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数据挖掘论文篇一
：数据挖掘是一种特殊的数据分析过程，其不仅在功能上具有多样性，同时还具有着自动化、智能化处理以及抽象化分析判断的特点，对于计算机犯罪案件中的信息取证有着非常大的帮助。本文结合数据挖掘技术的概念与功能，对其在计算机犯罪取证中的应用进行了分析。
：数据挖掘技术；计算机；犯罪取证
随着信息技术与互联网的不断普及，计算机犯罪案件变得越来越多，同时由于计算机犯罪的隐蔽性、复杂性特点，案件侦破工作也具有着相当的难度，而数据挖掘技术不仅能够对计算机犯罪案件中的原始数据进行分析并提取出有效信息，同时还能够实现与其他案件的对比，而这些对于计算机犯罪案件的侦破都是十分有利的。
1.1数据挖掘技术的概念
数据挖掘技术是针对当前信息时代下海量的网络数据信息而言的，简单来说，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机数据中对潜在的有效知识进行自动提取，从而为判断决策提供有利的信息支持。同时，从数据挖掘所能够的得到的知识来看，主要可以分为广义型知识、分类型知识、关联性知识、预测性知识以及离型知识几种。
1.2数据挖掘技术的功能
根据数据挖掘技术所能够提取的不同类型知识，数据挖掘技术也可以在此基础上进行功能分类，如关联分析、聚类分析、孤立点分析、时间序列分析以及分类预测等都是数据挖掘技术的重要功能之一，而其中又以关联分析与分类预测最为主要。大量的数据中存在着多个项集，各个项集之间的取值往往存在着一定的规律性，而关联分析则正是利用这一点，对各项集之间的关联关系进行挖掘，找到数据间隐藏的关联网，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在计算机犯罪取证中，可以先对犯罪案件中的特征与行为进行深度的挖掘，从而明确其中所存在的联系，同时，在获得审计数据后，就可以对其中的审计信息进行整理并中存入到数据库中进行再次分析，从而达到案件树立的效果，这样，就能够清晰的判断出案件中的行为是否具有犯罪特征[1]。而分类分析则是对现有数据进行分类整理，以明确所获得数据中的相关性的一种数据挖掘功能。在分类分析的过程中，已知数据会被分为不同的数据组，并按照具体的数据属性进行明确分类，之后再通过对分组中数据属性的具体分析，最终就可以得到数据属性模型。在计算机犯罪案件中，可以将按照这种数据分类、分析的方法得到案件的数据属性模型，之后将这一数据属性模型与其他案件的数据属性模型进行对比，这样就能够判断嫌疑人是否在作案动机、发生规律以及具体特征等方面与其他案件模型相符，也就是说，一旦这一案件的数据模型属性与其他案件的数据模型属性大多相符，那么这些数据就可以被确定为犯罪证据。此外，在不同案件间的共性与差异的基础上，分类分析还可以实现对于未知数据信息或类似数据信息的有效预测，这对于计算机犯罪案件的处理也是很有帮助的。此外，数据挖掘分类预测功能的实现主要依赖决策树、支持向量机、vsm、logisitic回归、朴素贝叶斯等几种，这些算法各有优劣，在实际应用中需要根据案件的实际情况进行选择，例如支持向量机具有很高的分类正确率，因此适合用于特征为线性不可分的案件，而决策树更容易理解与解释。
对于数据挖掘技术，目前的计算机犯罪取证工作并未形成一个明确而统一的应用步骤，因此，我们可以根据数据挖掘技术的特征与具体功能，对数据挖掘技术在计算机犯罪取证中的应用提供一个较为可行的具体思路[2]。首先，当案件发生后，一般能够获取到海量的原始数据，面对这些数据，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法进行关联分析，找到案件相关的潜在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪动机、案发时间、作案嫌疑人的基本信息等等。在获取这些基本信息后，虽然能够对案件的基本特征有一定的了解，但犯罪嫌疑人却难以通过这些简单的信息进行确定，因此还需利用决策树、支持向量机等算法进行分类预测分析，通过对原始信息的准确分类，可以得到案件的犯罪行为模式（数据属性模型），而通过与其他案件犯罪行为模式的对比，就能够对犯罪嫌疑人的具体特征进行进一步的预测，如经常活动的场所、行为习惯、分布区域等，从而缩小犯罪嫌疑人的锁定范围，为案件侦破工作带来巨大帮助。此外，在计算机犯罪案件处理完毕后，所建立的嫌疑人犯罪行为模式以及通过关联分析、分类预测分析得到的案件信息仍具有着很高的利用价值，因此不仅需要将这些信息存入到专门的数据库中，同时还要根据案件的结果对数据进行再次分析与修正，并做好犯罪行为模式的分类与标记工作，为之后的案件侦破工作提供更加丰富、详细的数据参考。
总而言之，数据挖掘技术自计算机犯罪取证中的应用是借助以各种算法为基础的关联、分类预测功能来实现的，而随着技术的不断提升以及数据库中的犯罪行为模式会不断得到完善，在未来数据挖掘技术所能够起到的作用也必将越来越大。
作者：周永杰单位：河南警察学院信息安全系
数据挖掘论文篇二
古典文学中常见论文这个词，当代，论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称为论文。以下就是由编为您提供的。
阿里巴巴成功上市，使马云一时间家喻户晓，同时让更多人看到了电商发展的无限潜力和广阔空间。电子商务是一门交叉性概念，其涉及理论知识和领域极为丰富，譬如：管理学、法学、经济学以及互联网技术等多种领域，是一系列综合性极强的活动。信息技术的进步和社会商业的发展使得经济数字化、竞争全球化、贸易自由化的趋势不断加强。有关电子商务各类的研究如雨后春笋层出不穷，其中物联网技术作为其发展的重要支撑不可忽视。为进一步了解近年来我国基于物联网的电商发展研究热点，笔者通过对cnki收录的相关文献的进行计量分析就此展开研究。
物联网作为一种新兴技术，自20世纪90年代由美国麻省理工学院首次提出以来，其技术实现及应用引起国内外学术界学者广泛关注。物联网起初是基于物流系统提出的，以射频识别技术作为条码识别的替代品，实现对物流系统进行智能化管理。
在研究物联网技术在电子商务应用中，rfid功不可没。rfid(radio frequency identification)技术作为物联网的重要技术，又称电子标签、无线射频识别，是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。电子商务利用物联网技术通过把人、财、物、商店等实体联结起来并在网络环境下进行交互。在实现交互时，一个关键技术就是利用rfid技术给各个实体标注独一无二的标签从而将不同实体加以区分。物联网技术不仅承担着标注实体角色而且在记录生产过程、跟踪物流以及防伪查询等方面发挥着重要作用。
随着互联网技术的发展和经济全球化浪潮的推动，电子商务问题及物联网技术成为国内外学术界普遍研究热点。国内学者就电子商务发展进程中涉及到的主要环节并结合物联网技术作出相关研究，并在其研究的基础之上根据我国电子商务发展状况提出了针对性建议，这些环节主要包括基础设施建设、支付环境、信用环境以及发展环境的改善等等。
国内对电子商务的研究热度颇高，然而对物联网技术下电子商务的研究相对匮乏。2017年4月，我们在cnki上以“主题=电子商务”为检索式进行检索，查得相关记录83605条;以“主题=‘物联网’+‘电子商务’”为检索式得到609条记录，通过筛选共112篇文献与本文研究相关。在112篇文章中，98篇为非基金文献，基金文献仅占1/8。据调查，近年来我国基于物联网技术对电子商务研究集中在物联网技术在各行业电子商务中的应用、物联网对电商的影响以及基于物联网技术新型模式的研讨等方面。因此，围绕物联网环境下电子商务发展动向及趋势并进行相关比较分析对把握电子商务发展中关键问题具有极强的现实意义和指导意义。
数据挖掘论文篇三
我国中央经济会议明确指出解决“三农”问题是现阶段工作中的重点内容，这进一步体现出我国对农村旅游发展的重视。基于时代背景给予农村旅游发展的支持，进一步促进了农村产业结构的调整与农村经济的良好发展。在时代的背景下，农业旅游这种新兴的旅游模式顺应市场的需求得以产生和发展。不仅能够切实的促进农民的收入取得相应的提高，还能够进一步促进农村地区的全面发展。农业资源作为农业旅游发展的主要资源，农村旅游的开发能够有效的保障农村土地的经济性质，进而对耕地数量的保护起着强有力的保障作用。
一、探讨农业旅游开发管理的模式
1、农户分散经营模式
目前，在我国农业旅游发展的基础阶段是由农户作为农业旅游开发的主体，农业旅游的经营模式主要是以分散式经营模式为主。以农户为主体进行经营直接具有一定的弊端，一是开发的规模相对较小并且分散，而一些农户为了追求短期的利益没有对农业旅游资源进行合理的开发，而相应附属农产品的开发也因为缺乏科学理论支持出现单一缺乏吸引力的情况。二是农户缺乏雄厚的经济实力，在农业旅游开发中没有足够的资金投入。这直接影响着产品的开发和宣传。除此之外，经营者缺乏统一的规划，对原有的田园风光进行过度的修建，从而导致环境污染更加严重[1]。
2、企业主导经营模式
分散的农户经营模式为农业旅游开发和经营带来严重的外部问题。而通过引进有经济实力和市场经营能力的企业进行农业旅游的开发，能够在一定程度上解决这些外部问题。但引进的企业作为外来者很难考虑到乡村公共资源对后代具有的重要作用，因此仍然可能导致对农业资源进行过度的开发利用和破坏[2]。
3、村民自主开发模式
以村民自主开发模式作为农业旅游经营模式中的主体，主要基于具有一定规模的社区内，村民自发联合形成的农业旅游开发组组织。一般情况下，会成立相应的管理委员会对农业旅游资源的占用、供应等活动进行组织和监督。并结合相应的规章制度对农业旅游资源和乡村整体文化环境进行合理的使用和维护。这一经营模式是目前比较符合我国农业旅游开发的模式[3]。
二、分析农业旅游开发管理现存问题及形成原因
1、农业旅游开发管理现存的问题
我国农业旅游发展相对较晚，大部分地区都处在基础发展阶段。对于现阶段农业旅游开发中普遍存在的问题主要有三种，一是农民的收入提高效果不明显。二是农村的乡土民俗和自然资源环境遭到严重的破坏，三是对于农业旅游资源很难实现可持续发展。
2、农业旅游开发管理中问题成因
通过对现阶段我国农业旅游开发管理中存在问题的分析可以总结出，形成这些问题的原因主要有四个方面。一是经营者的思想观念没有跟随时代的发展进行及时的更新，这直接导致产品类型较少。二是对农业旅游开发和管理没有进行长期的规划，缺乏相应的品牌产品和足够的营销力度。三是人才和资金的短缺导致旅游市场淡季和旺季差距较大。四是相关的基础设施和配套设施不完善，并且缺乏相应的体制，导致市场形成严重的无序竞争。
三、探究农业旅游开发管理相关对策
1、正确认识农业旅游
农业旅游的开发和管理要以正确的思想观念作为前提指导，因此要想确保农业旅游能够保持正确的发展方向就要对其具有正确的认识。农业旅游的开发和管理一定要树立正确的旅游资源观念，打破传统观念的限制，对农业旅游资源存在的本质内涵和具有的重要价值进行充分的认识，改进和创新农业旅游开发和管理意识。相关部门和所涉及人员应该投入更多的精力对于农业旅游进行合理的开发和科学的管理，从而为农业旅游发展质量提供强有力的基础保障。
2、农业旅游规划开发
农业旅游主要是向游客展示出农村生产生活的整体，让游客能够感受到传统的乡土民俗文化和农业资源。这也要求我们要通过有效的开发和管理形成一个综合的资源系统，必须要从整体上对农业旅游进行合理的规划和科学的开发。对于农业旅游的规划和开发不仅要保护地区生物多样性好农村生态系统，还要重视农业科学配置，保证农业旅游资源的完整性和合理性。
3、加强相应制度规范
现阶段，我国农业旅游开发管理十分需要建立相关的制度规范。这不仅有利于农业旅游开发主体在使用公共资源时能够主动考虑社会成本，进而对公共资源的消费数量进行合理的限制。还能够在一定程度上保证农业旅游经营组织在进行科学健康的可持续发展。
4、加强旅游人才培养
加强对农村旅游人才的培养可以从三个方面入手，一是组织相应的旅游知识培训。二是要与相应的旅游企业和高等院校建立紧密的合作，为农村旅游人才提供更多的培训机会。三是要充分结合现代化信息技术手段，一方面要利用现代化网络信息技术拓宽农村旅游人才的知识面，另一方面还要利用网络信息技术倡导农民不断加强自身的学习，从而使农民的整体素质取得提高。
四、结语
农业旅游作为新农村建设和发展的重要内容，推动着人民生活水平的提高和国家经济的发展，要想更好的进行农业旅游的开发和管理，我们要明确目前我国农业旅游发展管理模式存在的不足，正确的认识农业旅游的重要性。要加强对其规划开发，并建立相应的制度规范对旅游人才的培养，从而促进农业旅游的可持续发展。
数据挖掘论文篇四
：随着科学技术的不断发展，数据挖掘技术也应运而生。为了高效有序的医疗信息管理，需要加强数据挖掘技术在医疗信息管理中的实际应用，从而提升医院的管理水平，为医院的管理工作及资源的合理配置提供多样化发展的可能性。笔者将针对数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用这一课题进行相应的探究，从而提出合理的改进建议。
：挖掘技术；医疗信息管理；应用方式
数据挖掘作为一种数据信息再利用的有效技术，能够有效地为医院的管理决策提供重要信息。它以数据库、人工智能以及数理统计为主要技术支柱进行技术管理与决策。而在医疗信息管理过程之中应用数据挖掘技术能够较好地针对医疗卫生信息进行整理与归类来建立管理模型，形成有效的总结数据的同时能够为医疗工作的高效进行提供有价值的信息。所以笔者将以数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用为着手点，从而针对其应用现状进行探究，以此提出加强数据挖掘技术在医疗信息管理中应用的具体措施，希望能够在理论层面上推动医疗信息管理工作的飞跃。
数据挖掘是结合信息收集技术、人工智能处理技术以及分析检测技术等所形成的功能强大的技术。它能够实现对于数据的收集、问题的定义与处理，并且能够较好地对于结果进行解释与评估。在医疗信息管理工作进行的过程之中，应用数据挖掘技术可以较好地加强医疗信息数据模型的建立，同时以多种形式出现，例如文字信息、基本信号信息、图像收集等，也能够用来进行医疗信息的科普与宣传。并且，数据挖掘技术在医疗信息中所体现出的应用方式有所不同，在数据挖掘技术应用过程之中，既可以针对同一类的实物反应出共同性质的基本特征，同时也能够根据具有一定关联性的事物信息来探究差异。这些功能不仅仅能够在医疗信息的管理层面上给予医疗人员较大的信息管理指导，同时在实际的医疗诊断过程之中，也可以向医生提供患者的患病信息，并且辅助治疗的进行[1]。所以，在医疗信息管理中应用数据挖掘技术不仅仅能够推动医疗信息管理水平的提升，也是医院实现现代化、信息化建设的重要体现，需要从根本上明确医疗信息管理应用数据挖掘技术的必要性与基本内涵，从而针对医院的管理现状实现其管理方式与技术应用的转变与优化。
2.1实现建模环节以及数据收集环节的优化
在应用数据挖掘技术的过程之中，必须基于数据库信息的基础之上，其数据挖掘技术才能够进行相应的规律探究与信息分析，所以需要在源头处加强数据收集环节以及建模环节的优化。以医院中医部门为例，在对于中医处方经验的挖掘方法使用过程之中，需要针对不同的药物进行关联性建模，比如数据库中有基础性药物，针对药物进行频数和次数的统计，然后以此类推，将所有药物都按照出现的频数进行降数排列，从而探究参考价值。建模环节以及数据收集环节是医疗信息管理过程的根本，所以需要做好对于建模环节以及数据收集环节的优化，才能够为数据挖掘技术的应用奠定相应的基础[2]。
2.2细化数据挖掘技术应用类别
想要在医疗信息管理过程之中，加强对于数据挖掘技术的有效应用，就需要从数据挖掘技术应用类别处进行着手，从而提升技术应用的针对性与有效性。常见的技术应用类别有：医院资源配置方面、病患区域管理方面、医疗卫生质量管理方面、医疗急诊管理方面、医院经济管理方面以及医疗卫生常见病宣传方面等，数据挖掘技术都可以在这些类别之中实现应用，但是在应用的过程之中也有所不同。以病房区域管理为例，在应用数据挖掘技术之前，首先需要明确不同的科室状况以及病房区域分配状况等，加强病患区域的指标分析，因为病房管理不仅仅影响到科室的工作效率与工作效果，同时也是医疗物资分配与人员编制的主要参考标准。其次利用数据挖掘技术能够较好地实现不同科室工作效率、质量管理质量以及经济收益等多种指标的评估，建立其科室的运营模型，从而实现科室的又好又快发展。比如使用数据挖掘技术建立其病区管理的标准模型以及统计指标，从而计算出科室动态的工作模型以及病床动态的周转次数等[3]。另外在医疗质量管理过程之中，数据挖掘技术提供的不仅仅是资料数据的参考以及疾病的诊断，也能够针对临床的治疗效果进行分析与评价，并且能够预测治疗状况：可以利用医院的医疗数据库，对于病人的基本患病信息进行分类，从而比对死亡率、治愈率等多个数据，实现治疗方案的制订。而在医疗质量管理过程之中也有很多的影响因素，例如基础医疗设备、病床周转次数、病种治愈记录等，所以也可以利用数据挖掘技术来进一步加强其多种数据之间的关联性，从而为提升医院的社会效益与经济效益提出合理的参考性建议。
2.3明确数据挖掘技术的应用方向
医院加强数据挖掘技术应用方向的探索上，可以从客户拓展这个角度出发实现对于医疗信息管理。例如通过数据挖掘技术多方进行患者信息比对，同时制订完善的医疗服务影响策略方式，加强对于客户行为的分析；在数据挖掘的基础之上，增强其技术应用的实用性，在分析的基础之上比对自身的竞争优势，实现医院资源的合理规划与合理配置，例如药品、资金以及疾病诊断等，从而实现经营状况的优化。目前医院也逐步向现代化、信息化方向发展，无论是信息管理还是医疗技术方面，医院都已经成为了一个信息化的综合行业体系，所以在加强数据挖掘应用的过程之中，还需要加强数据信息的管理，实现数据挖掘结果的维护，从而提升医院的决策能力，实现数据挖掘技术的高效应用。
医院在目前的医疗信息管理过程之中，还有很大的发展空间，需要综合利用数据挖掘技术，实现其信息管理水平的提升。通过明确数据挖掘技术的应用方向、应用类别以及建模数据环节的优化等，促进医院管理水平的提升，实现数据挖掘技术应用效果的提升。
[2]廖亮。数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用[j].中国科技信息，20xx(11):54,56.
数据挖掘论文篇五
：数据挖掘是一种特殊的数据分析过程，其不仅在功能上具有多样性，同时还具有着自动化、智能化处理以及抽象化分析判断的特点，对于计算机犯罪案件中的信息取证有着非常大的帮助。本文结合数据挖掘技术的概念与功能，对其在计算机犯罪取证中的应用进行了分析。
：数据挖掘技术；计算机；犯罪取证
随着信息技术与互联网的不断普及，计算机犯罪案件变得越来越多，同时由于计算机犯罪的隐蔽性、复杂性特点，案件侦破工作也具有着相当的难度，而数据挖掘技术不仅能够对计算机犯罪案件中的原始数据进行分析并提取出有效信息，同时还能够实现与其他案件的对比，而这些对于计算机犯罪案件的侦破都是十分有利的。
1.1数据挖掘技术的概念
数据挖掘技术是针对当前信息时代下海量的网络数据信息而言的，简单来说，就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的随机数据中对潜在的有效知识进行自动提取，从而为判断决策提供有利的信息支持。同时，从数据挖掘所能够的得到的知识来看，主要可以分为广义型知识、分类型知识、关联性知识、预测性知识以及离型知识几种。
1.2数据挖掘技术的功能
根据数据挖掘技术所能够提取的不同类型知识，数据挖掘技术也可以在此基础上进行功能分类，如关联分析、聚类分析、孤立点分析、时间序列分析以及分类预测等都是数据挖掘技术的重要功能之一，而其中又以关联分析与分类预测最为主要。大量的数据中存在着多个项集，各个项集之间的取值往往存在着一定的规律性，而关联分析则正是利用这一点，对各项集之间的关联关系进行挖掘，找到数据间隐藏的关联网，主要算法有fp-growth算法、apriori算法等。在计算机犯罪取证中，可以先对犯罪案件中的特征与行为进行深度的挖掘，从而明确其中所存在的联系，同时，在获得审计数据后，就可以对其中的审计信息进行整理并中存入到数据库中进行再次分析，从而达到案件树立的效果，这样，就能够清晰的判断出案件中的行为是否具有犯罪特征[1]。而分类分析则是对现有数据进行分类整理，以明确所获得数据中的相关性的一种数据挖掘功能。在分类分析的过程中，已知数据会被分为不同的数据组，并按照具体的数据属性进行明确分类，之后再通过对分组中数据属性的具体分析，最终就可以得到数据属性模型。在计算机犯罪案件中，可以将按照这种数据分类、分析的方法得到案件的数据属性模型，之后将这一数据属性模型与其他案件的数据属性模型进行对比，这样就能够判断嫌疑人是否在作案动机、发生规律以及具体特征等方面与其他案件模型相符，也就是说，一旦这一案件的数据模型属性与其他案件的数据模型属性大多相符，那么这些数据就可以被确定为犯罪证据。此外，在不同案件间的共性与差异的基础上，分类分析还可以实现对于未知数据信息或类似数据信息的有效预测，这对于计算机犯罪案件的处理也是很有帮助的。此外，数据挖掘分类预测功能的实现主要依赖决策树、支持向量机、vsm、logisitic回归、朴素贝叶斯等几种，这些算法各有优劣，在实际应用中需要根据案件的实际情况进行选择，例如支持向量机具有很高的分类正确率，因此适合用于特征为线性不可分的案件，而决策树更容易理解与解释。
对于数据挖掘技术，目前的计算机犯罪取证工作并未形成一个明确而统一的应用步骤，因此，我们可以根据数据挖掘技术的特征与具体功能，对数据挖掘技术在计算机犯罪取证中的应用提供一个较为可行的具体思路[2]。首先，当案件发生后，一般能够获取到海量的原始数据，面对这些数据，可以利用fp-growth算法、apriori算法等算法进行关联分析，找到案件相关的潜在有用信息，如犯罪嫌疑人的犯罪动机、案发时间、作案嫌疑人的基本信息等等。在获取这些基本信息后，虽然能够对案件的基本特征有一定的了解，但犯罪嫌疑人却难以通过这些简单的信息进行确定，因此还需利用决策树、支持向量机等算法进行分类预测分析，通过对原始信息的准确分类，可以得到案件的犯罪行为模式（数据属性模型），而通过与其他案件犯罪行为模式的对比，就能够对犯罪嫌疑人的具体特征进行进一步的预测，如经常活动的场所、行为习惯、分布区域等，从而缩小犯罪嫌疑人的锁定范围，为案件侦破工作带来巨大帮助。此外，在计算机犯罪案件处理完毕后，所建立的嫌疑人犯罪行为模式以及通过关联分析、分类预测分析得到的案件信息仍具有着很高的利用价值，因此不仅需要将这些信息存入到专门的数据库中，同时还要根据案件的结果对数据进行再次分析与修正，并做好犯罪行为模式的分类与标记工作，为之后的案件侦破工作提供更加丰富、详细的数据参考。
总而言之，数据挖掘技术自计算机犯罪取证中的应用是借助以各种算法为基础的关联、分类预测功能来实现的，而随着技术的不断提升以及数据库中的犯罪行为模式会不断得到完善，在未来数据挖掘技术所能够起到的作用也必将越来越大。
作者:周永杰单位:河南警察学院信息安全系