数据挖掘课程论文
中南林业科技大学
课程论文
院系理学院
专业信息与计算科学
课程名称数据挖掘
论文题目面向社会网络分析的数据挖掘方法
姓名王磊
学号20104255
指导教师孙玉荣
2013年10月
面向社会网络分析的数据挖掘方法
摘要
随着信息技术的发展，越来越多的社会关系数据被收集。如果能够有效地对它们进行分析，必将加深人们对社会学的理解，促进社会学的发展。但是数据量的增大同时对分析技术提出了巨大的挑战。如今社会网络的规模早已超出了原有分析手段的处理能力，必须借助更为有效的工具才能完成分析任务。数据挖掘作为一种帮助人们从海量数据中发现潜在有用的知识的工具，在很多领域发挥了重要的作用。社会网络分析又称为链接挖掘，是指用数据挖掘的方法处理社会网络中的关系数据。本文对数据挖掘和社会网络分析中的一些方法进行了介绍并对数据挖掘算法在社会网络分析的应用进行了概括。
关键词：设会网络分析；数据挖掘；链接挖掘
1.引言
传统的机器学习处理的社会学中的对象是单独的数据实例，这些数据实例往往可以用一个包含多个属性值的向量来表示，同时这些数据实例之间假设是统计上独立的。例如要训练一个疾病诊断系统，它的任务是诊断一个被试者是否患有某种传染病。传统的学习算法用一个向量来表示一个被试者，同时假设两个被试者之间的患病情况是相互独立的，即知道一个确诊病人对于诊断其他被试者是否患病不能提供任何帮助。直观经验告诉我们这种假设是不合理的。直到二十世纪30 年代，Jacob Moreno 和哈佛大学的一组研究人员分别提出了社会网络模型来分析社会学中的现象和问题。现代社会学主要研究现代社会的发展和社会中的组织性或者团体性行为。社会学家发现社会实体之间存在着相互的依赖和联系，并且这种联系对于每个社会实体有着重要的影响。基于这样的观察，他们通过网络模型来刻画社会实体之间的关系，并进一步用来分析社会关系之间的模式和隐含规律。为了更好的研究这个问题，他们试图用图结构来刻画这种社会网络结构。一个社会网络由很多节点（node）和连接这些节点的一种或多种特定的链接（link）所组成。节点往往表示了个人或团体，也即传统数据挖掘中的数据实例，链接则表示了他们之间存在的各种关系（relation），如朋友关系、亲属关系、贸易关系、性关系等。
由于数据收集方式的限制，早期的社会网络局限于一个小的团体之内，往往仅包含几十个结点。借助于图论和概率统计的知识，人工处理可以从中分析出一些简单的性质和模式。但是，随着现代的通信技术的发展，越来越多的数据被收集和整合在一起，建立一个大的社会网络成为可能。例如，可以通过电子邮件的日志来建立使用者之间的联系网络，或者通过网络日志及网络通讯录等方式将用户提交的联系人信息建立社会网络。所以，现在的社会网络规模比早期网络庞大，通常包含几千或者几万的结点，甚至有多达百万个结点的网络。面对这样庞大复杂的网络，简单的数学知识和原始的人工处理已经不可能进行有效的分析。数据挖掘是从巨量数据中发现有效的、新颖的、潜在有用的并且最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘就是为了解决当今拥有大量数据，但缺乏有效分析手段的
困境而出现的研究领域。目前，已经在包括生物信息学，自然语言处理等许多方面发挥了巨大的作用。
与传统的数据挖掘只关注数据实例不同，社会网络分析对链接同样关注。从数据挖掘角度，社会网络分析又称为链接挖掘（link mining）。通过对链接的挖掘我们可以获得关于实例更丰富（如某个实例在整个网络中的重要性）、更准确（如预测某个实例所属的类别）的关系数据（relational data）。
社会网络分析是关系数据挖掘的主要应用。关系数据挖掘的发展为社会网络分析提供了更有力的工具，促进了社会网络分析的发展。本文分析了社会网络分析数据的方法以及任务和需求，介绍了几类适于社会网络分析的数据挖掘算法。
2.社会网络和数据挖掘方法介绍
2.1社会网络分析方法
社会网络分析是一套用来分析多个个体通过相互联系构成的网络的结构，性质以及其他用于描述这个网络的属性的分析方法的集合。如社会网络分析方法提供了根据网络中节点的联系紧密情况将网络分层的方法，网络中节点相互作用模式识别，将网络分块，给用户评级，信息扩散，对社会网络提供图形描述，中心度的分布等。下面我们介绍社会网络分析最重要的两个模型，用户——用户网络模型和用户——事件网络模型
2.2数据挖掘方法
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。与数据挖掘相近的同义词有数据库中的知识发现(KDD Knowledge Discovery in Database)、数据分析、数据融合以及决策支持等。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。即所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。数据挖掘的任务是从数据中发现模式。模式有很多
种，按功能可分为两大类：预测型模式和描述型模式。第一种是预测型模式，即可以根据数据项的值精确确定某种结果的模式。挖掘预测型模式所使用的数据也都是可以明确知道结果的。第二种是描述型模式，即对数据中存在的规则做一种描述，或者根据数据的相似性把数据分组。描述型模式不能直接用于预测。数据挖掘涉及多学科技术的集成，包括数据库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像于信息处理和空间数据分析
[1]。这里主要介绍关联规则分析和聚类分析。
2.2.1关联规则分析
在Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》中将关联规则的定义如下：设I={I1,I2,…,I m}是项的集合。设任务相关的数据D是数据库事务的集合，其中每个事物T是项的集合，使得T?I。每一个事务有一个标识符，称作TID。设A是一个项集，事务T包含A当且仅当A?T。关联规则是形如A?B的蕴涵式，其中A?I，B?I，并且A B=?。规则A?B在事务D中成立，具有支持度s，其中s 是D中事务包含A B（即集合A与B的并或A和B二者）的百分比。它是概率P(A B)。规则A?B在事务D中具有置信度c，其中c是D中包含A的事务同时包含B的百分比这是条件概率P(B A)[5]。即
Support(A?B)=P(A B)
Confidence(A?B)= P(B A)
同时满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则称为强关联规则。也说这样的关联规则是有趣的。
一般来说关联规则的挖掘可以看成两步的过程：
找出所有的频繁项集：根据定义，这些项集的每一个出现的频繁性至少与预定义的最小支持计数一样。
由频繁项集产生的强关联规则：根据定义，这些规则必须满足最小支持度和最小置信度。
关联规则的主要算法有Apriori算法
Apriori算法是一种以概率为基础的具有影响的挖掘布尔型关联规则频繁项集的算法。其利用循序渐进的方式，找出数据库中项目的关系,以形成规则。其过程分为两步:一为连接(类矩阵运算)，二为剪枝(去掉那些没必要的中间结果)。在此算法中常出现项集的概念。项集 (itemset)简单地说就是项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集的出现频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。频繁k项集的集合计作L
.
K
2.2.2聚类分析
聚类分析将数据划分成有意义或有用的组。聚类分析仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。其目标是，组内的对象相互之间是相似的(相关的)，而不同组中的对象是不同的(不相关的)。组内的相似性越大，组间差别越大，聚类就越好。
聚类的方法通常有 K 均值算法，凝聚层次聚类，DBSCAN。
K 均值是基于原型的，划分的聚类技术。它试图发现用户指定个数(K)的簇。
3.数据挖掘在社会网络分析中的应用
在2.2中已经说过，数据挖掘任务可分为描述型(descriptive)任务和预测型(predictive)任务两类：描述型数据挖掘任务试图刻画和归纳数据库中数据的总体特性；而预测型数据挖掘任务则试图根据以往数据中包含的经验，预测新的条件下发生的事件。社会网络分析的任务也不过这两种，一类从社会网络中发现社会的特性，另一类利用已经建好的网络模型，对某些情况进行预测。对于这两类任务，传统的数据挖掘算法已经有许多方法，关系数据挖掘的方法中既有从ILP 中发展而来的算法，也有通过将原有算法改进后形成的算法。特别是关于连接挖掘(Link Mining)的算法能够很好地解决社会网络分析的任务。
下面简单介绍几类适用于社会网络分析的数据挖掘算法：
3.1基于相似度度量方法
数据挖掘中的许多方法基于相似度度量，例如 k-近邻算法和一些聚类算法，
以及在一些排序任务之中给出一个评价准则。相似度的定义是这类算法中的核心步骤。相似度的定义是和问题相关的，同一个的数据集在不同的任务下最佳的相似度的定义很有可能是不同的。很多的时候很难选取一个适合的相似度度量，尤其当属性数目多，并且和目标任务的关系不明确的时候。但是，如果能够给出合适的相似度度量，这类算法具有很好的直观解释。
相似性度量在联系预测中应用
联系预测是判断两个行动者之间是否存在某种联系。在社会网络 G 中，相似度度量函数对于每个结点对
3.2基于统计的方法
现阶段统计关系学习方面的主要针对于在关系数据中的学习概率模型带来的挑战的研究。特别地，我们经常要进行研究究竟关系数据特征如何影响由精确学习所带来的统计推断，研究者们我们提出集中连接度（concentrated linkage），程度差异（degree disparity）,关系自相关（relational autocorrelation）三方面的特征，并且从这三方面来探讨他们如何在学习算法中产生的病态行为[1]。
为了更加充分解释这一研究，关系数据特征如下：
集中连接度（concentrated linkage）—真正的关系数据集能够表示连接度在不同类型的对象中的显著非一致性。在不同的情形下在关系数据集中有着不同的集中连接度，比如在电影中就会有许多电影连接许多的演员，如图3.1左。但是在上市公司中每个上市公司只可能连接到极少数的会计事务所，如3.1右。
低连接度高连接度
图3.1集中连接度
程度差异（degree disparity）—另一个关系数据集的特性便是程度差异。这一特性的产生往往是不同类的对象有交大的差异程度。图3.2直观的显示了程度差异。在不同的数据集中均发现了相似的程度差异。例如在不同行业中贸易公司的法人数量差异和大学网站中不同类型网页中的超连接数量的不同。
无程度差异高程度差异
图3.2 程度差异
关系自相关（relational autocorrelation）—自相关是在不同关联对象中相同属性的价值相关性。例如，在时间t+1的属性值对于在时间t的该属性值就具有很高的相关性。类似，我们定义了关系自相关来描述在邻近表中的变量值的相关性。例如票房收入与导演关系紧密（关联系数为0.65），但与演员关系较小（关联系数为0.17）。图3.3直观的显示了关系相关性。
低相关性高相关性
图3.3 关系相关性
关系数据的这三个特征使得建立出优秀的统计模型需要考虑更多的方面。
统计关系学习（Statistical Relational Learning）是将统计的方法和数据的关系表示结合起来的一类算法，它关注数据的联合概率分布。统计关系学习发展很快，很多模型被提出，主要有 PRM(Probabilistic Relational Models), RMN(Relational Markov Networks）, SLR(Structural Logic Regression), RDM(Relational Dependency Networks), MLN(Markov Logic Networks)。这些
统计关系学习的模型就是针对关系数据建立的，因而可以很好地描述社会网络，进而完成所需的分析任务。基于统计的算法往往因为需要优化的参数较多，计算开销相对较大。
MLN(Markov Logic Networks)[3]
Richardson 和 Domingos 希望通过 MLN 将概率和以及逻辑整合在同一个表示之中。因为概率模型能够很好处理不确定性，而逻辑表示能够简洁地表示知识。MLN 将马尔可夫网和一阶逻辑结合起来。
马尔可夫网描述了一组随机变量χ∈=)(,......2,1n X X X X 的联合概率分布。通常，采用log-linear 模型表示为：
))(exp(1)(∑==j
j j x f w Z x X P 其中，Z 是规范化项，)(x f j 是状态x 的特征属性，（即定义域为χ的函数）。 马尔可夫逻辑中的一个公式由一个一阶逻辑公式及相应的权重组成。一组马尔可夫逻辑公式所做成的集合就被称为马尔可夫逻辑网络，它定义了所有可能的变元取值组合的概率分布。下面给出它的形式化定义：
一个马尔可夫逻辑网络 L 是一组二元组),(i i w f ，其中i f 是一个一阶逻辑公
式，i w 是一个实数值。它同一个有限的常量集合},....,,{21C c c c C =通过下面的两
条准则共同定义了一个马尔可夫网C L M ,：
1. L 中出现的所有谓词的每个可能的取值对应于C L M ,中的一个二值结点。结点值为 1 表示其对应的谓词取真。
2. L 中的每一个公式 i F 的每一种取值对应应于C L M ,中的一个特征属性。该特征属性取 1 表示其对应的公式值为真。该特征属性的权重就是 L 中i F 所对应的i w 。
有些社会网络模型可以看作是一个马尔可夫网络，而且可以简单地用类似
)),(),((),(v y A v x A y x R v y x ?????
的语句来表示，其中 x ，y 表示行动者，R （x, y ）表示它们之间的关系，A （x, v ）表示 x 的一个属性，语句的权重表示了结点间的关系和该属性相似性之间的关联程度。例如，一个表达朋友之间倾向于有相同的吸烟习惯就可以简单地表达为
))()((),(y Smokes x Smokes y x Friends y x ????
3.3基于频繁模式挖掘的方法
频繁项集，即在数据集中出现频率超过每个预定的值的模式，能够在一定程度上反应数据集的特性。挖掘频繁项集是关联规则挖掘中的重要步骤，找到社会网络中的频繁子图也是社会网络分析中的重要任务。
Apriori 是频繁项集挖掘中一种非常有影响的算法。它得名于算法使用了关于频繁项集性质的先验知识。Apriori 采用了层次式搜索的迭代方法，利用频繁 k-项集来生成频繁(k+1)-项集。首先，从数据库中找到频繁 1-项集，记作 L 1，以此类推见2.2.1介绍。
AGM （Apriori-based Graph Mining ）算法就是使用邻接矩阵作为图的表示，先生成候选项，然后剪除其中非频繁子图的方法来有效地在图结构的数据中挖掘出频繁出现的子结构[2]。
4.总结
社会网络分析由于不满足数据的独立同分布假设，因而给数据挖掘的研究提出了新的挑战，并产生了一个新的方向：链接挖掘。近来在数据挖掘和机器学习领域针对关系数据模型的准确性研究取得了很大进步。但是这些研究对于其他学科应用并不广泛。致力于针对交叉学科的有效算法和数据表示依然有待发展。
Han
随着现代的通信技术的发展越来越多的社会网络数据的被整理到一起，这样既给该领域带了前所未有的机会，也同时对数据分析技术提出了巨大的挑战。数据挖掘作为一种帮助人们从大量数据中发现有用的知识的工具，经过不断地发展，已经能够处理像社会网络这种结构化的网络数据，并在社会网络构建过程中发挥越来越重要的作用。同时，社会网络分析也可以有助于完成一些其它数据挖
掘应用。加强在不同领域之间应用的交流，对数据挖掘和各个领域的发展都十分有利。
参考文献
[1]D.Jensen, J.Neville, Data mining in social networks, In the National Academy of Sciences Workshop on Dynamic Social Network Modeling and Analysis, 2003.
[2]Inokuchi A, Washio T., Motoda H., An apriori-based algorithm for mining frequent substructures from graph data.In Proceedings of the 4th European Conference on Principles of Data Mining and Knowledge Discovery, Lyon, France, 2000, 13-23.
[3]眭俊明,数据挖掘在社会网络分析中的应用概述[J],Assignment of Data Mining Course.
[4]张引, 社会网络分析中的数据挖掘综述[J].
[5] JW.Han, M.Kamber, 数据挖掘概念与技术[M],机械工业出版社范明孟小峰译.
[6] 林聚任，社会网络分析：理论，方法与应用[M],北京师范大学出版集团.
[7] 艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西，链接网络新科学[M],湖南科学技术出版社.
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数据挖掘课程实验最终报告
数据挖掘课程实验最终报告 王丹 杨亮 朱鹏飞 文本分类和主题提取 实验内容简介： 文本分为10个类别，每个类别有200篇文章，每篇文章大概3000字，属于长文本分类，对于每个类别，提取其中的主题内容。 一、预处理阶段 首先需要对文本进行预处理， 1）去掉不相关的header，footer以及其他注释信息 2）去除文本分行标志的“\r\n”，合并为一个段落 3）将处理好的文件放到新的目录下，目录结构和之前的结构相同。 二分词 对上一步进行预处理的文本进行分词，分词后放到新的目录下，目录结构仍然保持和之前的目录结构一致。 三对预处理的文本进行打包 本次步骤主要是实现一个训练用语料数据结构，为做计算tf-idf向量空间模型做准备 1首先定义训练集的数据结构 定义训练集对象：data_set 使用python的bunch类提供一种key,value的对象形式 Target_name：所有分类集名称列表 Label:每个语篇定义分类标签列表
Filenames：分词后语篇路径 Contents:分词后语篇内容 2 从分词语料库中将所需信息读入训练集的数据结构中 3 将训练集持久化为一个数据对象文件 4 读出数据对象文件，验证持久化的正确性。 四对打包后的数据计算tf-idf权重，并持久化词包文件 1 导入训练集 2 从文件导入停用词表，并转换为list 3 创建词袋数据结构，并配置停用词表 4 统计每个词语的tf-idf权值。 使用Tdidfvectorizer计算tf-idf权值。 五对测试集进行分类 1 确定测试语料：对测试语料进行预处理 2 对测试语料进行分词 3 导入测试语料：随机选取测试语料类别并记录 4 导入训练词袋模型含vocabulary 5 计算测试语料的tf-idf权值，让两个tfidfvectorizer共享一个vocabulary 6 应用分类算法 7 预测和输出分类结果 8 计算分类精度 KNN算法分类 KNN算法原理：通过训练好模型，当有新的文章来时，统计它周围k个类别的文章的类型，距离采用的是计算tf-idf矩阵间的距离，由于每篇文章是平等的，由于每类文章的数量基本
数据挖掘课程论文综述
海南大学 数据挖掘论文 题目：股票交易日线数据挖掘 学号：20100602310002 姓名： 专业：10信管 指导老师： 分数：
目录 目录 (2) 1. 数据挖掘目的 (3) 2.相关基础知识 (3) 2.1 股票基础知识 (3) 2.2 数据挖掘基础知识 (4) 2.2.2数据挖掘的任务 (5) 3.数据挖掘方案 (6) 3.1. 数据挖掘软件简介 (6) 3.2. 股票数据选择 (7) 3.3. 待验证的股票规律 (7) 4. 数据挖掘流 (8) 4.1数据挖掘流图 (8) 4.2规律验证 (9) 4.2.2规律2验证 (10) 4.2.3规律三验证 (12) 4.3主要节点说明 (14) 5.小结 (15)
1.数据挖掘目的 数据挖掘的目的就是得出隐藏在数据中的有价值的信息，发现数据之间的内在联系与规律。对于本次数据挖掘来说，其目的就是学会用clementine对股票的历史数据进行挖掘，通过数据的分析，找出存在股票历史数据中的规律，或者验证已存在的股票规律。同时也加深自己对股票知识的了解和对clementine软件的应用能力。为人们决策提供指导性信息，为公司找出其中的客户为公司带来利润的规律，如二八原则、啤酒与尿布的现象等。 2.相关基础知识 2.1 股票基础知识 2.1.1 股票 是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人公开或私下发行的、用以证明出资人的股本身份和权利，并根据持有人所持有的股份数享有权益和承担义务的凭证。股票代表着其持有人（股东）对股份公司的所有权，每一股同类型股票所代表的公司所有权是相等的，即“同股同权”。股票可以公开上市，也可以不上市。在股票市场上，股票也是投资和投机的对象。对股票的某些投机炒作行为，例如无货沽空，可以造成金融市场的动荡。 2.1.2 开盘价 开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。 2.1.3 收盘价 收盘价是指某种证券在证券交易所一天交易活动结束前最后一笔交易的成交价格。如当日没有成交，则采用最近一次的成交价格作为收盘价，因为收盘价是当日行情的标准，又是下一个交易日开盘价的依据，可据以预测未来证券市场行情；所以投资者对行情分析时，一般采用收盘价作为计算依据。
《数据分析与数据挖掘实训》课程论文模板
《数据分析与数据挖掘实训》课程论文模板 班级：学号：姓名：开课学院：理学院考试形式：开卷任课教师：
小论文题目黑体小二居中 张三信计091 摘要 “摘要”用黑体小三号,居中。"摘要"设置段前为8行,段后为1行。摘要的字数要求150字，用宋体五号。"关键词"用黑体(Times New Roman粗体)小五号,内容用宋体五号或小四号(Times New Roman体),包含3至5个字或词组,中间用逗号分隔,结束时不用标点符号。关键词与摘要相距1行。 关键词计算机，信计，经信 1一级标题,用黑体小二号 正文中所有非汉字均用Times New Roman体。1、字间距 设置为"标准",段落设置为"单倍行距"。2、段落采用三级标题, 用阿拉伯数字连续编号,例如1,1.1,1.1.1。每一段落的标题为一
级标题,用黑体小二号。段前距为0行,与紧接其后的文字或二 级标题间距为1行。 2 第二个一级标题,用黑体小二号 2.1二级标题用宋体四号 二级标题用宋体四号,左对齐,段前距1行,段后距0行。 2.1.1三级标题用黑体小四号 三级标题用黑体小四号,左对齐,段前距1行,段后距0行。正文用宋体五号或小4号。 4、表名位于表的正上方,用宋体小五号粗体;图名位于图的正下方,用宋体小五号粗体;图表按图1或表1编号。 表1-1 学生成绩 学号姓名年龄成绩图名位于图的正下方,用宋体小五号粗体;图表按图1或表1编号。 图1-1 瑞星卡卡 5、数学公式用斜体,注明编号。
sina+sinb=sinc (1-1) csina+csinb=sinc (1-2) 6、页眉从正文开始。页眉左端顶格为该篇文章的标题,右端右对齐为页码,用阿拉伯数字。参考文献用黑体小二号，左缩进为0，段前设置为0行,段后设置为1行,著录的内容应符合国家标准。 主要格式如下: 期刊:[序号]作者(用逗号分隔).题名.刊名,出版年,卷号:(期号),起始页码～终止页码 书籍:[序号]作者(用逗号分隔).书名.版本号(初版不写).出版地:出版者,出版年 论文集:[序号]作者(用逗号分隔).题名.见(英文用In):主编.论文集名. 出版地:出版者,出版年,起始页码－终止页码 学位论文:[序号]作者.题名[博士(硕士/学士)学位论文].保存地:保存单位,授予年 参考文献 [1] 张三,李四.计算机在初级会计电算化中的应用, 计算机研究进 展,2009,34(3):12-20 [2] 王珊,萨世轩.数据库原理及应用.第四版.北京.高等教育出版 社.2004 [3] 万明,李恪.数据挖掘在上海世博会中的应用.华东理工大学.高性 能计算国际会议.上海.高等教育出版社,2011,10-23
数据挖掘课程论文要求
吉JISHOU UNIVERSITY 课 程 论 文 课程名称 小二号楷GB2312不加粗 题 目 小二号楷GB2312不加粗 作 者 所属学院 专业年级 信息管理与信息系统2008级 写作时间 吉首大学教务处制
目 录 (1) Abstract (1) 引言 (2) 一、应收帐款具有“双刃性” (2) （一）有利方面 (2) （二）不利方面 (3) 二、我国应收帐款管理制度及缺陷 (3) （一）相关制度 (3) （二）制度缺陷 (3) 三、加强应收帐款管理的措施 (4) （一）制定适当的信用政策 (4) （二）提取坏帐准备金，减少坏帐损失 (4) （三）慎选结算方式，推行票据结算制度 (5) （四）对应收帐款设定担保，办理信用保险 (5) （五）制定合理的收款政策，催收帐款责任到位 (5) （六）根据帐龄情况采取必要措施 (5) 四、系统分析，为应收帐款科学管理提供思路 (5) 结语 (13) 参考文献 (13) （用3号黑体字，中间空2字符） （用小4号宋体字，1.5倍行距，下同）
学生姓名 （吉首大学 ***学院，湖南 张家界 摘要：（←用小4号黑体字）应收帐款的存在是买方市场下企业为占有市场而必然出现的结果。它既可扩大市场，提高市场占有率，又给企业带来潜在的坏帐风险，具有“双刃性”。企业应充分认识应收帐款的利弊，从应收帐款的周转情况、帐龄、规模及对收入和利润的弹性等方面系统分析，从信用政策、坏帐准备、及时催收、根据帐龄区别对待等方面加强管理，由此降低和控制应收帐款的风险。（←用5号宋体字，中文摘要应简洁明了，字数为300字左右，内容包括论文的写作目的、意义、研究方法、研究过程、主体内容及结论，突出创造性成果及新见解） 关键词：（←用小4号黑体字）应收帐款；管理；分析（←用5号宋体字，关键词为能反映论文最主要内容的名词性术语，数量3 The Management and the Analysis of the Account Receivable （↑用3号Times New Noman ，加粗，居中） （如果有副标题，用小3号Times New Noman ，居中） （作者姓名，用4号Times New Noman ，居中） (School of ****,Jishou University Zhangjiajie,Hunan 427000) （单位，用小4号 Abstract : （←用小4号Times New Noman ，加粗，首个字母大写）The existence of the account receivable is a result to occupy market in the buyer ’s market. The account receivable not only expands the occupation rate of market but also brings the potential bad account risk. It is “a pair of edge nature ”. Enterprises should study the pros and cons of the account receivable and analyze turnover situation and scale of the account receivable age of the debt and elasticity to the income and profit of the account receivable. And enterprises should strengthen management to lower and to control the （用4号宋体字）
数据挖掘中十大经典算法
数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里?佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个
《数据挖掘》结课报告
《数据挖掘》结课报告 --基于k-最近邻分类方法的连衣裙属性数据集的研究报告 (2013--2014 学年第二学期) 学院： 专业： 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 二〇一四年五月二十四日
一、研究目的与意义 （介绍所选数据反应的主题思想及其研究目的与意义） 1、目的 （1）熟悉weka软件环境； （2）掌握数据挖掘分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法； （3）在weka中以“Dress Attribute DataSet”为例，掌握k-最近邻分类算法的相关方法； （4）取不同的K值，采用不同的预测方法，观察结果，达到是否推荐某款连衣裙的目的，为企业未来的规划发展做出依据。 2、意义 此数据集共有14个属性，500个实例，包含了连衣裙的各种属性和根据销售量的不同而出现的推荐情况，按照分类模型学习方法中的k-最近邻分类方法依据各属性推断应推广哪些种类的裙子，对发展市场的扩大及企业的发展战略具有重要意义。 二、技术支持 （介绍用来进行数据挖掘、数据分析的方法及原理） 1、原理：k-最近邻分类算法是一种基于实例的学习方法，不需要事先对训练数据建立分类模型，而是当需要分类未知样本时才使用具体的训练样本进行预测，通过在训练集中找出测试集的K个最近邻，来预测估计测试集的类标号； 2、方法：k-最近邻方法是消极学习方法的典型代表，其算法的关键技术是搜索模式空间，该方法首先找出最近邻即与测试样本相对
接近的所有训练样本，然后使用这些最近邻的类标号来确定测试样本的类标号。 三、数据处理及操作过程 （一）数据预处理方法 1、“remove”属性列：数据集中属性“Dress_ID”对此实验来说为无意义的属性，因此在“Attributes”选项中勾选属性“Dress_ID”并单击“remove”，将该属性列去除，并保存新的数据集； 2、离散化预处理：需要对数值型的属性进行离散化，该数据集中只有第3个属性“rating”和第13个属性“recommendation”为数值型，因此只对这两个属性离散化。 “recommendation”属性只有2个取值：0，1，因此用文本编辑器“Ultra Edit”或者写字板打开数据集并直接修改“Dress Attribute Data Set.arff”文件，把“@attribute recommendation numeric”改为“@attribute recommendation {0,1,}”，并保存；在“Explorer”中重新打开“Dress Attribute Data Set.arff”，选中“recommendation”属性后，右方的属性摘要中“Type”值变为“Nominal”。 在过滤器Filter中单击“choose”,出现树形图，单击“weka”--“Filters”--“unsupervised”--“attribute”--“discretize”，点击“Choose”右边的文本框进行参数设置，把“attribute Indices”右边改成“3”，计划将该属性分成3段，于是把“bins”改成“3”，其它参数不更改，点“OK”回到“Explorer”，单击“Apply”离散化后的数据如下所示：
总结报告-数据挖掘技术论文开题报告 精品
数据挖掘技术论文开题报告 毕业都是需要进行论文的写作，数据挖掘技术论文的开题报告怎么写？下面是数据挖 掘技术论文开题报告，欢迎阅读！ 数据挖掘技术综述 数据挖掘（Data Mining）是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所 构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据 挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明什么是数据挖掘， 数据挖掘的技术是什么，然后介绍数据挖掘的常用技术，数据挖掘的主要过程, 如何 进行数据挖掘,主要应用领域以及国内外现状分析。 一. 研究背景及意义 近十几年来，随着数据库系统的广泛流行以及计算机技术的快速发展，人们利用信息 技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。千万个数据库被用于商业管理、政府办公、 科学研究和工程开发等，特别是网络系统的流行，使得信息爆炸性增长。这一趋势将 持续发展下去。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆的问题：第一是信 息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨认；第三是信息安全难以保证；第四是信 息形式不一致，难以统一处理。面对这种状况，一个新的挑战被提出来：如何才能不 被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？这时出现 了新的技术——数据挖掘（Data Mining）技术便应用而生了。 面对海量的存储数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的。数据挖掘研究的目的主要是 发现知识、使数据可视化、纠正数据。 二. 概述 1，数据挖掘 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，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人 工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。 2，数据挖掘技术
数据挖掘期末论文
医学数据挖掘期末论文 数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的 探讨 学生姓名________ 专业_________________ 学院__________________ 2016年6月
数据挖掘技术在中医方剂研究中应用的 探讨 湛薇 摘要：现有的中医方剂数据存在冗余大的、不一致的、无效的噪声数据，降低了中医方剂数据的利用，且其方剂数据需要更加高效的存储、查询以及共享。而数据库技术融汇了人工智能、模式识别、模糊数学、数据库、数理统计等多种技术方法专门用于海量数据的处理[1]，从而解决中医方剂研究中所存在的问题，提高利用效率并且发掘潜在信息。本文利用关联规则、聚类分析、分类模式等数据挖掘方法，揭示方剂配伍规律的研究，对中医方剂信息的问题进行探讨。 关键词：中医方剂；数据挖掘技术；关联规则；聚类分析；分类模式 Data mining technology applied in the study of prescription of traditional Chinese medicine Zhan Wei 【Absract】:Existing in traditional Chinese medicine prescription data redundancy, big noise, inconsistent, invalid data, reduces the use of traditional Chinese medicine prescription data, and the prescription data need to be more efficient storage, query and sharing. And the database technology of artificial intelligence, pattern recognition, fuzzy mathematics, database, mathematical statistics and so on the many kinds of technical methods specifically for mass data processing [1], so as to solve the problems in the research of TCM prescriptions and improve the utilization efficiency and explore potential information. Based on association rule, clustering analysis and data mining methods such as classification model, reveals the law of herbal research, discusses the problem of prescription of traditional Chinese medicine information. 【Key words】：Prescriptions of traditional Chinese medicine; Data mining technology; Association rules; Clustering analysis; Classification model 1引言 中医学信息化在这几年来发展迅速，大量中医方剂数据库已被构建与完善，但中医方剂的数据挖掘方面依然有很多亟待解决的问题。虽然众多已经构建的方剂数据库都是经过一系列的校正后的结构化数据库，但由于在浩瀚的中医历史之中，其年代跨度实在太大、朝代变
数据挖掘算法摘要
国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了
数据挖掘结课论文_袁博
数据挖掘课程论文 题目：数据挖掘中神经网络方法综述 学号：1013019 姓名：袁博 专业：工业工程
目录 一、引言 (3) （一）数据挖掘的定义 (3) （二）神经网络简述 (3) 二、神经网络技术基础理论 (3) （一）神经元节点模型 (3) （二）神经网络的拓扑结构 (4) （三）神经网络学习算法 (4) （四）典型神经网络模型 (5) 三、基于神经网络的数据挖掘过程 (6) （一）数据准备 (6) （二）规则提取 (7) （三）规则评估 (8) 四、总结 (8)
一、引言 （一）数据挖掘的定义 关于数据挖掘的定义很多，其中被广泛接受的定义是：数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在有用的知识或模式的过程。该定义包含了一下几个含义：（1）数据源必须为大量的、真实的并且包含噪声的；（2）挖掘到的新知识必须为用户需求的、感兴趣的；（3）挖掘到的知识为易理解的、可接受的、有效并且可运用的；（4）挖掘出的知识并不要求适用于所有领域，可以仅支持某个特定的应用发现问题。[1]这个定义准确的叙述了数据挖掘的作用，即对海量、杂乱无章的数据进行处理和分析，并发现隐藏在这些数据中的有用的知识，为决策提供支持。 （二）神经网络简述 神经网络是模拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身的结构来表达输入和输出的关联知识。[2]起初，神经网络在数据挖掘中的应用并未被看好，其主要原因是神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺陷。但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法的陆续提出与优化，尤其是各种网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为广大使用者所青睐。 二、神经网络技术基础理论 （一）神经元节点模型 生物神经元，也成神经细胞，是构成神经系统的基本单元。生物神经元主要由细胞体、树突和轴突构成。人们将生物神经元抽象化，建立了一种人工神经元模型。 (1) 连接权 连接权对应于生物神经元的突触，各个人工神经元之间的连接强度由连接权的权值表示，权值正表示激活，为负表示抑制。