數據挖掘總結精選(九篇)

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第1篇：數據挖掘總結范文

數據挖掘技術在商品銷售領域得到了越來越廣泛的應用。商品銷售者不僅明白搜集顧客數據的重要性，而且意識到真正的目的在于能夠針對顧客提出科學的、前瞻性的商品銷售方案。數據挖掘技術能有效地幫助商品銷售工作者透過表面上無關聯的顧客層數據，發現數據之間的內在有意義的聯系，從而不僅能對顧客需求做出及時反應，還能對顧客需求進行有效的預測。

一、數據挖掘的基本原理

數據挖掘就是利用數學模型、統計和人工智能技術等方法，把一些高深、復雜的技術封裝起來，使人們不用自己掌握這些技術也能完成同樣的功能，因而可專注于自己所要解決的問題。數據挖掘按其功能可分為：描述性數據挖掘方法和預測性數據挖掘方法。

1描述性數據挖掘

在取得大量的數據之后，首先要對數據進行總結，也即數據的泛化;在泛化的基礎上再對數據進行高層次的處理，包括數據的聚集、關聯分析等。

(1)數據總結：數據總結的目的是對數據進行濃縮，給出它們的緊湊描述。數據泛化是一種將數據庫中的有關數據從低層次抽象到高層次的過程。

(2)聚集：聚集的目的是要盡量縮小屬于同一類別的個體之間的距離，而盡可能擴大不同類別個體間的距離。層次法、密度法、網格法、神經元網絡和K-均值是比較常用的聚集算法。

(3)關聯分析：關聯分析是尋找數據的相關性。關聯規則是尋找在同一個事件中出現的不同項的相關性，其核心是使用Apriori算法，找出事物的相應支持度和置信度，最后找到相應的關聯規則。

2預測型數據挖掘

在預言模型中，把我們要預測的值或所屬類別稱為響應變量、依賴變量或目標變量；用于預測的輸入變量是預測變量或獨立變量。主要通過分類、回歸分析、時間序列來建立預測模型。

二、商品銷售領域數據挖掘的依據

在商品銷售領域采用數據挖掘是商品銷售發展到一定階段的必然要求，它有助于提高商品銷售效率，降低商品銷售成本。其理論依據有消費者消費行為、細分市場理論、顧客關系、顧客數據庫和直接商品銷售。

在制定商品銷售計劃之前，商品銷售者需要研究消費者市場和消費者行為。在分析消費者市場時，公司需要了解市場情況，購買對象，購買目的等因素。通過搜集顧客消費數據，采用數據挖掘技術，可以簡潔、明了地得到這些信息。

三、商品銷售中的數據挖掘過程

1商品銷售目標理解

在進行數據挖掘之前，必須從商品銷售角度去分析要達到的目標和需求，也即要分析什么商品銷售問題，達到什么商品銷售目標。首先對商品銷售現狀進行分析，找出存在的問題，并確定需要實現的營銷目標，再將商品銷售目標轉換成數據挖掘目標，然后將這種知識轉換成一種數據挖掘的問題定義，并設計一個達到目標的初步計劃。

2數據理解

先搜集初步的數據，然后進行熟悉數據的各種活動，包括識別數據的質量問題，找到對數據的基本觀察，或假設隱含的信息來檢測感興趣的數據子集。

3數據準備

首先進行數據抽樣，從大量數據中篩選出一些相關的樣板數據子集。通過對數據樣本的精選，不僅能減少數據處理量，節省系統資源，使數據更加具有規律性。然后，進行數據探索，通常是所進行的對數據深入調查的過程，從樣本數據集中找出規律和趨勢，用聚類分析法區分類別，最終要達到的目的就是搞清多因素相互影響的復雜關系，發現因素之間的相關性。最后，需要對數據進行調整，通過上述兩個步驟的操作，對數據的狀態和趨勢有了進一步的了解，這時要盡可能對解決問題的要求進行明確化和進一步的量化。

4建模

這一步是數據挖掘的核心環節。在建模階段，可以選擇和應用各種建模技術，并將其參數校正到優化值。通常，對同一個數據挖掘問題類型有幾種可選用的技術。

第2篇：數據挖掘總結范文

本課的教學對象為七年級學生，這個年齡段的學生自主和獨立意識較強，具備一定的信息搜集、處理、表達能力，喜歡在學習的過程中體驗和理解事物，但分析思考問題缺乏深度。在日常學習、生活中，學生經常要對數據做搜集、整理、運算、統計和分析工作，但他們的認知大多只停留在表層，僅學會了數據加工的一些基本操作，缺乏從數據挖掘角度分析數據的意識，更不會運用統計學方法尋找蘊藏在數據之中的規律，借助它解決學習和生活中的實際問題。

學習內容分析

本課是蘇科版七年級初中信息技術第三章第3節的內容，主要包括“數據挖掘的作用”和“數據挖掘的過程”兩個部分，可深入細分為“什么是數據挖掘”“數據準備”“數據挖掘”“規律表示”四個內容。教學中，為了讓學生深刻體會數據挖掘的意義和價值，教師應鼓勵他們對數據進行多角度加工與分析，找到規律或有用的信息，用恰當的方式直觀地表達出來，學會搜集、分析身邊的數據，用數據說話，讓數據挖掘更好地服務于生活與學習。

教學目標

知識與技能目標：理解數據挖掘的概念，體會數據挖掘的作用。

過程與方法目標：嘗試進行數據挖掘，經歷數據挖掘的一般過程。

情感態度與價值觀目標：樹立用數據說話、用數據指導生活的思想意識。

教學重難點

重點：數據挖掘的概念及數據挖掘的一般過程。

難點：數據準備及挖掘的過程。

教學策略

數據挖掘是一種強大的分析數據的方法，因涉及到專業軟件和統計學術語、數學模型等，會讓學生難以理解。而日常使用的WPS表格，作為數據挖掘的有效工具，可以讓學生在分析具體數據的過程中，掌握數據挖掘的方法。因此，本節課教學應讓學生從已有經驗出發，運用WPS表格中的簡單工具，學習數據挖掘的一般方法。

“數據挖掘”對學生而言，是一個全新的概念，概念的建構需要一步步地不斷累積，從表層到內涵，逐步深化。學生只有在了解了“數據挖掘”的基本含義，并嘗試挖掘的基礎上，才能體會其作用和意義。所以，筆者設計了層層遞進的學習活動（情境再現，感受數據挖掘―案例研習，認識數據挖掘―比較空氣質量，嘗試數據挖掘―同比空氣質量，再探數據挖掘―暢想未來，展望數據挖掘），并且在活動中適時搭建學習所需的“支架”，來幫助學生完成知識的建構。筆者通過一系列的活動，讓學生在做中學，在學中思，在思中用，在情境化的技術活動中，歸納出數據挖掘的方法，從而樹立用數據說話、用數據指導生活的思想意識。

教學過程

1.情境再現，感受數據挖掘

活動1：情境再現，感受數據挖掘。

①猜一猜：不同的人群瀏覽同一個網頁時，所看到的內容是否一致。

②觀察鳳凰網的廣告區域截圖，在組內交流（如下頁圖1，不同人群瀏覽的同一網頁，推送的廣告不同）。

③京東為什么能夠根據個人喜好推送商品？

小結：京東在挖掘和分析用戶瀏覽行為的基礎上，進行定向產品推廣。

設計意圖：思維總是由問題開始的，激發問題，能讓學生積極主動地參與到學習活動中。以京東廣告推送功能來設置情境，把兩種不同的瀏覽行為對照比較，設置懸念，第一時間抓住學生，激發學生學習新知識、新技術的渴望。

2.案例研習，認識數據挖掘

活動2：學生觀看視頻，并思考、總結。

①安保為什么使用熱力圖（如圖2）？（對百度的定位數據、搜索數據進行挖掘，把握人群密集點動態趨勢，幫助警方提前疏導、化解安全風險）

②百度大數據對旅游有什么作用（如圖3）？（對用戶搜索數據深入挖掘，預測熱門旅游景點）

③導航是如何規劃路徑的（如圖4）？（對道路環境、天氣情況、特征日等數據進行挖掘和分析，得出每條道路在不同環境或不同時間的路況規律，確定最優的交通路線）

師生對數據進行分析、總結（如表1）。

小結：數據挖掘是指從大量數據中尋找其規律的技術。數據挖掘的目的主要有三個：把握趨勢、預測和求最優解。

設計意圖：選取日常生活中運用數據挖掘的三個典型事例視頻――熱力圖、旅游預測、導航，借助半成品表格作為輸出支架，歸納出數據挖掘的概念和數據挖掘的三個目的。體會挖掘數據價值性的同時，認識數據加工的重要性，為數據挖掘的學習做好鋪墊。

3.比較空氣質量，嘗試數據挖掘

師：圖5中空氣質量預報實現了數據挖掘的哪一種目標？（把握趨勢）鹽城市空氣質量如何？借助熟悉的WPS表格工具，嘗試挖掘空氣質量狀況。

活動3：比較鹽城、秦州、淮安等周邊城市空氣質量狀況。

①登錄中國空氣質量在線監測分析平臺（http：///historydata/），建立鹽城周邊三市空氣質量狀況工作表（如圖6）。

影響空氣質量的因素很多，AQI指數是衡量空氣質量的重要指標。

教師演示：瀏覽數據，提取數據，組成工作表（如圖7）。

②計算各市4月份空氣質量指數AQI的平均數。（提示：AVERAGE公式使用方法以及自動填充柄的使用）

③比較4月份空氣質量狀況。（結論：質量指數平均值大小依次是鹽城、秦州、淮安）

師：根據質量指數，利用函數工具計算平均數，得出空氣質量狀況，其實就是數據的挖掘。數據挖掘的一般過程如圖8所示。

設計意圖：從全國空氣質量在線監測分析平臺搜集數據，選擇WPS函數工具挖掘數據，并對挖掘結果加以解釋，來建構數據挖掘的一般過程。在嘗試數據挖掘的過程中，學會運用計算思維解決問題，借助流程圖總結挖掘過程，有助于學生從整體上把握知識，進一步促進認知體系的構建。

4.同比空氣質量，再探數據挖掘

師：通過挖掘比較，我們得出鹽城市4月份空氣質量在周邊城市當中最好，各市以前的空氣質量狀況如何？

活動4：比較各市2014年、2015年空氣質量數據，說明哪一年空氣質量更好（如圖9）。

①在選定城市后，思考如何同比質量。

②選取函數或圖表工具，完成挖掘。

③規律表示。

④從“我的數據分析報告”中的各組中任選城市，從“2014年數據、2015年數據”工作表中，選取數據到“同比空氣質量”進行分析（如下頁表2）。

小組匯報挖掘過程和得出的結論，形成對數據挖掘的新認識。

小結：用平均數比較，各市兩年的數據基本相同，但是合格月份數不一定相同，同比AQI低的月份數也不相同。學生同比之后發現，2015年空氣質量好于2014年。

設計意圖：學生借助分析報告，以分組合作的形式，再次經歷挖掘數據的過程，找到規律或有用的信息，加深對挖掘過程的理解。鼓勵學生對數據進行多角度的加工與分析，選擇合適的工具進行挖掘，體現了多元化的思想。

5.暢想未來，展望數據挖掘

觀看視頻（如上頁圖10，圖10中左圖為京東慧眼的視頻截圖，右圖為基因測序的視頻截圖），想象：數據挖掘技術的廣泛應用，對生活會產生怎樣的影響？

如今，數據挖掘改變了傳統的生活模式，未來將會產生更加深遠的影響。因此，我們應學會搜集、分析身邊的數據，用數據說話，挖掘數據創造出更智慧的生活方式。

設計意圖：通過視頻播放，讓學生深度感受“數據挖掘”與生活息息相關，挖掘數據將給人們生活帶來的改變，培養學生搜集、分析身邊的數據，用數據說話的意識。

點 評

如今，數據挖掘已被廣泛應用在各個領域。什么是數據挖掘？顧名思義就是從龐大的數據中挖掘寶藏（信息、知識、見解等）的方法和過程。顯然，對于初學者而言，這是一個全新的概念，僅靠上述說明難以理解它的含義。在傳統教學中，教師往往讓學生背誦記憶這些內容，學生并沒有形成概念的深層理解。為此，董老師從理解數據挖掘出發，選取數據挖掘的三個典型事例――熱力圖、旅游預測、導航，精心組織學習活動，在半成品表格的引導下，歸納出數據挖掘的三個目的――把握趨勢、預測和求最優解，體會挖掘數據的價值，進而概括出數據挖掘的概念。

第3篇：數據挖掘總結范文

關鍵詞：云計算概述；數據挖掘；平臺架構

中圖分類號：TP311.13

隨著經濟的發展和科技的進步，手機、電腦在中國隨處可見，互聯網甚至是移動互聯網融入了人們的日常生活，互聯網中無法估量的大量數據不斷增長，愈演愈烈，面對著海一般的數據信息，人們不能準確的找到自己想要的數據，像手機APP，手游等移動互聯網產品，每天都承載著非常多的數據，對運營商而言，如何進行數據分析以及數據挖掘成為一個亟待解決的難題。

較于傳統數據處理系統，云計算系統的出現讓人眼前一亮，基于云的數據挖掘平臺的建構為數據挖掘開辟了一條新路，云計算提供一個虛擬的平臺，用戶可以在任何地區運用任何終端選擇自己想要的數據，而大規模的數據本身就存在一些問題，數據挖掘存在難度，本文就云計算的數據挖掘進行具體的分析如下：

1 云計算概述

一直以來云計算都沒有一個統一明確的定義，根據多數人對云計算的定義，總結出以下兩方面：（1）云計算通俗一點說就是一個資源盤，其擁有數以萬計的可用虛擬資源，有些虛擬資源擁有不同的負載量，云計算的優勢就是可用將這些負載量不同的資源進行新的合理分配；（2）就用戶而言云計算的服務是方便簡單的，且透明化，用戶的最終目的是在云計算中獲取想要的數據和服務，用戶不用在意云計算本身的運行機制，然而云計算的系統也是存在隱患的，如果一個規模龐大的計算機群在運作的過程中仍然不間斷的增加計算機的數量，那么云計算系統可能會出錯甚至系統崩潰，可見單純依靠硬件設施是不可取的，此時需要可靠的軟件發揮作用，需使用冗余和分布式存儲的方式，云計算系統另一個優勢就是擁有自我檢測系統模式，該模式在不影響正常運行的情況下，可以檢測出無效節點并進行刪除，總之，云計算系統數據多、存儲能力強、計算能力快且準確率高，給用戶帶來高效、優質的服務。

經過一直以來對云計算的研究總結其特點有五個方面，分別是虛擬化、通用性、擴展性強且規模大、可靠性高、經濟性好等特點，具體來說就是云計算不是個實物，是個虛擬的擁有海量數據的平臺，用戶可以在世界的任何位置通過任何終端獲取想要的數據信息和服務；云計算沒有局限性，在云計算下可以構建出不同的應用，而且這些應用可同時運行；在不影響用戶正常使用的情況下，云計算是可以擴展的，而且是動態擴展，現今最多可擴展幾十萬臺電腦，整個擴展過程用戶是可以看到的，是對外的；為了保證服務的質量和可靠性，云計算運用了多種方法如多副本容錯和多計算節點同構可互換等；云計算由于自身的優勢運用大量廉價節點構成云，采用自動化集中式管理機制，解決企業高昂的數據中心成本，較于傳統系統云計算系統成本較低。

2 數據挖掘的方式

數據挖掘是一個循環反復、不斷調整和修改的過程，這個過程漫長且復雜。從數據預處理到數據挖掘再到評估和表示這是數據挖掘的整個過程，數據挖掘的過程中方法很多，歸納如下：（1）廣義知識挖掘，廣義知識被挖掘出來后，與可視化技術相結合，用戶可以直觀的通過圖表形式來了解；（2）關聯知識挖掘；（3）類知識挖掘，分分類和聚類兩種。決策樹、神經網絡、貝葉斯分類、支持向量機、遺傳算法與進化理論、粗糙集、關聯分類、類比學習、模糊集等為分類法。聚類法包括五種，分別是基于劃分、密度、層次、模型及網格的不同方法；（4）預測型知識挖掘，包括一些方法和技術，方法有經典的統計方法，技術包括神經網絡和機器學習技術；（5）特異型知識挖掘，所謂特異型指特殊的背離常規的異常規律。包括三個類別，分別是孤立點分析、序列異常分析和特異規則發現；（6）自定義數據挖掘算法。

數據挖掘的過程以及方法可以通過圖1直觀的了解。

3 基于云的數據挖掘平臺架構

針對傳統數據挖掘平臺而言，云計算的產生對其影響很大，云計算的分布式存儲和計算使數據挖掘開始變革，數據挖掘云服務只有基于云計算平臺才能得以實現，其設計思想是分層設計，思路是面向組件設計，整個平臺自下向上分為三層，最下面一層也是最基礎的一層是云計算支撐平臺層，再往上一層是數據挖掘能力層，最頂層是數據挖掘云服務層。

云計算支撐平臺層的功能主要是提供數據的分布式存儲和計算，最底層構建可以以企業自主研發的云計算平臺為基礎 ，也可以以第三方提供的云計算平臺為基礎。

數據挖掘能力層的能力有算法服務管理、調度引起、數據并行處理框架等，這些都是基礎能力，數據挖掘能力層支撐著它的上一層（數據挖掘云服務層）。這層不但支持內部數據挖掘算法和推薦算法庫，對于外在的第三方數據挖掘算數法也可以接入。

最頂層數據挖掘云服務層的主要功能是為外在企業和個人提供數據挖掘云服務，其涵蓋多種多樣的服務能力封裝的接口形式，例如針對于簡單對象的訪問協議簡稱SOAP的XML等，本地應用程序編程接口也是其形式之一，基于結構化查詢語言語句的訪問在數據挖掘云服務層也是支持的，同時此層還提供解析引擎和自動調用云服務。

總之，基于云計算的數據挖掘平臺從很多方面是優于傳統數據挖掘平臺的，如大規模數據處理能力、數據動態擴展能力以及低廉的云服務和成本等。

4 云計算關鍵技術

如今大量數據挖掘最直接有效的方法是分布式計算方法，這個方法包括兩部分一部分是分布式數據存儲，一部分是分布式并行計算，現在的云計算平臺已經涵蓋了這兩部分的能力，這兩部分是云計算數據挖掘平臺的核心支撐能力，GFS、KFS、HDFS等三種分布式文件系統是目前比較受歡迎的分布式文件系統，Google公司的分布式文件系統理論是三者的理論基礎，KFS、HDFS兩種分布式文件系統多被用于商業和學術領域。

分布式并行計算框架在分布式計算方法中非常重要，其在計算過程中封裝了一些技術細節，如任務調度、任務容錯等，這樣便捷了用戶，用戶只要把握好任務間的邏輯關系，不必注意這些技術細節，目前較為廣泛應用的分布式計算框架有并行計算框架Mapreduce和迭代處理計算框架Pregel這兩者都由谷歌公司提出，還有微軟公司研發的Dryad。

5 結束語

隨著互聯網和移動互聯網時代的到來，海量復雜的數據處理與數據挖掘困擾著各大運營商，與傳統數據系統相比，云計算優勢明顯，強大動態擴展能力、獨特的分布式存儲和計算方法、以及低廉的成本優勢吸引了越來越多企業和個人，基于云的數據挖掘平臺，企業和運行商都因此減少了數據挖掘方面的資金投入，對這些企業來說無疑是減小了生產成本。

參考文獻：

[1]丁巖，楊慶平，錢煜明.基于云計算的數據挖掘平臺架構及其關鍵技術研究[J].中興通訊技術，2013（01）.

第4篇：數據挖掘總結范文

關鍵詞：煙草行業；質量管理；數據挖掘

煙草行業在我國市場經濟發展中迅速壯大起來，同時行業間的競爭也越來越激烈，如何在激烈的競爭中占據主動是廣大煙草企業領導者關心的問題。加強質量管理，提高煙草產品質量，在很大程度上能夠提升企業競爭力。采用數據挖掘技術，利用大數據對行業發展規律進行分析，對質量管理過程進行有效地監測，提高企業質量管理的水平，促進煙草企業持續發展。

一、數據挖掘技術概述

所謂的數據挖掘技術，就是從大量模糊的數據中，將其隱含的具有價值的信息提煉出來，在一定程度上與數據庫、數據融合等概念具有相似性。基于挖掘任務的視角出發，數據挖掘技術更加強調對相關數據的聚類以及關聯性分析，同時對大量數據進行整理、歸納，以便做出準確的預測任務。現階段，常用的數據挖掘技術包括遺傳算法、統計分析法、神經網絡法、模糊算法等等。在具體的使用過程中，首先應該根據業務的性質進行重新定義，明確任務目標，然后做好相關的準備工作，確保數據的完整性；隨后進行數據挖掘以及數據分析，將收集的數據進行整理、分析，得到目標數據信息；最后，在業務處理工作中對這些數據信息進行妥善的應用。

二、煙草行業質量管理現狀

現階段，消費者對煙草行業質量的要求越來越嚴格，外部環境控煙要求也越來越緊迫，盡管在市場經濟的良好環境下，煙草行業無論從規模、數量還是設備上都得到了顯著的提升，但是在此過程中也形成了大量的數據信息。在企業質量管理過程中，主要缺陷體現在以下幾個方面：第一，在質量管理過程中，采用傳統的數據處理方式，導致質量管理部門工作量龐大，數據處理結果的準確性也不高；第二，煙草行業質量管理方式相對滯后，對數據的分析不夠科學，導致采用不科學的數據結果對煙草質量進行評價，導致煙草企業質量管理整體質量受到影響。第三，質量管理中缺少反饋內容，使煙草行業無法及時發現其中存在的問題并做好相應對策以及改進與預防工作。第四，傳統質量管理更側重于某個生產環節，忽視全局管理，而煙草行業本身規模較大且在不同地域中都涉及較多的質量管理部門，很多質量信息需在較長時間內完成流通。對此，便需引入數據挖掘中的關聯與聚類分析，其中的關聯規則可將數據項關聯關系充分挖掘出來，在質量管理中更集中體現在產品質量預期特性值的關系。

三、數據挖掘技術在煙草行業質量管理中的應用

加強對數據挖掘技術在煙草行業質量管理工作中應用的研究，對煙草企業質量管理工作具有重要意義，對煙草行業的發展也具有促進作用。在具體分析研究過程中，一般從供應商、適量反饋以及生產過程三個角度出發：

1.基于對供應商評價的角度

煙草產品生產過程中需要大量的原材料，并且原材料的種類相對較多，包括煙葉原材料以及一些輔助的材料。這些材料的質量在很大程度上決定了煙草產品的整體質量。供應商在某種意義上對原材料質量起著重要作用，煙草企業還需要與供應商建立良好的關系。煙草企業的相關部門需要將供應商提供的原材料信息進行有效地統計、儲存，同時將原材料的合格率作為主要的評價依據。根據數據挖掘技術中的關聯規則，將一種原材料對應所有的原材料供應商，收集并分析所有供應商提供的數據信息中該原材料的合格率，從而選擇最佳的原材料供應商，為煙草質量提供保障。

2.基于質量反饋的角度

質量反饋就是客戶對一件產品質量使用后的總結性評價，通過有效地質量反饋，煙草企業能夠對煙草生產過程、生產工藝、服務水平等進行整改。根據相關研究資料顯示：在能夠創造同樣價值的基礎上，新客戶發展涉及的成本往往是維持與老客戶關系涉及的成本的五倍，但若由老客戶將企業口碑向新客戶傳遞將獲得更大的競爭優勢，所以企業發展中維持老客戶的關鍵在于使顧客滿意度得以提高。利用數據挖掘技術，對顧客反饋的信息進行科學化的分析與管理，總結客戶對產品質量的意見，同時分析出造成這個質量問題產生的原因，以便企業能夠提出針對性的措施，幫助企業質量管理水平的提升，也能夠為煙草企業迎來更大的經濟利潤，讓煙草企業在激烈競爭中立于不敗之地。

3.煙草生產過程中數據挖掘技術的應用

在卷煙生產過程中，煙絲質量是備受關注的問題，煙絲質量不僅會受到化學成分的影響，在生產過程中的一些工藝、操作也會對其質量造成影響。在煙絲制作過程中需要經過多重工序，同時涉及配方、含雜量等諸多因素，這一過程就會產生大量的數據。因此，需要利用數據挖掘技術，對煙草生產過程產生的數據進行存儲、分析，利用神經網絡技術分析導致煙絲質量問題的原因，不斷地優化生產工藝參數，同時利用聚類分析手段，對加工過程與煙絲質量的關系進行分析，促進煙草產品質量的提升。

四、總結

通過上述分析可知，煙草行業在市場經濟發展中迅速發展起來，已經逐漸成為我國支柱型產業。然而在煙草行業質量管理過程中，由于對海量數據處理技術滯后，給煙草企業重大決策以及煙草產品質量都造成重大影響。數據挖掘技術的應用，不僅能夠幫助企業選擇最佳合適的原材料供應商，還能夠及時地發現產品質量問題，以便對產品生產工藝進行優化，提高煙草產品質量，促進煙草行業健康發展。

作者:焦麗靜 單位:河北中煙工業有限責任公司

參考文獻

[1]張麗榮.數據挖掘在煙草行業質量管理中的應用[J].科技創新與應用，2012，25（8）：124-125.

[2]李卓.試析數據挖掘技術在煙草行業中的應用[J].旅游總覽，2014，26（2）：99-100.

第5篇：數據挖掘總結范文

關鍵詞：檔案信息管理系統 計算機 數據挖掘技術 應用

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）11-0000-00

為了探知計算機數據挖掘技術在檔案信息管理系統中的運用情況，本文從三個方面進行了分析，首先是對數據挖掘技術進行了初步概述，然后介紹了在實際運用當中所取得的成效。

1 數據挖掘技術的含義與實際應用

（1）計算機數據挖掘技術的含義。數據挖掘技術是一種全新的數據處理技術，是從數據庫中大量模糊記憶的隨機數據中選取其中所包含的符合人們需求的過程。數據挖掘過程是一個不斷循環的過程，當一個目標節點沒有達到其預期效果，信息處理系統自動返回上一個目標節點重新設置選取條件并執行。通過不斷細化的目標將達到人們工作、學習需求的信息不斷選取、再集中，并最終完成任務。（2）計算機數據挖掘技術運用的技術。在人們進行計算機數據挖掘的過程中，大多數情況下都是運用數學方法，在一些特定條件下也會采用非數學方法。數學方法就是運用數學專業語言表達事物的狀態、關系和過程，是一種具有高度概括性和抽象性的方法，它具有嚴密的邏輯性和可操作性。同時，在運用計算機數據挖掘技術的過程中，還會使用到演繹法和歸納法進行數據收集。在運用計算機數據挖掘技術的過程中，通過對數據庫挖掘，收集符合要求的數據信息，并進行整合分析得出一定的結果。而得出的結果在一定的條件下，是能夠運用于信息管理等領域的。

2 數據挖掘技術的形式

數據挖掘通常分為兩種形式，一種是通過對數據中的包含的規則進行描述，找出其中具有很強的普遍性的知識，并對其進行初步的總結描述出這一類別事物的共同特征，我們把它稱之為描述型。另一種是通過分析已有的數據信息，并推測某一類別事物的某項特征或是其形成的規律，我們把它稱之為預測型。在進行數據挖掘技術的過程中，通常會采用分類、關聯和粗糙集三種方法。

（1）分類。在進行計算機數據挖掘時，分類是最常見的形式。分類通過對數據庫中龐大的信息量進行屬性的辨別和分析，并劃分為不同的種類，分類直接決定著所收集到的數據的優劣。在進行種類劃分的實際操作過程當中，依據所選數據形成的訓練集，對一部分數據進行集中處理和劃分。再對剩下的數據部分進行測試，當測試達到預定指標以后，再根據相應的規則對剩下的數據部分進行分類。在分類的進行過程中，比較重要的幾個環節是明確其所涵蓋的范圍，辨別和分析目標具有的屬性特征，選取相應的算法進行計算并將計算結果明示，設定測試集，驗證并得出分類規則。（2）相關規則。在運用計算機數據挖掘技術的過程中，關聯分析法里最簡便、最具實用性的規則就是相關規則。相關規則能夠對數據進行科學嚴謹的分析，并將數據的信息精準地正確地描述出來。在相關規則的具體實踐方面，主要是對實際存在的事物進行描寫，將其中具有相同屬性的進行集中，分析總結出其模式。（3）粗糙集。在運用計算機數據挖掘技術的過程中，粗糙集是用來專門研究不具有穩定性的知識的一種數學工具。其優勢在于無需知曉額外信息，運用的算法簡潔有效、可操作性強。

3 計算機數據挖掘技術在檔案信息管理系統中的應用意義

（1）數據挖掘技術為檔案實體與內容的安全性提供了保障。檔案信息是對過去的信息進行記錄所形成的，檔案信息一般都是很珍貴的，許多檔案信息其實體更是寶貴的。一方面，這類信息由于其珍貴性，人們總是希望能將這些檔案信息盡可能的保存長久，然而在事實上，人們對這些檔案的重復使用度往往很高的，這也必定會造成檔案信息的使用壽命大大降低。另一方面，檔案信息的實際內容經常帶有密級，如果對檔案信息的使用監督不到位也會造成泄密，產生不良后果。而如果在檔案信息管理系統中引入數據挖掘技術，通過對檔案信息的借閱行為進行統計和分析，找出不恰當的借閱行為，就可以防止惡性利用檔案和泄密等情況的出現，也就對檔案實體和檔案信息的安全性提供了保障。（2）數據挖掘技術可以提升檔案信息的使用效率。檔案信息大都是帶有一定的密級的，其借閱范圍都有相對明確的規定。隨著時代的進步，雖然國家放寬了借閱檔案的限制，但由于人們對于檔案的認知水平存在滯后性，許多檔案管理部門對于檔案的借閱還是被動式的，有人提出借閱申請，工作人員就根據規章制度適當地提供檔案信息，主動性很低。但是，如果在檔案信息管理系統中引入數據挖掘技術，通過與檔案借閱者的溝通，發現相關的有需求用戶以及利用方向，建立專門的檔案提供渠道。這樣有針對性地提供檔案信息，既提高了檔案的使用效率，提升了檔案管理部門的服務水平，又能幫助借閱者解決難題，促成其研究成果的產生。（3）數據挖掘技術為檔案鑒定工作提供了便利。檔案的鑒定工作一直以來都是檔案工作整體流程中難度系數最高、重要性最高的一個部分。在過去，這一工作進展的良好與否完全憑借的是檔案管理從業人員的個人的能力強弱，隨人員的主觀因素變動幅度大，這就可能造成存在價值的檔案未被保存下來而無價值的檔案卻被大量保存下來諸如此類情況的發生，不僅損失了有用的檔案信息而且還浪費了資源。但是，如果在檔案信息管理系統引入數據挖掘技術，對檔案的使用情況和保存情況進行系統分析，發現各個檔案管理管理部門其檔案形成的規律和使用范圍，判定出信息的重要性，為檔案鑒定工作的進行提供鑒定依據。

4結語

隨著社會的進步和科技的發展，計算機技術應用面越來越廣泛。在檔案信息管理系統的應用方面，數據挖掘技術為檔案信息的實體和內容提供了安全保障，為檔案鑒定工作提供了便利，并提升了檔案信息的使用效率。

參考文獻

[1]黃世矗吳震.論數據挖掘技術在電子文件管理中應用的必要性與可行性[J].檔案與建設，2011，11：8-10.

第6篇：數據挖掘總結范文

數據挖掘 聚類分析 K均值

一、引言數據挖掘是計算機行業發展最快的領域之一。以前數據挖掘只是結合了計算機科學和統計學而產生的一個讓人感興趣的小領域，如今，它已經迅速擴大成為一個獨立的領域。數據挖掘的結果對于醫生臨床診斷有很重要的意義。實驗表明患心臟病病人的某些屬性特征和患心臟病風險的大小有較大關系。數據挖掘有兩種策略：有指導和無指導學習。本文用心臟病數據集范例來解釋有指導學習的過程。1.有指導學習和無指導聚類對于使用無指導聚類來說，不存在預定義的類。取而代之的是，數據實例根據聚類模型定義的相似度機制來分組。而大部分數據挖掘是有指導的，在使用有指導學習時，數據挖掘工具可使用類別已知的實例來建立表示數據的普遍的模型。然后利用所創建的模型確定新的、以前未分類實例的類別。2.用于有指導學習的方法在一個裝有iData分析器的Excel中，用一種數據挖掘工具ESX建立有指導的學習模型，其方法如下：首先，將要挖掘的數據輸入一個Excel電子表格并選擇一個輸出屬性。然后執行一個數據挖掘會話，再閱讀并解釋匯總結果、檢驗集結果和各個類的結果，最后生成可視化并解釋類規則。

二、聚類分析數據挖掘技術從傳統意義上說是指數據的統計分析技術，采用的傳統數據分析技術主要包含線性分析和非線性分析、回歸分析、邏輯回歸分析、時間序列分析、最近鄰算法和聚類分析等。K-Means算法是劃分聚類中較流行的一種算法，它是一種迭代的聚類算法，迭代過程中不斷移動簇集中的對象，直至得到理想的簇集為止，每個簇用該簇中對象的平均值來表示。算法的主要步驟為：（1）從n個數據對象隨機選取k個對象作為初始簇中心；（2）計算每個簇的平均值，并用該平均值代表相應的簇；（3）根據每個對象與各個簇中心的距離，分配給最近的簇；（4）轉第二步，重新計算每個簇的平均值。這個過程不斷重復直到滿足某個準則函數不再明顯變化或者聚類的對象不再變化才停止。K-Means算法對于大型數據庫是相對可伸縮的和高效的，算法的時間復雜度為O（n*k*t），其中t為迭代次數。一般情況下結束于局部最優解。

三、具體實例說明1. 心臟病風險評價中的數據挖掘問題在世界衛生組織與世界心臟病協會等權威機構的另一項關于預防心臟病的指南中指出，引起心臟病的危險因素有兩種，即“行為因素”和“生理問題”。最主要的四種行為因素是：吸煙、飲酒、不健康的飲食、缺乏體力活動。這些不良的行為日益累積會使機體發生生理改變。醫學數據庫的信息量非常龐大，其數據又具有自身的獨特性。要想充分利用豐富而寶貴的醫學資源，必須選擇適合醫學數據類型的數據挖掘工具及挖掘技術，盡可能大地發揮數據挖掘技術在醫學信息獲取中的價值。2. 數據準備（1）數據選擇及預處理。運用有指導學習的方法對心臟病人數據集進行數據挖掘，此數據集是由位于加州Long Beach的VA醫療中心的Detrano博士搜集的。該數據集包含分類和數值數據的混合表，數據包含了303個實例組成，其中165個包含了未患心臟病的患者，剩余的138個實例包含了患過心臟病的患者。（2）建立數據挖掘庫。我們將試圖發現年齡等因素與是否患過心臟病之間的關聯，從而證實患過心臟疾病與它產生的可能因素之間的規則。具體實施步驟如下：將文件加載到一個新的Excel電子表格中，其中我們將下列屬性設置為輸入屬性：age（年齡）、sex （性別）、chest pain type（胸痛類型）、blood pressure（血壓）、cholesterol（膽固醇）、fasting blood sugar

4.總結研究表明心臟病的高發人群為：年齡大于45歲的男性、大于55歲的女性；吸煙者；高血壓患者；糖尿病患者；高膽固醇血癥患者；肥胖者。雖然年齡、性別、家族遺傳病史等危險因素難以改變，但是如果有效控制其余危險因素，就能有效預防某些心臟病。在日常生活中學會自我管理，建立良好的健康的生活方式，對心臟病患者而言，至關重要。

參考文獻：

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第7篇：數據挖掘總結范文

關鍵詞:數字圖書館;計算機技術;應用模塊;數據挖掘;網格技術

1數字圖書館概述

“數字化”的生活模式伴隨著科技的發展應運而生，人們也越來越適應并習慣了這種生活模式，數字圖書館的出現使得人們對它的需求越來越高，同時它也直接關系著當代圖書館的生存與發展。而數字圖書館的概念是由美國的一位學者在研究圖書館的時效性時提出來的，它就是一個信息化的平臺，擁有著全球性的知識資源和媒體內容，一方面能夠使用戶及時的了解到全球的訊息，另一方面用戶使用搜索功能可以搜索到一些多樣化的信息。而其中關鍵性技術的應用與研究成為了當今國內外IT界和圖書館界研究的熱門技術。而評價一個國家信息基礎設施好壞的標志之一就是數字圖書館的建設。數字圖書館作為一種高新技術的產物，涉及到了以下技術:數字化處理技術、超大規模數據庫技術、網絡技術、多媒體信息處理技術、信息壓縮與傳送技術、安全保密技術、自然語言理解技術等。本文主要介紹了網絡技術、數據挖掘技術、Agent技術。

2數據挖掘技術的應用研究

2．1數據挖掘的基本概念

數據挖掘也可以叫作數據庫中的知識發現，它是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。其一般與計算機科學有關，可以通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統及模式識別等多種方法來實現所要達到的目標。數字圖書館的數據挖掘對象是挖掘出其中的大型數據庫、數據倉庫以及大量的網絡信息空間，通過對這些數據的統計分析和總結，可以找到數據間內在的關系，進而可以預測到未來發展的趨勢。數據挖掘涉及到了很多前沿的學科，比如數據庫、數理統計、人工智能、神經網絡等，這是當今國際上最高端的技術研究之一了。

2．2數據挖掘技術的方法

2．2．1數據挖掘數據挖掘是一種面向數值數據的方法，它是用人工智能、機器學習、統計學、數據庫的交叉方法在一個較大的數據集中發現模式的計算過程，是一門跨學科的計算機科學分支。它的目標是從一個數據集中提取信息，然后將其轉換成可理解的結構，以此進一步使用。數字圖書館的建設基礎就是數據挖掘，利用多種數據挖掘算法，通過數字處理和研究數字模型的變化，以此來進行總結得到數據的變化情況。

2．2．2基于Web的數據挖掘Web數據挖掘是數據挖掘在Web上的應用，它是利用數據挖掘技術抽取出與Web有關的一些感興趣的、有用的資源信息、行為及模式，涉及到了多個研究領域的技術，在挖掘內容的過程中，我們一般從以下兩個角度進行著手分析:一是對文本文檔進行挖掘，二是挖掘多媒體文檔。在調整數字圖書館的網頁時一般都用追蹤和個性化使用記錄的全面追蹤這兩種模式來保證給用戶提供個性化的服務。

2．2．3文本數據挖掘文本數據挖掘是指從文本中挖掘出有一定價值的信息和知識的計算機處理技術，挖掘的對象的數據類型全是由文本類型組成的，在對巨量文本信息進行自動化信息分析與處理所使用的方法是利用數據挖掘算法和信息檢索算法來實現的。文本挖掘方法主要包含以下幾種:文本分類、文本聚類、信息抽取、摘要、壓縮。為了能夠更加更好的豐富圖書館的信息量，處理好文本的摘要和數據，提高數據挖掘的精確度，可以利用文本數據的挖掘和傳輸來實現。

2．3利用數據挖掘實現數字圖書館的個性化服務

實現數字圖書館的個性化服務是通過把挖掘技術應用到數字圖書館建設中，一方面可以通過提高數字圖書館的建設標準來增強各方面的服務質量，另一方面還可以有效的鞏固信息資源的建設力度。在信息用戶掌握信息使用的行為、習慣、偏好等時，個性化的服務可以為用戶提供滿足其所需要的一些相關服務，主要是兩個方面:一是個性化，二是主動服務。其原理是根據不同的用戶不同的需求使用不同的服務辦法來進行針對性的服務，系統不需要用戶去做什么就可以給用戶提供相對應的服務，通過簡化用戶的操作來達到個性化服務。個性化服務主要表現在以下幾個方面:數據挖掘服務、個人書架、個性化檢索、信息分類定制及推送、虛擬咨詢服務等。

3網格技術的應用

3．1網格技術在數字圖書館中的應用

在數字圖書館的建設中，網格技術是一種不可或缺的技術，為了確保數字圖書館的完整性和較好的服務性，就要利用網絡來調節因數字的變化而造成的改變，而數字圖書館建設擁有良好基礎的前提就是在網格技術應用過程中要結合信息資源建設網絡基礎設施，并在后期結合相關的Web技術方法，以圖書館的基礎架構作為基礎，搭建一個良好的可以實現資源信息共享的信息技術平臺，整合網絡各方面的資源，在統一管理的基礎上實現良好的信息服務。

第8篇：數據挖掘總結范文

關鍵詞 ;數據挖掘; web;挖掘;網絡技術

中圖分類號:G642文獻標識碼:A文章編號:1003-2851(2009)12-0174-01

近年來,數據挖掘引起了信息產業界的極大關注,其主要原因是存在大量數據,可以廣泛使用,并且迫切需要將這些數據轉換成有用的信息和知識。數據挖掘是面向發現的數據分析技術,通過對大型的數據集進行探查。可以發現有用的知識,從而為決策支持提供有力的依據。

一、 Web數據挖掘定義及分類

Web數據挖掘(Web Date Mining),簡稱Web挖掘,是數據挖掘技術在Web環境下的應用,是從數據挖掘、計算機技術、信息科學等多個領域進行的一項技術。

Web 數據挖掘的分類根據數據挖掘對象的不同可以將Web數據挖掘分為Web 內容挖掘、Web 結構挖掘和Web 訪問信息挖掘三類(見圖1)。Web 內容挖掘就是指從Web 的文檔中發現提取有用信息; Web 結構挖掘是指對html 頁面間的鏈接結構進行挖掘; Web 訪問信息挖掘是從網絡訪問者的交談或活動中提取信息。

二、 Web數據挖掘的過程

數據挖掘的過程可以分為6個步驟:

(一)理解業務:從商業的角度理解項目目標和需求,將其轉換成一種數據挖掘的問題定義,設計出達到目標的一個初步計劃。

(二)理解數據:收集初步的數據,進行各種熟悉數據的活動。包括數據描述,數據探索和數據質量驗證等。

(三)準備數據:將最初的原始數據構造成最終適合建模工具處理的數據集。包括表、記錄和屬性的選擇,數據轉換和數據清理等。

(四)建模:選擇和應用各種建模技術,并對其參數進行優化。

(五)模型評估:對模型進行較為徹底的評價,并檢查構建模型的每個步驟,確認其是否真正實現了預定的商業目的。

三、Web 數據挖掘的常用工具

Web 數據挖掘工具如果按用途分, 可分為: Web 文本信息挖掘工具、用戶訪問模式挖掘工具或用戶導航行為挖掘工具和綜合性的web分析工具。Web 文本信息挖掘工具主要完成兩方面的功能: 信息檢索和對文本的分析。IBM 公司的產品Intelligent Miner 中的web 挖掘工具Intelligent Miner for Text 就是比較好的文本信息挖掘工具。用戶模式挖掘工具通常實現的方法是對Sever Logs、Error Logs 和Cookie Logs 等日志文件分析挖掘出用戶訪問行為、頻度和內容等信息, 從而找出一定的模式和規則。由Sstphen Tumer 博士編制的免費個人軟件Analog 是一個用來分析Server Logs 的工具。

四、數據挖掘的應用現狀

數據挖掘是一個新興的邊緣學科,它匯集了來自機器學習、模式識別、數據庫、統計學、人工智能以及管理信息系統等各學科的成果。多學科的相互交融和相互促進,使得這一新學科得以蓬勃發展,而且已初具規模。在美國國家科學基金會(NSF)的數據庫研究項目中,KDD被列為90年代最有價值的研究項目。人工智能研究領域的科學家也普遍認為,下一個人工智能應用的重要課題之一,將是以機器學習算法為主要工具的大規模的數據庫知識發現。盡管數據挖掘還是一個很新的研究課題,但它所固有的為企業創造巨大經濟效益的潛力,已使其很快有了許多成功的應用,具有代表性的應用領域有市場預測、投資、制造業、銀行、通訊等。

美國鋼鐵公司和神戶鋼鐵公司利用基于數據挖掘技術的ISPA系統,研究分析產品性能規律和進行質量控制,取得了顯著效果。通用電器公司(GE)與法國飛機發動機制造公司(sNEcMA),利用數據挖掘技術研制了CASSIOP.EE質量控制系統,被三家歐洲航空公司用于診斷和預測渡音737的故障,帶來了可觀的經濟效益。該系統于1996年獲歐洲一等創造性應用獎。

中國的公安部門也在研究利用KDD技術總結各類案件的共性和發生規律,從而在宏觀上制定最有效的社會治安綜合治理的方案和措施;在微觀上指出犯罪人的特點,劃定罪犯的范圍,為偵破工作提供方向。

第9篇：數據挖掘總結范文

關鍵詞：數據挖掘技術；web挖掘；web的應用；個性化服務

中圖分類號：TP399-C1 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9599 （2012） 15-0000-02

1 數據挖掘技術

1.1 數據挖掘技術的概念

數據挖掘技術主要是指尋找隱藏在數據庫中有價值的信息，從而為決策支持 提供有力的依據的過程。數據挖掘的目標主要包括特征、趨勢以及相關性等多個方面的信息。隨著計算機的普及，信息時代的到來，網絡中信息量迅速增加，傳統的知識發現（KDD：Knowledge Discovery in Databases）技術和方法已經不能滿足人們從Web中獲取信息的需要，并且現實也要求對互聯網上的信息進行深層次實時的分析[1]。所以Web的數據挖掘技術油然而生，這種技術將傳統的數據挖掘和web相互結合起來，能夠從大量的信息數據選取有價值的隱含信息。下圖1為Web數據挖掘原理流程：

1.2 Web數據挖掘的分類

根據數據挖掘的對象不同，Web數據挖掘技術可以分為Web結構挖掘、Web內容挖掘、Web 使用挖掘三類，Web數據挖掘分類如下圖2所示：

1.3 Web數據挖掘的特點

傳統的數據挖掘主要是以數據庫為基礎，對結構化的數據進行信息分析、加工以及模式挖掘，傳統的數據挖掘技術能夠直接或者間接的應用到Web數據挖掘中，但是因為Web技術自身的特點，從而使Web中的數據挖掘技術和傳統的數據挖掘具有很大的不同。

（1）數據量巨大。網絡能夠將分布在世界不同位置的電腦連接在一起，并且每一個電腦都存在豐富的數據，又因為連接在網絡上電腦的數量非常巨大，所以Web數據挖掘技術能夠處理的數據也非常大。

（2）半結構化的數據結構。傳統的數據庫中的數據結構具有一定的模型，可以根據數據模型進行對網絡中的數據進行描述，與傳統的數據結構相比，在Web站點中的數據沒有統一的模型，并且各個站點之間都是獨自設計的，所以Web站點中對數據的處理是不斷變化的[2]。

（3）異構數據庫環境。在數據庫環境中每一個Web站點都可以看作是一個數據源， 由于Web站點是相互獨立的，因此站點之間除了能夠相互訪問之外沒有其他的關系，所以Web站點之間的信息都是不同的，從而構成一個巨大的異構數據庫環境。

2 數據挖掘技術在Web中應用

隨著信息時代的到來，網絡技術的發展，目前數據挖掘技術已經廣泛應用到遠程通信業、制造業、金融業、零售業、政府管理機構以及體育等各個行業中，而數據挖掘技術在Web中應用目前已經成為全球學術界研究的熱點，并應用到各個行業中。

2.1 Web中數據挖掘技術在搜索引擎中的應用

在Web數據挖掘技術中，搜索引擎是最為典型的應用，采用Web數據挖掘技術不僅能夠提高搜索引擎的查詢速度、網頁的權重、關鍵詞匹配的相關度以及改善搜索結果等，并且Web數據挖掘技術也應用在文本的自動分類、自動摘要的形成、個性化的搜索引擎以及檢搜結果的聚類等具有重要的作用。

2.2 在電子商務中的應用

Web數據挖掘技術在電子商務中應用也是比較典型的應用，Web數據挖掘技術能夠通過對客戶訪問日志數據采用模型化算法、神經元網絡以及其他的信息處理技術進行分析，從而商家能夠對個體或者特定消費群體進行定向營銷的決策。并且采用Web數據挖掘技術還可以對日志進行定量分析，從而能夠揭示出頻繁訪問的頁面、訪問途徑以及客戶的類屬關系、網頁的類屬關系等，從而能夠為Web站點的優化提供有力的參考是數據。Web數據挖掘技術在電子商務中應用主要體現在客戶的駐留、客戶獲取以及客戶的聚類和分類三個重要的方面。下圖3為Web數據挖掘的簡單商務網站模型：

2.3 Web數據挖掘技術應用于股票系統

Web數據技術采用Web-Dms系統可以構建一個基于Web 的挖掘的股票教育和交易環境，并且還能夠充分利用站點上積累的信息，從而更好地服務于企業和客戶。在股票系統中采用Web 數據挖掘技術不僅能夠通過了解查找者的動態行為 選擇最佳的電子商務精英方式，而且還能夠得知查找者的愛好[3]。應用Web數據技術Web設計人員不在依靠專家的定性的指導進行設計網站，而是可以根據查找者的信息進行設計網站的機構和外觀，從而能夠為客戶提供個性化的服務。

3 總結

Web中的數據挖掘技術是一種新型的技術，由于Web自身的特點，從而使Web數據挖掘技術具有很多特點，并且其應用也是非常廣泛，不僅能夠提取頁面的信息，進行分析設計站點，而且在電子商務方面也具有非常廣闊的應用前景。

參考文獻：

[1]DiPasquo D，Using HTML forlnation to aid in natural languageprocessing on the World Wide Web[M].Canegie-Mellon University.Sehool of Computer Science，1998.