数据挖掘技术的软件工程论文
数据挖掘技术的软件工程论文
1数据挖掘技术
常见数据挖掘技术包括：分类树技术、关联发现技术、聚类技术、人
工神经网络、最优集合规约技术以及可视数据挖掘技术等。软件度量
数据往往具有多维度、高耦合性，软件工程数据挖掘中会采用一些特
殊处理技术，包括统计分析、回归建模、分类树以及神经网络等。在
具体软件工程实践中，选择何种挖掘技术，其决定性因素为想要达成
的目标。
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实行改进，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
性实行相对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实行量化。评估工作完成后，
要对属性值实行预测。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相关联某些属性。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对应拓展，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实行处理。
3挖掘技术在软件工程中应用
上文提及到软件工水准量，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
软件工水准量的技术。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持续
得到改进，其使用水平持续提升。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理解，并在实践中逐渐被重视，同时也给研究和
进一步提升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有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、相对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有对应联系。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）非传统分析存有局限。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。为促动软件开发持续向上发展，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，需要持续
提交新信息、新知识，并改进相对应手方法。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
系也有待增强。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。
4结束语
“数据挖掘”是在发展过程中被人们定义的，但软件工程中对此类数
据的研究早就存有。数据挖掘技术能够为研究软件工程数据提供方便，具有重要应用价值。所以，作者认为将两者充分结合是计算机信息技
术发展的必然趋势。若以过程角度来看，软件工程涉及到数据挖掘各
个周期、阶段，甚至是具体实施步骤；以技术角度看，数据挖掘在软
件工程中应用广泛。数据挖掘技术虽然在实践中取得一定应用效果，
但还有更广阔的空间没有内充分挖掘出来，为广大从业人员提供创新
空间。
数据挖掘技术的软件工程论文
软件工程中数据挖掘技术的作用()
软件工程中数据挖掘技术的作用 软件工程中数据挖掘技术的作用 摘要：信息时代背景下，计算机技术等现代信息技术在社会各个行业、领域，得到了越来越广泛且深入的应用，极大提高人们信息处理效率，方便人们工作、生活的同时，对于数据挖掘技术的科学应用，提出了更高、更新的要求。信息时代背景下，数据挖掘技术表现出广阔的应用前景，是快速处理海量信息的技术基础。笔者即从数据挖掘技术入手，就其在软件工程中的应用，发表几点看法，以供相关人员参考。关键词软件工程数据挖掘技术作用 本文即围绕数据挖掘技术，就其在软件工程中的具体应 用，进行了分析和探讨，具体内容如下： 1数据挖掘技术概述 数据挖掘（Datamining），也称为数据采矿，是数据库知 识发现的一个基础环节，是在海量数据中自动完成隐藏特 殊关系数据搜索的过程，数据挖掘技术就是这一过程应用 的相关技术。一般来说，数据挖掘过程可以分为四个环节 进行，分别是选择软件库保存的数据、完成选择数据的预 处理、对预处理得到的格式化数据进行挖掘、以及最终获
得目标数据。软件工程是数据挖掘技术的重要应用领域，具体的数据挖掘工作普遍分为三个层次进行，分别是交互式可视数据探查、自动模式提取和建构模型。三个层次之间存在着直接的关联联系，其中可视数据探查是后两者的基础，而建构模型又是前两者的指导。软件工程领域应用数据挖掘技术的目的，主要是借助聚类、分析、预测、统计等技术手段，在海量数据资源中快速分辨、寻找符合人们应用需求的数据信息，并自动将检索到的信息反馈至软件系统。此外，为保障数据挖掘的科学性和有效性，数据源还应尽可能达到庞大、真实的要求。 2数据挖掘技术的应用分析 2.1开源软件开发中的应用分析 所谓开源软件，就是源代码处于开放状态的软件，一般来说，开源软件普遍对客户免费开放，也正由于开源软件的这一特性，导致对开源软件的管理和控制变得相对困难。在这种环境背景下，在开源软件开发阶段引入数据挖掘技术，可有效提高开源软件的开发质量。以大阪大学设计的分布式数据挖掘系统为例，该系统就可以在实现大规模系统挖掘的同时，完成对不同开源软件的挖掘；再以牛津大学设计的数据挖掘系统为例，该系统实现了系统开发者和
数据挖掘论文
数据仓库及其应用技术 摘要本文对于大量存在于计算机信息系统中的数据，通过数据仓库、联机处理技术和数据挖掘技术，对数据进行加工、分析、产生用于决策支持的信息，得以充分利用。 关键词数据仓库数据仓库应用 OLAP 联机分析处理 引言数据仓库技术是计算机数据库系统发展的新方向，近几年来已经在许多领域得到了应用。以数据仓库为基础的商业职能系统强大的功能在实际应用中能带来高利润的回报,所以近年来数据仓库在证券业、银行领域、税务领域、控制金融风险、保险、客户管理等众多领域得到了越来越广泛的应用。据调查,财富500 强企业中已经有85 %的企业建成或正在建立数据仓库。 数据仓库与Internet 一样,正在成为最快的IT 增长点。1996 年,全球企业在数据仓库上的投资达到16. 8 亿美元,并且以每年19. 1 %的速度增长。那么什么是数据仓库? 数据仓库有哪些特征和技术? 下面做一些简单的介绍。 一、数据仓库概念及特征 1、数据仓库概念。 数据仓库就是面向主题的、集成的、不可更新的(稳定的) 、随时间不断变化的数据集合。与其他数据库应用不同的是,数据仓库更像一种过程,即对分布在企业内部各处的业务数据的整合、加工和分析的过程,而不是一种可以购买的产品。 2、数据仓库的特征: ①面向主题。数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概念,是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面,一个主题通常与多个操作型信息系统相关。 ②集成的。数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上,经过系统加工、汇总和整理得到的,必须消除源数据中的不一致性,以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 ③相对稳定的。数据仓库的数据主要供企业决策分析之用,所涉及的数据操作主要是数据查询,一旦某个数据进入数据仓库以后,一般情况下将被长期保留,也就是数据仓库中一般有大量的查询操作,但修改和删除操作很少,通常只需要定期的加载、刷新。 ④反映历史变化。数据仓库中的数据通常包含历史信息,系统记录了企业从过去某一时点到目前各个阶段的信息,通过这些信息,可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和预测。 二、数据仓库的分析技术 1、OLAP 技术 1.1 OLAP (联机分析处理) 的概念。
总结报告-数据挖掘技术论文开题报告 精品
数据挖掘技术论文开题报告 毕业都是需要进行论文的写作，数据挖掘技术论文的开题报告怎么写？下面是数据挖 掘技术论文开题报告，欢迎阅读！ 数据挖掘技术综述 数据挖掘（Data Mining）是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所 构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据 挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明什么是数据挖掘， 数据挖掘的技术是什么，然后介绍数据挖掘的常用技术，数据挖掘的主要过程, 如何 进行数据挖掘,主要应用领域以及国内外现状分析。 一. 研究背景及意义 近十几年来，随着数据库系统的广泛流行以及计算机技术的快速发展，人们利用信息 技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。千万个数据库被用于商业管理、政府办公、 科学研究和工程开发等，特别是网络系统的流行，使得信息爆炸性增长。这一趋势将 持续发展下去。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆的问题：第一是信 息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨认；第三是信息安全难以保证；第四是信 息形式不一致，难以统一处理。面对这种状况，一个新的挑战被提出来：如何才能不 被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？这时出现 了新的技术——数据挖掘（Data Mining）技术便应用而生了。 面对海量的存储数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的。数据挖掘研究的目的主要是 发现知识、使数据可视化、纠正数据。 二. 概述 1，数据挖掘 数据挖掘(Data Mining)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。这些 数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本，图形， 图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可 以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以进行 数据自身的维护。数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领 域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人 工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。 2，数据挖掘技术
软件工程数据挖掘存在的挑战与解决方案
软件工程数据挖掘存在的挑战与解决方案 软件工程数据挖掘工作的最后阶段是将获取的挖掘信息呈现给 所需用，下面是搜集的一篇关于软件工程数据挖掘问题探究的论文范文，欢迎阅读借鉴。 1引言(Introduction) 数据挖掘技术既是在海量的数据当中将需求信息挖掘出来的过 程[1].软件工程数据挖掘则是数据挖掘技术在软件工程领域的重要 应用[2].软件工程数据挖掘技术可以有效地提高软件的开发效率，增强软件的稳定性以及可用性，随着软件工程数据挖掘技术的不断提升，其应用范围更加的广泛[3].因此，对其的研究工作不仅具有重要的学术价值，更具有重大的实际应用价值。本文重点探索软件工程数据挖掘技术面临的挑战以及将来的发展趋势。 2软件工程数据挖掘(Softwareengineeringdatamining) (1)软件工程数据挖掘的必要性 软件工程数据主要是指在软件开发阶段积累的相关数据，其中 包括软件的可行性分析以及需求分析文本，软件的注释或者代码等等。这些信息是软件开发者获取软件相关数据的唯一。随着软件研发技术以及规模的不断提升，其中包括的软件工程数据也是成指数性增长。例如：Linux操作系统软件，其仅代码一项就超过了500万行。这在无形中增加了软件开发者获取软件相关数据的难度。因此，借助于数据挖掘技术的软件工程信息搜索技术是十分必要的。 (2)软件工程数据挖掘任务及其过程
一般来讲，软件工程的数据挖掘工作主要包括： a.软件数据的预处理。这一过程主要是将未曾加工的数据变为便于挖掘出来的形式。其主要涉及到不同以及格式数据的融合，进而转化成为统一格式的数据。选取数据挖掘任务有关的数据记录，并对数据中的噪音以及重复值进行清理。目前，数据挖掘的预处理技术主要采用的是LSA、PLSA、LDA等。 b.数据挖掘。这一过程主要是要将海量数据中能够反映出软件本质或者规律的信息搜取出来。其中运用了大量的算法。输入的是结构规整的数据，而将关联、分类等信息模式进行输出，这些信息模式与挖掘任务有关。 c.结果评估。这一过程的目的就是要是用户获得有用的信息。主要包括提出信息质量不高的部分结果数据，以及将计算机处理以及理解的信息模式转换成为用户能够理解的信息模式，并传递给用户。 2软件工程数据挖掘存在的挑战(Challengeofsoftwareengineeringdatamining) (1)软件工程数据复杂度高 (2)分析方法并非传统模式 软件工程数据挖掘工作的最后阶段是将获取的挖掘信息呈现给所需用户。在传统的数据挖掘应用过程中，例如：银行或者电子商务，都是将其转化为文字或者图表的形式。但是，软件开发者所需的信息并没有如此简单。其囊括了编程模板、缺陷定位等客户信息。因此，这对数据挖掘技术提出了更高要求。
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
数据挖掘技术在软件工程中的应用研究
数据挖掘技术在软件工程中的应用研究 发表时间：2018-06-20T10:03:11.023Z 来源：《电力设备》2018年第5期作者：张佳鑫李爱萍 [导读] 摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。 （太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原 030024） 摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。数据挖掘技术作为一种新型的网络技术，在软件工程的大数据分析中占据核心地位，有利于提高数据的可靠性与安全性。本文主要分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略。 关键词：数据挖掘；软件工程；策略；发展 随着信息技术的不断发展，日常生活中人们所接触的信息量越来越多，如何在众多信息量中找到自己有用的信息，成为影响人们工作效率和工作质量的关键因素，而数据挖掘技术的应用则能很好的解决这个问题。所谓数据挖掘是指在大量、无序、模糊的数据中挖掘出其中有用的信息的过程，它能实现信息的分类、聚类并进行偏差分析。数据挖掘技术一般流程为数据预处理、数据挖掘、模式评估与知识表示等等，笔者结合实际经验，分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略，对数据挖掘技术的发展提出了几点思考。 1数据挖掘技术概述 1.1数据挖掘技术的定义 数据挖掘技术，也成为数据库中的知识发现，发展于上个世纪末，是当前数据库领域内最新的应用研究技术。历经多年的发展，数据挖掘技术已成为当前数据库领域内最为关键的组成部分，但是还没有较为统一的定义。当前数据挖掘技术定义认可度最高的便是由W.J.Frawley等人所提出的，将数据挖掘技术理解为从数据中提炼出更为高效、更为新颖、更具潜在应用价值，并最终可理解模式的非平凡过程中。主要具有如下多方面内容： （1）数据源务必真实、数据量较大、并含噪音，不完全； （2）应用于获取终端用户兴趣较高的未知知识信息； （3）所获取的知识具备有效性、新颖性，且为潜在的； （4）更用于发现特定的问题，对知识量没有过多要求； 综合而言，数据挖掘属于复杂度较高的交叉学科，包括人工智能、模式识别、统计学、数据可视化等等交叉性相对较大的新型学科，未来拥有良好的发展空间。 1.2数据挖掘技术一般流程 一般而言，数据挖掘主要由数据预处理、数据挖掘以及模式评估和知识表示等三阶段组成。具体如下： （1）数据预处理。主要由原始信息获取、数据清洗、数据抽取及数据交换等构成。原始数据获取在于获取发现任务的处理对象，主要按照相应的需求而获取数据。数据清洗目的在于完善原始数据所缺失的数据。数据抽取指将特定的数据源中获取与分析任务相关的数据。数据转换在于规格化数据，以满足特定范围要求。 （2）数据挖掘，第一步便是明确挖掘任务，包括数据分类、数据总结等等，紧接着便是确定挖掘算法，应结合数据实际特点以及具体系统特定需求来确定算法。 （3）模式评估与知识表示。模式用于表示数据挖掘所形成的结果，用特定的兴趣度进行度量，用于识别表示知识的真正有趣模式。在此之中所使用的度量特定值通常由领域专家、用户标准等给出 2数据挖掘技术在软件工程中的应用情况 2.1执行记录 对于执行记录挖掘来说，就是分析程序执行路径，找寻存在于程序中的代码关系，将数据挖掘及时应用到软件工程中就是跟踪相关执行路径，在逆向建模的作用下达到既定目标，其主要作用是维护与验证程序。在执行记录的过程中，主要是插装系统，然后用相关软件接口编程，同时记录相关变量等，最终将收集来的信息整合在一起，构建相应的系统模型。 2.2漏洞检测 在软件工程中利用数据挖掘技术进行漏洞检测，主要是为了及时发现存在于软件开发中的问题，这样就可以尽快将漏洞弥补，对提高软件质量有很好的作用。通常情况下，利用数据挖掘及时检测软件漏洞看，就是先对软件进行系统测试看，同时根据用户需求制定出科学合理的应对措施。然后将各种漏洞数据收集整理在一起，逐一做好数据清理与转换。通过分析这些数据信息能够得知，为做好数据清理工作，就需要将多余数据清理出去，然后对丢失项目进行补充，这样再将数据属性以数值的形式体现出来。其次，要构建合适的数据模型，做好验证与训练。在这一过程中应重视与项目实际的联系，选择与之相匹配的挖掘方式，以便构成测试集，获得相应结果。此外，还要做好漏洞扫描与分类，将所有漏洞整理起来构成漏洞库，然后再次扫描，防止漏洞遗失，最后将通过挖掘得来的数据知识应用到软件测试中。 2.3开源软件 对于开源软件来说，其挖掘环境带有明显的开放性与全面性特征，所以，在管理这样的软件时，就不能使用传统软件的开发方式。一般而言，较为成熟的开源软件，能够详细记录开发中所遇到的错误，同时也包括软件开发者的一些活动，以及软件在市场中的应用情况。对于参与软件开发的人员来说，他们是社会网络的主要创造者，然而，由于开源软件的开放特征较为明显，所以也就让这些参与人员随之发生变化。同时，由于开源软件还带有动态特征，所以就需要重视开源项目的进一步管理，也就是由专业人士管理软件系统，在这项工作中做的最好的莫过于英国牛津大学的Sima系统。 2.4版本信息控制 在版本信息控制应用中，主要是确保项目参与者所使用的档案相同，这样也有利于全面更新。对于软件工程开发来说，通常会用版本控制系统管理与开发软件。同时利用版本信息控制，选择合适的变更历史信息的方法，以便获取不同模块，在这种情况下子系统也可以相互映衬，这对深度挖掘程序变化，做好漏洞检测具有重要作用。随着数据挖掘技术在软件工程中的应用，不仅可以有效减少系统维护资
数据挖掘论文
数据挖掘的实现过程 摘要 关键词：数据挖掘挖掘过程数据模型应用领域 目录 一．数据挖掘的定义及发展 1.数据挖掘的定义 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凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 2.数据挖掘的发展 需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。数据挖掘的发展主要包括以下四个阶段： 第一阶段：电子邮件阶段 这个阶段可以认为是从70年代开始，平均的通讯量以每年几倍的速度增长。 第二阶段：信息发布阶段 从1995年起，以Web技术为代表的信息发布系统，爆炸式地成长起来，成为目前Internet的主要应用。中小企业如何把握好从“粗放型”到“精准型”营销时代的电子商务。 第三阶段： EC(Electronic Commerce），即电子商务阶段 EC在美国也才刚刚开始，之所以把EC列为一个划时代的东西，是因为Internet的最终主要商业用途，就是电子商务。同时反过来也可以说，若干年后的商业信息，主要是通过Internet传递。Internet即将成为我们这个商业信息社会的神经系统。1997年底在加拿大温哥华举行的第五次亚太经合组织非正式首脑会议（APEC）上美国总统克林顿提出敦促各国共同促 进电子商务发展的议案，其引起了全球首脑的关注，IBM、HP和Sun等国际著名的信息技术厂商已经宣布1998年为电子商务年。 第四阶段：全程电子商务阶段 随着SaaS（Software as a service）软件服务模式的出现，软件纷纷登陆互联网[5]，延长了电子商务链条，形成了当下最新的“全程电子商务” 概念模式。 二．数据挖掘的实现过程
软件工程一级学科
年软件工程一级学科 攻读博士学位研究生培养方案 一、适用学科、专业：软件工程（一级学科，工学） ●软件工程理论（二级学科、专业） ●软件工程技术与管理（二级学科、专业） ●信息系统工程（二级学科、专业） ●软件服务工程（二级学科、专业） 二、培养方式 . 博士生培养实行导师负责制。必要时可由导师组织指导小组，指导小组成员必须具有副高级以上职称或具有博士学位的讲师。一般不设副导师，如论文工作特殊需要，经审批同意后，导师可以聘任一名副教授及以上职称的专家担任其博士生的学位论文副指导教师。. 跨一级学科（或交叉领域）培养博士生时，应从相关学科中聘请相关学科的博士生导师作为联合指导教师，经院系主管负责人审查批准后，报校学位办公室备案。 . 建立规范化的学术交流和学术报告制度，按期检查培养环节的完成情况。 . 导师应有适于培养博士生的研究课题和充足的研究经费。导师（副导师或指导小组）应与博士生定期交流，关心博士生的思想品德、业务能力和综合素质。促进博士生德、智、体全面发展。 三、培养目标及课程学习的基本要求 . 培养目标 进一步学习与掌握马列主义、毛泽东思想和邓小平理论，热爱祖国，遵纪守法，诚信公正、有社会责任感；掌握软件工程学科坚实宽广的基础理论与系统深入的专门知识，熟练掌握门外国语，具有独立从事科学研究工作的能力，具有创新能力，在当今快速变化的信息科学研究领域能起主导作用，能独立提出和开展某一领域的科学研究，能从事高校教学工作，具有高层管理工作的能力的德、智、体全面发展的软件工程领域的高级专门人才。 . 课程学习及学分组成 普博生及论文博士生在攻读博士学位期间，需获得学位课程学分不少于，其中公共必修课程不少于学分，必修环节学分。 直博生在攻读博士学位期间，需获得学位课程学分不少于，其中公共必修课程不少于学分，学科专业课程学分不少于，必修环节学分。提前攻博生的学分要求同直博生。
数据挖掘小论文
先机证券 一、证券行业是数据挖掘技术应用的一个重要领域 数据挖掘是从数据中发现知识，数据密集型行业如证券、银行、电信等经过多年运营沉淀了大量的数据，挖掘、开发和利用这些数据可以使企业进行最适合的定位，将使企业长期的积累得以充分发挥，从而树立竞争优势。 证券市场是国家经济的情雨表，受多方面因素影响，券商的经营对数据正确、实时、安全性要求极高。长期以来各券商的交易系统一直走在IT技术应用革新的前列，同时也积累了丰富的数据。整个运营系统产生的数据主要分为两大类：股票行情数据与客户交易数据。股票行情数据由交易所产生，广泛分布，是实时共享信息。一些现有的实时行情接收分析系统例如（钱龙、胜龙、金融家、指南针等等）都能够对其进行从简单到复杂的分析；客户交易数据在各个证券公司的营业部产生，分布于证券公司的营业部及证券交易所，属于相对私有数据。这些数据反映了客户的资金状况，交易状况，持仓状况等，对证券公司和交易所而言具有极高的分析价值。数据挖掘技术已有了应用的空间。 随着国内证券行业政策的逐步开放，证券行业的竞争越来越激烈，券商分析决策时对数据的依赖性和敏感度也越来越高。数据挖掘技术作为分析与辅助决策工具已经越来越得到国内券商的重视。即该应用空间亦急需数据挖掘技术。 二、数据挖掘技术可以为证券行业解决哪些问题 目前，国内证券行业的外部经营环境发生了较大变化，证券市场由卖方市场变为买方市场，市场开始细分，券商对其传统的业务如经纪业务、投行业务和自营业务都在进行不同程度的调整，以期建立自己的核心竞争力，树立竞争优势。如何形成差别化优势是各券商应考虑的重点，形成差别化优势的主要依赖于券商提供的咨询服务与附加服务。数据挖掘在此过程中将发挥重要作用，其技术应用的方向主要有：客户分析、客户管理、财务指标分析、交易数据分析、风险分析、投资组合分析等。 从业务角度看，经纪业务是目前国内券商竞争的焦点，它仍是券商利润的主要来源，据统计从事经纪业务获得的收入占各主要券商利润来源的80%以上，而中小证券公司90%的利润主
数据挖掘技术的软件工程论文
数据挖掘技术的软件工程论文 1数据挖掘技术 常见数据挖掘技术包括：分类树技术、关联发现技术、聚类技术、人 工神经网络、最优集合规约技术以及可视数据挖掘技术等。软件度量 数据往往具有多维度、高耦合性，软件工程数据挖掘中会采用一些特 殊处理技术，包括统计分析、回归建模、分类树以及神经网络等。在 具体软件工程实践中，选择何种挖掘技术，其决定性因素为想要达成 的目标。 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实行改进，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 性实行相对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实行量化。评估工作完成后， 要对属性值实行预测。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相关联某些属性。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对应拓展，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实行处理。 3挖掘技术在软件工程中应用
数据挖掘技术应用论文
浅析数据挖掘技术的应用 摘要：作为数据库研究、开发和应用最活跃的一个分支，数据挖掘技术的研究日益蓬勃的发展。从信息处理的角度来看，数据挖掘技术在帮助人们分析数据和理解数据，并帮助人们基于丰富的数据作出决策上起到了非常重要的角色。从大量数据中以平凡的方法发现有用的知识是数据挖掘技术的核心，也是今后在各个领域中发展的核心技术。 关键词：数据挖掘；功能；应用 中图分类号：tp311.13 文献标识码：a文章编号： 1007-9599(2011)24-0000-01 analysis of data mining technology application zhang pengyu,duan shiliu (henan polytechnic,zhengzhou450000,china) abstract:as the database research,development and application of the most active branch of data mining technology research booming development. from the perspective of information processing,data mining technology to help people analyze data and understand the data,and help people make decisions based on the wealth of data has played a very important role. from large amounts of data in an extraordinary way to discover useful knowledge is the core of data mining technology,but also the future development in
浅谈软件工程数据挖掘的研究进展
浅谈软件工程数据挖掘的研究进展 发表时间：2018-01-05T20:50:28.547Z 来源：《基层建设》2017年第27期作者：刘旺 [导读] 摘要：在当前社会中，软件工程工作的应用范围不断扩大，数据挖掘技术的重要性也不断突出。 身份证号码：12010219890527xxxx 摘要：在当前社会中，软件工程工作的应用范围不断扩大，数据挖掘技术的重要性也不断突出。在大数据时代下，能够运用新技术算法与技术在海量的数据中实现信息的提取、分析与整理是非常重要的，其能够为软件开发者提供更有价值的信息与知识。数据挖掘技术能够对大量的软件工程数据进行有效处理，借助挖掘算法来实现科学选择。为了更有效地推进软件开发工作，软件开发人员应该注重数据收集工作，并从中提取出有价值的部分，借助数据挖掘技术，使得软件工程的最终应用效果得以提升。 关键词：软件工程；数据挖掘技术；研究进展 引言 随着软件工程在工作中的广泛应用，数据挖掘技术起着更为重要的作用，其能够在海量数据中利用新技术算法和已有技术实现信息提取、信息分析等，同时能够促使软件开发者发掘有用信息、知识。数据挖掘技术能够有效地提取、处理软件工程数据，进而利用挖掘算法来解决选择问题。为了能够更加明确、有效掌握软件开发的工作过程，作为工作人员需要重视数据收集，有效提取数据库重要数据，数据挖掘的实现需要利用数据收集和数据抽取，只有让应用范围越来越广泛，软件工程应用效果才能够更加理想。 1数据挖掘的概念 数据挖掘的概念与软件工程、计算机应用技术紧密相连，它采用了一种新的计算方式在庞大的数据基础中找到想要的数据信息，因此被称之为数据挖掘。事实上，这是一种新型的数据分析方式，现代化软件工程项目的研究非常之多，软件代码量的快速增长导致数据量的急剧增加。作为传统的数据计算方式，已无法满足当代的数据分析要求，人们迫切渴望能够早点开发一种新的数据分析模式，来实现对有效信息数据的整理工作。 2数据挖掘中的问题 2.1 软件工程数据极度复杂 软件工程数据中包含着两个方面的内容，一个是结构化数据，另一个是非结构化数据。结构化数据中又包含缺陷报告和版本信息两个方面。非结构化数据中则包含注释文档、数据代码等内容。一种算法并不能同时适合两种数据的计算，这两种数据虽然有区别，但也有联系。举个例子，缺陷代码段既是结构化数据，又是非结构化数据，这种现象在软件工程工作中值得注意。 2.2 分析方法存在局限性 在挖掘数据的过程中，要重视信息转化工作，信息转化清晰准确，才能更好的实现数据共享。在以往的工作过程中，数据挖掘的方式比较单一，多采取文字或图片等方式来表达。但实际上，单一的挖掘手段并不能满足软件开发者的工作需要。为了更有效的进行软件开发工作，开发者需要科学的整合相关的信息，参考编程模板、开发案例、系统缺陷等数据，通过数据挖掘，开发产品的功能，不断更新知识与信息，为软件开发工作提供更大的帮助。 2.3 评价结果不统一 传统挖掘技术在旧的工作理念和工作方式的影响下，存在着许多问题。传统挖掘技术的发展过程比较长，在这个过程中，形成了相对成熟的评价标准。由于软件开发者要求信息具备高度的全面性，而信息本身的复杂性也导致表示方式中有一些差异。这种情况导致两者之间无法进行系统的比较，评价结果不统一，应用性不是很强。软件工程本身的数据量就很大，项目数据很复杂，需要结合实际情况对数据进行分析，还要解决代码和注释问题，这就加大了技术分析的难度。在当前形势下，软件工程要求分析结果必须高度精确，所以，必须做好数据挖掘工作，提高评价结果的统一性。 3软件工程数据挖掘应用分析 3.1 重视软件数据挖掘技术 软件开发阶段，数据挖掘技术包含了程序编写以及程序成果两方面内容。首先在程序编写过程中，有效信息的发现需要通过程序结构以及程序功能技术检索出来。再次结合用户实际需求进行智能化培训，从而提升信息的有效性。最后还需要重视静态规则的重要性，结合调用关系、重载关系、多重继承关系等来有效记录相关信息，利用递归测试来划分实际工作，有效掌握关联度之间的可信性，进而有效排序相关信息，为开发者提供数据信息。 3.2 做好软件维护中的数据挖掘 对于软件维护，数据挖掘技术在软件修复以及软件改善工作起着关键作用，对软件缺陷以及软件结构等也具有一定的作用。在开展软件修复过程中，不仅可以通过结合缺陷分派来有效评估缺陷程序，来确定修复级别，也可以选择最为有效的缺陷修复方式。然而在进行缺陷分派过程中，需要将缺陷转化为文本类型，采取有效措施来进行修复，但是实际准确率并不高，这就需要利用强化检测来完善缺陷报告技术，进一步实现自然语言与增设执行信息相似度，有效描述软件缺陷，提升软件修复有效性。 3.3 注重高性能数据挖掘技术开发工作 在软件开发工作中数据挖掘技术创新不可缺少，在现代化软件工程在实际的工作过程中更为注重规则分析工作以及项目检索工作。在数据挖掘技术应用过程中，对现有数据进行更加准确的预测，需要利用应用才能够实现其价值。总之，利用高性能数据挖掘技术能够快速寻找病毒，全方位分析和评估病毒数据，进而提升数据分析的可行性，提升软件开发安全性能，实现软件工程的动态性发展。 结束语 综上所述，随着软件工程项目中数据挖掘技术的不断应用和发展，相信在不久的将来，一定能够取得较好的优化效果，让软件工程项目的发展变得更加地智能化与自动化，根据目前研究的情况来看，软件工程项目以及数据挖掘技术将有着更为广阔地发展空间，今后的技术发展与研究一定会更加完善，从而创造出更大的价值。 参考文献： [1]贾志宇.基于混合式学习的信息化教学设计与应用研究[D].陕西师范大学，2015. [2]李惠，鲍跃全，李顺龙，张东昱.结构健康监测数据科学与工程[J].工程力学，2015，08：1-7.
数据挖掘技术英语论文
Good evening, ladies and gentlemen. I’m very glad to stand here and give you a short speech. Today I would introduce data mining technology to you. What is the data mining technology and what’s advantage and disadvantage. Now let's talk about this. Data mining refers to "Extracting implicit unknown valuable information from the data in the past” or “a scientific extracting information from a large amount of data or databases”, In general,it needs strict steps to be taken.including understanding, aquistion, intergration, data cleaning, assumptions and interpretation. By using these steps, we could get implicit and valuable information from the data. However, in spite of these complete steps, there are still many shortcomings. First of all, the operator has many problems in its development, such as the target market segmentation is not clear,the demand of data mining and evaluation of information is not enough; product planning and management are difficult to meet the customer information needs; the attraction to partners is a little less, and it has not yet formed a win-win value chain; in the level of operation management and business process, the ability of sales team and group informatization service are not adapted to the development of business.In a word, there’re still have a lot of things to be solved. It needs excellent statistics and technology. It
数据挖掘课程论文
中南林业科技大学 课程论文 院系理学院 专业信息与计算科学 课程名称数据挖掘 论文题目面向社会网络分析的数据挖掘方法 姓名王磊 学号20104255 指导教师孙玉荣 2013年10月
面向社会网络分析的数据挖掘方法 摘要 随着信息技术的发展，越来越多的社会关系数据被收集。如果能够有效地对它们进行分析，必将加深人们对社会学的理解，促进社会学的发展。但是数据量的增大同时对分析技术提出了巨大的挑战。如今社会网络的规模早已超出了原有分析手段的处理能力，必须借助更为有效的工具才能完成分析任务。数据挖掘作为一种帮助人们从海量数据中发现潜在有用的知识的工具，在很多领域发挥了重要的作用。社会网络分析又称为链接挖掘，是指用数据挖掘的方法处理社会网络中的关系数据。本文对数据挖掘和社会网络分析中的一些方法进行了介绍并对数据挖掘算法在社会网络分析的应用进行了概括。 关键词：设会网络分析；数据挖掘；链接挖掘
1.引言 传统的机器学习处理的社会学中的对象是单独的数据实例，这些数据实例往往可以用一个包含多个属性值的向量来表示，同时这些数据实例之间假设是统计上独立的。例如要训练一个疾病诊断系统，它的任务是诊断一个被试者是否患有某种传染病。传统的学习算法用一个向量来表示一个被试者，同时假设两个被试者之间的患病情况是相互独立的，即知道一个确诊病人对于诊断其他被试者是否患病不能提供任何帮助。直观经验告诉我们这种假设是不合理的。直到二十世纪30 年代，Jacob Moreno 和哈佛大学的一组研究人员分别提出了社会网络模型来分析社会学中的现象和问题。现代社会学主要研究现代社会的发展和社会中的组织性或者团体性行为。社会学家发现社会实体之间存在着相互的依赖和联系，并且这种联系对于每个社会实体有着重要的影响。基于这样的观察，他们通过网络模型来刻画社会实体之间的关系，并进一步用来分析社会关系之间的模式和隐含规律。为了更好的研究这个问题，他们试图用图结构来刻画这种社会网络结构。一个社会网络由很多节点（node）和连接这些节点的一种或多种特定的链接（link）所组成。节点往往表示了个人或团体，也即传统数据挖掘中的数据实例，链接则表示了他们之间存在的各种关系（relation），如朋友关系、亲属关系、贸易关系、性关系等。 由于数据收集方式的限制，早期的社会网络局限于一个小的团体之内，往往仅包含几十个结点。借助于图论和概率统计的知识，人工处理可以从中分析出一些简单的性质和模式。但是，随着现代的通信技术的发展，越来越多的数据被收集和整合在一起，建立一个大的社会网络成为可能。例如，可以通过电子邮件的日志来建立使用者之间的联系网络，或者通过网络日志及网络通讯录等方式将用户提交的联系人信息建立社会网络。所以，现在的社会网络规模比早期网络庞大，通常包含几千或者几万的结点，甚至有多达百万个结点的网络。面对这样庞大复杂的网络，简单的数学知识和原始的人工处理已经不可能进行有效的分析。数据挖掘是从巨量数据中发现有效的、新颖的、潜在有用的并且最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘就是为了解决当今拥有大量数据，但缺乏有效分析手段的
毕业设计(论文)-基于Web内容的数据挖掘分析
学号： 基于Web 内容的数据挖掘分析 学院名称： 计算机与信息工程学院 专业名称： 计算机科学与技术专业 年级班别： 2012级1班 姓 名： 指导教师： 2016年5月 河南师范大学 本科毕业论文
基于Web内容的数据挖掘分析 摘要二十一世纪以来，互联网技术飞速发展，Web也越来越流行，Web信息资源也是呈现爆炸式增长。基于Web内容的数据挖掘分析，通过收集Web访问者的互联网浏览记录、上网习惯等方式得到原始数据，用来改进互联网用户的操作体验，提升Web服务，也有利于商户开展有关的电子商务活动。本文讲述了从Web挖掘到Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘的相关内容，重点简述了Web使用挖掘的过程。表明了Web数据挖掘的主要应用方向，并着重分析相关应用方向的关键技术，然后介绍了Web 数据挖掘的技术实现，有关联规则，序列模式挖掘技术，分类、聚类技术，路径分析技术，以及最后的Web挖掘技术的流程。 关键词数据挖掘；Web挖掘；信息提取 Data Mining Analysis Based on Web Content Abstract The twenty-first century, the rapid development of Internet technology, Web has become increasingly popular, Web information resources is explosive growth. Data mining analysis based on Web content , browse through the collection of Web visitors Internet records, surfing habits and other ways to get the raw data used to improve the operation of the Internet user experience, enhance the Web services, but also conducive to conduct business-related e-commerce activities. This article describes the mining from the Web to Web content mining, Web structure mining, Web usage mining-related content, focusing briefly on Web usage mining process. It indicates the direction of the main application Web data mining, and analyzes the key technology-related application direction, and then introduced the Web data mining technology, association rules, sequential pattern mining, classification, clustering technology, path analysis, and last Web mining process. Keywords Data mining; Web mining; Information extraction