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数据挖掘理论在数据采集中的运用

时间：2025年04月10日

来源：单身的螃蟹

编辑：本站小编

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以下是小编帮大家整理的数据挖掘理论在数据采集中的运用，本文共9篇，供大家参考借鉴，希望可以帮助到您。本文原稿由网友“单身的螃蟹”提供。

篇1：数据挖掘理论在数据采集中的运用

数据挖掘理论在数据采集中的运用

摘要：在社会经济发展的过程中，地理信息测绘技术也得到了迅速的发展。因此，在现阶段地理信息测绘技术的应用过程中，就应该通过数据挖掘理论的应用实现数据的采集，从而实现科学化的信息技术处理。

关键词：数据挖掘数据采集实践应用理论基础

数据挖掘理论，可以在地理信息测绘的过程中，为测绘系统提供依据，而且也可以实现预测及决策的功能，而在理论依据应用的过程中为了得到有效性的信息，就应该建立数据采集平台。但是，在现阶段数据挖掘理论的应用过程中，仍然存在着一定制约性的因素，为整个数据内容的采集带来了制约性的影响，因此，应该逐渐优化我国测绘地理信息事业的技术理念，从而在经济发展的同时实现数据挖掘的核心理念，如果在数据采集系统的应用过程中，没有得到有效性的数据内容，就会为整个地理信息测绘技术的建立造成严重性的影响。因此，在现阶段技术逐渐优化的过程中，应该实现系统性、科学性数据挖掘理论以及数据采集平台的建立，从而为测绘技术的应用营造良好的空间。

一、数据挖掘的基本含义及功能分析

1.1 数据挖掘的基本含义

数据挖掘主要是指：在实践过程中所产生大量的、模糊的以及随机数据中，提取出隐藏在数据中的潜在性数据内容，对于提取处理的数据进行系统性的分析，处理，从而发现数据与数据之间的关联性，为地理信息测绘技术的优化奠定良好的基础。而且，在理论应用的过程中也可以实现新型的技术处理形式，同时也可以实现大量的业务数据转换、分析等模型的处理。也就是说，数据挖掘是一种深层次数据分析理念，与传统的测量方式存在着一定的差异性，而且，其目的的结果主要是用来分析数据的价值，验证命题的正确性。而数据分析主要是指，在没有明确假设的前提之下挖掘信息的关联性，对于挖掘出的信息而言，对测绘技术的设计具有一定的应用价值。

1.2 数据挖掘的功能性分析

在测绘地理信息技术的分析过程中，其数据挖掘的理论可以将采集到的数据转化为相关的测绘知识，再通过对数据内容的运用，可以实现以下几种功能：第一，是聚类功能，就是按照数据内在的规律，将数据聚合分类;第二，是关联分析功能，主要是在数据分析的基础之上发现重要的问题形式，并建立多次的检测形式，在分析的过程中如果发现数据之间的差异性较小，也就说明在数据挖掘的同时存在着一定的关联性;第三，分类功能，通过对不同数据内容的.分析可以发现，其分类的内容及标准会形成不同的检测形式，而且，在分类偏差系统的优化过程中，可以对技术进行科学化的调整，从而优化功能性的问题分析。在实践的过程中可以发现，事物是具有一定内在联系的，为了充分实现数据的总结、分类以及聚类，就应该对采集的数据进行系统性的分析，从而为技术人员的工作提供充分性的保证。

二、数据挖掘理论在数据采集中的应用

2.1 建立科学化的数据采集平台

随着科学技术的之间发展，数据采集以及平台应用理念逐渐推出，在数据采集平台的建立，可以实现大量的数据储蓄，根据最新的统计显示可以发现，一个完整的数据采集平台一次就可以形成50万以上的数据。而在数据分析的过程中很多数据是表面上的数据，而通过数据挖掘理论系统的建立，与数据挖掘理论进行充分性的融合，可以做出准确性的预测性分析，从而也可以将单独的数字进行总结、分析以及管理分析，将分散性的数据进行系统性的整合，从而挖掘出隐藏在系统中的信息，同时也可以实现技术应用过程中的管理及优化的技术处理形式。

2.2 数据挖掘的应用基础

由于科学技术的不断优化，数据库的储存量不断充实，导致数据采集需要在不断完善中得到发展。而且，随着信息储备量的增大，数据平台的信息量储存发生了很大的变化。首先，系统的版本得到了不断的更新，例如，Web数据采集中的系统版本，由08c版转变为现阶段的10a001版;其次，是汇总部分字段以及文字采集的阶段，数量逐渐增加，从而使数据采集平台形成了规模化的发展。而且，在整个过程中也不断强化了数据与数据之间的关联性，为数据挖掘理论的应用提供了基础平台，同时也为技术人员合理的运用数据挖掘理论提供了充分性的保证。

2.3 关联规则的挖掘理论

在关联规则的使用过程中，主要是将独立的、单独的数据内容进行充分性的结合，从而多角度、多方位的分析某一事物的变化。对于初次使用数据平台的技术人员而言，在数据采集的过程中，如果要根据数据采集的现状，对测评系统进行合理化的设计，是十分困难的，他们在分析的过程中，很难发现数据与数据之间的关联性。因此，在现阶段数据挖掘理论基础的建立过程中，就应该充分的认识到这一点内容。在工作的过程中全面培养技术性人才，通过对员工工作状态的分析，发现存在的问题，然后在制定出科学化的工作决策理念，从而为员工树立正确性的发展方向。与此同时，数据采集平台只是为了提供数据，而在数据挖掘理论内容的分析过程中，是为了发现数据与数据之间的关联性，挖掘出数据检测中的基本理念，从而在根本意义上为技术的应用建立科学性的依据。

三、结束语

总而言之，在数据挖掘平台建立的过程中，为了实现数据采集平台的应用技术，就应该在采集平台建立的同时，强化数据挖掘的理论基础，从而实现数据处理的合理性。但是，在整个理念应用的过程中，由于其自身的局限性，所以在使用的过程中，应该对测绘技术进行合理化的分析，优化数据的采集，从而为整个数据挖掘的理论性应用提供合理化的依据。

参考文献：

[1]许敏.数据挖掘理论在数据采集中的应用[J].科技传播，，21：222+211.

[2]崔彬.数据挖掘中多维数据可视化的研究[D].武汉理工大学，.

[3]谭广宇.数据挖掘理论在状态数刁尾采集平台上的应用[J].广西教育，(6).

篇2：数据挖掘技术在WEB的运用论文

数据挖掘技术在WEB的运用论文

一、数据挖掘的背景

互联网、计算机信息技术迅猛的发展势头，数据从结构化存储以及转化为非结构化的存储，数据存储形式的转变，不同数据类型的存储变多，音频、视频等大格式的信息存储在多个应用中实现。行业中的计算机化、信息化和网络化，使计算机和服务器上积累了各种各样海量的数据。传统的人工分析已经不能满足和适应如此大量的数据，各行各业都产生了巨大数据信息，包括生产加工、研究、物流运输、客户、营销、售后等数据，人们却不知道怎么利用这些数据实现价值的增长。如果能将这些数据进行挖掘分析，很可能会产生巨大的商业价值，很多有价值的信息可以被发现。现在，越来越多的公司和企业意识到数据挖掘的重要性，但是怎么能从如此海量的数据中挖掘出有价值有用的信息，已经成为研究的热门话题。在传统的数据分析基础上，相关人员结合新开发人工智能和数据挖掘等相关的技术，数据库孕育而生，让我们能从海量的数据中挖掘出有价值的信息，促使信息化的发展，称之为数据挖掘。

二、数据挖掘的过程

1、数据收集。将要进行数据分析的海量数据资源收集到数据仓库中。把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，抽象出分析相关的数据，进行非结构化数据的分类，筛选出不相关或者无价值的数据，减少数据集的容量。

2、数据清洗和转换。数据清洗是为了删除掉无用的数据信息。数据转换的目的最直接的是把所有信息统一化。将完整，有效的信息存入数据仓库。

3、模型建立。模型建立是数据挖掘的核心阶段。首先，要和相关领域的专家组成团队，进行需求分析，明确数据挖掘的目的和具体的数据挖掘任务。根据不同的任务，选择相关算法，利用这些算法来建立模型，再用专业的模型评估工具比较模型的准确度。即使是同一种算法，参数选取的不同，所建模型的'准确度也不一样。

4、模型评估。从商业角度来讲，模型评估是对我们所建立的预测模型的正确性进行价值评估，如若模型中模式无价值，就要重复数据挖掘过程中的2～4步，即数据清洗和转换、模型建立。

5、知识表示。将数据挖掘最后的结果以最直观的方式呈现给用户，通常用数据图形展示工具来表示。

6、应用集成。将数据挖掘集成到现实的实际应用中。例如，CRM中有了数据挖掘功能，就可以对客户进行等级分类。

7、模型管理。根据不同数据模型的生命周期做好数据应用和管理。

三、WEB数据挖掘

基于WEB内容的挖掘就是针对网页内容进行数据挖掘，通过用户对网页访问的交互，留下的数据信息进行收集分类，完成数据挖掘。目前对文本内容的挖掘技术取得了一定的成果，对图像、音频、视频等各种多媒体数据的数据挖掘技术都开始采用非结构化大数据应用技术来完成。基于WEB结构的挖掘是发现页面、文档和WEB的结构，主要是发现WEB潜在的结构模式，利用分析这些结构我们可以得到很多潜在有价值的信息。基于WEB使用的数据挖掘，即针对用户的访问网页的轨迹收集分析。WEB内容的挖掘和结构的挖掘面对的主要挖掘对象是大规模的轨迹数据，对挖掘数据进行分析可以让管理者了解用户的不同需求，从而为用户提供个性化的服务。

四、数据挖掘在WEB中个性化定制的应用

通过网站与用户的交互，可以得到用户访问的内容、时间、方式、频率等，从中发现潜在的商业价值，通过价值数据进行数据挖掘以及算法分析得出商业结论。就可以根据挖掘到的信息对这些客户进行特定的推销策略，进行个性化定制。在商业领域中，通过对相似轨迹数据的客户进行分类，分析他们的共性，帮助管理者发现不同客户的需求和兴趣，提供适宜各类人的服务。按照不同用户的不同兴趣和爱好，向用户提供动态的浏览建议。对大多数用户来说，如果可以访问该网站可以体会到量身定做的服务，那么数据挖掘个性化定制就成功完成了。

五、数据挖掘技术在WEB中的应用

网站的功能设计及其版面的内容直接影响到网站的访问率。相关人员发现用户的需要和兴趣，对需求强烈的地方提供优化，使用数据挖掘去发现页面间的关联，针对不同的用户动态调整网站的设计和链接，使用户可以便捷地访问到自己想要访问的页面。将数据挖掘技术的在WEB中的应用，吸引更多的用户。随着数据挖掘技术在WEB中的应用，用户可以通过分析挖掘的结果了解各种客户的需求和喜好，得到各种定制个性化服务。随着互联网上轨迹数据信息量的急速增长，不断复杂化的数据结构，挖掘技术也面临着一系列新的问题和挑战。

参考文献：

[1]胡继平、数据挖掘技术[J]、景德镇高专学报，

[2]NguyenT，SrinivasanV、AccessingrelationaldatabasesfromtheWorldWideWEB、In：ProcofIEEEDataEngineering[J]、NewOrleansLouisiana，2006

篇3：数据挖掘技术在软件工程的运用工程论文

1在软件工程中应用数据挖掘技术的重要意义

1.1录入正确的信息

由于数据挖掘技术的运算功能较强，常规的数据信息系统在实际的运算过程中，会消耗掉大量的时间，甚至由于数据庞大会对运算系统造成一定影响，在数据挖掘技术的作用下，不会出现这种问题，还能节省运算时间。另外，在对数据进行运算的过程中，不会出现数据丢失的现象。在大规模数据中，有些数据的应用价值不大，属于垃圾数据，会影响系统的整体效率，利用数据挖掘技术，能够保留精准的数据，摒除垃圾数据，为数据质量提供相应的保证。

1.2缩减数据处理时间

利用挖掘数据技术能够进行数据的转换，将杂乱的数据进行整合与处理，转变为试用形式。从这些数据的角度进行分析，能够进行科学化的调用，在进行数据的挖掘过程中，会对于不清楚的数据进行清理，保证得到数据的科学性。从各个不同的角度，对于数据的真实性进行考核，并将数据进行整合。也就是说，将分析的结果提供给管理人员，合理的运用到软件工程中，进而缩减数据处理时间。

篇4：数据挖掘技术在软件工程的运用工程论文

2.1数据挖掘技术在软件工程中的发展

首先，由于数据挖掘技术是立足于数据库进行发展的，随着技术的不断发展与进步，已经从理论转换为实践应用，并且在实际应用中发挥着重大作用。另外，软件工程是工程化的学科，能够根据项目任务的差异、资金及客户需求进行产品的研发。由于原有的工程软件开发较为复杂，但经过发展迅速壮大，实际的应用性较强，会更多的被应用于项目当中，与此同时，利用数据挖掘技术主要就是对软件工程的数据库信息进行挖局，对于软件工程的可持续发展有着重大的意义。

2.2挖掘信息

其次，软件工程能够对信息的挖掘进行掌控，实际的应用范围较广，软件工程能够将软件开发时的信息进行统一，进而保证在进行软件开发的过程中，能够将数据进行及时更新，进而从根本上保证开发的质量，保证项目任务的顺利实施。就目前实际情况进行分析，在数据挖掘中还包含着软件开发更改的数据信息，能够更加直观的.看出软件内部的差异，还能够利用这一特点及时发现运用过程中产生的问题，并结合实际情况，及时作出有效的解决措施，保证项目目标任务能够顺利完成。

2.3挖掘软件漏洞

再次，数据挖掘技术中，最重要的一点就是对软件漏洞进行检测，在实际的运用过程中，能够及时发现软件开发中产生的错误，并进行修整与优化，及时找到处理的方法，在一定程度上保证软件工程的安全等级与质量。另外，在利用数据挖掘技术对漏洞进行检测的过程中，相关的技术人员要明确检测的内容，还要立足于客户基本需求，进一步找到相对应的测试内容，利用合理的方式对软件进行测试，进而得到各方面都完美的方案。与此同时，由软件工程对数据信息进行处理，在找到漏洞信息后，对多余的信息进行及时处理，进而从根本上保证数据信息的科学性与完整性。在实际的运用过程中，相关的工作人员要根据科学化的方案，合理的将数据挖掘技术运用到软件工程中，利用合理化的方式对于软件工程中的漏洞问题进行分析，及时找出错误根源，使操作者能够更加容易进进行漏洞的挖掘与修复工作。就目前实际情况进行分析，数据库挖掘技术主要就是将数据信息进行转化，并进行整合存到信息库中，再由相关的工作人员结合实际需求，对于软件进行测试，查看是否存在漏洞，利用这种方式保证后续工作的顺利开展，促进软件工程的健康发展。

2.4挖掘软件执行记录

在数据挖掘技术的应用过程中，软件执行记录尤为重要，在进行数据挖掘的过程中，相关的技术工作人员要对数量进行合理分析，对于不同代码之间的关系进行探究。使相关的工作人员能够利用软件系统的行踪进行管理与探究，进而在一定程度上促进软件工程的稳步发展。

2.5挖掘开源软件代码

最后，对于开源软件代码进行挖掘，能够将其规划到软件工程中挖掘技术要运用的对象挖掘类型房中，由于开源软件代码技术通常都被应用到代码克隆的检测过程中，能够更加简单的对于代码漏洞进行处理，通过这种方式在一定程度上提高了工作的高效性。

3结束语

综上所述，在软件工程项目中，合理化的运营数据挖掘技术，能够有效促进软件工程的发展，结合实际应用状况进行分析，可以了解到数据挖局技术的发展空间广阔，相关的技术人员要认识到其重要程度，并进行不断改进，将内在的理论与外在价值进行充分挖掘。通过这种方式从根本上强化专业素质，将数据挖掘技术的作用发挥到最大化，促进软件工程的健康长远发展。

参考文献

[1]龙艳.分析数据挖掘技术在软件工程中的应用[J].科技风,(02):83.

[2]梅拥军.软件工程中数据挖掘技术的应用[J].电子技术与软件工程,2019(01):141.

[3]王应邦,孔春丽.论软件工程中数据挖掘技术的应用[J].农家参谋,(18):226.

篇5：数据挖掘技术在银行信贷风险的运用论文

数据挖掘技术在银行信贷风险的运用论文

【关键词】数据挖掘；信贷风险；管理

当前，我国很多银行小型网点受到硬件设施、数据处理技术的等方面限制，无法有效的把握贷款相关信息，进而无法准确、有效地评估信贷风险，容易出现决策失误现象，因此对银行信贷风险管理期间数据挖掘技术的应用开展深入研究，对于降低信贷风险、维护金融市场稳定有着重要的指导意义。

一、数据挖掘与银行信贷风险概述

（一）数据挖掘概述

数据挖掘是指在海量数据中将一些隐藏，却又具有价值的数据进行发现、提取的方法，具体是指将一些不为人知的、具有未知性、规律性、隐蔽性的'信息进行发现，提取的整个过程。

（二）银行信贷风险概述

信贷风险可以划分为市场性风险、非市场性风险，其中市场性风险多数来自于借款企业、借款人的生产以及销售风险，主要是指借款放在生产、销售自身产品期间，由于市场条件、生产技术的变动的所引起的风险。非市场风险包括社会风险、自然风险，自然风险是指因自然因素造成借款人的经济遭受损失，无法偿还信贷本息风险；社会风险表示由组织、个人在社会上的某些行为所引起的风险。

二、数据挖掘在银行信贷风险管理中的运用

（一）应用原理

利用数据挖掘，可利用不同类别贷款特征建立贷款管理模型，一旦有新贷款申请，当即利用模型来判断贷款类别，银行可依据模型的类别，对贷款申请采取针对性措施，同时，在应用数据挖掘期间，会每隔一段时间，就对每一笔贷款开展重新分类，进而有效提高信贷风险管理力度。

（二）数据挖掘具体应用

银行信贷原始数据描述。我国一些银行网点设立于县级，乃至是县级以下的地域，这些小型银行所开展的贷款业务主要面对来自于农村地区的客户，例如某商业银行开展的小额贷款业务，分为农户、商户两种，本次研究以商户小额贷款为研究对象。商户小额度贷款可分为商户联保贷款、商户保证贷款，在对此类小型某商业银行的商业信贷风险管理开展数据挖掘期间，为了不会侵犯到贷款客户的隐私，避免客户信息的泄露，在数据提取阶段，将商户的姓名、居住地址、店铺位置、企业名称、联系方式、营业执照编号等数据信息进行过滤，经过对海量客户相关数据分析之后，将数据提取确认为如下字段：

（1）客户代码；

（2）婚姻状况；

（3）教育程度；

（4）主营业务；

（5）经营年限；

（6）年龄；

（7）贷款种类；

（8）贷款额度；

（9）贷款期限；

（10）客户流动总资产；

（11）固定总资产；

（12）客户负载；

（13）客户还款方式；

（14）客户月净收入；

（15）客户月投入；

（16）客户信用信息[1]。

2.数据预处理。数据采集的第二步，就是对错误、空值数据进行预处理，数据预处理的过程为数据收集―――数据选择―――数据清理―――数据转换，在上一部分，针对某某商业银行信贷管理业务，进行了17个属性字段的数据收集，随后，以随机的方式在数据库中对100条贷款用户信息记录进行收集、整理，整理过后经过处理，去除无参考价值的数据，对剩余的属性字段进行概化，如表1：在本次开展分类抽取整理的客户资料当中，有52个为已经分类的案例，其中关注类9例，次级类6例，可疑类5例、损失类2例、正常类30例，此外，一般损失类借款人的相关财务资料都难以获取，因此只有其他4类参与，即：正常类=30，关注类=9；次级类=6，可疑类=5，损失类=2。3.构造决策树。将上表中过滤后的数据，转换成CSCDataFiles格式时WEKA可以读取，随后使用WEKA建造模型，选择建立决策树方法建立决策树，采用准确率最高的J48分类器。4.评估模型。以分类模型和样本数据作为依据，利用测试样本的百分比来表示模型预测的准确率，假设正确率可接受，那么就可以用于指导对客户群的分流，J48分类器通过默认粉分层10折较差验证，准确率高达82%，为可以接受范围，此刻，当银行收到新的贷款申请，就可以利用模型得出估计的类别，进而对不同的类别采取针对性的措施，如果贷款类型为正常范围，直接审批通过，弱势关注范围，就需要对其加强审查、加强贷后检查或是对其进行拒绝，进一步提高信贷资产安全性，有效控制银行信贷风险[2]。

三、结语

本次研究，针对银行信贷风险管理中数据挖掘的应用进行了深入研究，在分析数据挖掘、银行信贷风险的基础上，分别对数据挖掘中的原始数据描述，、数据预处理、决策树构造、评估模型开展深入的研究，通过本次研究，可以明确数据挖掘的每个步骤经过，相关行业可以借鉴本次研究，将数据挖掘应用到银行的信贷风险管理中，以确保信贷资产的安全性，降低信贷风险。

参考文献

[1]夏春梅.数据挖掘技术在银行信贷风险管理中的应用[J].现代电子技术，(4):78-81.

[2]蒋仁云.关于银行信贷风险管理与防范的研究[J].科技风，(3):221-221.

篇6：数据挖掘在企业客户行为的运用论文

知识经济时代，网络经济不断发展，客户需求向着多样化的方向发展，为了更好地迎合客户需求，企业需要相应改变销售策略，以便获得更多的客户，提高企业市场份额的占有率。这个道理，在当今的市场环境下谁都明白。如，戴尔电脑公司坚持客户为本的理念，将客户的需求进行划分，一切围绕满足客户需求的进程进行。围绕客户的个性化需求展开产品的提供和服务。为了将公司做大做强，对客户行为进行分析，提供个性化的产品和服务，能保证企业在数量增加的同时，还能增加营销等活动，真正充实数据资源等，解决摆在企业面前的难题。

1数据挖掘技术

在遇到大量的不完全的数据时，需要对有噪声、模糊的数据进行挖掘，将其中的数据采用人工智能统计的方法进行知识的获取。利用数据进行技术的挖掘，必须采用特征化和比较描述的方法，将较低概念层次的对象数据加以抽象，达到较高的概念层次，使数据有类比和对比的可比性，形成相抵的属性，如图1所示。

（1）采用关联规则的方式，将事件进行记录，并将发生在一起的项目，进行潜在关联的推断，得到彼此间的识别模式，按照维数和层次的分类，可以关联规则的基础。

（2）对历史数据进行模型的分类和监理，采用相邻的分类法，将遗传算法等进行数据的分类，如，决策树等方法。

（3）将现实进行抽象后，对象采用集合和分组的方法，在相似对象的多个类的过程中，采用数据集合的方法，促成聚类的族群的类比，将同族内的对象进行相似度处理，得到聚类的数据挖掘，采用预处理的步骤将算法中的簇进行进一步处理，得到聚类算法的分层次的网格和密度的分类结果。

（4）采用同簇中的相似和相异的，使用统计学中的回归方法和时间序列进行分析，根据已有的历史数据建立模型，对发展趋势进行预测。

篇7：数据挖掘在企业客户行为的运用论文

数据挖掘技术在企业客户行为分析中起着关键的作用，企业可用数据挖掘技术对已有的客户数据进行一系列分析，找出其中蕴涵的知识，以采取有效的措施和策略。

（1）企业客户进行细分。企业的资源是有限的，根据市场的状况划分客户的消费行为，采取有效的营销策略细分客户，然后让企业认识客户，针对不同的客户群提供个性化服务。根据地理环境和产品利润，对企业的客户进行划分，选择适当的挖掘技术在客户群体的分类标准情况下，可以挖掘出聚类的技术，划分客户群，这种采用分析聚类方法得到的结果，能够对每个客户群进行未来状况的预测，同时，可采用挖掘的概念描述，在高的抽象层次上对每个客户群进行理解和不同的客户群间进行比较。根据客户的要求进行个性化服务，双方在产品的利润以及品牌的使用率和购买品牌的.忠诚度上，进行细致划分，根据企业的营销战略对企业的客户进行适当挖掘，如果对客户群体的分类能够聚类，并可根据标准进行划分，则挖掘的分类和客户群的未来状况、给企业带来的利润率将被精确地预测。每个客户的概念描述将被具体地挖掘出来，每个客户群都能在高的层次上进行比较，如图2所示。

（2）客户的盈利能力与企业的利润相关。当知道了客户的盈利能力后，企业才能采取有效的营销策略，根据历史数据进行技术的挖掘，如果某个客户的盈利能力能够达到度量标准，就可以成为企业的黄金客户，企业可以向这些客户提供特殊的服务和经营的策略，将其的满意度和忠诚度不断提高，保证企业的盈利。同时可采取分类挖掘的技术，将客户分成不同的客户群，然后对他们的相近特征进行考虑，采用交叉营销的方式，对这些客户发送电子邮件，推荐有兴趣的产品或者服务。针对结果进行营销策略的制定，提高客户可盈利的水平。

（3）对客户进行获取和保持。要对现有客户的生命周期进行核算，随着业务扩大，时间的流逝，客户需要不断补充，企业的发展需要新客户的加盟。对于新客户，企业可以通过不同的营销手段，获取每个客户对营销手段的不同反应，通过多样化的交流渠道，获得更多的信息。营销的渠道有很多，有邮件、电话、网站等，反馈的数据量不断扩大，营销者难以把握，要充分利用数据分析的方法，将客户的概念从整体上加以描述和概括。运用数据发掘的办法，将客户的兴趣进行关联，得到盈利判断标准，为对客户的盈利能力进行预测、分类和处理、得到有价值的知识，发掘出有效的营销方法。商品的增多使客户和企业的接触渠道多样化，客户的流失是由于客户的选择性在增多。进行与客户流失的关联分析，能够将流失的客户数据进行重建，做好现有客户不再被流失的防范措施。例如通过对客户群进行细分，提供个性化服务，实行一对一营销，提高客户的满意度。一个服务提供商要运用数据挖掘技术将客户保留。企业要根据人力资源专家给出的相关因素选择适当的数据源，运用决策树的方法进行分类，可根据是否有流失倾向进行划分，然后运用季节取向模型对客户的业务规律进行建模，得到历史数据，运用偏差检测方法对影响性较高的数据进行检测，经过检测阈值进行预警，对每个客户的兴趣度进行选择和处理，做好防范措施，在有业务联系的客户群里，引发“链条效应”，采用多层关联规则的挖掘方法将客户的相关性进行挖掘。分析不同的概念层，预防链条效应的发生，避免企业客户群的流失。

（4）实际应用中，对数据模型运用神经网路的方法，对合法交易的记录和欺诈记录的集合进行计算，以选择相应的规则，对有欺诈行为的客户进行判断，提高信用度。企业营销的重点将随着市场的变化而变化，数据挖掘发挥的作用是相互利用而不是分开的。在细分客户群时如果发现了特殊的客户，企业需要对这些特殊客户进行发掘，进行盈利能力分析，然后根据盈利和成本的差额进行选择，将潜在客户的数据加以挖掘和应用，针对具体问题进行具体分析，并加以灵活运用。

3结语

随着全球化企业营销管理竞争的加剧，数据挖掘技术在挖掘语言的形式化和标准化、挖掘过程的可视化、网络环境的数据挖掘、非结构化数据挖掘、知识的维护更新等方面不断取得新进展，对企业信息化建设具有推进作用。当今越来越多的企业建立属于自己的数据仓库，数据挖掘技术将会取得广泛和深入的应用，届时，谁运用数据挖掘技术掌握了客户资源，谁将更具竞争力。

参考文献

［1］朱慧云,陈森发,张丽杰.动态环境下多个时期的客户购物模式变化挖掘［J］.东南大学学报:自然科学版,(5).

［2］郭崇慧,赵作为.基于客户行为的4S店客户细分及其变化挖掘［J］.管理工程学报,(4).

［3］刘学.基于数据挖掘的基金定投业务中客户行为的分析［D］.大连:大连海事大学,.

［4］胡娟.基于数据挖掘的客户智能分析和研究［J］.电脑知识与技术,2013(35).

篇8：网对网和Web数据挖掘在搜索引擎中的运用论文

网对网和Web数据挖掘在搜索引擎中的运用论文

摘要：当今网络信息技术日益发展，传统意义上的搜索引擎更加难以满足广大用户日益增长的信息检索需求。在这种趋势下，智能技术在搜索引擎中的应用显得越来越重要。只有将智能技术引进搜索引擎，才能提高用户的工作效率，满足人们日益增长的客观需求。主要介绍了如今搜索引擎的几大分类，传统搜索引擎需要改进的不足以及两大智能技术在搜索引擎中的应用。在智能技术将会更加智能更加发达的未来，搜索引擎也将不断地更新和发展，为人们提供更加高效的搜索体验。

关键词：智能技术；搜索引擎；网对网技术；数据挖掘。

搜索引擎是根据一定的策略，运用特定的计算机程序来搜索互联网上的信息，在对信息进行组织和处理后，将处理后的结果显示给用户，是为用户提供检索服务的系统。而智能技术在搜索引擎中的实际应用也越来越广泛，不断有新兴的智能技术，搜索引擎也不断地结合这些智能技术来进行自身的变革和发展。这是一个渐进的过程。本文将详细介绍 2 种智能技术在搜索引擎中的应用。

1.搜索引擎的分类。

搜索引擎可分为以下 3 类：①全文搜索引擎。全文搜索引擎是最标准的搜索引擎，国外的主要代表是 Google,而国内的主要代表则是百度。全文搜索引擎的主要原理是在互联网中检索与所查目标相匹配的内容，继而建立数据库，按序排列并且将其展示给用户。②目录搜索引擎。从本质来说，目录搜索引擎其实不能算是真正的搜索引擎。只是将网站链接目录分类，用户并不需要输入关键字，根据目录就完全可以找到想要的信息。目录索引最具代表性的就是 Yahoo 和新浪索引。③元搜索引擎。元搜索引擎在接收用户的搜索请求后，可以在各个搜索引擎上同时搜索，随后将结果显示给用户。这一种搜索引擎的国内代表是搜星搜索引擎。

2.传统搜索引擎相比网络信息检索的缺点。

传统搜索引擎作为用户在互联网进行信息检索的一个重要途径，给广大用户提供了相当大的便利，随着互联网的迅速发展，用户对搜索引擎又提出了搜索速度更快、搜索效率更高等诸多要求。正是用户的这些需求刺激着搜索引擎的快速发展。传统搜索引擎越来越满足不了用户的需求，主要存在以下几点不足：①搜索引擎从互联网搜索的各种网页水准不一，存在着根本没用或者暂时性的网页。这严重加大了用户检索信息的困难程度，并且严重影响了检索速度。②主流搜索引擎大多采用关键词来检索，由于用户水平的差异，极少数可以总结出关键词或关键词组，以至于用户搜索不到想要的内容，从而加大了检索难度。③每个搜索引擎覆盖的范围虽然不小，但与庞大的互联网相比，简直是九牛一毛。④检索的结果不准确、不唯一，搜索结果为零或者为数万的情况时有发生。⑤不能智能搜索，难以满足用户深层次的需求。

3.智能技术的运用。

由于传统引擎的各种缺点，用户越来越渴望更好用、更便捷的搜索方式出现。在这种刺激下，智能技术在搜索引擎中的应用大量出现。这使得搜索引擎需具有一定的智能化和理解能力。当前主要有以下两大智能技术。

3.1 网对网技术。

顾名思义，“网对网技术”就是网络和网络对应起来的意思。这其中又要提到两个概念了，是两个单词。一个单词我们都相当熟悉了--Internet.我们常说的互联网，就是这个单词。而在这里，这个单词指的是一个信息网络，也就是我们所说的网络中的信息网。我们想要搜索什么东西时，将它输入搜索引擎中，引擎就会在这个网络库中查找，找到相关信息，然后呈现在我们面前。而另一个词可能就有一些陌生了--Innernet.表面上看起来与 Internet 很像，英文词典中并没有这个词，我们在这里叫它“内联网”.与看起来更像数据库的 Internet 比起来，内联网更像是人类大脑的一个信息网络。这里面不仅仅有我们生活和工作中所用到的各种各样的信息，更重要的是，信息之间繁杂又紧密的联系。就像我们在生活中和他人交流，提到“小伙伴”这个词，我们会想到其他与之有联系的词汇，比如“朋友”“同学”等。同样的，当提到“师父”,我们的大脑也会迅速联想到“师门”“师生”这样的相关词汇。我们所说的内联网，它所着重的，也是信息与信息之间这样息息相关的联系。Internet 和 Innernet都是知识的网络，互联网时代的信息社会发展日新月异，因此无论是哪个网络，其内的信息都是不断变化着的。人们将这个技术运用在搜索引擎中，大大提高了搜索引擎的实用性。作为内联网的 Innernet 和 Internet 联结起来，运用信息之间存在的各种各样的联系，将用户输入搜索引擎中，将复杂的联系正确分割开，然后各自拓展出一些对人们而言有用的信息，将 Internet 中庞大、杂乱的信息进行有序化的筛选和整理，最终将信息呈现在人们的眼前。这大大提高了搜索引擎的可操作性，缩短了人们不断删改语句来配合 Internet 的时间，自然也就提高了用户的工作效率。

3.2 Web 数据挖掘技术。

数据挖掘作为一门交叉学科，其原理比较复杂，可以从庞大的数据中将更有用、更有新意的数据挖掘出来，而 Web 挖掘，便是将数据挖掘和 Web 发展联系起来。Web 数据挖掘有 3 种不同的挖掘形式，即内容挖掘、结构挖掘和使用记录的挖掘。

3.2.1 内容挖掘。

内容挖掘指的是从 Web 文档中或是描述中挖掘，在网页中进行数据挖掘，其中包括文本、超链接、图像和视频等，而半结构化的数据和无结构的文本便是主要的挖掘对象。

3.2.2 结构挖掘。

Web 结构挖掘则是通过网页中的超链接，发现其中信息之间的结构及其紧密或稀疏的联系。在平时上网时，我们只能看到一个个的.网页，打开浏览或者关闭。但是在这些页面的背后，其实隐藏着无数个结构链接。Web 数据挖掘就能够通过这些结构上的链接，发现页面与页面、数据与数据之间的联系，随后对它们分类，以便为用户提供含有相似信息的更多页面，帮助用户完善自己想要在搜索引擎中得到的信息。

3.2.3 使用记录的挖掘。

与前两者相比，Web 使用记录的挖掘让我们感觉更加熟悉，至少“使用记录”4 个字是我们上网过程中能够看到的。当我们点击一下搜索引擎的输入框想要输入文本时，搜索引擎会自动下拉出我们前几次使用时所查询的内容，以便我们重复查看相似内容的信息。搜索引擎有时也会为我们推荐一些内容的信息。这些信息也会是我们所感兴趣的一些内容，是搜索引擎结合了我们之前的使用记录，为我们提供感兴趣的相类似的内容。这些都是 Web 使用记录挖掘在搜索引擎中的实用例子，但并不是全部。搜索引擎会从用户的访问痕迹中挖掘出很多有意义的数据，包括数据端、服务器端和代理端的数据。而其获得这些数据的途径又分为 KDD 和专业化追踪。这些方法和深度的挖掘，使搜索引擎更加“智能”地了解用户的兴趣和需要。

4.总结。

搜索引擎是我们工作、学习和生活中必不可少的实用性技术，正如一个调查中所显示的，85%的人都是通过搜索引擎获取到他们所需要的信息和所喜爱的网站，可见搜索引擎的重要性。随着智能技术的不断更新，人们的生活变得越来越智能，对搜索引擎的要求也会随之越来越高，因此不断利用新的技术完善和提高搜索引擎的智能性，是用户的选择，也是时代的选择，是搜索引擎在现在和未来的发展中必然的趋势，且将一直持续下去。

参考文献：

[1]陈勇跃，张玉峰。智能技术在搜索引擎中的应用[J].情报杂志，（02）：2-3,6.

[2]杨占华，杨燕。数据挖掘在智能搜索引擎中的应用[J].微计算机信息，（12）：244-246.

[3]朱素媛，马溪俊，梁昌勇。人工智能技术在搜索引擎中的应用[J].合肥工业大学学报（自然科学版），（S1）：657-661.