参考文献[1] 李嶶，李宛州.基于数据仓库技术的进销存系统的设计与实现.2001(10)：93-94[2]Jiawei Han.数据挖掘概念与技术.机械工业出版社2001，8 [3].数据仓库.机械工业出版社2000，5[4]林字等编著.数据仓库原理与实践.北京：人民邮电出版社，2003[5]张春阳，周继恩，刘贵全，蔡庆生.基于数据仓库的决策支持系统的构建，计算机工程.2002(4)：249-252[6]陈德军，盛翊智，陈绵云.基于数据仓库的OLAP在DSS中的应用研究.2003(1)：30-31[7]朱明，数据挖掘.合肥：中国科技大学出版社2002，5[8] 陈京民等.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京:电子工业出版社,2002.[9] 毛国君等.数据挖掘原理与算法[M].北京:清华大学出版社,2005.[10] 陈文伟等.数据挖掘技术[M].北京:北京工业大学出版社,2002.
物联网毕业论文参考文献推荐
大学生活在不经意间即将结束，毕业论文是每个大学生都必须通过的，毕业论文是一种、有准备的检验大学学习成果的形式，优秀的毕业论文都具备一些什么特点呢？以下是我帮大家整理的物联网毕业论文参考文献，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
[1]瞿中,熊安萍,蒋溢.计算机科学导论(第3版). 北京:清华大学出版社,2010年3月
[2]Peter Norton著;杨继萍,钱伟等译.计算机导论(第6版).北京:清华大学出版社,2009年1月
[3]郭卫斌,杨建国. 计算机导论.上海:华东理工大学出版社,2012年8月
[4]吴功宜,吴英.物联网工程导论. 北京:高等教育出版社, 2012年7月
[5]刘云浩. 物联网导论.北京:科学出版社, 2011年3月
[6]张雯婷.物联网导论.北京:清华大学出版社, 2012年4月
[7]董荣胜. 计算机科学导论-思想与方法. 北京:机械工业出版社, 2007年8月
[8]陈国良.计算思维导论.北京:高等教育出版社, 2012年10月
[9] 彭力.基于案例的物联网导论.北京:化学工业出版社, 2012年10月
[10]王志良,王粉花.物联网工程概论.北京:机械工业出版社, 2011年4月
[11]石志国,王志良,丁大伟.物联网技术与应用.北京:清华大学出版社, 2012年8月
[12]詹青龙,刘建卿.物联网工程导论.北京:清华大学出版社, 2012年1月
《高等学校计算机科学与技术专业公共核心知识体系与课程》(清华大学出版社,2008年10月)
《高等学校计算机科学与技术专业专业能力构成与培养》(机械工业出版社,2010年3月)
《高等学校物联网工程专业实践教学体系与规范(试行)》(机械工业出版社,2012年7月)
《高等学校物联网工程专业发展战略研究报告暨专业规范(试行)》(机械工业出版社,2012年7月)
[1].吕淑玲与侍红军,主从多智能体网络快速随机一致性.山东大学学报(理学版),2014(01):第65-70页.
[2].彭换新与戚国庆,离散高阶分布式一致性算法.计算机应用研宄,2013(09):第2700-2703 页.
[3].赵海与刘倩,一种面向多智能体群集的避障算法.东北大学学报(自然科学版),2014(03):第347-350页.
[4].范国梁与王云宽,基于几何方法的多智能体群体刚性运动的路径规划.机器人,2005(04):第362-366页.
[5].朱旭,不同延迟下离散多智能体系统的一致性.电子与信息学报,2012(06):第1516-1520 页.
[6].杨洪勇,具有领航者的时延多智能体系统的一致性.电子学报,2011(04):第872-876 页.
[7].孟红云与刘三阳,求解多目标优化问题的多智能体遗传算法.西北大学学报(自然科学版),2005(01):第13-16页.
[8].闫超与朱伟,具有动态拓扑和不同时延的二阶多智能体系统的一致性分析.重庆邮电大学学报,2011(04):第478-482页.
[9].Zhao, ., et al., Distributed output feedback consensus of discrete-timemulti-agent systems. NEUROCOMPUTING, 2014. 138: 86-91.
[10].Hu, . and G. Feng, Distributed tracking control of leader-follower multi-agent systems under noisy measurement. AUTOMATICA, 2010. 46(8): 1382-1387.
[11].Yan, al.,Decentralized event-triggered consensus control for second-ordermulti-agent systems. NEUROCOMPUTING, 2014. 133: 18-24.
[1]郭愈强,樊玮.数据挖掘技术在民航CRM中的应用[J],计算机工程,2005(31):169-171.
[2]刘彬,白万民.浅析数据挖掘技术在CRM中的应用[J].电子世界,2014,01(17):16-17.
[3]杨虎猛,朱汝岳.金融业分型CRM系统探索与应用[J].计算机应用与软件,2013,07(30):259-261.
[4]徐国庆,段春梅.数据挖掘技术在CRM中的应用研究[J].网络安全技术与应用,2012,02(12):38-40.
[5]王一鸿.体检中心CRM构建及数据挖掘的应用研究[D].华东理工大学,2011.
[6]潘光强.基于数据挖掘的CRM设计与应用研究[D].安徽工业大学,2011.
[1]王顺.PHP网站开发实践指南[M].北京:清华大学出版社,2012.
[2]黄缙华.MySQL入门很简单[M].北京:清华大学出版社,2011.
[3][CP/OL]..
[4]钟伟财.精通与MySQL架构Wed数据库实务[M].北京:中国青年出版社,2000.
[5]赵鹤芹.设计动态网站的`最佳方案:Apache+PHP+MySQL[J].计算机工程与设计,2007(28).
[6]贾素来.常见动态网页技术比较[J].大众科技,2008(9).
[7]张晋芳.PHP在网站后台建设中的优势[J].电脑开发与应用,2012(12).
[8]徐旭阳.浅谈SQLServer2008+JSP网站开发[J].计算机光盘软件与应用,2013(20).
[1]安德森ASP NET高级编程[M]北京:清华大学出版社,2002
[3]秦鑫,朱绍文NET框架数据访问结构[J]计算机系统应用[M]2002,12
[4]张辉鹏基于NET的电子商务系统的研究和设计[D]武汉:武汉理工大学计算机科学与技术学院,2006
[5]廖新彦ASP NET交互式Web数据库设计[M]北京:中国铁道出版社,2004
[6]Jeffrey Richter Applied Microsoft NET Framework Programming[M].北京:清华大学出版社,2004
[8]蒋秀英SQL Server 2000数据库与应用[M]北京:清华大学出版社,2006
[9]龚小勇关系数据库与SQL Server 2000[M]北京:机械工业出版社,2007
[10]萨师煊,王珊数据库系统概论(第三版)[M]北京:高等教育出版社,2000
[11]李中华基于NET的模式实现与应用[D]四川:四川大学,2006
[12]任开银,黄东在NET上架构公司级应用程序[J]微型机与应用2003,1
[13]叶春阳基于Web服务的流程协作研究[D]北京:中国科学院研究生院,2003
[14]李琳NET开发平台核心服务的研究与应用[D]武汉:武汉理工大学计算机科学与技术学院,2003
[15]张莉,王强,赵文防,董莉,SQL server数据库原理及应用教程[M],清华大学出版社,2004 06
[26]王国荣,ASP net网页制作教程[M],华中科技大学出版社,2002
[17]吴晨,ASP NET数据库项目案例导航[M],清华大学出版社,2004
[18]郝文华,ASP NET与网络数据库开发培训教程[M],机械工业出版社,2004
[19]李律松,VisualC#数据库高级教程[M],清华大学出版社,2005 06
[20]申朝阳,宋颜浩,ASP NET与相关数据库技术[M],水利水电出版社,2005 1
物联网毕业论文参考文献推荐
大学生活在不经意间即将结束，毕业论文是每个大学生都必须通过的，毕业论文是一种、有准备的检验大学学习成果的形式，优秀的毕业论文都具备一些什么特点呢？以下是我帮大家整理的物联网毕业论文参考文献，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
[1]瞿中,熊安萍,蒋溢.计算机科学导论(第3版). 北京:清华大学出版社,2010年3月
[2]Peter Norton著;杨继萍,钱伟等译.计算机导论(第6版).北京:清华大学出版社,2009年1月
[3]郭卫斌,杨建国. 计算机导论.上海:华东理工大学出版社,2012年8月
[4]吴功宜,吴英.物联网工程导论. 北京:高等教育出版社, 2012年7月
[5]刘云浩. 物联网导论.北京:科学出版社, 2011年3月
[6]张雯婷.物联网导论.北京:清华大学出版社, 2012年4月
[7]董荣胜. 计算机科学导论-思想与方法. 北京:机械工业出版社, 2007年8月
[8]陈国良.计算思维导论.北京:高等教育出版社, 2012年10月
[9] 彭力.基于案例的物联网导论.北京:化学工业出版社, 2012年10月
[10]王志良,王粉花.物联网工程概论.北京:机械工业出版社, 2011年4月
[11]石志国,王志良,丁大伟.物联网技术与应用.北京:清华大学出版社, 2012年8月
[12]詹青龙,刘建卿.物联网工程导论.北京:清华大学出版社, 2012年1月
《高等学校计算机科学与技术专业公共核心知识体系与课程》(清华大学出版社,2008年10月)
《高等学校计算机科学与技术专业专业能力构成与培养》(机械工业出版社,2010年3月)
《高等学校物联网工程专业实践教学体系与规范(试行)》(机械工业出版社,2012年7月)
《高等学校物联网工程专业发展战略研究报告暨专业规范(试行)》(机械工业出版社,2012年7月)
[1].吕淑玲与侍红军,主从多智能体网络快速随机一致性.山东大学学报(理学版),2014(01):第65-70页.
[2].彭换新与戚国庆,离散高阶分布式一致性算法.计算机应用研宄,2013(09):第2700-2703 页.
[3].赵海与刘倩,一种面向多智能体群集的避障算法.东北大学学报(自然科学版),2014(03):第347-350页.
[4].范国梁与王云宽,基于几何方法的多智能体群体刚性运动的路径规划.机器人,2005(04):第362-366页.
[5].朱旭,不同延迟下离散多智能体系统的一致性.电子与信息学报,2012(06):第1516-1520 页.
[6].杨洪勇,具有领航者的时延多智能体系统的一致性.电子学报,2011(04):第872-876 页.
[7].孟红云与刘三阳,求解多目标优化问题的多智能体遗传算法.西北大学学报(自然科学版),2005(01):第13-16页.
[8].闫超与朱伟,具有动态拓扑和不同时延的二阶多智能体系统的一致性分析.重庆邮电大学学报,2011(04):第478-482页.
[9].Zhao, ., et al., Distributed output feedback consensus of discrete-timemulti-agent systems. NEUROCOMPUTING, 2014. 138: 86-91.
[10].Hu, . and G. Feng, Distributed tracking control of leader-follower multi-agent systems under noisy measurement. AUTOMATICA, 2010. 46(8): 1382-1387.
[11].Yan, al.,Decentralized event-triggered consensus control for second-ordermulti-agent systems. NEUROCOMPUTING, 2014. 133: 18-24.
[1]郭愈强,樊玮.数据挖掘技术在民航CRM中的应用[J],计算机工程,2005(31):169-171.
[2]刘彬,白万民.浅析数据挖掘技术在CRM中的应用[J].电子世界,2014,01(17):16-17.
[3]杨虎猛,朱汝岳.金融业分型CRM系统探索与应用[J].计算机应用与软件,2013,07(30):259-261.
[4]徐国庆,段春梅.数据挖掘技术在CRM中的应用研究[J].网络安全技术与应用,2012,02(12):38-40.
[5]王一鸿.体检中心CRM构建及数据挖掘的应用研究[D].华东理工大学,2011.
[6]潘光强.基于数据挖掘的CRM设计与应用研究[D].安徽工业大学,2011.
[1]王顺.PHP网站开发实践指南[M].北京:清华大学出版社,2012.
[2]黄缙华.MySQL入门很简单[M].北京:清华大学出版社,2011.
[3][CP/OL]..
[4]钟伟财.精通与MySQL架构Wed数据库实务[M].北京:中国青年出版社,2000.
[5]赵鹤芹.设计动态网站的`最佳方案:Apache+PHP+MySQL[J].计算机工程与设计,2007(28).
[6]贾素来.常见动态网页技术比较[J].大众科技,2008(9).
[7]张晋芳.PHP在网站后台建设中的优势[J].电脑开发与应用,2012(12).
[8]徐旭阳.浅谈SQLServer2008+JSP网站开发[J].计算机光盘软件与应用,2013(20).
[1]安德森ASP NET高级编程[M]北京:清华大学出版社,2002
[3]秦鑫,朱绍文NET框架数据访问结构[J]计算机系统应用[M]2002,12
[4]张辉鹏基于NET的电子商务系统的研究和设计[D]武汉:武汉理工大学计算机科学与技术学院,2006
[5]廖新彦ASP NET交互式Web数据库设计[M]北京:中国铁道出版社,2004
[6]Jeffrey Richter Applied Microsoft NET Framework Programming[M].北京:清华大学出版社,2004
[8]蒋秀英SQL Server 2000数据库与应用[M]北京:清华大学出版社,2006
[9]龚小勇关系数据库与SQL Server 2000[M]北京:机械工业出版社,2007
[10]萨师煊,王珊数据库系统概论(第三版)[M]北京:高等教育出版社,2000
[11]李中华基于NET的模式实现与应用[D]四川:四川大学,2006
[12]任开银,黄东在NET上架构公司级应用程序[J]微型机与应用2003,1
[13]叶春阳基于Web服务的流程协作研究[D]北京:中国科学院研究生院,2003
[14]李琳NET开发平台核心服务的研究与应用[D]武汉:武汉理工大学计算机科学与技术学院,2003
[15]张莉,王强,赵文防,董莉,SQL server数据库原理及应用教程[M],清华大学出版社,2004 06
[26]王国荣,ASP net网页制作教程[M],华中科技大学出版社,2002
[17]吴晨,ASP NET数据库项目案例导航[M],清华大学出版社,2004
[18]郝文华,ASP NET与网络数据库开发培训教程[M],机械工业出版社,2004
[19]李律松,VisualC#数据库高级教程[M],清华大学出版社,2005 06
[20]申朝阳,宋颜浩,ASP NET与相关数据库技术[M],水利水电出版社,2005 1
计算机论文常用参考文献
在平平淡淡的日常中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成。写论文的注意事项有许多，你确定会写吗？下面是我整理的计算机论文常用参考文献，希望能够帮助到大家。
[1]刘韬,楼兴华.SQL Server2000 数据库系统开发实例导航. 北京:人民邮电出版社,2004.
[2]丁宝康,董健全. 数据库实验教程. 北京:清华大学出版社, 2003:125-170.
[3]孙强. 基于 的专题网站的研究与设计. 东北师范大学,2006.
[4]Michele Leroux your Apps and WCF services with Windows CardSpace. MSDN Magazine,April 2007.
[5]肖建编. 编程实例与技巧集粹. 北京:北京希望电子出版社,2003.
[6]巴兹拉等. 安全性高级编程. 北京:清华大学出版社,2003.
[7]Jesse C#中文版. 电子工业出版社,2006.
[8]米切尔的等编著. 权威指南. 北京:中国电力出版社,2003.
[9]曾登高编著..NET 系统架构与开发. 北京:电子工业出版社,2003.
[10]Jeffrey Richter. Applied Microsoft .NET Framework programming.北京:清华大学出版社, 2003.
[11]张海藩. 软件工程导论. 北京:清华大学出版社, 2003.
[11]周佩德.数据库原理及应用〔M〕.北京:电子工业出版社,2004.
[12]刘炳文等.VISUAL BASIC 程序设计--数据库篇〔M〕.北京:人民邮电出版社,1999.
[13]李光明.Visual Basic 编程实例大制作〔M〕.北京:冶金工业出版社,2002.
[14]王兴晶,赵万军等.Visual Basic 软件项目开发实例[M].北京:电子工业出版社,2004.
[15]陈艳峰,高文姬等.Visual basic 数据库项目案例导航[M].北京:清华大学出版社,2004.
[16]李红等.管理信息系统开发与应用〔M〕.北京:电子工业出版社,2003.
[17]周之英.现代软件工程〔M〕.北京:科学出版社,2000.
[18]张红军,王红.Visual Basic 中文版高级应用与开发指南〔M〕.北京:人民邮电出版社,2001.
[1]孙卫琴,李洪成.《Tomcat 与 JSP Web 开发技术详解》.电子工业出版社,2003年6月:1-205
[2]BruceEckel.《JSP编程思想》. 机械工业出版社,2003年10月:1-378
[3]FLANAGAN.《JSP技术手册》. 中国电力出版社,2002年6月:1-465
[4]孙一林,彭波.《JSP数据库编程实例》. 清华大学出版社,2002年8月:30-210
[5]LEE ANNE PHILLIPS.《巧学活用HTML4》.电子工业出版社,2004年8月:1-319
[6]飞思科技产品研发中心.《JSP应用开发详解》.电子工业出版社,2003年9月:32-300
[7]耿祥义,张跃平.《JSP实用教程》. 清华大学出版社,2003年5月1日:1-354
[8]孙涌.《现代软件工程》.北京希望电子出版社,2003年8月:1-246
[9]萨师煊,王珊.《数据库系统概论》.高等教育出版社,2002年2月:3-460
[10]Brown等.《JSP编程指南(第二版)》. 电子工业出版社 ,2003年3月:1-268
[11]清宏计算机工作室.《JSP编程技巧》. 机械工业出版社, 2004年5月:1-410
[12]朱红,司光亚.《JSP Web编程指南》.电子工业出版社, 2001年9月:34-307
[13]赛奎春.《JSP工程应用与项目实践》. 机械工业出版社, 2002年8月:23-
[14]刁仁宏.网络数据库原理及应用[J].情报理论与实践,2004,(1).
[15]张莉,王强.SQL Server 数据库原理及应用教程[M].清华:清华大学出版社出版,2003.
[16]郭瑞军,李杰,初晓璐. 数据库开发实例精粹[M].西安:电子工业出 版社出版,2003.
[17]宋昕. 网络开发技术实用教程入门与提高[J].情报杂志,2005,(7).
[18]顼宇峰. Server 典型网站建设案例[M].清华:清华大学出版社出版,2006.
[1]米琦.基于多维变换的无线传感器网络定位算法研究[D].上海交通大学2007
[2]汤文亮,曾祥元,曹义亲.基于ZigBee无线传感器网络的森林火灾监测系统[J].实验室研究与探索.2010(06)
[3]宋保业.无线传感器网络关键技术研究[D].青岛科技大学2008
[4]熊俊俏,冯进维,罗帆.基于JN5139的无线传感器网络节点设计与实现[J].武汉工程大学学报.2010(05)
[5]祝勇.基于LS-SVC的传感网络链路质量评估机制研究[D].南昌航空大学2014
[6]程春蕊,刘万军.高内聚低耦合软件架构的构建[J].计算机系统应用.2009(07)
[7]孙利民等编着.无线传感器网络[M].清华大学出版社,2005
[8]甄甫,刘民,董明宇.基于面向服务架构消息中间件的业务流程系统集成方法研究[J].计算机集成制造系统.2009(05)
[9]陆莹.基于无线传感器网络的组网可靠性研究[D].天津大学2007
[10]潘虎.煤矿安全监控无线传感器网络系统研究[D].华中科技大学2007
[11]张杉.无线传感器网络通信机制的研究[D].电子科技大学2008
[12]魏宝玲.利用无线传感器网络实施道路维护与监控[D].国防科学技术大学2006
[13]吴中博,樊小泊,陈红.基于能量水平的多Sink节点传感器网络路由算法[J].计算机研究与发展.2008(01)
[14]陈伟,吴健,胡正国.分布式监控组态系统实时数据传输模型[J].计算机工程.2006(22)
[15]原羿,苏鸿根.基于ZigBee技术的无线网络应用研究[J].计算机应用与软件.2004(06)
[16]任丰原,黄海宁,林闯.无线传感器网络[J].软件学报.2003(07)
[17]张雪平.使用SecureCRT实现网络管理自动化[J].内江师范学院学报.2005(02)
[1]江群斌.我国商业银行网络银行安全性研究[D].天津大学2012
[2]翟凤航.组织系统数字档案管理系统软件的设计及实现[D].天津大学2012
[3]张兴起.基于VPX标准和多核DSP阵列的信息处理平台设计[D].天津大学2012
[4]王璐.基于1553B总线的综合航电数据加载系统的设计与实现[D].天津大学2012
[5]孙树和.电力企业绩效管理系统研究与设计[D].天津大学2012
[6]郎桐.无源自组网络输电线路实时监测技术研究与应用[D].天津大学2014
[7]郭毅.部门预算管理系统的设计与实现[D].天津大学2014
[8]李灏.软件无线电平台上空时编码的实现和测量[D].天津大学2014
[9]谢国聪.基于.NET技术和多层架构的出租屋和流动人口信息管理系统的设计与实现[D].天津大学2014
[10]高宜文.基于Wi-Fi的智能无线网络视频监控系统视频采集与处理平台的设计[D].天津大学2012
[11]毛延超.无线传感器网络中分簇多信道传输协议研究[D].天津大学2012
[12]夏梓峻.LED-AODV:基于链路预测的车辆网络路由算法研究[D].天津大学2012
[13]尹超.无线网络视频传输性能评测工具的设计与实现[D].天津大学2009
[14]童曦.基于.NET技术和多层架构的人事信息管理系统[D].天津大学2014
[15]王广彧.基于历史轨迹预测的车辆自组织网络混合路由算法[D].天津大学2014
[16]王伟海.龙口矿业集团电网调度自动化系统设计与实现[D].天津大学2012
[17]贺明.基于NC-OFDM的与ZigBee共存技术研究[D].天津大学2012
[18]叶君骄.基于SAT的长距离无线mesh网络管理平台[D].天津大学2012
[19]张松.基于的长距离无线链路性能实验研究[D].天津大学2012
[20]钟武汨.基于压缩感知的空间无线频谱感知与重构系统研究[D].天津大学2012
[21]高明飞.北皂煤矿海域下开采水情在线监测应用系统[D].天津大学2012
[22]邹宇.基于卫星授时的长距离无线Mesh网络MAC协议ST-TDMA[D].天津大学2014
[23]王为睿.山东省龙口矿业集团6000m~3/h制氧工程DCS设计与实现[D].天津大学2013
[24]莫志德.基于Web应用的停车管理系统开发和设计[D].天津大学2013
[1](美)BruceMolay着,杨宗源,黄海涛译.Unix/Linux编程实践教程[M].清华大学出版社,2004
[2]姜毅,王兆青,曹丽.基于HTTP的实时信息传输方法[J].计算机工程与设计.2008(10)
[3]崔文婧.数字娱乐产业中流行文化对于电子游戏的'影响[D].北京服装学院2010
[4]刘晓晖.SAP系统中不同物料分类的创建方法[D].上海交通大学2011
[5]封炜.基于GPS/GIS/GSM的物流信息监控系统的设计与实现[D].上海交通大学2011
[6]赵胤.基于SAP的离散制造型企业成本控制设计与实现[D].上海交通大学2011
[7]李长斌.驼峰空压站监控系统的设计与实现[D].上海交通大学2012
[8]闵国石.铁路工务作业安全控制系统的研究[D].上海交通大学2012
[9]龚俊.基于Javamail技术的企业Email安全管理系统的设计与实现[D].上海交通大学2012
[10]朱骁勇.基于SCCM的软件分发管理与软件封装模板助手[D].上海交通大学2013
[11]彭诚.基于GPS的物流车辆监控系统的设计和实现[D].上海交通大学2013
[12]苏政华.离散制造型企业的SAP系统FICO模块设计与实现[D].上海交通大学2013
[13]周昕毅.Linux集群运维平台用户权限管理及日志审计系统实现[D].上海交通大学2013
[14]徐朱平.SDP-21框架下项目管理在对日软件外包中的应用[D].上海交通大学2010
[15]刘进学.DeltaVDCS系统在丙烯均相聚合系统中的应用与研究[D].上海交通大学2010
[16]李立平.基于数据挖掘的勘探随钻分析系统[D].上海交通大学2010
[17]王平.半自动闭塞控制信息数字化传输系统的设计与实现[D].上海交通大学2012
[18]潘忠锐.铁路OA系统的设计与实现[D].上海交通大学2012
[19]黄怡君.银行业的存储虚拟化系统设计与实现[D].上海交通大学2012
[20]孙英.浅谈Flash与XML之间的通信[J].电脑知识与技术.2008(15)
[1]刘韬,楼兴华.SQL Server2000 数据库系统开发实例导航. 北京:人民邮电出版社,2004.
[2]丁宝康,董健全. 数据库实验教程. 北京:清华大学出版社, 2003:125-170.
[3]孙强. 基于 的专题网站的研究与设计. 东北师范大学,2006.
[4]Michele Leroux your Apps and WCF services with Windows CardSpace. MSDN Magazine,April 2007.
[5]肖建编. 编程实例与技巧集粹. 北京:北京希望电子出版社,2003.
[6]巴兹拉等. 安全性高级编程. 北京:清华大学出版社,2003.
[7]Jesse C#中文版. 电子工业出版社,2006.
[8]米切尔的等编著. 权威指南. 北京:中国电力出版社,2003.
[9]曾登高编著..NET 系统架构与开发. 北京:电子工业出版社,2003.
[10]Jeffrey Richter. Applied Microsoft .NET Framework programming.北京:清华大学出版社, 2003.
[11]张海藩. 软件工程导论. 北京:清华大学出版社, 2003.
参考文献[1] 李嶶，李宛州.基于数据仓库技术的进销存系统的设计与实现.2001(10)：93-94[2]Jiawei Han.数据挖掘概念与技术.机械工业出版社2001，8 [3].数据仓库.机械工业出版社2000，5[4]林字等编著.数据仓库原理与实践.北京：人民邮电出版社，2003[5]张春阳，周继恩，刘贵全，蔡庆生.基于数据仓库的决策支持系统的构建，计算机工程.2002(4)：249-252[6]陈德军，盛翊智，陈绵云.基于数据仓库的OLAP在DSS中的应用研究.2003(1)：30-31[7]朱明，数据挖掘.合肥：中国科技大学出版社2002，5[8] 陈京民等.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京:电子工业出版社,2002.[9] 毛国君等.数据挖掘原理与算法[M].北京:清华大学出版社,2005.[10] 陈文伟等.数据挖掘技术[M].北京:北京工业大学出版社,2002.
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）.
Web数据挖掘技术探析论文
在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是我收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。
引言
当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。
计算机web数据挖掘概述
1.计算机web数据挖掘的由来
计算机Web数据挖掘是一个在Web资源上将对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。
2.计算机Web数据挖掘含义及特征
(1)Web数据挖掘的含义
Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。
(2)Web数据挖掘的特点
计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。
(3)计算机web数据挖掘技术的类别
web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的组织结构和链接关系中预测相关信息和知识。
计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系
借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网站中。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。
计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用
(1)电子商务中的web数据挖掘的过程
在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。
(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：
一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。
二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。
三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。
四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的组织结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。
结语
本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。
摘要： 该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。
关键词： 电子商务；数据挖掘；应用
1概述
电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子手段，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务平台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务平台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。
2数据挖掘技术概述
数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。
3Web数据挖掘特点
Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。
1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多媒体以及其他各种类型数据。
2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何组织的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。
3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。
4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析
1）电子商务中序列模式分析的应用
序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的组织者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。
2）电子商务中关联规则的应用
关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器上访问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在组织站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水平。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会大大提高商品的销售量。
3）电子商务中路径分析技术的应用
路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。
4）电子商务中分类分析的应用
分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销手段感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。
5）电子商务中聚类分析的应用
聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。
5结语
随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。
参考文献：
[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].情报科学,2011,29(2):235-240.
[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.
[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):
[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].北京交通大学,2008.
[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.
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.
寿险行业数据挖掘应用分析寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。数据挖掘数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。行业数据挖掘经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。挖掘系统架构挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统.根据效果每月动态生成新的模型。应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。
本科学位论文是侧重于动手能力的，所以称为毕业设计，大数据处理类的，如果真的去搭建云平台是稍微有些不太好做，毕竟咱们个人的计算机终端是不够的，所以我觉得侧重于大数据安全，有一些算法，简单仿真，或者基于hadoop对某个行业的数据进行下分析计算也是没问题，到实例部分其实你用数据挖掘的方法去做，结果差不多
计算机网络技术专业毕业论文题目
你是不是在为选计算机网络技术专业毕业论文题目烦恼呢?以下是我为大家整理的关于计算机网络技术专业毕业论文题目，希望大家喜欢!
1. 基于移动互联网下服装品牌的推广及应用研究
2. 基于Spark平台的恶意流量监测分析系统
3. 基于MOOC翻转课堂教学模式的设计与应用研究
4. 一种数字货币系统P2P消息传输机制的设计与实现
5. 基于OpenStack开放云管理平台研究
6. 基于OpenFlow的软件定义网络路由技术研究
7. 未来互联网试验平台若干关键技术研究
8. 基于云计算的海量网络流量数据分析处理及关键算法研究
9. 基于网络化数据分析的社会计算关键问题研究
10. 基于Hadoop的网络流量分析系统的研究与应用
11. 基于支持向量机的移动互联网用户行为偏好研究
12. “网络技术应用”微课程设计与建设
13. 移动互联网环境下用户隐私关注的影响因素及隐私信息扩散规律研究
14. 未来互联网络资源负载均衡研究
15. 面向云数据中心的虚拟机调度机制研究
16. 基于OpenFlow的数据中心网络路由策略研究
17. 云计算环境下资源需求预测与优化配置方法研究
18. 基于多维属性的社会网络信息传播模型研究
19. 基于遗传算法的云计算任务调度算法研究
20. 基于OpenStack开源云平台的网络模型研究
21. SDN控制架构及应用开发的研究和设计
22. 云环境下的资源调度算法研究
23. 异构网络环境下多径并行传输若干关键技术研究
24. OpenFlow网络中QoS管理系统的研究与实现
25. 云协助文件共享与发布系统优化策略研究
26. 大规模数据中心可扩展交换与网络拓扑结构研究
27. 数据中心网络节能路由研究
28. Hadoop集群监控系统的设计与实现
29. 网络虚拟化映射算法研究
30. 软件定义网络分布式控制平台的研究与实现
31. 网络虚拟化资源管理及虚拟网络应用研究
32. 基于流聚类的网络业务识别关键技术研究
33. 基于自适应流抽样测量的网络异常检测技术研究
34. 未来网络虚拟化资源管理机制研究
35. 大规模社会网络中影响最大化问题高效处理技术研究
36. 数据中心网络的流量管理和优化问题研究
37. 云计算环境下基于虚拟网络的资源分配技术研究
38. 基于用户行为分析的精确营销系统设计与实现
39. P2P网络中基于博弈算法的优化技术研究
40. 基于灰色神经网络模型的网络流量预测算法研究
41. 基于KNN算法的Android应用异常检测技术研究
42. 基于macvlan的Docker容器网络系统的设计与实现
43. 基于容器云平台的网络资源管理与配置系统设计与实现
44. 基于OpenStack的SDN仿真网络的研究
45. 一个基于云平台的智慧校园数据中心的设计与实现
46. 基于SDN的数据中心网络流量调度与负载均衡研究
47. 软件定义网络(SDN)网络管理关键技术研究
48. 基于SDN的数据中心网络动态负载均衡研究
49. 基于移动智能终端的医疗服务系统设计与实现
50. 基于SDN的网络流量控制模型设计与研究
51. 《计算机网络》课程移动学习网站的设计与开发
52. 数据挖掘技术在网络教学中的应用研究
53. 移动互联网即时通讯产品的用户体验要素研究
54. 基于SDN的负载均衡节能技术研究
55. 基于SDN和OpenFlow的流量分析系统的研究与设计
56. 基于SDN的网络资源虚拟化的研究与设计
57. SDN中面向北向的`控制器关键技术的研究
58. 基于SDN的网络流量工程研究
59. 基于博弈论的云计算资源调度方法研究
60. 基于Hadoop的分布式网络爬虫系统的研究与实现
61. 一种基于SDN的IP骨干网流量调度方案的研究与实现
62. 基于软件定义网络的WLAN中DDoS攻击检测和防护
63. 基于SDN的集群控制器负载均衡的研究
64. 基于大数据的网络用户行为分析
65. 基于机器学习的P2P网络流分类研究
66. 移动互联网用户生成内容动机分析与质量评价研究
67. 基于大数据的网络恶意流量分析系统的设计与实现
68. 面向SDN的流量调度技术研究
69. 基于P2P的小额借贷融资平台的设计与实现
70. 基于移动互联网的智慧校园应用研究
71. 内容中心网络建模与内容放置问题研究
72. 分布式移动性管理架构下的资源优化机制研究
73. 基于模糊综合评价的P2P网络流量优化方法研究
74. 面向新型互联网架构的移动性管理关键技术研究
75. 虚拟网络映射策略与算法研究
76. 互联网流量特征智能提取关键技术研究
77. 云环境下基于随机优化的动态资源调度研究
78. OpenFlow网络中虚拟化机制的研究与实现
79. 基于时间相关的网络流量建模与预测研究
80. B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现
81. 基于SDN的信息网络的设计与实现
82. 基于网络编码的数据通信技术研究
83. 计算机网络可靠性分析与设计
84. 基于OpenFlow的分布式网络中负载均衡路由的研究
85. 城市电子商务物流网络优化设计与系统实现
86. 基于分形的网络流量分析及异常检测技术研究
87. 网络虚拟化环境下的网络资源分配与故障诊断技术
88. 基于中国互联网的P2P-VoIP系统网络域若干关键技术研究
89. 网络流量模型化与拥塞控制研究
90. 计算机网络脆弱性评估方法研究
91. Hadoop云平台下调度算法的研究
92. 网络虚拟化环境下资源管理关键技术研究
93. 高性能网络虚拟化技术研究
94. 互联网流量识别技术研究
95. 虚拟网络映射机制与算法研究
96. 基于业务体验的无线资源管理策略研究
97. 移动互联网络安全认证及安全应用中若干关键技术研究
98. 基于DHT的分布式网络中负载均衡机制及其安全性的研究
99. 高速复杂网络环境下异常流量检测技术研究
100. 基于移动互联网技术的移动图书馆系统研建
101. 基于连接度量的社区发现研究
102. 面向可信计算的分布式故障检测系统研究
103. 社会化媒体内容关注度分析与建模方法研究
104. P2P资源共享系统中的资源定位研究
105. 基于Flash的三维WebGIS可视化研究
106. P2P应用中的用户行为与系统性能研究
107. 基于MongoDB的云监控设计与应用
108. 基于流量监测的网络用户行为分析
109. 移动社交网络平台的研究与实现
110. 基于 Android 系统的 Camera 模块设计和实现
111. 基于Android定制的Lephone系统设计与实现
112. 云计算环境下资源负载均衡调度算法研究
113. 集群负载均衡关键技术研究
114. 云环境下作业调度算法研究与实现
115. 移动互联网终端界面设计研究
116. 云计算中的网络拓扑设计和Hadoop平台研究
117. pc集群作业调度算法研究
118. 内容中心网络网内缓存策略研究
119. 内容中心网络的路由转发机制研究
120. 学习分析技术在网络课程学习中的应用实践研究
当今时代，电脑已经成为人们生活以及公司发展的必需品。现在和未来一切都是电脑，所以现在电脑技术还是很有前途的，只要你的技术过硬，找到一份好工作，获得高额薪水，一切都不是问题。