【正文】 理、成果管理等等。在該功能中，已知的條件越多，可進(jìn)行挖掘的信息就越多。這是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)較為重要的功能之一，可從給定的數(shù)據(jù)集當(dāng)中，找到出現(xiàn)比較頻繁的項(xiàng)集，該項(xiàng)集具體是指行形如X＞Y，在數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中，X和Y所代表的均為屬性取值。數(shù)據(jù)挖掘。那么你知道一篇好的論文該怎么寫嗎？下面是小編整理的數(shù)據(jù)挖掘論文，希望能夠幫助到大家。對(duì)于數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)，還是要注重算法的研究和開發(fā)。學(xué)習(xí)總結(jié)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)形成很廣泛的應(yīng)用空間，而目前JDMP的版本也在完善當(dāng)中，大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘開發(fā)工具涌現(xiàn)出來(lái)?；诰W(wǎng)格的方法：STING（統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)格），CLIQUE廣泛應(yīng)用作為一個(gè)應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的領(lǐng)域，數(shù)據(jù)挖掘融匯來(lái)自其他一些領(lǐng)域的技術(shù)。聚類分析聚類分析是把一組數(shù)據(jù)按照相似性和差異性分為幾個(gè)類別，其目的是使得屬于同一類別的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能大，不同類別中的數(shù)據(jù)間的相似性盡可能小。分類及算法分類是一種重要的數(shù)據(jù)分析形式，它提取刻畫重要數(shù)據(jù)類的模型。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)都隱式或顯式地包含時(shí)間元素。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)關(guān)注決策者的數(shù)據(jù)建模與分析，而不是單位的日常操作和事務(wù)處理。為便于決策，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)圍繞主題組織?；蛘呖梢哉f(shuō)：數(shù)據(jù)挖掘也可以是數(shù)據(jù)分析的一種！在這樣一個(gè)信息迅速膨脹的時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘和分析都與大量數(shù)據(jù)打交道。這一過(guò)程是質(zhì)量管理體系的支持過(guò)程。推斷分析：通常使用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法對(duì)所定模型或估計(jì)的可靠程度和精確程度作出推斷。是為了提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過(guò)程。而“挖掘”一詞確是生動(dòng)形象的！人們把數(shù)據(jù)挖掘視為“數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KDD）”的同義詞，而另一些人只是把數(shù)據(jù)挖掘視為知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程的一個(gè)基本步驟！由此而產(chǎn)生數(shù)據(jù)挖掘的定義：從大量數(shù)據(jù)中挖掘有趣模式和知識(shí)的過(guò)程！數(shù)據(jù)源包括數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、Web、其他信息存儲(chǔ)庫(kù)或動(dòng)態(tài)地流入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。隨著信息時(shí)代的步伐不斷邁進(jìn)，大量數(shù)據(jù)日積月累。由于數(shù)據(jù)較多，因此過(guò)程比較復(fù)雜，要編寫很多的查詢語(yǔ)句，建立許多數(shù)據(jù)表，包括臨時(shí)表。以上是我個(gè)人在講課和聽課過(guò)程、及其考試過(guò)程中的一些總結(jié)和體會(huì)。板書字體可大可小，速度可快可慢，可以寫寫停停，也可以一氣呵成，可以邊寫邊講，也可以只寫不講。我主講《數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》中的第二章“知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程與應(yīng)用結(jié)構(gòu)”，在整個(gè)備課和講課當(dāng)中，存在很多不足，備課時(shí)參考的書目太少，使得在講課時(shí)關(guān)于概念和文章出現(xiàn)的例子不能進(jìn)行相關(guān)擴(kuò)展和補(bǔ)充，也不能用生活中通熟易懂的例子來(lái)闡述書本中的抽象概念；講課時(shí)更多的按著PPT所寫進(jìn)行概略性的講述，沒有形成自己的邏輯思維體系，我也知道，講課是門藝術(shù)，不是幾次就能掌握的，要經(jīng)過(guò)不斷的實(shí)踐積累經(jīng)驗(yàn)，不斷的研讀相關(guān)書目，形成自己的“知識(shí)樹”的基礎(chǔ)上，才能對(duì)所講的知識(shí)融會(huì)貫通。臺(tái)灣有位教育家曾說(shuō)：如果你要講一門，至少要對(duì)該門課的五至六本經(jīng)典教材研讀幾遍，形成相應(yīng)的知識(shí)樹之后才好授課，這是題外話。而PPT是則是死的東西，參考的內(nèi)容也是書上的步驟，而不是授課人自己的理解，在講解過(guò)程中，不利于學(xué)生的理解和認(rèn)識(shí)。第二篇：數(shù)據(jù)挖掘心得體會(huì)心得體會(huì)這次數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒?yàn)結(jié)束了，期間我們小組明確分工并積極去完成，雖然有點(diǎn)辛苦，但我感覺充實(shí)而有收獲感！根據(jù)老師給的一些資料，我們決定采用SQL Server 2000中的Northwind數(shù)據(jù)庫(kù)里的數(shù)據(jù)作為我們的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。開始不知道則操作，但經(jīng)過(guò)我們各自多次重復(fù)的建表與查詢，逐漸的理解和有了自己的思路。我們迫切需要一種工具來(lái)滿足從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)的需求！而數(shù)據(jù)挖掘便應(yīng)運(yùn)而生了。作為知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程，它通常包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、模式發(fā)現(xiàn)、模式評(píng)估和知識(shí)表示六個(gè)步驟。數(shù)據(jù)分析有極廣泛的應(yīng)用范圍。數(shù)據(jù)分析的目的是把隱沒在一大批看來(lái)雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)中的信息集中、萃取和提煉出來(lái)，以找出所研究對(duì)象的內(nèi)在規(guī)律。在產(chǎn)品的整個(gè)壽命周期，包括從市場(chǎng)調(diào)研到售后服務(wù)和最終處置的各個(gè)過(guò)程都需要適當(dāng)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析過(guò)程，以提升有效性。兩者都離不開一種80年代后期興起的一種高級(jí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和聯(lián)機(jī)分析處理。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)從歷史的角度提供信息，并且通常是匯總的。因此，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通常排除對(duì)于決策無(wú)用的數(shù)據(jù)，提供特定主題的簡(jiǎn)明視圖。非易失的：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)總是物理地分離存放數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)源于操作環(huán)境下的應(yīng)用數(shù)據(jù)。分類是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特點(diǎn)并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過(guò)分類模型，將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到某個(gè)給定的類別。它可以應(yīng)用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購(gòu)買趨勢(shì)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)的細(xì)分等。這些領(lǐng)域包括統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，以及信息檢索。各種相關(guān)的框架如Hadoop也如雨后春筍紛紛出現(xiàn)。目前我還很欠缺這一塊知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘論文1[1][J].(07)[2]姜曉娟,[J].(04)[3][J].(04)[4]朱志勇,徐長(zhǎng)梅,劉志兵,[J].(03)[5]翟健宏,李偉,葛瑞海,[J].(02)[6]王曼,施念,花琳琳,[J].鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版).20xx(05)[7]黃杰晟,[J].現(xiàn)代計(jì)算機(jī)(專業(yè)版).20xx(01)[8]李凈,張范,[J].(05)[9]武曉巖,[J].(06)[10][J].(01)[11][D].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)20xx[12][D].北京交通大學(xué)20xx[13][D].西安電子科技大學(xué)20xx[14][D].北京郵電大學(xué)20xx[15][D].天津大學(xué)20xx[16][D].華東師范大學(xué)20xx[17][D].重慶大學(xué)20xx[18][D].哈爾濱理工大學(xué)20xx[19][D].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx[20][D].大連海事大學(xué)20xx[21][D].成都理工大學(xué)20xx[22][D].成都理工大學(xué)20xx[23][D].大連理工大學(xué)20xx[24][D].合肥工業(yè)大學(xué)20xx[25][D].西安財(cái)經(jīng)學(xué)院20xx[26][D].大連理工大學(xué)20xx[27][D].哈爾濱理工大學(xué)20xx[28][D].哈爾濱理工大學(xué)20xx[29][D].哈爾濱理工大學(xué)20xx[30][D].大連理工大學(xué)20xx[31][D].湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)20xx[32][D].北京交通大學(xué)20xx[33][D].西安電子科技大學(xué)20xx[34][D].北京郵電大學(xué)20xx[35][D].天津大學(xué)20xx[36][D].華東師范大學(xué)20xx[37][D].重慶大學(xué)20xx[38][D].哈爾濱理工大學(xué)20xx[39][D].內(nèi)蒙古大學(xué)20xx[ 40][D].大連海事大學(xué)20xx數(shù)據(jù)挖掘論文2摘要:文章首先對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其具體功能進(jìn)行簡(jiǎn)要分析，在此基礎(chǔ)上對(duì)科研管理中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行論述。技術(shù)應(yīng)用1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其具體功能分析所謂的數(shù)據(jù)挖掘具體是指通過(guò)相關(guān)的算法在大量的數(shù)據(jù)當(dāng)中對(duì)隱藏的、有利用價(jià)值的信息進(jìn)行搜索的過(guò)程。在關(guān)聯(lián)規(guī)則下，只要數(shù)據(jù)滿足X條件，就一定滿足Y條件，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的這個(gè)功能在商業(yè)金融等領(lǐng)域中的應(yīng)用較為廣泛。1．3聚類分析聚類具體是指將相似程度較高的數(shù)據(jù)歸為同一個(gè)類別，通過(guò)聚類分析能夠從數(shù)據(jù)集中找出類似的數(shù)據(jù)，并組成不同的組。由于科學(xué)研究中涉及的內(nèi)容較多，從而給科研管理工作增添了一定的難度?，F(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)的科研課題立項(xiàng)采用的是申請(qǐng)審批制，具體的流程是:由科研機(jī)構(gòu)的相關(guān)人員負(fù)責(zé)提出申請(qǐng)，然后再由科技主管部門從申請(qǐng)中進(jìn)行篩選，經(jīng)過(guò)業(yè)內(nèi)專家的評(píng)審論證之后，擇優(yōu)選取科研項(xiàng)目的承接單位。從本質(zhì)的角度上講，數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)所完成的這些工作流程，就是將傳統(tǒng)管理工作轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔⒒?．2在項(xiàng)目管理中的應(yīng)用項(xiàng)目管理是科研管理的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為提高項(xiàng)目管理的效率和水平，可對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行合理運(yùn)用。對(duì)此，可應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的OLAP，即數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)機(jī)分析處理，由此能夠幫助管理者從不同的方面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，進(jìn)而深入了解數(shù)據(jù)并獲取所需的信息。為此，可將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在科研管理中進(jìn)行合理應(yīng)用，對(duì)相關(guān)信息進(jìn)行深入分析，從中挖掘出有利用價(jià)值的信息，為科研管理工作的開展提供可靠的依據(jù)，由此除了能夠確?？蒲许?xiàng)目順利進(jìn)行之外，還能提高科研管理水平。要解決這些問題，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析已經(jīng)不能適應(yīng)企業(yè)的發(fā)展需求，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具對(duì)數(shù)據(jù)的內(nèi)在信息無(wú)法提取，而是對(duì)指定的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的處理。商業(yè)管理、政府辦公以及科學(xué)研究等等都應(yīng)用了大量的數(shù)據(jù)庫(kù)。人們長(zhǎng)期對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)進(jìn)行研究和開發(fā)而創(chuàng)新出數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，剛開始時(shí)商業(yè)數(shù)據(jù)一般存于計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)庫(kù)里，然后變成了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行訪問并查詢，而數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)進(jìn)入更高的臺(tái)階是由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)給企業(yè)的運(yùn)作和發(fā)展帶來(lái)很大便利，它不僅可以對(duì)以往的數(shù)據(jù)進(jìn)行查閱，從而可以把各個(gè)時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，利于商業(yè)水平的提高。二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用一種把客戶當(dāng)作核心的經(jīng)營(yíng)策略就是客戶關(guān)系管理，為了滿足企業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)、市場(chǎng)營(yíng)銷以及管理的決策，而通過(guò)現(xiàn)代技術(shù)來(lái)滿足。同時(shí)，在客戶數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，企業(yè)可以依據(jù)重點(diǎn)客戶和評(píng)價(jià)市場(chǎng)性能。在設(shè)計(jì)網(wǎng)站時(shí)，為節(jié)約客戶的訪問時(shí)間，壓縮網(wǎng)站的開支，網(wǎng)站的設(shè)計(jì)者會(huì)根據(jù)訪問者的訪問路徑，并分析這些路徑。目前，不良的商業(yè)秩序受低劣信用狀況影響，網(wǎng)上詐騙的事件屢見不鮮及企業(yè)財(cái)務(wù)中的造價(jià)現(xiàn)象也時(shí)有發(fā)生，這些現(xiàn)象的發(fā)生導(dǎo)致了信用危機(jī)的產(chǎn)生，嚴(yán)重制約著電子商務(wù)的發(fā)展和繁榮。三、結(jié)語(yǔ)在電子商務(wù)點(diǎn)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，在挖掘當(dāng)中找到有價(jià)值的數(shù)據(jù)。本文從Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概述入手，分析我國(guó)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)信息安全方面存在的問題，最后提出將網(wǎng)絡(luò)信息安全防范與Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行整合運(yùn)用。Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述Web使用記錄挖掘方式是挖掘網(wǎng)絡(luò)上的瀏覽記錄，然后進(jìn)行分析，同時(shí)還可以獲取其他企業(yè)的信息。Web數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)可以涉及多個(gè)領(lǐng)域，通過(guò)多種數(shù)據(jù)挖掘方式，為企業(yè)找到有用的信息資源。企業(yè)還可以通過(guò)Web挖掘技術(shù)，查詢某些用戶的操作記錄，對(duì)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)信息安全進(jìn)行檢查審核，從而降低企業(yè)信息被不法分子竊取的風(fēng)險(xiǎn)。 人才緊缺問題21世紀(jì)是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)的世紀(jì)，我國(guó)目前正在積極地吸收、引進(jìn)人才，同時(shí)也在不斷地走出去，各行各業(yè)面臨的壓力也在逐漸變大，要想在快速發(fā)展的世界潮流中占據(jù)一席之地，我國(guó)必須積極發(fā)展自己的科技產(chǎn)業(yè)。從近幾年的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀來(lái)看，我國(guó)很多的電子產(chǎn)品被國(guó)外壟斷，如蘋果、微軟等高端電子產(chǎn)品，在我國(guó)占有很大的市場(chǎng)份額。國(guó)家在發(fā)展創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的同時(shí)，也不能忽略其安全問題。其次，使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行分類分析。企業(yè)應(yīng)將這些具有共同點(diǎn)的信息進(jìn)行分類，將這些數(shù)據(jù)分成各個(gè)小組，但每一個(gè)小組都要有一個(gè)共同的類似點(diǎn)，以便于從整體對(duì)局部進(jìn)行分析。本文通過(guò)Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，將網(wǎng)絡(luò)信息安全防范與該技術(shù)進(jìn)行有效整合，提高了我國(guó)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)信息安全度，以為我國(guó)企業(yè)的發(fā)展提供一個(gè)良好的環(huán)境。而對(duì)于存在缺陷的代碼，開發(fā)者需要針對(duì)代碼產(chǎn)生缺陷的原因進(jìn)行分析，通過(guò)不但調(diào)整代碼內(nèi)的輸入數(shù)據(jù)，直到代碼內(nèi)的數(shù)據(jù)與程序報(bào)告中的描述接近為止。開發(fā)者在準(zhǔn)備對(duì)軟件進(jìn)行完善設(shè)計(jì)的過(guò)程中，首先需要徹底了解軟件的總體設(shè)計(jì)，對(duì)軟件內(nèi)部復(fù)雜的系統(tǒng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)研究與分析，充分把握軟件細(xì)節(jié)，這有這樣才能真正實(shí)現(xiàn)軟件設(shè)計(jì)的合理性與準(zhǔn)確性。在軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的工作中，合理化的將人工智能實(shí)際應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，以此為數(shù)據(jù)挖掘提供更多的開發(fā)測(cè)試技術(shù)。考慮到軟件的服務(wù)對(duì)象是人，因此，在軟件開發(fā)的過(guò)程中要將心理學(xué)與管理學(xué)應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘，建立數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘評(píng)價(jià)系統(tǒng)。關(guān)鍵詞：檔案信息管理系統(tǒng)。若是從技術(shù)層面判定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 則需要將其劃分在商業(yè)數(shù)據(jù)處理技術(shù)中, 整合商業(yè)數(shù)據(jù)提取和轉(zhuǎn)化機(jī)制, 并且建構(gòu)更加系統(tǒng)化的分析模型和處理機(jī)制, 從根本上優(yōu)化商業(yè)決策。檔案信息管理系統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立 客戶需求單元為了充分發(fā)揮檔案信息管理系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì), 要結(jié)合客戶的實(shí)際需求建立完整的處理框架體系。(1)確定數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)性用戶, 其中, 主要包括檔案工作人員和使用人員, 結(jié)合不同人員的工作需求建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。第一, 建立事實(shí)表。文書歸檔類型, 字段類型Int, 字段為Ajtm_key。文書歸檔利用日期, 字段類型Int, 字段為Date_key。第二, 建立維度表, 在實(shí)際數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建立和運(yùn)維工作中, 提高數(shù)據(jù)管理效果和水平, 確保建立循環(huán)和反饋的系統(tǒng)框架體系, 并且處理增長(zhǎng)過(guò)程和完善過(guò)程, 有效實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì)以及相關(guān)維護(hù)操作。需要注意的是, 在全面整合和分析處理數(shù)據(jù)的過(guò)程中, 要分離文書檔案中的數(shù)據(jù), 相關(guān)操作如下:from dag gd temp//刪除臨時(shí)表中的數(shù)據(jù)Ch count=dag ( wswj)//將文書目錄中數(shù)據(jù)導(dǎo)出到數(shù)據(jù)窗口Dag 1.()//將數(shù)據(jù)窗口中的數(shù)據(jù)保存到臨時(shí)表相關(guān)技術(shù)人員要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理, 以保證相關(guān)數(shù)據(jù)合并操作、連接操作以及條件性拆分操作等都能按照數(shù)據(jù)預(yù)處理管理要求合理化進(jìn)行, 從根本上維護(hù)數(shù)據(jù)處理效果。另一方面, 能刪除數(shù)據(jù), 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)更新, 檢索相關(guān)關(guān)鍵詞即可。維表本身的存儲(chǔ)空間較小, 盡管結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的概率不大, 但仍會(huì)對(duì)代表的對(duì)象產(chǎn)生影響, 這就會(huì)使得數(shù)據(jù)出現(xiàn)動(dòng)態(tài)的變化。 關(guān)聯(lián)計(jì)算在實(shí)際檔案分析工作開展過(guò)程中, 關(guān)聯(lián)算法描述十分關(guān)鍵, 能對(duì)某些行為特征進(jìn)行統(tǒng)籌整合, 從而制定分析決策。若是兩者出現(xiàn)的概率較大, 則說(shuō)明兩者的關(guān)聯(lián)度較高。值得注意的是, 在分類技術(shù)結(jié)構(gòu)中, 要結(jié)合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集判定分類模型數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)。一方面, 計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)借助決策樹算法處理規(guī)則化的檔案分析機(jī)制。結(jié)語(yǔ)總而言之, 在檔案管理工作中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 能在準(zhǔn)確判定用戶需求的同時(shí), 維護(hù)數(shù)據(jù)處理效果, 并且減少檔案數(shù)字化的成本, 為后續(xù)工作的進(jìn)一步優(yōu)化奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。本篇論文旨在探討機(jī)器學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)挖掘中的具體應(yīng)用, 我們利用龐大的移動(dòng)終端數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò), 加強(qiáng)了基于GSM網(wǎng)絡(luò)的戶外終端定位, 從而提出了3個(gè)階段的定位算法, 有效提高了定位的精準(zhǔn)度和速度。數(shù)據(jù)。同時(shí), 傳統(tǒng)的定位方法結(jié)合先進(jìn)的算法來(lái)進(jìn)行精準(zhǔn)定位, 目前依舊還是有較大的進(jìn)步空間。它是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)篩選中非常重要的一步。統(tǒng)計(jì)算法依賴于概率分析, 然