数据挖掘技术论文范文【8篇】

无论是在学校还是在社会中，大家肯定对论文都不陌生吧，论文可以推广经验，交流认识。还是对论文一筹莫展吗？这次差异网为您整理了8篇《数据挖掘技术论文范文》，可以帮助到您，就是差异网小编最大的乐趣哦。

数据挖掘论文 篇一

1.1数据挖掘相关技术数据挖掘相关技术介绍如下[6]：(1)决策树：在表示决策集合或分类时采用树形结构，在这一过程中发现规律并产生规则，找到数据库中有着最大信息量的字段，从而可建立起决策树的人工智能及识别技术。(2)聚类分析：聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。它是一种重要的人类行为。(3)关联分析：关联分析又称关联挖掘，就是在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、因果、关联或相关性结构。也可以说，关联分析是用来发现有关交易的数据库中不同商品（项）之间的联系。(4)神经网络方法：顾名思义，类似于生物的神经结构，由大量简单的神经元，通过非常丰富和完善的连接组成自适应的非线性动态系统，具有自适应、自组织、自学习、联想记忆、分布存储、大规模并行处理等功能。粗集方法：也就是在数据库里把行为对象列视为元素，将不同对象在某个(或多个)属性上取值相同定义为等价关系R。其等价类为满足R的对象组成的集合[5]。

1.2IBMSPSSModelerIBMSPSSModeler是一个数据挖掘工作台，用于帮助用户快速直观地构建预测模型，而无需进行编程。其精密的数据挖掘技术使用户能够对结果进行建模，了解哪些因素会对结果产生影响。它还能可提供数据挖掘相关的数据提取、转换、分析建模、评估、部署等全过程的功能[3]。通常，SPSSModeler将数据以一条条记录的形式读入，然后通过对数据进行一系列操作，最后将其发送至某个地方（可以是模型，或某种格式的数据输出）[3]。使用SPSSModeler处理数据的三个步骤：（1）将数据读入SPSSModeler；（2）通过一系列操纵运行数据；（3）将数据发送到目标位置。

2客户流失预测分析

2.1数据预处理数据预处理[6]，将需要的客户投保数据按照业务预测分析的要求，将数据抽取到中间数据中，同时对数据清洗和转换，满足业务预测分析要求。每日凌晨调用存储过程将核心业务系统数据提取到中间数据库，寿险业务数据与其他数据一样，存在不安全和不一致时，数据清洗与转换可以帮助提升数据质量，进而提升数据挖掘进程的有效性和准确性。数据清洗主要包括：遗漏数据清洗，错误数据处理，垃圾数据处理[1]。

2.2数据选取数据预处理后，可以从中得到投保人的投保信息，包括投保人姓名，投保年龄（有效保单为当前年龄，无效保单为退保年龄），保费，投保年期，保单状态等。数据如图1所示。

2.3客户流失预测模型建立寿险业务按渠道来分可分为个人保险、团体保险、银行保险、网销保险、经代保险五类。由于团体保险在寿险公司发展比较缓慢，团险业务基本属于停滞阶段。结合寿险公司的营销特点，选定个人保单作为分析的对象，通过IBMSPSSModeler预测模型工具[3]，使用决策树预测模型对客户流失进行预测分析。

2.4结果分析通过使用IBMSPSSModeler决策类预测模型分析某寿险公司2013年个人客户承保情况来看有以下规则：（1）投保年数在1年以内，首期保费在0～2000元或大于9997.130保费的客户比较容易流失。（2）保单终止保单中，女性客户较男性客户容易流失。（3）投保年数在2年以上，湖北及河北分支机构客户流失率比较容易流失。（4）分红寿险相对传统寿险，健康寿险的客户比较容易流失[1]。

3总结

本文在IBMSPSSModeler软件应用的基础上，根据现有的寿险业务数据信息，利用数据挖掘的决策树预测模型，对寿险进行流失规则的分析，比较全面的了解了寿险公司客户流失的原因，并建立客户流失的决策树预测模型，便于公司客户服务部对现有客户采取合适的措施防止客户流失，从而达到保留现有客户的目的。

数据挖掘论文 篇二

数据挖掘技术是近些年发展起来的一门新兴学科，它涉及到数据库和人工智能等多个领域。随着计算机技术的普及数据库产生大量数据，能够从这些大量数据中抽取出有价值信息的技术称之为数据挖掘技术。数据挖掘方法有统计学方法、关联规则挖掘、决策树方法、聚类方法等八种方法，关联规则是其中最常用的研究方法。关联规则算法是1993年由R.Atal,Inipusqi,Sqtm三人提出的Apriori算法，是指从海量数据中挖掘出有价值的能够揭示实体和数据项间某些隐藏的联系的有关知识，其中描述关联规则的两个重要概念分别是Suppor（t支持度）和Confi-dence（可信度）。只有当Support和Confidence两者都较高的关联规则才是有效的、需要进一步进行分析和应用的规则。

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部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部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。

2、副教授类的教师科研立项得分很高，而讲师类教师和助教类教师的科研立项得分很低，这样符合实际情况。因为副教授类的教师有一定的教学经验，并且很多副教授类的教师还想晋职称，所以大多数副教授类教师都会申请一些课题。而对于讲师类和助教类的教师，由于教学经验不足很少能进行省级以上的课题研究，因此这两类教师的科研立项分数不高。针对这样的结果，在今后的科研工作中，科研处可以采用一帮一、结对子的形式来帮助年轻教师，这样可以使青年教师参与到老教师的科研课题研究工作中去，在课题研究工程中提高科研能力和教学能力。

数据挖掘论文 篇三

[关键词]数据挖掘数据挖掘方法

随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。但大量的数据往往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（DataMining）技术由此应运而生。

一、数据挖掘的定义

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的过程。

二、数据挖掘的方法

1.统计方法。传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法，常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具，处理数据挖掘中的分类问题，回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型，在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归，还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响，是许多挖掘应用中有力的工具之一。

2.关联规则。关联规则是一种简单，实用的分析规则，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。关联规则在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系，原因之一是它不受只选择一个因变量的限制。大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，但是，并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，要对这些规则要进行有效的评价，筛选有意义的关联规则。

3.聚类分析。聚类分析是根据所选样本间关联的标准将其划分成几个组，同组内的样本具有较高的相似度，不同组的则相异，常用的技术有分裂算法，凝聚算法，划分聚类和增量聚类。聚类方法适合于探讨样本间的内部关系，从而对样本结构做出合理的评价，此外，聚类分析还用于对孤立点的检测。并非由聚类分析算法得到的类对决策都有效，在运用某一个算法之前，一般要先对数据的聚类趋势进行检验。

4.决策树方法。决策树学习是一种通过逼近离散值目标函数的方法，通过把实例从根结点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每个结点说明了对实例的某个属性的测试，该结点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值，分类实例的方法是从这棵树的根结点开始，测试这个结点指定的属性，然后按照给定实例的该属性值对应的树枝向下移动。决策树方法是要应用于数据挖掘的分类方面。

5.神经网络。神经网络建立在自学习的数学模型基础之上，能够对大量复杂的数据进行分析，并可以完成对人脑或其他计算机来说极为复杂的模式抽取及趋势分析，神经网络既可以表现为有指导的学习也可以是无指导聚类，无论哪种，输入到神经网络中的值都是数值型的。人工神经元网络模拟人脑神经元结构，建立三大类多种神经元网络，具有非线形映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体的作用、高度的自学习、自组织和自适应能力的种种优点。

6.遗传算法。遗传算法是一种受生物进化启发的学习方法，通过变异和重组当前己知的最好假设来生成后续的假设。每一步，通过使用目前适应性最高的假设的后代替代群体的某个部分，来更新当前群体的一组假设，来实现各个个体的适应性的提高。遗传算法由三个基本过程组成：繁殖(选择)是从一个旧种群(父代)选出生命力强的个体，产生新种群(后代)的过程；交叉〔重组)选择两个不同个体〔染色体)的部分(基因)进行交换，形成新个体的过程；变异(突变)是对某些个体的某些基因进行变异的过程。在数据挖掘中，可以被用作评估其他算法的适合度。

7.粗糙集。粗糙集能够在缺少关于数据先验知识的情况下，只以考察数据的分类能力为基础，解决模糊或不确定数据的分析和处理问题。粗糙集用于从数据库中发现分类规则的基本思想是将数据库中的属性分为条件属性和结论属性，对数据库中的元组根据各个属性不同的属性值分成相应的子集，然后对条件属性划分的子集与结论属性划分的子集之间上下近似关系生成判定规则。所有相似对象的集合称为初等集合，形成知识的基本成分。任何初等集合的并集称为精确集，否则，一个集合就是粗糙的(不精确的)。每个粗糙集都具有边界元素，也就是那些既不能确定为集合元素，也不能确定为集合补集元素的元素。粗糙集理论可以应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系。

8.支持向量机。支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展出来的一种新的机器学习方法。它基于结构风险最小化原则上的，尽量提高学习机的泛化能力，具有良好的推广性能和较好的分类精确性，能有效的解决过学习问题，现已成为训练多层感知器、RBF神经网络和多项式神经元网络的替代性方法。另外，支持向量机算法是一个凸优化问题，局部最优解一定是全局最优解，这些特点都是包括神经元网络在内的其他算法所不能及的。支持向量机可以应用于数据挖掘的分类、回归、对未知事物的探索等方面。

事实上，任何一种挖掘工具往往是根据具体问题来选择合适挖掘方法，很难说哪种方法好，那种方法劣，而是视具体问题而定。

三、结束语

目前，数据挖掘技术虽然得到了一定程度的应用，并取得了显著成效，但仍存在着许多尚未解决的问题。随着人们对数据挖掘技术的深人研究，数据挖掘技术必将在更加广泛的领域得到应用，并取得更加显著的效果。

数据挖掘技术论文 篇四

执行记录属于软件工程中的挖掘领域，其主要任务是针对执行记录的挖掘主要针对程序执行路径进行分析，进而找出与程序代码所具有的必然联系，以实现软件系统程序与模块代码相结合共同发生作用的目的，对程序的整体起到维护、验证和了解的作用[2]。究其工作的实质，就是以执行路径为线索实现逆向建模，有助于软件工程系统各个环节的理解、维护、跟踪以及验证。

2检测软件漏洞

作为软件工程领域需要协助的软件工程目标之一，针对软件漏洞的检测固然是挖掘数据技术系统中不可或缺的一环。检测的对象和任务主要包括：软件测试的具体项目，对软件系统漏洞库数据信息的收集、转换和清理，信息系统数据的采集与抽取，选择合适的软件系统数据挖掘信息并对其展开验证、整合与训练，对软件数据系统中存在的缺陷漏洞进行整体的分类、定位与具体描述，以及广泛应用于软件测试项目中的各种工程活动。究其最终目的，就是找出软件系统在开发与应用的具体过程中存在的问题、谬误与漏洞，对业已搜索出的问题和漏洞进行及时的矫正与修复。确保软件系统的有效运作与安然运行。

3版本控制信息

版本控制的挖掘属于软件工程领域中的挖掘对象技术之一，这种软件系统的驾驭手段具有与上述两种应用截然不同的独特作用：有效确保软件工程项目编程人员所编辑与制作的档案得到十分有效的管理，进而对系统全局的更新提供稳定的基础与平台。版本控制信息的技能价值看似“默默无闻”，地位实则非常重要，是所有软件工程项目开发必须采用的一门技术，否则任何软件工程项目的开发都无从谈及与运作。这门技术功能经过不断的发展更新，多以应用版本控制系统实施软件开发工作的保护或者管理的方式著称于世。

4开源软件挖掘

开源软件的挖掘，其项目的开发环境优势可谓得天独厚，主要体现在开放性、全局性、动态性三个特征层面上。既然具有别具一格的开放手段与应用方式，所以对该类软件的开发管理，也要采取与与其他传统软件和异类软件截然不同的原则与策略，形成“具体问题具体分析”的思想实践思路。针对其开放性的特征，需要工作人员的频繁流动与变更；针对其动态性的特征，开源项目必须达到优质管理的水平；针对其全局性的特征，有需要开发人员在开发活动与应用软件的过程中保持一个比较完整的记录，以便于广泛的社会网络的生成。

5结语

为了保障数据挖掘技术的前途，使其更好地为人类的科技文明增光添彩，相关研究人士和工作人员务必要把不断更新技术本身的服务性能的任务作为当下研究对象中的重点，不断发现与开拓数据挖掘技术在软件工程领域内的新功能，并在日常的网络生活中对其广泛普及，才能保障这门技术为科技文明的贡献不被磨灭，软件技术的发展也拥有一个可靠的服务保障。

数据挖掘论文 篇五

数据挖掘技术是延伸和扩展了传统分析方法，可以发现传统分析方法不能发现的内容和规律，并且它将人们从单调、枯燥的阅读专利文献的工作中解放出来，使用计算机代替了人类劳动，这样不仅提高了效率，而且提升了准确度。因此，数据挖掘作为一个专利分析的强有力工具被引入到专利分析中来，并且得到快速的发展应用。专利数据挖掘流程应考虑的问题：一是用数据挖掘解决什么样的问题；二是为进行数据挖掘所做的数据准备；三是数据挖掘的各种分析算法。故专利数据挖掘的一般过程通常按照以下步骤来完成：领会数据挖掘的目的，获取分析所用的数据集合，探索、清理和预处理数据，选择要使用的数据挖掘技术，使用算法解决问题，解释算法的结果。而其一般流程可简化为三个阶段：数据准备→数据挖掘→结果解释和评价。本文采用简化的流程进行实证分析。

二、石家庄地区制药企业专利数据挖掘

本文对石家庄地区制药企业的专利数据进行挖掘分析，挖掘对象是华北制药集团公司、石家庄制药集团有限公司、石家庄神威药业股份有限公司、石家庄四药股份、河北以岭药业股份有限公司、石家庄市华曙制药集团、河北医科大学制药厂、河北圣雪大成制药有限责任公司等地址在石家庄且具有一定代表性的药企，希望通过这些药企数据能够找到石家庄地区制药领域的核心组成，并能为药企更好地发展提供有力的信息支持。IPC号是目前权威的专利技术主题的标识编码之一，基本包含了各行各业的专利信息，是一个庞大的专利信息体系。目前国内外很多分析方法及技术大部分是基于专利的IPC分类号来分析专利技术主题的，此分析方法有一定的参考价值和科学性，而且对于具有大量专利信息的分析具有很好的总结概括效果。本文以专利全部IPC号为分析对象，并且构建IPC号之间的关联规则，在最大程度上揭示隐含的专利技术关联性，从而为石家庄地区制药企业专利技术的发展提供参考。

1.数据准备。数据来源的准确与否是数据分析与挖掘的基础，是数据分析与挖掘的根本。本文所使用的石家庄地区制药领域专利数据由万方数据公司提供，以制药企业地址为石家庄为检索条件，搜索出了包括从1985—2014年间石家庄地区制药领域专利644条，分别分布在A、B、C、D、E、F、G、H八个大部。对专利数据库中的644条专利进行筛选，根据“分类号”字段限制，它涉及专利信息的分类，有些IPC所涉及的范围与石家庄地区制药领域没有联系或联系很小，不宜保留。根据“申请人（专利权人）”字段的限制，剔除与石家庄地区制药不相关或制药企业地址不在石家庄地区的专利。最后筛选出590条最符合该领域特点的专利。由于IPC号在几乎所有现存数据库中均是以一个字段存储一个专利的所有IPC分类号的，形如：A61K38/26、A61K9/08、A61K47/12、A61P3/10，且每个专利一般都有好几个分类号，而每个企业又研究大量的专利，所以在进行专利分析之前，需要对专利IPC号进行数据整理。由于过于细致的IPC分类号并不利于专利主题的分析与揭示，所以本文中采用专利小类分析，就是取IPC号的前4位。并将申请人与其对应的多条IPC号进行拆分，拆分后的数据项有773条，即显示每个申请人对应的一条IPC分类号。

2.数据挖掘。本文数据挖掘过程将采用Excel和SQLsever2005软件，首先对所得到的数据导入SQLserver2005进行挖掘，利用SQLserver2005可以直接进行IPC号的关联规则挖掘，然后对专利信息进行分析。

3.数据挖掘结果与分析。基于关联规则制作依赖关系网络图，可以更加直观地看到各个IPC号之间的关联和依赖状态。

（1）以A61K、C12N、C12P、C07D、C07C为中心的核心专利技术群。这些专利的IPC分类号是关键部分药物组成的各种化合物即药物主要成分的重要聚集组。A61K（医用、牙科用等的配置品）是项集次数最多的，即支持度较高的，C12P（发酵或使用酶的方法合成目标化合物或组合物或从外消旋混合物中分离旋光异构体）、C12N（微生物或酶；其组合物）、C07D(杂环环合物，例如邻氯苄星青霉素的合成)、C07C(无环和碳环化合物)通过专利相关知识我们已经知道这些都是药物的合成成分，即土霉素、链霉素、青霉素等多种抗生素和维生素的主要成分组成，是制药领域的核心。这也是和石家庄地区制药企业的核心领域相符合的。另外这些专利主题的相互关联、依赖说明了石家庄地区制药企业在该领域具有很好的布局网络，在研发数量上也占有一定优势，所以说是石家庄地区制药企业的主要研究领域。

（2）以B65G、C12M为中心的辅助设备专利技术群。药品的生产离不开设备的支持，所以设备方面的专利也能体现制药企业的技术水平。在图1中也能体现出来，专利间有着很强的依赖性和关联性，在核心专利周边有B65G（运输或贮存装置，例如装载或倾斜用输送机、车间输送机系统、气动管道输送机）、C12M（酶学或微生物学装置），这些是制药的辅助技术手段，与中心专利是相互联系的，也是制药过程中必不可少的，在这些方面的提高有利于制药核心领域的发展。先进药品的研制离不开先进制药设备支持，所以设备水平的提高也是关键的。如图3所示，石家庄地区制药企业在这一方面的技术依赖网络也已经形成，说明在此技术领域也已经拥有较强实力。但与中心主要专利相比，辅助设备专利技术还是需要不断提高的。

三、总结

数据挖掘论文 篇六

关联规则最初是针对购物篮分析问题提出的，目的是发现事务数据库（TransactionDatabase）中不同商品之间的联系。关联规则是形如A=》B的蕴涵式，其中A称为该关联规则的前项，B称为该关联规则的后项。事务，是一个明确定义的商业行为，如顾客在商店购物就是一次典型的事务。由用户设定的支持度和置信度的门槛值，当sup－port(A=>B)、confidence(A=>B)分别大于等于各自的门槛值时，认为A=>B是有趣的，此两值称为最小支持度(minsupport)和最小置信度(minconfidence)。同时满足minsupport和minconfidence的这种关联规则就叫做强的关联规则。设任务相关的数据D是数据库事物的集合，当项集的支持计数≥D中事务总数|D|与minsup－port的乘积时，就叫做频繁项集，当项集的支持计数可能≥D中事务总数|D|与minsupport的乘积时，就叫做侯选项集。所有侯选项集K-项集的集合记作Ck，所有频繁项集K-项集的集合常记作Lk，很明显Lk奂Ck。如果仅依赖最小支持度和最小置信度这两个参数的限制，所挖掘出的强关联规则不一定是用户感兴趣的，因此，用户可以根据实际应用的需求，再结合自身的领域知识，通过选择与实际分析任务有关的数据集，设置不同的参数，限定前项和后项的个数，选择前项和后项包含的属性等操作，对关联规则的挖掘进行约束。

2模糊集理论的引入

在讨论实际问题的时候，需要判定模糊概念涵义，如判断某个数据在模糊集的定义和归属，这时就需要普通集合与模糊集合可依某种法则相互转换。模糊理论中的截集是模糊集合和普通集合之间相互转换的一座桥梁。

3基于事务间数值型关联规则的数据挖掘算法

假设有一就业数据库，先通过数据整理，将原始数据记录值区间［0，10］偏置10个单位。由此就得到了经过偏置后的数据库记录。再依滑动窗口方法，设maxspan=1(该值可以依实际情况的需要来定),就可将偏置后的数据库数据整理转化为扩展事务数据库。再把扩展事务数据库记录通过隶属度函数转化为对应的隶属度。

4结语

事务间具有相互关联的项天生就比事务内的项之间的关联的支持度来得低，这是一个很应值得注意的现象。概括出来就是事务间项具有的低支持度性质，由此衍生出来的就是对提高低支持度项集间关联规则挖掘效率的讨论及其应用。通过基于相似度度量的方法来转换思路不失为一种好的方法，简单地说就是在保证失真能被有效控制的状态下通过科学有效的方法使我们能够最大程度地逼近来接近真值。如何把这一思路运用到事务间关联规则的挖掘上特别是能行之有效地对两个或两个以上的项进行挖掘，这正是本文所想认真讨论的问题。，本文的模糊关联规则算法对数据量较小或面对中小型数据量进行处理（或者直接处理）也是可以的，但面对大数据量或超大数据量却是存在一些问题的。原始数据库转化为扩展数据库光这个计算工作量开销的时间复杂度都是值得深思的；缺少信息压缩存储技术以便尽量降低算法的空间复杂度，如采用Hash技术等。

数据挖掘技术论文 篇七

1.较高的有效性新兴起来的数据挖掘技术的应用时间并不是很长，但是其在经济统计领域的应用受到了良好的效果，其稳定的工作性能，不仅能够对经济统计数据进行分析整理，更能深层次地开发出更多的有用信息，在实际的应用中展现出较高的有效性。

2.综合应用性强数据挖掘技术已经被广泛地应用在统计工作中的多个领域，并且发挥着重要的作用。数据挖掘技术不仅是一种综合应用性强的技术手段，同时又能满足统计数据使用者的特定数据需要。因此，数据挖掘技术能够对经济统计数据进行定向的整理和开发，为数据使用者提供更好的服务。

3.宏观型的数据库有利于数据挖掘技术的应用当前，我国的经济统计大多还是采用传统的经济统计方法，统计收集的数据信息不能形成有机整体，在对数据进行管理过程中，出现了很多问题。因此。经济统计工作需要能够提供数据整理开发的新技术。宏观经济统计数据库，为数据挖掘技术的开展提供了平台。数据管理系统的经济统计信息要正确无误，然后经过数据挖掘技术的整合，就能得到更丰富的数据资源。

二、数据挖掘技术的运用

数据挖掘技术的特性决定了其对经济统计数据整理的重要性，经济统计所得到的数据信息要求必须有实用性和真实性，数据挖掘技术的特性正好满足了经济统计工作的需要。数据挖掘的过程主要包括以下四种方法：

1.预处理方法首先，要对统计数据进行预处理。由于经济统计信息在收集过程中存在一些问题，导致收集到的数据存在缺失和模糊现象，这种有缺憾的数据信息不能作为数据挖掘的基础，因此一定要对数据挖掘对象进行事先的处理。其中包括对基础数据中不正确、不真实、不准确和偏差较大的数据进行甄别。

2.集成化处理方法其次，要对统计数据进行集成化处理。经济统计过程中，会出现对多个数据源进行重叠统计的现象，这就要求对数据进行挖掘之前，要有一个统一整理的过程，即数据的集成化处理。数据集成在统计中被广泛的使用。经过数据集成处理的统计信息更加全面，更加真实，可以作为数据挖掘基础信息。

3.转换方法再有，要对统计数据根据需要进行转换。经济统计数据的描述形式比较单一，为了满足数据信息使用者的需要，就要对数据进行转换，使其的表现形式具有泛化或是更加规范。这里所说的泛化指的是利用更深层次和更加抽象的定义来代替原有的低层数据。

4.决策树方法除却上述四种处理方法外，还有决策树方法，指的是对庞杂的经济数据进行分类，把有利用价值的统计数据提炼出来，这种数据挖掘形式能够对分析对象进行体现，并能快速的对信息进行分类处理，能够解决在经济统计过程中出现的各种问题。

三、结语

经济统计工作对我国经济发展的重要作用越来越明显，随着数据挖掘技术在统计系统中的应用，对统计数据的分析也逐步的走向高质量和高标准化。因此，加强数据挖掘技术的应用，可以促进统计工作的提高，可以有效的减少统计资金的支出。通过数据挖掘技术得到的数据信息，其真实可靠的特性，有利于政府制定出符合社会发展的战略目标，有利于工业企业等确立正确的经济发展目标。数据挖掘技术所带来的经济效益和社会效益是巨大的。

数据挖掘论文 篇八

1.1经穴效应特异性规律研究

主要采用关联规则与频次分析相结合的数据挖掘方法，关联规则旨在提示处方中存在的两个或两个以上腧穴之间的配伍形式，频次分析能够提供针灸治疗某一疾病选用的腧穴及其频繁程度。罗玲等在全面采集古代针灸治疗中风文献基础上，重点进行了选穴的经络症状关联分析，发现针刺治疗中风半身不遂使用腧穴频次最多的为曲池、肩等手阳明经穴；肩、曲池、足三里、百会、风池配伍是最常用处方；多选用足少阳经和手足阳明经穴位。针刺治疗中风不省人事使用腧穴频次最多的为督脉百会穴、心包经中冲穴；风池、百会、曲池配伍或大椎、百会、风池配伍是最常用处方；经脉多选用督脉和足少阳、手阳明等阳经穴位。以上表明针灸治疗中风遵循了辨证循经取穴的处方规律。何冬凤等在全面采集现代针灸治疗心绞痛临床文献基础上，重点进行了选穴的经络部位关联分析。结果发现，心绞痛选穴分布在心包经、膀胱经、任脉、心经最多；选穴主要分布在上肢部、背部、胸部，上肢部用穴中近90％分布于心包经和心经，背部用穴近95％分布于膀胱经，胸部用穴全分布于任脉和心经。以上表明针灸治疗心绞痛遵循了辨位循经取穴的处方规律。数据挖掘结果证实了古代、现代取穴规律和特点与针灸临床理论的一般规律和特点是基本相符的。经络辨证提示了经穴效应的循经性，特定穴的选用提示了经气会聚状态是腧穴发挥效应特异性的关键。

1.2腧穴运用规律的研究

1）神经系统疾病：赵凌等收录了从先秦至清末的偏头痛针灸专著，采用多层关联规则挖掘算法，计算腧穴项集的支持度和置信度，发现手足少阳经脉的穴位丝竹空、风池、率谷、颔厌、头临泣出现频次最高，偏头痛处方配伍中以合谷一风池出现的频次最高，少阳经的交会穴选用最多。杨洁等发现针灸治疗贝尔面瘫中，手足阳明经穴选用最多，重视局部穴位，配合远端选穴，地仓穴为使用频次最多经穴，交会穴、五输穴、下合穴等特定穴运用广泛。吴粮葶等挖掘针灸治疗中风后遗症的现代文献，表明针灸治疗中风后遗症选穴以循经为基础，首选阳经腧穴，分布主要在四肢，阳明经与少阳经的配伍关系最为常用，特定穴为选穴的主体，特别重视交会穴及肘膝关节以下的特定穴。李旗等挖掘出针刺治疗格林巴利综合征所选腧穴以足三里、合谷、曲池、阳陵泉、外关、三阴交使用频率最高，经络则以手足阳明经最为常用。CongMen等以不同针刺手法刺激小鼠足三里，构筑神经元混沌放电的复杂网络来刻画神经元放电时间序列的时变特性。

2）消化系统疾病：任玉兰等通过多维、多层的关联规则分析针刺治疗功能性消化不良的古文献，发现足三里、中脘、脾俞、胃俞、内关是治疗FD最常用的主要腧穴，足三里与中脘相配是最主要穴位组配方式；取穴以循经为基础，主要集中在任脉、膀胱经、脾胃经上；所选腧穴以特定穴为主体，遵循局部与远端取穴相结合原则。张勇等以古文献中治疗鼓胀的经穴为原始数据，运用频数统计及关联规则算法，统计出古代治疗鼓胀最常用经穴为足三里、水分、气海等，通过2次priori关联结果，最终确认组穴1（复溜，中风）和组穴2（复溜，脾俞）在临床应用中具有强关联性。郑华斌等发现在治疗肠易激综合征中，特定穴的使用广泛，其中以足三里为最，其次为天枢、上巨虚、中脘等，脏腑辨证取穴为针刺治疗肠易激综合征的重要原则，以足阳明胃经的足三里和天枢为主。

3）心血管系统疾病：何冬凤等收集从先秦至清末有关胸痹的文献，挖掘结果为历代针灸治疗胸痹以心包经选用频次最高，阴经使用最为频繁，特定穴的选用占有绝对优势，如五输穴原穴络穴等，体现了循经取穴原则。高丽美通过频次分析及关联规则算法挖掘现代穴位贴敷治疗心绞痛文献，结果表明心俞、膻中、内关、厥阴俞使用频次最多，腧穴选用以特定穴为主，俞募配伍使用最多。腧穴分部以胸腹部、背部腧穴为主；以足太阳膀胱经、任脉、手厥阴心包经选用频次较高。

4）其他系统疾病：王洪彬等借鉴文献计量学及数据挖掘的相关方法，对针灸治疗更年期综合征的常用腧穴及经络进行描述性统计。发现现代治疗女性更年期综合征所选取的穴位中以三阴交、肾俞、关元、足三里使用频率最高，膀胱经、任脉、脾经腧穴应用最为广泛。王静等发现源于149篇文献的186条数据元素组成的阿片类药依赖针灸治疗数据库中，用穴频次居于前五的经穴足三里、三阴交、内关、合谷和神门构成了穴—穴，症—穴，研究对象—穴，—穴和戒毒分期—穴等关联规则中的穴位主体。

1.3刺灸方法的应用规律研究

贾春生等提出建立刺灸法文献数据库并设计文献数据应用平台，在此基础上分析数据资料，建立刺灸法数据挖掘模型。此后，各学者运用数据挖掘方法对穴位注射、火针、穴位敷贴、穴位埋线、刺络放血等刺灸法进行了特异性规律及特点的研究。刺灸法挖掘技术的应用中，频次分析最为常用，能够提供各类刺灸法治疗不同疾病的频繁程度，筛选其治疗的优势病种。张选平等发现穴位埋线疗法主要优势病种是内科的胃脘痛、肥胖病、痫证、哮喘、腹痛、面瘫、便秘；外科的腰腿痛；皮肤科的牛皮癣和五官科的重睑术。刘新等总结出放血针具共涉及9种，以三棱针使用频次最高，将放血量人为分为6个等级，其中放血量为少许（少于0.1mL）的出现频次最高，为401次。许晓康等发现水针疗法在内科疾病治疗中出现频次最高，其次为外科疾病，相对于其他疾病，呃逆出现频次最高。

1.4腧穴疾病谱的研究

吴粮葶等通过规范病症、腧穴名称，统计中风后遗症所属病症的针灸病症谱及总结针灸治疗中风后遗症的腧穴谱，结果显示针灸病症谱分布呈偏向性，腧穴谱遍布十四经脉，首选阳经腧穴，常用腧穴以阳明少阳经穴为主。邢晶晶等通过文献比例、疾病比例对内关及其常见配伍的针刺病谱进行分析，总结出内关针刺病谱主要分布于脾胃系和心系；单穴内关针刺病谱中冠心病文献比例最高；内关配伍足三里针刺病谱中呃逆文献比例最高；内关配伍三阴交针刺病谱中焦虑抑郁文献比例较高。黄宗雄等通过对(差异网☆www.chayi5.com)清代及清以前昆仑穴相关文献的整理，挖掘得出：昆仑单穴主治病证33种，筛选出2种优势病证；配伍主治病证45种，筛选出19种优势病证及其高频配伍处方。陈文修等统计出百会单穴主治病证73种，筛选出22种优势病证；配伍主治病证106种，筛选出21种优势病证及其高频配伍处方。

1.5名老中医经验挖掘

张华等对田从豁教授临床病历资料进行整理，发现田从豁教授临床应用穴方共19个，阴交、肓俞、水分配伍使用频次最多。陈裕收集当代名中医针灸治疗偏头痛医案247篇，总结出临床与肝阳上亢型关联密切的是足少阳胆经，血瘀阻络型是手少阳三焦经，风邪上扰型是足太阳膀胱经，气血不足型是足阳明胃经。并且，根据关联规则挖掘提出的基本配穴规律与中医经络理论相契合。

1.6针灸临床决策支持系统构建

针灸临床决策支持系统对于实现针灸临床决策模式的转变有重大意义，基于数据挖掘方法，各学者在此方向进行了有益的探索。任玉兰等提出建立疾病症状、证候症状关系的样本数据库、概率数学模型；再通过遗传算法进行针灸治疗最优方案的选择，构建具有人工智能特征的针灸临床循证诊疗决策辅助支持平台。王佑林等利用复杂网络的K核心思想并改进来寻找针灸治疗疾病所用穴位的主穴信息，使其更好地适应中医决策系统并提供支持。李云松等发现在决策系统中，使用一元字串和二元字串的特征更适合腧穴处方的自动生成，提出了一种基于K近邻方法的腧穴处方自动生成算法，通过分析病历库中与目标现病史最相似K条病历的穴位配方，来自动给出患者针灸治疗的推荐方案。胡绿慧等提出使用Weka平台进行编程，分析穴位的支持度与置信度，找出适用于针灸临床方案决策研究的最好方法，用以指导临床医生的方案决策。

2分析与展望

2.1数据挖掘结果能够与传统的中医学理论相契

合并提供新知《席弘赋》云：“凡欲行针须审穴。”可见临证选穴及配伍的重要性。查阅近几年针灸数据挖掘的结果，不难发现，针灸处方的配伍仍大量选用“原络配穴”“俞募配穴”“八脉交会配穴”“合募配穴”“远近配穴”等传统配穴方法，遵循着“循经取穴”的规则，体现了“经脉所过，主治所及”“腧穴所在，主治所及”的规律。数据挖掘在验证传统的中医学理论的同时，还能在海量的文献中发掘出新知，如赵凌等挖掘偏头痛文献时即发现古代针灸治疗该病多采用同名经的配穴方法，发生疾病时即可在相联系的手足同名经的相应部位针刺；赵华等挖掘田从豁教授治疗痹症经验的结果提示上肢疼痛与寒凝、血瘀相关，风寒痹阻与下肢发凉相关。这些新的治疗方法、不易发现的疾病、证候、症状之间的联系，通过数据挖掘为临床提供了新的思路与治疗模式。

2.2数据挖掘在针灸领域存在的不足及展望

针灸数据挖掘起步较晚，不同于中医药数据挖掘文献量大、方法选用较多，针灸数据挖掘文献量较少，且仍以关联规则及频次分析为主要挖掘方法。对针灸选方用穴的规律进行关联程度的分析，虽然能够提供腧穴的使用频率及处方的关联度，但此方法对针灸核心处方及配伍的深层分析如增效、减效等却无能为力。单一的处方关联分析也制约着针灸数据挖掘的进一步发展，其在生物学机制、脑功能分析等的应用基本为空白。而复杂网络分析却在此方面提供了新的可能性。复杂网络方法是通过穴位、疾病、证型等作为基础节点，构筑复杂网络，通过幂律分析、小团体分析、中心性分析等深入分析针灸处方特色的一种数据挖掘方法。可以提炼出核心处方，通过加权与无权的穴位疾病二分网络从宏观及动态的角度揭示腧穴配伍规律。亦可进一步以生物学中蛋白、基因或脑影像学数据作为节点，通过节点间的拓扑网络，深入分析针灸在生物学及脑影像学领域的作用机制。另外，数据挖掘与仿真工程的结合，可以在针刺手法的测定、针灸临床决策系统中发挥更重要的作用。

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