数据挖掘论文Word文档格式.docx

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　　数据挖掘论文（精选10篇）

　　数据挖掘论文

（一）：

　　题目：

档案信息管理系统中的计算机数据挖掘技术探讨

　　摘要：

伴随着计算机技术的不断进步和发展，数据挖掘技术成为数据处理工作中的重点技术，能借助相关算法搜索相关信息，在节省人力资本的同时，提高数据检索的实际效率，基于此，被广泛应用在数据密集型行业中。

笔者简要分析了计算机数据挖掘技术，并集中阐释了档案信息管理系统计算机数据仓库的建立和技术实现过程，以供参考。

　　关键词：

档案信息管理系统;

计算机;

数据挖掘技术;

　　1数据挖掘技术概述

　　数据挖掘技术就是指在超多随机数据中提取隐含信息，并且将其整合后应用在知识处理体系的技术过程。

若是从技术层面判定数据挖掘技术，则需要将其划分在商业数据处理技术中，整合商业数据提取和转化机制，并且建构更加系统化的分析模型和处理机制，从根本上优化商业决策。

借助数据挖掘技术能建构完整的数据仓库，满足集成性、时变性以及非易失性等需求，整和数据处理和冗余参数，确保技术框架结构的完整性。

　　目前，数据挖掘技术常用的工具，如SAS企业的EnterpriseMiner、IBM企业的IntellientMiner以及SPSS企业的Clementine等应用都十分广泛。

企业在实际工作过程中，往往会利用数据源和数据预处理工具进行数据定型和更新管理，并且应用聚类分析模块、决策树分析模块以及关联分析算法等，借助数据挖掘技术对相关数据进行处理。

　　2档案信息管理系统计算机数据仓库的建立

　　2.1客户需求单元

　　为了充分发挥档案信息管理系统的优势，要结合客户的实际需求建立完整的处理框架体系。

在数据库体系建立中，要适应迭代式处理特征，并且从用户需求出发整合数据模型，保证其建立过程能按照整体规划有序进行，且能按照目标和分析框架参数完成操作。

首先，要确立基础性的数据仓库对象，由于是档案信息管理，因此，要集中划分档案数据分析的主题，并且有效录入档案信息，确保满足档案的数据分析需求。

其次，要对日常工作中的用户数据进行集中的挖掘处理，从根本上提高数据仓库分析的完整性。

（1）确定数据仓库的基础性用户，其中，主要包括档案工作人员和使用人员，结合不同人员的工作需求建立相应的数据仓库。

（2）档案工作要利用数据分析和档案用户特征分析进行分类描述。

　　（3）确定档案的基础性分类主题，一般而言，要将文书档案归档状况、卷数等基础性信息作为分类依据。

　　2.2数据库设计单元

　　在设计过程中，要针对不同维度建立相应的参数体系和组成结构，并且有效整合组成事实表的主键项目，建立框架结构。

　　第一，建立事实表。

事实表是数据模型的核心单元，主要是记录相关业务和统计数据的表，能整合数据仓库中的信息单元，并且提升多维空间处理效果，确保数据储存过程切实有效。

（1）档案管理中文书档案目录卷数事实表:

事实表主键，字段类型Int，字段为Id;

文书归档年份，字段类型Int，字段为Gdyear_key;

文书归档类型，字段类型Int，字段为Ajtm_key;

文书归档单位，字段类型Int，字段为Gddw_key;

文书档案生成年份，字段类型Int，字段为Ajscsj_key，以及文书档案包括的文件数目。

（2）档案管理中文书档案卷数事实表:

文书归档利用日期，字段类型Int，字段为Date_key;

文书归档利用单位，字段类型Int，字段为Dw_key;

文书归档利用类别，字段类型Int，字段为Dalb_key;

文书归档利用年份，字段类型Int，字段为Dayear_key等[1]。

　　第二，建立维度表，在实际数据仓库建立和运维工作中，提高数据管理效果和水平，确保建立循环和反馈的系统框架体系，并且处理增长过程和完善过程，有效实现数据库模型设计以及相关维护操作。

首先，要对模式的基础性维度进行分析并且制作相应的表，主要包括档案年度维表、利用方式维表等。

其次，要建构数据库星型模型体系。

最后，要集中判定数据库工具，保证数据库平台在客户管理工作方面具备必须的优势，集中制订商务智能解决方案，保证集成环境的稳定性和数据仓库建模的效果，真正提高数据抽取以及转换工作的实际水平。

需要注意的是，在全面整合和分析处理数据的过程中，要分离文书档案中的数据，相关操作如下:

　　deletefromdaggdtemp//删除临时表中的数据

　　Chcount=dag1.importfile（dbo.uwswj）//将文书目录中数据导出到数据窗口

　　Dag1.update（）//将数据窗口中的数据保存到临时表

　　相关技术人员要对数据进行有效处理，以保证相关数据合并操作、连接操作以及条件性拆分操作等都能按照数据预处理管理要求合理化进行，从根本上维护数据处理效果。

　　2.3多维数据模型建立单元

　　在档案多维数据模型建立的过程中，相关技术人员要判定联机分析处理项目和数据挖掘方案，整合信息系统中的数据源、数据视图、维度参数以及属性参数等，保证具体单元能发挥其实际作用，并且真正发挥档案维表的稳定性、安全性优势。

　　第一，档案事实表中的数据稳定，事实表是加载和处理档案数据的基本模块，按照档案目录数据表和档案利用状况表分析和判定其类别和归档时间，从而提高数据独立分析水平。

一方面，能追加有效的数据，保证数据仓库信息的基本质量，也能追加时间判定标准，能在实际操作中减少扫描整个表浪费的时间，从根本上提高实际效率。

另一方面，能删除数据，实现数据更新，检索相关关键词即可。

并且也能同时修改数据，维护档案撤出和档案追加的动态化处理效果。

　　第二，档案维表的安全性。

在维表管理工作中，档案参数和数据的安全稳定性十分关键，由于其不会随着时间的推移出现变化，因此，要对其进行合理的处理和协调。

维表本身的存储空间较小，尽管结构发生变化的概率不大，但仍会对代表的对象产生影响，这就会使得数据出现动态的变化。

对于这种改变，需要借助新维生成的方式进行处理，从而保证不同维表能有效连接，整合正确数据的同时，也能对事实表外键进行分析[2]。

　　3档案信息管理系统计算机数据仓库的实现

　　3.1描述需求

　　随着互联网技术和数据库技术不断进步，要提高档案数字化水平以及完善信息化整合机制，加快数据库管控体系的更新，确保设备存储以及网络环境一体化水平能满足需求，尤其是在档案资源重组和预测项目中，只有从根本上落实数据挖掘体系，才能为后续信息档案管理项目升级奠定坚实基础。

另外，在数据表和文书等基础性数据结构模型建立的基础上，要按照规律制定具有个性化的主动性服务机制。

　　3.2关联计算

　　在实际档案分析工作开展过程中，关联算法描述十分关键，能对某些行为特征进行统筹整合，从而制定分析决策。

在进行关联规则强度分析时，要结合支持度和置信度等系统化数据进行综合衡量。

例如，档案数据库中有A和B两个基础项集合，支持度为P（A&

cup;

B），则直接表述了A和B在同一时间出现的基础性概率。

若是两者出现的概率并不大，则证明两者之间的关联度较低。

若是两者出现的概率较大，则说明两者的关联度较高。

另外，在分析置信度时，利用Confidence（A→B）=（A|B），也能有效判定两者之间的关系。

在出现置信度A的状况下，B的出现概率则是整体参数关系的关键，若是置信度的数值到达100%，则直接证明A和B能同一时间出现。

　　3.3神经网络算法

　　除了要对档案的实际资料进行数据分析和数据库建构，也要对其利用状况进行判定，目前较为常见的利用率分析算法就是神经网络算法，其借助数据分类系统判定和分析数据对象。

值得注意的是，在分类技术结构中，要结合训练数据集判定分类模型数据挖掘结构。

神经网络算法类似于人脑系统的运行结构，能建立完整的信息处理单元，并且能够整合非线性交换结构，确保能凭借历史数据对计算模型和分类体系展开深度分析[3]。

　　3.4实现多元化应用

　　在档案管理工作中应用计算机数据挖掘技术，能对档案分类管理予以分析，保证信息需求分类总结工作的完整程度。

尤其是档案使用者在对档案具体特征进行差异化分析的过程中，能结合不同的元素对具体问题展开深度调研。

一方面，计算机数据挖掘技术借助决策树算法处理规则化的档案分析机制。

在差异化训练体系中，要对数据集合中的数据进行系统化分析以及处理，确保构建要求能适应数据挖掘的基本结构[4]。

例如，档案管理人员借助数据挖掘技术能整合档案使用人员长期浏览与关注的信息，并且能集中收集和汇总间隔时间、信息查询停留时间等，从而建构完整的数据分析机制，有效向其推送或者是带给便捷化查询服务，保证档案管理数字化水平的提高。

另一方面，在档案收集管理工作中应用数据挖掘技术，主要是对数据信息进行分析，结合基本结果建立概念模型，保证模型以及测试样本之间的比较参数贴合标准，从而真正建立更加系统化的分类框架体系。

　　4结语

　　总而言之，在档案管理工作中应用数据挖掘技术，能在准确判定用户需求的同时，维护数据处理效果，并且减少档案数字化的成本，为后续工作的进一步优化奠定坚实基础。

并且，数据库的建立，也能节省经费和设备维护成本，真正实现数字化全面发展的目标，促进档案信息管理工作的长效进步。

　　参考文献

　　[1]曾雪峰.计算机数据挖掘技术开发及其在档案信息管理中的运用研究[J].科技创新与应用，20XX（9）:

285.

　　[2]王晓燕.数据挖掘技术在档案信息管理中的应用[J].兰台世界，20XX（23）:

25-26.

　　[3]韩吉义.