【正文】 應(yīng)當(dāng)對(duì)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，從而找出其中更具利用價(jià)值的信息，據(jù)此對(duì)科研立項(xiàng)進(jìn)行指導(dǎo)，這樣不但能夠使有限的科技資源得到最大限度地利用，而且還能使科研經(jīng)費(fèi)的使用效益獲得全面提升。在科研立項(xiàng)環(huán)節(jié)中，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用時(shí)，可以借助改進(jìn)后的Apriori算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從中找出關(guān)聯(lián)規(guī)則，在對(duì)該規(guī)則進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，對(duì)立項(xiàng)的合理性進(jìn)行評(píng)價(jià)。在信息時(shí)代到來(lái)的今天，計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及程度越來(lái)越高，國(guó)內(nèi)很多科研機(jī)構(gòu)都紛紛構(gòu)建起了相關(guān)的管理信息系統(tǒng)，其中涵蓋了諸多的信息，如課題、科研人員、研究條件等等，而在這些信息當(dāng)中，隱藏著諸多具有特定意義的規(guī)則，為找出這些規(guī)則，需要借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)信息進(jìn)行深入分析，進(jìn)而獲取對(duì)科研項(xiàng)目有幫助的信息。而從科研課題的管理者與決策者的角度上看，管理信息系統(tǒng)這些功能顯然是有所不足的，因?yàn)樗麄冃枰獙?duì)歷史進(jìn)行分析和提煉，從中獲取相應(yīng)的數(shù)據(jù)，為決策和管理工作的開(kāi)展提供支撐。利用OLAP可以發(fā)現(xiàn)多種于科研課題有關(guān)信息之間的內(nèi)在聯(lián)系，這樣管理者便能及時(shí)發(fā)現(xiàn)其中存在的相關(guān)問(wèn)題，并針對(duì)問(wèn)題采取有效的方法和措施加以應(yīng)對(duì)。3結(jié)論綜上所述，科研管理是一項(xiàng)較為復(fù)雜且系統(tǒng)的工作，其中涵蓋的信息相對(duì)較多。參考文獻(xiàn):［1］劉占波，王立偉，王曉麗．大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高?？蒲泄芾硐到y(tǒng)的設(shè)計(jì)［J］．電子測(cè)試，20xx(1):2122．［2］史子靜．高?？蒲泄芾硐到y(tǒng)中計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用研究［J］．科技資訊，20xx(6):6566．［3］丁磊．?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教師科研管理中的應(yīng)用研究［D］．大連海事大學(xué)，20xx．?dāng)?shù)據(jù)挖掘論文3進(jìn)入信息時(shí)代以來(lái)，世界電子商務(wù)呈現(xiàn)飛速發(fā)展的勢(shì)頭。所以現(xiàn)代企業(yè)急需解決的問(wèn)題是如何在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用數(shù)據(jù)，獲得利于企業(yè)的商業(yè)運(yùn)作的數(shù)據(jù)，從而提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。信息管理系統(tǒng)的運(yùn)用以及信息量的加大，企業(yè)希望有人可以創(chuàng)新及提高數(shù)據(jù)分析功能，只有擁有了高層次的數(shù)據(jù)分析功能，才能對(duì)企業(yè)決策工作提供有效的支持。一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展背景在近幾十年中，人們?cè)诶眯畔⒓夹g(shù)生產(chǎn)和搜集數(shù)據(jù)的能力上有了很大提升。并且仍在繼續(xù)發(fā)展，所以人們?yōu)榇藢⒚媾R一個(gè)新的挑戰(zhàn)，在信息爆炸的今天，我們都需面對(duì)地問(wèn)題是信息過(guò)量，那么我們將如何在大量的信息庫(kù)當(dāng)中獲取有用的知識(shí)，提高信息利用率呢？要想讓數(shù)據(jù)成為企業(yè)的有效資源，并使它為企業(yè)的戰(zhàn)略發(fā)展及業(yè)務(wù)決策提供有效保障。因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在人們被數(shù)據(jù)淹沒(méi)且急需知識(shí)的境地中帶來(lái)了希望，并在發(fā)展過(guò)程中顯示了它頑強(qiáng)的生命力。商業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)正呈現(xiàn)空前發(fā)展的態(tài)勢(shì)，并且在各種行業(yè)中數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)得到了廣泛的應(yīng)用。且歷經(jīng)了十多年的發(fā)展歷程，使得數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)趨向于穩(wěn)定。為獲取商業(yè)知識(shí)而利用客戶的信息，并以此來(lái)提高企業(yè)在市場(chǎng)當(dāng)中的競(jìng)爭(zhēng)力，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)可以充分地利用客戶數(shù)據(jù)資源，并對(duì)客戶進(jìn)行分類(lèi)分析，這樣不僅有利于企業(yè)對(duì)客戶的盈利能力進(jìn)行分析，更有利于尋找有潛力的客戶，為企業(yè)帶來(lái)發(fā)展。另外，客戶評(píng)價(jià)模型對(duì)客戶進(jìn)行評(píng)價(jià)，并在分析客戶行為對(duì)企業(yè)收益產(chǎn)生的影響，達(dá)到企業(yè)與客戶和企業(yè)利潤(rùn)最優(yōu)化。為擴(kuò)大企業(yè)銷(xiāo)售的渠道，制定個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)策略。為提高網(wǎng)站的點(diǎn)擊率，網(wǎng)站的設(shè)計(jì)者們?cè)谠O(shè)計(jì)網(wǎng)站時(shí)不再完全根據(jù)專(zhuān)家的意見(jiàn)來(lái)設(shè)計(jì)，而是依據(jù)訪問(wèn)者在網(wǎng)站當(dāng)中留下的痕跡來(lái)設(shè)計(jì)網(wǎng)站，其中包括了網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和外觀。如果可以分析并設(shè)計(jì)出最優(yōu)化的捷徑，這樣不僅可以讓訪問(wèn)者很輕松地訪問(wèn)，還能給訪問(wèn)者留下好的印象，利于網(wǎng)站長(zhǎng)期發(fā)展。企業(yè)為增強(qiáng)廣告的目的性，為公司帶來(lái)更大的收益，應(yīng)依據(jù)訪問(wèn)者瀏覽習(xí)慣安排廣告的位置，為企業(yè)帶來(lái)一定的廣告收益。發(fā)達(dá)的社會(huì)信息水平作為發(fā)展電子商務(wù)的基礎(chǔ)，通過(guò)偏差分析，控制企業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和歷史記錄的差別，為構(gòu)建完善的安全體系，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)情況進(jìn)行分析，并對(duì)企業(yè)進(jìn)行資產(chǎn)的評(píng)估以及收益分析等等。在此基礎(chǔ)上，建立客戶的信譽(yù)記錄，這樣不僅可以有效地防止信用危機(jī)，更有利于提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的水平和能力。所以，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于電子商務(wù)，并建立數(shù)據(jù)挖掘?yàn)楹诵牡目蛻艄芾硐到y(tǒng)，將使得企業(yè)在市場(chǎng)變化中立于不敗之地。21世紀(jì)作為一個(gè)信息時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)信息的安全防范也顯得尤為重要，而Web數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)信息安全防范來(lái)說(shuō)，是一個(gè)新的技術(shù)運(yùn)用。[關(guān)鍵詞]Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；網(wǎng)絡(luò)信息；安全防范doi：[中圖分類(lèi)號(hào)]TP393 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A [文章編號(hào)]16730194（20xx）22002引 言世界是發(fā)展的，事物是不斷變化的，21世紀(jì)是一個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)顯得越來(lái)越重要。鑒于此，本文探討利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來(lái)控制網(wǎng)絡(luò)安全，以提高網(wǎng)絡(luò)信息安全度。通過(guò)使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，企業(yè)可以進(jìn)行復(fù)雜的操作，然后從網(wǎng)頁(yè)瀏覽記錄分析出自身企業(yè)的受關(guān)注度，并了解同行競(jìng)爭(zhēng)企業(yè)的詳細(xì)信息，尋找自身的不足。圖1為Web數(shù)據(jù)發(fā)掘技術(shù)工作流程。整體來(lái)說(shuō)，Web挖掘技術(shù)有兩種類(lèi)型，一是建立在人工智能模型的基礎(chǔ)上來(lái)實(shí)現(xiàn)，類(lèi)似于決策樹(shù)、分類(lèi)等；二是建立在統(tǒng)計(jì)模型基礎(chǔ)上來(lái)實(shí)現(xiàn)，類(lèi)似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自然計(jì)算法等。Web內(nèi)容挖掘指的是企業(yè)可以通過(guò)Web挖掘技術(shù)，自己從網(wǎng)上尋找對(duì)企業(yè)有用的信息資源，同時(shí)對(duì)后臺(tái)設(shè)置進(jìn)行監(jiān)控，減少某些重要交易內(nèi)容的丟失、泄露。由于其他企業(yè)也有同樣的Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，因此，企業(yè)也不能深入地去探索同行企業(yè)的內(nèi)部信息，但其通過(guò)該技術(shù)，可以分析其他企業(yè)的基本信息資源，然后整合出對(duì)自身有用的資源，從而制定企業(yè)市場(chǎng)戰(zhàn)略。我國(guó)企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)信息安全方面存在的問(wèn)題也逐步顯現(xiàn)，而網(wǎng)絡(luò)信息安全技術(shù)人才緊缺是較為明顯的一個(gè)問(wèn)題。目前，我國(guó)的計(jì)算機(jī)信息技術(shù)水平，在總體上還落后于其他很多國(guó)家，而在該方面的人才緊缺問(wèn)題，是目前一個(gè)很明顯的現(xiàn)象。 自身安全技術(shù)漏洞問(wèn)題除了人才緊缺，我國(guó)的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品自身還存在許多的安全技術(shù)漏洞。我國(guó)要想重新將自己的電子產(chǎn)品推向市場(chǎng)，就目前的形勢(shì)來(lái)看，還需要很大的努力，國(guó)民崇尚國(guó)外產(chǎn)品，不是為了標(biāo)榜自己的地位，更多的是國(guó)外產(chǎn)品的性能確實(shí)比我國(guó)的要好。網(wǎng)絡(luò)信息安全防范與Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的整合近幾年，網(wǎng)絡(luò)信息安全問(wèn)題一直是國(guó)民較為關(guān)注的一個(gè)話題，我國(guó)也在該方面加大了防范力度。網(wǎng)絡(luò)信息安全，關(guān)乎我國(guó)企業(yè)的發(fā)展，是企業(yè)重要資料不外漏的重要保護(hù)屏障，本文將網(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（見(jiàn)圖2），旨在提高網(wǎng)絡(luò)信息環(huán)境的安全度，提高我國(guó)網(wǎng)絡(luò)信息安全防范能力。首先，將存在于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)尋找出來(lái)，然后整合交給企業(yè)進(jìn)行分析，企業(yè)通過(guò)這些關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，分析提煉出對(duì)自己企業(yè)有用的信息，繼而制定企業(yè)戰(zhàn)略，防范風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)應(yīng)將所有的信息進(jìn)行綜合，然后按照一定的指標(biāo)分出類(lèi)別，并對(duì)這些不同類(lèi)別的信息進(jìn)行整理，方便后續(xù)的檢索。再次，使用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行聚類(lèi)分析。最后，利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，根據(jù)收集到的資源信息的不同點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)，分類(lèi)后根據(jù)這些不同點(diǎn)的特征，分析出對(duì)自身企業(yè)有用的信息。結(jié) 語(yǔ)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在給用戶帶來(lái)便利的同時(shí)，也給用戶的信息安全造成了極大的威脅，科技進(jìn)步，技術(shù)也在不斷進(jìn)步，為了使信息得到最大的保護(hù)，網(wǎng)絡(luò)信息的安全技術(shù)要隨著科技的進(jìn)步不斷發(fā)展，為互聯(lián)網(wǎng)的運(yùn)用提供一個(gè)完善安全的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。主要參考文獻(xiàn)[1][J].電子世界，20xx（12）.[2]趙炬紅，[J].福建茶葉，20xx（5）.[3]崔道江，陳琳，[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，20xx（6）.[4][J].微型電腦應(yīng)用，20xx（6）數(shù)據(jù)挖掘論文5通過(guò)對(duì)軟件數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)整理，在進(jìn)行缺陷軟件的排除工作以后，根據(jù)軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中的各種信息進(jìn)行全新的代碼編寫(xiě)。代碼編寫(xiě)完成以后開(kāi)發(fā)者會(huì)將這些代碼進(jìn)行版本的確認(rèn)，然后將正確有效的代碼實(shí)際應(yīng)用到適當(dāng)版本的軟件中去。存在缺陷的代碼往往會(huì)以缺陷報(bào)告的形式對(duì)開(kāi)發(fā)者予以說(shuō)明，由于缺陷報(bào)告的模糊性，常常會(huì)誤導(dǎo)開(kāi)發(fā)者，進(jìn)而造成程序設(shè)計(jì)混亂。同時(shí)，軟件開(kāi)發(fā)者在進(jìn)行代碼編寫(xiě)的過(guò)程中，需要對(duì)程序行為進(jìn)行準(zhǔn)確的理解，以此保證軟件內(nèi)文檔和注釋的準(zhǔn)確性。應(yīng)通過(guò)實(shí)施需求分析，將數(shù)據(jù)挖據(jù)逐漸演變成形式化、規(guī)范化的需求工程，在軟件開(kāi)發(fā)理念上，加強(qiáng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的重視，對(duì)軟件工程的架構(gòu)進(jìn)行演化性設(shè)計(jì)與創(chuàng)新，利用新技術(shù)，在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中添加敏捷變成與間件技術(shù)，由此，提高軟件編寫(xiě)水平。人工智能作為我國(guó)先進(jìn)生產(chǎn)力的重要表現(xiàn)，在實(shí)際應(yīng)用于軟件工程數(shù)據(jù)的挖掘工作時(shí)，應(yīng)該利用機(jī)器較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力與運(yùn)算能力，將數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及數(shù)據(jù)運(yùn)算通過(guò)一些較為成熟的方法進(jìn)行解決。通過(guò)分析我國(guó)傳統(tǒng)的軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試工作，在很多情況下，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試技術(shù)無(wú)法做到對(duì)發(fā)掘數(shù)據(jù)的全面評(píng)價(jià)與實(shí)際應(yīng)用研究，這一問(wèn)題致使相應(yīng)的軟件數(shù)據(jù)在被發(fā)掘出來(lái)以后無(wú)法得到有效地利用，進(jìn)而導(dǎo)致我國(guó)軟件開(kāi)發(fā)工作受到嚴(yán)重的抑制影響。同時(shí)，需要結(jié)合軟件用戶的體驗(yàn)評(píng)價(jià)，對(duì)挖掘出的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化的整理與分析，建立一整套嚴(yán)謹(jǐn)、客觀的服務(wù)體系，運(yùn)用CodeCity軟件，讓用戶在的體驗(yàn)過(guò)后可以對(duì)軟件進(jìn)行評(píng)價(jià)。綜上所述，由于軟件工程數(shù)據(jù)挖掘測(cè)試技術(shù)廣闊的應(yīng)用前景，我國(guó)相關(guān)部門(mén)已經(jīng)加大了對(duì)軟件技術(shù)的投資與開(kāi)發(fā)力度，當(dāng)下，國(guó)內(nèi)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了軟件工程的數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、模式識(shí)別等多種領(lǐng)域上的發(fā)展。筆者簡(jiǎn)要分析了計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 并集中闡釋了檔案信息管理系統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立和技術(shù)實(shí)現(xiàn)過(guò)程, 以供參考。計(jì)算機(jī)。1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)就是指在大量隨機(jī)數(shù)據(jù)中提取隱含信息, 并且將其整合后應(yīng)用在知識(shí)處理體系的技術(shù)過(guò)程。借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能建構(gòu)完整的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù), 滿足集成性、時(shí)變性以及非易失性等需求, 整和數(shù)據(jù)處理和冗余參數(shù), 確保技術(shù)框架結(jié)構(gòu)的完整性。企業(yè)在實(shí)際工作過(guò)程中, 往往會(huì)利用數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)預(yù)處理工具進(jìn)行數(shù)據(jù)定型和更新管理, 并且應(yīng)用聚類(lèi)分析模塊、決策樹(shù)分析模塊以及關(guān)聯(lián)分析算法等, 借助數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在數(shù)據(jù)庫(kù)體系建立中, 要適應(yīng)迭代式處理特征, 并且從用戶需求出發(fā)整合數(shù)據(jù)模型, 保證其建立過(guò)程能按照整體規(guī)劃有序進(jìn)行, 且能按照目標(biāo)和分析框架參數(shù)完成操作。其次, 要對(duì)日常工作中的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行集中的挖掘處理, 從根本上提高數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析的完整性。(2)檔案工作要利用數(shù)據(jù)分析和檔案用戶特征分析進(jìn)行分類(lèi)描述。 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)單元在設(shè)計(jì)過(guò)程中, 要針對(duì)不同維度建立相應(yīng)的參數(shù)體系和組成結(jié)構(gòu), 并且有效整合組成事實(shí)表的主鍵項(xiàng)目, 建立框架結(jié)構(gòu)。事實(shí)表是數(shù)據(jù)模型的核心單元, 主要是記錄相關(guān)業(yè)務(wù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的表, 能整合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的信息單元, 并且提升多維空間處理效果, 確保數(shù)據(jù)儲(chǔ)存過(guò)程切實(shí)有效。文書(shū)歸檔年份, 字段類(lèi)型Int, 字段為Gdyear_key。文書(shū)歸檔單位, 字段類(lèi)型Int, 字段為Gddw_key。(2)檔案管理中文書(shū)檔案卷數(shù)事實(shí)表:事實(shí)表主鍵, 字段類(lèi)型Int, 字段為Id。文書(shū)歸檔利用單位, 字段類(lèi)型Int, 字段為Dw_key。文書(shū)歸檔利用年份, 字段類(lèi)型Int, 字段為Dayear_key等[1]。首先, 要對(duì)模式的基礎(chǔ)性維度進(jìn)行分析并且制作相應(yīng)的表, 主要包括檔案維表、利用方式維表等。最后, 要集中判定數(shù)據(jù)庫(kù)工具, 保證數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)在客戶管理工作方面具備一定的優(yōu)勢(shì), 集中制訂商務(wù)智能解決方案, 保證集成環(huán)境的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建模的效果, 真正提高數(shù)據(jù)抽取以及轉(zhuǎn)換工作的實(shí)際水平。 多維數(shù)據(jù)模型建立單元在檔案多維數(shù)據(jù)模型建立的過(guò)程中, 相關(guān)技術(shù)人員要判定聯(lián)機(jī)分析處理項(xiàng)目和數(shù)據(jù)挖掘方案, 整合信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)視圖、維度參數(shù)以及屬性參數(shù)等, 保證具體單元能發(fā)揮其實(shí)際作用, 并且真正發(fā)揮檔案維表的穩(wěn)定性、安全性?xún)?yōu)勢(shì)。一方面, 能追加有效的數(shù)據(jù), 保證數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)信息的基本質(zhì)量, 也能追加時(shí)間判定標(biāo)準(zhǔn), 能在實(shí)際操作中減少掃描整個(gè)表浪費(fèi)的時(shí)間, 從根本上提高實(shí)際效率。并且也能同時(shí)修改數(shù)據(jù), 維護(hù)檔案撤出和檔案追加的動(dòng)態(tài)化處理效果。在維表管理工作中, 檔案參數(shù)和數(shù)據(jù)的安全穩(wěn)定性十分關(guān)鍵, 由于其不會(huì)隨著時(shí)間的推移出現(xiàn)變化, 因此, 要對(duì)其進(jìn)行合理的處理和協(xié)調(diào)。對(duì)于這種改變, 需要借助新維生成的方式進(jìn)行處理, 從而保證不同維表能有效連接, 整合正確數(shù)據(jù)的同時(shí), 也能對(duì)事實(shí)表外鍵進(jìn)行分析[2]。另外, 在數(shù)據(jù)表和文書(shū)等基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型建立的基礎(chǔ)上, 要按照規(guī)律制定具有個(gè)性化的主動(dòng)性服務(wù)機(jī)制。在進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則強(qiáng)度分析時(shí), 要結(jié)合支持度和置信度等系統(tǒng)化數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合衡量。若是兩者出現(xiàn)的概率并不大, 則證明兩者之間的關(guān)聯(lián)度較低。另外, 在分析置信度時(shí), 利用Confidence(A→B)=(A|B), 也能有效判定兩者之間的關(guān)系。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法除了要對(duì)檔案的實(shí)際內(nèi)容進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)庫(kù)建構(gòu), 也要對(duì)其利用情況進(jìn)行判定, 目前較為常見(jiàn)的利用率分析算法就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法, 其借助數(shù)據(jù)分類(lèi)系統(tǒng)判定和分析數(shù)據(jù)對(duì)象。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法類(lèi)似于人腦系統(tǒng)的運(yùn)行結(jié)構(gòu), 能建立完整的信息處理單元, 并且能夠整合非線性交換結(jié)構(gòu), 確保能憑借歷史數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算模型和分類(lèi)體系展開(kāi)深度分析[3]。尤其是檔案使用者在對(duì)檔案具體特征進(jìn)行差異化分析的過(guò)程中, 能結(jié)合不同的元素對(duì)具體問(wèn)題展開(kāi)深度調(diào)研。在差異化訓(xùn)練體系中, 要對(duì)數(shù)據(jù)集合中的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)化分析以及處理, 確保構(gòu)建要求能適應(yīng)數(shù)據(jù)挖掘的基本結(jié)構(gòu)[4]。另一方面, 在檔案收集管理工作中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù), 主要是對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析, 結(jié)合基本結(jié)果建立概念模型, 保證模型以及測(cè)試樣本之間的比較參數(shù)符合標(biāo)準(zhǔn), 從而真正建立更加系統(tǒng)化的分類(lèi)框架體系。并且, 數(shù)據(jù)庫(kù)的建立, 也能節(jié)省經(jīng)費(fèi)和設(shè)備維護(hù)成本, 真正實(shí)現(xiàn)數(shù)字化全面發(fā)展的目標(biāo), 促進(jìn)檔案信息管理工作的長(zhǎng)效進(jìn)步。其中機(jī)器學(xué)習(xí)算法就是一則典型案例——作為一種新型的算法, 其廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)之中。關(guān)鍵詞：學(xué)習(xí)算法。定位。移動(dòng)終端定位技術(shù)由來(lái)已久, 其主要是利用各種科學(xué)技術(shù)手段定位移動(dòng)物體的精準(zhǔn)位置以及高度。隨著通信網(wǎng)絡(luò)普及, 移動(dòng)終端定位技術(shù)的發(fā)展也得到了一些幫助, 使得其定位的精準(zhǔn)度和速度都得到了全面的優(yōu)化和提升。在工作中我選取機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)定位技術(shù)加以改進(jìn), 取得了不錯(cuò)的效果, 但也遇到了許多問(wèn)題, 例如:使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)進(jìn)行精準(zhǔn)定位暫時(shí)無(wú)法滿足更大的區(qū)域要求, 還有想要利用較低的設(shè)備成本, 實(shí)現(xiàn)得到更多的精準(zhǔn)定位的要求比較困難。數(shù)據(jù)挖掘概述數(shù)據(jù)挖掘又名數(shù)據(jù)探勘、信息挖掘。數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)指的就是在大量的數(shù)據(jù)中