441) :116-123.
[4]王竹欣， 陈湉。保障大数据， 从哪里入手？[n]。人民邮电究， 2017-11-30.
