挖掘技术论文
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挖掘技术论文范文第1篇
[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。
挖掘技术论文范文第2篇
要了解Web数据挖掘技术，首先就必须要了解数据挖掘技术。数据挖掘是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。它的表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的，然后发展到可对数据库进行查询和访问，进而发展到对数据库的即时遍历。Web数据挖掘是一种综合的技术，它主要是使用数据挖掘技术在互联网挖掘各种有用的、有趣的、隐藏起来的信息或者是有用的模式。与传统的数据挖掘相比，Web数据挖掘所挖掘的信息更加的海量，这些信息具有异构和分布广的特点。对于服务器上的日志与用户信息的挖掘仍然属于传统的数据挖掘。Web数据挖掘由于Web的逻辑结构其所挖掘到的模式有可能是关于Web内容的，也有可能是关于Web结构的。同时有些数据挖掘技术也不能直接运用到Web数据挖掘中。Web数据挖掘的研究范围十分广泛，它的研究主要包括了数据库技术、信息获取技术、统计学、神经网络等。Web数据挖掘根据所处理的对象可以分为三类：Web文档的内容挖掘、Web文档的结构挖掘、Web使用的挖掘。Web文档的内容挖掘指的是从Web文档及对其的描述内容中获取到有用的信息，即是对Web上大量的各种文档集合的内容进行处理，例如摘要、分类、聚类、关联分析等。同时内容挖掘还可以对各种多媒体信息进行挖掘。Web上的内容摘要是用简洁的语言和方式对文档的内容进行描述和解释，让用户在不用浏览全文的情况下就可以对全文的内容和文章写作的目的有一个总体的了解。文章写作的目的有一个总体的了解。而Web内容挖掘的这种方式非常有用，例如应用到检索结果的显示中。Web分类则指的是根据已经确定好的类别，为每一个获得的Web文档确定一个大类。聚类则是指的在没有确定类别之前，将相似度高的文档归为一类。关联分析指的是从文档集合中找出不同语词之间的具有的关系。Web文档的结构挖掘指的是从互联网的整体结构和网页之间的相互链接以及网页本身的结构中获取有用的信息和知识。目前为止针对结构的挖掘主要还是链式结构模式。对于Web结构的挖掘主要源于对引文的分析，引文分析的主要内容就是通过对网页的链接数和被连接数以及对象的分析来建立一个链接结构模式，这种模式可以用来对网页进行归类，同时还可以获取网页之间的相似度和关联度等信息。Web使用的挖掘一般情况下指的是对Web日志的挖掘。其挖掘的对象是用户与互联网交互过程中所抽取出来的各种信息，例如访问记录、用户名、用户注册信息以及用户所进行的操作等。在这一方面的研究已经比较成熟，同时也有很多较为成熟的产品例如NETPERCERPION公司的Netpercerptions，Accrue公司的AccrueInsight和AccrueHitList等都是技术较为成熟的产品。
二、Web数据挖掘技术的工作流程
Web数据挖掘技术的主要工作流程可以分为以下几个步骤：第一步，确立目标样本，这一步是用户选取目标文本，以此来作为提取用户的特征信息；第二步，提取特征信息，这一步就是根据第一步得到的目标样本的词频分布，从现有的统计词典中获取所要挖掘的目标的特征向量，并计算出其相应的权值；第三步，从网络上获取信息，这一步是利用通过搜索引擎站点选择采集站点，然后通过Robot程序采集静态的Web页面，最后再获取这些被访问站点的网络数据库中的动态信息，然后生成WWW资源库索引；第四步，进行信息特征匹配，通过提取源信息的特征向量，去和目标样本的特征向量进行匹配，最后将符合阈值条件的信息返回个用户。
三、Web数据挖掘技术在高校数字图书馆中的应用
高校数字图书馆为师生主要提供以下功能：查找图书、期刊论文、会议文献等数字资源；图书借阅、归还等服务；图书信息、管理制度；导航到图书光盘、视频资源等数据库系统。师生时常登录到网站中查找其需要的信息，根据师生所学专业、研究方向不同，关注目标也不同。通常这类师生会到常用的图书馆网站上，查找自己所需要的特定领域的资源；浏览一下有哪些内容发生变化，是否有新知识增加，而且所有改变常常是用户所关注的内容；另外，当目标网页所在的位置有所改变或这个网站的组织结构、层次关系有所变动时，所有这些问题只要稍加改动，容易使用户难以找到所需内容。本课题采用Web挖掘技术与搜索技术相结合。首先允许用户对感兴趣的内容进行定制，构造数据挖掘的先验知识，然后通过构造浏览器插件，捕获用户在浏览器上的行为数据，采用Web数据挖掘的方法，深入分析用户的浏览行为数据，获得用户的信息资料集，最终为用户提供不同的个性化服务页面，并提供用户对站内信息进行搜索功能，同时可以满足师生对于图书馆资源进行查找访问的需求，实现高校图书馆网站资源真正意义上的个性化服务。
1、为开发网络信息资源提供了工具
数字图书馆需要的是一种可以有效的将信息进行组织管理，同时还能够对信息进行深层的加工管理，提供多层次的、智能化的信息服务和全方位的知识服务，提供经过加工、分析综合等处理的高附加值的信息产品和知识产品的工具。目前许多高校数字图书馆的查询手段还只局限于一些基本的数据操作，对数据只能进行初步的加工，不具有从这些数据中归纳出所隐含的有用信息的功能，也使得这些信息不为人知，从而得不到更好的使用，这些都是对网络信息资源的一种浪费。而通过Web数据挖掘技术科研有效的解决这一问题。这种技术可以用于挖掘文档的隐含的有用的内容，或者可以在其他工具搜索的基础上进一步进行处理，得到更为有用和精确的信息。通过Web数据挖掘技术科研对数字图书关注中的信息进行更加有效地整合。
2、为以用户为中心的服务提供帮助
通过浏览器访问数字图书馆后，可被记载下来的数据有两类，一类是用户信息，另一类是用户访问记录。其中用户信息包括了用户名，用户访问IP地址，用户的职业、年龄、爱好等。用户名师用户登录图书馆时输入，用户访问IP地址通过程序获得，其他的信息都是用户在注册时所填写的，访问记录则是在用户登录时所记录的，也是由程序获得。对这些用户信息进行分析可以更加有效的了解用户的需求通过分析服务器中用户请求失败的数据，结合聚集算法，可以发现信息资源的缺漏，从而指导对信息资源采集的改进，让高校数字图书馆的信息资源体系建设的更加合理。对数字图书馆系统的在线调查、留言簿、荐书条等的数据进行收集整理，并使之转化为标准的结构化数据库，然后在通过数据挖掘，皆可以发现用户所感兴趣的模式，同时还可以预先发现用户群体兴趣的变迁，调整馆藏方向，提前做好信息资源的采集计划。通过Web数据挖掘，可以对用户的信息需求和行为规律进行总结，从而为优化网络站点的结构提供参考，还可以适当各种资源的配置更加的合理，让用户可以用更少的时间找到自己所需要的资源。例如可以通过路径分析模式采掘捕捉确定用户频繁浏览访问的路径，调整站点结构，并在适当处加上广告或荐书条。
3、Web数据挖掘技术在图书馆采访工作中的应用
在图书馆的工作中有一步十分的重要，这就是采访工作，采访工作的做的好坏程度会直接的对图书馆的服务质量产生影响。通常情况图书馆的工作人员会根据图书馆的性质、服务对象及其任务来决定采访的内容。但是这种采访局限性很大，很多时候会受采访人员的主观意识的影响，同时这种方式也会显得死板不灵活。很多时候会出现应该购进的文献没有买，不应该买的文献却买了很多等与读者的需求不符的现象。这些现象的产生都是因为缺乏对读者需求的了解和分析。要解决这些问题就必须对读者的需求进行全面的了解和分析，而Web数据挖掘则为解决该问题提供了一种较好的方法。通过对各种日志文件和采访时获得的数据进行分析，可以很清楚的得到读者需要的是什么样的书籍、不需要的又是什么样的书籍，从而为采购提供各种科学合理的分析报告和预测报告。根据对分析还能帮组图书馆管理人员确定各种所需书籍的比例，从而确定哪些文献应该及时的进行补充，哪些文献应该进行剔除，对馆藏机构进行优化，真正的为高校里的师生提供所需要的文献和资料。
4、使用Web数据挖掘技术提供个性化服务
传统的信息检索工具在友好型、可理解性、交互性方面都存在着很大的缺陷。通常情况下都只是将各种查询结果毫无逻辑的简单的进行罗列，用户很难从其中获取自己需要的信息，通过数据挖掘，可以对图书馆网站上的在线调查、留言簿、读者调查表等数据进行收集整理，对不需要的冗余信息进行剔除。通过分析可以获知用户所喜好的浏览模式是哪种，他们常访问的网站的路径是什么，他们对图书馆中的那些资源比较有兴趣。然后再根据用户的普遍需求与每个人的个性需求，建立起相应的规则，从而帮助网站设计人员对网站进行设计和优化，使得这些信息检索变得更加的个性化、智能化，并根据每个用户的偏好等特征将检索到的信息排列处理，使得读者可以用最快的速度获得想要检索的文献信息。通过Web数据挖掘技术可以对用户的特征信息进行总结，将那些从没有发出过信息的潜在用户进行归类，同时还可以免费的为他们提供各种他们所感兴趣的信息和资料，把这些潜在的用户转变为正式的用户使用Web数据挖掘可以对用户的检索日志进行分析，从而得知用户所感兴趣的内容、他们的研究方向，并根据这些内容为用户指定个性化服务的内容，为用户提供各种他们所感兴趣的各种信息。
挖掘技术论文范文第3篇
[关键词]文本挖掘人 文社科 技术应用
[分类号]TP391
[文本挖掘概述
文本挖掘(text mining)是一个跨学科的交叉研究领域，涉及到数据挖掘、机器学习、统计学、自然语言处理、可视化技术、数据库技术等多个学科领域的知识和技术。目前关于文本挖掘并没有统一的定义，关于文本挖掘的名称亦有“文本数据挖掘(text data mining)”或“文本知识发现(knowledge discovery in text)”等不同说法。一个比较广泛使用的定义是：文本挖掘是指为了发现知识，从文本数据中抽取隐含的、以前未知的、潜在有用的模式的过程。它是一个分析文本数据，抽取文本信息，进而发现文本知识的过程。
一个完整的文本挖掘过程一般包括预处理、模式挖掘、模式评价等多个步骤，其中包含了多种文本处理与挖掘技术，如数据预处理技术中的分词、特征表示、特征提取技术，挖掘分析技术中的文本结构分析、文本摘要、文本分类、文本聚类、关联规则、分布分析与趋势预测等技术以及信息展示中的可视化技术等。
文本挖掘技术拓展了现有的数据挖掘技术，把挖掘的对象从结构化的数值数据扩展到非结构化的文本数据，因此可以帮助我们从海量的文本数据中发现新的模式、模型、规则、趋势等知识，目前在很多领域得到了广泛应用。文献计量的结果表明，近年来国际上文本挖掘的研究论文呈迅猛上升势头。以“text mining”为主题词在Web of Knowledge(WoK)中检索可得与文本挖掘相关的论文3 049篇(截至2010年)，且呈逐年上升的趋势。从WoK学科统计来看，目前文本挖掘技术的研究主要集中于计算机科学、计算生物学、数学、医药信息学、生物化学与分子化学、信息科学、医学等自然科学领域，论文总数占文献总量的82％。相比而言，人文社会科学领域的论文则较少，两者之和为18％，其中人文科学仅为1％。
由于互联网时代学术资源生产与传递方式的变化，以新的方法和技术从海量文本中发现隐含的知识和模式，成为情报学中最有前景的领域之一。由于人文社科文献的非结构化特征更加明显，文献中包含的隐性内容更多，能否在人文社科领域成功运用文本挖掘就成为了检验文本挖掘的方法论优势的试金石。本文以文本挖掘的几个关键技术——信息抽取、文本分类、文本聚类、关联规则、模式发现与可视化技术为主要线索，分析发现文本挖掘技术在人文社科研究中的应用特点，以便为人文社科研究中更加自觉地应用文本挖掘方法提供新的思路。
2、信息抽取应用
信息抽取(information extraction)是文本挖掘的前-端技术，它从文本对象中抽取预先指定的实体、关系、事件等信息，形成结构化的数据并输入数据库。信息抽取所获得的结构化信息片段从一个角度反映了文本内容的内在特征，因此通过机器学习等方法可以从中发现知识、挖掘知识，为科学研究提供有力的支持。
信息抽取作为一门独立的内容处理技术，其本身在商业、情报分析、数字图书馆等领域有着广泛的应用，已有较多专门的信息抽取系统投入商用。在人文社科研究中，信息抽取常常作为文本挖掘的一个重要步骤，作为知识发现技术的前端和基础。文献构建了基于信息抽取的文本挖掘模型，均把信息抽取作为文本挖掘的一个重要组成部分，是提高文本挖掘效率的一个手段。不仅讨论了信息抽取对文本挖掘的作用，而且证实了通过文本挖掘得出的规则对信息抽取系统具有指导作用。除了作为文本挖掘的前端技术，信息抽取技术在改善信息检索、辅助知识发现方面在人文社科研究中有着较多的应用。
2.1 改善信息检索
传统的信息检索只能通过关键词与文档的匹配返回与用户需求相关的文档，而信息抽取则可以帮助用户直接定位所需的信息，无需阅读文档的全部内容。由于在处理海量数据时具有出色表现，信息抽取在多个人文社科领域得到了应用。在古典文学研究领域，德国莱比锡大学承担的eAQUA项目从古典文献资料(公元前3000年一公元600年)中抽取特定领域的知识，并通过eAQUA门户免费提供这些知识。在文献中，英国伦敦国王学院的Matteo(2010)介绍了一个信息抽取在古典文学中的应用研究项目，该项目旨在对当代关于古希腊和拉丁文学作品进行研究的二手文献进行实体抽取，并提供与原始文献之间的关联，从而提供更高级的信息展示和检索功能。在社会学领域，英国联合信息系统委员会(JISC)资助的ASSERT E’’项目综合利用信息抽取、文本聚类等技术提供了一个自动生成文献综述的系统。信息抽取技术与信息检索技术互相融合渗透，为人文社科领域海量信息资源的获取提供了极大的便利。
2.2 辅助知识发现
挖掘技术论文范文第4篇
医学论文是医学科研工作的最后阶段，通过文字形式记录医学研究的最新结果 。因此，撰写医学论文要把握医学论文的基本要求、选题方法及一般体裁，从而达 到主题和形式的和谐统一。 1 医学论文的基本要求 1.1 创新性 医学论文的创新性是指文章要有新意，要发展医学成就，破解 医学问题。医学论文有无创新，选题是关键。选题创新是医学论文写作的灵魂，是 衡量医学论文价值的重要标准。可体现在：①理论方面的选题应有创新见解，既要 反映作者在某些理论方面的独创见解，又要提出这些见解的依据；②应用方面的选 题应有创新技术等，也就是要写出新发明、新技术、新产品、新设备的关键，或揭 示原有技术移植到新的医学领域中的效果；③创新性还包括研究方法方面的改进或 突破。 1.2 可行性 所谓选题的可行性，是指能够充分发挥作者的综合条件和可以 胜任及如期完成医学论文写作的把握程度。选题切忌好高鹜远，脱离实际，但也不 应过低，影响主客观的正常发挥，降低了医学论文的水平。影响选题的可行性因素 有：①主观条件，包括作者知识素质结构、研究能力、技术水平及特长和兴趣等； ②客观条件，包括经费、资料、时间、设备等。 1.3 实用性 撰写医学论文的目的是为了交流及应用。要从实际出发，选择 能够指导科研、指导临床、造福人类的主题，因此，选题的实用性尤为重要。 1.4 科学性 医学论文是临床和医学科学研究工作的客观反映，其写作的具 体内容应该是取材客观真实、主题揭示本质、科研设计合理、论证科学严谨、表达 逻辑性强、经过实践检验。所以，严格遵守选题的科学性原则，是医学论文写作的 生命。 1.5 前瞻性 要选择有研究价值及发展前途的主题，应积极开发研究新领域 、新学科和新理论。 2 选题的基本方法 2.1 根据课题研究的结论来确定主题 这是常用的方法，可分为：①以科研 的结论或部分结论作为医学论文的主题；②科研结果与开题时预测不一致，待查出 原因后，再寻找主题；③科研达不到预期结果，可总结经验，从反面挖掘主题。 2.2 在科研过程中选题 医学科研的过程中，有时会出现意外的现象或问题 ，作者如果能够细心观察、及时发现，可以在这些偶然中获得新的选题。 2.3 在临床实践中选题 临床工作是医学论文写作取之不尽的源泉，作者在 临床中会经常遇到许多需要解决的实际应用问题或理论问题，对此，只要从本学科 实际出发，用心思考，会从中产生很多好的主题。其包括：①探讨发病机制与预后 情况；②分析临床症状与表现；③研究诊断方法和治疗方法；④疾病的多因素分析 等。 2.4 从文献资料中选题 医学文献是人们长期积累的宝贵财富，是医学论文
选题的重要来源。阅读最新文献资料，可以了解当前医学科学研究的进展情况，开
拓思路、激发灵感，从而挖掘提炼出好的医学论文主题。
3 医学论文的一般体裁
3.1 实验研究 一般为病因、病理、生理、生化、药理、生物、寄生虫和流
行病学等实验研究。主要包括：①对各种动物进行药理、毒理实验，外科手术实验
；②对某种疾病的病原或病因的体外实验；③某些药物的抗癌、抗菌、抗寄生虫实
验；④消毒、杀虫和灭菌的实验。
3.2 临床分析 对临床上某种疾病病例（百例以上为佳）的病因、临床表现
、分型、治疗方法和疗效观察等进行分析、讨论，总结经验教训，并提出新建议、
新见解，以提高临床疗效。
3.3 疗效观察 指使用某种新药、新疗法治疗某种疾病，对治疗的方法、效
果、剂量、疗程及不良反应等进行观察、研究，或设立对照组对新旧药物或疗法的
疗效进行比较，对比疗效的高低、疗法的优劣、不良反应的种类及程度，并对是否
适于推广应用提出评价意见。
3.4 病例报告 主要报告罕见病及疑难重症；虽然曾有少数类似报道但尚有
重复验证或加深认识的必要。
3.5 病例（理）讨论 临床病例讨论主要是对某些疑难、复杂、易于误诊误
治的病例，在诊断和治疗方面进行集体讨论，以求得正确的诊断和有效的治疗。临
床病理讨论则以对少见或疑难疾病的病理检查、诊断及相关讨论为主。
3.6 调查报告 在一定范围的人群里，不施加人工处理因素，对某一疾病（
传染病、流行病、职业病、地方病等）的发病情况、发病因素、病理、防治方法及
其效果进行流行病学调查研究，给予评价，并对防治方案等提出建议。
3.7 文献综述 以某一专题为中心，查阅、收集大量国内外近期的原始医学
文献，经过理解、分析、归纳、整理而写出综述，以反映出该专题的历史、现状、
最新进展及发展趋势等情况，并做出初步的评论和建议。
3.8 专题讲座 围绕某专题或某学科进行系统讲授，介绍医学发展新动向，
传播医学科研和临床上实用的新理论、新知识、新技术、新方法，更新传统的理论
、知识和技术，改善知识结构，推动医学科技进步。根据对象不同，可分为普及讲
挖掘技术论文范文第5篇
因此,我们说,一个音乐教师只会弹琴唱歌,按步就班,那无异于被蒙上眼睛只会转圈推磨的老牛吧?教学,是一种艺术,音乐也是我们心目中最高雅的艺术。怎样将它们有机结合,创造出属于自己的教学分风格?这应该是我们教师终生追求的目标吧?那种把弹琴唱歌当作技术,把教学也当作技术的音乐教师来说,他要想教出自己的风格来,恐怕就难为他了。因为,艺术要靠感觉和悟性,而这感觉和悟性又来自教学的主体——那活蹦乱跳的学生。所以,凡是善于抓住教学闪光点和善于发挥教育机智的教师,只要将这一点一滴用文字进行总结,就等于在教学生涯中留下了一行行坚实的脚印。这是他心血的结晶,这是他人生的书页。有了这种认识,难道我们还会拒绝写论文吗?还会为到学期结束要交论文而发愁吗?我们还会为评职称而去临时应付吗?不,统统不会!因为这已是他收获的时刻,他只会主动地、适时地收回成果。因此,写好音乐教学论文,是收获音乐教学的果实,为今后的音乐教学工作的腾飞总结经验,为自己人生的旅程增添一个崭新的高度、一条闪亮的起跑线。如论大环境,这也是新时代的要求,也是新世纪对广大音乐教师继续教育学习的重要内容。音乐教师们,快行动起来吧,论文写作、钢琴、声乐、教学,这些都是我们音乐教师的专业和基本功。
音乐论文三要素
我很赞赏《中国音乐教育》上的一段话:写作音乐教学论文要:口子小,点子新,挖掘深。过去有些人老抱怨发不了文章,他们殊不知自己的文章要么漫天撒网,不着边际;要么面面俱到缺乏深度;要么重复别人写过的东西,且不如别人。因此,我向想要写好论文的人们大声推荐——论文写作三要素:口子小,点子新,挖掘深
因为这是最简单易行的方法。再加一法:多读书
常见论文格式
1、条理型:按论述顺序阐述观点,图式如下:第一节——第二节——第三节------(但要紧扣中心论点)。2、简约型:简单开头,重点论述观点,小结有力,中心突出。图式如下:开门见山——论据、论证充分、深刻,具有说服力——结尾简略、主题鲜明。
3、着作型:文章开头有引言,结束有结语;中间有中心论点、分论点,每个论点以章为结构,图式如下:引言——第一章——第二章——第三章------结语
挖掘技术论文范文第6篇
科学技术的更新与升级给传统出版业带来新机遇的同时，也提出了新的挑战。学术出版作为出版业的重要分支，也正在经历数字化升级与转型。就学术期刊而言，单一的纸质出版形式和对纸质内容进行简单搬运的数字平台出版形式，已经与当下用户多样化、碎片化的阅读需求以及快速获取知识的要求渐行渐远。增强出版在此发展背景下应运而生。笔者梳理国外业界增强出版的实践发现，英国皇家化学学会(RSC)最早推出了富媒体超文本标记语言(HTML)形式的增强型论文，借助超链接实现了科学论文的知识扩充[1]。国外期刊出版社，如SpringerNature、PLoS、Elsevier等增强出版的应用相对成熟，期刊集群及单刊平台均已实现“传统论文+增补内容”模式的增强出版[2]。而国内，不管是学界还是业界，增强出版均处于探索时期。占莉娟、胡小洋和朱琳峰、李楠从我国增强出版的发展现状、现实瓶颈等方面进行分析和探索，并在此基础上提出推进策略[3,4]。崔玉洁、包颖、廖坤等探讨了学术期刊增强出版的3种模式：纸刊增强出版、网页增强出版、微信增强出版[5]。这些研究成果从理论的高度为国内学术期刊转型与发展提供了一些具有参考性的建议。但关于增强出版的版权清算问题，尚无学者进行详细分析与讨论。近年来，增强出版的实践在我国逐渐出现，比如在期刊论文末尾通过附加二维码进行了相关资料的增补。2017年，中国知网开始探索一种全新的数字增强出版模式。在出版业面临全媒体数字化转型与升级的今天，厘清增强出版发展优势、探析推进过程的困境，以探寻合理的实施策略来推进增强出版战略、创新知识服务能力，是具有学术价值且符合现实需求的。
1增强出版的优势特征
增强出版是语义出版研究中分离出来的一种类型[3]，是出版业在数字化转型过程中新兴的出版形式。简单来说，增强出版就是通过数字化技术，在传统出版物上添加超链接实现学术期刊相关信息和数据的有效整合。当读者在选定某一期刊内容进行阅读时，为其提供获取实验介绍、原始实验数据、科研团队背景、调研记录等资料的便捷性通道。增强出版具有以下几个重要优势。1.1呈现形式多元化。增强出版这一新兴形式的出现，有利于打破纸质载体或单一网页的出版物形式。一方面它能够综合运用多媒体技术，如图像、音频、视频等，实现文本内容的可视化，有效拓展文本的表现形式。另一方面它能够实现对论文的结构性分解，抽取关键章节、重难点部分、实验数据等进行附加内容的链接和注释，然后以标签云、标签树等形式进行呈现。这样一来，就为论文本身增添了很多附加信息，实现了平面出版形式向立体出版形式的转换。增强出版利用DataCite、EPIC、CrossRef等交叉链接和引用[6]，汇集与原始出版物有关的其他科学数据与信息，扩大读者的知识获取量。1.2学术成果充分共享。传统学术期刊出版，因受限于篇幅，作者在撰写论文时，一方面要对文本内容进行精简和凝练，另一方面需对实验细节描述和原始数据呈现进行取舍，文章中一般只保留初始数据和最终结果[5]，这不利于实验过程以及相关背景资料和信息的完整化呈现，一定程度上增加了读者的理解难度。而增强出版能够有效解决这一问题，通过富数据、交叉连接等形式，突破纸质载体的限制，为读者创设一个广阔的数据空间。与此同时，学术成果相关信息的增补，实验数据和过程的全公开，有利于降低阅读难度，减少读者为充分理解结论而进行的推导演算，从而实现论文作者学术成果的充分共享与传播。1.3学术资源关联整合。增强出版除了能丰富学术论文内容本身的表现形式，还能实现论文外部资源的整合与关联。一方面，利用文本挖掘、语义标注等先进的语义出版技术识别和挖掘出与论文相关的术语和关键词，通过链接进行相应的内容补充，实现论文文本之外内容的增补以及文章的深度标引[6]，使学术资源关联整合。另一方面，读者在阅读某一论文时，可以通过点击层层链接，检索到该领域的相关文献，这大大减小了读者查阅和检索相关
挖掘技术论文范文第7篇
关键词： 居民出行特征； 数据挖掘； GPS轨迹数据； DBSCAN
中图分类号：TP29 文献标志码：A 文章编号：1006-8228（2017）05-37-03
Research on the characteristics of resident travel based on the taxi
GPS trajectory data mining
Lin Jiyan， Zhang Yaqiong， Zhang Hui
（School of Information Technology， Yulin University， Yulin， Shaanxi 719000， China）
Abstract： The analysis to the characteristics of urban residents travel is becoming increasingly important in urban traffic planning， and has become an important basis of urban road traffic construction. The urban taxi can well reflect the characteristics of residents travel because of its operational characteristics and rule. Therefore， in order to effectively solve the problem of city road congestion and provide the basis for city traffic planning， the paper presents the research on the characteristics of resident travel based on the taxi GPS trajectory data mining. The research uses DBSCAN algorithm to realize the clustering analysis of the historical GPS trajectory data， which can not only extract the temporal and spatial characteristics of urban resident travel， but also effectively reduce the taxi no-load rate.
Key words： resident travel characteristic； data mining； GPS trajectory data； DBSCAN
0 引言
在城市的上下班高峰期，道路矶率浅鞘薪煌ㄎ侍庵凶钗突出的难题，这跟城市居民出行行为密不可分，因为出行的居民是交通量的主要来源[1]。一个城市的交通系统状况跟城市居民的出行行为息息相关，居民的出行行为会对城市交通体系产生影响[2]。对居民出行特征进行研究是城市和交通规划、城市公共基础设施建设管理中的一个基础性任务，不仅可以用来对目前的交通出行情况进行评估，也可以用来对居民的出行需求进行预测，对实施合理有效的城市交通规划起着至关重要的作用[3]。
出租车因其灵活性和便利性，已日渐成为城市交通系统的重要组成部分，同时，因为它的起点和终点由乘客决定，且24小时不间断服务，所以，出租车的运营规律能够反映出乘客的出行特征[4]。由于装载在出租车上的GPS和通信设备以一定的频率向城市交通客运管理中心传送出租车的实时经纬度、运营状态、行驶方向、速度等信息，因此，管理中心会积累大量的出租车GPS轨迹数据[5]，利用DBSCAN对这些进行数据进行聚类分析，可以在一定程度上挖掘乘客出行的时空特征，也能为出租车寻找最佳的载客区域提供依据，有效的降低出租车的空驶率。
1 GPS轨迹数据挖掘设计
1.1 数据预处理
本文选取榆阳区（地理坐标为东经108?58'-110?24'，北纬37?49'-38?58'之间）作为研究区域，GPS轨迹数据使用榆阳区1100多辆出租车五天的运营数据，对数据进行预处理后，出租车轨迹数据由车牌ID tID、、当前位置loc、GPS时间ct、营运状态tsta、行驶方向tdir、GPS速度dspe等六个属性组成，部分属性值如表1所示。
表1中，营运状态的取值为0-3，其中0表示空载，1表示载客，2表示驻车，3表示停运；GPS方向的取值为000-360，以度为单位，即与北极方向的夹角，代表车辆的行驶方向。
1.2 利用DBSCAN算法进行聚类挖掘
居民的作息和社会活动有明显的时间规律，比如上下班高峰期的载客点分布情况和非高峰期的居民出行特征有可能完全不同，因此，可以先将GPS历史轨迹数据根据时间特征分类，再进行密度聚类分析，如此便可充分挖掘在不同时间段上居民出行特征的空间密度分布情况，给出租车提供更加合理的时空载客区域分布数据，有效地提高其巡游过程中的载客成功率。基于此，论文引入了DBBSCAN算法，该算法需要3个输入参数：历史轨迹数据对象D，空间半径ε，以及密度阈值MinPts；输出参数为聚类簇C，部分MATLAB代码如下：
data=importdata（'data.xlsx'）；
data=data.data.Sheet1；
……
num=size（data，1）；
k=floor（log（num））+1；
k=round（num/25）+1；
k_dist=zeros（num，1）；
for i=1：num
temp=repmat（data（i，：），num，1）；
gx0=temp（：，1）； gy0=temp（：，2）；
gx1=data（：，1）；gy1=data（：，2）；
dist0=sqrt（（gx0-gx1）.^2+（gy0-gy1）.^2）；
dist_s=sort（dist0）；
k_dist（i）=dist_s（k）；
end
x=1：num；
figure；plot（x，k_dist，'r-'）；
xlabel（'?ù±?±à??'）；ylabel（'k_{-}dist'）；title（'k_{-}dist??'）；
……
x=[（1：m）' data]；
[m，n]=size（x）；
types=zeros（1，m）；
dealed=zeros（m，1）；
dis=calDistance（x（：，2：n））；
number=1；
……
img=imread（'map.jpg'）；
[Ny，Nx]=size（img）；
……
figure；imagesc（x00，y00，img）； colormap（gray）； hold on；
for i=1：m
if class（i）==-1
plot（data（i，1），data（i，2），'.r'）；
else if class（i）==1
if types（i）==1
plot（data（i，1），data（i，2），'+b'）；
else
plot（data（i，1），data（i，2），'.b'）；
end
elseif class（i）==2
if types（i）==1
plot（data（i，1），data（i，2），'+g'）；
else
plot（data（i，1），data（i，2），'.g'）；
end
……
plot（x1，y1，'r*'）；
xlabel（'度'）； ylabel（'纬度'）；
2 实验结果
聚类结果如图1和图2所示，出行热点区域在图中用圆圈标出。
以上的聚类结果显示，榆阳区的居民出行呈现一定空间和时间特征。工作日和非工作日出租车热点区域不同，且工作日的不同时间居民出行的特征不同；在工作日，出租车的载客热点数比非工作日多；而载客热点分布，工作日比非工作日分散。该聚类结果也可以给出租车司机提供历史载客热点序列，从一定程度上解决巡游方式的出租车空载率高的问题。
3 结束语
本文利用DBSCAN算法对出租车的历史GPS轨迹数据进行挖掘，从挖掘结果可以分析出居民出行的时空特征，从而用来对目前的交通出行情况进行评估，同时也可以用来对居民的出行需求进行预测；再者，可以根据挖掘结果给出租车司机提供历史载客热点序列，帮助出租车司机降低空驶率。本文仅针对工作日和周末特定时刻给出了聚类分析，没有详细地分析一天中不同时刻的居民出行特征，以后的工作中会继续研究和改进。
参考文献（References）：
[1] 卫龙，高红梅.基于轨迹数据挖掘的居民出行特征研究进展[J].西部交通科技，2016.10：87-92
[2] 冯琦森.基于出租车轨迹的居民出行热点路径和区域挖掘[D].重庆大学，2016.
[3] 陈世莉，陶海燕，李旭亮，卓莉.基于潜在语义信息的城市功能区识别――广州市浮动车GPS时空数据挖掘[J].地理学报，2016.3：471-483
[4] 张俊涛，武芳，张浩.利用出租车轨迹数据挖掘城市居民出行特征[J].地理与地理信息科学，2015.6：104-108
[5] 张薇，林龙.基于数据挖掘的增城居民出行特征分析[J].科技和产业，2015.7：61-64
[6] 赵苗苗.基于出租车轨迹数据挖掘的推荐模型研究[D].首都经济贸易大学硕士学位论文，2015.
[7] 童晓君.基于出租车GPS数据的居民出行行为分析[D].中南大学硕士学位论文，2012.
挖掘技术论文范文第8篇
[关键词] 论文；增长
[中图分类号]R19 [文献标识码]C[文章编号]1673-7210（2007）05（c）-167-02
科研论文是科学研究活动的主要产出形式,科研机构的数量和质量可以反映该机构的整体技术实力和医疗水平。本文想通过对临床科室、医技科室和基础研究科室过去6年发表的论文进行分类统计，从论文的增长数量和幅度分析挖掘医院今后具有潜力的一类科室，来进一步提高医院论文产出。
1 分类方法
将我院科室按照是否直接为患者服务、科室有无病房等因素分成临床科室、医技科室、基础科室和行政管理科室。临床科室包括外科、内科、放疗科、中医科、介入科等有病房的科室，医技科室包括病理科、超声科、医学影像科、核医学科等提供检查且无病房的科室，基础科室主要包括几个不直接面向患者服务的基础研究科室，行政科室包括科研处、医务处、教学办、护理部等职能科室。
将我院2001-2006年发表的论文按照SCI收录期刊和国内期刊分类，对SCI收录期刊论文统计影响因子大于3的篇数，并累计当年发表SCI论文的总影响因子，国内期刊发表的论文则按照核心期刊和非核心期刊分类。
2情况
2.1总数情况（表1）
表12001-2006年我院总数情况表（篇）
可以看出，2001-2006年总数，我院除基础科室年发表数目相对稳定外，临床科室、医技科室、行政科室年均有所增长。其中行政科室数目相对临床科室和医技科室而言增长明显（图1）。
图12001-2006年我院总数分科趋势图
2.2国内核心期刊情况（表2）
表22001－2006年我院发表国内核心期刊论文情况（篇）
从2001-2006年我院发表国内核心期刊论文数来看，临床科室和管理科室增长趋势明显，基础科室有缓慢减少的趋势，医技科室2001-2005年增长趋势明显，2006年较2005年呈现下降的趋势（图2）。
图22001-2006年我院发表国内核心期刊论文分科趋势图
2.3SCI收录期刊情况（表3、4、5）
表32001-2006年我院发表SCI收录期刊论文情况（例）
表42001-2006年我院发表SCI收录影响因子>3期刊论文情况（例）
从2001-2006年我院发表SCI收录期刊论文数来看，临床科室和医技科室增长趋势非常显著，医技科室还实现了SCI收录论文从无到有的转变，基础科室SCI收录论文总数保持稳定，但影响因子>3的SCI收录期刊论文增长趋势非常显著，行政科室始终没有在SCI收录期刊上发表过论文（图3、4、5）。
从2001-2006年我院发表的SCI收录论文每年总影响因子变化趋势看，基础科室和临床科室增长趋势明显，医技科室从2003年开始一直保持在10左右。
图32001-2006年我院发表SCI收录期刊论文分科趋势图
图42001-2006年我院发表SCI收录影响因子>3期刊论文分类趋势图
图52001-2006年我院发表SCI收录论文每年总影响因子趋势图
2.4年人均情况（表6）
表6 2001-2006年按人员分类的情况
可以看出，从2001-2006年，我院基础科室年人均数为0.988，医技科室和临床科室分别为0.810和0.614，行政科室人均数远低于基础、医技和临床科室，只有0.108。
从年人均SCI论文篇数和年人均占有影响因子数可以看出，基础科室约为临床科室和医技科室的6倍，远高于其在年人均论文总数上的比例。
图62001-2006年年人均情况图
3结果
我院2001-2006年情况总体表现增长趋势，临床科室数量与质量均明显提高，基础科室数量稳定，SCI收录影响因子>3期刊数量增长明显，表明质量有所提高，医技科室有所增长，且实现了SCI收录论文的零突破，行政科室国内论文增长趋势明显，但始终没有在SCI收录期刊。
从图6可以看出，临床科室和医技科室的年人均数与基础科室差别不是很显著，因此从数量来看提高的潜力不大，但年人均发表SCI论文篇数和年人均占有影响因子数都远远低于基础科室，有很大的潜力可挖。行政科室年人均数远低于其他科室，也有很大的潜力可挖，但应充分考虑行政科室人员学历构成较低等客观因素影响。
4 讨论
国际上通常以SCI收录的论文数量和被引证情况来评价在国家规模上各国基础研究的实力和水平;国内则主要以科技统计源期刊即核心期刊上发表的论文数来评价各个科研单位基础研究实力及在国内所处的学术地位。因此,每年在高影响因子的杂志上发表的高水平的论文数已经越来越受到重视。国家的许多管理部门在进行科研基金、科研项目的审批，国家博士和硕士授予点的评估中都把高水平论文的发表情况作为重要的参考指标,国家自然科学基金委还采用查询中国科学引文数据库、美国SCI和EI的方法,以便于评审专家对杰出青年基金申请者的学术水平进行全面评价。所以鼓励科技人员撰写高质量的论文,扩大科技人员对杂志影响力的认识,并有意识的向高影响因子的杂志投稿,能扩大单位的学术影响,获得较高的科研声誉,形成较大的竞争优势[1]。
依据我院2001-2006年情况分析，我院今后应继续在管理上下功夫，加强临床医技科室和基础科室间合作交流与沟通、导向性加大对我院优势科室的科研基金资助力度、选择性对非优势科室进行扶持、针对性的进行科研思路和中英文论文写作培训的同时，鼓励有条件的临床科室和医技科室总结科研和医疗工作，积极投稿核心期刊和SCI收录期刊。对于行政科室，进行行政管理类讲座和培训，鼓励向国内期刊尤其是核心期刊投稿，应是可行之道。
[参考文献]
[1]王锦梅,王玉民.利用影响因子对公开实施分级奖励的初步尝试[J].中华医学科研管理杂志，2001,14(3):163-165.