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随着现代科技的发展,计算机技术日益成熟,人们为了减轻工作负担,提高工作效率,计算机技术以其特有的优势被广泛应用到各个领域。下面是读文网小编为大家整理的计算机的应用领域论文,供大家参考。
1计算机在电力系统中应用的概况
通过计算机的应用,提高了电力系统的信息化水平目前,传统的电力系统运行与管理模式已经不能够满足现代化社会发展的要求,必须要求技术人员将电力系统调度自动化系统应用在其中,这样才能够提高电力运行的效率与安全性,提高其管理水平,达到稳定、可靠运行的目的。在现代化社会发展中,各个电网调度系统都安装了SCADA系统。33个网省调配置了AGC,半数以上的网省调配置了EMS应用软件基本功能;96%以上的地区级调度机构、近50%县级调度机构配置了SCADA系统;7个网省调度机构配置了水调自动化系统。在进行“网厂分开、竞价上网”改革试点的省公司均建立了符合我国发电侧电力市场化改革要求的电力市场交易管理支持系统,为试点工作提供了有力的技术支撑。21世纪初,大多数水电厂、火力发电厂、变电站等场所都将计算机应用在了其中,实现了自动化监控;甚至还有一些低压变电站中,通过计算机技术的使用实现了无人或少人值守,降低了工作人员的工作强度。在现代化社会发展中,随着计算机与信息技术的应用,管理信息系统已在不断完善当中,通过该系统可以实现网络化办公,其主要内容包括办公自动化、综合指标查询、计划统计管理、人事劳资管理、生产管理、设备管理、安全监督管理、电力负荷管理、营销管理、燃料管理、科技教育管理、财务管理、电网实时信息和电子邮件等应用系统。其中,在现代化社会发展中,办公自动化与电子邮件应用系统是当前最常见的两大系统。为了提高其管理水平,电力企业的管理者开始将营销现代化管理技术应用在其中,通过多个试点的应用、创新与探索,建立了一个健全的电力营销管理信息系统,达到了理想的管理效果。另外,我们还将计算机技术应用在了辅助设计方面,通过合理的设计与建设,提高了其总体水平,达到了理想的管理效果。
2坚持“三统一”,从而实现信息的共享
电力行业是计算机技术应用最早的领域之一,“九五”初期明确提出了“三统一”的原则,数据应用向共享方向发展。信息化工作也从各自相对独立的计算机应用系统向具有“集成”和“综合”概念的信息化方向发展,使信息的收集、加工和传递更加迅速和通畅,共享的程度更高。在“三统一”原则的指导下,各网省公司和发电公司对所属单位信息化工作进行了统一规划、统一设计,如华北电力集团公司、北京大唐发电股份有限公司等都如此。北京大唐发电股份有限公司在其拥有的发电厂MIS系统设计中,其核心系统采用标准化设计。由两台主数据库服务器和一台磁盘陈列柜,采用内存通道技术共同组成计算机集群系统。具体产品可选用当时性能/价格比最优的企业级服务器和磁盘陈列柜。他们经过认真调查比较和仔细的系统分析后,确定选用compaq公司的企业级ALPHA服务器(双机系统)作为标准化设计中主数据库服务器,具体产品可选用当时性能/价格比最优的企业级ALPHA服务器,再加一台磁盘陈列柜RA7000,采用内存通道技术共同组成计算机集群系统。应用服务器采用HP公司的高性能的部门级服务器(HPLX/LH系列和HPLH3PⅢ/500~550)。统一规划、统一设计方便了公司内部的交流和对系统的了解,也进一步提高了MIS系统运行的稳定、可靠。
3新形势下的计算机应用工作
随着社会体制的不断改革与深入,电力市场也发生了翻天覆地的变化,为了促进电力事业的健康发展,我们开始将计算机技术等各种先进技术应用在其中,通过各种科学技术的应用来提高企业的发展水平与经济效益,提高企业的竞争实力,从而推动全社会的进步与发展。在社会新形势下,计算机在电力企业的应用中,新的领域主要包括以下两个方面:
3.1新的领域有:
电力市场交易支持系统,包含计算机网络系统(网络通讯、网络安全、网络保密);电力和电量的采集、远传以及相应的软件系统。电厂报价决策系统,除了传统意义上的MIS系统,将增加成本核算、与电力市场交易支持系统信息交换(负荷预测、发电计划、结算信息的接收和电厂报价、发电计划确认、结算确认信息的上报等)、报价决策等功能。
3.2其次有:
状态检修系统。在线电网线损测量与计算,它也是建立在计算机网络系统上的(包括数据采集、线损计算等)等。结束语电力是人们生活与工作中不可缺少的一部分,电力系统是促进我国社会经济发展中的重要组成部分,为了推动我国社会的进步与发展,我们需要将计算机技术、通信技术等众多先进的科学技术应用在其中,通过这些新技术的应用可以提高整个电力系统的管理水平,不仅能够实现资源共享的目的,还能够提高其管理水平,提高电力系统运行的效率与质量,促进现代化社会的进步与发展。
一、突出重点,突破难点
学生年龄小,对文字性的题目理解不透彻,在学习看图列算式时,学生出错率高,既是教学中的重点又是教学中的难点。例如在教授加减混合时,教学重点是使学生讲出图中所表达的意思。在教学中,教师常常使用挂图。学生往往不理解,哪部分是“来的”,哪部分是“走的”,教学遇到了难点。而计算机的应用就让这个难题迎刃而解了。首先,出现一幅画面:一个清澈的池塘中,有5条小鱼在游玩,突然池塘的另一面又游来(教师在演示动画时,要突出“游来”)了2条小鱼;这时,“游走”(突出“游走”)了4条小鱼。这样通过一系列的演示,就将“来”和“走”———加和减讲解清楚了。突出重点,突破难点也就不在话下了。
二、多种形式练习,巩固新知识
计算机在教学中的巨大作用不仅体现在新授课中,还体现在练习复习课中。在课堂练习时,通过计算机多媒体直观演示,让学生更加生动灵活的解题,从而提高解题能力,巩固所学知识。通过计算机教学不仅能大大提高学生的学习兴趣,还能通过不同的练习形式,把所学内容当堂反馈。让学生当堂消化新知,提高课堂效率。
1.课件设计僵硬,交互性差
每一堂课不会按照老师的设计照章而下,在某些细节上会有许多变动,教师应该随机应变,进行某些方面的加深或扩展。因此,设计课件时,要注意结合教学中的重难点来设计。例如在教授“十几减9”的退位减法时,用多种计算方法,需要同学们思考讨论后得出。其中“破十法”是新内容,需要老师重点讲解,单纯用课件呈现学生很难理解。教师需要一步步讲解什么是破十法,边讲解边板演,使学生一目了然,在黑板上完成,对于学生来说,黑板上的交流更具有交互性。
2.计算机依赖性过大,效果会事倍功半
计算机进入数学课堂,给教学带来了新的活力。在数学教学中,计算机在课堂上大多只起到了板书的作用。而出现的花哨的图片,嘈杂的音效,并不能在教学中产生任何的美感,显得繁琐复杂多了,还容易分散学生的注意力。例如在教授“位置”时,利用计算机多媒体呈现出一排小动物,有一条小蛇在晃头,有一只小青蛙在跳,有一只小狗在张嘴叫。我开始问小青蛙在小蛇的哪一边,可是发现几乎没有学生在听,所有同学都把注意力放在了小动画上,而且议论纷纷,声音越来越大,本想通过课件吸引学生的注意力,结果却事与愿违。因此,课件不要设计的太过复杂。对于数学这一学科来说,要求教师在最适当的时间里,用最简洁明了的语言,使学生明白一个解决问题的方法,学会既定的数学规则和法则。教师在使用计算机这一辅助手段时,要分析好知识的重点难点,合理设计课件。只有在教学上把计算机用到了恰当的位置上,才会起到事半功倍的效果。
3.计算机利用过多,影响学生能力的培养
传统教学中有着许多好的经验,比如教师提出一个问题,可以让学生分组交流讨论,能培养学生的合作意识和语言表达能力。对于学生遗漏的地方教师作必要的点拨指导,这样,在十分轻松的氛围下就会让学生掌握知识,用不着再制作繁琐的课件来呈现。因此,只有将传统教学与现代教学技术有机结合,才能产生好的效果。
三、总结
随着科学技术的发展,计算机在教学领域的应用会更加广泛。站在小学教学第一线的数学老师,必须改变观念,重视计算机在小学数学教学中的作用,适时、适度的运用计算机,发挥它的巨大作用,避免会陷入的误区,才能使我们的数学教学在计算机的辅助下,取得长足的发展,培养出更多优秀的人才。
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近年来,随着计算机网络技术的不断发展和改革,我国已经全面进入了网络信息时代,海量的网络数据记录着人们生产和生活的各种信息,如何对计算机数据信息进行合理分类、科学统计等问题,已成为我国广大计算机数据信息工作者研究讨论的热点话题。以下是读文网小编为大家精心准备的:浅谈计算机数据挖掘相关论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
摘 要:社会的发展进入了网络信息时代,随之产生了各种类型的数据海量。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,越来越受到人们的关注。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。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、应用领域及其面临的挑战。
关键词:计算机;数据;挖掘技术
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,计算机数据挖掘在网络信息时代的今天对于一个企业来说非常的重要,计算机数据挖掘甚至成为很多企业的核心竞争力,我们要充分认识数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法和应用领域,只有充分地认识数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法和应用领域,我们才能够更好地完善和发展它。
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。
2.1 计算机数据挖掘的任务
计算机数据挖掘主要是对海量的数据进行挖掘和分析,必须经过计算机数据准备和计算机数据规律寻找的固定过程,在计算机数据挖掘的过程中,计算机数据准备和计算机数据规律的寻找一个都不能少,我们要做好计算机数据挖掘的每一步,计算机数据挖掘的任务主要有对计算机数据挖掘的结果与企业的市场现状进行一个具体的联系、对计算机数据挖掘的结果进行一定的分类,对计算机数据挖掘的结果进行一定的变异分析。在处理计算机数据挖掘的任务时,我们要完成计算机数据挖掘的每一个任务,首先,对计算机数据挖掘的结果与企业的市场现状进行一个具体的联系是计算机数据挖掘的根本任务,而对计算机数据挖掘的结果进行一定的分类是计算机数据挖掘的主要任务,最后对计算机数据挖掘的结果进行一定的变异分析是计算机数据挖掘的必要任务。
2.2 计算机数据挖掘的过程
计算机数据挖掘的过程具有一定的复杂性,计算机数据挖掘的基本过程:第一,对计算机数据的来源进行一定的分析。这一步非常的重要,一个完整的计算机数据挖掘的过程必须以这一步为基础,只有对计算机数据的来源进行一定的分析,我们才能够进行下一步的操作;第二,从计算机数据的来源的分析结果中获取一定的信息,然后我们要对计算机数据的来源的分析结果进行研究,在研究的过程中,我们要查阅相关的专业知识和专业的研究数据挖掘的技术,只有具备了相关的专业知识和专业的研究数据挖掘的技术,我们才能够更好地对计算机数据进行挖掘;第三,对计算机数据挖掘的信息进行一定的整合,检查出不太合理的相关信息;第四,数据挖掘的实施。根据挖掘具体任务选择相应的数据挖掘实施算法;第五,结果评估与整理。在完成实施阶段后,要对数据挖掘结果进行评估和整理,完成整个数据挖掘的过程。
3.1 计算机数据挖掘的技术
计算机数据挖掘有很多的专业技术,我们来简单介绍一下主要的计算机数据挖掘的技术:第一,计算机数据挖掘的统计技术。统计是计算机数据挖掘必不可少的技术,在数据清理过程中,统计提供数据发现极端值;第二,人工智能技术。人工智能技术是近些年来新兴的计算机数据挖掘的技术,它在数据挖掘中的应用比较广,它可以对数据进行推断和智能代理,是计算机数据挖掘的重要技术;第三,决策树方法。决策树方法是代表决策集合的单杆结构,它具有一定的分类规则,有一定的预测作用,是计算机数据挖掘的主要技术之一。
3.2 计算机数据挖掘的方法
随着近些年数据挖掘技术的广泛使用,数据挖掘的方法也在不断的进步和完善,现阶段主流的数据挖掘的方法有分类、关联规则、聚类分析等。分类是找出一组数据对象的共同特点并按照既定的分类模式将其划分为不同的类别。关联分析是描述数据之间所存在的关联规则,即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别,使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大。
3.3 计算机数据挖掘的应用领域
计算机数据挖掘最大的应用领域就是商业领域,它能够为商业机构提供欺诈侦查和客户市场分类等数据。在这个高速发展的信息时代,网络是商业发展的主要推动因素,我们要使计算机数据挖掘在商业上的应用领域更广。以下是近些年来计算机数据挖掘的主要应用领域:第一,计算机数据挖掘在我国银行领域中的应用。银行是一个数据集中度和数据处理要求均非常高的领域,对于一个银行来说,每天都要面临着海量的数据,这些数据的挖掘分析对于银行来说是其发展的根本所在;第二,计算机数据挖掘在电子商务中的应用。电子商务是网络高速发展的产物,对于电子商务而言,海量数据的挖掘分析成为了电子商务未来发展的保证,因此,计算机数据挖掘在电子商务中的应用得到了快速的发展。
3.4 数据挖掘技术面临的挑战
数据挖掘技术面临的最大挑战就是隐私的保护和数据的安全性问题。当数据在不同的抽象级别视角去考察的时候,数据挖掘对隐私和数据安全就构成了威胁。它威胁到保持数据安全和防止干涉隐私的目标的实现。如,近期被世人高度关注的“棱镜门”事件,充分说明了数据挖掘技术应用与个人隐私保护之间的矛盾和冲突,它也将是该技术在未来面临的最大挑战之一。
计算机数据挖掘技术是一项正在世界范围内高速发展的技术,我们不仅要对数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法和应用领域进行充分的认识,而且要充分认识到计算机数据挖掘面临的挑战,比如说隐私问题。笔者相信,通过我们的努力,计算机数据挖掘技术将会在各个领域得到广泛的应用,并对人类的活动产生深远的影响。
[l]周碧珍.浅析计算机数据挖掘技术在档案信息管理系统中的应用[J].黑龙江科技信息,2009(01).
[2]余辉,张力新,刘文耀.计算机辅助医学知识发现系统研究——糖尿病并发症流行病学数据挖掘[J].生物医学工程学杂志,2008(04).
[3]张成霞.基于数据挖掘的煤矿计算机综合管理系统的研究[J].煤炭技术,2013(05).
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数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。以下是读文网小编今天为大家精心准备的:OLAP融合于数据挖掘之模型构建相关论文。内容仅供阅读与参考!
OLAP融合于数据挖掘之模型构建全文如下:
本文提出的OLAM模型对OLAP中数据立方体和星型模式的概念分别进行了拓展,涵盖问题的整个搜索空间,能够比较全面地反映多维数据挖掘的实质.下面描述相应的理论方法、基本权标和数据结构.
1.1从数据立方体到影响域
本文在OLAM模型中引进基本权标:影响域(influencedomain).影响域与多维空间的数据立方体在逻辑上是等价的.但立方体上计算的是聚合(aggregation),而影响域上计算的是蕴涵(implication),即数据中隐藏的模式.影响域同立方体一样具有属性和值,不同点在于它具有置信度(confidence).
立方体将维映射至度量,而影响域将维和度量映射至置信而影响域将度.一个影响域可视为一个函数,其映射关系从维和度量映射至一置信度级别.影响域可视为是广义概念上的数据立方体空间,因为影响域的大小通常比数据立方体要大得多,OLAM分析常常在更细的粒度上分析更多的维,或对多个特性之间的关系进行探索.由于每次重新计算的代价太昂贵,所以需要在比星型模式存储有更多的聚合的模式上进行,即采用下一节所提出的旋转模式.为了“遍历”整个影响域,需要将OLAP运算与影响性分析交叉.可以看出,影响域的操作可在多维和多层次的抽象空间中进行,有利于灵活地挖掘知识.而文献〔3,4,5〕的操作是基于数据立方体的多维数据挖掘,包含在基于影响域的操作之内,是其中的特例.影响域概念可用面向对象的思想描述,这样有助于生成一个较好的结构化的框架.影响域包含六个主要特性:(1)基本维(类);(2)属性;(3)对象或实例;(4)层次;(5)度量;(6)蕴涵.其中,基本维是一种高层次的类型划分,如产品、客户等.每个类/维具有一属性集合,如产品维具有属性价格、颜色等.每个类/维有对象或要素作为实例,对象的每个属性具有一个值.在类和属性内存在层次,例如,对类来讲,商标类是产品的父类;对属性来讲,属性集合地区,城市,省}是一个层次.度量是在维形成的空间上的计算.蕴涵是在维和度量形成的立方体空间上的计算.
1.2从星型模式到旋转模式
从面向对象的角度来看,数据立方体与影响域的特性不尽相同,包含基本维(类)、属性、对象或实例、层次以及度量这五个特性,OLAP的星型模式通常直接映射在该对象结构中.星型模式每个维表都可看成一个对象,对象的属性代表在维表中的列,度量在各个维构成的空间上进行计算.图1给出一个星型模式的例子,包含四个基本维:商店维、客户维、产品维和定货维,中央的事实表中存有度量和各个基本维的码值.星型模式是用来处理聚合运算的,该模式能很好地用于OLAP,但它本身不带数据挖掘功能,不能用于OLAM,因此需要将星型模式作相应扩展.
在对影响域进行分析的过程中,通常将分析焦点聚焦在星型模式中的维表上(如产品或商店,如图1所示).由于在分析中要用附加的聚合或选择的数据项以丰富维表内容,因此对于每个库表来说,需要比星型模式存储更多的数据.分析的焦点在各个维表之间不断转换,例如从客户维转换至商店维再到产品维等等,可以看作是焦点在绕着星型模式旋转,因此,本文引入“旋转模式”的概念,将OLAM的分析结构命名为旋转模式.图2显示出与图1中星型模式所对应的旋转模式的例子.旋转模式的中心存储的是影响域的蕴涵,外围是各个维表的码值以及聚焦度量和其它度量,四周呈辐射状的是各个维表.
在执行影响域分析时,焦点沿着不同的基本维(或类)旋转,在维和度量形成的广义数据立方体空间上执行蕴涵运算对应于图1的旋转模式的例子如图3所示,旋转模式中的库表具有五个主要部分:(1)中的库表具有五个主要部分聚焦维;(2)聚焦度量;(3)内部属性;(4)外部属性;(5)非聚焦度量.聚焦维代表当前分析焦点所在的基本维,如图2所示的客户维;聚焦度量代表用户关心的度量,如利润;内部属性是聚焦维中的属性,如客户年龄等;外部属性是非聚焦维中的属性,如某客户最喜爱的产品颜色等;非聚焦度量是用于辅助决策的度量,如某客户平均一次购买的商品的数目.由此可以看出影响域中的存储模式与OLAP是不同的.
OLAM机制具有交互的特性,而且求蕴涵函数的计算代价比较昂贵,因此在大型数据库或数据仓库中实现OLAM机制的关键是解决快速响应和有效实现的问题.必须考虑如下因素:
2.1快速响应和高性能挖掘
OLAM若想获得快速响应和高的性能,会比OLAP困难,因为数据挖掘的计算代价通常比OLAP昂贵.快速响应对于交互式挖掘是致关重要的,有时为了得到快速响应甚至可以牺牲精度,因为交互式挖掘能一步步引导挖掘者聚焦在搜索空间并查找越来越多重要的模式.一旦用户能限定小的搜索空间,就可调用更高级的而速度较慢的挖掘算法进行细致分析.可考虑采用逐渐精化数据挖掘质量的OLAM方法:首先在大数据集上用快速挖掘算法标识出感兴趣的模式/区域,然后用代价较高但较精确的算法进行详细分析.
2.2基于数据立方体的挖掘方法
基于数据立方体的挖掘方法应该是OLAM机制的核心.基于立方体的数据挖掘已经有很多研究,包括概念描述、分类、关联、预测、聚类等.基于立方体的挖掘继承了关系型或事务型数据挖掘方法的思想,并具有许多特性.在基于立方体的有效挖掘算法领域需要更多的研究.高性能数据立方体技术对OLAM很重要.由于一个挖掘系统需要计算大量维之间的关系或详细细节,这样的数据不可能都预先实体化,有必要联机动态计算数据立方体的一部分.另外,多特性数据立方体的有效计算,以及支持具有复杂维和度量的非传统的数据立方体,对有效地数据挖掘都很重要.因此,需进一步开发数据立方体技术.
2.3选择或添加数据挖掘算法
关系型查询处理能用不同的处理途径对同一查询生成相同的答案,但是采用不同的数据挖掘算法可能会生成显著不同的挖掘结果.因此,提供多种可选的数据挖掘算法很重要.另外,用户也许想自己开发一个算法,如果提供标准开放的API,而且OLAM系统经过很好地模块化,用户就有可能增加或修改数据挖掘算法.用户定义的数据挖掘算法可以较好地利用一些开发良好的系统构件以及知识可视化工具,并与已有的数据挖掘功能合成.因存在有多个数据挖掘功能,如何在某一具体应用中选定合适的数据挖掘功能是一个问题,必须熟悉应用问题、数据特征以及数据挖掘功能的作用,有时需要执行交互探索式分析来选择合适的功能.因此,建造探索式分析工具以及构建面向应用的语义层是两个重要的解决方案.OLAM提供探索式分析工具,进一步的研究应该放在为具体应用自动选择数据挖掘功能上.
2.4在多个数据挖掘功能之间交互
OLAM的优势不仅仅在于选择一系列的数据挖掘功能,也在于在多个数据挖掘和OLAP功能之间交互.例如首先切割立方体的一部分,基于一指定的类属性将该部分分类并查找关联规则,然后下挖在更细2.5可视化工具
为了有效地显示OLAP挖掘结果并与挖掘处理交互,开发多种知识和数据可视化工具很重要.图表、曲线、决策树、规则图、立方体视图、boxplot图等是描述数据挖掘结果的有效工具,帮助用户监测数据挖掘的过程并与挖掘过程交互.
2.6可扩展性
OLAM系统与用户及知识可视化软件包在顶端通讯,与数据立方体在底端通讯.它应该高度模块化,并具有可扩展性,因为它可能会与多个子系统合成并以多种方式扩展.应该扩展OLAP挖掘技术至高级的和/或特殊用途的数据库系统,包括扩展的关系型、面向对象的、文本、空间、时间、多媒体和异种数据库以及Internet信息系统.对复杂类型的数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据的OLAP挖掘也是一重要的研究方向.
2.7做书签和回溯技术
OLAM借助于数据立方体导航,提供给用户充分的自由,运用任一数据挖掘算法序列来探索和发现知识.当从一个数据挖掘状态转换至另一状态时常常可有很多选择.可做个书签,如果发现一个路径无意义,就回到原先的状态并探索其它的方法.这种做标记和回溯机制防止用户“迷失在OLAM空间”中.
利用OLAM模型沿着多个维进行挖掘,观察沿着这些维的模式,进行合并,并以智能的方式与用户进行交互,可以在多维数据库的不同的部位和不同的抽象级别交互地执行挖掘.它有如下优点:
(1)便于交互式探索性的数据分析.有效的数据挖掘需要探索性的数据分析功能〔6〕.用户常希望灵活地遍历数据库,选择任一部分的相关数据,在不同的抽象级别上分析,并以不同的形式表示知识/结果.OLAM便于对不同的数据子集在不同抽象级别上进行数据挖掘,这连同数据/知识可视化工具将大大加强探索性数据挖掘的能力和灵活性.
(2)联机选择数据挖掘功能.事先预测挖掘何种类型的知识是困难的,对于用户来讲,常常不知道想挖掘什么样的知识.通过OLAM模型将OLAP与多个数据挖掘功能结合,用户可以灵活选择所需的数据挖掘功能,并动态交换数据挖掘任务.本文所提出的OLAM模型的理论方法、基本权标和数据结构将数据挖掘和OLAP技术结合在一个统一的框架之中,大大加强了决策分析的功能和灵活性.该模型有助于在大型数据库和数据仓库中交互式地挖掘多层次的知识,是一个很有前景的方向.
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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。以下是读文网小编为大家精心准备的:试论数据挖掘在化学研究生产中的应用相关论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
化学是一门研究化合物组成、性质以及变化的一门学科。在长期的化学、化工实验中产生了大量的数据,但是数据的海量增加却造成了诸如信息过量、信息安全隐患、信息真假难辨等困难。同时,这些海量的数据内部存在着很多有价值的信息和规律,如何从这些数据中发现更多更有价值的信息和规律也成为化学、化工专家关注的焦点,需要是发明之母,面对这一要求,数据挖掘技术在化学、化工中的应用也就应运而生,并显示了强大的生命力。在化学领域内,数据挖掘理论和算法的发展,极大地促进了计算机化学、化学计量学和化学信息学等新学科的发展。本文就针对数据挖掘方法在化学、化工各方面的应用进行简述。
数据挖掘(Data mining),是数据库知识发现(KDD, Knowledge-Discovery in Databases)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索发现隐藏于其中的规律和信息的过程。近十年来,数据挖掘技术不管是在理论上还是在实际应用上,都已取得了很大的进展[1],同时也出现了各种专用或商用的数据挖掘软件。
数据挖掘领域利用的主要思想有:统计学的抽样、估计和假设检验;人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘同时也迅速地接纳了最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索等领域方面的思想。目前,常用的数据挖掘方法主要有以下几种:数学统计方法、决策树、模式识别方法、人工神经网络方法、遗传算法、粗糙集方法、支持向量机方法等。
数据挖掘利用多学科领域的知识从全新的角度以及更深层次中发掘存在于海量信息内部有效的、新颖的模式。在化学与化工生产中利用这种数据挖掘技术可从化学和化工生产数据中寻找潜在的规律,同时利用这些规律指导企业的生产过程,最终实现生产过程的优化以及企业效益的最大化。
3.1 中草药成分分析中的数据挖掘
方兆华等对化妆品专利中草药成分利用关联规则进行分析,得出化妆品中有当归、白芷和芦荟等高频单味药,有当归-川芎等高频药对,有芦荟-芝麻-向日葵子等高频药组;基于置信度和支持度分析,得到了化妆品中中草药应用的13 条强关联规则,如向日葵子-芝麻等。陆爱军等利用关联规则对中医药效、植物科属、化学的成分活性、中药提取物和现代药理之间的相互关系进行研究,在分析之前对数据进行预处理,然后再对处理后的数据进行挖掘,从而得到一些有趣的关联规则,比如中药药效和植物科分类的关联规则,都是因为在该科下面的植物很多具有相应的中药药效。
3.2 化学研究中的数据挖掘
朱建国分析了数据的具体特征,采用ID3 的决策树算法将数据的离散化和属性选择进行预处理,使决策树树状结构的分类器对数据能进行更有效的分类。通过二苯乙烯系列化合物实验数据的建树过程,以及对所得到的规则进行分析,将决策树有效地运用在二苯乙烯系列化合物研究过程中,并开发方案实现系统让研究者能够清晰地表达分类规则,从而给研究者带来了极大的方便。
李峰等将数据挖掘应用在稀土掺杂纳米TiO2结构与光催化活性的关系中,用多元逐步回归分析对数据样本间的联系进行挖掘,从而发现结构参数与光催化剂的表观速率常数间之间存在着良好的相关性,其相关系数大于0.99,说明该模型具有良好的稳定性和预测能力。溶胶-凝胶法制备的不同稀土掺杂纳米TiO2不管是实验结果还是计算机模拟结果都表明其纳米结构相似,光催化活性是相近的,对于系列光催化剂制备及其动力学性质研究都能较好地建立起定量构效关系,进而通过XRD参数测试,发现活性相近的催化剂,为选择高效的光催化剂节约资源。
Ru等人提出了一种称为BSVR(Boosting support vector regression)的方法,该方法支持向量回归,以Boosting 结合支持向量回归(SVR)为分类器,继而用它来处理硝基苯类,并且将其用作5-脂肪氧化酶抑止剂的1-phenyl[2H]-tetrahydro-triazine-3-one类化合物的QSAR数据预测毒性,实验结果表明这种方法在病毒性预测的准确性方面有明显的提高。
Cai 与Feng 等人提出了一种称为LogistBoost 的算法,该算法基于对数回归策略,可以对蛋白质结构数据(基于氨基酸序列)的二类、多类分类问题进行预测,实验结果表明这种算法具有很好的预测结果。Boosting 算法在蛋白质结构分类方面的预测应用是以构成蛋白质的氨基酸种类、排列顺序作为主要属性对蛋白质的二级结构进行判断。随着数据挖掘在化学中的应用,Boosting算法有望能够对蛋白质的3D结构进行预测。Friedman 等人提出了梯度Boosting 算法,该方法在回归问题上直接应用Boosting 算法,从而有效解决了数据挖掘中在化学应用中回归问题上常见的问题,而Tao 等人提出的新Boosting算法则能够有效解决数据挖掘在化学应用中异常值的检测问题。
3.3 化工生产中的数据挖掘
张泉灵等利用多支持度关联规则的挖掘算法,开发了化工生产过程的数据挖掘软件,通过数据挖掘软件对操作参数和配方进行优化,使产品的收率和有效成分得到提高,并将该系统应用在三唑磷的合成过程中,使三唑磷提高了1.5%的收率,同时三唑磷的含量也提高了三个百分点,从80%提高到83%,为企业带来了较好的经济的效益和社会效益。
陆治荣等利用数据挖掘方法开发了适用于生产过程优化、故障诊断、优化新产品研制和配方设计的系列软件DMOS,该软件为化工、炼油等行业生产过程优化的工程化运营创造了条件,并将该系统应用到某石化厂,主要解决丙烯的收率不能满足下游生产的问题,更重要的是回收的丙烯收率的提高可以提高经济效益,结果表明经过DMOS数据挖掘后提出了新的生产参数,对原来正常的生产状态进行优化后提高了丙烯的收率,优化后丙烯的收率从14.7%提高到了19.11%。
基于合成氨生产效益的数据挖掘,用于解决氨合成装置DMOS合成氨优化系统,用于解决合成氨工业生产参数的优化,实现氨合成装置生产时实时工况诊断、实时趋势浏览、优化操作指导、报表生成等功能。通过对云维集团有限公司氨合成装置合成塔生成数据的数据挖掘,找出了影响装置目标变量的主要工艺参数,建立目标变量与有关工艺参数间的数学模型,通过实验表明所建模型的可靠性强,能够优化装置工艺操作,提高合成氨产量,全面提高企业的经济效益。
3.4 化学分类中的数据挖掘
李琳等[15]利用决策树对玻璃和葡萄酒进行分类,玻璃有9 个属性作为衡量指标,葡萄酒为意大利某地的三种酒、含有13 个属性作为分类指标。他们首先使用MDLP(最小长度描述方法)进行离散化,再用LVF(LasVegas Filter)方法进行属性选择,剔除冗余数据后,再由C4.5 方法构建决策树。通过实验表明:由决策树建成的分类模型具有良好的预报性能,适合于化学分类知识模式的挖掘。基于预处理的决策树克服了一般决策树方法难以处理连续型数据集的缺点,又具有其它方法所不具备的优势,可从大量数据中挖掘出潜在的分类知识,并具有简沽直观的表达形式,易为专业人员理解和分析。
本文对数据挖掘方法在化学和化工生产过程中如何利用海量数据、发现和挖掘出新的规律和信息,为化学研究和化工生产提供有效准确的依据。虽然数据挖掘技术在化学和化工生产过程中获得了大量应用,但是,目前应用的范围不是很广。在化学和化工生产过程中的应用是数据挖掘当前的一个研究热点,受到越来越多研究人员的青睐。数据挖掘技术能够根据大量的化学和化工生产领域中的数据挖掘出有价值且隐藏的知识。因此,在化学研究过程中、化工生产过程的建模、控制、优化、故障诊断等方而有非常重要研究的价值,并且越发显示其重要作用。
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数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。下是读文网小编今天为大家精心准备的:数据挖掘技术:企业网络营销的助推器修改论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
数据挖掘技术:企业网络营销的助推器全文如下:
摘要:数据挖掘是一门交叉学科,能从数据中挖掘知识,提供决策支持。网络营销是适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论,数据挖掘技术同样能在网络营销中得到广泛的应用,成为网络营销的助推器,为企业带来效益。
关键词:数据挖掘网络营销市场营销
计算机网络与数据库技术的发展和广泛应用,信息日益成为企业的一种重要资源,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高,在这些数据背后隐藏着极为重要的商业知识,但是这些商业知识是隐含的、事先未知的。面对“人们被数据淹没,人们却饥饿于知识”的挑战,数据挖掘技术应运而生,越来越显示出其强大的生命力。
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。还有很多和这一术语相近的术语,如从数据库中发现知识、数据分析、数据融合以及决策支持等。数据挖掘是一门交叉学科,它把人们对数据的应用从低层次的简单查询,提升到从数据中挖掘知识,提供决策支持。常用的数据挖掘技术主要有以下几种:
1.1人工神经网络
仿照生理神经网络结构的非线性预测模型,主要由“神经元”的互联,或按层组织的节点构成,通常由输入层、中间层和输出层三个层次组成,在每个神经元求得输入值后,再汇总计算输入值;由过滤机制比较输入值,确定网络的输出值。
1.2决策树
决策树是一个类似流程图的树型结构,其中每个内部节点表示在一个属性上的测试,每个分枝代表1个测试输出,而每个树叶点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。目前,在数据挖掘中使用的决策树方法有多种,典型的在国际上影响较大的决策树方法是Quinlan研制的ID3算法。
1.3遗传算法
遗传算法是模拟生物进化过程的计算模型,是自然遗传学与计算机科学相互结合渗透的计算方法。遗传分析应用搜索技术,先找出两个合适的父样本,通过“交叉”“变异”等带有生物遗传特点的操作产生下一代样本,对子样本反复“交叉”“变异”操作直到子样本收敛为此,再找另外两个合适的父样本重复上述过程,就能得到下一代的样本集。由此得到当前样本集较可能的发展方向。
1.4近邻算法
用该方法进行预测的基本概念就是相互之间“接近”的对象具有相似的预测值。如果知道其中一个对象的预测值后,可以预测其最近的邻居对象。
1.5规则推导
根据统计意义上对数据中的规则“如果条件怎么样、怎么样,那么结果或情况就怎么样”,对给定的一组项目和一个记录集合,通过分析记录集合,推导出项目间的相关性。
1.6聚类方法
聚类分析方法按一定的距离或相似性测度将数据分成系列相互区分的组,它是不需要预定义知识而直接发现一些有意义的结构与模式。可采用拓扑结构分析、空间缓冲区及距离分析、覆盖分析等方法,旨在发现目标在空间上的相连、相邻和共生等关联关系。
1.7可视化技术
可视化技术在数据挖掘过程中的数据准备阶段是非常重要的,它能够帮助人们进行快速直观地分析数据。利用可视化方法,很容易找到数据之间可能存在的模式、关系和异常情况等。
随着数据量的急剧增长,现在的用户很难再像以前那样,自己根据数据的分布找出规律,并根据此规律进行分析决策。因此必须借助于相应的数据挖掘工具,自动发现数据中隐藏的规律或模式,为决策提供支持。随着市场经济国际化、区域经济全球化、业务处理数字化、消费需求个性化的市场竞争环境的形成,企业将面临更多的竞争对手和不确定的信息,需要借助于数据挖掘技术对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据,来控制成本、提高效益。
数据挖掘技术在企业市场营销中得到了比较普通的应用,它是以市场营销学的市场细分原理为基础,其基本假定是“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明”。通过收集、加工和处理涉及消费者消费行为的大量信息,确定特定消费群体或个体的兴趣、消费习惯、消费倾向和消费需求,进而推断出相应消费群体或个体的下一步的消费行为,然后以此为基础,对所识别出来的消费群体进行特定内容的定向营销。这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比,大大节省了营销成本,提高了营销效率,从而为企业带来更多的利润。
网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论,是市场营销理念在新时期的发展和应用。从本质上来说,网络营销与传统市场营销的目标都是一致的,都是为了实现企业的营销目标。
3.1客户关系管理
网络营销的企业竞争是一种以顾客为焦点的竞争形态,争取顾客、留住顾客、扩大顾客群、建立亲密顾客关系、分析顾客需求、创造顾客需求等,都是最关键的营销课题。因此,如何与散布在全球各地的顾客群保持紧密的关系并能掌握顾客的特性,再经由教育顾客与企业形象的塑造,建立顾客对于虚拟企业与网络营销的信任感,是网络营销的关键。基于网络时代的目标市场、顾客形态、产品种类与以前有很大的差异,如何跨越地域、文化、时空差距再造顾客关系,发掘网络客户,了解并掌握网络客户的愿望并利用互动服务与客户保持良好的关系,是众多企业需要考虑的首要问题。相关研究表明:一个企业如果将其客户流失率降低5%的话,其利润就能增加25%~85%。因此,企业必须要加强与客户之间的紧密联系和提高客户忠诚度。数据挖掘技术为客户关系管理提供了便利,企业可以将从各种渠道收集的客户信息组合后,应用超级计算机、并行处理、神经元网络、模型化算法和其他信息处理技术手段进行处理,提炼出有用信息。一方面是根据客户行为进行聚类。另一方面是从所建立的数据仓库中挖掘出为企业创造利润的这部分客户,从而与创造利润的优良客户建立长期关系。
3.2企业经营定位
通过挖掘出消费者的相关数据,可以找出其共性和个性,并对消费者进行分类,来制定企业的经营目标和市场定位,以利于企业利用网络优势,与客户进行积极有效的信息交流与情感沟通,一对一地向客户提供个性化的产品与服务。例如,利用关联分析,可以发现客户的关联购买需要。有些客户在购买某种商品时,会同时购买其他的产品,企业就可以针对这种情况,采取积极的营销策略,扩展客户购买的产品范围或提供相关的服务,吸引更多的客户;通过挖掘客户的个人特征以及消费数据,可以将客户群体进行细分,根据不同的客户群,实施不同的营销和服务方式,从而提高客户的满意度;可以通过分类技术,根据顾客的消费水平和基本特征对顾客进行分类,找出对本企业有较大贡献的重要客户的特征,通过对其进行个性化服务,提高他们的忠诚度。企业只能找准了顾客的真正需求和特征,才能有的放矢,提供个性化、多样化、差异化的富有成效的网络营销方案,从而找准企业的营销定位。
3.3客户信用风险控制
企业在实施网络营销过程中经常经受来自买方的信用风险:个人消费者可能在网络上使用信用卡进行支付时恶意透支,或使用仿造的信用卡骗取卖方的货物;集团购买者有拖延货款的可能。卖方需要对此承担风险。利用数据挖掘技术可以解决企业经常面临的诈骗行为或延付货款行为。通过数据挖掘,企业可以得到这样的判断:“什么样的人使用信用卡属于什么样的模式”,而且一个人在相当长的一段时间内,其使用信用卡的习惯往往是较为固定的。因此,一方面,通过判断信用卡的使用模式,可以监测到信用卡的恶性透支行为;另一方面,根据信用卡的使用模式,可以识别“合法”用户。如此得到诈骗行为的一些特性,当某项业务符合这些特征时,就可以向决策人员提出警告,从而提高企业应对客户信用风险的能力。
3.4客户信誉分析
企业开展网络营销后,由于客户的不确定性、匿名性和虚拟性,增加了企业的经营风险。风险与效益并存,分析客户的信用等级对于降低风险、增加收益是非常重要的。利用数据挖掘工具,可以对客户信誉进行分析,以加强营销的安全性和针对性。通常的做法是:从已有的数据中分析得到信用评估的规则或标准,即得到“满足什么样条件的客户属于哪一类信用等级”,并将得到的规则或评估标准应用到对新的客户的信誉分析。对不同客户的信誉划分等级,不同等级的客户采取不同的营销策略,制定不同的付款方式和交货方式,降低营销风险,提高营销效益。
3.5消费需求预测
在网络营销中,每一个消费者首先是一个不断变化的虚拟网络环境中的“冲浪者”,他一方面扮演个人购买者的角色,另一方面则扮演着社会消费者的角色,起着引导社会消费的作用。从事电子商务活动的网络营销人员要想成功地行销在因特网上,他所构思的网络营销计划除了需要考虑传统市场中顾客的各种需求外,还必须照顾到网民对兴趣、聚集和交流的需求,分析他们需求变化的表现、趋势和原因,采用多种行销方法,启发、剌激网络消费者的需求,唤起他们的购买兴趣,诱导网络消费者将潜在的需求转变为现实的需求。
3.6企业交叉营销
交叉营销是指企业通过发现一位已有顾客的多种需求,并满足其需求而实现多种相关产品或服务的各种策略和方法,其实质是用户资源在各产品及服务间的共享,是在拥有一定市场资源的情况下向自己的顾客或合作伙伴的顾客进行的一种业务推广手段。交叉营销现已扩展到两个电子商务企业/网站之间开展联盟合作的交叉网络营销,有利于企业资源互补、互惠互利,吸引更多的网络顾客,应用网络合作伙伴所形成的资源规模创造竞争优势。利用数据挖掘工具,了解顾客在网上购买商品或接受服务时的选取习惯、链接习惯、商品组合习惯,通过关联分析,找出其中的规律,用来指导本企业应捆绑销售的商品,提高消费者的消费价值,提高交叉营销效果,提高顾客的满意度和忠诚度。
1马妮娜.数据库新的应用技术———数据挖掘技术[J].中国电子商务杂志,2003(4)
2曾凡涛,熊元斌.试论数据挖掘技术在旅游营销中的应用[J].旅游科学,2002(4)
3蔡猷花,张岐山.数据挖掘技术及其应用[J].管理科学文摘,2003(2)
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在“政治算术”阶段出现的统计与数学的结合趋势逐渐发展形成了“统计分析科学”。十九世纪末,欧洲大学开设的“国情纪要”或“政治算数”等课程名称逐渐消失,代之而起的是“统计分析科学”课程。当时的“统计分析科学”课程的内容仍然是分析研究社会经济问题。今天读文网小编要与大家分享的是:统计学的相关论文: 应用领域的奇葩。具体内容如下,欢迎阅读!
统计学:应用领域的奇葩
空气中弥漫着栀子花浓烈的芳香。校园里流淌着苍翠的绿色。炎热的天气却阻挡不住毕业的脚步,略略一算,我已毕业两年,这两年,每当周末闲暇,我总想回母校看看,再看看那熟悉的校园,再看看那些年轻干净的脸庞,再去感受母校的一点一滴,于是6月的一个星期六,我重回母校,
我是浙江工商大学2003届的学生。是下沙新校区的第一届学生,我们常常戏称自己是这里的开拓者,新校区在下沙高教园东区,东临钱塘江,远眺萧山观潮城。风景怡人,虽然最初条件不是很好,但到处是一片新气象。开拓者的感觉很让人精神振奋,
随着建设的快马加鞭,学校的设施也逐渐完善,如今呈现在眼前的,是青灰色的统一建筑,整齐、干净、大气而美丽,小河像血脉一样连通着校园,一片片草坪绿得耀眼,点缀着年轻的小树——在和煦的阳光下,杭州细腻的美景中。或看书或聊天,非常惬意;如今再一次从设计精美的求知泉、蓝天碧水的月亮湾、大气的扬帆启航广场走过,看着三五成群的学弟学妹,一脸笑容,一脸朝气,让已经失去校园滋补的我满是羡慕,不知不觉,我走到了校园最远处的鸽房,这是我最喜欢的地方,草坪上设计了几个专供鸽子休憩的木头房子,鸽子优雅地在草坪上踱步、飞扬,这种场景让人感到高贵而纯洁。
快离开教学区的时候,我又去瞻仰了一下学校的飞翔门,飞翔门——顾名思义,门的形状像展翅飞翔的鸟,气势磅礴,象征着莘莘学子即将起航飞扬神州大地。
浙商大的培养方法很独特,施行“子女战略”,视学生为子女,让学生在严格要求与热情关爱中健康成长,学校给新生寄教材。让他们早日开始大学的学习;实行早读和晚自习制度,这造就了学校良好的学风;在全校学生中聘任校长书记联络员,让学生直接和校领导交流,这些使得整个学校就像一个大家庭一样温暖。
我学的是统计学,这是一个老牌专业,主要包括一般统计和经济统计两类专业方向,需要学习数学基础课(分析、代数、几何)、概率论、数理统计、运筹学、计算机基础、应用随机过程、实用回归分析、时间序列分析、多元统计分析、抽样调查、非参数统计、统计预测与决策、风险管理等,统计学是一个枯燥的专业,我们要和大量的数据打交道,堆积如山的各式表格看了都让人害怕,更别说还要去整理和分析这一堆堆冷冰冰的数字了,不过,统计学又是一个有趣的专业,毕竟它是和生活紧密联系在一起的。
你知道美女是怎么来的吗?美女都是被“统计”出来的。比如某一天你在街上闲逛,迎面走来一位女生,这时你就统计她出现在你面前时的心率,如果高于120次,就绝对可以称之为美女了,如果某一天你遇到一位让你心跳超过140次的女孩子。那在你看来,沉鱼落雁、绝代佳人都不足以形容这位美女,当然。你此刻的心情也无语言表。
你想知道你心仪的女孩子对你的态度吗?要看一个女孩子对你的态度究竟怎样。那你就统计去找她时,有多少次她会说自己忙、抽不出空来。或者不巧、没有办法、抱歉,如果这样的比例高于某个百分比,那你就该知道,再死缠烂打下去,也不会有好的结果。
你看,统计学是多么的有趣,居然关系到同学们的终身大事,当然这仅仅是一个玩笑而已,不过,它在现实生活中确实是很重要的,在现代,我们很难找到不会利用统计学的领域了,太阳每天从东方升起,但天安门广场上与太阳同时升起的国旗,其升旗时间却每天不同;冬天过去,春天就要来临,但今年的春色比去年更加明媚;物体失去支撑就会坠落,但受风速、风向、地心引力等很多细小因素的影响。两个同样重的物体坠落速度和落点会有差别;“神舟五号”飞船按设计的轨迹运转,但每次经过我国领空的时间都略有差距;经济按市场规则运行,但今年的GDP比去年增长8%;奔波的人们按自己的哲学度日,但一年又一年我们的生活逐渐发生了改变。
如前所述,现代统计学的应用是很广泛的,理、工、农、医、文、经,没有不用到统计学的,所以,它的出路不再尴尬。前途充满光明。
毕业后,你可以选择工作,去政府统计部门,银行、证券公司、保险公司等金融机构。信息咨询公司等,整体而言,如果英语比较好,统计分析能力强,并且具备一定的社会实践经验,就能够进入跨国公司与大牌的咨询公司,薪酬会非常高,在8000元左右,如果没有这方面的优势,薪酬就会比较一般,北京、上海、深圳等一线城市,普遍薪酬在4000元左右。
如果你不想工作,也可以攻读研究生,往财税、金融等领域突破,此外,国外一些院校的统计专业,也非常愿意接收国内一些优秀的毕业生,为他们提供深造的机会。
最后,还要提醒同学们的是,不管是工作,还是继续深造,考取CPA(注册会计师)、精算师等职业资格证书将是非常有必要的,对今后的职业生涯有非常大的帮助。
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数据挖掘是近年来随着数据库技术和人工智能技术的发展而出现的一种全新的信息技术,它融合了数据库、人工智能以及统计学等多种学科的知识,试图从数据中提取出先前未知、有效和有用的知识。 随着Internet的迅速发展和普及,电子商务的发展越来越多地引起研究者们的关注,期望能够在这种新型的商务模式下,充分利用它的优点,获得更多的经济效益。Web已经成为企业开展电子商务的基础。以下是读文网小编为大家精心准备的:Web数据挖掘在移动电子商务领域的应用研究相关论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
摘要: 随着移动通信技术的飞速发展,移动电子商务以其方便、快捷等优点获得了大量的网络用户。移动互联网端的用户行为分析已经成为迅速发展的知识领域。Web数据挖掘技术作为用户行为分析的基础在移动电子商务领域具有很高的实用价值。文章主要介绍了基于Web的数据挖掘定义及Web的数据特点,并对Web使用模式挖掘的过程和算法进行了重点分析,包括数据的预处理、模式发现和模式分析。
1.1 移动电子商务与数据挖掘的关系 目前,移动互联网技术和数据库技术飞速发展,移动电子商务正显示出越来越强大的生命力,它把电子交易从传统的PC端转移到了移动终端,使人们可以随时随地进行电子商务活动,这加速了社会经济的电子化进程,同时也使得数据爆炸的问题越来越严重。数据挖掘的兴起为电子商务提供了强大的数据支撑,利用数据挖掘技术可以有效的帮助企业分析网上获取的大量数据,发现隐藏在其背后的知识,为电子商务客户提供个性化服务,建设智能商务网站,指导企业的营销策略,由此使企业线上的业务得到进一步的发展。
移动电子商务便捷以及交互式的服务可以为数据挖掘提供海量的数据。因为客户对网站的每一次点击都会被网络服务器记录在日志中,由此产生了点击流数据。网站的服务器日志,后台数据库中客户相关的数据,以及大量交易记录等数据资源中都蕴含着海量有待充分挖掘的信息,海量数据是数据挖掘的一个必要条件,如果数据量少,则挖掘的信息是不够精准的。
移动电子商务网站可以为数据挖掘提供“干净的”数据。因为许多相关的信息是从网站上直接提取的,无需从历史系统中集成,避免了很多错误。通过良好的站点设计,不需要进行分析、计算和预处理等步骤,就可以直接得到与数据挖掘相关的数据。移动电子商务网站的数据,非常可靠,无需人工输入,从而避免了很多错误。此外,可以通过良好的站点设计来控制数据采样的颗粒度。
基于移动电子商务的数据挖掘能够使得挖掘的成果非常容易应用。很多其他的数据挖掘研究虽然有很多的知识发现,但是这些知识很多不能轻松的在商业领域中应用并产生效果。因为要应用这些知识可能意味着需要进行复杂的系统更改、流程更改、或改变人们日常的办事习惯,这在现实中是相对困难的。而在移动电子商务领域,很多知识发现都可以直接应用。如改变站点设计(改变布局,适当进行个性化设计),针对于特定目标或消费群进行的随时随地的网上促销,根据对广告效果的统计数据改变相应的广告策略,根据数据特点可以很容易地进行网上捆绑式销售等。
1.2 Web挖掘的定义 Web数据挖掘(Web Data Mining),是数据挖掘技术在Web环境下的应用,是从大量的Web文档集合和在站点内进行浏览的相关数据中发现潜在的、有用的模式或信息。它是一项综合技术,涉及到Internet技术、人工智能、信息学、统计学等多个领域。
面向电子商务的数据挖掘是Web挖掘的一个典型应用,Web上的日志文件,如客户的访问行为,访问频度,浏览内容及时间等,包括很多可挖掘内容,对这些内容进行提取、加工、分析,可以将客户的访问数据从潜在的、隐含的状态,变为企业分析市场、制定经营策略、管理客户关系的有力依据,从而实现Web上电子商务活动的本质,即获得商务的增值。 对应于不同的Web数据,Web挖掘也分成三类:Web内容挖掘(Web Content Mining)、Web结构挖掘(Web Structure Mining)和Web使用模式挖掘(Web Usage Mining)。(图1)
Web内容挖掘就是对网络页面的内容进行挖掘分析,包括对文本、图像、音频、视频、元组数据的挖掘,但目前多数是基于文本信息的挖掘,这又可以进一部分为网页内容挖掘和搜索结果挖掘,前者是传统的依据内容搜索网页,后者是在前者搜索结果的基础上进一步搜索网页。Web内容挖掘和通常的平面文本挖掘的功能和方法比较类似,但由于互联网上的数据基本上都是HTML格式的文件数据格式流,因此可以利用文档中的HTML标记来提高Web文本挖掘的性能。
Web结构挖掘是对网络页面之间的结构进行挖掘,从网页的实际组织结构中获取信息。整个Web空间中,页面内容和页面结构中都可能会存在有用的知识。Web结构挖掘主要就是针对页面的超链接结构进行分析,通过分析一个网页链接和被链接数量以及对象来建立Web自身的链接结构模式。这种模式可以用于网页归类,并且由此可以获得有关不同网页间相似度及关联度的信息。如果发现有较多的超链接都指向某一页面,那么该页面就是重要的。这种知识可以用来改进搜索路径。
Web使用模式挖掘是对用户和网络交互的过程中抽取出来的第二手数据进行挖掘,包括网络服务器访问记录、浏览器日志记录、注册信息等。最常用到的是网络服务器访问记录挖掘,它通过挖掘Web日志文件及客户交易数据来发现有意义的客户访问模式和相关的潜在客户群。其主要特点是对客户信息数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理,从中提取辅助商业决策的关键性数据。这里需要特别指出的是,Web使用模式挖掘还可以进一部分为一般访问模式跟踪和定制使用跟踪,前者是一种查看网页访问历史记录的使用模式挖掘。这种挖掘可以是一般化的,也可以是针对特定的使用或使用者,这便是后者。
1.3 Web挖掘的数据源
很多数据都可以在Web上进行数据挖掘分析,并且这些数据存在很多类型,具体来说主要有以下几种类型的数据。
1.3.1 服务器数据 通常只要有客户访问站点就会在Web服务器上留下相应的痕迹,即日志数据,这些日志数据存储在服务器上的形式通常都是文本文件,比如cookie logs、error logs、sever logs等。
1.3.2 查询数据 它是电子商务站点在服务器上产生的一种典型数据。例如,对于在线客户也许会搜索一些产品或某些广告信息,这些查询信息就通过cookie或是登记信息连接到服务器的访问日志上。
1.3.3 在线市场数据 在线时长数据主要包括存储在传统关系数据库里的商品信息、客户购买信息和电子商务站点信息等。
1.3.4 Web页面 主要是指HTLM和XML页面的内容,包括本文、图片、语音、图像等。
1.3.5 Web页面超级链接关系 主要是指页面之间存在的超级链接关系,这也是一种重要的资源。
1.3.6 客户登记信息 客户登记信息是指客户通过Web页输入的、要提交给服务器的相关客户信息,这些信息通常是关于用户的人的特征。在Web的数据挖掘中,客户登记信息需要和访问日志集成,以提高数据挖掘的准确度,使之能更进一步地了解客户。
Web使用模式挖掘是Web数据挖掘中最重要的应用,其数据源通常是服务器的日志信息。Web服务器的日志记载了用户访问站点的信息,这些信息包括:访问者的IP地址、访问时间、访问方式(GET/POST)、访问的页面、协议、错误代码以及传输的字节数等信息。
每当网页被请求一次,Web日志就在日志数据库内追加相应的记录。站点的规模和复杂程度与日俱增,利用普通的概率方法来统计、分析和安排站点结构已经不能满足要求。只有通过数据挖掘技术处理服务器的日志文件,才能分析用户访问站点的规律,改进网站的组织结构及其性能,增加个性化服务,实现网站自适应,发现潜在的用户群体。
Web使用模式挖掘的过称具体包括数据的预处理过程、模式发现过程以及模式分析过程。
2.1 数据预处理过程
在数据预处理过程中,首先需要做一些数据清洗。其次由于日志文件中只记录了主机或代理服务器的地址,需要运用Cookie技术和一些启发规则来帮助识别用户,之后还要确认Web日志中是否有重要的访问页面被遗漏,如果有,需要进行相关的路径补充。最后要进行事务识别工作,即将用户的会话针对挖掘活动的特定需要进行定义、细分,使挖掘更加精确,得到想要的知识。
数据清洗:即把日志文件中一些与数据分析的无关项处理掉,例如剔除Web请求方法中不是“get”的记录。以及删除Web服务器日志中与挖掘算法无关的数据,一般来说只有服务器日志中的HTML与挖掘相关,Web日志文件的目的是获取用户的行为模式,通过检查URL的后缀,可以删除不相关的数据。例如:将日志文件中后缀名为JPG,GIF等图片文件删除,将后缀名为CGI的脚本文件删除。
用户识别:数据清洗之后,使用基于日志的方法同时辅助以一些启发式规则,可以识别出每个访问网站的用户,这个过程就叫做用户识别。在时间区间跨越较大的Web日志中,某一用户可能多次访问该站点,这时就要用到会话识别。其目的就是将用户的访问记录分为单个会话(Session)。那么如何来分呢?可以做如下设定:用二元组S表示一个用户会话
S=,
其中userid是用户标识,RS是用户在一段时间内请求访问Web页面的集合,RS内包含用户请求页面的标识符Pid及请求时间time,那么这段时间的访问集合RS即可划分为:
RS={,…}, 于是,用户会话可表示为:
S=,…}>,
由此可以看出分成的每一个单独的会话。
路径补充:由于代理服务器本地缓存和代理服务器缓存的存在,使得服务器的日志会遗漏一些重要的页面请求,路径补充就是利用引用日志和站点的的拓扑结构将这些遗漏的请求补充到用户会话中,设遗漏的请求为,其中请求时间timek为设备前后两次请求的平均值,那么,用户会话即可表示为:
S=,……}>(k
事务识别:上面讲到的用户会话是Web日志挖掘中唯一具备的自然事物元素,但对于某些挖掘算法来说可能它的颗粒太粗,区分度较低,为此需要利用分割算法将其转换为更小的事物,即进行事务识别。
HTML通过“Frame”标记支持多窗口页面,每个窗口里装载的页面都对应一个URL,Frame页面用来定义页面的大小、位置、及内容,“Subframe”用来定义被Frame包含的子窗口页面,当用户访问URL对应的是一个Frame页面时,浏览器通过解释执行页面源程序,会自动向Web服务器请求该Frame页面包含的所有Subframe页面,这一过程可以重复进行,直到所有Subframe页面都被请求。如果在这样的用户会话文件上进行挖掘,Frame页面和Subframe页面作为频繁遍历路径出现的概率很高,这自然就降低的挖掘的结果价值。为此应当消除Frame页面对挖掘的影响,得到用户真正感兴趣的挖掘结果。
2.2 模式发现过程
数据预处理之后,可以对“干净整齐”的数据进行挖掘,即找出有用的模式和规则的过程。下面主要分析三种常用的Web使用模式挖掘方法:关联分析、分类与预测、聚类分析、时间序列分析。
关联分析:即通过分析用户访问网页间的潜在联系而归纳出的一种规则,如80%的用户访问页面company/product1时,也访问了页面company/product2,这说明了两个页面的相关性。那么可以进行一个页面的预取,来减少等待时间。用{A,B}来表示两个页面,那么在用户访问A时,可以把页面B提前调入缓存中,从了改善Web缓存,改善网络交通,提高性能。若A和B表示两个产品页面,则两种产品对客户来说有很大的相关性。利用这一点可以做出很有效的促销和广告策略。
关联规则的算法思想是Apriori算法或其变形,由此可以挖掘出访问页面中频繁在一起被访问的页面集,这种频繁在一起被访问的页面就成为关联页面,可用A=>B表示。那么,若有:
A=>B=>C,A=>B=>D,A=>B=>E,A=>B=>F=>G,…,
则说明A=>B。
分类和预测:可以用分类来提取出用来描述重要数据类的模型,并可以用分类模型来划分未知数据的类,从而预测未知数据的趋势。常用的算法思想为决策树,神经网络、贝叶斯分类等。例如可以根据用户的资料数据(包括用户一些属性)或其特定的访问模式将其归入某一特定的类。
可以根据客户对某一类产品的访问情况,或如其抛弃购物车的情况,来对客户分类(即对哪一类产品感兴趣)。更深入一点,可以为客户添加一些属性,如性别,年龄,爱好等(可在网站注册信息中获得),并将对哪一类产品感兴趣定义为目标属性,那么基于这些属性可以用决策树算法来进行分类,可以得出符合目标属性的人的特点,如40岁以上的男性更容易网购皮鞋等,这样可以更精准的捕捉客户并制定营销策略。
聚类分析:聚类即将对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程。常用的算法思想有划分方法、层次方法、基于密度的方法等。如可以用K-mean的划分方法做到类之间差异化最大,而类内相似性最大。
在使用模式挖掘中主要有两种聚类。一种是页聚类,即将内容相关的页面归到一个网页组,这对网上搜索引擎对网页的搜索有很大帮助。另一种是客户聚类,即将具有相似访问特性的客户归为一组,那么可以分析出喜好类似的客户群,从而可以动态的为客户群制定网页内容或提供浏览意见,如通过对众多的浏览“sports”网页的客户分析,发现经常在该网页上花上一段时间去浏览的客户,再通过对这部分客户的登记资料分析,知道这些客户是潜在要买运动产品的客户群体。就可以调整“sports”网页的内容和风格,以适应客户的需要。这在电子商务市场的分割和为客户提供个性化服务中起到了很大的作用。
2.3 模式分析过程
在挖掘出一系列客户访问模式和规则后,还需要进一步观察发现的规则、模式和统计值,之后确定下步怎么办,是发布模式还是对数据挖掘过程进行进一步调整。
如果存在冗余或无关的知识,需要将其剔除。如果经过模式分析发现该模式不是想要的有价值的模式,则需要对挖掘过程进行调整,再转入第二步重新开始。反之,即发现感兴趣的规则模式,则可采用可视化技术以图形界面的方式提供给使用者。
许多传统制造业或零售业的业务正在进行着电子化的转型,电子商务、移动客户端、线上大平台的思路不断发展。那么,如何建设一个企业的电子化平台,如何有效收集平台产生的海量数据,数据挖掘技术如何应用于海量数据,这些都是值得深入研究的问题。
3.1 建设企业线上大平台
目前许多企业都面临着客户资源管理分散,客户数据的物理化、静态化、分散化,以及缺乏对客户的深层分析和需求挖掘等问题。按照传统企业想要占有电子商务市场或移动客户端市场的需求,为了更好地以大数据集中为基础,推进客户营销服务个性化,企业可建设以会员管理为核心的大客户管理系统,把原有的各类信息系统、业务网站、电子商务网站等融汇在一个大平台下,并分阶段实施数据大集中,实现“海量客户资源共享,一个客户、多个产品、多频次使用”的一站式营销服务。通过数据的整合管理,分析客户特点,实现客户在企业内各板块的迁移和共享。 会员管理的实质是为用户提供连续的、长期的产品和服务。实现了为用户提供持续的、长期的产品和服务就需要将短期的用户发展为长期型和稳定型用户,而会员制正式实现这种转变的最合适的方法,这就需要建立起强大的会员平台,从而掌握会员的消费数据,实现会员制的管理。
许多企业拥有的业务众多,这就造成了各业务拥有自己众多的忠实用户,但目前各个业务的用户没有达到行业内的共享。会员管理平台为这些分散在行业内的用户提供统一的平台达到行业内的统一,在会员管理的平台上不同业务的用户可以实现统一登录、统一管理、统一办理业务来达到账号统一、业务统一、积分统一、信用统一,从而使企业多元化的各项业务达到资源和信息的行业内统一。
3.2 基于线上平台的数据采集平台
建设会员管理平台的根本目的是进行数据挖掘,以庞大的会员信息来进行市场洞察和市场预测。因此建设数据收集系统并与会员管理平台对接,可以有效收集到客户数据并进行挖掘工作。
在数据的收集方面,目前许多企业数据信息的作用主要是统计收入和业务量、清分核算以及考核,而大数据这一数据价值最为关键的特性却没有被很好利用。
企业现有的平台有时并不能很好地完成有效数据的收集,许多数据多为财务列收数据或业务完成情况数据。该类数据的属性并无太多挖掘价值,无法进行有效的数据分析。数据挖掘需涉及到分类、聚类、关联分析等算法的应用,以此来定位目标客户,这对数据的属性要求是比较高的。企业要充分挖掘和分析各类数据,开展信息应用,进行业务创新和运作流程的优化,提升经营管理能力和客户服务水平。
数据收集平台系统正是基于此目的进行开发,需达到真实有效的客户信息数据、业务数据、Web服务器日志数据的全面收集,功能包括:
①与电子化平台对接,可以收集到平台的会员及非会员的客户信息数据。在系统中可设客户的年龄、职业、爱好、收入等客户相关属性项,从而把会员俱乐部中的有效客户信息数据归类收集,为分析不同类型客户做准备。
②有效收集到客户交易数据以及相关业务数据,系统中设定各类客户指标(收入贡献、交易额、价值度等),为分析不同类型业务做准备。
③能够进行WEB服务器日志数据的收集。对于企业业务网站及企业电子商务平台,系统可抽取和收集网站的WEB服务器日志数据,从而为进行相关的页面访问频度、浏览时间、页面指向等客户行为模式分析做准备。
3.3 Web挖掘在企业的应用
目前Web数据挖掘技术已经在企业得到了广泛应用,分析其原因是该技术能够挖掘出活动过程中的各类潜在信息,进而帮助企业得到更高的发展,其优势具体如下:
3.3.1 发现潜在客户 由于Web数据挖掘技术可以把客户在电子化平台上的浏览行为存储下来,通过查看这些客户的浏览行为就可以了解到客户的兴趣和购买意向,由此就可以发现潜在客户,进而有针对性地对这些潜在客户采取某种谋略,使其尽快的成为在册客户群体,如此一来,电子商务网站的经济效益将会越来越好。
3.3.2 提供优质个性化服务,提高客户忠诚度 在电子商务中,虽然客户和销售商之间的空间距离消失了,但客户的选择面更广了,客户只需轻点几下鼠标就可以从这家电子商务网站转换到另一家电子商务网站。在这种情况下,各家电子商务网站必须各出奇招,努力使自家网站的内容和层次、用词、标题和奖励方案等比其它网站更具优势、更吸引人,通过提供优质个性化的服务,不断提高客户的忠诚度。
3.3.3 改进系统性能,增强安全性 对于电子化平台的各种数据统计分析,有助于改进系统性能,增强系统安全性,并提供相关决策支持。客户衡量网站满意度的一个关键指标就是Web服务器的性能,通过应用Web数据挖掘技术可以清楚了解到哪个站点的客户是最多的,最容易造成拥塞记录的,然后有针对性的采取有效的Web缓存策略,减少网站的传输压力,同时运用Web数据挖掘技术还可以将非法进入电子商务网站的人员挖掘并清除出去,因此可以说Web挖掘在企业的应用改进了系统性能,增强了安全性,保证了业务的正常展开。
3.3.4 改进网站设计,增强客户体验 Web挖掘在企业的应用还能够有效的改进网站设计,增强客户体验,具体表现在以下三个方面:
①通过对Web日志的挖掘,发现客户访问页面的相关性,从而对密切联系的网页之间增加链接,方便客户使用。②利用路径分析技术判定在一个Web站点中最频繁的访问路径,可以考虑把重要的商品信息放在这些页面中,改进页面和网站结构的设计,增强对客户的吸引力,提高销售量。③通过对Web日志的挖掘,发现客户的期望位置。如果在期望位置的访问频率高于对实际位置的访问频率,可考虑在期望位置和实际位置之间建立导航链接,从而实现对Web站点结构的优化。
3.3.5 应用于收索引擎 通过对Web网页内容的挖掘,可以实现对网页的聚类和分类,实现网络信息的分类浏览与检索;通过客户使用的历史记录分析,可以有效地进行扩展,提高客户的检索效果;通过运用Web挖掘技术改进关键词加权法,可以提高网络信息的准确度,改善检索效果。通过挖掘客户的行为记录和反馈情况可以为站点设计提供改进的依据,从而进一步优化网站组织结构和服务方式来提高网站效率。
站点的结构和内容是吸引客户的关键,站点上页面内容的安排和连接如同超市中物品在货架上的摆设一样,把具有一定支持度和信任度的相关联物品摆放在一起有助于销售。比如利用关联规则,可以针对不同客户动态调整站点结构,使客户访问的有关联的页面之间的链接更直接,让客户很容易访问到想要访问的页面。这样的网站往往能给客户留下好印象,提高客户忠诚度,吸引客户不断访问。
3.3.6 聚类客户 许多企业都对企业的客户、市场、销售、服务与支持信息进行深层次发掘和分析,对客户价值进行分类,发现新的市场机会,增加收入和利润。所以聚类电子化平台客户是一个重要的方面。通过分组具有相似浏览行为的客户并分析组中客户的共同特征,可以帮助企业更好地了解自己的客户,及时调整页面及页面内容使商务活动能够在一定程度上满足客户的要求,向客户提供更适合、更面向客户的服务,使商务活动对客户和销售商来说更具意义。 4 小结
数据挖掘技术正以前所未有的速度发展,并且扩大着用户群体,在未来越来越激烈的市场竞争中,拥有数据挖掘技术必将比别人获得更快速的反应,赢得更多的商业机会。
基于Web的数据挖掘在移动电子商务中的应用将是一个非常有前景的领域,有很多优势,经过近几年的发展已逐渐成为数据挖掘与知识发现领域的一个重要分支。其针对移动电子商务网站用户的行为模式进行挖掘,可以找到用户的潜在兴趣与偏好,指导网站建设,支持企业营销决策。
企业在运营电子商务网站时,尤其是移动电子商务,会产生海量的业务数据,所以需要建设一个线上的电子化大平台来汇集业务,同时在这个大平台基础之上高效地收集业务数据,针对Web数据,使用Web挖掘技术预测客户的消费趋势、市场走向,维系客户关系、指导企业建设个性化智能网站,带来巨大商业利润。这可以为企业创造新的商业增长点,使其在激烈的市场竞争中处于有利位置,抢占先机。
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数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语:Knowledge-Discovery in Databases,简称:KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。以下是读文网小编今天为大家精心准备的:浅谈数据挖掘在电力企业中的应用相关论文。内容仅供参考,欢迎阅读!
1.1 数据挖掘的概念
所谓数据挖掘,其实就是从大量繁杂的数据中找出对自己发展有益的数据、模型及规律。主要依据事先确定好的商业目标,深入分析和研究各种企业数据,发掘里面隐藏的商业内容,还要在工作中不断提高其科学性。数据挖掘的综合型较强,需要使用诸多专业理论以及技术工具,主要有数据库技术、统计学、机器学习、模型识别、人工智能、神经网络等。
1.1.1 分类
其实质就是对数据进行分门别类。先从数据中挑选出分类完的训练集,然后将其作为依据来设置一个科学的分类模型,还要将杂乱的数据进行综合整理。
1.1.2 估值
估值和分类有很多相同点,其差异在于:分散是对离散型变量进行输出,但估值输出的是连续值,且分类的类别是有数目规定的,但估值却是随意的。
1.1.3 预测
一般情况下,预测要借助分类或估值才能发挥效果,具体说来,就是用分类及估值期间使用的模型来预估未知的变量。检测的目的与其大同小异,但而其结果必须经时间验证,也就是说在很长一段时间后,才可以评估其准确性。
1.1.4 相关性分组或关联规则
要记录好时间类型及发生日期,这样可以为后续的施工提供借鉴。
1.1.5 聚类
就是对各种数据进行整理并且分类,以聚集为类别。两者的主要区别是聚类不需要事先定义好类别,不用借助训练集。
1.1.6 描述和可视化
用归约、概括、图形表示等方式来表示数据。
1.2 数据挖掘在电力企业的使用价值
商业领域对于数据挖掘技术的需求较大,因此数据挖掘在多个商业领域得到了大范围的应用。下文便依据电力企业的行业特征来论述一下数据挖掘技术在电力企业中的重要作用。
1.2.1 指导设备更新
在发生了下述两种情况时就要对设备进行更新:首先,电力设施意外毁坏,这便要第一时间更换,一般电力设备监控设施可以检测出这类故障,这样也能够在第一时间进行维修。其次是更换老化的设备,这就需要以经验为依据,例如检查设备的使用年限等,但这种方式并不具有多大的科学性,因为很多设备可能由于保养得当而延长使用年限,如果贸然更换会产生巨大的浪费;还有些设备的使用时间可能不长,但是其性能却已经不满足标准,若不及时更换也会产生巨大的浪费。一般情况下,我们可以借助故障保修、电力耗费及相关电力参数等各种数据来确定电力设备的故障及老化状况,最终确定是否更换设备。
1.2.2 业绩评估
我国的电力企业一直没有一套标准的体系来评价集团公司分公司的成绩。若只评估其所创造的经济利润,则会因各地区的发展有所误差,并且电力行业是与我们的生产生活息息相关的,安全性及其它性能的重要意义远大于利润。但数据挖掘技术却能够综合分析诸多影响因素,通过分析由利润、利润增长率、同行对比、投诉举报、生产成本等数据组成的主题仓库来研究区域或者是自公司的运营情况,并用图表等简洁明了的方式体现出来,为决策提供依据。
1.2.3 指导电力企业的建设规划
最近,我国的广东频繁发生电力供不应求的情况,其主要原因便是没能很好的掌握市场进步的趋势,在电厂的建设及电网建设方面都没能满足市场的需求,这时数据挖掘工作的重要性便得到了很好的体现。将新增用户(报装)、现有用户、用户位置、用户用电量、国家的建设计划等相关资料实行认真的研究分析便可以制定出电力企业的发展计划,有此为指导,才能促进电力行业的飞速发展。
1.2.4 指导电力的生产和购买
我国推出电力企业改革方案后,广东省电力集团便在积极的践行,到01年底已大体完成厂网分离。改革的逐步深化,而言使得我们面临了一些新的问题。例如在电力购买方面,传统的电厂和电网属一个单位,电厂会供给电网充足的电力。可在如今,电网用电时一定要提前购买,但因为电力的鲜明特征即买多少用多少,使得购买时间和购买量无法准确的确定。而借助数据挖掘技术可以很好的解决这一问题。对有关的主体车库进行深入挖掘便可确定需购买的电力总量,并对发电企业的生产计划进行指导。
1.2.5 减少电力损耗,改善电力质量,减少设备损耗
电力产品具有自身的显著特征,主要体现在它不能进行储存,只有按需供给。可是,发电和用电是有着很大差异的,要想保证电力的质量,就必须不断提高设施的安全性,并对其实施科学的调整。现今使用的主要方式是建设蓄能电厂,若电力有多余则要保存起来,等电力供应不足时则用这部分电力,将其进行安排调度并制定合理的疾患,便能实现电力储存技术的灵活调节,实现降低电力浪费,提高电力质量,避免设备的耗损。
2.1 我国电力企业信息化现状使采用数据挖掘技术成为可能
观察以广电企业的现状可以知道,电网的信息化已经有了很大的进步,也就是不再仅仅借助计算机完成统计报表,管理信息也不是单机单项应用工作的时期,其正处在信息化的中级发展环节,企业有自己的局域网,广电集团也已经实现了光纤网的全省覆盖,企业完成信息化之后,能够使内部的管理工作更加高效,如MIS、OA、物资管理、财务管理以及客户服务中心等。能够获得企业的许多基本数据,并使应用平台更加的科学,而企业在进行数据挖掘工作时,便可以将这众多数据作为有效依据。
2.2 我国电力企业改革的趋势使采用数据挖掘技术成为必然
我国党政领导集团在积极的转变行业垄断的现状,促进竞争方式的合理化。我国电力企业中已经使用了“厂网分家”模式,这使得发电竞争有了科学的模式,广电集团也已经结束了这部分的工作。接下来便是向电网运转方向转变。为在将来的竞争中保持优势,电力企业一定要尽可能的降低生产经营的成本,这样有利于更好的为客户提供服务,并熟悉自己及竞争企业的实际情况。上述的所有事情,都要使用现代信息技术来解决,而数据挖掘技术又起着极其重要的作用。
作为智能系统的心脏,信息通信系统在今后电网业的进步中有着非常积极的意义。现今,我国电网业早已设立了在国内、国际都很先进的集成系统。三地集中式数据也开始慢慢运转起来,各企业的一级业务面也越来越广,各种数据中心也都开始运转起来,我国电网的数据和种类都开始步入正轨。其“量类时”特征,也在海量、实时的电网业务内有了更大的作用,所以必须对其进行深入研究。
现今,我们通常把电网业务数据归为三种:首先,单位生产的资料,有发电量、电压稳定性等指标等;其次,单位工作中的数据,包括交易价格、用户的需求方面的数据等;最后是单位的管理资料,如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。我们要熟练了解这诸多数据的特征,然后开展深入的探究,还能推出很多高附加值的服务,这也能促进电网安全性检测的顺利进行,还可以更好的掌控企业的经营、满足用户的需求,使企业的管理水平得到提高。
比如,在设立电力企业的“大营销”模式时,要以满足顾客需求为目标,建立各种服务平台以第一时间满足客户各种需求,如:95588、114等。为了完善服务模式,提高服务质量,应该详细的分析各种数据,使得服务水平和营销能力得到大幅度的提升和改善;分析型数据是进行服务和开展营销的必要前提和重要基础,应该得到足够的重视,对原有的营销组织模式进行查漏补缺,通过借鉴其他单位的成功经验来弥补自己的不不足和缺陷,对各种服务资源进行合理的配置,尽可能让大多数人满意,为了更好的利用数据并提高营销能力,要建立数据监控分析模型;营销数据之间是存在着隐藏关系的。
显而易见,这些隐藏信息不容易被发现,为了增强分析数据的全面性、系统性、直观性、便捷性,建立各种系统性算法模型库不仅是极其有必要的,而且是相当重要的,当然这种系统性的算法模型库是针对营销制定的,这样做可以增强把握市场动态的及时性,我们知道,任何类型的营销必定离不开市场,市场是开展营销主要遵循的依据,脱离了市场,营销就会抓不住头脑,因而,算法模型库的建立可以为企业单位创造更多的经济效益和社会效益,增强企业的核心竞争力,扩大企业单位的市场份额,使企业更稳的立足于竞争激烈的市场之上,甚至是处于领头羊的地位,促进国民经济建设,为人民提供更好的服务。
数据有着很好的增值价值,其他的服务也可以通过数据增值价值得到衍生。所以,加大对数据的利用与研究势在必行。把数据当中重要的依据、基础甚至是纽带,沿着这个纽带进行研究与利用。将数据研究和使用的成果合理的运用起来,例如,将其转化为新型的支付方式和消费形态,使客户感受到非同一般的感觉,突破了以往的业务系统仅仅专注于自己内容的方式,电网的生产效率会得到提高,企业的管理水平也会因此得到大幅度的改善与提高。
【浅谈数据挖掘在电力企业中的应用】相关
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在信息化发展的今天,图书馆,特别是大学图书馆不仅要对信息进行简单的数字转换和管理,更要对新兴事物网络进行档案化管理和归档,包括文档、文字翻译转换、图片资料、声像资料、多媒体远程会议等。所以网络档案化管理,成为当今图书管理的必然趋势,这就必须对档案化管理的技术和法律相关问题进行深入阐述和探讨。
所谓数据挖掘(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,是涉及数据库、人工智能、数理统计、机械学、人工神经网络、可视化、并行计算等的交叉学科,是目前国际上数据库和决策支持领域的最前沿的研究方向之一。
对于数据库中庞杂的数据,人们期望以简洁的描述形式来描述汇集的数据集。概念描述就是对某类对象的内涵进行描述并概括出这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述,前者描述某类对象的共同特征,后者描述不同类对象之间的区别。生成一个类的特征性只涉及该类对象中所有对象的共性。生成区别性描述的方法很多,如决策树方法、遗传算法等。
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数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。以下是读文网小编今天为大家精心准备的计算机职称相关论文:粗集数据挖掘之MIE-RS实施。内容仅供阅读与参考!
粗集数据挖掘之MIE-RS实施全文如下:
1.1粗集基本理论
信息系统定义为,其中U是有限的例子集合.C是条件属性集合,D是决策属性集合,V是C和D的值域.函数f:U(C∪D→V,定义每个例子的属性值.定义属性集R C∪D上的等价关系为:R~={(xi,xj)∈U×U: a∈R,f(xi,a)=f(xj,a)}.R~的等价类的集合记作R*,它是U上的一个划分.设Y U,Y关于R的下近似集合RY定义为:RY=∪{E∈R*: E Y}.即下近似集合包含所有根据R的信息能准确划分到Y的例子.定义集合X关于集合Y的分类正确程度c(X,Y)为:c(X,Y)= X∩Y / X .其中 表示集合中元素的个数.给定分类正确标准α,Y U ,根据粗集扩展模型,定义Y关于R的α-下近似RαY为:RαY=∪{E∈R*: c(E,Y) α},即Y的α-下近似包含所有能以不小于α的正确率划分到Y中的等价类集合.
1.2MIE-RS的理论基础
令Yk U表示U中某一决策类(概念),k表示其决策类别是第k类.定义1:决策类Yk U的核定义为:Core〔k〕={a: CYk ≠ C-{a}Yk },即核Core〔k〕中属性对决策类Yk而言是不可缺少的,否则会导致Yk中某些原可正确分类的例子现在不能被正确分类.定义2:属性集P C是决策类Yk的一个覆盖,当且仅当 PYk = CYk ,并且对 P’ P, P’Yk ( CYk .这说明若P是决策类Yk的一个覆盖,则P具有与C同样的区分决策类Yk的能力.因此可用P代替C来产生Yk的分类规则,这时规则的条件部分具有最小描述长度.按如下原则生成决策类Yk的分类规则:令E表示P*中的等价类,Des(E)表示对等价类E的描述,即等价类E对应的各条件属性的特定取值;Des(Yk)表示对决策类Yk的描述,即第k类对应的各决策属性的特定取值.则对每个E∈PYk建立如下的决策规则:r: Des(E)→Des(Yk)对于不一致例子集,给定分类正确标准α,令CαYk中的每个例子的决策类别都是第k类,即把CαYk中那些原来决策类别不是第k类的例子改为第k类,形成新的该决策类(第k类)的集合Y’k Yk,此时CαYk=CY’k(.再按上述方法求Y’k的覆盖P,对每个E∈PY’k建立如下的决策规则:r’: Des(E)→Des(Yk)定理1:规则r’的可信度大于等于α.证明: E∈P Y’k,因为P Y’k=C Y’k,P C,所以PY’k中的等价类E是C Y’k中的一个或多个等价类Ei的并集,记作,E=YiEi,Ei∈C Y’k.又因为CαYk=CαY’k,即Ei∈CαYk,则有: Ei∩Yk ≥α Ei (1)规则r’的可信度:cf= E∩Yk / E = (YiEi)∩Yk / YiEi = YiEiI Yk / YiEi =∑i Ei∩Yk /∑i Ei 由(1)式,cf ∑iα Ei /∑i Ei =α.得证.
2.1算法设计
MIE-RS算法:输入:非一致的例子集U,分类正确标准α.输出:满足α的简化的分类规则集.(1)用户选择待挖掘的条件属性集C和决策属性集D.(2)计算U关于C和D的等价类C*和D*.对U中每个决策类Yk∈D*,修改使CαYk中的每个例子的决策类别都是第k类.经此操作后有些决策类集合Yk发生了改变.(3)计算每个决策类Yk的核属性集Core〔k〕.(3.1)计算每个决策类Yk关于条件属性集C的下近似集合CYk中的元素个数LANum(C,k);(3.2) Core〔k〕= ;(3.3) for each a∈C do{计算每个决策类Yk关于C-{a}的下近似集合中的元素个数LANum(C-{a},k);if (LANum(C-{a},k)! =LANum(C,k))Core〔k〕=Core〔k〕+{a};}(4)对每个决策类Yk,计算Yk的覆盖,生成Yk的分类规则.(4.1) for each Ykdo {(4.2)用户选择感兴趣的属性集合Interest;(4.3) Candidates =C-Core〔k〕-Interest;(4.4) P =Core〔k〕+Interest;(4.5)计算LANum(P,k);(4.6)while(LANum(P,k)! =LANum(C,k)){for each a∈Candidates do计算LANum(P+{a},k);选取属性b,使LANum(P+{b},k)值最大;P=P+{b};Candidates=Candidates-{b};}(4.7) for each a∈P doif(a不在Core〔k〕+Interest中){P=P-{a};计算LANum(P,k);if (LANum(P,k)! =LANum(C,k))P=P+{a};}(4.8) for each E∈PYkdo生成Yk的决策规则;}
2.2用Hash表实现算法
在上述算法中,求等价类(进而求下近似集合)是个最基本的操作,提高该操作的效率是个关键问题.容易看出,直接求某属性集的等价类的时间复杂度为O(n2).若采用本文的Hash表方法求等价类,可将时间复杂度降为O(n).另外,本文提出的方法,不需要具体求出各个等价类集合,而是直接求出各个下近似集合中的元素个数,从而避免了频繁进行集合的交运算,提高了效率.首先对例子集U进行预处理.设用户选择了条件属性集C和决策属性集D.将用户选择的每个属性j的各值转换为从0开始的整数,生成转换表T.属性j的不同值的个数cnt〔j〕等于转换后该属性具有的最大整数值加1.j=1,2,..., C + D .如3.4节例子所示.任给条件属性集C和决策属性集D,建立并初始化Hash表E及EandY.E的大小为cnt〔1〕*cnt〔2〕*...*cnt〔 C 〕.EandY大小为cnt〔1〕*cnt〔2〕*...*cnt〔 C 〕*cnt〔 C +1〕*...*cnt〔 C + D 〕.Hash表中的每个存储单元初始化为0.对表T中每个记录r,用a(i)表示记录r第i个属性的值,构造如下两个Hash函数:H1(r)=(((a(1)*cnt〔1〕+a(2))*cnt〔2〕+a(3))*cnt〔3〕+...)*cnt〔 C -1〕+a( C )H2(r)=(( H1(r)*cnt〔 C 〕+a( C +1))*cnt〔 C +1〕+...)*cnt〔 C + D -1〕+a( C + D )
利用Hash表,我们采用如下方法求每个决策类Yk关于某属性集C的下近似集合CYk中的元素个数LANum(C,k).(1)扫描一遍转换表T,对每个记录r,按照计算出的Hash地址H1(r)和H2(r),把相应的两个存储单元的值各加上1.扫描完成后,T关于属性集C的任一等价类(设记录r为其任一代表元)中元素的个数就存放在Hash表E的相应位置(H1(r))中;同理,表T关于属性集C∪D的任一等价类(设记录r为其任一代表元)中元素的个数就存放在Hash表EandY的相应位置(H2(r))中.(2)再一次扫描表T,对每个记录r,设其类别为第k类,计算Hash地址H1(r)和H2(r),取出相应存储单元的值进行比较,若E〔H1(r)〕=EandY〔H2(r)〕,说明记录r属于CYk,则LANum(C,k)=www.51lunwen.com/database/ LANum(C,k)+1.容易看出,计算LANum(C,k)只需扫描表T两遍,设 T =n,则时间复杂度为O(n).
2.3算法分析
令 U =n , C + D =m1+m2=m,决策类别个数为d.对MIE-RS算法采用Hash方法实现,各步骤的时间复杂性分析如下:首先,对每个属性进行预处理所需时间为O(m*n(n-1)/2)=O(mn2).其中n(n-1)/2=0+1+...+(n-1)为查找比较次数.步骤(2)是对不一致例子的处理过程.有了Hash表E和EandY,对表中每条记录r,设其属于第k类,若EandY〔H2(r)〕≠E〔H1(r)〕且EandY〔H2(r)〕/E〔H1(r)〕≥α,则记录r所在的关于C的等价类〔r〕C∈CαYk,根据2.2节,对表中任一记录r’,若H1(r’)=H1(r),但EandY〔H2(r’)〕/E〔H1(r’)〕<α,则在表T中将记录r’的决策类别改为第k类.此步骤在最坏情况下的时间复杂度不超过O(n2).对步骤(3),由3.2节的分析可知,(3.1)的复杂度为O(n),(3.3)的复杂度为O(m1n)
对于基于粗集的数据挖掘算法,目前也有一些研究〔3,4〕.本文提出了一个新的从不一致例子中挖掘规则的粗集方法MIE-RS.MIE-RS的特点在于:一是有效地统一处理了一致和不一致的例子,生成满足给定可信度的可能性规则;二是将求所有例子的覆盖化为求各个决策类的覆盖,使挖掘出的规则更简单;三是巧妙构造了Hash函数来实现算法,大大降低了算法的时间复杂度.我们在自行研制开发的数据挖掘服务器中实现了MIE-RS,并用多个实际数据集进行了测试,效果良好,挖掘出来的规则简单、实用.
1 Z. Pawlak. Rough sets. Int. J〔J〕.Computer and InformationScience, 1982,Vol 11,No5,341~356.
2 W. Ziarko. Variable precision rough set model〔J〕. Journal ofComputer and System Sciences. 1993.46,39~59.
3 Chien-Chung Chan, Jerzy W. www.51lunwen.com/database/ Grzymala-Busse. On the lowerboundaries in learning rules from examples〔A〕. In IncompleteInformation. Rough Set Analysis ,Chapter 2, 1998, 58~74.
4 Xiaohua Hu. Knowledge discovery in databases: an attribute-oriented rough set approach〔D〕. Ph. D Thesis, in ComputerScience, University of Regina, Canada. June,1995.
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微系统技术简称MST,它的基本工艺技术是硅的腐蚀和键合。MST的前景是壮观的,其工艺是从集成电路加工派生出的批量加工技术。预期,MST将会同集成电路一样,通过新的而且便宜的产品来改变人们的生活。以下是读文网小编今天为大家精心准备的:多媒体数据挖掘之媒体特征库措施相关论文。内容仅供阅读与参考!
1.1面向对象数据模型
多媒体数据挖掘(MDM)要求其特征库具有复杂的数据结构,长时间的事务,能定义面向特定应用的非标准操作,高效检索.MFD采用面向对象数据模型,支持基于对象标识的关联存取和导航机制.O-O方法提供的类、对象、继承、代码重用和数据封装机制,均有助于MDM的设计与实现.MFD的数据模型和数据类型不仅支持关键字和精确匹配,且支持图像查询,支持基于内容的相似匹配,能满足MDM的需要.
1.2支持多种特征查询
MFD数据类型较之GIS等领域的数据库模型,提供了一个多边形类来定义任意的感兴趣的形状对象,解决了新加对象需要增加新符号的问题,而且,充分考虑了各种图像特征,包括形状、空间、颜色、纹理等.MFD用复合形状定义内部轮廓,并设计了基本形状,如:圆、正方形、椭圆等,使查询结果更为精确,搜索可限制为所希望的形状类型.这些都是多数图像数据库所不能支持的.MFD支持空间关系;支持复合对象;一个对象可根据不同的观察点,具有不同的形状;可由用户定义查询的相似度阈值;支持的查询语言MOQL,语义丰富,能作为一种结构化的表达方式由查询引擎来实现;允许用户在请求中指定如颜色、形状和纹理等不同的特征,输入方式更为灵活.
1.3相关的特征类型
如何通过内容对对象进行搜寻和检索主要依赖于对象内容的表示法,即选择的特征表示及使用的相似度标准.常用特征有纹理、颜色、形状和空间特征,可分别用于不同的具体应用.纹理特征:纹理是识别不同图像的最重要的特征之一.可用于不同表面和其它信息,包括形状和运动等的区分,并反映一些抽象概念,如:均匀性,密度,粗糙程度,规则性,方向、频率等.可用图像处理方法抽取和描述图像的纹理特征.颜色特征:颜色使对象识别变得简单而强有力的特征.有多种颜色模式,如RGB和HIS模式.
形状和空间特征:对象形状表述是模式识别的一个重要问题.当一些对象的颜色和纹理极其相似时,形状特征尤为重要.空间特征说明了对象的空间位置和对象之间的空间关系,如方向关系、相邻,重叠和对两个或多个对象的包含等.空间特征可用符号化的串表示,如2D串,串可反应一些上述关系.
1.4数据类型的高层视图
应用的重要对象称为显著对象,显著对象分为逻辑显著对象LSO和物理显著对象PSO.LSO和PSO有1∶n的对应关系.利用O-O设计的继承机制,使LSO类定义在由超类和子类组成的继承中,一个子类可继承其超类的属性和方法.显著对象特征描述的建立:先用特征抽取法得到特征,后进行对象识别,建立对象模型,进行语义辨认,从而对对象语义建模,获取LSO和PSO及其相互对应关系.语义性视觉模版,使用户与系统交互,通过一系列查询,得到用户个人观念的模版,从而将视觉特征与语义特征相联系.特征库MFD基于内容的数据类型,支持数据的存储和基于内容查询的执行.
传统E-R模型数据库系统使用精确匹配,基于内容的数据库系统支持近似匹配,使用距离函数来比较目标图像和数据库图像.本文的数据类型通用,针对图像数据库中支持颜色、形状、纹理、空间关系和传统的关键字的绝大多数情况,可用于不同的具体应用.数据类型的高层视图如图1.最小范围框MB类定义空间特征,几何对象类定义形状特征.类PSO是访问其他类的桥梁.每个PSO实例具有对象标识Oid,它与相应的LSO,MB、几何对象、纹理组、颜色组和图像实例相连.以PSO为中心的星型结构,使应用系统在不实现某些特征时,仍保持其他特征的完整性.某些应用可能允许一个对象的形状,以类似于人眼在不同距离观察事物的方式而变化,故MFD允许一个PSO对应多个形状,如图中1到n的对应关系.
2.1MFD的空间位置
MFD空间特征包括对象的空间位置和两个对象间的空间关系[2].空间位置是对象的特征,也反映图像的布局,可用最小范围框MB表示.构造对象MB的方法:以图像的左上角为原点,将图像放在X-Y坐标中,画一与X轴平行的最小包围该对象的长方形.MB由此长方形的左上角(Xmin,Ymin)和右下角(Xmax,Ymax)定义.
2.2MFD的空间关系定义
当出现多个对象时,产生空间关系.空间关系指对象间距离、方向关系和拓扑关系.距离:计算两个对象的质心,一个对象的质心定义如下,其中n为组成对象的像素数.xv=∑ni=1xinyv=∑ni=1yin(1)拓扑关系:包括相离、相切、重合、相交、内含、内含于(与内含相对)、覆盖、被覆盖(与覆盖相对)等.方向关系:两个相离或相切的对象具有方向关系,其余方向关系为其拓扑关系.方向关系包括:左、右、上、下、前、后;东、南、西、北、西北、东北、西南、东南;前、后也可与其他方向关系组合,如:左前等.
2.3空间关系的计算
为了有效计算空间关系,定义MB方法和方向、定义拓扑关系.用MB确定对象间的空间关系,计算简单,且能有效存储.两个对象间的拓扑关系通过比较两个MB的Xmax,Xmin,Ymax和Ymin来测量.MB适合于均匀分布的形状,为了得到正确的结果,还应考虑多对拓扑关系.MB测定方向的方法,或者用日常人们辨识八个方向的测量方法,或者用角度数测量的方法.为推导出两个MB间的拓扑或方向关系,要分别计算MB的x,y坐标或间段.通过分别比较X、Y轴的坐标,MB可用X-间段(X-i)和Y-间段(Y-i)来表示,且两个MB间的空间关系也可通过分别比较它们的X-间段和Y-间段来判定.对间段类,作者给出了7种基本的间段比较函数.如:before(),equal(),start(),finish(),meet(),overlap(),during().函数的返回值为T或F.这些函数的某一集合的真值反映了两个对象的拓扑和方向关系.
本文介绍了MFD数据模型的特征和数据类型,详细讨论了以图像为例的若干特征表示,包括:空间、颜色、形状、纹理及其它特征.其中:空间特征分为空间位置和空间关系,关系包括距离、拓扑关系和方向关系,距离由对象的质心确定,拓扑和方向关系用MB或间段确定;颜色表示可用RGB、HIS模式;形状分为原子形状和复合形状,用多线类和多边形类表示任意形状;纹理用多个维,如:光滑度、方向性等.视频可看作是离散的图像序列加时间规范特征.故MFD能支持复杂对象和基于多种特征的媒体查询,满足MDMP系统挖掘知识的需要.
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计算机科学是一门包含各种各样与计算和信息处理相关主题的系统学科,主要研究的的对象是计算机及其周围各种现象和规律,也就是说计算机科学研究的主要内容为计算机系统结构、软件系统、人工智能系统以及计算本身的性质和问题这几个方面,从抽象到具体无所不包。计算机科学研究的主要课题有五个方面:(1)计算机程序能够做的事情;(2)怎样才能够让程序做更多的事情;(3)数据结构和数据库在存取方面的问题;(4)程序怎样才能够突出其智能性;(5)人类怎样才能够实现人机互动。这是因为计算机科学对这些方面进行深入的研究,才能够提高人们的工作效率,但是计算机属于电子信息技术的重要部分,技术更新换代的速度非常快,因此随着技术和设备的更新都能够进一步提高工作的效率,因此在步伐不断加快的现代社会需要使用最为先进的计算机科学。
众所周知,我国在发展的过程中经历过一段特殊的历史时期,受这段历史时期的影响,我国计算机科学的起步情况比西方国家晚,当西方国家进入到工业革命的阶段,我国还处于自然经济的体制之下,当西方国家经过科技革命之后已经进入到信息时代,我国才刚刚步入工业发展的阶段,因为这一历史因素的影响,我国使用计算机及其相关设备、技术情况等都是从国外引进的。随着计算机科学的影响范围不断增加、影响力不断增强,国家的重视程度不断提高,也出台了一些相关的优惠政策,对计算机科学的发展起到扶持的作用。
从工作效率方面来说,在计算机科学背景下诞生的计算机在日常工作的应用中能够快速处理一些办公事务,在极大的程度上提高了工作的效率,给企业造成重大的影响;从生活方面来说,计算机通过网络能够搜索到各种各样的事物,能够充分满足人们的各种需求,丰富了人们业余生活。从计算机科学与互联网之间的关系来看,两者互相促进,协同发展。据相关统计表明,我国网民的数量已经超过7个亿,也就是说我国计算机科学使用的最少人数为7个亿,使用的人口数量非常多。怎样能够更好地利用计算机科学,对其进行改革,从一点一点量的积累中获得质的飞跃成为计算机科学研究的重点内容。另外,从核心技术方面来看,我国自主研发的计算机科学技术较少,大多靠国外的技术作为支撑,这一情况对我国计算机科学的发展十分不利。
虽然我国计算机科学起步较晚,对计算机科学的相关研究不如国外充分,但是我国拥有着广大的市场,人才众多,在近几年的研究中也不断取得了新的突破,因此还是有很大的发展空间。想要将计算机科学发挥出最大的潜能,则需要对其发展过程中存在的问题进行深入的剖析,并且将其进行解决。
对我国计算机科学的发展情况进行深入的调查发现,我国计算机科学的水平不但受到历史因素的影响,还受到水平的限制,在应用的过程中存在着较多的问题,这些问题严重影响了计算机科学的发展进程。例如,计算机性能较低,严重影响了工作的效率。计算机更新换代的速度较快,如果想达到效果最大化的目标就需要采用性能较为优越的计算机,这样的计算机成本也比较高,因此人们往往选择一些自认为性价比比较高的计算机,这一做法严重影响了实际应用过程中计算的速度,降低了效率。
计算机仅仅是一台机器,自己并不会启动运作,需要相关的专业人员来进行操作,因而,计算机操作人员自身的素质情况则会对计算机科学的应用效果产生极大的影响。从我国目前发展的水平上来看,由于发展的历史较短,研究不够深入,因此会产生对计算机科学中软件系统的了解程度不够深刻的情况发生,再加上相关工作人员的素质偏低,因此在使用计算机科学进行工作处理时会出现工作效率低下的情况。计算机科学在实际的应用主要分为两个部分,即硬件和软件,日常生产生活中出现你问题的部分主要是软件。随着计算机科学技术的不断发展,在软件方面出现了VF、VB两种可视化编程软件,这两种软件的出现打破了编程需要专业化人员进行操作的弊端,及时没有任何专业知识的人也能够完成简单的编写工作。此外,从我国软件的水平上来看,与国外还是有很大的差距,虽然这种差距通过相关技术工作人员的努力在不断缩小,但是这种差距还是不能够忽视,严重影响了计算机科学的应用效果,所以我国还需要在软件水平方面继续发展,不能有丝毫的松懈。
从上文的分析中可以得出,软件的使用情况能够对计算机科学的应用效果带来巨大的影响,尤其是在目前的情况下,计算机应用的领域不断扩大,不同的领域所使用的软件程序也大为不同,因此需要对重要的领域采用较为先进的计算机科学软件。最需要提高软件水平的领域就是机械设计,计算机科学中有一中软件叫做CAD,用这种软件可以在计算机进行画图,这种画图的方式与传统的画图方式相比具有效率高的特点。另外,根据相关报道显示,软件公司会根据市场的实际情况和人们应用的不同用途具有针对性地退出相关的软件,每个被推出的软件都具有自身的特点,因此在实际应用的过程中能够根据自身的需要情况进行选择。需要值得注意的是,企业在选择计算机科学软件时,不能只注重成本,还需要深入了解其先进性和与企业的切合程度,只有这样才能够将“好钢用在刀刃上”,为自身的发展提供更多有利的基础。
影响计算机科学效用发挥的因素主要有两点,一是计算机自身性能的原因,二是操作人员基础素质。计算机科学相关操作人员必须具备足够的专业素质才能够适应不断发展变化的形式,但是上文中也说到,我国相关操作人员的基本素质情况还处于令人担忧的状态。究其原因主要有以下几点:(1)教育水平的限制;(2)自身能力不足,相关的知识没有完全掌握。因此想要解决这一问题就需要在员工招聘时提高相关的标准,为企业计算机科学操作人员注入新鲜的血液。对于在企业中年资较老的员工,可以采用定期培训的方式来提升其在计算机科学方面的基本素质,在不断地学习、实践的过程中完善自己。另外,聘请具有经验的、操作基本素质较高的人员进行讲解,演示软件操作的具体过程也能够对提高相关操作人员的基本素质起到重要的帮助。
我国自主研发的能力较差,这样很容易受制于人,因此需要提高自主研发的能力,促进计算机科学健康发展。
通过上文的相关论述可以清楚地了解到计算机科学在社会范围内已经得到普及,已经走进千家万户,但是从目前的发展局势上来看我国还有很长的一段路要走。
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什么是统计学?统计学有什么作用,对于写好一边统计学的论文十分重要,那么该如何来写好这篇统计学论文呢?
统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。其中用到了大量的数学及其它学科的专业知识,它的使用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。
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。
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