浅谈数据挖掘技术在网络管理中的应用

网络管理与应用期末试题及答案

福建师范大学网络教育学院《网络管理与应用》期末考试B卷及答案一、选择题（从备选答案中选出下列问题的解决办法，有的题目的答案并不是唯一的。并对选择的理由做简要的说明，每题6分，共30分） 1.公司的发展已由原来的小企业，发展为中型企业，出于网络性能的考虑，在各子公司之间使用路由器来连接，为了保证各公司之间的通信正常，应该如何去设置路由器？公司网络设置是：第一子公司的服务器IP地址为192.168.0.2，路由器的IP是192.168.0.1 和192.168.1.1；第二子公司的服务器IP地址为192.168.1.2，路由器的IP 是192.168.1.1和192.168.2.1；第三子公司的服务器IP地址为192.168.2.2，路由器的IP是192.168.2.1； A.如果第一子公司要访问第二子公司，那么在第一子公司的默认网关中应填入192.168.1.1 B.如果第二子公司要访问第三子公司，那么在第二子公司的默认网关中应填入192.168.2.2 C.如果第一子公司要访问第三子公司，那么在第一子公司的默认网关中应填入192.168.2.1 D.如果第一子公司要访问第三子公司，那么在第一子公司的默认网关中应填入192.168.1.1 答：选D 如果第一子公司要访问第三子公司，需要通过第二个公司的路由器，那么在第一子公司的默认网关中应填入和第二个公司有相同地址的192.168.1.1 2.有一IT公司为了提高工作效率，使用了Windows2000的脱机文件夹功能，使得用户可以在网络断开时仍然可以访问本地缓存。但有一些敏感性文件，要求用户只能在网络连通时才可以访问，而不允许用户在脱机时仍可使用，这时应该如何满足公司需要求？ A.选择脱机文件夹，禁止该文件夹共享

数据挖掘相关论文

数据挖掘论文题目：数据挖掘技术在电子商务中的应用系别：计算机学院专业：11网络工程1班学生姓名：黄坤学号：1110322111 指导教师：江南 2014年11月06 日

数据挖掘技术在电子商务中的应用一、研究原因电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要，随着大数据时代的到来，商务信息显得尤为重要，在电子商务中谁掌握了有利的市场信息，谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。而数据挖掘技术是获取信息的最有效的技术工具。本文讨论了数据挖掘的主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。在信息经济时代，对企业来说，谁对市场变化反应速度快，谁将在激烈的市场竞争中占据有利的地位，竞争的结果最终将促使企业价值从市场竞争输家转移到赢家，这样就使企业面临一个问题：如何才能把大量的数据资源，转化成自身价值呢？要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对“人们被数据淹没，人们却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。二、2.1国内研究现状 KDD（从数据库中发现知识）一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。迄今为止,由美国人工智能协会主办的KDD已经召开了7次,规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会,人数由二三十人到七八百人,论文收录比例从2X1到6X1,研究重点也逐渐从发现方法转向系统应用,并且注重多种发现策略和技术的集成,以及多种学科之间的相互渗透。其他内容的专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一,成为当前计算机科学界的一大热点。此外,数据库、人工智能、信息处理、知识工程等领域的国际学术刊物也纷纷开辟了KDD专题或专刊。IEEE的Knowledge and Data Engineering 会刊领先在1993年出版了KDD技术专刊,所发表的5篇论文代表了当时KDD研究的最新成果和动态,较全面地论述了KDD 系统方法论、发现结果的评价、KDD系统设计的逻辑方法,集中讨论了鉴于数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题,KDD系统与其它传统的机器学习、专家系统、人工神经网络、数理统计分析系统的联系和区别,以及相应的基本对策。6篇论文摘要展示了KDD在从建

浅析计算机数据挖掘技术

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/be9572071.html, 浅析计算机数据挖掘技术作者：刘艳娇来源：《中国科技博览》2015年第33期 [摘要]目前，计算机挖掘技术作为一种新兴的不断发展进步的一门新技术，在我们的社会生活、生产中在不同的领域发挥着其重要的作用。计算机数据挖掘技术不仅仅具有较强的系统性，更是拥有对数据库不同数据的强大处理能力。本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法、应用领域及其面临的挑战。 [关键词]计算机；数据；挖掘技术中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）33-0244-01 计算机数据挖掘技术的产生是社会的一种进步，了解计算机数据挖掘对我们来说非常的重要，计算机数据挖掘技术对于庞大的数据有着整理分析的作用，这不仅仅对于企业的工作产生了巨大的作用，还对日常工作生活等也提供重要的帮助。 1 计算机数据挖掘的概念及对象 1.1 计算机数据挖掘的概念计算机数据挖掘是在社会的发展进入了网络信息时代之后产生的网络衍生产品，计算机数据挖掘主要是通过一定的手段对企业内部进行数据挖掘，然后通过一定的分析，对那些通过数据挖掘得到的数据进行整理，进而分析企业的市场以及企业的发展等等问题。计算机数据挖掘对处于网络信息时代之中的企业来说非常重要，它是处于网络信息时代之中的企业长远发展的助推器，作为处于信息时代的企业要抓住这个促进自己发展的大好契机。 1.2 计算机数据挖掘的对象计算机数据挖掘具有一定的针对性，计算机数据挖掘的对象（目标数据）并不是所有的数据，它是具有选择性的，计算机数据挖掘的对象主要是指企业中能够揭示一些未发现的隐藏信息和企业中比较有意义和研究价值的数据，明确这一点非常的重要，计算机数据挖掘的对象的选择性是影响计算机数据挖掘效率的主要因素，对于一个没有充分认识计算机数据挖掘对象的选择性的企业来说，它的计算机数据挖掘的效率会比成熟的计算机数据挖掘的企业或者是充分认识到计算机数据挖掘的对象的选择性的企业要低得多。同时，明确目标数据的类型也非常重要，它直接决定了要使用的数据挖掘技术和方法，大体上数据类型分为三类：记录数据，给予图形的数据和有序的数据。 2 计算机数据挖掘的任务及过程

福师15秋《网络管理与应用》在线作业一及答案

A. DNS B. Web C. D. 满分： A. B. C. D. 满分： A. MAC B. C. MAC D. MAC 满分： A. B. C.

5. Windows系统安装时生成的Documents and Settings、Winnt和System32文件夹是不能随意更改的，因为它们是（）。 A. Windows的桌面 B. Windows正常运行时所必需的应用软件文件夹 C. Windows正常运行时所必需的用户文件夹 D. Windows正常运行时所必需的系统文件夹满分：2 分 6. 在网络中路由器能够根据网络通信的情况（）。 A. 动态选择路由 B. 控制数据流量 C. 调节数据传输率 D. 改变路由结构满分：2 分 7. SMTP使用的传输层协议为()。 A. HTTP B. IP C. TCP D. UDP 满分：2 分 8. 下列哪个可能是全局组成员（）。 A. 来自同一域的全局组 B. 来自委托域的全局组 C. 来自信任域的全局组 D. 来自信任域的全局用户满分：2 分 9. Internet中域名与IP地址之间的翻译是由（）来完成的。 A. DNS服务器 B. 代理服务器

D. Web服务器满分：2 分 10. ()应用服务将主机变为远程服务器的一个虚拟终端. A. ECHO B. WAIS C. RLOGIN D. Telnet 满分：2 分 11. 一台计算机配置如下：物理盘0：100MB剩余空间；物理盘1：200MB剩余空间；物理盘2：300MB剩余空间；配置给这个磁盘配置的最大带区卷是多少（）。 A. 100MB B. 200MB C. 300MB D. 400MB 满分：2 分 12. 关于SNMP协议，下面的论述中不正确的是()。 A. SNMPv1采用基于团体名的身份认证方式 B. SNMPv2c采用了安全机制 C. SNMPv3定义了安全机制和访问控制规则 D. SNMPv2增加了管理器之间的通信功能满分：2 分 13. TCP/IP网络的体系结构中属于传输层协议的是（）。 A. TCP和ICMP B. IP和FTP C. RTCP和UDP D. ICMP和UDP 满分：2 分 14. 在Windows 2000中为了配置一项服务而不得不打开多个窗口，进行多个步骤，同时还需要具有一定的经验才可以完成。这项工作在Windows Server2003中被名为（）的统一配置流程向导所替代。

浅谈数据挖掘技术及其应用

浅谈数据挖掘技术及其应用數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。标签：海量数据；数据挖掘；应用研究一、数据挖掘概念数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。二、数据挖掘的基本任务数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面：（1）分类与预测。分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。（2）聚类分析。聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。（3）关联规则。关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，

浅析数据挖掘概念与技术1

浅析数据挖掘概念与技术1本页仅作为文档页封面，使用时可以删除 This document is for reference only-rar21year.March

浅析数据挖掘概念与技术穆瑞辉，付欢 (新乡教育学院计算机系，河南新乡 453000) 摘要：随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求，因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，即数据挖掘技术。本文深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生，概念以及数据挖掘的常用技术。关键词：数据库数据挖掘知识发现 DM KDD 一、数据挖掘技术概述随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，从而产生了大量的数据。为了给决策者提供一个统一的全局视角，在许多领域建立了数据仓库，但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此应运而生，数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。但是并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘，例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。数据挖掘是一个以数据库、人工智能、数理统计、可视化四大支柱技术为基础，我们知道，描述或说明一个算法设计分为三个部

分：输入、输出和处理过程。数据挖掘算法的输入是数据库，算法的输出是要发现的知识或模式，算法的处理过程则设计具体的搜索方法。从算法的输入、输出和处理过程三个角度分，可以确定数据挖掘主要涉及三个方面：挖掘对象、挖掘任务、挖掘方法。挖掘对象包括若干种数据库或数据源，例如关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据库、多媒体数据库、历史数据库，以及万维网（WEB）等。挖掘方法可以粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为：回归分析、判别分析等。机器学习可细分为：遗传算法等。神经网络方法可细分为：前向神经网络、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析方法等。数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现（KDD Knowledge Discovery in Database）的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是知识发现（KDD）过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns），它并不是用规范的数据库查询语

[技术管理,计算机网络,信息]计算机网络信息安全技术管理与应用

计算机网络信息安全技术管理与应用摘要：在互联网高度发达的今天，网络信息安全问题成为全世界共同关注的焦点。包含计算机病毒、木马、黑客入侵等在内的计算机网络信息安全事故频繁发生，给信息时代的人们敲响了警钟。互联网技术的广泛应用，给人们的工作、学习和生活带来了极大的便利，提高了工作效率，降低了活动成本，使原本复杂、繁琐的工作变得简单易行。但互联网开放、自由的特点又使得其不得不面临许多问题。文章围绕基于网络信息安全技术管理的计算机应用进行探讨，分析了当前计算机网络信息安全发展现状及存在的主要问题，介绍了主要的网络信息安全防范技术，希望能够帮助人们更好地了解网络信息安全知识，规范使用计算机，提高网络信息安全水平。关键词：网络；信息安全；黑客；计算机应用引言计算机和互联网的发明与应用是二十世纪人类最重要的两项科学成果。它们的出现，深深改变了人类社会生产、生活方式，对人们的思想和精神领域也产生了重大影响。随着互联网的出现，人类社会已经步入信息时代，网络上的海量信息极大地改善了人们工作条件，原本困难的任务变得简单，人们的生活更加丰富多彩。计算机和互联网在给人们带来巨大的便利的同时，也带来了潜在的威胁。每年因为网络信息安全事故所造成的经济损失就数以亿计。网络信息安全问题也日渐凸显，已经引起各国政府和社会各界的高度关注。加强计算机网络信息安全技术研究与应用，避免网络信息安全事故发生，保证互联网信息使用安全是当前IT 产业重点研究的课题。 1计算机网络信息安全现状及存在的主要问题 1.1互联网本身特性的原因互联网具有着极为明显的开放性、共享性和自由性特点，正是这三种特性，赋予了互联网旺盛的生命力和发展动力。但同时，这三个特点也给互联网信息安全带来了隐患。许多不法份子利用互联网开放性的特点，大肆进行信息破坏，由于互联网安全管理体制机制尚不完善，用户的计算机使用行为还很不规范，缺乏安全防范意识等，这些都给不法份子进行违法活动创造了机会。 1.2黑客行为与计算机病毒的危害黑客行为和计算机病毒、木马等是现阶段计算机安全最主要的两大威胁。所谓黑客，是指利用计算机知识、技术通过某种技术手段入侵目标计算机，进而进行信息窃取、破坏等违法行为的人。黑客本身就是计算机技术人员，其对计算机的内部结构、安全防护措施等都较为了解，进而能够通过针对性的措施突破计算机安全防护，在不经允许的情况下登录计算机。目前就世界范围而言，黑客数量众多，规模庞大，有个人行为，也有组织行为，通过互联网，能够对世界上各处联网计算机进行攻击和破坏。由于计算机用途广泛，黑客行为造成的破坏结果也多种多样。计算机病毒是一种特殊的计算机软件，它能够自我复制，进而将其扩散到目标计算机。计算机病毒的危害也是多种多样的，由于计算机病毒种类繁多，且具有极强的

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率一、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。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《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。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。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。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

计算机网络管理技术及其应用论文

计算机网络管理技术及其应用论文摘要：本文首先介绍了WBM基于WEB 的网管系统管理模式的三层体系结构，然后介绍了网管系统的体系结构，最后重点阐述了网络拓扑自动发现算法。作者根据实际的应用情况对其进行了一定的改进，增强了系统对网络拓扑的自动发现能力。关键词：网络管理网间控制报文协议ICMP WBM 论文正文：计算机网络管理技术及其应用网络管理的目的就是确保一定范围内的网络及其网络设备能够稳定、可靠、高效地运行，使所有的网络资源处于良好的运行状态，达到用户预期的要求。过去有一些简单的工具用来帮助网管人员管理网络资源，但随着网络规模的扩大和复杂度的增加，对强大易用的管理工具的需求也日益显得迫切，管理人员需要依赖强大的工具完成各种各样的网络管理任务，而网络管理系统就是能够实现上述目的系统。 1 WBM 技术介绍随着应用Intranet的企业的增多，同时Internet技术逐渐向Intranet的迁移，一些主要的网络厂商正试图以一种新的形式去应用M I S 。因此就促使了W e b W e b - B a s e dManagement网管技术的产生[2]。它作为一种全新的网络管理模式—基于Web的网络管理模式，从出现伊始就表现出强大的生命力，以其特有的灵活性、易操作性等特点赢得了许多技术专家和用户的青睐，被誉为是“将改变用户网络管理方式的革命性网络管理解决方案”。 WBM融合了Web功能与网管技术，从而为网管人员提供了比传统工具更强有力的能力。WBM可以允许网络管理人员使用任何一种Web浏览器，在网络任何节点上方便迅速地配置、控制以及存取网络和它的各个部分。因此，他们不再只拘泥于网管工作站上了，并且由此能够解决很多由于多平台结构产生的互操作性问题。WBM提供比传统的命令驱动的远程登录屏幕更直接、更易用的图形界面，浏览器操作和W e b页面对W W W用户来讲是非常熟悉的，所以WBM的结果必然是既降低了MIS全体培训的费用又促进了更多的用户去利用网络运行状态信息。所以说，WBM是网络管理方案的一次革命。 2 基于WBM 技术的网管系统设计 2.1 系统的设计目标在本系统设计阶段，就定下以开发基于园区网、Web模式的具有自主版权的中文网络管理系统软件为目标，采用先进的WBM技术和高效的算法，力求在性能上可以达到国外同类产品的水平。

浅谈数据挖掘技术

浅谈数据挖掘技术李瑛包头轻工职业技术学院【摘要】数据挖掘技术为应对信息爆炸、海量信息的处理提供了科学和有效的手段。本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法和应用领域。【关键词】数据挖掘信息分析提取知识【中图分类号】TP311.1 【文献标识码】A 【文章编号】1674－4810（2011）01－0068－02 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着许多重要的信息，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，这种技术称为数据挖掘。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，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。一数据挖掘的对象数据挖掘可以在任何类型的数据上进行，既可以来自社会科学，又可以来自自然科学产生的数据，还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同，可以是传统的关系数据库、面向对象的高级数据库系统，也可以是面向特殊应用的数据库，如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等，还可以是Web数据信息。二数据挖掘的任务数据挖掘的目标是从海量数据中发现隐含的、有意义的知识。它的任务主要是分类、预测、时间序列模式、聚类分析、关联分析预测和偏差分析等。 1．分类分类就是按照一定的标准把数据对象划归成不同类别的过程。 2．预测预测就是通过对历史数据的分析找出规律，并建立模型，通过模型对未来数据的种类和特征进行分析。 3．时间序列模式时间序列模式就是根据数据对象随时间变化的规律或趋势来预测将来的值。 4．聚类分析聚类分析是在没有给定划分类的情况下，根据数据信息的相似度进行数据聚集的一种方法。 5．关联分析预测关联分析就是对大量的数据进行分析，从中发现满足一定支持度和可信度的数据项之间的联系规则。 6．偏差分析偏差分析就是通过对数据库中的孤立点数据进行分析，寻找有价值和意义的信息。三数据挖掘的过程数据挖掘使用一定的算法从实际应用数据中挖掘出未知、有价值的模式或规律等知识，整个过程由数据准备、数据挖掘、模式评估、巩固知识和运用知识等步骤组成。 1．数据准备数据挖掘的处理对象是数据，这些数据一般存储在数据库系统中，是长期积累的结果。但往往不适合直接在这些数据上进行知识挖掘，首先要清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据；其次将来自多数据源中的相关数据组合并；然后将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式，这就是数据准备。 2．数据挖掘数据挖掘就是根据数据挖掘的目标，选取相应算法及参数，分析准备好的数据，产生一个特定的模式或数据集，从而得到可能形成知识的模式模型。 3．模式评估由挖掘算法产生的模式规律，存在无实际意义或无实用价值的情况，也存在不能准确反映数据的真实意义的情况，甚至在某些情况下与事实相反，因此需要对其进行评估，从挖掘结果中筛选出有意义的模式规律。在此过程中，为了取得更为有效的知识，可能会返回前面的某一处理步骤中以反复提取，从而提取出更有效的知识。四数据挖掘的常用方法 1．决策树方法决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过一系列规则将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的、潜在的信息。它的主要优点是描述简单、分类速度快、易于理解、精度较高，特别适合大规模的数据处理，在知识发现系统中应用较广。它的主要缺点是很难基于多个变量组合发现规则。在数据挖掘中，决策树方法主要用于分类。 2．神经网络方法神经网络是模拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳、提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身结构来表达输入和输出的关联知识。 3．粗糙集方法粗糙集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗糙集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统，为粗糙集的数据挖掘奠定了坚实的基础。粗糙集理论能够在缺少先验知识的情况下，对数据进行分类处理。在该方法中知识是以信息系统的形式表示的，先对信息系统进行归约，再从经过归约后的知识库抽取得到更有价值、更准确的一系列规则。因此，基于粗糙集的数据挖掘算法实际上就是对大量数据构成的信息系统进行约简，得到一种属性归约集的过程，最后抽取规则。（下转第70页）

浅谈数据挖掘技术及其应用

１数据挖掘的起源２数据挖掘的定义３数据挖掘的过程３．１目标定义阶段３．２数据准备阶段３．３数据挖掘阶段３．４结果解释和评估阶段面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，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。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。浅谈数据挖掘技术及其应用舒正渝１、２（１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期总38

论电子商务中数据挖掘技术的应用

摘要电子商务作为蓬勃发展的新经济里的典型代表，冲击着人们千百年来形成的商务观念与模式。但随着Internet的普及，信息过量问题使得我们必须及时发现有用知识，提高信息利用率。数据挖掘被认为是解决“数据爆炸”和“数据丰富，数据贫乏”的一种有效方法。本文首先探讨了在电子商务环境下，信息服务以及企业对信息服务需求的新特点。其次阐述了能够应用于电子商务活动中的数据挖掘技术。再者分析了电子商务中数据挖掘技术的应用方案和企业案例。全文旨在说明数据挖掘技术（尤其是聚类分析和关联分析）将在未来的市场竞争中发挥越来越重要的作用，为企业赢得更多的商业价值。【关键词】电子商务信息过量数据挖掘聚类分析

Abstract E-commerce has become the typical representation in the flourish, new economy that is impacting the Business concepts and models of people formed for thousands of years. But with the popularity of the Internet, information overload has enabled us to discover useful knowledge timely, increase the rate of utilization of information. Data mining is considered to be one of effective methods to resolve "data explosion" and "data rich, information poor". This paper firstly discusses information services and new features of demand of that to enterprises. Secondly it expounds data mining technology and that can be used for e-commerce activities. Then it analyzes of application programme and business cases with data mining technology in e-commerce. The full text seeks to clarify data mining technology ( clustering analysis and association analysis especially ) will play an increasingly major role in the rather stiff market competition in the future, which enable enterprises to gain more commercial value. 【Key Words】E-commerce; Information overload; Data mining; Clustering analysis

浅析视频数据挖掘技术在监控系统中的应用

浅析视频数据挖掘技术在监控系统中的应用近年来，随着视频监控系统的大量普及安装，监控系统所获取并存储的视频数据容量正以惊人的速度增长。从理想角度看，这些视频包含了现实世界中的大量信息，应该为我们的管理及安保工作带来巨大的价值。但是从现实角度看，依靠人工处理包含数以万计的视频数据集,并从中获取信息，是非常困难、甚至是不可能的。也因此，监控系统所获取并存储的绝大部分视频数据成了存储在硬盘中无人使用的数据，使我们陷入了一个数据爆炸却信息匮乏的困境。视频数据之所以无法成为我们能够直接使用的信息，是因为两者之间存在着“语义鸿沟”，即计算机所理解的低层次图像特征与人类所理解的高层次语义信息之间的差异。举例来说，人类在观看一段监控视频时，可以迅速结合先验知识判断出视频中奔跑的行人、交谈的人群、甚至行人之间的相互关系及情绪等更加细节的信息，而计算机只能获取图像色块、区域纹理或者运动方向等图像特征。数据挖掘技术架起人机“沟通桥梁” 数据挖掘技术正是一座架在“语义鸿沟”之上的桥梁，使我们能够从无法直接理解的图像特征信息中获取到能够应用的语义信息。但是现阶段视频数据的挖掘在数据挖掘技术领域还是一个难题，与文本数据不同，视频数据是非规则的且信息量非常庞大的数据格式，它不具备文本数据那样的语法及段落等规则；另外，视频中包含的信息量相当庞大，对于视频数据的特征融合及信息提取具有较高的难度。所以总体来看，视频数据挖掘技术目前还处于初级阶段，但是有部分技术已经到了较成熟的规模化应用阶段，例如车牌识别技术、视频入侵检测技术等。视频数据挖掘解决方案的用户需求如何从海量视频数据中提取到我们所能应用的信息，甚至是经过归纳总结的知识，无疑是监控系统各个行业用户都迫切需要解决的问题。但是视频包含了非常庞大的信息量，不同行业客户对于视频信息的提取及使用方式有很大的差异性。这就要求监控技术的供应商能够针对不同行业客户的需求提供不同的视频数据挖掘解决方案。举例来说，公安行业用户在日常治安管理工作中需要从视频中及时的获取治安异常事件的信息，例如斗殴事件或者群聚性事件，从而可以及时进行处理；在进行刑侦工作时要对大量视频进行目标查找，需要从视频中获取目标的身份信息，例如人员身份信息及车辆牌照信息等。而高速公路行业用户需要在收费处获取车辆牌照信息，在道路监控视频中获取异常事件信息，例如拥堵事件、停车等，还需要提取例如车流量、平均车速等统计类信息以实现管理优化。还有一些视频信息是各行业用户都需要的，例如视频质量信息，即从视频数据中获取的当前视频设备运行状态是否正常的信息量，这对于各行业监控系统的运行维护都有着重要实用价值。根据实际应用需求及应用方式的不同，可以将视频中挖掘的信息分为五类，分别是：事件语义信息、目标身份信息、目标图像特征信息、视频统计信

计算机网络论文：计算机网络管理技术及其应用

计算机网络管理技术及其应用网络管理的目的就是确保一定范围内的网络及其网络设备能够稳定、可靠、高效地运行，使所有的网络资源处于良好的运行状态，达到用户预期的要求。过去有一些简单的工具用来帮助网管人员管理网络资源，但随着网络规模的扩大和复杂度的增加，对强大易用的管理工具的需求也日益显得迫切，管理人员需要依赖强大的工具完成各种各样的网络管理任务，而网络管理系统就是能够实现上述目的系统。 1 WBM 技术介绍随着应用Intranet的企业的增多，同时Internet技术逐渐向Intranet的迁移，一些主要的网络厂商正试图以一种新的形式去应用M I S 。因此就促使了W e b ( W e b - B a s e dManagement)网管技术的产生[2]。它作为一种全新的网络管理模式—基于Web 的网络管理模式，从出现伊始就表现出强大的生命力，以其特有的灵活性、易操作性等特点赢得了许多技术专家和用户的青睐，被誉为是“将改变用户网络管理方式的革命性网络管理解决方案”。 WBM融合了Web功能与网管技术，从而为网管人员提供了比传统工具更强有力的能力。WBM可以允许网络管理人员使用任何一种Web浏览器，在网络任何节点上方便迅速地配置、控制以及存取网络和它的各个部分。因此，他们不再只拘泥于网管工作站上了，并且由此能够解决很多由于多平台结构产生的互操作性问

题。WBM提供比传统的命令驱动的远程登录屏幕更直接、更易用的图形界面，浏览器操作和W e b页面对W W W用户来讲是非常熟悉的，所以WBM的结果必然是既降低了MIS全体培训的费用又促进了更多的用户去利用网络运行状态信息。所以说，WBM 是网络管理方案的一次革命。 2 基于WBM 技术的网管系统设计 2.1 系统的设计目标在本系统设计阶段，就定下以开发基于园区网、Web模式的具有自主版权的中文网络管理系统软件为目标，采用先进的WBM 技术和高效的算法，力求在性能上可以达到国外同类产品的水平。本网管系统提供基于WEB的整套网管解决方案。它针对分布式IP网络进行有效资源管理，使用户可以从任何地方通过WEB 浏览器对网络和设备，以及相关系统和服务实施应变式管理和控制，从而保证网络上的资源处于最佳运行状态，并保持网络的可用性和可靠性。 2.2 系统的体系结构在系统设计的时候，以国外同类的先进产品作为参照物，同时考虑到技术发展的趋势，在当前的技术条件下进行设计。我们采用三层结构的设计，融合了先进的WBM技术，使系统能够提供给管理员灵活简便的管理途径。三层结构的特点[2]：1)完成管理任务的软件作为中间层以后台进程方式实现，实施网络设备的轮询和故障信息的收集；2)管理