专利数据挖掘的论文(汇总10篇)

鉴于当前形势的变化，我们需要做一份全面的总结。写总结时注意客观评价自己的优点和不足，寻找提升的空间。下面是一些优秀总结的案例，希望能给大家带来启示和灵感。

专利数据挖掘的论文篇一

随着互联网技术的迅速发展，尤其移动互联网的爆发性发展，越来越多的公司凭借其备受欢迎的系统和app如雨后春笋般发展起来，如滴滴打车、共享单车等。海量数据自此不再是google等大公司的专利，越来越多的中小型企业也可以拥有海量数据。如何从浩如烟海的数据中挖掘出令人感兴趣和有用的知识，成为越来越多的公司急需解决的问题。因此，他们对数据挖掘分析师求贤若渴。在这一社会需求下，培养出优秀的数据挖掘分析师，是各个高校目前急需完成的一项任务。

目前，各大高等院校本科阶段争相开设数据挖掘课程。然而，该课程是一门相对较新的交叉学科，涵盖了概率统计、机器学习、数据库等学科的知识内容，难度较大。因此，大部分高校一般将此课程开设在研究生阶段，在本科生中开设此课程的学校相对较少。另外，不同的学校将其归入不同的专业中，如计算机专业、信息管理专业、统计学、医学等。可以说，这一课程基本上处于探索的过程中。我院灾害信息系于20xx年在信息管理与信息系统本科学生中首次开设了该课程。通过开设此课程，学生能够掌握数据挖掘的基本原理和各种挖掘算法等，掌握数据分析和处理、高级数据库编程等技能，达到数据聚类、分类、关联分析的目的。然而，通过前期教学过程，我们发现教学效果不理想，存在很多问题。

1、数据内驱力差。

以往数据挖掘课程重点讲授数据挖掘算法，对数据源的获取和处理极少获取。目前各大教材都在使用一些公共数据资源，这些数据资源有些已经非常陈旧了，比如20世纪80年代的加州房价数据。这些数据脱离现实，分析这些数据，学生没有任何兴趣和学习动力，也就无法发现价值。

大量具有难度的数据挖掘算法的学习，使学生丧失了学习兴趣，学完即忘，不知所用。

3、忽视对数据预处理过程的学习。

以往所使用的公共数据源或软件自带数据源，数据量小，需要的预处理工作比较少；这部分内容基本只安排一次理论课、一次实验课。而实际通过爬虫获取的数据源数据量大；这部分工作量比较大，需要占到整个数据挖掘工作量的一半以上。因此，一次理论课和一次实验课是无法让学生掌握数据预处理技能的。

4、算法编程实现难度较大。

要求学生学习一门新的编程语言，如r语言、python语言，对本科非计算机专业的学生来说难度是非常大的，尤其是课时安排只有48课时。

学生能够理解课堂案例，但在实际应用中，无法完成整个数据分析流程。

该课程的教学对象是信息管理与信息系统专业本科大四学生。因此，培养实际应用人才，使其完成整个实际数据挖掘分析流程是教师的教学目的。笔者对智联招聘、中华英才网、51job等几个大型招聘网站的几百个数据挖掘分析师相关职位进行分析，主要分析了相關职位的工作内容、职位要求以及需求企业。数据分析师主要利用数据挖掘工具对运营数据等多种数据源进行预处理、建模、挖掘、分析及优化。该职位是受业务驱动的，特点是将现有数据与业务相结合，最大程度地变现数据价值。该职位对计算机编程等相关技术不作要求，但是需要有深厚的数据挖掘理论基础，熟练使用主流的数据挖掘（或统计分析）工具。基于此，教师可以采取以下策略进行教学改革。

1、加强对业务数据的理解。

数据挖掘分析师是受业务驱动的，所以要理解实际业务，明确本次数据挖掘要解决什么问题。教师可以构建案例库，包括教师案例库、学生讨论案例库。教师案例库由教师构建，可用于课堂讲授。学生案例库由学生分组构建，并安排讨论课，由学生讲述、讨论并提交报告。

2、加强对数据的获取。

对学生感兴趣的数据源进行挖掘，这样才能更好地帮助学生理解吸收知识。因此，可以教授学生爬虫技术，编写爬虫程序，使其自主获取感兴趣的数据。

3、加强对数据的预处理工作。

在数据挖掘之前使用数据预处理技术，能够显著提高数据挖掘模式的质量，降低实际挖掘所需要的时间，应将其作为整门课程的重点进行学习。增加理论课程和实验课时，使学生掌握数据清理、数据集成、数据变换、数据归纳等数据预处理技术，并能够应对各种复杂数据源，最终利用爬虫程序获取的各种数据源进行预处理工作。

教师可以选择spssmodeler这款所见即所得的数据挖掘软件作为配套实验平台。该软件具有必需的数据预处理工具及预设的挖掘算法，学生可以把注意力放在要挖掘的数据及相关需求上，设定挖掘的主题，然后通过鼠标的点击拖拉即可完成相关主题的数据挖掘过程。学生最终可对自己获取并已处理过的数据进行挖掘分析。

5、加强教师外出培训学习。

数据挖掘技术以及大数据技术是近来比较新颖而且发展迅速的技术。教师长期身处三尺讲台之上，远离了新技术，脱离了实际。因此，需派遣教师到知名高校学习数据挖掘教学技术，到培训机构进行系统学习，到企业进行实战学习。

基于以上分析，形成了新的数据挖掘理论课程内容和实践课程内容，安排如表1和表2所示。共安排48学时，其中理论课24学时，实验课24学时。理论课重点讲授数据的获取、数据的理解、数据的预处理以及常用挖掘算法。实验课重点学习基于spssmodeler的数据挖掘，对理论课的内容进行实践。整个学习以工程项目为载体，该工程贯穿整个学习过程。学生通过爬虫程序获取自己感兴趣的数据源，根据课程进度，逐步完成后续数据的理解，再进行预处理，建模分析，评估整个过程。在课程结束时，完成整个项目，并提交报告。

在数字时代，越来越多的企业急需数据挖掘分析人才。教师应以培养实际应用人才为目的，充分培养学生对数据挖掘的学习兴趣，以工程项目为载体，贯穿整个课程周期。在教学中，打牢数据获取、理解预处理这一基石，加强建模挖掘分析，弱化对晦涩算法的编程学习，使学生真正掌握数据挖掘技术，满足社会需求。

专利数据挖掘的论文篇二

数据挖掘作为一种数据分析的方法，在现代社会的应用越来越广泛。因此，许多研究者致力于数据挖掘技术的研究和应用。其中，论文是数据挖掘研究最主要的成果之一。良好的数据挖掘论文可以促进数据挖掘的发展和应用，提高数据挖掘技术的效率和可靠性。因此，写一篇优秀的数据挖掘论文对于这个领域的研究人员来说至关重要。

第二段：讲述数据挖掘论文的内容需要注意的重点。

在写一篇数据挖掘论文时，需要注意几个重点。首先，需要明确研究对象和研究目的，确定原始数据的来源和数据处理方法。其次，需要进行特征分析，挑选有效的特征进行数据挖掘。同时，在数据挖掘过程中需要使用合适的算法和模型，以取得优秀的预测结果。最后，还需要对结果进行验证和评价，以保证数据挖掘结果的准确性和可靠性。

在我的研究过程中，我深刻地认识到了数据挖掘技术的重要性和应用价值。我需要详细地了解数据采集、数据清洗、特征选择和评估模型等方面的知识，学习基本的算法和模型，并灵活运用最新的数据挖掘技术，以达到最好的预测结果。同时，我也注意到了不同论文之间的差异，不同研究的方向和方法不同，需要灵活变通和开创性思维，才能写出优秀的数据挖掘论文。

第四段：探讨数据挖掘论文的审查标准和要求。

数据挖掘的研究范围和深度不断扩大，论文审查机构和专家对数据挖掘论文的要求也越来越高。好的数据挖掘论文需要有一定的贡献和创新点，同时，还需要展示出数据挖掘算法、模型和数据特征选择的能力，具有可操作性和稳健性。此外，好的数据挖掘论文还需有清晰的图表展示，数据的充分分析和结论的合理性，撰写格式规范明确，语言流畅等特点。

第五段：总结论文写作的经验和启示。

总之，在撰写优秀的数据挖掘论文时，应该注重掌握所需的关键技术和知识，同时宏观和微观两个方面的考虑都需要。特别注重特征选择和数据模型的设计更是必不可少的。此外，要注意相关专业期刊的审查标准和要求，并且合理分配时间，不断完善整理论文。相信在不断读论文，自己不断写论文的过程中，每个人都可以不断提高论文的质量，为数据挖掘技术的发展和实践做出重要贡献。

专利数据挖掘的论文篇三

数据挖掘的概念和应用已经渗透到社会生活和工业生产的各个领域。作为数据挖掘的实践者，本人在读数学专业的同时，也兴趣盎然地涉足了数据科学和机器学习领域。在一次数据挖掘课程中，我完成了一篇论文，能让我对数据挖掘这个领域有更深入的认识和体验。这篇论文让我深入了解了数据挖掘的思路，技术和应用，并且让我体会到写论文不仅仅是理论知识,更需要实践的动手能力，思维的掌握能力，和成果演示的表达能力。在这篇心得体会中，我想分享我的经验，和大家一起探究数据挖掘的独特之处。

数据挖掘作为一个复杂的技术领域，它的研究对象可以是已有的数据集合，经修正的数据对象或者真实的数据。要想在这个领域获得成功，首先需要有学习数据挖掘的信念。学习数据挖掘，不仅需要具有信息学、数学、统计、计算机等领域的基本素养,还要具备探索、创新、思维、推理能力等本质要素。当我们深入学习数据挖掘技术时，我们不仅需要明``确各项技术特征，还需要全面了解不同类型的数据分析流程。

一般来说，学习数据挖掘的方法包括:学习关于数据挖掘的各种知识点、探索分享“开源”资源、通过训练理论模型以及掌握不同实际应用场景下的数据挖掘流程等。这些方法都非常必要，同时也大大丰富了我们的数据挖掘知识储备。

第三段：论文的核心内容。

在毕业论文写作之中,我写了一篇关于“基于树模型的数据挖掘方法研究与应用”的论文。本文利用树形神经网络模型，并通过对数据源进行预处理和特征选择，把语音呼叫数据与样本数据进行匹配，并提出了树形神经网络模型的性能检验。同时，本文探讨了该模型的实际应用场景以及对未来语音识别的发展具有重要的参考价值。该论文的相关资料、数据等都经过了极为详尽的研究和讨论。通过数据挖掘的方法，该论文配备有附录和数据模型的详细数据分析。

第四段：论文的收获。

通过这篇论文的写作，我除了掌握数据挖掘的基本技能，如预处理、分析等,更重要的是锻炼了自己的学习能力、团队沟通协作能力和美术设计等多方面的能力。通过论文的撰写和演示,我更加深入地认识了数据挖掘应用的深度、挑战和前景。

第五段：未来展望。

在未来的学习和工作中,我希望能够不断强化自己数据挖掘领域方面的知识储备,加速自身的魅力和资质提升,成为引领行业的新一代人才,并在日后的实践中不断总结经验,挖掘新的理论问题，依托技术优势和网络平台，推动数据挖掘与科技创新的合理发展,并为行业的创新与发展做出重要的贡献。

专利数据挖掘的论文篇四

数据挖掘技术在金融业、医疗保健业、市场业、零售业和制造业等很多领域都得到了很好的应用。针对交通安全领域中交通事故数据利用率低的现状，可以通过数据挖掘对相关交通事故数据进行统计分析，从而发现其中的关联，这对提升交通安全水平具有非常重要的意义。

数据挖掘（datamining）即对大量数据进行有效的分类统计，从而整理出有规律的、有价值的、潜在的未知信息。一般来讲，这些数据存在极大的随机性和不完全性，其包括各行各业各个方面的数据。数据挖掘是一个结合了数据库、人工智能、机器学习的学科，涉及统计数据和技术理论等领域。

关联分析作为数据挖掘中的重要组成部分，其主要作用就是通过数据之间的相互关联从而发现数据集中某种未知的联系。关联分析最初是在20世纪90年代初被提出来的，一直备受关注。已被广泛应用于各行各业，包括医疗体检、电子商务、商业金融等各个领域。关联规则的挖掘一般可分成两个步骤[1]：

（1）找出频繁项集，不小于最小支持度的项集；

（2）生成强关联规则，不小于最小置信度的关联规则。相对于生成强关联规则，找出频繁项集这一步比较麻烦。l等人在1994年提出的apriori算法是生成频繁项集的经典算法[2]。apriori算法使用了level-wise搜索的迭代方法，即用k-项集探索（k+1）-项集。apriori算法在整体上可分为两个部分。

（1）发现频集。这个部分是最重要的，开销相继产生了各种各样的频集算法，专门用于发现频集，以降低其复杂度、提高发现频集的效率。

（2）利用所获得的频繁项集各种算法主要致力产生强关联规则。当然频集构成的联规则未必是强关联规则，还要检验构成的关联规则的支持度和支持度是否超过它们的阈值。apriori算法找出频繁项集分为两步：连接和剪枝。

（1）连接。集合lk-1为频繁k-1项集的集合，它通过与自身连接就可以生成候选k项集的集合，记作ck。

（2）剪枝。频繁k项集的集合lk是ck的子集。剪枝首先利用apriori算法的性质（频繁项集的所有非空子集都是频繁的，如果不满足这个条件，就从候选集合ck中删除）对ck进行压缩；然后，通过扫描所有的事务，确定压缩后ck中的每个候选的支持度；最后与设定的最小支持度进行比较，如果支持度不小于最小支持度，则认为该候选项是频繁的。目前，在互联网技术及科学技术的快速发展下，人工智能、机器识别等技术兴起，关联分析也被越来越多应用其中，并在不断发展中提出了大量的改进算法。

近年来，我国越来越多的学者将数据挖掘关联分析应用于道路交通事故的研究中，主要是分析道路、车辆、行人以及环境等因素与交通事故之间的某种联系。pande和abdel-aty[3]通过关联分析研究了美国佛罗里达州20xx年非交叉口发生的道路交通事故，重点分析了各个不同的影响因素与交通事故之间的内在联系，通过研究得出如下结论，道路照明条件不足是引发道路交通事故的主要因素，除此之外，还发现天气恶劣的环境下道路弯道的直线段也极易发生交通事故。graves[4]利用数据挖掘技术中的关联规则对欧洲道路交通事故进行了分析，主要研究了交通事故与道路设施状况之间的关联，通过研究发现了易导致交通事故发生的各个道路设施状况因素，此研究为欧洲路面建设及投资提供了强大的决策支持。我国学者董立岩在研究道路交通事故数据的文献中，将粗糙集与关联分析进行了融合，提出了基于偏好信息的决策规则简约算法并将其应用其中，通过分析发现了道路交通事故的未知规律。王艳玲通过关联分析中的因子关联树模型重点分析了影响道路交通事故最重要的因子，发现在道路交通事故常见的诱因人、车、路及环境中对事故影响最大的因子是环境。许卉莹等利用关联分析、聚类分析以及决策树分析三种数据挖掘技术对道路交通事故数据进行分析，最终得出了科学的道路交通事故预防和交通安全管理决策依据。尚威等在研究中，对大量的道路交通数据进行了有效整合，并在此基础上按照交通事故相关因素的不同特点整理出与事故发生有关的字段数据，形成新的事故数据记录表，然后再根据多维关联规则对记录的相关数据进行分析，从而发现了事故诱导因素记录字段值和事故结果字段值组成的道路交通事故频繁字段的组合。张听等在充分掌握聚类数据挖掘理论与方法的基础上，提出了多目标聚类分析框架和一个启发式的聚类算法k-wanmi，并将其用在道路交通事故的聚类研究中对不同权重的属性进行了多目标分析。同样，许宏科也利用该方法对公路隧道交通流数据进行了聚类分析，其在研究中不仅明确了隧道交通流的峰值规律，而且还根据这种规律制订了隧道监控设备的不同控制方案，对提高隧道交通安全的水平做了极大的贡献。徐磊和方源敏在研究中，提出了由简化信息熵构造的改进c4.5决策树算法，并将其应用在交通事故数据的研究中，对交通数据进行了正确分类，发现了一些隐藏的规则和知识，为交通管理提供了依据。刘军、艾力斯木吐拉、马晓松运用多维关联规则分析交通事故记录，从而找到导致交通事故发生次数多的主要原因，并且指导相关部门作出相应的决策。杨希刚运用关联规则为现实中的交通事故的预防提供依据。吉林大学的吴昊等人，基于关联规则的理论基础，定义了公路交通事故属性模型，并结合改进后的apriori算法，分析了交通事故历史数据信息，为有关单位和用户寻找道路黑点（即事故多发点）提供了技术支援和决策帮助。

通过数据挖掘中的关联分析方法虽然能够对道路交通事故的相关因素进行清晰的分析，但是目前在这一方面的研究仍有不足之处。因为关联分析在道路交通事故的研究中往往只能片面发现某一种或几种因素影响交通事故的规律，很难将所有影响因素结合起来进行全面系统的分析。然而道路交通事故的发生通常都是由相应因素导致，而后事故当事人意识到危险源的存在并采取措施，直到事故发生的连续过程，整体来看体现了时序性。也就是说，道路交通事故是受到一系列按照时间先后顺序排列的影响因素组合共同作用而发生的，从整体的角度出发研究事故发生机理更加科学。

专利数据挖掘的论文篇五

在电子商务中运用数据挖掘技术，对服务器上的日志数据、用户信息和访问链接信息进行数据挖掘，有效了解客户的购买欲望，从而调整电子商务平台，最终实现利益更大化。本文旨在了解电子商务中的数据源有哪些，发掘数据挖掘在电子商务中的具体作用，从而为数据挖掘的具体设计奠定基础。

一、电子商务中数据挖掘的数据源。

1.服务器日志数据客户在访问网站时，就会在服务器上产生相应的服务器数据，这些文件主要是日志文件。而日志文件又可分为ser-vicelogs、errorlogs、cookielogs。其中servicelogs文件格式是最常用的标准公用日志文件格式，也是标准组合日志文件格式。标准公用日志文件的格式存储关于客户连接的物理信息。标准组合日志文件格式主要包含关于日志文件元信息的指令，如版本号，会话监控开始和结束的日期等。在日志文件中，cookielogs日志文件是很重要的日志文件，是服务器为了自动追踪网站访问者，为单个客户浏览器生成日志[1]。

2.客户登记信息。

客户登记信息是指客户通过web页输入的、并提交给服务器的相关用户信息，这些信息通常是关于用户的常用特征。

在web的数据挖掘中，客户登记信息需要和访问日志集成，以提高数据挖掘的准确度，使之能更进一步的了解客户。

页面的超级链接。

辅之以监视所有到达服务器的数据，提取其中的http请求信息。此部分数据主要来自浏览者的点击流，用于考察用户的行为表现。网络底层信息监听过滤指监听整个网络的所有信息流量，并根据信息源主机、目标主机、服务协议端口等信息过滤掉垃圾数据，然后进行进一步的处理，如关键字的搜索等，最终将用户感兴趣的数据发送到给定的数据接受程序存储到数据库中进行分析统计。

二、web数据挖掘在电子商务中的应用通过对数据源的原始积累、仔细分析，再利用数据发掘技术，最终达到为企业为用户服务的目的，而这些服务主要有以下几种。

1.改进站点设计，提高客户访问的兴趣对客户来说，传统客户与销售商之间的空间距离在电子商务中已经不存在了，在internet上，每一个销售商对于客户来说都是一样的，那么如何使客户在自己的销售站点上驻留更长的时间，对销售商来说将是一个挑战。为了使客户在自己的网站上驻留更长的时间，就应该对客户的访问信息进行挖掘，通过挖掘就能知道客户的浏览行为，从而了解客户的兴趣及需求所在，并根据需求动态地调整页面，向客户展示一个特殊的页面，提供特有的一些商品信息和广告，以使客户能继续保持对访问站点的兴趣。

2.发现潜在客户。

在对web的客户访问信息的挖掘中，利用分类技术可以在internet上找到未来的潜在客户。获得这些潜在的客户通常的市场策略是：先对已经存在的访问者进行分类。对于一个新的访问者，通过在web上的分类发现，识别出这个客户与已经分类的老客户的一些公共的描述，从而对这个新客户进行正确的归类。然后从它所属类判断这个新客户是否为潜在的购买者，决定是否要把这个新客户作为潜在的客户来对待。

客户的类型确定后，就可以对客户动态地展示web页面，页面的内容取决于客户与销售商提供的产品和服务之间的关联。

对于一个新的客户，如果花了一段时间浏览市场站点，就可以把此客户作为潜在的客户并向这个客户展示一些特殊的页面内容。

3.个性化服务。

根据网站用户的访问情况，为用户提供个性化信息服务，这是许多互联网应用，尤其是互联网信息服务或电子商务(网站)所追求的目标。根据用户的访问行为和档案向使用者进行动态的推荐，对许多应用都有很大的吸引力。web日志挖掘是一个能够出色地完成这个目标的方式。通过web数据挖掘，可以理解访问者的动态行为，据此优化电子商务网站的经营模式。通过把所掌握的大量客户分成不同的类，对不同类的客户提供个性化服务来提高客户的满意度，从而保住老客户；通过对具有相似浏览行为的客户进行分组，提取组中客户的共同特征，从而实现客户的聚类，这可以帮助电子商务企业更好地了解客户的兴趣、消费习惯和消费倾向，预测他们的需求，有针对性地向他们推荐特定的商品并实现交叉销售，可以提高交易成功率和交易量，提高营销效果。

例如全球最大中文购物网站淘宝网。当你购买一件商品后，淘宝网会自动提示你“购买过此商品的人也购买过……”类似的信息，这就是个性化服务的代表。

4.交易评价。

现在几乎每一个电子商务网站都增加了交易评价功能，交易评价功能主要就是为了降低交易中的信息不对称问题。

电子商务交易平台设计了在线信誉评价系统，对买卖双方的交易历史及其评价进行记录。在声誉效应的影响下，卖家也更加重视买家的交易满意度，并且也形成了为获取好评减少差评而提高服务质量的良好风气。交易中的不满意（或者成为纠纷）是产生非好评（包括中评和差评）的直接原因。那么，交易中一般会产生哪些交易纠纷，这些交易纠纷的存在会如何影响交易评价结果，这些问题的解决对卖家的经营具有重要的指导价值。

总结。

数据挖掘是当今世界研究的热门领域，其研究具有广阔的应用前景和巨大的现实意义。借助数据挖掘可以改进企业的电子商务平台，增加企业的经营业绩，拓宽企业的经营思路，最终提高企业的竞争力。

参考文献：

专利数据挖掘的论文篇六

计算机技术的不断发展，信息技术不断加强，在社会新的发展趋势下，以往的传统管理模式落后于现代化发展的管理水平。为了创新档案管理的模式，提高档案管理的质量，在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术。

数据挖掘技术是一种基于统计学、人工智能等等技术基础上，能够自动分析原有数据，从而做出归纳整理，并对其潜在的模式进行挖掘的决策支持过程，简单来说就是从一系列复杂的数据中提取人们需要的潜在性信息。

二十世纪末，计算机挖掘技术产生。其一般用到的方法有：

（1）孤立点分析。孤立点分析法主要用于对于特殊信息的挖掘。

（2）聚类分析。聚类分析方法是在指定的对象中，对其价值联系进行搜索。

（3）分类分析。分类分析就是找出具有一定特点的数据，对需要解读的数据进行识别。

（4）关联性分析。关联性分析方法是对指定数据中出现频繁的数据进行挖掘。

（5）序列分析。与关联性分析法一样，由数据之间内在的联系得出潜在的关联。

1.3计算机挖掘技术的形式分析。

计算机挖掘技术在使用过程中，收集到的数据不同，数据收集的方法也就不同。在对数据挖掘技术进行形式分析的时候，主要用到：分类形式、粗糙集形式、相关规则形式。

系统中的应用计算机挖掘技术，能够将隐藏的信息挖掘出来并进行总结和利用，运用到档案管理中来，在充分发挥挖掘技术作用的同时，极大的提高了档案数据的利用价值。数据挖掘技术在档案管理系统中，一般用到的方法为：

2.1收集法。

该方法在对数据库中的数据进行分析的基础上，建立对已知数据详细描述的概念模型。然后将每个测试的样本与此模型进行比较，若有一个模型在测试中被认可，就可以以此模型对管理的对象分类。例如，档案管理员就某事向客户进行问卷调查并将答案输入到数据库中。在该数据库中，对客户的回答进行具体属性描述，当有新的回答内容输入的时候，系统会自动对该客户需求分类，在减轻管理员工作压力的同时，提高了档案管理的效率。

2.2保留法。

该方法是防止老客户档案丢失并将客户留住的过程。对于任何一个企业来说，发展一个新的客户的成本要远远高于留住一个来客户的成本。在客户保留的过程中，对客户档案流失原因的分析至关重要，因此，采用挖掘技术对其进行分析是必要的。

2.3分类法。

通过计算机挖掘技术对档案进行分类，按照不同的性质进行系统的划分，将所有相似或相通的档案进行整理，在人们需要的时候，能够快速的被提取出来，提高了检索的效率和分类的专业性。

计算机挖掘技术的应用，对档案管理方式的不断完善有着极其重要的意义，其重要性主要体现在：

3.1对档案的保护更全面。

一部分具有历史意义的档案，随着保存的时间不断增加，其年代感加强，意义和价值增大。相应的，利用的频率会随着利用的价值增加，也更容易被损坏从而导致档案信息寿命折损，此外，管理不当造成泄密，使档案失去了原本的利用价值，这种存在于档案管理和利用之间的矛盾，使得档案管理面临着巨大的难题。挖掘技术的运用，缓解了这种矛盾，在档案管理工作中具有重要的意义。

3.2提升档案管理的质量。

在档案信息管理系统中引入计算机挖掘技术，使得档案信息管理打破了传统的模式，通过挖掘技术，对管理的模式有了极大的创新，工作人员以往繁重的工作压力得到释放，时间和精力更加丰富，在对档案管理的细节方面也就更加注意，同时也加快了对档案的数据信息进行处理的速度，提升档案管理的整体质量。

综上所述，计算机数据挖掘技术涉及的内容很广，对挖掘技术的运用，使得各行各业的发展水平得到了很大的提高，推动社会经济的发展，带动社会发展模式的创新。在档案管理中使用计算机挖掘技术，使得档案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同时，也需要档案信息管理人员在进行档案信息管理的时候，能合理利用计算机信息挖掘技术，在提高工作效率的同时，促进管理模式的不断创新，以适应时代发展的要求。

专利数据挖掘的论文篇七

近些年来，已经有越来越多的企业把通信、网络技术和计算机应用引入企业的日常管理工作和业务开发处理当中，企业的各类信息化程度也在不断提高。现代科技信息技术的广泛应用已经显著的提高了企业的工作效率和经济效益。但是，在使用信息技术给企业带来的方便、快捷的同时，也不断的出现了新的问题和需求。企业经过多年积累了大量的历史数据，这些数据对企业当前的日常经营活动几乎没有任何的使用价值，成了留之无用弃之可惜的累赘。而且储藏这些历史数据会对企业造成很大的困难和费用开销。为此数据挖掘技术应用在网络营销中势在必行，全面细致的分析数据库资源并从中提取有价值的信息来对商业决策进行支持，从而来控制运营成本、提高经济效益。本文将从网络营销中数据挖掘技术的几个应用进行探讨和分析。

客户关系管理在网络营销，商业竞争是一家以客户为中心的竞技状态的客户，留住客户，扩大客户基础，建立密切的客户关系，客户需求分析和创造客户需求等，是非常关键的营销问题。客户关系管理，营销和信息技术领域是一个新概念，这在90年代初，软件产品在上世纪90年代后期出现的诞生。目前，在国内和国外的此类产品的研究和发展阶段。然而，继续与数据仓库和数据挖掘技术的进步和发展，客户关系管理，也是对实际应用阶段。crm的目标是管理者与客户的互动，提升客户价值，提高客户满意度，提高客户的忠诚度，还发现，市场营销和销售渠道，然后寻找新客户，提高客户的利润贡献率的最终目的是为了推动社会和经济效益。客户关系管理的目的，应用是改善企业与客户的关系，它是企业和服务本质管理和协调，以满足客户的需求，企业政策支持这项工作，并联系客户服务加强管理，提高客户满意度和品牌忠诚度。

然而，数据挖掘可以应用到很多方面的crm和不同阶段，包括以下内容：

（1）“一对一”营销的内部工作人员认识到，客户是在这个领域的企业，而不是贸易发展生存的关键。与每一个客户接触的过程，也是了解客户的进程，而且也让客户了解业务流程。

（2）企业与客户之间的销售应该是一种商业关系不断向前发展。客户和营销公司成立这种方式，而且有许多方法可以使这种与客户的关系，往往以改善包括：延长时间，客户关系和维护客户关系，以进一步加强相互交往过程中，公司可以在对方取得联系更多的利润。

（3）客户对客户盈利能力分析。我们的客户盈利能力是非常不同的，如果你不明白客户盈利能力，很难制定有效的营销策略，以获取最有价值的客户，或进一步提高客户的忠诚度的价值。数据挖掘技术可以用来预测客户在市场条件变化不同的盈利能力。它可以找到所有这些行为和使用模型来预测客户行为模式的客户交易盈利水平或新客户找到高利润。

（4）在所有部门维护客户关系的竞争日趋激烈，企业获得新客户的成本上升，因此，保持现有客户的关系变得越来越重要。对于企业客户可分为三大类：没有价值或者低价值的客户，不容易失去宝贵的客户，并不断寻找更多的优惠，更有价值的服务给客户。前两个类型的客户，客户关系管理，现代化，然而，最具潜力的市场活动，是第三个层次的用户，而且还特别需求和营销工具，以保护客户，可以减缓企业经营成本，而且还获得了宝贵的客户。数据挖掘还可以发现，由于客户流失，该公司能够满足这些客户的需要，采取适当措施，保持销售。

（5）客户访问企业业务系统资源，包括能够获得新客户的关键指标。为了提供这些新的资源，包括企业搜索客户谁不知道该产品的客户，可能是竞争对手，服务客户。这些细分客户，潜在客户可以帮助企业完成检查。

通过挖掘客户的有关数据，可以对客户进行分类，找出其相同点和不同点，以便为客户提供个性化的产品和服务，使企业和客户之间能够通过网络进行有效的沟通和信息交流。例如，关联分析，客户在购买某种商品时，有可能会连带着购买其他的相关产品，这样购买的某种商品和连带购买的其他相关产品之间就存在着某种关联，企业可以针对这种关联进行分析，分析出规律，已制定有效的营销策略来长效的起到吸引客户连带消费，购买其他产品的营销策略。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术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。

客户群体的划分也会用到数据挖掘，没有基于数据挖掘的客户划分，就没有真正的差异化、个性化营销，就没有现代营销的根本。做为企业的领导者，不管你的企业是卖产品的还是卖服务，第一个应该准确把握的商业问题就是你的目标客户群体，他们是谁，有什么特点和行为模式，有那些独特的喜好可以作为营销的突破口，有多大的多长久的赢利价值。这些问题是你整个商业运做的核心和基础，不了解你的客户，下面的路就根本别指望能走下去了。数据挖掘营销应用中的客户群体划分可以科学有效的解决这个问题，也能给企业找到一个合理的营销定位。

数据挖掘技术在90年代开始应用于信用评估与风险分析中。企业在进行网络营销的过程中会受到各种各样的来自买方的信用风险的威胁，随着市场竞争的加剧，贸易信用已经成为企业成功开发客户和加强客户关系的重要条件。客户信用管理主要是搜集储存客户信息，因为客户既是企业最大的财富来源，也是风险的主要来源。为了让企业在这方面更少的受到威胁，可以利用数据挖掘技术发现企业经常面临的诈骗行为或延付货款行为，进而进行回避。同时尽可能把客户信用风险控制在交易发生之前是成功信用管理的根本。因此，充分获取客户的详细资料并做出安全的决策非常重要。

客户信用风险管理应用数据挖掘技术的优势：

（3）数据挖掘技术也可以适应各种形式的数据，数据挖掘可以是连续的数据，离散数据，而其他形式的数据处理，以便在更大的灵活性，在选择指标时，更加符合客观实际的信用风险模型。

为现代信用风险管理方法有两个：第一是所谓的指数法，其基础是信用相关业务的某些特性来企业信用评估；第二类是所谓的结构化方法，根据历史数据和市场数据模拟在企业资产价值变化的动态持续的过程，然后确定其企业信用的位置。

网络营销作为适应网络经济时代的网络虚拟市场的新营销理论，是市场营销理念在新时期的发展和应用。它能够智能化地从大量的数据中提取出有用的信息和知识，为企业的管理人员提供决策支持。数据挖掘技术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。

1．维护原有客户，挖掘潜在新客户。

网络营销中销售商可以通过客户的访问记录来挖掘出客户的潜在信息，跟据客户的兴趣与需求向客户有针对性的做个性化的推荐，制定出客户满意的产品服务。在做好维护原有老客户的基础上，通过对数据的挖掘，利用分类技术，也可以寻找出潜在的客户，通过对web日志的挖掘，可以对已经存在的访问者进行分类，根据这种精细的分类，还可以找到潜在的新客户。

2．制定营销策略，优化促销活动。

对于保留的商品访问记录和销售记录进行挖掘，可以发现客户的访问规律，了解客户消费的生命周期，起伏规律，结合市场形势的变化，针对不同的商品和客户群制定不同的营销策略，保证促销活动针对客户群有的放矢，收到意想不到的效果。

3．降低运营成本，提高竞争力。

网络营销的管理者可以通过数据挖掘发现市场反馈的可靠信息，预测客户未来的购买行为，有针对性的进行营销活动，还可以根据产品访问者的浏览习惯来觉定产品广告的位置，使广告有针对性的起到宣传的效果。从而提高广告的投资回报率，从而能降低运营成本，提高且的核心竞争力。

4．对客户进行个性化推荐。

根据客户采矿活动对网络规则，有针对性的网络营销平台，提供“个性化”服务。个性化服务是在服务策略和服务内容的不同客户的不同，其本质是客户为中心的web服务的需求。它通过收集和分析客户资料，以了解客户的利益和购买行为，然后采取主动，以达到建议的服务。

5．完善网络营销网站的设计。

1冯英健著，《网络营销基础与实践》,清华大学出版社，20xx年1月第1版。

2.,and.sky-shairoh,esinknowledgediscoveryanddatamining.aaai/mitpress,menlopark,ca.1996:。

专利数据挖掘的论文篇八

摘要：随着互联网的广泛使用，web的数据挖掘技术成为现阶段数据挖掘技术研究的重点，但由于其数据挖掘控制的复杂，对人们的数据挖掘和使用带来了困难。而xml数据挖掘的出现弥补了web数据挖掘的缺陷，为其带来了方便。

关键词：多层次技术；xml数据挖掘；web数据挖掘；研究。

0引言。

数据挖掘就是从大量的信息数据中发现潜在的规律性内容，进而对数据应用的质量问题进行解决，实现对数据的充分利用。在互联网发展支持下的数据挖掘技术得到了快速的发展，特别是以结构化数据为主的数据挖掘技术。数据挖掘技术被广泛地应用到各个领域，并获得了好的效果。但这种结构化的数据挖掘技术无法对web数据挖掘的特性进行处理，web上的html文档格式也不规范，导致没有充分挖掘和利用有价值的知识。由此，如何优化传统数据挖掘技术，实现其和web的结合成为数据挖掘技术研究领域关注的热点。而xml的出现，弥补了web的不足，成为现阶段互联网数据组织和交换的标准，并逐渐出现在web上。文章对基于多层次技术的xml数据挖掘进行研究。

第一，异构数据库的环境。因特网上的信息可以说就是一种数据路，具有大量的数据资源，每个站点的数据源都是异构的，因此，每个站点之间的信息和组织结构不一样，形成了一种异构数据库环境。想要获得和利用这些数据资源需要进行数据挖掘，这种数据挖掘需要对站点的异构数据集成进行研究，同时还要对因特网上的数据查询问题进行解决。第二，半结构化的数据结构。传统的数据库具有数据模型，能够通过这种模型来对特定的数据进行描述。但因特网上的数据较为复杂，没有统一的模型让人进行描述，且自身具有独立性、动态性的特点，存在自述层次，因而是一种半结构化数据。

2xml数据挖掘技术。

2.1xml技术概述。

xml是由万维网协会设计的一种中介标示性语言，主要被应用在web中。xml类似于html，主要被设计用来描述数据的语言，为数据挖掘提供了一种独立的运行程序，能够实现对数据的共享，并利用计算机通讯将信息传递到多个领域。

2.2xml和html的比较。

html是web的重要技术要素之一，简单易学，被很多计算机专业人员应用于创建自己的、具有超文本特定的多媒体主页，能够实现网络和普通人的联系，创造出丰富的网页。但其在因特网的应用存在以下几点缺陷：第一，只是对信息的显示方式进行描述，没有对信息内容本身进行描述；第二，需要因特网服务器帮其处理任务工作，加重了网络的负担，降低了网络运行的效率。根据上文对xml技术的概述，可以看出，xml不是一种单纯的标记语言，而是一种定义语言，能够根据需要设定不同的标记语言，突破了html固定标记的限制，能够更好地推动web的发展。

3.1设计的特点。

第一，具有自然、性能良好、个性化设计的系统用户界面；第二，主要应用元搜索引擎页面。这种页面设计的'主要思想是首先对用户的查询请求进行预处理，之后向各个搜索引擎发送查询的请求，最后，在经过处理之后向用户反馈检索结果。第三，web页面的设计充分应用了hits的算法。第四，利用xml技术对检索的数据进行预处理。主要表现为将数据库中的所有文档形式转化为xml文档形式，之后在数据仓库的应用下实现各种文档的集成。

3.2系统设计的结构。

xml数据挖掘系统的结构主要包含用户界面模块、数据预处理模块和数据挖掘模块。第一，用户界面模块主要作为用户和系统交接的端口存在，用户通过这个界面来实现对数据挖掘系统的使用。在这个模块中，用户能够在对数据挖掘之前设定挖掘的参数，之后提出请求、对挖掘成果分析，实现个性化的数据挖掘。第二，数据预处理模块主要是指在对数据检索之后，应用xml技术对检索的数据进行预处理。第三，数据挖掘模块主要是对数据预处理后的模块信息进行挖掘，并将成果展示给用户。

4基于xml技术的web数据挖掘。

基于xml技术的web数据挖掘主要分为内容上的挖掘和形式上的挖掘两种，其中，内容挖掘主要是针对文档标记的开始和结束之间的文本部分，即对标记值的一种挖掘。具体的内容挖掘方案主要有三种：第一，利用专门的xml数据、半结构数据开发查询的语言，充分开发其查询功能，并将这种语言渗透在应用程序中，从而实现对数据的有限挖掘。这种挖掘方案能够将xml技术和数据挖掘技术进行有效的结合，且具有操作简单的特点。第二，实现对xml文档数据的结构化处理。在处理之后将其映射到现有的关系对象模型中，从而实现对数据的挖掘。第三，将xml文档视为一种文本，采用传统的数据挖局处理技术对数据进行挖掘。

4.2xml技术数据挖掘实现。

xml技术的挖掘实现主要利用xquery实现关联挖掘来进行数据挖掘，且不需要对其文档进行预处理和挖掘后处理，具有操作简单的优势。主要采用两种方式来执行xquery。第一，使用xhivenodeif对象的executexquery进行语句的执行，使得集合的每个元素都是对应的对象，并将对象转换成dom的节点来进行数据的挖掘。第二，利用xhivexqueryqueryif对象调用execute进行语句的执行。在这个过程中会涉及对外部参数的使用。

5结语。

xml数据挖掘能够有效解决因特网数据挖掘难的问题，实现数据挖掘的简单化操作。xml数据挖掘将不同结构、不容易兼容的数据进行结合，并利用自身的灵活性和延展性将各种应用软件中的数据进行不同描述，从而方便因特网中数据的收集和记录。同时，基于xml数据是自我描述性的，不需要内部的描述处理就能实现数据的交换，为其对数据的处理和应用提供了便利的支持。因此，技术xml技术的数据挖掘成为当今因特网数据挖掘的研究重点，需要有关人员引起足够的重视，进而不断促进该技术对数据挖掘的应用。

参考文献：

专利数据挖掘的论文篇九

摘要：在本科高年级学生中开设符合学术研究和工业应用热点的进阶课程是十分必要的。以数据挖掘课程为例，本科高年级学生了解并掌握数据挖掘的相关技术，对于其今后的工作、学习不无裨益。着重阐述数据挖掘等进阶课程在本科高年级学生中的教学方法，基于本科高年级学生的实际情况，以及进阶课程的知识体系特点，提出有针对性的教学方法参考，从而提高进阶课程的教学效果。

关键词：数据挖掘；进阶课程；教学方法研究；本科高年级。

学生在本科高年级学生中开设数据挖掘等进阶课程是十分必要的，以大数据、数据挖掘为例，其相关技术不仅是当前学术界的研究热点，也是各家企事业单位招聘中重要岗位的要求之一。对于即将攻读硕士或博士学位的学生，对于即将走上工作岗位的学生，了解并掌握一些大数据相关技术，尤其是数据挖掘技术，都是不无裨益的。在目前本科教学中，对于数据挖掘等课程的教学，由于前序课程的要求，往往是放在本科四年级进行。如何激发本科四年级学生在考研，找工作等繁杂事务中的学习兴趣，从而更好地掌握数据挖掘的相关技术是本课程面临的主要挑战，也是所有本科进阶课程所面临的难题之一。

1数据挖掘等进阶课程所面临的问题。

1.1进阶课程知识体系的综合性。

进阶课程由于其理论与技术的先进性，往往是学术研究的前沿，工业应用的热点，是综合多方面知识的课程。以数据挖掘课程为例，其中包括数据库、机器学习、模式识别、统计、可视化、高性能技术，算法等多方面的知识内容。虽然学生在前期的本科学习中已经掌握了部分相关内容，如数据库、统计、算法等，但对于其他内容如机器学习、人工智能、模式识别、可视化等，有的是与数据挖掘课程同时开设的进阶课程，有的已经是研究生的教学内容。对于进阶课程繁杂的知识体系，应该如何把握广度和深度的关系尤为重要。

1.2进阶课程的教学的目的要求。

进阶课程的知识体系的综合性体现在知识点过多、技术特征复杂。从教学效益的角度出发，进阶课程的教学目的是在有限的课时内最大化学生的知识收获。从教学结果的可测度出发，进阶课程的教学需要能够有效验证学生掌握重点知识的.学习成果。1.3本科高年级学生的实际情况本科高年级学生需要处理考研复习，找工作等繁杂事务，往往对于剩余本科阶段的学习不重视，存在得过且过的心态。进阶课程往往是专业选修课程，部分学分已经修满的学生往往放弃这部分课程的学习，一来没有时间，二来怕拖累学分。

2数据挖掘等进阶课程的具体教学方法。

进阶课程的教学理念是在有限的课时内，尽可能地提高课程的广度，增加介绍性内容，在授课中着重讲解1~2个关键技术，如在数据挖掘课程中，着重讲解分类中的决策树算法，聚类中的k-means算法等复杂度一般，应用广泛的重要知识点，并利用实践来检验学习成果。

2.1进阶课程的课堂教学。

数据挖掘等进阶课程所涉及的知识点众多，在课堂上则采用演示和讲授相结合的方法，对大部分知识点做广度介绍，而对需要重点掌握知识点具体讲授，结合实践案例及板书。在介绍工业实践案例的过程中，对于具体数据挖掘任务的来龙去脉解释清楚，尤其是对于问题的归纳，数据的处理，算法的选择等步骤，并在不同的知识点的教学中重复介绍和总结数据挖掘的一般性流程，可以加深学生对于数据挖掘的深入理解。对于一些需要记忆的知识点，在课堂上采用随机问答的方式，必要的时候可以在每堂课的开始重复提问，提高学习的效果。

2.2进阶课程的课后教学。

对于由于时间限制无法在课上深入讨论的知识点，只能依靠学生在课后自学掌握。本科高年级学生的课后自学的动力不像低年级学生那么充足，可以布置需要动手实践并涵盖相关知识点的课后实践，但尽量降低作业的工程量。鼓励学生利用开源软件和框架，基于提供的数据集，实际解决一些简单的数据挖掘任务，让学生掌握相关算法技术的使用，并对算法有一定的了解。利用学院与大数据相关企业建立的合作关系，在课后通过参观，了解大数据技术在当前企业实践中是如何应用的，激发学生的学习兴趣。

2.3进阶课程的教学效果考察进阶课程的考察不宜采取考试的形式，可以采用大作业的形式。从具体的数据挖掘实践中检验教学的成果，力求是学生在上完本课程后可以解决一些简单的数据挖掘任务，将较复杂的数据挖掘技术的学习留给学生自己。

3结语。

数据挖掘是来源于实践的科学，学习完本课程的学生需要真正理解，掌握相关的数据挖掘技术，并能够在实际数据挖掘任务中应用相关算法解决问题。这也对教师的教学水平提出了挑战，并直接与教师的科研水平相关。在具体的教学过程中，发现往往是在讲授实际科研中遇到的问题时，学生的兴趣较大，对于书本上的例子则反映一般。进阶课程在注重教学方法的基础上，对于教师的科研水平提出了新的要求，这也是对于教师科研的反哺，使教学过程变成了教学相长的过程。

参考文献：

[1]孙宇，梁俊斌，钟淑瑛．面向工程的《数据挖掘》课程教学方法探讨[j]．现代计算机，2014（13）.

[2]蒋盛益，李霞，郑琪．研究性学习和研究性教学的实证研究———以数据挖掘课程为例[j]．计算机教育，2014（24）.

[3]张晓芳，王芬，黄晓．国内外大数据课程体系与专业建设调查研究[c]．2ndinternationalconferenceoneducation,managementandsocialscience（icemss2014），2014.

[4]郝洁．《无线传感器网络》课程特点、挑战和解决方案[j]．现代计算机，2016（35）.

[5]王永红．计算机类专业剖析中课程分析探讨[j]．现代计算机，2011（04）.

专利数据挖掘的论文篇十

摘要：大数据和智游都是当下的热点，没有大数据的智游无从谈“智慧”，数据挖掘是大数据应用于智游的核心，文章探究了在智游应用中，目前大数据挖掘存在的几个问题。

随着人民生活水平的进一步提高，旅游消费的需求进一步上升，在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下，智游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智游发展的有力支撑，没有大数据提供的有利信息，智游无法变得“智慧”。

旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1]，这让其与大数据自然产生了交汇。2010年，江苏省镇江市首先提出“智游”的概念，虽然至今国内外对于智游还没有一个统一的学术定义，但在与大数据相关的描述中，有学者从大数据挖掘在智游中的作用出发，把智游描述为:通过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据，并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息，然后利用这些信息为相关部门或对象提供服务[2]。这一定义充分肯定了在发展智游中，大数据挖掘所起的至关重要的作用，指出了在智游的过程中，数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务，智游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。

2011年，我国提出用十年时间基本实现智游的目标[3]，过去几年，国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是，在借助大数据推动智游的可持续性发展中，大数据所产生的价值却亟待提高，原因之一就是在收集、储存了大量数据后，对它们深入挖掘不够，没有发掘出数据更多的价值。

智游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展，国内许多景区已经实现wi-fi覆盖，部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动，多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台，从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。通过这些平台，已基本能掌握跟游客和景点相关的数据，可以实现更好旅游监控、产业宏观监控，对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。

但从智慧化的发展来看，我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证，但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知，更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上，除了必备的硬件设施，大数据实验平台还涉及大量部门，如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联，要想建立一个完整全面的大数据实验平台，难度可想而知。

大数据时代缺的不是数据，而是方法。大数据在旅游行业的应用前景非常广阔，但是面对大量的数据，不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用，那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据，通过云计算技术，对数据的收集、存储都较为容易，但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析，相似度分析，距离分析，聚类分析等等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中，相关性分析方法通过关联多个数据来源，挖掘数据价值。但针对旅游数据，采用这些方法挖掘数据的价值信息，难度也很大，因为旅游数据中冗余数据很多，数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中，一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析，对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。

2017年，数据安全事件屡见不鲜，伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代，无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹，如何保证这些信息被合法合理使用，让数据“可用不可见”[4]，这是亟待解决的问题。同时，在大数据资源的开放性和共享性下，个人隐私和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外，经过大数据技术的分析、挖掘，个人隐私更易被发现和暴露，从而可能引发一系列社会问题。

大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库，被完全共享、挖掘、分析，那游客的人身财产安全将会受到严重影响，最终降低旅游体验。所以，数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。

大数据背景下的智游离不开人才的创新活动及技术支持，然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求，加之创新型人才的外流，以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒，国内智游的构建还缺乏大量人才。

在信息化建设上，加大政府投入，加强基础设施建设，整合结构化数据，抓取非结构化数据，打通各数据壁垒，建设旅游大数据实验平台；在挖掘方法上，对旅游大数据实时性数据的挖掘应该被放在重要位置；在数据安全上，从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手，提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进，加强产学研合作，培养智游大数据人才。

参考文献。