万方论文网站(共6篇)

个人学习 22 2024-04-17 20:48:07

万方论文网站 第1篇

[1]刘莹.基于数据挖掘的商品销售预测分析[J].科技通报.20xx(07)

[2]姜晓娟,郭一娜.基于改进聚类的电信客户流失预测分析[J].太原理工大学学报.20xx(04)

[3]李欣海.随机森林模型在分类与回归分析中的应用[J].应用昆虫学报.20xx(04)

[4]朱志勇,徐长梅,刘志兵,胡晨刚.基于贝叶斯网络的客户流失分析研究[J].计算机工程与科学.20xx(03)

[5]翟健宏,李伟,葛瑞海,杨茹.基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[J].电信科学.20xx(02)

[6]王曼,施念,花琳琳,杨永利.成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较[J].郑州大学学报(医学版).20xx(05)

[7]黄杰晟,曹永锋.挖掘类改进决策树[J].现代计算机(专业版).20xx(01)

[8]李净,张范,张智江.数据挖掘技术与电信客户分析[J].信息通信技术.20xx(05)

[9]武晓岩,李康.基因表达数据判别分析的随机森林方法[J].中国卫生统计.20xx(06)

[10]张璐.论信息与企业竞争力[J].现代情报.20xx(01)

[11]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学20xx

[12]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学20xx

[13]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学20xx

[14]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学20xx

[15]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学20xx

[16]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学20xx

[17]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学20xx

[18]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学20xx

[19]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学20xx

[20]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学20xx

[21]周霞.基于云计算的太阳风大数据挖掘分类算法的研究[D].成都理工大学20xx

[22]阮伟玲.面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[D].成都理工大学20xx

[23]明慧.复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[D].大连理工大学20xx

[24]陈鹏程.齿轮数控加工工艺数据库开发与数据挖掘研究[D].合肥工业大学20xx

[25]岳雪.基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[D].西安财经学院20xx

[26]丁翔飞.基于组合变量与重叠区域的SVM-RFE方法研究[D].大连理工大学20xx

[27]刘士佳.基于MapReduce框架的频繁项集挖掘算法研究[D].哈尔滨理工大学20xx

[28]张晓东.全序模块模式下范式分解问题研究[D].哈尔滨理工大学20xx

[29]尚丹丹.基于虚拟机的Hadoop分布式聚类挖掘方法研究与应用[D].哈尔滨理工大学20xx

[30]王化楠.一种新的混合遗传的基因聚类方法[D].大连理工大学20xx

[31]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学20xx

[32]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学20xx

[33]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学20xx

[34]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学20xx

[35]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学20xx

[36]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学20xx

[37]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学20xx

[38]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学20xx

[39]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学20xx

[ 40]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学20xx

万方论文网站 第2篇

摘要:随着计算机信息网络的快速发展,数据挖掘在软件工程中的地位越来越突出。软件工程数据挖掘是在冗余的数据中发现有用的数据,从而得到更好地利用。社会的发展,科技的进步使得社会进入了网络信息热时代,随之计算机软件也不断增加,人们获取的信息大部分是人手动操作软件获得的,这样的信息量具有一定的局限性。因此,为了满足当今社会的需要,必须借助于软件工程数据挖掘的手段。

关键词:软件工程;数据挖掘;研究现状

利用数据挖掘技术对大量冗余的数据进行筛选从而得到少量精确的信息。冗余的数据是指既包含有用信息有包含无用信息,利用数据挖掘技术剔除掉多余的无用信息留下有用信息,这样既可以提高手机数据的质量又可以提高工作效率。所以,数据挖掘技术在当前的软件工程中起着越来越重要的作用。数据挖掘技术提取、筛选、分析和整理数据比人工操作软件获得的数据更精确更高效。同时,使用这种技术为软件开发者提供了有利的条件,它可以给软件开发者提供一些对其开发软件有用的信息。软件开发者想要更有效率的开发出更高质量的软件,就必须获得更多的更有用的数据,而想要收集和整理出有用数据就需要借助数据挖掘技术来实现,进而提高工作效率。

1 数据挖掘的基本概述

软件工程数据主要是指开发软件过程中所涉及的各类数据,如需求分析、可行性分析、设计等文档,开发商通信、软件注释、代码、版本、测试用例和结果、使用说明、用户反馈等信息数据,一般情况下其是软件开发者获取软件数据的唯一来源;而数据挖掘是指在海量数据中集中发现有用知识或信息的过程。

软件工程数据挖掘的工作原理 主要包括数据预处理阶段、挖掘阶段以及评估阶段三个方面。在挖掘阶段主要是运用分类、统计、关联、聚类、异常检测等一系列算法的过程。在评估阶段数据挖掘的意义主要在于其结果应易被用户理解,其结果评估主要有两个环节分别是模式过滤和模式表示。

数据挖掘在计算机软件工程中的研究相当多,它是分析数据的一种新颖方式。目前,随着社会工作的复杂度,需要更加完善的软件,因此对于软件代码的数量也在急剧增加进而导致了数据量的快速增长。而传统的数据计算方式已经不能满足目前对于大量数据进行分析的要求,所以,研究者希望能够发掘出一种新的数据分析方式更高效的整理出有用的数据信息。软件开发中会积累大量的数据,比如说文本数据,测试数据,用户信息数据以及用户体验反馈数据等等,软件开发者为了开发出更好的软件就必须分析和整理这些数据。但是,目前软件工程开发的软件越来越大,其数据越累越复杂对于数据的处理已经超出了人工处理的能力的范畴,所以说继续使用传统数据处理的方式来收集,整理和分析数据已经不可能实现。因此,推动了人们对于新的数据处理方式的研究,所以才提出了软件工程数据挖掘技术。

2 软件工程数据挖掘的应用

随着计算机软件工程的发展,可以发现传统的数据挖掘技术具有很多的不足,存在一定的缺陷。传统的数据挖掘技术的定位系统不完善,定位不精确,并没有体现出数据挖掘技术的高性能,它不足以满足当代对于数据处理的要求,因此需要对传统的数据挖掘技术进行改进和完善,这是我们目前的首要任务之一。为了迎合现代化网络信息技术的快速发展,需要发掘出新的数据处理模式,就是在这样的背景条件下,诞生了软件工程数据挖掘技术。相比于存在很多缺陷与不足的传统软件工程而言,软件工程数据挖掘技术更加简单、方便、高效以及精确。软件工程数据挖掘技术并不需要特定的技术平台,体现了其普适性。当前,我国已经开始深入的研究软件工程数据挖掘技术,但是,仍然需要更深的开发其性能以便更好地满足社会的需求。

3 软件工程数据挖掘面临的挑战

软件工程数据相比于普通数据更加复杂,所以对于软件工程数据进行处理具有很大的挑战性。处理软件工程的大量数据具有:软件工程数据复杂性,软件工程的数据处理非传统以及需要严格精确的软件工程数据的分析结果等三方面的困难。

对数据复杂性的分析

软件工程数据包括结构化数据和非结构化数据。软件工程中所产生的缺陷报告以及各种版本信息构成了结构化数据信息;而软件工程处理过程中所产生的代码信息和文本文檔信息构成了非结构化数据信息。由于这两类数据包含的具体内容不同,所以需要分别处理这两种数据,需要使用不同的算法对他们进行处理。虽然说需要不同方式处理这两种数据但是并不表示这两种数据之间没有任何联系,事实上,它们之间存在着重要的对应关系。例如:代码中存在着缺陷报告,版本信息中存在着对应的文档信息,由于它们之间存在着这样的对应关系,所以使得人们不能很好地对其进行整体分析,这就促使了人们开发出一种新的算法,新的数据分析技术能够同时将结构化信息和非结构化信息这两种对应数据一起挖掘出来。

对数据处理非传统的分析

分析和评估软件工程数据挖掘出来的信息,这是数据挖掘过程的最后一步。客户是软件工程数据挖掘数据处理的最后宿体,软件开发者需要对最终挖掘出来的数据进行转变,格式转变是为了满足广大客户对于数据不同的要求。但是,由于需要对数据进行格式转变,相当于增加了一定的工作量,那么软件工程数据挖掘的效率则会被大大降低。对于客户而言,他们需要的信息各种各样并不单一,比如说客户可能会同时需要具体的例子和编程代码等;或者说需要具体例子和缺陷报告等;或者三者皆需要。由此可见,我们仍然需要改进和完善软件工程数据挖掘技术来提高其效率。怎样才能做到让客户得到满意的数据挖掘结果呢?那么就需要高效的数据挖掘技术将各类信息进行归纳总结,改变其格式。这样的技术,不仅仅可以满足客户需求而且还可以使软件开发者从中得到更大的利益。

对数据挖掘结果好坏的评价标准

对于传统的数据挖掘技术而言,它也有一套自己的对于数据结果处理好坏的分析标准,而这个标准对于传统数据挖掘技术数据处理的分析较准确。但是,在当前的软件工程所要处理的数据量很大,传统的评价标准已经不能满足现在的数据分析要求;使用不同的数据结果评价标准来评判不同的数据挖掘结果。然而不同的评价标准之间的联系并不紧密,因此就需要开发者针对不同的数据类型做出不同的评价分析标准以便满足客户需求。想要对数据分析结果是否准确,数据挖掘的信息是否合理等等这些不同的问题进行更加深刻的了解,就要求开发者有独特的见解,对于数据结果是否精确有一定的判断能力。总之,获取准确的信息就是软件工程数据挖掘的目的。所以,最后获得的数据是否满足要求就是评判软件工程数据挖掘结果是否完美的标准。endprint

4 对软件工程数据挖掘应用进行分析

对软件数据挖掘技术进行分析

在软件开发的过程中,数据挖掘技术包括两个方面:(1)程序编写;(2)程序成果。在这个过程中,程序结构和程序功能技术的主要作用就是检索出有效的信息。提升信息的有效性需要联系到客户的实际需要,同时也需要对程序编写过程进行智能化培训。将调用、重载和多重继承等关系家合起来进行有效的记录各种相关信息,重视静态规则的同时利用递归测试的方式来分配工作,从而更有效的掌握关联度之间的可信性。

做好软件维护中的软件工程数据挖掘工作

在软件维护的过程中,软件修复和软件改善工作依赖于数据挖掘技术。数据挖掘技术在软件缺陷以及软件结构等也起到了重要的作用。软件修复即维护者通过依据缺陷分派进行有效的评估并改善缺陷程序进而确定修复级别或者维护者可以选择缺陷修复方式,无论哪种方式最终目的都是进行软件修复来保证数据挖掘的高效性。缺陷分派即将缺陷转化为文本类型,采取有效措施来进行修复。但是,这样的方式它的实际准确率并不高,因而需要利用强化检测来完善缺陷报告技术。

注重高性能数据挖掘技术开发工作

数据挖掘技术体现在软件开发工作中的创新性不可或缺,在实际的工作过程中,目前的软件工程数据挖掘更加重视两个工作:(1)规则分析方式;(2)项目检索工作。总而言之,想要高效快速地寻找病毒,并对其进行全方位分析和评估得到准确的病毒数据需要高性能数据挖掘技术。只有提升数据分析的可行性,提升软件开发安全性能,才能更好地实现软件工程的良好发展。

5 总结

综上所述,數据挖掘技术的应用非常广泛,比如说分析代码、软件故障检测以及软件项目管理等三个方面应用较多。值得关注的是,当前对于数据挖掘技术的研究还不够成熟。因此,研究者需要对软件工程数据挖掘技术进行深入的研究,从而能够促进软件更好地开发和管理。相信在不久的将来,我们一定可以在数据挖掘方面取得非常好的优化效果。

参考文献:

[1] 江义晟.软件工程数据挖掘研究进展[J].电子技术与软件工程,20xx(22).

[2] 胡金萍.探析软件工程数据挖掘研究进展[J].电脑知识与技术,20xx(34).

[3] 马保平.关于对软件工程中的数据挖掘技术的探讨[J].电子技术与软件工程,20xx(19).

[4] 徐琳,王宁.数据挖掘技术在软件工程中的应用分析[J].数字通信世界,20xx(8).

万方论文网站 第3篇

技术创新是一个社会进步的标志。人类社会的每一次进步、每一次变革无不包含着技术的创新与进步。国防科技工业的技术创新在节能环保方面有一定的进步,但这个领域技术创新的水平、技术创新的模式还没有完全转到生态化的道路上来。

技术创新是一个社会进步的标志。人类社会的每一次进步、每一次变革。无不包含着技术的创新与进步,国防科技工业的技术创新在节能环保方面有一定的进步,但这个领域技术创新的水平,技术创新的模式还没有完全

转到生态化的道路上来。因此,顺应时代发展的要求,将生态学理论、可持续发展的理论和循环经济理论相结合,大力研制开发节能环保型技术,走生态化的技术创新之路,就成为实现绿色国防、绿色国防科技工业和实现国防科技工业可持续发展的重中之重。

研究生态经济学视角下的我国国防科技工业技术创新模式的价值。

研究生态经济学视角下的我国国防科技工业技术创新模式的理论价值近年来,可持续发展理念已经成为我党在经济发展领域的指导思想。技术创新的理念与生态经济学的理念逐步地结合,并逐步形成新的技术创新观念。国防科技工业作为国家的战略性产业,在技术创新的过程中,也应该处理好经济效益、生态效益和社会效益之间的关系,用生态化的技术替代传统的技术,并实现技术创新的商业价值。

研究生态经济学视角下的我国国防科技工业技术创新模式的实践价值国防科技工业是关系国家安全的战略性产业,是体现国家核心竞争力的关键领域。国家安全的极端重要性、武器装备追求独特和领先的属性以及战略产业竞争的特征决定了国防科技工业发展必须要选择符合历史发展趋势的技术创新模式。在当今各国大力发展节能环保型技术的同时,我们仅凭现有的资源是难以应付未来的战争,难以实现国防科技工业的可持续发展。我们只有不断探索适合我国国情的技术创新模式才能增强国防科技工业的核心竞争力,才能有效地保障国家的经济安全和国防安全。

原国防科学技术工业委员会主任张云川在20xx年1月8日指出,20xx年国防科技工业将在全系统列出30家重点耗能大户和30家重点排污企业,限期开展降耗减排专项治理和监督检查,并严格重大项目节能评估和环保评审,加强降耗减排工作,推广综合节电、绿色设计、清洁生产等提升节能和环保水平的先进适用技术。这一举措一方面说明了当前国防科技工业的持续发展能力不强,在节能环保技术研究方面还有待进一步加强,但另一方面也显示出了技术创新模式研究的重要性。

可以说,国防科技工业采用什么样的技术创新模式,直接决定了国防科技工业的发展方向和实现国防科技工业永续发展的要求。

所谓自主创新就是主要依靠企业自身的力量完成技术创新全过程,关键技术上的突破由本企业实现;模仿创新就是企业学习,模仿其他企业先进技术,根据自身情况加以改进,完成本企业的技术改造或创新;引进创新一般指企业从国外或经济发达地区引进先进技术,结合本身情况为我所用,进行技术创新;合作创新即不同企业、不同行为主体为进行某项技术创新共同努力。

根据技术创新的'动力来源不同可将企业的技术创新模式划分为技术推动模式、需求推动模式和双重推动模式

技术推动模式是指技术创新主体拥有某种技术,不需要投入大量的资金进行研发,产权明晰;需求推动模式的优势在于:根据市场需求和企业的自身利润来考虑选择是否进行某种技术的研发,以完全满足市场的需求为主;双重推动模式是指技术创新主体所拥有的发明或发现是在市场需求的推动下而开展技术创新活动按照技术创新的组织模式的不同可将企业的技术创新划分为计划组织

模式、自行组织模式和联合组织模式

计划组织模式是指由企业外的组织(一般指政府)有计划地进行技术的研究和开发;自行组织模式是使企业真正成为市场的主体,使企业完全按照市场的需求去组织技术创新;联合组织模式是指政府对创新任务的确定和创新企业的选择和市场的需求相结合。

按照企业进行技术创新的过程与程序可将技术创新分为线性创新模式、双向循环模式和霍夫勒模式

线性创新模式所包含的三种类型一一科技推动型、市场拉引型和计划推动型。它们的共同点就是创新活动自始自终都是在本系统内完成的,而双向循环模式和霍夫勒模式都是非线性的模式。按照技术创新的过程可以将技术创新的模式分为:预期模式和随机模式,按照技术创新的演化过程可将技术创新的模式分为现行模式,目标模式和过渡模式;按照技术创新的主体、动力机制和管理机制可将技术创新分为完全竞争模式、计划创新模式和混合创新模式。

生态经济学视角下的技术创新模式的划分

根据生态经济学中的生态系统理论范畴、生态平衡理论范畴和生态效益理论范畴,可以将技术创新模式重新划分为生态型技术创新模式、亚生态型技术创新模式和非生态型技术创新模式。

生态型技术创新模式。根据生态经济系统的相关理论,技术创新属于人的行为,在生态经济系统中要正确发挥人的主导作用,要充分考虑到客观规律的影响,这就要求我们在进行技术创新的过程中要充分考虑到生态的因素,对于新技术的开发、研究要始终贯彻生态和经济相协调的观念,技术创新不仅要考虑眼前利益,而且要看到长远利益,从而保证新技术对未来环境是完全无污染的、完全环保的。

亚生态型技术创新模式。根据生态经济学中生态经济平衡的理论,面对日益扩大的需求,人们从生态中获取物质将越来越多,而面对有限的生态资源,我们不是靠限制经济的发展来维护生态的平衡,而是要依靠技术创新和科技进步,来研宄和开发出更有利于节约资源,更有利于减少废弃物排放的新型技术,从而减少对环境的污染,使废弃物能够得到循环利用,从而实现永续发展的技术创新模式。

非生态型技术创新模式。在技术创新的过程中充分权衡技术创新的利弊得失,按照生态经济效益的相关理论,在优先考虑技术创新的经济效益的基础上,出于国家利益和安全的需要,暂时容忍新技术对环境的污染,从而在以后的技术创新过程中再使这种污染不断解决得到解决。例如,目前各国都在为国家的安全和利益的需要而发射的各种卫星。这些卫星在废弃以后势必会对太空的环境造成污染和破坏。但随着技术的进步,这些问题最终会得到解决。

我国国防科技工业技术创新模式的生态化抉择

为了使得我国国防科技工业能够又好又快的发展,笔者通过对国内外技术创新模式进行了综合研宄,得出以下结论。

对于那些“放开类型”的国防工业企业,比如军需生活用品生产等一般军用技术,可以而且应该鼓励地方企业参与投资建设,使其选择生态型即合作或模仿技术创新模式,有利于减少国防开支,提高产品质量。

对于“限制类型”的国防工业企业来说,比如钢铁、船舶等允许地方企业进行参与的技术,应根据企业综合实力可以选择亚生态型的合作或自主技术创新模式,对于其中的高科技和核心技术,由于其特殊性可以产生垄断效应,应选择自主创新模式。

对于“禁止类型”的国防工业企业来说,要实行国有制,如航空航天、_、导弹、潜艇等战略武器制造等国家严格禁止泄露的尖端技术,考虑到特殊地位,其技术创新模式一律选择自主创新模式,同时也是非生态型的创新模式。

当前技术创新与高新技术产业化的竞争已逐渐成为国际间竞争的核心内容,是经济发展和生产率增长的基本动力。然而,为了增强我国国防实力,加强国防工业企业的能力,必须进行技术创新,特别是对国防军队建设中的那些核心技术和尖端技术,为了避免落后就要挨打,在国际局势急剧变革的今天,应该采取亚生态和生态型的自主创新模式。为了加速我国国防高新技术企业发展,增强我国科技综合竞争力的技术创新能力,可以从以下几个角度努力。

要充分利用外部资源,与各大科研院所组建研发战略联盟。在发达国家设立研发机构将成为我国国防科技工业企业提高技术创新能力的重要途径之一。

国防科技工业企业自身必须重视R&D能力培养,建立自己的R&D机构。一流的企业必须要有一流的研宄机构。未来技术创新的中心在企业。一个企业没有自己的研宄机构就不可能成为一流的企业。

国防科技工业企业自身必须要有科研管理机制。高效的科研管理机制是研发活动顺利进行的保证。应该结合本企业的实际情况,从科研活动客观规律入手,建立灵活高效的科研管理机制。

必须进一步深化经济体制改革,促使一大批由政府部门转制而成的企业集团实体化、大型化,也可以通过资产重组方式组建新的大型企业,真正建立现代企业制度,只有这样才能使科研院所改变目前的游离状态,真正成为企业的技术中心,实现科技与经济的紧密结合,全面提升我国大型企业的自主创新。

万方论文网站 第4篇

计算机技术的不断发展,信息技术不断加强,在社会新的发展趋势下,以往的传统管理模式落后于现代化发展的管理水平。为了创新档案管理的模式,提高档案管理的质量,在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术。

1、信息挖掘技术

数据挖掘技术概述

数据挖掘技术是一种基于统计学、人工智能等等技术基础上,能够自动分析原有数据,从而做出归纳整理,并对其潜在的模式进行挖掘的决策支持过程,简单来说就是从一系列复杂的数据中提取人们需要的潜在性信息。

数据挖掘技术的方法

二十世纪末,计算机挖掘技术产生。其一般用到的方法有:

(1)孤立点分析。孤立点分析法主要用于对于特殊信息的挖掘。

(2)聚类分析。聚类分析方法是在指定的对象中,对其价值联系进行搜索。

(3)分类分析。分类分析就是找出具有一定特点的数据,对需要解读的数据进行识别。

(4)关联性分析。关联性分析方法是对指定数据中出现频繁的数据进行挖掘。

(5)序列分析。与关联性分析法一样,由数据之间内在的联系得出潜在的关联。

计算机挖掘技术的形式分析

计算机挖掘技术在使用过程中,收集到的数据不同,数据收集的方法也就不同。在对数据挖掘技术进行形式分析的时候,主要用到:分类形式、粗糙集形式、相关规则形式。

2、计算机数据挖掘技术在档案信息管理

系统中的应用计算机挖掘技术,能够将隐藏的信息挖掘出来并进行总结和利用,运用到档案管理中来,在充分发挥挖掘技术作用的同时,极大的提高了档案数据的利用价值。数据挖掘技术在档案管理系统中,一般用到的方法为:

收集法

该方法在对数据库中的数据进行分析的基础上,建立对已知数据详细描述的概念模型。然后将每个测试的样本与此模型进行比较,若有一个模型在测试中被认可,就可以以此模型对管理的对象分类。例如,档案管理员就某事向客户进行问卷调查并将答案输入到数据库中。在该数据库中,对客户的回答进行具体属性描述,当有新的回答内容输入的时候,系统会自动对该客户需求分类,在减轻管理员工作压力的同时,提高了档案管理的效率。

保留法

该方法是防止老客户档案丢失并将客户留住的过程。对于任何一个企业来说,发展一个新的客户的成本要远远高于留住一个来客户的成本。在客户保留的过程中,对客户档案流失原因的分析至关重要,因此,采用挖掘技术对其进行分析是必要的。

分类法

通过计算机挖掘技术对档案进行分类,按照不同的性质进行系统的划分,将所有相似或相通的档案进行整理,在人们需要的时候,能够快速的被提取出来,提高了检索的效率和分类的专业性。

3、档案管理引入计算机挖掘技术的必要性

计算机挖掘技术的应用,对档案管理方式的不断完善有着极其重要的意义,其重要性主要体现在:

对档案的保护更全面

一部分具有历史意义的档案,随着保存的时间不断增加,其年代感加强,意义和价值增大。相应的,利用的频率会随着利用的价值增加,也更容易被损坏从而导致档案信息寿命折损,此外,管理不当造成泄密,使档案失去了原本的利用价值,这种存在于档案管理和利用之间的矛盾,使得档案管理面临着巨大的难题。挖掘技术的运用,缓解了这种矛盾,在档案管理工作中具有重要的意义。

提升档案管理的质量

在档案信息管理系统中引入计算机挖掘技术,使得档案信息管理打破了传统的模式,通过挖掘技术,对管理的模式有了极大的创新,工作人员以往繁重的工作压力得到释放,时间和精力更加丰富,在对档案管理的细节方面也就更加注意,同时也加快了对档案的数据信息进行处理的速度,提升档案管理的整体质量。

4、结语

综上所述,计算机数据挖掘技术涉及的内容很广,对挖掘技术的运用,使得各行各业的发展水平得到了很大的提高,推动社会经济的发展,带动社会发展模式的创新。在档案管理中使用计算机挖掘技术,使得档案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同时,也需要档案信息管理人员在进行档案信息管理的时候,能合理利用计算机信息挖掘技术,在提高工作效率的同时,促进管理模式的不断创新,以适应时代发展的要求。

万方论文网站 第5篇

摘要:在电子商务中运用数据挖掘技术,对服务器上的日志数据、用户信息和访问链接信息进行数据挖掘,有效了解客户的购买欲望,从而调整电子商务平台,最终实现利益更大化。本文旨在了解电子商务中的数据源有哪些,发掘数据挖掘在电子商务中的具体作用,从而为数据挖掘的具体设计奠定基础。

关键词:数据挖掘电子商务数据源

一、电子商务中数据挖掘的数据源

1.服务器日志数据客户在访问网站时,就会在服务器上产生相应的服务器数据,这些文件主要是日志文件。而日志文件又可分为Ser-vicelogs、Errorlogs、Cookielogs。其中Servicelogs文件格式是最常用的标准公用日志文件格式,也是标准组合日志文件格式。标准公用日志文件的格式存储关于客户连接的物理信息。标准组合日志文件格式主要包含关于日志文件元信息的指令,如版本号,会话监控开始和结束的日期等。在日志文件中,Cookielogs日志文件是很重要的日志文件,是服务器为了自动追踪网站访问者,为单个客户浏览器生成日志[1]。

2.客户登记信息

客户登记信息是指客户通过Web页输入的、并提交给服务器的相关用户信息,这些信息通常是关于用户的常用特征。

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,使之能更进一步的了解客户。

页面的超级链接

二、Web数据挖掘在电子商务中的应用通过对数据源的原始积累、仔细分析,再利用数据发掘技术,最终达到为企业为用户服务的目的,而这些服务主要有以下几种。

1.改进站点设计,提高客户访问的兴趣对客户来说,传统客户与销售商之间的空间距离在电子商务中已经不存在了,在Internet上,每一个销售商对于客户来说都是一样的,那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间,对销售商来说将是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间,就应该对客户的访问信息进行挖掘,通过挖掘就能知道客户的浏览行为,从而了解客户的兴趣及需求所在,并根据需求动态地调整页面,向客户展示一个特殊的页面,提供特有的一些商品信息和广告,以使客户能继续保持对访问站点的兴趣。

2.发现潜在客户

在对web的客户访问信息的挖掘中,利用分类技术可以在Internet上找到未来的潜在客户。获得这些潜在的客户通常的市场策略是:先对已经存在的访问者进行分类。对于一个新的访问者,通过在Web上的分类发现,识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述,从而对这个新客户进行正确的归类。然后从它所属类判断这个新客户是否为潜在的购买者,决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。

客户的类型确定后,就可以对客户动态地展示Web页面,页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。

对于一个新的客户,如果花了一段时间浏览市场站点,就可以把此客户作为潜在的客户并向这个客户展示一些特殊的页面内容。

3.个性化服务

根据网站用户的访问情况,为用户提供个性化信息服务,这是许多互联网应用,尤其是互联网信息服务或电子商务(网站)所追求的目标。根据用户的访问行为和档案向使用者进行动态的推荐,对许多应用都有很大的吸引力。Web日志挖掘是一个能够出色地完成这个目标的方式。通过Web数据挖掘,可以理解访问者的动态行为,据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类,对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度,从而保住老客户;通过对具有相似浏览行为的客户进行分组,提取组中客户的共同特征,从而实现客户的聚类,这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向,预测他们的需求,有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售,可以提高交易成功率和交易量,提高营销效果。

例如全球最大中文购物网站淘宝网。当你购买一件商品后,淘宝网会自动提示你“购买过此商品的人也购买过……”类似的信息,这就是个性化服务的代表。

4.交易评价

现在几乎每一个电子商务网站都增加了交易评价功能,交易评价功能主要就是为了降低交易中的信息不对称问题。

电子商务交易平台设计了在线信誉评价系统,对买卖双方的交易历史及其评价进行记录。在声誉效应的影响下,卖家也更加重视买家的交易满意度,并且也形成了为获取好评减少差评而提高服务质量的良好风气。交易中的不满意(或者成为纠纷)是产生非好评(包括中评和差评)的直接原因。那么,交易中一般会产生哪些交易纠纷,这些交易纠纷的存在会如何影响交易评价结果,这些问题的解决对卖家的经营具有重要的指导价值。

数据挖掘是当今世界研究的热门领域,其研究具有广阔的应用前景和巨大的现实意义。借助数据挖掘可以改进企业的电子商务平台,增加企业的经营业绩,拓宽企业的经营思路,最终提高企业的竞争力。

参考文献:

[1].赵东东.电子商务中的web数据挖掘系统设计[J].微计算机信息20xx,23(10-3):168[2].刘晔.Web数据挖掘在电子商务中的应用[J].中国市场20xx,39(9):178

万方论文网站 第6篇

:20xx年以来,教育部、财政部启动了国家职业教育专业教学资源库建设项目,有力地推动了优质教学资源共享,为提高人才培养质量奠定了基础。结合焊接技术及自动化专业教学资源库建设实践,阐述职业教育专业教学资源库的建设意义、建设规划和建设内容。

关键词:职业教育;专业教学资源库;建设

20xx年以来,国家教育部、财政部启动了职业教育专业教学资源库建设项目,目前,已经立项78个专业教学资源库,其中43个专业教学资源库已通过国家验收。职业教育专业教学资源库建设有力地推动了优质教学资源共享,促进了同行间的交流,极大地促进了教师教学研究能力的提升,为提高人才培养质量奠定了基础。哈尔滨职业技术学院于20xx年1月开始牵头组建焊接技术及自动化专业(以下简称焊接专业)教学资源库联合开发团队,与常州工程职业技术学院、四川工程职业技术学院共同成为资源库建设项目主持单位,并联合全国在焊接专业具有悠久历史积淀的哈尔滨工业大学、哈尔滨焊接研究所、哈尔滨焊接技术培训中心等40多所大中专院校和50多家企业共同建设,项目建设期为20xx年至20xx年。

一、建设意义

焊接技术是现代工业技术的基础和支撑,焊接专业适应面广,社会需求量大,开办院校多,具有广阔的发展前景。建设优质的焊接专业教学资源库,对推动我国装备制造业发展,使学生、教师、社会学习者、行业企业焊接工程技术人员通过教学资源库获取所需的各类标准、教学视频、教学动画、微课等碎片化的教学资源,提高学习效率和人才培养质量,建设学习型社会,适应教育信息化要求等都具有重要的意义。

(一)助力产业升级的迫切需要

通过焊接专业教学资源库建设,可以更高效地,更多地培养高素质焊接人才。利用培训资源,开展焊接新技术、新工艺培训,提高焊接从业人员素质,促进焊接行业发展,助力产业升级及结构调整,为“中国制造20xx”提供有力的支持。

(二)整合优质教学资源的有效途径

目前,全国开办焊接专业的院校超过330个,在校生人数超过30000人,但各院校所建设的焊接教学资源还很分散,不能满足人才培养和行业企业培训的要求。通过国家层面的焊接专业教学资源库建设,成立焊接专业教学资源库政、行、企、校共建共享联盟,构建与行业企业焊接人才需求相适应的课程体系,建设优质核心课程及配套教学资源,使分散在学校、企业的优质资源在共建共享过程中得到整合,提升了专业课程与职场的契合度。

(三)建设学习型社会的重要举措

构建网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系,建设“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会,培养大批创新人才,是当今职业教育面临的重要课题。随着焊接新技术、新设备、新工艺的不断涌现,社会自主学习人员不断更新知识、提高技能的需求非常迫切。建设焊接专业教学资源库,为社会学习者提供自主学习、在线服务、和信息交流的平台,是建设学习型社会的一条有效途径[1]。

(四)建设智慧型哈尔滨职业教育园区的重要组成部分

校企合作共建优质焊接专业教学资源库,开办空中课堂,开展远程教育和培训,是哈尔滨职业教育园区智慧化、信息化建设的重点内容和组成部分。

二、建设规划

焊接专业教学资源库建设团队通过广泛调研,依托哈尔滨“焊接城”优势,与哈尔滨工业大学焊接国家重点实验室、哈尔滨焊接研究所等院校和企业紧密合作,确立了教学资源库建设目标和建设思路,进行了教学资源库总体设计和规划。教学资源库建设目标为:以满足教师、学生、企业员工和社会学习者的学习需求为导向,以优质教学资源和生产实践资源为基础,建成资源内容丰富、支撑技术先进、可持续更新的智能、共享、动态的国家级教学资源库。将资源库建设成为能够体现焊接专业特点的在校学生专业学习园地、在职员工技能培训基地、学校教师教学教研宝库、行业企业交流推广平台。实现“人人皆学、时时能学、处处可学、样样有学”的终身教育目标。为加快实现国家战略“中国制造20xx”培养焊接行业高素质技术技能人才。教学资源库的建设思路是:搭建资源库总体框架,进行资源库建设的顶层设计;校企合作开发结构化的课程体系和碎片化的教学资源与培训资源;依托信息化手段开发学生自主学习的支持平台,教师课程搭建工具平台,行业技术、工艺,方法培训平台,社会人员终身教育平台等四大平台;构建平台资源更新、运营、维护机制,确保资源库持续更新,永续利用。

(一)依据国家专业教学标准,搭建资源库总体框架

深入开展调研,明晰焊接行业发展背景与趋势,深入研究企业的技术需求和人才需求,分析专业建设的水平与人才培养的现状。依托全国机械行指委材料教学指导委员会,进一步完善焊接专业教学标准,创新人才培养模式,开发人才培养方案。在此基础上,构建IWS教学、培训体系,设计资源库总体框架。

(二)整合各类优质资源,实现资源集成创新

整合包括哈工大重点实验室资源等焊接前沿技术资源、哈焊培资源等社会培训资源、合作院校的国家精品资源共享课程与核心课程资源、行业企业标准及工艺规范等资源,以核心课程开发为载体,将资源碎片化处理、集成化创新、结构化投放。

(三)优化服务平台功能,确保资源的高效使用

利用联合申报院校先进的网络基础设施,采用集中式服务、分布式部署的云技术等先进技术,建设教学资源库;构建“未来课堂”试点设计(场地布置、教学设计);运用先进的教育技术理念,整合开发基于云技术、具有社区化模式的多终端数字化教学空间;支持碎片化、个性化、探究式学习,支持自主学习、移动学习与协作学习,提升资源库的利用率。将资源平台建设成学生自主学习的支持平台,教师课程搭建的工具平台,行业技术、工艺、方法的培训平台,社会人员终身教育的平台[2]。

(四)建立资源更新机制,促进资源库持续发展

建立健全专业教学资源库更新制度,收集使用者的不同需求、资源库使用过程中存在的不足等,在整理分析的基础上,及时予以调整与改进。构建专业教学资源库运营管理机制,持续及时更新资源系统[3]。加强知识产权保护,激发资源建设者的积极性,确保资源库年更新量超过10%。

三、资源库主要建设内容

焊接专业教学资源库主要建设内容包括3类教学资源、9项培训资源包组成的培训资源、1个网络学习服务平台建设。其中,3类教学资源是资源库建设的核心任务,包括专业建设、课程中心建设、资源中心建设;培训资源包为使用者提供各类培训,包括职业素养培训包、国际焊接技师培训包、无损检测人员等级培训包、企业员工培训包、农民工培训包、职业资格培训包、特种设备焊工资格培训包、师资培训包和新技术培训包;网络学习服务平台是资源库运行的关键要素,包括学生自主学习的支持平台,教师课程搭建工具平台,行业技术、工艺、方法培训平台和社会人员终身教育平台等四个平台。资源库满足学生、教师、企业人员和社会人员四类学习者的学习需求。

(一)专业建设

建设团队广泛开展焊接专业人才需求调研,发出调查问卷601份,收到有效问卷578份。通过对调研结果的汇总分析,明确培养具有较强焊接操作能力、基本的焊接制造工艺编制及贯彻能力,适应焊接生产一线主要操作岗位要求,并具有进一步向焊接技术及基层管理岗位拓展潜力的高素质高技能焊接专门人才为专业培养目标,并完成了专业人才需求调研报告。基于企业焊接制造人员的主要工作岗位,涵盖就业面向、培养目标与规格、职业证书、课程体系与核心课程、专业知识和职业素养,制订了焊接专业标准(试行)。分析焊接实践专家成长历程,构建了工学结合课程体系,制订了焊接专业工学结合人才培养方案,开发了焊接类人才的质量考核标准。

(二)课程中心建设

1.融入国际国内焊接职业标准,构建特色课程体系

焊接专业教学资源库与哈尔滨焊接技术培训中心、哈尔滨焊接研究所、哈尔滨电气集团公司等企业合作构建以工作过程为导向,融入国际国内焊接标准的特色课程体系,将职业道德和职业素质始终贯穿整个课程体系。专业课程融入IWS国际焊接技师标准、国家标准及行业企业标准,为专业课程建设打下良好的基础。

2.行企校合作,开发核心课程

资源库建设团队发挥各自院校在课程和师资上的优势,开发了焊条电弧焊、金属材料焊接工艺、熔化极气体保护焊、焊接无损检测、焊接结构生产、特种焊接技术、焊接自动化技术、焊接生产管理、先进焊接与连接、非熔化极气体保护焊、焊接工艺评定和切割技术12门专业核心课程。以人才培养方案和专业标准为依据,编制课程标准,开发“互联网+资源库”的工学结合特色教材,已与机械工业出版社签订了12门课程的特色教材出版合同。教材开发过程中,焊接行业、企业及学校三方联动,针对“书是书、网是网”,课本与资源库毫无关联的情况,为教材设计相应的动态及虚拟互动资源,弥补纸质教材图文呈现方式的不足,进行互动测验的个性化学习。对知识体系进行碎片化处理,碎片资源对应学习的难点与重点,碎片资源的形式包括文档、图片、视频、试题等,碎片资源做成网络连接,学生可以随时随地扫描教材中的资源二维码,调用碎片资源进行学习。

3.搭建“互联网+资源库”的教学环境

为实现“互联网+资源库”的教学模式,在课程建设中根据课程的实际需要,搭建适合课程资源教学的教学环境,包括教学做一体化实训室的建设、网络平台建设、网络设备建设、教学资源库资源的采集和制作等,实现“人人皆学、时时能学、处处可学、样样有学”的终身教育目标。

(三)资源中心建设

1.课程资源集成平台建设

为便于学生及社会从业人员学习、充电,便于教师在线授课及学生管理,焊接专业教学资源库包含学习管理系统、资源管理系统、互动论坛等,面向教师、学生、企业员工和社会学习者四类用户,设计了PC版和手机APP版两个版本,满足学习者随时、随地学习的需求。

2.教学资源建设

焊接专业教学资源包括专业级教学资源、课程级教学资源、素材级教学资源,此外还包括虚拟实训与仿真工厂、职教立交桥、企业学习资源、职业培训资源和焊接故事园等特色资源。开发课程级教学资源,包括课程标准、教学设计、教学课件、教学录像、习题与试题库、任务工单、课程评价方案、技术资料和参考资料等。按照内容丰富、分类清晰、搜索便捷、使用方便、结构合理的原则,建设素材级教学资源,包括焊接专业各工作领域的知识点和技能点,如工作原理、工作过程、实训资源、标准、教学音视频、动画、课件等资源素材,为教与学平台提供开发素材,并随着产业技术和标准的升级而不断更新。

(四)培训资源建设

建设面向教师、学生、企业、农民工和社会大众,以职业能力培养为核心,以焊接专业技能培训为目标的培训资源库。培训资源库由9项培训包组成,包括职业素养培训、国际焊接技师培训、职业资格培训、特种设备焊工资格培训、无损检测人员顶级资格培训、企业员工培训、新技术培训、师资培训等培训包,每个培训包包含培训指南、培训教材、职业标准、培训大纲、培训视频等。培训资源解决了企业员工和社会学习者“工与学”的矛盾,激发学生特长,提升教师的教育教学能力。

(五)网络学习服务平台建设

开发建设特色资源库站,完成资源库学习平台建设与维护。以焊接专业学习者和从业人员为中心,建成在校学生自主学习平台,教师课程搭建平台,行业技术、工艺、方法培训平台,社会人员终身教育平台。

1.站建设

站是整个资源库的入口,实现不同用户的个性化、单点登录,是不同来源内容整合及存放的表示层。开发建设资源库站,网站集成了资源库管理平台、组织架构、资源库特色内容、资源库管理与维护、资源库相关新闻等内容。门户引导以向导方式引导学生、教师、企业人员和社会人员4类学习者进入不同的学习平台,便于更加容易地管理和使用资源库。

2.平台建设

平台建设包括资源管理平台建设和学习管理平台建设两大部分。资源管理平台主要具备资源创建、资源审核与发布、资源统计与检索、资源评论等功能;学习管理平台主要提供课程设计、教与学过程、成绩管理分析、资源分享与更新等服务。平台可以实现四大功能,即成为在校学生的学习平台、教师教学科研平台、企业人员的培训平台、社会人员终生教育平台,使学生、教师、企业人员和社会人员根据各自的不同需求实现个性化检索,以最短的时间、最快捷的方式获取所需资源。综上所述,职业教育专业教学资源库建设过程中,首先要做好顶层设计,即明确建设思路和建设目标,完成资源库总体框架设计,开发建设特色资源库站,完成资源库学习平台建设与维护。在顶层设计的基础上,完成课程体系和课程方案设计,确定核心课程和培训课程应完成的各类资源,本着建用结合的原则,实现资源建设的可持续发展。作为国家级的职业教育专业教学资源库建设,应不断总结建设经验和成果,为国内职业教育数字化资源库建设提供可借鉴的经验和范例。

【参考文献】

[1]陈拥贤.对职业教育专业教学资源库的探讨[J].职教通讯,20xx(13):52-54.

[2]杨诚.高职教学资源库建设探析[J].职教通讯,20xx(14):89-92.

[3]叶波,刘怀恩.职业教育专业教学资源库共享平台建设探索[J].工业和信息化教育,20xx(8):49-53.

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