挖掘技術論文
前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇挖掘技術論文范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。
挖掘技術論文范文第1篇
數據挖掘是指從數據集合中自動抽取隱藏在數據中的那些有用信息的非平凡過程，這些信息的表現形式為：規則、概念、規律及模式等。它可幫助決策者分析歷史數據及當前數據，并從中發現隱藏的關系和模式，進而預測未來可能發生的行為。數據挖掘的過程也叫知識發現的過程。
二、數據挖掘的方法
1.統計方法。傳統的統計學為數據挖掘提供了許多判別和回歸分析方法，常用的有貝葉斯推理、回歸分析、方差分析等技術。貝葉斯推理是在知道新的信息后修正數據集概率分布的基本工具，處理數據挖掘中的分類問題，回歸分析用來找到一個輸入變量和輸出變量關系的最佳模型，在回歸分析中有用來描述一個變量的變化趨勢和別的變量值的關系的線性回歸，還有用來為某些事件發生的概率建模為預測變量集的對數回歸、統計方法中的方差分析一般用于分析估計回歸直線的性能和自變量對最終回歸的影響，是許多挖掘應用中有力的工具之一。
2.關聯規則。關聯規則是一種簡單，實用的分析規則，它描述了一個事物中某些屬性同時出現的規律和模式，是數據挖掘中最成熟的主要技術之一。關聯規則在數據挖掘領域應用很廣泛適合于在大型數據集中發現數據之間的有意義關系，原因之一是它不受只選擇一個因變量的限制。大多數關聯規則挖掘算法能夠無遺漏發現隱藏在所挖掘數據中的所有關聯關系，但是，并不是所有通過關聯得到的屬性之間的關系都有實際應用價值，要對這些規則要進行有效的評價，篩選有意義的關聯規則。
3.聚類分析。聚類分析是根據所選樣本間關聯的標準將其劃分成幾個組，同組內的樣本具有較高的相似度，不同組的則相異，常用的技術有分裂算法，凝聚算法，劃分聚類和增量聚類。聚類方法適合于探討樣本間的內部關系，從而對樣本結構做出合理的評價，此外，聚類分析還用于對孤立點的檢測。并非由聚類分析算法得到的類對決策都有效，在運用某一個算法之前，一般要先對數據的聚類趨勢進行檢驗。
4.決策樹方法。決策樹學習是一種通過逼近離散值目標函數的方法，通過把實例從根結點排列到某個葉子結點來分類實例，葉子結點即為實例所屬的分類。樹上的每個結點說明了對實例的某個屬性的測試，該結點的每一個后繼分支對應于該屬性的一個可能值，分類實例的方法是從這棵樹的根結點開始，測試這個結點指定的屬性，然后按照給定實例的該屬性值對應的樹枝向下移動。決策樹方法是要應用于數據挖掘的分類方面。
5.神經網絡。神經網絡建立在自學習的數學模型基礎之上，能夠對大量復雜的數據進行分析，并可以完成對人腦或其他計算機來說極為復雜的模式抽取及趨勢分析，神經網絡既可以表現為有指導的學習也可以是無指導聚類，無論哪種，輸入到神經網絡中的值都是數值型的。人工神經元網絡模擬人腦神經元結構，建立三大類多種神經元網絡，具有非線形映射特性、信息的分布存儲、并行處理和全局集體的作用、高度的自學習、自組織和自適應能力的種種優點。
6.遺傳算法。遺傳算法是一種受生物進化啟發的學習方法，通過變異和重組當前己知的最好假設來生成后續的假設。每一步，通過使用目前適應性最高的假設的后代替代群體的某個部分，來更新當前群體的一組假設，來實現各個個體的適應性的提高。遺傳算法由三個基本過程組成:繁殖(選擇)是從一個舊種群(父代)選出生命力強的個體，產生新種群(后代)的過程；交叉〔重組)選擇兩個不同個體〔染色體)的部分(基因)進行交換，形成新個體的過程；變異(突變)是對某些個體的某些基因進行變異的過程。在數據挖掘中，可以被用作評估其他算法的適合度。
7.粗糙集。粗糙集能夠在缺少關于數據先驗知識的情況下，只以考察數據的分類能力為基礎，解決模糊或不確定數據的分析和處理問題。粗糙集用于從數據庫中發現分類規則的基本思想是將數據庫中的屬性分為條件屬性和結論屬性，對數據庫中的元組根據各個屬性不同的屬性值分成相應的子集，然后對條件屬性劃分的子集與結論屬性劃分的子集之間上下近似關系生成判定規則。所有相似對象的集合稱為初等集合，形成知識的基本成分。任何初等集合的并集稱為精確集，否則，一個集合就是粗糙的(不精確的)。每個粗糙集都具有邊界元素，也就是那些既不能確定為集合元素，也不能確定為集合補集元素的元素。粗糙集理論可以應用于數據挖掘中的分類、發現不準確數據或噪聲數據內在的結構聯系。
8.支持向量機。支持向量機(SVM)是在統計學習理論的基礎上發展出來的一種新的機器學習方法。它基于結構風險最小化原則上的，盡量提高學習機的泛化能力，具有良好的推廣性能和較好的分類精確性，能有效的解決過學習問題，現已成為訓練多層感知器、RBF神經網絡和多項式神經元網絡的替代性方法。另外，支持向量機算法是一個凸優化問題，局部最優解一定是全局最優解，這些特點都是包括神經元網絡在內的其他算法所不能及的。支持向量機可以應用于數據挖掘的分類、回歸、對未知事物的探索等方面。
事實上，任何一種挖掘工具往往是根據具體問題來選擇合適挖掘方法，很難說哪種方法好，那種方法劣，而是視具體問題而定。
三、結束語
目前，數據挖掘技術雖然得到了一定程度的應用，并取得了顯著成效，但仍存在著許多尚未解決的問題。隨著人們對數據挖掘技術的深人研究，數據挖掘技術必將在更加廣泛的領域得到應用，并取得更加顯著的效果。
參考文獻:
蘇新寧楊建林鄧三鴻等:數據挖掘理論與技術[M].北京:科學技術文獻出版社,2003
挖掘技術論文范文第2篇
電子商務既包括了低層次的電子貿易等，還包括了利用Internet網絡開展的貿易活動，在多個環節中實現。電子商務的發展極大地改變了銷售商和顧客之間的關系，在紡織業電子商務采用Web數據挖掘主要包括以下幾點作用。電子商務進行Web數據挖掘的數據源主要包括查詢數據、Web頁面、在線市場數據等。服務器數據主要是指用戶在訪問電子商務網站中所產生的各種信息，如服務器Web日志文件。查詢數據通過搜索引擎產生的查詢數據，是一種比較典型的數據。服務器數據是網絡信息的中轉站，服務器數據一般具有防火墻功能，是網絡信息的中轉站，采用緩存功能，能夠大大減少服務器的網絡流量，加快運行速度。任何一個電子商務網站在Web數據挖掘過程開始之前需要進行數據挖掘，包括數據的準備、挖掘操作以及解釋過程等。Web數據挖掘應用到紡織業電子商務中，能夠幫助企業更好的掌握生產狀態，更加快速的提出企業的銷售信息，準確把握市場銷售的變化，進而提高紡織企業對市場的應對能力，也能提高企業對生產的控制和管理能力，最大程度利用人力資源和物理資源，提高經濟效益。客戶關系管理是一種以客戶為中心的經營策略，指導企業的開發發展和銷售，提高企業的競爭能力，采用Web數據挖掘技術能夠最大限度的利用客戶資源，對客戶進行分類，尋找潛在的價值，加強紡織業客戶的管理工作。企業的信用狀況將會嚴重影響企業的發展，利用Web數據挖掘技術能夠跟蹤調查企業的經營情況，為保證體系提供數據資料。客戶在選擇任何一種銷售商并沒有太大差別，企業本身想要留住客戶，就需要想辦法讓客戶駐留更長的時間，想要根據客戶的習慣來設計，就需要了解客戶的興趣和需求，動態調整頁面，滿足用戶的需求，挖掘客戶訪問信息，進而了解客戶的需求。根據序列發現客戶瀏覽行為的信息，明白客戶的需求，根據顧客的需求來設計別出心載的界面，增加客戶的駐留時間。Web數據挖掘在應用中能夠幫助紡織企業更好的挖掘潛在的信息，商家可以根據潛在客戶的需求和愿望來進行分類，正確的分類新客戶，判斷潛在的新客戶，強化顯示客戶的需求，保證企業獲得更高的客戶收益。紡織業電子商務在應用Web數據挖掘中能夠改進Web站點的設計，提高站點的效率。紡織業電子商務Web數據挖掘的使用不在依照專家來進行設計，而是根據客戶的意愿來進行設計，利用關聯規則來進行推理，發現潛在的規律，為客戶的下次訪問提供幫助。紡織業電子商務應用Web數據挖掘能夠改變營銷機制，在一般企業的宣傳中可以看到，花費大量的資金來進行宣傳，所起到的效果不是很好，若是通過電子產品的的方式就能得到更好的營銷效果。
2、紡織業電子商務面向Web挖掘的新型架構
2.1Web數據挖掘的流程
采用數據挖掘技術流程為特征信息的識別制定目標問題的描述關聯分析聚類決策樹等。紡織業電子商務網絡在挖掘數據中首先需要記錄調庫眼特征，包括購買歷史、廣告歷史等信息。目標制定流程是尋找不同的隱含模式，關聯分析主要是發現顧客喜愛的商品組合，聚類則是找到能夠提供訪問者特征的報告，決策樹就是流程圖，采用最少的步驟解決問題。先記錄訪問者的條款特征，當訪問者訪問網站時能夠逐漸積累訪問者的數據，交互信息包括廣告歷史等。在網上進行交易的最大優點在于能夠有效的評估訪問者的反應，采用數據挖掘技術能夠得到更好的效果。電子商務網站想要將顧客購買信息這些信息集中在一起，容易出現瀏覽中出現遺漏的情況，在流程設計中采用聚類，能夠確定網站的數據，向不同的訪問者提供相應的報告。
2.2紡織業電子商務面向Web挖掘的新型架構
2.2.1Web挖掘關鍵技術
Web服務的體系結構主要動作構成包括服務注冊中心、服務請求者、服務提供者等，服務提供者就是一種可通過網絡地址訪問的實體，服務請求者是一個應用程序的服務，服務注冊中心是聯系服務提供者和請求者。Web服務協議可以分為網絡傳輸層、消息層、模型層等。網絡傳輸層是Web服務協議棧的基礎，可以采用任何格式，要求具有安全性、性能以及可靠性。數據表示層主要是提供數據描述手段，標準數據建模語言主要是XML。基于XML的消息層提供一個松散的、分布環境，是在分布式的環境中交換信息的輕量級協議。服務描述層主要是提供認識機制，服務分線層在實現中創建一個獨立的開放框架，發現Web服務的功能，Web服務工作流語言是協議棧頂層的標準語言。Web服務的關鍵技術主要包括SOAP協議、WSDL描述方式等，SOAP協議是分布式環境中交換信息的簡單協議，能夠與現有通信技術最大程度地兼容，獨立于應用程度對象模型、語言和運行平臺等，本身不定義任何應用語義，一個SOAP信息是一個XML文檔，AOAP規范主要由信封、編碼規則、綁定等組成，AOAP信封定義整體的消息表示框架。移動Agent技術應用到電子商務中有非常大的優勢，移動Agent技術具有響應性、自主性以及主動性等特征，應用到電子商務系統中能夠減少電子商務活動的通信代價，減少網上原始數據的流量。電子商務中的教育要求包括訪問流程信息，要求系統對環境的變化做出實時的反應，由中央處理器將移動Agent派遣到系統局部點激活消除隱患。
2.2.2Web挖掘平臺設計
產品的功能實現在Web數據挖掘平臺的設計中至關重要，要求數據挖掘平臺具有動態、可伸縮性，能夠根據市場需求的變化而隨之變化，還要求具有足夠的穩定性和可靠性。在進行架構設計時，需要注意架構的合理性、簡潔性和可擴展性。根據數據挖掘、Web服務和相關結束，設計數據挖掘架構，見圖1所示，Web服務的組合由Agent負責，待返回結果后，能夠有效解決數據的分布性、可擴展性等，負責服務之間的通信，降低網絡通信的負擔，減少相應時間，實現挖掘算法庫的動態管理。在挖掘平臺的設計中，各種挖掘算法均采用采用Web服務封裝，實現挖掘系統與算法的耦合。各個Agent模塊之間相互獨立。架構邏輯層主要分為4層，數據存儲層為最底層，數據處理層主要包括Web服務的架構和數據挖掘的是吸納，在Agent環境中將XML文件轉換，將查詢結果再打包成XML文檔，形成模式集合最后提供給客戶信息，把訪問層和邏輯層設計為數據訪問的功能封裝。客戶端的設計主要包括胖客戶端和瘦客戶端，大部分的系統功能集中在胖客戶端。典型的Agent結構應用到Web服務，其他的Agent搜尋和定位這些系統。移動Agent應用到Web數據挖掘中能夠彌補很多的不足。在Web挖掘架構設計中，獨立出了搜索引擎，使得搜索引擎更加具有靈活性。傳統的數據挖掘引擎主要包括算法調用模塊和算法管理模塊等，算法分布Agent子模塊股則命令的傳輸，向UDDI請求，刪除已有的挖掘算法等功能，UDDI服務器與Agent相互交換信息生成算法的WSDL文檔，將信息保存到UDDI服務器上，完成任務。
3、Web挖掘原型系統的實現
挖掘技術論文范文第3篇
目前的垃圾短信過濾的方法主要有黑名單和白名單監控技術，但是短信中心對黑白名單處理數量有上限要求；基于關鍵字的過濾技術，但是這種技術不能靈活識別和更新關鍵字；基于內容的過濾技術，可分為基于規則的過濾和基于概率統計的過濾；基于數據挖掘方法的垃圾短信用戶識別，目前基本上都使用IBMSPSSModeler平臺的決策樹和邏輯回歸經典算法識別垃圾短信用戶，由于選取的建模數據不全面以及算法本身各自存在不足使得建模效果受到影響。為建立白名單和科學封堵模型相結合的垃圾短信治理模式，實現精細化、行為級、高效性的垃圾短信治理，本方案提出了基于客戶綜合特征分析的垃圾短信治理技術方案：基于隨機森林分類的垃圾短信用戶預測模型。通過客戶入網屬性，客戶通信行為信息、客戶賬單信息等多個維度構建模型，對垃圾短信號碼進行識別和治理。相比傳統基于短信內容識別、發送量控制的事中控制，本系統能夠進行垃圾短信發送行為預測，配合垃圾短信攔截系統將垃圾短信在未形成大規模發送前攔截。實驗結果證明該模型能夠有效的識別垃圾短信號碼，對監控系統攔截垃圾短信起到很好的輔助作用。
2大數據挖掘的原理與優勢
大數據是指數據量很大（一般是TB到PB數量級）的巨量資料，無法通過主流軟件工具，在合理時間內完成數據處理并獲取有價值的信息。數據大多以非結構化或者半結構化數據為主，大數據具有4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity。大數據處理的一般思路是數據壓縮、數據抽樣、數據挖掘等。數據挖掘是一種新的信息處理技術，其主要特點是對商業數據庫中的大量業務數據進行抽取、轉換、分析和其它模型化處理，從中提取輔助商業決策的關鍵性數據。利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、推薦系統等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。大數據挖據的數據源和處理方式對比。
3數據挖據流程和模型選取
3.1數據挖掘的主要流程
數據挖掘主要包括以下6大步驟。
（1）商業理解：確定挖掘目標以及產生一個項目計劃。
（2）數據理解：知曉有哪些數據，以及數據的特征是什么。
（3）數據準備：對數據作出轉換、清洗、選擇、合并等工作。
（4）建模：根據挖掘目標確定適合的模型，建模并對模型進行評估。
（5）模型評估：評估建模效果，對效果較差的結果我們需要分析原因。
（6）結果部署：用所建挖掘模型去解決實際問題，它還包括了監督、維持、產生最終報表、重新評估模型等過程。
3.2垃圾短信治理指標體系設計
垃圾短信用戶識別建模數據主要從信令監測系統、經營分析系統獲取，所獲取的用戶行為數據主要包括用戶通信行為信息、用戶基礎業務屬性、用戶通信業務信息等7個維度。其中，用戶通信行為信息包括活動軌跡、終端IMEI和數據業務訪問等信息。
3.3模型的選取
對白名單用戶的識別可以利用社交網絡模型與業務規則相結合的方法。利用社交網絡進行白名單用戶識別，重點考慮用戶之間發生的通信行為、增值業務交互行為等群體行為，通過對用戶之間關系的辨識。本文建模的重點著眼于垃圾短信用戶的識別及其治理。
3.3.1現有垃圾短信識別模型的優勢與不足
識別垃圾短信用戶是數據挖掘中的分類問題，數據挖掘中常用的分類算法主要有邏輯回歸、決策樹、貝葉斯網絡等算法。其中，神經網絡因本身算法的復雜性，造成模型結果解釋性較差，模型落地較困難而很少在實際項目中使用。目前識別垃圾短信的數據挖掘模型基本上為邏輯回歸模型和決策樹模型。決策樹模型主要具有以下優勢：模型非常直觀，容易讓人理解和應用；決策樹搭建和應用的速度比較快；決策樹對于數據分布沒有嚴格要求；受缺失值和極端值對模型的影響很小。但是，使用決策樹作為垃圾短信用戶識別模型主要存在以下不足。
（1）決策樹最大缺點是其原理中的貪心算法。貪心算法總是做出在當前看來最好的選擇，卻不從整體上思考最優的劃分，因此，它所做的選擇只能是某種意義上的局部最優選擇。
（2）決策樹缺乏像回歸或者聚類那樣豐富多樣的檢測指標和評價方法。
（3）容易出現過擬合。當某些自變量的類別數量比較多，或者自變量是區間型時，決策樹過擬合的危險性會增加。
（4）決策樹算法對區間型自變量進行分箱操作時，無論是否考慮了順序因素，都有可能因分箱喪失某些重要信息。尤其是當分箱前的區間變量與目標變量有明顯的線性關系時，這種分箱操作造成的信息損失更為明顯。
相比于數據挖掘建模常用的其它算法如決策樹、神經網絡、支持向量機等，邏輯回歸技術是最成熟，得到廣泛應用，邏輯回歸模型主要存在以下不足。
（1）變量之間的多重共線性會對模型造成影響。
（2）應刪除異常值，否則它會給模型帶來很大干擾。
（3）邏輯回歸模型本身不能處理缺失值，所以應用邏輯回歸算法時，要注意針對缺失值進行適當處理，或者賦值，或者替換，或者刪除。
3.3.2垃圾短信識別預測模型選取
鑒于目前研究者對垃圾短信識別使用的決策樹和邏輯回歸模型存在較多不足之處，本文從模型算法上對其進行改進，力求得到更加科學合理的垃圾短信識別預測模型。本文使用的數據挖掘模型為隨機森林模型。
3.3.2.1模型簡介
隨機森林（RandomForest）算法是一種專門為決策樹分類器設計的優化方法。它綜合了多棵決策樹模型的預測結果，其中的每棵樹都是基于隨機樣本的一個獨立集合的值產生的。隨機森林和使用決策樹作為基本分類器的Bagging有些類似。以決策樹為基本模型的Bagging在每次自助法（Boostrap）放回抽樣之后，產生一棵決策樹，抽多少樣本就生成多少棵樹，在生成這些樹的時候沒有進行更多的干預。而隨機森林也是進行許多次自助法放回抽樣，所得到的樣本數目及由此建立的決策樹數量要大大多于Bagging的樣本數目。隨機森林與Bagging的關鍵區別在于，在生成每棵樹的時候，每個節點變量都僅僅在隨機選出的少數變量中產生。因此，不但樣本是隨機的，就連每個節點變量產生都有相當大的隨機性。隨機森林讓每棵樹盡可能生長，而不進行修剪。隨機森林算法主要包括決策樹的生長和投票過程。隨機森林中單棵樹的生長可概括為以下幾步。
（1）使用Bagging方法形成個別的訓練集:假設原始訓練集中的樣本數為N，從中有放回地隨機選取N個樣本形成一個新的訓練集，以此生成一棵分類樹。
（2）隨機選擇特征(指評估指標，以下同)對分類樹的節點進行分裂:假設共有M個特征，指定一個正整數m<M，在每個內部節點，從M個特征中隨機抽取m個特征作為候選特征，選擇這m個特征上最好的分裂方式對節點進行分裂。在整個森林的生長過程中，m的值保持不變。
（3）每棵樹任其生長，不進行剪枝。Bagging方法形成新的訓練集和隨機選擇特征進行分裂，使得隨機森林能較好地容忍噪聲，并且能降低單棵樹之間的相關性；單棵樹不剪枝能得到低偏差的分類樹，同時保證了分類樹的分類效能(Strength)，分類樹的分類效能是指分類樹對新的測試數據的分類準確率。
3.3.2.2隨機森林分類預測模型的主要優勢
（1）隨機森林的預測精度高，它可以產生高準確度的分類器。
（2）可以處理相當多的輸入變量。隨機森林不懼怕很大的維數，即使有數千個變量，也不必刪除，它也會給出分類中各個變量的重要性。
（3）當在構建隨機森林模型時候，對GenerlizationError估計是無偏估計。
（4）隨機森林在設計上具有很快訓練速度，訓練出結果模型不必花費大量時間。
（5）對缺失值和極端值具有很強容忍能力，即使有較多缺失數據仍可以維持準確度。
（6）當遇到分類數據不平衡時，可以較好地平衡誤差。
（7）隨機森林算法并不會導致過擬合。定義組合分類器的總體分類效能s為：s=Ex,ymg(x,y)。若用ρ表示每棵分類樹之間相關度的均值，則隨機森林的泛化誤差PE的上界可由下式給出:PE*≤ρ(1-s2)/s2。當隨機森林有相當多的分類樹時，隨機森林的泛化誤差幾乎處處收斂于一個有限值。因此，隨著森林中分類樹數目的增長，隨機森林算法并不會導致過擬合。
（8）隨機森林在模型訓練過程中，能夠對特征之間的相互影響行為做出檢測。隨機森林算法具有以上優勢，在垃圾短信治理預測中具有應用的優勢，本文采用隨機森林模型作為垃圾短信用戶的分類預測。綜上所述，隨機森林模型主要在不會出現過擬合、訓練精度高、能處理大量輸入變量并輸出變量重要性3個方面優越于決策樹模型；在容忍缺失值和極端值方面明顯優越于邏輯回歸模型。隨機森林模型在算法設計上有效彌補了決策樹和邏輯回歸模型的不足之處，在垃圾短信識別分類預測中具有較好的應用價值。
3.3.2.3垃圾短信數據挖掘模型構建
通過前述的商業理解確定了垃圾短信識別業務需求，并進行數據理解構建了垃圾短信識別指標體系，再抽取需要的數據，并進行數據清洗、轉換、衍生變量計算等步驟，具備了建模的目標數據，接下來的任務就是通過隨機森林模型構建垃圾短信分類預測模型，對垃圾短信用戶進行識別。
3.4用戶分類治理策略
通過隨機森林模型的識別，根據用戶是垃圾短信發送者的可能性評估，制定不同的治理策略，如圖3所示。實際的執行過程中，需要根據清單的范圍大小，適當的調整預測概率門限，以保證策略執行的效果，同時避免過多的正常用戶的業務感知受到影響。
4垃圾短信治理平臺的實現
4.1系統架構
垃圾短信治理平臺的數據來源較多，需要處理的數據量也非常大，因此，數據采集和數據處理過程是相互影響的過程。垃圾短信治理平臺的系統架構圖如圖4所示。
（1）數據采集層：是垃圾短信治理平臺與多個數據庫來源的安全訪問接口，通過數據采集層實現數據挖掘和分析所需要的基礎信息：用戶屬性信息、用戶卡號信息、用戶業務記錄、用戶的位置信息和消費記錄。
（2）數據處理層：需要根據數據挖掘的需求，將采集的基礎數據轉換為業務服務層可以使用的數據，通過對基礎數據進行整形、清洗和預處理，為后續的數據挖掘做好數據準備。
（3）業務服務層：主要包括應用和安全服務兩個部分，應用包括數據查詢統計服務、用戶查詢服務和GIS應用服務，同時，補充報表服務和文件管理服務以方便日常的工作。通過外部接口服務，可以部署相應的權限管理、數據管理維護以及注冊服務等，降低系統的風險，保證信息的安全傳遞。
（4）功能模塊：主要是根據客戶需求，定制開發的功能單元，功能模塊的個數以實際部署的情況為準。以圖4垃圾短信治理平臺的系統架構圖某省公司的定制模塊為例，主要包括指標查詢模塊、垃圾短信治理模塊、用戶綜合信息分析模塊和市場支撐應用模塊4個部分。
4.2效果展現
針對不同的部門或用戶，垃圾短信治理平臺展現不同的數據，主要包括以下的結果展現方式。
（1）治理效果掌控：通過指標查詢系統，及時掌握垃圾短信的治理效果，發現工作的成果和風險，達到及時發現問題并快速響應的目的。
（2）治理效率提升：通過垃圾短信治理模塊，快速準確識別垃圾短信源頭并定位區域，下發至地市公司快速處理，減小垃圾短信帶來的不良社會影響。
（3）實現預先管控：通過用戶綜合信息分析模塊，可以對潛在的具有垃圾短信源頭特征的風險終端進行監控、通過外呼、資費信息等情況，提前發現和治理潛在垃圾短信源。
（4）渠道規范化：市場部門通過渠道信息和卡號信息，對一些垃圾短信來源集中的渠道的發卡進行監督和嚴格控制，從源頭上減少垃圾短信的源頭。
挖掘技術論文范文第4篇
1分類。分類技術可解決事件的歸類問題，在應用時，不僅可以完成數據分析的任務，還能對未來的數據類型進行必要的預測，比如，充分運用分類技術對客戶的具體傾向進行預測，確定客戶是否對相關研究感興趣，該技術方法也可應用在醫療領域，針對患者的病情，通過分類技術選取適宜的藥物。
2回歸。回歸技術的核心為已知變量的數值，在此基礎上，對其他種類的變量實施必要的預測。在一般條件下，回歸技術充分發揮了線性回歸的實際效果，但從現實的角度講，并不是所有問題都能用基本的線性回歸進行分析和解決的，為了更好的適應這些實際的問題，相關人員對此也正在著手研究全新的方法，并已取得了顯著的效果，許多新型分析方法應運而生，比如邏輯回歸以及神經網絡等。
3時間序列。時間序列技術實際上就是以過去的變量為基礎，分析和預測下一階段變量的方法。與回歸技術相同，同樣都是運用現有的組員完成預測任務的，但資源的時間序列是存在一定差異的。時間序列技術通常是在完整的時間流中截選一個時間區間，對應數據形成一整套單元，最后將此單元在時間流上進行滑動，從而獲取訓練集。
4描述型。圖形與可視化工具是十分重要的，是相關人員完成快速分析任務的重要手段之一，改善了傳統數據的枯燥與乏味，不僅實現了數據整體的分析，還能對其中的每一個細節實施細致的觀察與分析，在圖形模式的支持下，人們可以更容易的了解到數據信息中潛在的相互關系和模式。
5關聯分析。關聯分析技術是指在數據庫中快速獲取數據的相關性。較為常用的技術方法主要有兩種，分別為關聯規則與序列模式，其中關聯規則是在相同時間中存在的不同項之間的相關性，而序列模式的研究對象主要為具體的事件。
6聚類。聚類技術實質上就是數據庫的分類，組間差別盡可能的明顯，而同一組內的數據要盡可能的相似或相同。聚類技術與分類技術存在很大的區別，在實施聚類以前，并不了解數據組的具體數量，分組的方法和依據也不知曉，所以在聚類完成以后，需要得到專業人士的分析和解釋。
二、經濟普查的根本目的與重要意義
1.根本目的。經濟普查是為了充分了解我國產業現階段發展的具體規模和實際效益，并創建完善的基本單位數據庫和對應的管理系統，為社會可持續發展方針的落實奠定堅實的基礎，同時也為國民經濟的快速發展獻計獻策。經濟普查的基本目標是了解情況，建立相應數據庫則是必要的手段，最終目的是促進我國國民經濟的快速發展與壯大。
2.重要意義。經濟普查數據信息屬公共產品范疇，既是黨和政府認識我國基本國情的重要依據，也是判斷各行業發展與走向的有效方法。經濟普查的全面開展與落實，可以為廣大人民群眾開創更多的就業渠道，改善人們的生活質量，使國民經濟的改革與建設更加完善與全面。
三、經濟普查數據挖掘方法的應用
1.注冊服務器。在經濟普查中運用書庫挖掘方法，首先應注冊服務器。分析服務器是數據分析的主體，有著不可取代的作用，因此分析服務器一般為首要的注冊對象，其他種類的注冊對象都是它的一部分。通常情況下，分析服務器名稱要與對應網絡名稱保持一致。
2.創建數據倉庫。在分析服務器注冊完成以后，即可在該服務器的基礎上建立各類數據庫，由于數據庫中還缺乏具體的對象，因此可認定該數據庫為空。為了使其發揮出更好的挖掘效果，還需充分考慮實際情況，創建適宜的研究對象。在計算機硬盤中尋找對應的安裝目錄，并在下分的子文件找到并觀察經濟普查工作的數據庫，確定文件的實際大小，在文件中存在數據庫操作方面所需的文件，這些文件主要以事件日志及數據的方式存在，且初始物理大小均為1M，在運行時一般以10%的速度增長。
3.建立索引。在上述操作完成以后，即可建立經濟普查相關的數據庫，但數據庫本身只是一種數據信息的存儲單元，想要使其發揮出最佳的效果，還需在數據庫的基礎上建立數據表，并建立與SQL操作所對應數據源，實際情況中滿足選取條件的數據源有很多種，由于該操作事先已經完成了數據表的建立，所以該數據庫中的數據類型僅有SQL這一種形式。
4.連接數據源。一般而言，數據庫創建完成以后的首要建立目標為數據源，數據源在數據庫中具有指定源數據的作用，數據庫的基本數據類型有很多種形式，為了滿足數據庫使用的基本需求，可在同一種數據庫中設置多種數據源。連接數據源是為了讓數據挖掘更好的進行，在數據源連接完成以后，可在相關軟件的支持下，完成數據挖掘的各項操作。
四、結語
挖掘技術論文范文第5篇
[關鍵詞]文本挖掘人 文社科 技術應用
[分類號]TP391
[文本挖掘概述
文本挖掘(text mining)是一個跨學科的交叉研究領域，涉及到數據挖掘、機器學習、統計學、自然語言處理、可視化技術、數據庫技術等多個學科領域的知識和技術。目前關于文本挖掘并沒有統一的定義，關于文本挖掘的名稱亦有“文本數據挖掘(text data mining)”或“文本知識發現(knowledge discovery in text)”等不同說法。一個比較廣泛使用的定義是：文本挖掘是指為了發現知識，從文本數據中抽取隱含的、以前未知的、潛在有用的模式的過程。它是一個分析文本數據，抽取文本信息，進而發現文本知識的過程。
一個完整的文本挖掘過程一般包括預處理、模式挖掘、模式評價等多個步驟，其中包含了多種文本處理與挖掘技術，如數據預處理技術中的分詞、特征表示、特征提取技術，挖掘分析技術中的文本結構分析、文本摘要、文本分類、文本聚類、關聯規則、分布分析與趨勢預測等技術以及信息展示中的可視化技術等。
文本挖掘技術拓展了現有的數據挖掘技術，把挖掘的對象從結構化的數值數據擴展到非結構化的文本數據，因此可以幫助我們從海量的文本數據中發現新的模式、模型、規則、趨勢等知識，目前在很多領域得到了廣泛應用。文獻計量的結果表明，近年來國際上文本挖掘的研究論文呈迅猛上升勢頭。以“text mining”為主題詞在Web of Knowledge(WoK)中檢索可得與文本挖掘相關的論文3 049篇(截至2010年)，且呈逐年上升的趨勢。從WoK學科統計來看，目前文本挖掘技術的研究主要集中于計算機科學、計算生物學、數學、醫藥信息學、生物化學與分子化學、信息科學、醫學等自然科學領域，論文總數占文獻總量的82％。相比而言，人文社會科學領域的論文則較少，兩者之和為18％，其中人文科學僅為1％。
由于互聯網時代學術資源生產與傳遞方式的變化，以新的方法和技術從海量文本中發現隱含的知識和模式，成為情報學中最有前景的領域之一。由于人文社科文獻的非結構化特征更加明顯，文獻中包含的隱性內容更多，能否在人文社科領域成功運用文本挖掘就成為了檢驗文本挖掘的方法論優勢的試金石。本文以文本挖掘的幾個關鍵技術——信息抽取、文本分類、文本聚類、關聯規則、模式發現與可視化技術為主要線索，分析發現文本挖掘技術在人文社科研究中的應用特點，以便為人文社科研究中更加自覺地應用文本挖掘方法提供新的思路。
2、信息抽取應用
信息抽取(information extraction)是文本挖掘的前-端技術，它從文本對象中抽取預先指定的實體、關系、事件等信息，形成結構化的數據并輸入數據庫。信息抽取所獲得的結構化信息片段從一個角度反映了文本內容的內在特征，因此通過機器學習等方法可以從中發現知識、挖掘知識，為科學研究提供有力的支持。
信息抽取作為一門獨立的內容處理技術，其本身在商業、情報分析、數字圖書館等領域有著廣泛的應用，已有較多專門的信息抽取系統投入商用。在人文社科研究中，信息抽取常常作為文本挖掘的一個重要步驟，作為知識發現技術的前端和基礎。文獻構建了基于信息抽取的文本挖掘模型，均把信息抽取作為文本挖掘的一個重要組成部分，是提高文本挖掘效率的一個手段。不僅討論了信息抽取對文本挖掘的作用，而且證實了通過文本挖掘得出的規則對信息抽取系統具有指導作用。除了作為文本挖掘的前端技術，信息抽取技術在改善信息檢索、輔助知識發現方面在人文社科研究中有著較多的應用。
2.1 改善信息檢索
傳統的信息檢索只能通過關鍵詞與文檔的匹配返回與用戶需求相關的文檔，而信息抽取則可以幫助用戶直接定位所需的信息，無需閱讀文檔的全部內容。由于在處理海量數據時具有出色表現，信息抽取在多個人文社科領域得到了應用。在古典文學研究領域，德國萊比錫大學承擔的eAQUA項目從古典文獻資料(公元前3000年一公元600年)中抽取特定領域的知識，并通過eAQUA門戶免費提供這些知識。在文獻中，英國倫敦國王學院的Matteo(2010)介紹了一個信息抽取在古典文學中的應用研究項目，該項目旨在對當代關于古希臘和拉丁文學作品進行研究的二手文獻進行實體抽取，并提供與原始文獻之間的關聯，從而提供更高級的信息展示和檢索功能。在社會學領域，英國聯合信息系統委員會(JISC)資助的ASSERT E’’項目綜合利用信息抽取、文本聚類等技術提供了一個自動生成文獻綜述的系統。信息抽取技術與信息檢索技術互相融合滲透，為人文社科領域海量信息資源的獲取提供了極大的便利。
2.2 輔助知識發現
