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[13]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学20xx
[14]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学20xx
[15]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学20xx
[16]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学20xx
[17]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学20xx
[18]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学20xx
[19]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学20xx
[20]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学20xx
[21]周霞.基于云计算的太阳风大数据挖掘分类算法的研究[D].成都理工大学20xx
[22]阮伟玲.面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[D].成都理工大学20xx
[23]明慧.复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[D].大连理工大学20xx
[24]陈鹏程.齿轮数控加工工艺数据库开发与数据挖掘研究[D].合肥工业大学20xx
[25]岳雪.基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[D].西安财经学院20xx
[26]丁翔飞.基于组合变量与重叠区域的SVM-RFE方法研究[D].大连理工大学20xx
[27]刘士佳.基于MapReduce框架的频繁项集挖掘算法研究[D].哈尔滨理工大学20xx
[28]张晓东.全序模块模式下范式分解问题研究[D].哈尔滨理工大学20xx
[29]尚丹丹.基于虚拟机的Hadoop分布式聚类挖掘方法研究与应用[D].哈尔滨理工大学20xx
[30]王化楠.一种新的混合遗传的基因聚类方法[D].大连理工大学20xx
[31]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学20xx
[32]徐进华.基于灰色系统理论的.数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学20xx
[33]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学20xx
[34]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学20xx
[35]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学20xx
[36]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学20xx
[37]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学20xx
[38]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学20xx
[39]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学20xx
[ 40]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学20xx
1、论文格式说明
(1)题目(仿宋_gb2312，三号字)力求简明、醒目，反映出文章的主题。中文文题一般以20个汉字以内为宜，不用非公知公认的缩写或符号，尽量避免用英文缩写。
(3)指导老师(仿宋_gb2312，小四)
(4)学校专业、学号(仿宋_gb2312，五号)
(6)关键字：3—5个(关键字三字字体为仿宋_gb2312，五号，加粗。内容字体为仿宋_gb2312，五号)要符合学科分类及专业术语的通用性，并注意与国际惯例一致。
(7)正文(正文字体全部为仿宋_gb2312，小四。但大标题或小标题均加粗)
正文中的序号及标题层次 ：文中的各种序号，全部用阿拉伯数字按顺序左起顶格书写。标题层次不宜过多，有标题才有序号，标题层次按第一层1，第二层1、1，第三层1、1、1，第四层1、1、1、1的顺序逐级标明，不同层次的数字之间加下圆点相分隔，最后一位数字后面不加标点，写法如下：
1 △△△△(章的标题，顶格，占一行)
1、1 △△△△(条的标题，顶格，占一行)
1、1、1 △△△△(顶格，接正文)
1、1、2 △△△△(顶格，接正文)
(正文内容要求：1、现状 2、存在问题 3、对策建议)
(8)参考文献(参考文献四字字体为仿宋_gb2312，五号，加粗。内容字体为仿宋_gb2312，五号)注意根据自己的大纲来进行资料的搜集和取舍，即根据自己的想法来控制和组织资料，而不是被资料控制。注意所搜集材料的正确性及用词的规范性。
按照下列顺序排列文章
论文总标题：字体仿宋，字号三号，20字以内，汉字
1、大数据概述
大数据用来描述和定义信息爆炸时代所产生的海量数据，它是计算机和互联网互相结合的产物，计算机实现了信息的数字化，互联网实现了信息的网络共享化。随之兴起的则是从海量数据中挖掘预测出对人类行为有效的方法和结果，即数据挖掘技术[1]。数据挖掘（Datamining）指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程，是一门跨多个领域的交叉学科，通常与人工智能、模式识别及计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。其特点为：海量数据寻知识、集成变换度量值、分析模式评效果、图形界面来展示[2]。
2、大数据时代下的高校机房现状
顺应时代潮流的发展，各高校都开设有计算机专业，非计算机专业也在大一或大二时期开设公共计算机课程，计算机成为教育领域内不可或缺的教学设备，随着高校的进一步扩招，教育事业的不断更新发展，学校的机房建设也随之增多，其任务由原来的面向计算机专业发展到面向全校的所有专业开设公共计算机教学、承担各种计算机考试等多项任务。因此机房管理系统在日常教学和考试任务中积累了海量数据，一般这些数据都保存在主服务器上仅供查询使用[3]。利用数据挖掘技术，对学校机房信息管理系统所积累的大量学生上机数据进行深入分析与挖掘，将挖掘得到的预测结果辅助学生成绩管理决策，能合理利用机房资源，提高学生成绩管理质量。本文利用关联规则，从现有的机房信息管理系统中收集到的海量学生上机记录数据中挖掘出隐藏在数据中的学生上机规律和上机效率，进而预测学生的期末考试成绩，提前告知，学生可以在随后的学习中通过人为干预学习过程：比如挖掘预测出某生成绩将会较差，则可以在其后的学习中调整学习方式和学习态度，以修正期末考试结果，提高学习效率和考试通过率，为以后的就业做好铺垫，因此不管是对于当前利益还是长远利益，都有深远的意义。
3、数据挖掘阶段
1)定义问题：明确数据挖掘的预期目标。本次挖掘目标旨在从海量机房学生登录信息中找出能预测成绩的相关规则。
2)数据准备：提取数据挖掘的目标数据集，并进行预处理[4]。本次挖掘数据对象为吉首大学设备中心六楼公共计算机机房的学生上机信息表，并检查数据的有效性、一致性、完整性，并去除噪声，进行预处理。
3)数据挖掘：根据上个步骤所提取数据的特点和类型选择相应合适的算法，并在预处理过的数据集上进行数据挖掘。根据问题定义，本次选择关联规则算法Apriori算法，进行关联规则发现并预测。
4)分析挖掘结果：解释评价数据挖掘的结果，并将其转换成能被用户所理解的规则。
5)运用规则：通过分析挖掘结果，可以适当进行人工干预，修正学习行为，使得最终结果达到理想学习效率。
4、数据挖掘在机房管理系统中的应用
关联规则算法
Apriori算法采用逐层搜索的迭代方法，不需要复杂的理论推导，易于实现，是利用挖掘布尔关联规则频繁项集的一种算法。基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的'是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来[5]。
关联结果分析
以吉首大学实验室与设备管理中心为例，吉首大学实验室与设备管理中心下设置的公共计算机实验教学中心，负责学校公共计算机实验室建设与管理，组织实施公共计算机实验教学与开放，完成基于计算机平台进行的计算机等级考试、普通话测试、各类社会化考试等测试工作。其中承担公共计算机教学的机房共有7间，每个机房平均配置95台学生用计算机和一台教师教学用计算机，每台电脑上都安装有奥易机房管理软件，学生每次上机都必须通过奥易软件登录界面输入自己的学号和密码才能进入系统使用计算机，从而收集到学生的上机登录时间、离开时间，教师端可以利用奥易软件对任意学生电脑端进行调换、抓屏、控制屏幕、考试、答疑等操作，所有数据存储在机房管理端的后台数据库中，通过调用后台数据库中的学生上机情况数据，进行挖掘分析。由于数据量庞大，所以采用从起始顺序抽样的方法，抽取出20xx年11月5日的部分学生上机的相关数据，去除不完整、不一致、有缺失的数据，进行预处理，为达到预测挖掘目标提供正确的数据源。表1中的数据前六列是从奥易软件后台数据库中提取到的原始数据，我们设置第二、三、五列数据与学习情况有关联。将这些数据存在于整合表中，剔除学号异常的记录，即只要是学号异常，强制设定其上机情况为较差（异常学号学生，应为重修生，是学习重点关注对象），为了方便系统分析，将关联整合后的数据转化为布尔类型。登录时间：S1：10：00；S2：迟到五分钟；S3：迟到十分钟；S4：迟到十分钟以上。学号：N1：正常学号；N2：异常学号。下课时间：E1：正常下课时间；E2：提前五分钟下课；E3：提前五至十分钟下课；E4：提前十分钟以上下课。利用关联算法产生频繁项集情况分析Q：Q1：优秀；Q2：良好；Q3：一般；Q4：较差。利用Apriori算法挖掘关联规则，可以得到学生上机情况规律：S1，E1→Q1；（S2，E2)/（S1，E2)→Q2/Q3；S4，E4→Q4评价结果：按照正常上课时间上机并且坚持不早退的同学学习情况为优秀；上课准时但是提前五分钟之内下课的同学学习情况为良好；上课迟到五分钟以内且下课也提前五分钟的同学学习情况为一般；上课迟到十分钟以上并且下课早退十分钟以上的同学学习评估为较差。如果利用关联算法得出某个学生的学习情况有三次为较差，就启动成绩预警，提示并干预该生以后的上机学习，督促其学习态度，提高学习效率，以避免期末考试挂科现象。
5、结束语
借数据挖掘促进治理主体多元化[6]，借关联分析实现决策科学化[7].，本文利用关联规则思路和算法，将吉首大学设备中心机房中存在的大量学生上机情况数据进行分析挖掘，尝试从学生上机相关数据中预测其学习情况，并根据预测结果有效提示学生的期末考试成绩走向，引导该生在随后的学习应该更加有效，以达到避免出现最坏结果，从而提高期末考试通过率。
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正文是一篇论文的本论，属于论文的主体，它占据论文的最大篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映。因此，要求这一部分内容充实，论据充分、可靠，论证有力，主题明确。为了满足这一系列要求，同时也为了做到层次分明、脉络清晰，常常将正文部分人成几个大的段落。这些段落即所谓逻辑段，一个逻辑段可包含几个自然段。每一逻辑段落可冠以适当标题（分标题或小标题）。段落和划分，应视论文性质与内容而定。
[摘要]当前计算机软件的复杂性处于日益增长的趋势，不仅意味着软件技术的飞跃，同时也意味着计算机软件的规模也将随之不断扩大。在这样的背景下，面向对象的软件工程逐渐成为了软件开发过程中的主流技术，在近年来逐渐由面向对象编程向面向对象分析及面向对象设计转移，为计算机软件的发展开辟了新的道路，成为了一种主要的研究方向。
[关键词]面向对象;软件工程;开发
软件工程的设计在于对工程学的相关理论进行利用，并由此作为立足点来进行软件开发与维护。作为软件工程方法中的一大主流方向，面向对象的方法在近年来得到了较为广泛的应用。在该方法中，对象的主要特征属性在于数据与操作，其中数据对应于对象的内部属性特征，操作对应于对象的外部运动规律，通过利用面向对象的方法，软件开发与维护的便捷性可得到根本提升。本文特针对基于面向对象的软件工程开发进行了相关探究，现总结如下。
一、面向对象的分析与设计概述
面向对象的分析过程主要包含以下两个阶段：①对用户需求进行提取与抽象概括;②建立模型。面向对象的设计过程主要是将用户的实际要求进行转换与设计，使其成为一个最优的方案。面向对象的方法在由分析到设计的过程中，所有已知条件处于不断扩充的状态，在对其进行优化与完善后，最终使其成为模型。分析与设计虽属于两个不同的阶段，但两者不仅相互联系、相互影响，甚至可相互产生制约。一方面，分析的准确性可对所建立模型的实际意义产生直接影响，同时也是设计结果的折射;另一方面，设计阶段并非可脱离分析阶段独立运行，反之，在这一阶段中需对分析的结果进行反复的理解，由此对其进行完善。
二、面对对象的开发方法研究
2、1Booch方法
Booch这一方法主要分为微观与宏观两个过程，两个过程之间存在一定联合，同时相互区别，笔者在此进行区别概述。微观的过程可概括为以下几个方面：①将类和对象抽象化，在问题中进行类和对象的.挖掘，同时确定实现对象功能的行为;②对抽象出来的类的状态及行为进行建立，主要对类图进行利用，由此建立起识别对象与类的关系，对类对象的边界进行确认，并对相互协同作用的类对象进行辨别;③对算法与数据结构进行优化设计，以实现对象类与对象。与微观过程不同的是，宏观过程对于风险与结构更为侧重。进行宏观软件工程开发时，一些相应的成果及活动随之得以确定，为风险评估工作与修改工作提供了便利条件。在宏观过程中，结构与完整性两个因素得到了重点强调，对概念化和需求的建立提出了新的要求。在概念化的过程中，对于创造性具有较高的要求，且无固定模式与框架，建立核心的需求是该过程中的根本任务。另外，在分析过程中，需对软件开发所需的模型进行提供，并充分对系统的行为引起重视，由此作为立足点，对系统的功能特点进行区分;设计过程中，主要侧重于系统结构的实现。
2、2OMT方法
OMT方法是一种在数据库的关系设计中具有广泛应用范围的方法，且在不断发展的过程中，在面向对象的分析与设计领域中也逐渐得到了应用。在实体与关系模型的基础上，OMT方法又做出了进一步拓展，主要包括类、行为、继承等。该方法的模型主要分为如下三种：①对象的模型。该模型主要对对象静态的结构进行表述，并对其相互之间的作用关系进行表达;②动态的模型。该模型主要对系统动态的变化特点进行描述，如随时间的变化等，状态与活动是其重要概念;③功能的模型。该模型主要将不同的数据值在系统内进行转换，如数据存储、数据流、控制流的概念等。总而言之，OMT方法对于分析数据密集型的信息系统具有重要的意义，同时具有较为广阔的发展前景。
2、3UML方法
UML这一建模语言的特点在于易于表达、思路清晰、功能强大，包含着静态、动态、系统环境模型等。在这一方法中，可通过可视化建模工具所提供的代码来对模型进行转换，使其成为一种编程语言，不仅如此，还可通过对相应的工具与方法进行利用，使其产生逆向转换，使其成为UML。在UML方法中，基于例图、对象图、类图的模型可划分为静态模型;基于状态图、活动图的模型可划分为动态类型。这一方法的优势在于对先前各种建模技术的经验与特点做出了综合与总结，并对其中的有利条件进行了吸收，形成一种标准的建模语言。例如，Web系统、数据的模型等新的思想均在UML技术中得到了充分体现，为其提供了深厚的内在支持。
三、面向对象的软件工程开发的特点及优势
经实践研究表明，面向对象进行设计的软件工程在当前的计算机软件工程中具有较强的优势。第一，该方法与人类的思维方式更为贴近;
第二，该方法具有较强的稳定性;
第三，具有更强的可复用性;
第四，在大型产品的开发与维护工作中可提供更为良好的便利条件。该方法的特点主要可概括如下：①对象属于基本元素，不同的基本元素之间可进行组合，形成复杂的软件对象，并由软件对象构成整体的系统;②在对不同的对象类进行划分时，可各自对应的数据与方法;③层次结构可通过子类与父类来进行设定;④不同对象之间可进行相互联系。
四、结语
综上所述，面向对象的软件开发工程是一种具有较强先进性的方法，在计算机软件开发工作中具有重要的意义，但仍面临着一定的局限性，需在今后的实践中做出相应的完善。
1理论研究
客户关系管理
客户关系管理的目标是依靠高效优质的服务吸引客户，同时通过对业务流程的全面优化和管理，控制企业运行成本。客户关系管理是一种管理理念，将企业客户视作企业发展最重要的企业资源，采用企业服务优化等手段来管理客户关系。客户关系管理并不是单纯的信息技术或者管理技术，而是一种企业生物战略，通过对企业客户的分段充足，强化客户满意的行为，优化企业可盈利性，将客户处理工作上升到企业级别，不同部门负责与客户进行交互，但是整个企业都需要向客户负责，在信息技术的支持下实现企业和客户连接环节的自动化管理。
客户细分
客户细分由美国学者温德尔史密斯在20世纪50年代提出，认为客户细分是根据客户属性将客户分成集合。现代营销学中的客户细分是按照客户特征和共性将客户群分为不同等级或者子群体，寻找相同要素，对不同类别客户心理与需求急性研究和评估，从而指导进行企业服务资源的分配，是企业获得客户价值的一种理论与方法。因此我们注意到，客户细分其实是一个分类问题，但是却有着显著的特点。
客户细分是动态的企业不断发展变化，用户数据不断积累，市场因素的变化，都会造成客户细分的变化。所以客户细分工作需要根据客户情况的变化进行动态调整，
减少错误分类，提高多次细分中至少有一次是正确分类的可能性。
受众多因素影响
随着时间的推移，客户行为和心理会发生变化，所以不同时间的数据会反映出不同的规律，客户细分方法需要在变化过程中准确掌握客户行为的规律性。
客户细分有不同的分类标准
一般分类问题强调准确性，客户关系管理则强调有用性，讲求在特定限制条件下实现特定目标。
数据挖掘
数据挖掘就是从大型数据库数据中提取有价值的、隐含的、事前未知的潜在有用信息。数据挖掘技术不断发展，挖掘对象不再是单一数据库，已经逐渐发展到文件系统、数据集合以及数据仓库的挖掘分析。
2客户细分的数据挖掘
逻辑模型
客户数据中有着若干离散客户属性和连续客户属性，每个客户属性为一个维度，客户作为空间点，全部客户都能够形成多为空间，作为客户的属性空间，假设A={A1，A2,…Am}是一组客户属性，属性可以是连续的，也可以离散型，这些属性就形成了客户m维属性空间。同时设g是一个描述客户属性的一个指标，f(g)是符合该指标的客户集合，即为概率外延，则任一确定时刻都是n个互不相交集合。在客户价值概念维度上，可分为“有价值客户”“潜在价值客户”“无价值客户”三种类型，定义RB如下：(1)显然RB是一个等价关系，经RB可分类属性空间为若干等价类，每个等价类都是一个概念类，建立客户细分，就是客户属性空间和概念空间映射关系的建立过程。
客户细分数据挖掘实施
通过数据库已知概念类客户数据进行样本学习和数据挖掘，进行客户属性空间与概念空间映射的自动归纳。首先确定一组概念类已知客户集合。首先确定一个映射：p：C→L，使，如果，则。，求p(c)确定所属概念类。数据部分有客户数据存储和概念维数据构成，客户数据存储有企业全部内在属性、外在属性以及行为属性等数据，方法则主要有关联规则分析、深井网络分类、决策树、实例学习等数据挖掘方法，通过对客户数据存储数据学习算法来建立客户数据和概念维之间的映射关系。
客户细分数据分析
建立客户动态行为描述模型，满足客户行为非确定性和非一致性要求，客户中心的管理体制下，客户细分影响企业战术和战略级别决策的生成，所以数据挖掘要能够弥补传统数据分析方法在可靠性方面的缺陷。
客户外在属性
外在属性有客户地理分布、客户组织归属情况和客户产品拥有情况等。客户的组织归属是客户社会组织类型，客户产品拥有情况是客户是否拥有或者拥有哪些与其他企业或者其他企业相关产品。
内在属性
内在属性有人口因素和心理因素等，人口因素是消费者市场细分的重要变量。相比其他变量，人口因素更加容易测量。心理因素则主要有客户爱好、性格、信用情况以及价值取向等因素。
消费行为
消费行为属性则重点关注客户购买前对产品的了解情况，是客户细分中最客观和重要的因素。
数据挖掘算法
聚类算法
按照客户价值标记聚类结果，通过分类功能，建立客户特征模型，准确描述高价值客户的一些特有特征，使得企业在之后的市场活动中能够迅速发现并抓住类似的高价值客户，全面提高客户的整体价值水平。通常都采用中心算法进行客户的聚类分析，分析涉及的`字段主要有客户的基本信息以及与客户相关业务信息，企业采用中心算法，按照企业自身的行业性质以及商务环境，选择不同的聚类分析策略，有主属性聚类分析和全属性聚类分析两类。主属性聚类分析是企业根据在企业标度变量中选择主要弧形作为聚类分析变量。通常区间标度变量选用的度量单位会对聚类分析结果产生很大影响，选择的度量单位越小，就会获得越大的可能值域，对聚类结果的影响也就越大。
客户分析预测
行业竞争愈加激烈，新客户的获得成本越来越高，在保持原有工作价值的同时，客户的流失也受到了企业的重视。为了控制客户流失，就需要对流失客户的数据进行认真分析，找寻流失客户的根本原因，防止客户的持续流失。数据挖掘聚类功能同样能够利用在客户流失数据分析工作中，建立基于流失客户数据样本库的分类函数以及分类模式，通过模型分析客户流失因素，能够获得一个最有可能流失的客户群体，同时编制一个有针对性的挽留方案。之后对数据进行分析并利用各种数据挖掘技术和方法在多个可供选择的模型中找出最佳模型。初始阶段，模型的拟合程度可能不理想，但是随着模型的不断更换和优化，最终就有可能找出合适的模型进行数据描述并挖掘出流失数据规律。通常模拟模型都通过数据分析专业和业务专家协作完成，采用决策树、贝叶斯网络、神经网络等流失分析模型，实现客户行为的预测分析。
3结语
从工业营销中的客户细分观点出发，在数据挖掘、客户关系管理等理论基础上，采用统计学、运筹学和数据挖掘技术，对客户细分的数据挖掘方法进行了研究，建立了基于决策树的客户细分模型，是一种效率很高的管理工具。
中文题名
(二号宋体)
(中文题名一般不超过20个汉字;题名不得使用非公知公用、同行不熟悉的外来语、缩写词、符号、代号和商品名称。为便于数据库收录，尽可能不出现数学式和化学式。)
(小四号仿宋体)
(小五号宋体)
中图分类号
(图书分类法是按照一定的思想观点，以科学分类为基础，结合图书资料的内容和特点，分门别类组成的分类表。采用《中国图书馆分类法》对论文进行中图分类的。)
中、英文摘要
(五号楷体)
(摘要的目的是向读者介绍论文的主要内容，传达重要的可检索信息，其主要内容包括被报导的研究项目的目的，研究方法、结果和结论。篇幅以300字左右为宜。英文摘要要用英语清楚、简明地写作，内容限制在150～180个英文单词以内。)
关键词(5号楷体)
(关键词是便于读者从浩如烟海的书刊、论文中寻找文献，特别适应计算机自动检索的需要。论文应提供关键词3～8个，关键词之间用分号隔开。在审读文献题名、前言、结论、图表，特别是在审读文摘的基础上，选定能反映文献特征内容，通用性比较强的关键词。首先要选项取列入《汉语主题词表》、《mesh》等词表中的规范性词(称叙词或主题词)。对于那些反映新技术、新学科而尚未被主题词表录入的新名词术语，可用非规范的自由词标出，但不能把关键词写成是一句内容_全面_的短语。)
正文(5号宋体)
文稿正文(含图、表)中的物理量和计量单位应符合国家标准或国际标准(gb3100-3102)。对外文字母、单位、符号的大小写、正斜体、上下角标及易混淆的字母应书写清楚。
文稿章节编号采用三级标题、一级标题(小4号黑体)形如1,2,3;二级标题(5号黑体)形如： 1,1、2,1、3、; 2、1,2、2,2、3,; 三级标题(5号宋体)形如： 1、1、1,1、1、2,1、1、3,2、1、1, 2、1、2,2、1、3,引言或前言不排序。若论文为基金项目，请在文章首页下角注明基金项目名称和编号。
1、2、7 图表要求
摘要：随着计算机信息网络的快速发展，数据挖掘在软件工程中的地位越来越突出。软件工程数据挖掘是在冗余的数据中发现有用的数据，从而得到更好地利用。社会的发展，科技的进步使得社会进入了网络信息热时代，随之计算机软件也不断增加，人们获取的信息大部分是人手动操作软件获得的，这样的信息量具有一定的局限性。因此，为了满足当今社会的需要，必须借助于软件工程数据挖掘的手段。
关键词：软件工程；数据挖掘；研究现状
利用数据挖掘技术对大量冗余的数据进行筛选从而得到少量精确的信息。冗余的数据是指既包含有用信息有包含无用信息，利用数据挖掘技术剔除掉多余的无用信息留下有用信息，这样既可以提高手机数据的质量又可以提高工作效率。所以，数据挖掘技术在当前的软件工程中起着越来越重要的作用。数据挖掘技术提取、筛选、分析和整理数据比人工操作软件获得的数据更精确更高效。同时，使用这种技术为软件开发者提供了有利的条件，它可以给软件开发者提供一些对其开发软件有用的信息。软件开发者想要更有效率的开发出更高质量的软件，就必须获得更多的更有用的数据，而想要收集和整理出有用数据就需要借助数据挖掘技术来实现，进而提高工作效率。
1 数据挖掘的基本概述
软件工程数据主要是指开发软件过程中所涉及的各类数据，如需求分析、可行性分析、设计等文档，开发商通信、软件注释、代码、版本、测试用例和结果、使用说明、用户反馈等信息数据，一般情况下其是软件开发者获取软件数据的唯一来源；而数据挖掘是指在海量数据中集中发现有用知识或信息的过程。
软件工程数据挖掘的工作原理 主要包括数据预处理阶段、挖掘阶段以及评估阶段三个方面。在挖掘阶段主要是运用分类、统计、关联、聚类、异常检测等一系列算法的过程。在评估阶段数据挖掘的意义主要在于其结果应易被用户理解，其结果评估主要有两个环节分别是模式过滤和模式表示。
数据挖掘在计算机软件工程中的研究相当多，它是分析数据的一种新颖方式。目前，随着社会工作的复杂度，需要更加完善的软件，因此对于软件代码的数量也在急剧增加进而导致了数据量的快速增长。而传统的`数据计算方式已经不能满足目前对于大量数据进行分析的要求，所以，研究者希望能够发掘出一种新的数据分析方式更高效的整理出有用的数据信息。软件开发中会积累大量的数据，比如说文本数据，测试数据，用户信息数据以及用户体验反馈数据等等，软件开发者为了开发出更好的软件就必须分析和整理这些数据。但是，目前软件工程开发的软件越来越大，其数据越累越复杂对于数据的处理已经超出了人工处理的能力的范畴，所以说继续使用传统数据处理的方式来收集，整理和分析数据已经不可能实现。因此，推动了人们对于新的数据处理方式的研究，所以才提出了软件工程数据挖掘技术。
2 软件工程数据挖掘的应用
随着计算机软件工程的发展，可以发现传统的数据挖掘技术具有很多的不足，存在一定的缺陷。传统的数据挖掘技术的定位系统不完善，定位不精确，并没有体现出数据挖掘技术的高性能，它不足以满足当代对于数据处理的要求，因此需要对传统的数据挖掘技术进行改进和完善，这是我们目前的首要任务之一。为了迎合现代化网络信息技术的快速发展，需要发掘出新的数据处理模式，就是在这样的背景条件下，诞生了软件工程数据挖掘技术。相比于存在很多缺陷与不足的传统软件工程而言，软件工程数据挖掘技术更加简单、方便、高效以及精确。软件工程数据挖掘技术并不需要特定的技术平台，体现了其普适性。当前，我国已经开始深入的研究软件工程数据挖掘技术，但是，仍然需要更深的开发其性能以便更好地满足社会的需求。
3 软件工程数据挖掘面临的挑战
软件工程数据相比于普通数据更加复杂，所以对于软件工程数据进行处理具有很大的挑战性。处理软件工程的大量数据具有：软件工程数据复杂性，软件工程的数据处理非传统以及需要严格精确的软件工程数据的分析结果等三方面的困难。
对数据复杂性的分析
软件工程数据包括结构化数据和非结构化数据。软件工程中所产生的缺陷报告以及各种版本信息构成了结构化数据信息；而软件工程处理过程中所产生的代码信息和文本文檔信息构成了非结构化数据信息。由于这两类数据包含的具体内容不同，所以需要分别处理这两种数据，需要使用不同的算法对他们进行处理。虽然说需要不同方式处理这两种数据但是并不表示这两种数据之间没有任何联系，事实上，它们之间存在着重要的对应关系。例如：代码中存在着缺陷报告，版本信息中存在着对应的文档信息，由于它们之间存在着这样的对应关系，所以使得人们不能很好地对其进行整体分析，这就促使了人们开发出一种新的算法，新的数据分析技术能够同时将结构化信息和非结构化信息这两种对应数据一起挖掘出来。
对数据处理非传统的分析
分析和评估软件工程数据挖掘出来的信息，这是数据挖掘过程的最后一步。客户是软件工程数据挖掘数据处理的最后宿体，软件开发者需要对最终挖掘出来的数据进行转变，格式转变是为了满足广大客户对于数据不同的要求。但是，由于需要对数据进行格式转变，相当于增加了一定的工作量，那么软件工程数据挖掘的效率则会被大大降低。对于客户而言，他们需要的信息各种各样并不单一，比如说客户可能会同时需要具体的例子和编程代码等；或者说需要具体例子和缺陷报告等；或者三者皆需要。由此可见，我们仍然需要改进和完善软件工程数据挖掘技术来提高其效率。怎样才能做到让客户得到满意的数据挖掘结果呢？那么就需要高效的数据挖掘技术将各类信息进行归纳总结，改变其格式。这样的技术，不仅仅可以满足客户需求而且还可以使软件开发者从中得到更大的利益。
对数据挖掘结果好坏的评价标准
对于传统的数据挖掘技术而言，它也有一套自己的对于数据结果处理好坏的分析标准，而这个标准对于传统数据挖掘技术数据处理的分析较准确。但是，在当前的软件工程所要处理的数据量很大，传统的评价标准已经不能满足现在的数据分析要求；使用不同的数据结果评价标准来评判不同的数据挖掘结果。然而不同的评价标准之间的联系并不紧密，因此就需要开发者针对不同的数据类型做出不同的评价分析标准以便满足客户需求。想要对数据分析结果是否准确，数据挖掘的信息是否合理等等这些不同的问题进行更加深刻的了解，就要求开发者有独特的见解，对于数据结果是否精确有一定的判断能力。总之，获取准确的信息就是软件工程数据挖掘的目的。所以，最后获得的数据是否满足要求就是评判软件工程数据挖掘结果是否完美的标准。endprint
4 对软件工程数据挖掘应用进行分析
对软件数据挖掘技术进行分析
在软件开发的过程中，数据挖掘技术包括两个方面：（1）程序编写；（2）程序成果。在这个过程中，程序结构和程序功能技术的主要作用就是检索出有效的信息。提升信息的有效性需要联系到客户的实际需要，同时也需要对程序编写过程进行智能化培训。将调用、重载和多重继承等关系家合起来进行有效的记录各种相关信息，重视静态规则的同时利用递归测试的方式来分配工作，从而更有效的掌握关联度之间的可信性。
做好软件维护中的软件工程数据挖掘工作
在软件维护的过程中，软件修复和软件改善工作依赖于数据挖掘技术。数据挖掘技术在软件缺陷以及软件结构等也起到了重要的作用。软件修复即维护者通过依据缺陷分派进行有效的评估并改善缺陷程序进而确定修复级别或者维护者可以选择缺陷修复方式，无论哪种方式最终目的都是进行软件修复来保证数据挖掘的高效性。缺陷分派即将缺陷转化为文本类型，采取有效措施来进行修复。但是，这样的方式它的实际准确率并不高，因而需要利用强化检测来完善缺陷报告技术。
注重高性能数据挖掘技术开发工作
数据挖掘技术体现在软件开发工作中的创新性不可或缺，在实际的工作过程中，目前的软件工程数据挖掘更加重视两个工作：（1）规则分析方式；（2）项目检索工作。总而言之，想要高效快速地寻找病毒，并对其进行全方位分析和评估得到准确的病毒数据需要高性能数据挖掘技术。只有提升数据分析的可行性，提升软件开发安全性能，才能更好地实现软件工程的良好发展。
5 总结
综上所述，數据挖掘技术的应用非常广泛，比如说分析代码、软件故障检测以及软件项目管理等三个方面应用较多。值得关注的是，当前对于数据挖掘技术的研究还不够成熟。因此，研究者需要对软件工程数据挖掘技术进行深入的研究，从而能够促进软件更好地开发和管理。相信在不久的将来，我们一定可以在数据挖掘方面取得非常好的优化效果。
参考文献：
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1电子商务中的数据挖掘简介
电子商务中的数据挖掘即Web挖掘，是利用数据挖掘技术从www的资源(即Web文档)和行为(即Web服务)中自动发现并提取感兴趣的、有用的模式和隐含的信息，它是一项综合技术，涉及到Internet技术学、人工智能等多个领域。当电子商务在企业中得到应用时，企业信息系统将产生大量数据，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息，为企业创造更多潜在的利润，数据挖掘概念就是从这样的商业角度开发出来的。
2Web数据挖掘的流程
Web数据挖掘是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取商业决策的关键性数据，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。在电子商务环境下，Web数据挖掘主要分为以下几步:(1)数据收集。首先数据收集主要针对web数据中的服务器数据、用户数据。其中服务器数据是Web挖掘中的主要对象。服务器中承载着用户访问时产生的对应的服务数据，其中包括了:日志文件、cookie文件、数据流。将这些数据进行初步收集，再针对这些数据进行深度分析挖掘。(2)数据选择和预处理。通过数据收集将数据进行分类，根据所需的信息主题对收集的数据进行选择，通过选择相关的数据项缩小数据处理的范围，挑选其中的有效数据进行数据预处理。数据预处理能够提高挖掘效率，为之后的`数据分析提供有效的数据。Web数据中大多数都是半结构或非结构化的，所以对web数据进行直接处理是不可行的。数据预处理能够把半结构或非结构化的数据处理成标准的数据集方便后期处理。(3)模式发现。模式发现是运用各种方法，发现数据中隐藏的模式和规则。通过模式发现技术对预处理之后的数据进行处理得到相应的事务数据库，利用模式发现对数据进行初步挖掘，将预处理下的事务数据转换成可被挖掘的存储方式，通过数据挖掘模式算法对其中有效的、新奇的、有用的及最终可以理解的信息和知识进行挖掘与总结。(4)模式分析。模式分析主要是采用合适的技术和工具，对挖掘结果进行模式的分析，其目的是根据实际应用，通过观察和选择，把发现的统计结果、规则和模型转换为知识，经过筛选后来指导实际的电子商务行为。
3电子商务中的数据挖掘技术
(1)路径分析技术。路径分析主要是对web访问路径进行搜索分析，对于频繁访问的路径进行总结。利用Web服务器的日志文件进行数据分析，对访客次数以及对应路径进行分析挖掘出频繁访问路径。通过数据可以分析出大多数访问者的共同喜好，从而能够帮助电子商务改进web设计以及提供更好更符合客户的服务。(2)关联分析技术。关联技术是通过对数据进行分析寻找出隐藏的数据联系，关联分析可是对单纯的web数据与对应的电子商务进行联系。从而可以在web数据挖掘中得到该商务网站的关联原则和信息。从而更好的使得客户和网站数据有之间的相互联系。(3)聚类分析技术。聚类分析是根据对象进行数据分析了之后，对数据的信息和客户对象之间的关系进行总结。对数据对象进行分组成为多个类或簇，按照数据对象之间的相似度进行划分。(4)分类分析技术。分类分析是通过对数据库中样本数据的分析，对每个类别做出准确的描述或分析模型或挖掘分类规则。分类分析是电子商务中一个非常重要的任务，也是应用最广泛的技术。通过分类自动推导给定数据的广义描述，以便对未来数据进行预测。
4Web数据挖掘技术在电子商务中的应用
(1)制定优质个性化服务。电子商务的发展给了人们更多元化的选择，同时，电商网站经营的商品也在不断增加，在这样多元化的网站结构中想要快速找到符合自己的商品必定会是一个繁琐的过程。然而通过数据挖掘对浏览量、购买力、搜索强度进行合理应用，针对数据分析结果对网站进行制定优质的个性化服务设计，更合理的安排网站中的物品摆放，从而为用户提供更个性化的服务。(2)优化站点设计。Web设计者可通过挖掘用户的Web日志文件，对Web站点的结构和外观进行设计和修改。网站网页的内容设置直接影响网站的访问效率。网站管理员按照大多数访问者的浏览模式对网站进行组织，尽量为大多数访问者的浏览提供方便，给客户留下好的印象，增加下次访问的机率。(3)聚类客户。在电子商务中，聚类客户就是主要的运营策略，可以对客户浏览的信息等内容出发，对客户的共性进行分类，从而让电子商务的运营者能更加全面的了解客户的需要，对网页的内容进行适当的调整，并在多方面满足客户的内在需要，尽最大限度的为客户提供优质的、合适的服务。(4)营销效益分析。利用web数据挖掘对商品访问和销售情况进行有效分析，这样能够确定一些营销及消费的生命周期。再者结合目前的市场变化，针对不同的产品进行定制独特的营销策略。数据挖掘能够有助于提高电商的营销效益。
5结语
综上所述，web数据挖掘在电子商务的应用越来越广泛，web数据挖掘能够在海量数据里挖掘出有用的信息。通过数据处理把握客户动态、追踪市场变化，在激烈的市场竞争中，做出正确的决策。Web数据挖掘在电子商务领域中一定会有广阔的应用前景，它将带领电子商务系统走向更加智能化、使客户服务走向更加个性化。
参考文献:
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