python数据挖掘技术及应用论文选题如下：1、基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现。2、基于MapReduce的气候数据的分析。3、基于概率图模型的蛋白质功能预测。4、基于第三方库的人脸识别系统的设计与实现。5、基于hbase搜索引擎的设计与实现。6、基于Spark-Streaming的黑名单实时过滤系统的设计与实现。7、客户潜在价值评估系统的设计与实现。8、基于神经网络的文本分类的设计与实现。
这其实并不难，首先在设计题目时，不要过于笼统广泛，要多从自身的角度出发，要结合你们当前所处的生活环境、城市等进行思考，从中找出其中一个点进行扩展，千万不要涉及的太大，那样就没有突出点。然后就是在确定要做具体点的时候，还要在自己的设计中添加一个相对新颖的功能，最重要还是要和你的导师多走动走动，商量你自己设计的项目，寻求一些比较擅长的同学的帮助，实在搞不定的时候，就只能找别人代做了，但你要先了解行情，避免自己踩坑，详情可以找六月雪毕业设计咨询，那里的质量都是不错的
怎么写计算机毕业论文?学术堂来告诉你:(1)用心选题:毕业论文的选题,一是可以选择导师给出的题目,二是在导师的同意下自己定一个题目.我选了导师给的题目后,就去和导师交流.当时林老师和我说她给出的题目范围较广,要我自己去查阅相关资料、书籍、前人的研究等,把题目外延缩小,再进行写作.我便查阅知网、图书馆还有自己购买的关于物业管理人的书籍文献,进行前期论文写作工作,最后,经过考量,决定写--论物业管理人安全保障义务的限度这一题目,原因有三:一是因为物业管理还算是新兴制度,理论研究较少;二是因为法律对这一方面关注较少;三是因为这一类型的案件纠纷时有发生,且我们生活密切相关.(2)搭建框架:列文章提纲, 搭好框架之后,填充内容.一是自己有想法,这是学术界最鼓励的创新思维;二是站在巨人的肩膀上,总结前人的工作,再提出更优的、更适合的观点.无论是哪一种,都要求论文写作者要有大量的知识储备,最起码是针对你所写的这一题目,需要有知识储备作为根基,否则是不可能写出好文章的,基础不牢,地动山摇就是这个道理.(3)完善细节:首先按照学院的论文写作格式的要求进行排版,不能要求用尾注标注的,你用了脚注,或其他诸如此类的问题.其次文章写作完成后还须仔细通读,确保没有低级错误,如错字、重复等.
学术堂手把手得来教你如何写出一篇计算机专业的毕业论文:首先是选题,一般老师都会提供若干个选题给你选,其中必然包括几个"XX系统的设计与开发",这样的选题就是符合我们前面的假设和预想的.盘他!假设我现在选了一个题目是"基于SSM的XX网上商城的设计与开发".选完题目就面临着一个问题:是先做开发还是先写文章,或者是一边写一边开发.我的建议是一边写一边开发.原因是:开发的过程是需要写一些文案的,比如需求分析、数据库的表结构的关系、整个系统的交互逻辑等等.而这些文案是可以出现在我们的论文当中的.那接下来就说一下如何开发和写文论,当然某些开发过程我只能粗略的说一下.1.摘要:这是所有论文的第一个小title,说他恶心有时候也恶心,说他简单也是蛮简单的.那么这一部分究竟是要写什么的?由于这一部分需要展现出做这个系统的必要性、开发这个系统的实现方式、系统的功能和系统的作用.所以可以这样写:?随着中国经济的高速发展以及网络技术的普及,互联网的技术得到全面的发展,中国的各行各业都在互联网的影响下发生了变革.互联网的快速发展催生了许多产业,其中最具代表性的便是电子商务,电子商务使得企业和客户的营销关系由实体店销售准换为网络电子商务营销.马云曾说:"让天底下没有难做的生意",越来越多的店家选择在网上开店,使得交易不再限制于天南地北,同时也大大降低了店家的经营成本,在提高收益的同时,也方便了客户,本课题正式在这种背景下应运而生.本课题介绍了"基于SSM的XX网上商城"的开发环境、需求分析、界面设计和数据库设计以及涉及到的框架.本系统采用了B/S架构,使用了Java、HTML、JS等语言,使用了主流的后台开发框架SSM(spring+springMVC+Mybatis),以及采用了开源的轻量级数据库Mysql进行开发,为网络商城提供了前端展示和后台管理的模块,实现了注册、登录以及购物等主要功能,为消费者提供了便捷快速的购物体验,以及为提高了店家的销售效率.关键字:网上商城,SSM,Java,HTML,JS,MySQL(关键字一般就是把摘要中提及到的关键性技术提取出来,让阅读者一目了然,知道哪些是重点)Abstract:......(英文摘要建议谷歌翻译,然后把明显错误的地方修改一下即可)2.第一章:引言这一部分也是比虚的,其实随便扯一扯就可以了,一般包含以下几部分1.背景2.研究内容.其中背景主要讲一些关于社会发展的趋势导致了一些什么问题,而这些问题又应该如何去解决,多说几句,写到两三百字即可.研究内容就是针对上述的背景我们如何进行改进.细心的同学可能会说,感觉跟摘要有些重复.是的!这两部分内容其实是挺重复的,但是没关系,不过不要使用完完全全一样的话去描述,因为最后论文查重的时候会对文章自引用进行查重的.这一部分也是三五百字即可.3.第二章:系统的开发技术介绍这一部分是需要我们在正式开发之前做好的技术调研,然后对这一部分的技术进行详细的介绍.这一部分我不可能细讲,因为内容太多了,而且对于不同的项目有不同的内容,在查阅资料的过程也是提升技术的一个重要的环节,你可以真真切切的了解到开发一个工程是需要哪方面的知识,因此我就对我所选的这个课题应该使用到的技术栈进行一下介绍,也算是抛砖引玉,各位同学可以根据自己的实际情况进行撰写.开发不同的系统虽然涉及到的业务逻辑不同,处理方式也千差万别,但是本质上都是一样的,都是前端界面通过服务器跟数据库进行数据交互的一个过程,涉及到的内容也无非就是前端、后台和服务器.但是有一个需要注意的点,就是不要把HTML、JAVA等使用的语言介绍也给堆在这里,老师没细看还好,细看还是会显得太水字数了,记住,写工程性的课题不怕没字数.那问题来了,语言介绍不给写那应该些什么呢?应该写涉及到的框架、使用的工具.这些就够了,随随便便就几千字了.下面举例简单说明一下.a. 前端强调一下,不要把HTML、CSS等一下前端的规范展开来写,可以轻描淡写,但篇幅不能过多.这里可以写前端框架的使用,比如使用npm管理包(可以介绍一下npm以及在工程中的使用)、vue的使用(同样可以介绍vue框架以及应用)、element(element以及使用他的好处)等等.也希望同学在做毕设的过程中要真的去了解这些技术并且去使用它,相信我,看完再去用你的技术会有质的飞跃.b. 后台这一部分是重点,对于本课题来说,标题就写了是基于SSM的.对于这个java框架并不熟悉的同学来说建议先去查一下资料,而且很多同学会有疑问,使用技术框架的目的就是为了让开发更加的便捷和快速,但是为什么我们自己在开发的过程中会感觉好像变得更加复杂?很负责任的告诉你,是正常的.因为框架不仅会帮我们封装好一些常用的方法,而且会考虑到更新迭代以及代码可读性等等的一系列的问题,某些规定和配置我们之所以没有感受到他的好处是因为这种校园内的开发并不涉及生产问题,也不会有很多的更新迭代,更加不会考虑到代码的可读性.例如spring的工厂,一开始使用的时候很多同学会觉得为什么我new一个类的时候还要去改配置文件,直接new不香吗?直接new是很香,但是你考虑到真正去工作的时候,假设你要改类的一些关系的时候,还要去改代码,当工程一大,代码去哪里找呢?一个一个文件看吗?显然是非常不可取的,效率非常低,这个时候配置文件的优势就发挥出来了,直接修改配置文件,不需要更改代码,耦合性也大大的降低.好像跑题了,说了这么多就告诉同学们,要沉住气,理解框架这样设计背后的原因,对大家自身技术的提高非常的有帮助!那这一部分我们就可以介绍spring(包括spring的IOC、spring的工厂、spring的AOP等等,并且可以在论文中强调如何应用到我们的系统当中)、springMVC(这一部分可以讲解srpingMVC作为一个连接前端和数据库的工具在实际工作过程中的具体流程,也可以讲述springMVC的分层的概念以及如何应用)、Mybatis(包括跟JDBC的关系、mybatis依赖的配置、使用到的接口、动态代理、一级缓存和二级缓存以及延迟加载等等的一些技术问题)c. 服务器和数据库这一部分可以介绍一下用来搭建服务器的工具和所使用的数据库.假设你是使用了云服务器来搭建了,可以详细介绍一下云服务器的搭建过程包括防火墙、端口等等内容.一般服务器使用tomcat进行搭建,可以把tomcat介绍一下并且介绍一下tomcat是如何监听和解析用户请求的具体流程.一般小型的项目采用MySQL作为数据库,可以详细说一下选择MySQL的原因,比如相对于Oracle的好处.可以介绍一下MySQL数据库的一些特点包括分页、是否支持事务等等.4.第三章:需求分析这一部分是针对具体的业务场景来分析需要开发哪些功能,这一部分可以让你感受一下产品经理的职责,只不过不需要跟程序员对接,因为你自己就是程序员哈哈.一般来说分成两部分就可以了,一部分是对于前端的业务流程,另一部分就是后台服务器的业务流程,可以使用一些软件来绘画流程图,想图个方便可以直接使用word自带的图形进行编写,也不至于难看,就比较简约.想做的好看点的话个人推荐使用xmind,非常简单,可以快速做出美观的流程图.如果没有什么思路,那前端就按照着使用者的逻辑去写,比如用户需要注册、登录、找回密码、购物、退货等操作,那后端就对应着这些前端逻辑需要有相应的业务处理.个人感觉这一部分比较好写,就不再赘述.5.第四章:系统的设计和实现这一部分可以挑选一些有代表性的功能出来细讲,有些同学可能会有疑问,论文可不可以贴代码呢?答案是可以的.但是我个人的建议是贴伪代码,不要把你写的长篇大论的代码全部放进去,不好看而且逻辑混乱,应该做的是把代码抽取为伪代码,贴代码的目的是为了让阅读者清晰地读懂你是如何实现这个功能的,他并不会在意你的语法你的命名.下面列举若干个可以写的内容,并不限于此.a. SSM框架的整合.如何使用Spring来整合并且管理SpringMVC和. 客户登录状态保存的实现.这一部分可能会涉及到cookies,sessions以及http报文解析等等,都可以详解.c. 后台商品管理的功能.这一部分可以根据管理员的后台管理功能进行描写.d. 商品搜索功能.可以涉及到数据库的模糊搜索.e. 数据库表格的设计.可以体现数据库表格设计的时候如何遵守三范式.f. 可以写在开发过程中遇到的一些疑难杂症.g. 可以写开发过程中使用到的一些比较具有亮点的语言特性.比如java的多线程、lambda表达式.又比如实现注册功能的时候使用的正则表达式.……等等数不胜数.6.第五章:运行结果这一部分非常好写了.截取一些关于你的系统的界面并且介绍一下功能,尽量说详细点,就ok了.7.第六章:总结以及展望这一部分也是比较水的一部分,但是也希望同学们认真写一写.可以写一下你开发这个项目的过程中学习到了什么,可以是XX技术,也可以是艰苦奋斗的精神…….展望可以写有望发展成另外一个淘宝……开玩笑开玩笑,总之劈里啪啦凑个几百字即可.8.参考文献把你开发过程中参考过的文章、论文贴进去之后,往往会发现参考文献不够,太少了!那怎么办呢?那就贴一些关于使用的技术的文章或者参考手册咯,虽然大部分是没看过的,但是还是希望大家可以多少看一看(正义之气跃然纸上).去知网查找参考文章然后添加到你的参考文献是非常方便的,只需要找到对应的文章并且选择"引用"功能,即可自动生成引用的文字,直接复制到你的论文中.9.致谢第一步,感谢你的导师,感谢你的院领导,感谢你的校领导.说的好听后可能答辩的时候不会太为难你……然后你要感谢你的家人你的舍友你的朋友或者是你家的狗(开玩笑),都可以的,这一部分又轻轻松松两百字.
您好，专业写作本科、硕士、博士毕业论文，信誉保证，包修改，希望我的回答对您有帮助，望采纳！！！
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 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。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.
计算机论文题目
随着大科学时代的到来及科技水平的高速发展，计算机科学与技术已经渗透到我国经济、社会的各个领域，这些都有利于全球经济的发展，还极大地推动了社会的进步，
1、基于物联网的煤矿井下监测网络平台关键技术研究
2、基于抽象状态自动机和π演算的UML动态语义研究
3、基于多种数据源的中文知识图谱构建方法研究
4、基于矩阵化特征表示和Ho-Kashyap算法的分类器设计方法研究
5、基于博弈论的云计算资源调度方法研究
6、基于合约的泛型Web服务组合与选择研究
7、本体支持的Web服务智能协商和监测机制研究
8、基于神经网络的不平衡数据分类方法研究
9、基于内容的图像检索与推荐技术研究
10、物联网技术及其在监管场所中的应用
11、移动图书馆的研发与实现
12、图书馆联机公共目录查询系统的研究与实现
13、基于O2O模式的外卖订餐系统
14、网络时代个人数据与隐私保护的调查分析
15、微信公众平台CMS的设计与实现
16、环保部门语义链网络图形化呈现系统
17、BS结构计量信息管理系统设计与研究
18、基于上下文的天然气改质分析控制系统的设计与实现
19、基于增量学习和特征融合的多摄像机协作监控系统目标匹配方法研究
20、无线自组网络密钥管理及认证技术的研究
21、基于CDMI的云存储框架技术研究
22、磨损均衡在提高SSD使用寿命中的应用与改进
23、基于.NET的物流管理软件的设计与实现
24、车站商铺信息管理系统设计与实现
25、元数据模型驱动的合同管理系统的设计与实现
26、安睡宝供应与销售客户数据管理与分析系统
27、基于OpenCV的人脸检测与跟踪算法研究
28、基于PHP的负载均衡技术的研究与改进
29、协同药物研发平台的构建及其信任机制研究
30、光纤网络资源的智能化管理方法研究
31、基于差异同步的云存储研究和实践
32、基于Swift的云存储产品优化及云计算虚拟机调度算法研究
33、基于Hadoop的重复数据删除技术研究
34、中文微博情绪分析技术研究
35、基于协议代理的内控堡垒主机的设计与实现
36、公交车辆保修信息系统的研究与设计
37、基于移动互联网的光纤网络管理系统设计与开发
38、基于云平台的展馆综合管理系统
39、面向列表型知识库的组织机构实体链接方法研究
40、Real-time Hand Gesture Recognition by Using Geometric Feature
41、基于事件的社交网络核心节点挖掘算法的研究与应用
42、线性判别式的比较与优化方法研究
43、面向日志分类的蚁群聚类算法研究
44、基于决策树的数据挖掘技术在电信欠费管理中的应用与研究
45、基于信任关系与主题分析的微博用户推荐技术
46、微博用户兴趣挖掘技术研究
47、面向多源数据的信息抽取方法研究
48、基于本体约束规则与遗传算法的BIM进度计划自动生成研究
49、面向报关行的通关服务软件研究与优化
50、云应用开发框架及云服务推进策略的研究与实践
51、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响
52、空中交通拥挤的识别与预测方法研究
53、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究
54、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究
55、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究
56、机器人认知地图创建关键技术研究
57、Web服务网络分析和社区发现研究
58、基于球模型的三维冠状动脉中心线抽取方法研究
59、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究
60、传感器网络关键安全技术研究
61、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究
62、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究
63、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析
64、电信机房综合管控系统设计与实现
65、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究
66、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用
67、一种智能力矩限制器的设计与研究
68、移动IPv6切换技术的研究
69、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究
70、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究
71、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现
72、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究
73、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究
74、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究
75、基于AUV的UWSN定位技术的研究
76、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究
77、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究
78、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现
79、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究
80、PRAM模型应用于同步机制的研究
81、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究
82、云存储系统中副本管理机制的研究
83、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究
84、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究
85、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化
86、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究
87、融入隐私保护的特征选择算法研究
88、济宁一中数字化校园系统的设计与实现
89、移动合作伙伴管理系统的设计与实现
90、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用
91、基于语义的领域信息抽取系统
92、基于MMTD的图像拼接方法研究
93、基于关系的垃圾评论检测方法
94、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用
95、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发
96、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究
97、位置可视化方法及其应用研究
98、DIVA模型中定时和预测功能的研究
99、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究
100、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究
101、复杂网络社区发现方法以及在网络扰动中的影响
102、空中交通拥挤的识别与预测方法研究
103、基于RTT的端到端网络拥塞控制研究
104、基于体系结构的无线局域网安全弱点研究
105、物联网中的RFID安全协议与可信保障机制研究
106、机器人认知地图创建关键技术研究
107、Web服务网络分析和社区发现研究
108、基于球模型的`三维冠状动脉中心线抽取方法研究
109、认知无线网络中频谱分配策略的建模理论与优化方法研究
110、传感器网络关键安全技术研究
111、任务关键系统的软件行为建模与检测技术研究
112、基于多尺度相似学习的图像超分辨率重建算法研究
113、基于服务的信息物理融合系统可信建模与分析
114、电信机房综合管控系统设计与实现
115、粒子群改进算法及在人工神经网络中的应用研究
116、污染源自动监控数据传输标准的研究与应用
117、一种智能力矩限制器的设计与研究
118、移动IPv6切换技术的研究
119、基于移动Ad hoc网络路由协议的改进研究
120、机会网络中基于社会关系的数据转发机制研究
121、嵌入式系统视频会议控制技术的研究与实现
122、基于PML的物联网异构信息聚合技术研究
123、基于移动P2P网络的广播数据访问优化机制研究
124、基于开放业务接入技术的业务移动性管理研究
125、基于AUV的UWSN定位技术的研究
126、基于隐私保护的无线传感网数据融合技术研究
127、基于DIVA模型语音生成和获取中小脑功能及其模型的研究
128、无线网络环境下流媒体传送技术的研究与实现
129、异构云计算平台中节能的任务调度策略研究
130、PRAM模型应用于同步机制的研究
131、云计算平台中虚拟化资源监测与调度关键技术研究
132、云存储系统中副本管理机制的研究
133、嵌入式系统图形用户界面开发技术研究
134、基于多维管理的呼叫中心运行系统技术研究
135、嵌入式系统的流媒体播放器设计与性能优化
136、基于组合双向拍卖的云资源调度算法的研究
137、融入隐私保护的特征选择算法研究
138、济宁一中数字化校园系统的设计与实现
139、移动合作伙伴管理系统的设计与实现
140、黄山市地税局网络开票系统的设计与应用
141、基于语义的领域信息抽取系统
142、基于MMTD的图像拼接方法研究
143、基于关系的垃圾评论检测方法
144、IPv6的过渡技术在终端综合管理系统中的实现与应用
145、基于超声波测距与控制的运动实验平台研发
146、手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型的研究
147、位置可视化方法及其应用研究
148、DIVA模型中定时和预测功能的研究
149、基于蚁群的Ad Hoc路由空洞研究
150、基于定向天线的Ad Hoc MAC协议的研究
前段时间国际权威市场分析机构IDC发布了《中国人工智能软件及应用(2019下半年)跟踪》报告。在报告中，美林数据以11%的市场份额位居中国机器学习开发平台市场榜眼，持续领跑机器学习平台市场。在此之前，2019年IDC发布的《IDC MarketScape™：中国机器学习开发平台市场评估》中，美林数据就和BAT、微软、AWS等知名一线厂商共同跻身领导者象限，成为中国机器学习开发平台市场中的领导企业之一。
以上都是对美林数据Tempo人工智能平台（简称：TempoAI）在机器学习开发平台领域领先地位的认可，更说明美林数据在坚持自主创新、深耕行业应用道路上的持续努力，得到了业界的广泛认可，并取得了优异成绩。
点此了解详情
Tempo人工智能平台（TempoAI）为企业的各层级角色提供了自助式、一体化、智能化的分析模型构建能力。满足用户数据分析过程中从数据接入、数据处理、分析建模、模型评估、部署应用到管理监控等全流程的功能诉求；以图形化、拖拽式的建模体验，让用户无需编写代码，即可实现对数据的全方位深度分析和模型构建。实现数据的关联分析、未来趋势预测等多种分析，帮助用户发现数据中隐藏的关系及规律，精准预测“未来将发生什么”。
产品特点：
1 极简的建模过程
TempoAI通过为用户提供一个机器学习算法平台，支持用户在平台中构建复杂的分析流程，满足用户从大量数据（包括中文文本）中挖掘隐含的、先前未知的、对决策者有潜在价值的关系、模式和趋势的业务诉求，从而帮助用户实现科学决策，促进业务升级。整个分析流程设计基于拖拽式节点操作、连线式流程串接、指导式参数配置，用户可以通过简单拖拽、配置的方式快速完成挖掘分析流程构建。平台内置数据处理、数据融合、特征工程、扩展编程等功能，让用户能够灵活运用多种处理手段对数据进行预处理，提升建模数据质量，同时丰富的算法库为用户建模提供了更多选择，自动学习功能通过自动推荐最优的算法和参数配置，结合“循环行”功能实现批量建模，帮助用户高效建模，快速挖掘数据隐藏价值。
2 丰富的分析算法
TempoAI集成了大量的机器学习算法，支持聚类、分类、回归、关联规则、时间序列、综合评价、协同过滤、统计分析等多种类型算法，满足绝大多数的业务分析场景；支持分布式算法，可对海量数据进行快速挖掘分析；同时内置了美林公司独创算法，如视觉聚类、L1/2稀疏迭代回归/分类、稀疏时间序列、信息抽取等；支持自然语言处理算法，实现对海量文本数据的处理与分析；支持深度学习算法及框架，为用户分析高维海量数据提供更加强大的算法引擎；支持多种集成学习算法，帮助用户提升算法模型的准确度和泛化能力。
3 智能化的算法选择
TempoAI内置自动择参、自动分类、自动回归、自动聚类、自动时间序列等多种自动学习功能，帮助用户自动选择最优算法和参数，一方面降低了用户对算法和参数选择的经验成本，另一方面极大的节省用户的建模时间成本。
4 全面的分析洞察
为了帮助用户更好、更全面的观察分析流程各个环节的执行情况， TempoAI提供了全面的洞察功能，通过丰富详实的洞察内容，帮助用户全方位观察建模过程任意流程节点的执行结果，为用户开展建模流程的改进优化提供依据，从而快速得到最优模型，发现数据中隐含的业务价值。
5 企业级的成果管理与应用能力
挖掘分析成果，不仅仅止步于模型展示，TempoAI全面支撑成果管理与应用，用户在完成挖掘流程发布后，可基于成果构建服务或调度任务等应用，在成果管理进行统一分类及管理，可根据业务需求选择应用模式：调度任务、异步服务、同步服务、流服务及本地化服务包，满足工程化的不同诉求。提供统一的成果分类统计、在线数量变化趋势、日活跃数量变化趋势、调用热度、失败率排名等成果统计功能，同时提供所有服务的统一监测信息，包括服务的调用情况及运行情况。帮助用户高效便捷的管理成果、利用成果及监测成果。
6 完善的断点缓存机制
TempoAI提供节点的断点缓存机制，包括开启缓存、关闭缓存、清除缓存、从缓存处执行、执行到当前节点、从下一个节点开始执行等功能，为用户在设计端调试建模流程提供了高效便捷的手段，显著提升用户的建模效率。
7 灵活的流程版本及模型版本管理机制
为了方便用户更好的对多次训练产生的挖掘流程和模型进行管理，平台提供了流程版本及模型版本管理功能，支持用户对流程的版本及模型的版本进行记录和回溯，满足用户对流程及模型的管理诉求，提升用户建模体验。
8 跨平台模型迁移及融合能力
TempoAI平台支持PMML文件的导入和导出功能，可以实现跨平台模型之间的迁移和融合，利于用户进行历史模型的迁移，实现用户在不同平台的模型成果快速共享，提升成果的复用性。
9 丰富的行业应用案例
TempoAI支持应用模板功能，针对不同行业的痛点内置了丰富的分析案例，“案例库”一方面为用户学习平台操作和挖掘分析过程提供指导，另一方面可以为用户提供直接或间接的行业分析解决方案。
10 流数据处理功能
TempoAI提供流数据处理功能，包括kafka输入（流）、kafka输出（流）、SQL编辑（流）、数据连接（流）、数据水印（流），满足用户对实时流数据进行处理的需求。
11 一键式建模能力
TempoAI支持一键式建模功能，用户只需输入数据，该功能可以自动完成数据处理、特征工程、算法及参数选择及模型评估等环节。节省了用户AI建模的时间，提升了建模效率。让用户将有限的精力更多的关注到业务中，将建模工作交给平台，从而进一步降低AI建模的门槛。
比如SQL Server。
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
来推荐一个最新的敏捷BI工具，叫DataFocus。它采用自然语言分析处理，运用搜索问答式的交互方式，更贴合用户使用习惯，并在使用中运用AI智能去辅助用户对数据进行探索。轻量建模、数据直连、灵活交互，性价比更高、上线更快、使用更方便、价值更大。基于大数据前提的数据处理技术，列存储、内存计算等支持对TB级的数据实现秒级响应，能交互式分析，上钻下钻挖掘数据。以无IT背景业务人员为目标用户，当然数据分析师也一样能用，而且可以更关注于问题本身，略去以前繁重的编程过程。不需要IT人员进行事先建模，可在分析过程中灵活调整以及自动建模，提升分析的效率从而提升企业决策的洞察力和及时性。他们的官网可以申请试用，有兴趣可以去试试。
数据挖掘不能作为硕士毕业论文的。写纯粹的数据挖掘算法类的论文是不行的,不过可以将数据挖掘应用到某一个系统中,写数据挖掘的应用,这个应该是可以的。
能。专硕是专业型硕士的简称，属于学位类型的一种。专硕毕业论文就是专业型硕士在毕业前写的毕业论文。文献内容可以是中文或者英文，很多博士生毕业论文、硕士生毕业论文通常对自己的研究很有帮助，很适合作为参考文献。专硕毕业论文能写文献数据挖掘。数据挖掘指的是在大型的数据库中对有价值的信息知识进行获取，属于 一种先进的数据信息模式。
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
数据挖掘不能作为硕士毕业论文的。写纯粹的数据挖掘算法类的论文是不行的,不过可以将数据挖掘应用到某一个系统中,写数据挖掘的应用,这个应该是可以的。
数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文
【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。
【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术
随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。
1数据挖掘技术应用存在的问题
信息数据自身存在的复杂性
软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。
在评价标准方面缺乏一致性
数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。
2数据挖掘技术在软件工程中的应用
数据挖掘执行记录
执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。
漏洞检测
系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.
开源软件
对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。
版本控制信息
为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。
3数据挖掘在软件工程中的应用
关联法
该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。
分类方法
该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。
聚类方法
该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。
4数据挖掘在软件工程中的应用
对克隆代码的数据挖掘
在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。
软件数据检索挖掘
该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。
①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。
②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。
③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。
应用于设计的三个阶段
软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。
面向项目管理数据集的挖掘
软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。
5结束语
软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。
参考文献
[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.
[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.
[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.
数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文
摘要： 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。
关键词： 数据挖掘; 技术; 应用;
引言: 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。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。
一、数据挖掘概述
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。
二、数据挖掘的基本过程
(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。
三、数据挖掘方法
1、聚集发现。
聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群, 并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。
2、决策树。
这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。
四、数据挖掘的应用领域
市场营销
市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。
金融投资
典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。
结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。
参考文献
[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.
[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.