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.
关联规则挖掘吧,我刚做完相关的论文.用的是SQL Server2005中的智能挖掘平台.介绍一本书给你看下,就是图片里的那本书.里面有完整的使用sql server数据挖掘的过程.写论文十分辛苦,但一定会有收获!加油!
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）.
青杨学姐”自己参加过的数学建模竞赛实在是太多了，于是就有了这篇超全的“数学建模竞赛经验汇总”，把我们能想到的都来和大家分享一下：将参加的竞赛，按照获奖难度（我自己比赛的感受）从高到底进行了汇总：主要是汇总归纳，各类比赛信息每年通知会有变动，以官方公布为主。一、数学建模竞赛概要1.数学建模和数学建模比赛：首先说一下什么叫数学建模，数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。其实根据这段解释来说数学建模的本质：其实就是用数学模型和计算来解决实际的问题。而数学建模比赛呢，其实就是主办方给参赛队题目（一般都是现实中的问题），让你通过数学建模的方式来解决这些实际问题。根据你的方案来评选出相应的获奖等级。2.关于组队：数学建模类的比赛一般都是3人成队，1名指导教师（很多学校的指导教师就是挂名）。常见的组合是1人负责模型建立，1人负责数据处理，1人负责写论文。但这样的组合其实大多数都是混个奖。一般来说，真正厉害的队伍每个人都可以进行模型建立和算法实现，写代码的。看你的水平如何，根据要达到的目标进行组队。这里要提一下，找队友一定要找靠谱负责任的（适用于任何比赛）。我第一次做建模就是一个队友吹的神乎其神，我自己也不懂以为抱了大腿。结果正式比赛发现什么都不会。那次我直接把我队友踢了，自己独立完成的。3.其余数学建模的比赛：除去我参加过的（文中写到的这些比赛），给大家列举一些其他的比赛供参考：（1）中青杯全国大学生数学建模竞赛（2）MathorCup高校数学建模挑战赛（3）“泰迪杯”全国数据挖掘挑战赛（4）“数维杯”全国大学生数学建模竞赛（5）“登峰杯”全国中学生学术科技创新大赛：面向中学生二、“认证杯”数学中国数学建模网络挑战赛很多人把这类机构组织的竞赛称为野赛。虽然不是什么大规模的全国赛事。但是我在此还是要提醒一下大家：当你什么也没有的时候可不要眼高手低。尤其很多都不是数理专业的同学，什么也不会上来做国赛你就能获奖？要不你天赋极高，要不就是有大神带。
关联规则挖掘吧,我刚做完相关的论文.用的是SQL Server2005中的智能挖掘平台.介绍一本书给你看下,就是图片里的那本书.里面有完整的使用sql server数据挖掘的过程.写论文十分辛苦,但一定会有收获!加油!
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.
1、美国数学建模竞赛（MCM/ICM）每年2月份左右 美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM)由美国数学及其应用联合会主办，是唯一的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛。赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全、等众多领域。竞赛要求三人(本科生)为一组，在四天时间内，就指定的问题完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作，体现了参赛选手研究问题、解决方案的能力及团队合作精神。为现今各类数学建模竞赛之鼻祖。 2、全国大学生数学建模竞赛（CUMCM）每年9月份 全国大学生数学建模竞赛是全国高校规模最大的课外科技活动之一。该竞赛每年9月（一般在上旬某个周末的星期五至下周星期一共3天，72小时）举行，竞赛面向全国大专院校的学生，不分专业（但竞赛分本科、专科两组，本科组竞赛所有大学生均可参加，专科组竞赛只有专科生（包括高职、高专生）可以参加）。同学可以向该校教务部门咨询，如有必要也可直接与全国竞赛组委会或各省（市、自治区）赛区组委会联系。 3、中国研究生数学建模竞赛（研究生） 每年9月份 全国研究生数学建模竞赛（National Post-Graduate Mathematical Contest in Modeling）是“全国研究生创新实践系列活动”的主题赛事之一，由教育部学位与研究生教育发展中心主办。搭建有效平台，培养研究生创新意识，提升研究生创新实践能力，进一步推动研究生培养机制改革和“研究生教育创新计划”的实施，促进研究生培养质量的提高。 4、APMCM亚太赛（小美赛）每年11月份 2019年第九届亚太地区大学生数学建模竞赛(以下简称“竞赛”)是北京图象图形学学会主办，数学家（原校苑数模）承办的亚太地区大学生学科类竞赛，竞赛由亚太地区大学生数学建模竞赛组委会负责组织，欢迎各高等院校按照竞赛章程及有关规定组织同学报名参赛。 5、泰迪杯（比较难） “泰迪杯“是由中国高校大数据教育创新联盟和泰迪杯数据挖掘挑战赛组织委员会主办， 广州泰迪智能科技有限公司 承办，广东省工业与应用数学学会、 华南师范大学 协办的面向全国在校研究生和大学生的群众性科技活动。泰迪杯题目主要来源于企业、管理机构和科研院所等方面经过适当简化加工的实际问题，要求参赛者具备初步的统计与数据挖掘的知识，并掌握相关工具软件的使用。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。参赛者应根据题目要求，完成一篇包括问题背景的理解、数据预处理、模型构建、模型评价与模型应用效果分析等方面的研究报告（即论文）。 6、Mathorcup杯（高校数学建模竞赛） MathorCup高校数学建模挑战赛（以下简称“竞赛”）是由中国优选法统筹法与经济数学研究会主办的面向全日制普通高等院校在校学生的学科竞赛活动。竞赛坚持学会创始人华罗庚教授数学与行业应用实际紧密结合的思想，通过面向实际问题的数学建模竞赛活动，拓宽社会挖掘与培养优秀人才的渠道，搭建展示高校学生基础学术训练的平台，鼓励广大学生踊跃参加课外科技活动，提高学生运用理论知识解决社会实际问题的能力，在扩大学生科研视野同时，培养其创造精神及合作意识。 7、深圳杯（重视模型实际效果，进入国赛比较困难） “深圳杯”数学建模挑战赛（原名为：全国大学生数学建模夏令营）是全国大学生数学建模竞赛活动的延伸，由全国大学生数学建模竞赛组委会组织。 8、电工杯 每年5月份中下旬。 全国大学生电工数学建模竞赛（以下简称竞赛）是中国电机工程学会电工数学专委会主办的面向全国大学生的科技活动，目的是提高学生的综合素质、增强创新意识、培养学生应用数学知识解决实际工程问题的能力，激发学 生学习数学的积极性，同时也将推动高校的教学改革与教育创新的进程。 还有其他比赛在这就不一一列举了，总之有时间的话可以多参加，但是切记在精不在多，要真正能做到每次参加都有所收获，有所进步，更多建模资讯与资料关注VX萌系学霸。
论文答辩稿子怎么写:PPT1:各位老师上午好！我叫XXX，是什么级XX学院XX专业的学生，我的论文题目是XXX。论文是在XXX导师的悉心指点下完成的，（在这里我向我的导师表示深深的谢意，同时也向各位老师不辞辛苦参加我的论文答辩表示衷心的感谢。若时间紧迫，不用说。）下面我将本论文设计的目的和主要内容向各位老师作一汇报。PPT2:我将从以下四个方面介绍我的论文，分别是背景及意义、研究对象与方法、论文概述、结论与分析。PPT3:首先是第一部分，背景及意义。主要介绍了本论文的研究背景、研究目的和研究意义。（根据时间自决定如何展开说。）PPT4：近年来，由于XXX而XX，因此本文将视角选定在XX行业，展开研究，探究XXX。但是由于目前适用于XXX的模型尚少，因此在目前较为理想的XXX模型的基础上，构建更加适用于XXX行业的XXX模型，进行深入分析并得出结论。PPT5：接下来是研究目的和意义。研究目的主要由以下四点，分别从两方信息使用者的角度来谈。主要目的是给管理者和投资者建议及参考价值。PPT6:研究意义有以下两点，分别是理论意义和实践意义理论意义：XXX理论在我国发展不久，目前尚未研究出一个适用于XXX行业的XXX模型，因此理论上急需研究。实践意义：为管理者和投资者具有较强的实践意义，同时也给同行业的其他企业以参考。
陈述是论文答辩中的一个重要环节，时间在3——5分钟左右。为了避免忘词以及更清晰地展现论文内容，答辩者一般都需要写提前写好答辩陈述词，那么论文答辩陈述稿怎么写呢？写作的内容与重点有哪些呢？本文为大家整理了3份“答辩陈述稿模板”,以供参考。论文答辩陈述稿怎么写一、论文答辩陈述稿的写作内容在写作陈述稿时，需围绕以下问题进行思考和编写：1、为什么选择这个课题？2、写作的目的和要解决的问题，其学术价值与现实意义是什么？3、全文的基本框架、结构、行文逻辑关系如何？立论的主要依据是什么？4、研究过程中的发现5、论文在选题、观点、方法等方面的创新之处，这个是重点，要重点介绍6、论文的不足之处，有哪些问题还没有搞清楚或论述的不够透彻？二、论文答辩陈述稿怎么写——写作模板论文答辩陈述稿写作模板一：尊敬的各位评委老师：大家好！我是来自……的学生XX,文题目是《……》。我当时之所以选择研究……是因为……，主要表现在：……在着手准备论文写作的时候，我针对……这个命题，大量阅读相关方面的各种资料。对……的概况有了大致了解，缕清思路的基础上确定研究方向，然后与老师商讨，确定论文大致思路和研究方向。然后，为了完成论文，本人收集了大量的文献资料，其中主要来自网上的论文期刊、图书馆的书目、学习教材的理论资料。在……导师的耐心指导和帮助下，经过阅读主要参考资料，拟定提纲，写开题报告初稿，毕业论文初稿，修改等一系列程序，于XXXX年X月X日正式定稿。具体来说，我的论文分为以下四个部分：第一部分，主要概述了……，第二部分，是在对……进行了详细论述的基础上，运用……法对……的深入挖掘。第三部分，运用……法对……的深入挖掘。第四部分，……经过本次论文写作，我学到了许多有用的东西，也积累了不少经验。在这期间，我的论文指导老师……教授对我的论文进行了详细的修改和指正，并给予我许多宝贵的建议和意见。在这里，我对他表示我最真挚的感谢和敬意！以上就是我的答辩自述，希望各评委老师认真阅读论文并给予评价和指正。谢谢！论文答辩陈述稿写作模板二：各位老师下午好！
我叫×××，XXXX级社会学专业学生。我的毕业论文题目是《社会学视野下金庸小说中的婚恋观》。我的指导老师是张红老师。从确定选题、拟定提纲、完成初稿，到最后定稿，我得到了张老师的精心细致指导，使我很快掌握了论文的写作方法，并在较短的时间里完成了论文的写作。不管今天答辩的结果如何，我都会由衷的感谢指导老师的辛勤劳动，感谢各位评委老师的批评指正。截至目前，在学术界有关金庸武侠小说的论著非常多，但尚无从社会学视野下对金庸小说中婚恋观的研究。选择金庸小说作为毕业论文的写作题材，一方面是因为我对金庸小说比较喜欢，包括由金庸小说改编而成的电视剧。的确，金庸小说不仅向我们展现了侠客的快意恩仇，还借用江湖这个社会,使人物摆脱传统社会的束缚或少受社会制度的束缚。男女侠客不问出身,不讲家庭地位、社会背景,只讲两性相悦、以情相许,能实现真正意义上的男女平等、恋爱自由。另一方面结合当今社会现实，许多现象与金庸小说中的情节有一些相似，揭示其中的联系，警示世人，以倡导和谐的、理想的婚姻。在这篇论文中，主要采用了内容分析和现实对比的写作手法，各部分安排按照先典型分析，具体对照现象，理论分析，再阐明现代性特征的层次进行。具体结构如下：第一部分为所归纳的金庸小说中的五种爱情类型;第二部分为金庸小说中与现实相对应的婚姻类型;第三部分为关于金庸小说中择偶的社会学分析，分为宏观和和微观两个方面分析。宏观方面的主要理论有：对于择偶的个人主义解释;择偶的社会文化解释;择偶梯度理论;同类匹配理论。微观方面的理论有：1、相似性理论;2、需求互补理论。从以上这些择偶理论我们可以做出如下推论：相似性原则是择偶的基本规律。无论从哪个理论角度这个结论总是成立的，虽做出如下推论：相似性原则是择偶的基本规律。无论从哪个理论角度这个结论总是成立的，虽然对具体是什么“相似”有些争议。在外在社会条件上符合“同类匹配”，内在条件上又符合“需求互补”，这似乎就是最完满的理想婚姻模式。
论文答辩自述万能模板
论文答辩自述万能模板。在学生毕业之际是需要写论文的，为此学校设有论文答辩这个环节，论文答辩的自述主要是考验学生，很多人不知道怎么写论文答辩的自述。接下来就由我带大家了解论文答辩自述万能模板的相关内容。
尊敬的各位老师：
上午好！
我是xx班的xxx，我的论文题目是《……》。这篇论文是在我的指导老师xxx老师的悉心指点下完成的，在这段时间里，x老师对我的论文进行了详细的修改和指正，并给予我许多宝贵的意见和建议。在这里，我对她表示我最真挚的感谢和敬意！下面我将这篇论文的写作研究意义、结构及主要内容、存在的不足向各位老师作简要的陈述，恳请各位老师批评指导。
首先，我想谈谈为什么选这个题目及这篇文章的研究意义。
我当时之所以选择《……》这个题目是因为随着经济全球化和信息技术的发展，企业赖以生存和发展的环境发生了巨大的变化，在中国很多企业都因为不能适应这种变化而走向衰退。如何使企业既能保持目前的发展，又能在未来依然取得良好的发展势头等持续发展问题，引起各界越来越多的重视。因此，我们无论从社会财富创造、国民经济发展、国家财政收入、充裕就业机会、提升市场竞争力等哪一个方面去进行考察，都需要对其不断地进行研究，以不断提升企业持续、稳定发展的能力，从而促进我国经济更快的发展。
其次，我想谈谈这篇文章的结构和主要内容。
我的论文主要分为以下四个部分：
第一部分，主要概述了企业的盈利能力的涵义，之后又从企业的生命周期角度阐述了企业一旦失去持续盈利的能力，根本就无法维持生命，突出了持续盈利能力对企业发展的重要性，持续发展已成为企业生存最基本的保障。我们应在企业消亡和终结前，尽可能地延长企业的寿命，使其在有限的生命周期内实现其最大的价值。这既是对企业的盈利能力概念的补充和完善，也为下文进行深入论述打下了基础。
第二部分，着重分析了哪些因素影响了企业保持持续盈利的能力，主要有以下四个方面：
一、恶心竞争；
二、战略规划缺失；
三、缺乏现代企业制度和科学管理体系；
四、企业家浮躁的心态。
第三部分，主要从外因和内因两个方面分析了我国企业保持持续盈利能力的现状，并对企业中存在的问题做了原因分析，指出外因只是对企业的发展存在一定程度的影响，并不是制约企业发展的决定因素。而真正制约企业发展的瓶颈还是在于企业内部，并且具有普遍性。
第四部分，主要是针对前文所提到的影响企业保持持续盈利能力的因素和现存企业中存在的几个主要问题，提出了相应的解决对策：
1、不断创新，回避恶性竞争；
2、加强企业的战略规划，制定可持续发展战略；
3、建立完善的核心制度和科学管理体系；
4、企业家要具有企业家精神和良好的心态；
5、塑造优秀企业文化；
6、高瞻远瞩，树立远大发展意识。同时，也将论文的结构作了最后的收尾和完善，使论文整体结构完整，论述合理。
最后，我想谈谈这篇文章存在的不足。
在这篇论文的写作过程中，我尽可能多的收集资料，虽然从中学到了许多有用的东西，也积累了不少经验，但由于自己学识浅薄，认识能力不足，在理解上有诸多偏颇和浅薄的地方；也由于理论功底的薄弱，存有不少逻辑不畅和辞不达意的问题；加之时间紧迫和自己的粗心，与老师的期望相差甚远，许多问题还有待于进一步思考和探索，借此答辩机会，万分恳切的.希望各位老师能够提出宝贵的意见，多指出这篇论文的错误和不足之处，我将虚心接受，从而进一步深入学习研究，使该论文得到完善和提高。
以上是我的论文答辩自述，敬请各位评委老师提出宝贵的意见。
谢谢！
尊敬的各位评委老师：
大家好!我是来自……的学生XX，文题目是《……》。我当时之所以选择研究……是因为……，主要表现在：……在着手准备论文写作的时候，我针对……这个命题，大量阅读相关方面的各种资料。对……的概况有了大致了解，缕清思路的基础上确定研究方向，然后与老师商讨，确定论文大致思路和研究方向。然后，为了完成论文，本人收集了大量的文献资料，其中主要来自网上的论文期刊、图书馆的书目、学习教材的理论资料。在……导师的耐心指导和帮助下，经过阅读主要参考资料，拟定提纲，写开题报告初稿，毕业论文初稿，修改等一系列程序，于XXXX年X月X日正式定稿。
具体来说，我的论文分为以下四个部分：
第一部分，主要概述了……，
第二部分，是在对……进行了详细论述的基础上，运用……法对……的深入挖掘。
第三部分，运用……法对……的深入挖掘。
第四部分，……
经过本次论文写作，我学到了许多有用的东西，也积累了不少经验。在这期间，我的论文指导老师……教授对我的论文进行了详细的修改和指正，并给予我许多宝贵的建议和意见。在这里，我对他表示我最真挚的感谢和敬意!
以上就是我的答辩自述，希望各评委老师认真阅读论文并给予评价和指正。谢谢!
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）.
你可以去UC Irvine Machine Learning Repository，这是一个专门储存数据挖掘数据的数据库，数据可免费下载，一般较常见的数据都有：
1、掌桥科研
掌桥科研于2019年8月底正式上线，目前拥有中文文献73277926篇，每月更新2600多万篇;拥有外文文献53921990篇，每月更新200多万篇，其中包括外文期刊，外文会议、外文OA文献、外文学位：美国政府科技报告、外军国防科技报告。外文文献整合了目前国际上主流的英文文献数据库，涵盖了诸如Springer，Elsevier，Wiley ，IEEE，AIAA等外文文献资源。
可以实现一键跨库检索，直接本地获取的服务，最重要的是它竟然有机译功能!像其它网站都是清一色的英文目录，对于小白英语渣来说，这无疑会带来很大的麻烦，但这家网站却直接将英文等外文直接机择成中文。
2、微软联合创始人Paul Allen投资开发的新一代学术搜索引擎，几乎80%的文章都可以在上面下载。它可以自动计算这个文章的重要性、贡献，并且，对于一个文章来说，可以智能查找引用(如文章A引用了50篇引文，那么直接在网页上可以看到文章都是怎么描述引文的，而且，哪些引文对这篇文章贡献大。相应的，也可以查看这个文章被哪些文章引用了，都是如何引用的),很给力!在检索时，还可以选择会议/期刊名称，作者，文章类型等等，比较丰富，好用。
3、AMINER
可以通过社交网络和数据挖掘统计出你想搜索的话题下面的专家和文章，对于进行以主题为目标的搜索非常有用!
4、Web of Science
传说中的SCI查询网站，从咱们交大外文数据库Web of Knowledge进入 。在这个网站可以查询所有的被SCI收录的期刊、文章等。我们经常会有这个需求：这个期刊是不是SCI?影响因子是多少?在这个网站的Journal Citation Reports里可以直接查询出来。这个网站也可以查询国外的专利，选择Derwent数据库就可以了。
以上就是环球青藤小编关于外文文献网站的相关分享，总之，这些网站在论文写作中很受用，希望对即将毕业的小伙伴们在论文写作上有所帮助，更多相关内容，欢迎关注本平台!
据我所知，没有楼主：这个可以有这个真没有
你上中国知网看看，上面有好多关于数据挖掘方面的硕士、博士论文，你下载下来复制上面一些内容，自己再把自己的东东加进去就行了。这样绝对可以。