大连海事大学教务系统 搜索引擎技术与Web挖掘研究：从HITS算法到链接分析算

[4] 李晓明，刘建国。搜索引擎技术和趋势。大学图书馆学报，2000，（16）。 #

[5]陈新忠，李岩，谢永红，杨秉儒。网络挖掘研究。计算机工程及应用，. #

[6]刘军.基于Web结构挖掘的HITS算法研究。硕士论文。中南大学，2008。 #

[7] 刘越.关于WWW链接分析算法的若干研究：（博士论文）。北京：中国科学院，2003。

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[8] A.布鲁姆和T..和数据。在 COLT: 上。 。 1998. #

[9] S、Gerg M、Dom B.：主题网络新手。 。 1999, 31(11): 1623-1640。

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[11] T H.主题-[C]。万维网的。霍霍露露，2002。 #

[12]蒋玉明.基于超链接的Web结构挖掘算法研究。硕士论文。西安电子科技大学，2006.1。

[13] 韩，.数据： 和 . 2000年。 #

[14]刘芳芳. Web链接分析中的HITS算法研究。硕士论文。大连理工大学，2006。 #

[15] 李秋睿.基于蜜罐网络的电子邮件捕获系统分析与部署[J].信息网络安全，2012，（01）：64-67。 #

[16] 郎为民，杨德鹏，李虎生。智能电网WCSN安全系统架构研究[J].信息网络安全，2012，（04）：19-22。

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基金项目：

阿坝师范学院2011年校级科研基金（编号：ASC10-19）。

数据挖掘技术分析论文样本3

在大学教育领域，数据挖掘现阶段仍是一项比较新的技术。高校学生成绩管理中如何合理运用数据挖掘技术，对存储大量学生信息的数据库中的数据进行挖掘和处理，从而提取出能够积极促进教师教学和学生学习的信息。关键规律是取得更好的教学效果。这是当前高校教育工作者面临和迫切需要解决的宝贵问题。随着数据挖掘技术的成熟，其应用领域不断扩大，关注度也日益提高。许多大学在这项研究工作上投入了大量的人力和物力，并正在逐步将其研究成果应用到日常生活中。在教学和管理工作中。例如，应用到学生信息的管理、学生在各类课程和考试系统中的成绩分析、教育教学的评价等方面。这些应用对于提高高校的教学和管理水平将起到非常显着的作用。大学。其指导作用[1]。 #

一、当前众多大学生绩效管理面临的问题

目前，大多数大学的学术管理系统都使用在线事务处理系统来管理学生的成绩。分数数据只能简单地存储在数据库中，数据处理仅限于简单的数据查询、插入和修改功能。对结果的分析可能只是总和、平均值、均方误差、通过率等统计。教育管理系统中的数据只是简单地保存了相关的数据信息，而无法挖掘出隐藏在数据背后的潜在有用的信息——比如学生在每门课程中成绩的可能原因，以及每门课程中众多知识点之间的关系。课程。以及课程之间的联系。庞大的数据库中的数据之间存在着很多相关性。如何充分利用这些数据关联性，为高校教育教学决策者提供一定的决策依据，从而科学指导教学，提高高校教学和管理水平，进一步促进高校教育教学工作的顺利进行。提高办学效率和水平是当前高校需要面对和解决的问题。

2 利用数据挖掘技术管理学生成绩 #

数据挖掘技术是提取隐藏在大量噪声、不完整、随机和模糊应用数据中的潜在且非常有用的信息的过程[2]。利用数据挖掘对高校成绩数据库中存储的学生成绩数据信息进行全面深入的分析和挖掘，达到全面分析成绩数据的优劣、其发生的原因以及隐含的内在联系的目的各种因素之间。 。挖掘和分析这些数据中隐藏的有用信息，找到有用的知识来指导教师的教学和学生的学习，帮助大学管理者对大学未来的发展和进步做出决策。可见，数据挖掘技术必将对教师提高教学质量、学生提高学习效率、学校加强管理水平起到至关重要的指导作用[3]。

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首先，利用计算机对大学生成绩信息进行管理比传统的管理方式具有明显的优势：在现代互联网时代，信息管理已经超越了传统的观念。计算机存储容量大、成本低、可以长期保存。同时，信息的检索更加快捷、方便，结果的可靠性是传统管理方法无法比拟的。这些也是大学管理正规化、办学单位科学化所必需的。

其次，学生成绩管理系统是任何教育单位不可或缺的组成部分。大学管理者对办学决策至关重要。高校成绩管理系统不仅要为用户提供方便、快捷的查询方式，还要提供充足的信息，满足不同用户的不同查询需求。学生可以通过该系统轻松查找自己的考试成绩以及每门课程的其他教学相关信息；教师还可以利用系统提供的查询分析工具，准确掌握学生成绩变化，及时反馈教学效果。改进教学方式和方法等；对于大学管理者来说，采用最新数据挖掘技术的学生成绩管理系统也可以让他们更及时、更快速地从海量数据中找到有用的信息，从而不断提高大学的质量。为办学质量和管理水平提供保障。 #

3 学生成绩管理系统设计

3.1 数据挖掘过程 #

数据挖掘是一个多阶段的复杂过程，如图1所示：直接数据目标数据净化数据数据源知识数据选择清理和集成数据转换数据挖掘模式评估数据预处理数据挖掘解释和评估。

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主要分为以下六个主要步骤[4]：

1）确定数据来源。数据源的建立是整个系统的基础，也是挖掘结果准确的保障。在对学生成绩信息进行数据挖掘时，目标受众是不同类型的学生。比如教务处想要挖掘的信息是全校所有学生的表现，从而了解全校学生的学习情况，各个部门想要掌握学生的学习状况。情况是针对本系的学生，因此要挖掘的对象只是各系学生的表现信息。它们的面向对象和数据挖掘目的不同；

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2) 选择型号。为所挖掘的问题选择一种合适的数据挖掘方法，并为挖掘方法选择几种或一种算法。算法的选择将直接影响挖掘信息的质量；

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3）收集数据。这个阶段会占用开发者整个开发过程中的大部分工作量和时间。由于开发者需要从过去的教学实践中收集数据信息，这些信息有些可以直接获取，而有些数据可能需要以问卷的形式从学生那里获取。

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4）数据预处理。在这一步中，开发人员需要将收集到的大量不同数据预处理成分析数据模型；数据预处理是数据挖掘中非常重要的一步。只有对数据进行预处理后，才能提高挖掘对象的质量；

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5）数据挖掘。该步骤具体实现算法，开发者将预处理后的数据信息进行挖掘；

6）解释和评估。对上一步的挖掘结果进行分析和验证，并从中找到有价值的信息，并将其融入到教师的教学过程和学生的学习过程中，以便教师和学生利用获得的信息来改进教学策略和指导学生进一步更好的学习。

3.2 数据挖掘方法

在实际应用中，需要根据实际的信息需求选择合适的挖掘算法。通过比较和分析几种常用的数据挖掘方法，本文选择了以下两种合适的算法：相关性分析法和决策树分类法。 #

1）相关性分析 #

使用相关性分析来挖掘数据的目的是发现数据中隐含的关系。首先，给出一组或一组记录，然后通过分析该记录集合来推断信息之间的相关性[5]。适用于关联规则最有说服力的例子之一是“90%的顾客在购买黄油和面包时也会选择购买牛奶”，即：“购买黄油和面包同时也会购买牛奶”这条规则的信息可信度时间”高达 90%。在大型数据库系统中，会产生很多类似的关联规则，因此开发人员需要对其进行过滤。一般来说，我们会用“可信度”和“支持度”这两个阈值来剔除一些没有太大实际意义的规则。 #

关联规则算法主要有以下两个步骤：第一步要求开发人员找到所有频繁项集。频繁项集是指那些支持度大于或等于最小支持度的项集。第二步是指频繁项集生成的强关联规则，即上述生成的规则必须满足最小置信度和最小支持度[6]。

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在实际教学中，采用相关性分析的数据挖掘方法对学生成绩信息进行分析处理，研究课程的顺序以及每门课程的成绩相关性。分析结果将为某些课程的教学提供许多有用的见解。信息化使高校的教学工作迈上了新的台阶。

2）利用决策树算法分析学生表现 #

决策树算法是一种基于实例的归纳学习算法。它用于形成数据挖掘的预测模型和分类器。它还可以对大量未知数据进行预测或分类，进行数据预处理和数据挖掘等，通常包括两部分：树生成和树剪枝[7]。 #

使用决策树算法提取分类规则时，规则以“if-then”的形式表达。决策树算法与其他算法相比具有以下优点：处理速度较快；从结果来看，分类精度也更接近，算法更容易转换成SQL语句。

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4 结论

利用数据挖掘技术进行大学生的表现、心理分析和德育评估、教学与管理决策、教学质量评估等，可以为学生、教师、教学管理者等用户提供相应的数据信息支持，改进教育管理和教学流程。具有极其重要的指导意义，同时也为高校的教学、管理和决策服务提供了新的思维方式。 #

参考

[1]刘春阳，数据挖掘技术在大学成绩管理中的应用研究，学位论文大连交通大学，2009年。 #

[2] J.，T.阿南德。一个人类中的。 1996：37-58。

[3]刘军.决策树分类算法研究及其在教学分析中的应用[D].河海大学，2006。 #

[4] 邓静怡.关联规则数据挖掘概述[J]．计算机学习，2006（3）：2-3。 #

[5] 赵辉.数据挖掘技术在学生成绩分析中的研究与应用，学位论文，大连海事大学，2007年。 #

数据挖掘技术分析论文样本4

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摘要：基于现代计算机技术的快速发展，网络技术已与高等学校的教育教学系统有机融合，推动了教育教学、组织管理等各项活动的信息化发展，已成为高校教育教学的重要组成部分。一定程度上提高了教育教学质量。效率，构建新的教育教学管理模式。在此背景下，教育教学数字化发展也在加速，信息量增长更快，对信息提取的要求也越来越高。因此，从大量数据中获取重要信息逐渐成为高校教育教学决策的重要依据。基于此，文章以高校教育教学为研究重点，阐述了数据挖掘技术的具体应用，以供参考。

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关键词：大学教育教学；数据挖掘技术；应用

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1.数据挖掘概述

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所谓数据挖掘，具体是指从海量、模糊的随机数据中提取隐含的、具有潜在价值的信息和知识的过程。将数据挖掘技术应用到教育教学中，可以对海量数据进行深度挖掘和分析，从而获取隐藏在数据中的潜在信息内容，更好地为高校教育教学管理者的决策提供有力支持[1]。

2.数据挖掘技术在高校教育教学管理中的应用 #

2.1 在提高教学质量中的应用 #

为了更好地提高高校教学管理质量，教务管理部门将在学期末对学生干部和教师的教学思想、态度和教学方法进行评估，并根据教师的教学质量情况明确教师的教学质量。最终的评分结果。然而，由于评估者对标准的理解和把握的影响大连海事大学教务系统，学生的评估仍然存在随意性。

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在这种情况下，评分结果很难真实反映教学效果，也影响了教学质量的评价。 #

然而，当数据挖掘技术应用于教学质量评价时，通过合理使用关联规则算法，可以设定教学质量评价中不同的指标权重系数，并通过算法扫描数据集。在数据挖掘中，受教育程度的影响，还可以获得学历、年龄和职称之间的关系，还可以获得教学质量和方法之间的关系[2]。

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为此，高校教务部门可以将获得的规则运用到教学管理实践中，合理设置检查组和制定讲课制度，真实客观地反映课堂教学质量，实现全面提高。高等院校的教学水平。推动。 #

2.2 课程体系结构有效完善

专业建设在高校教育体系中的作用非常重要，因此需要有高质量的课程体系结构。对学生成绩数据库、毕业生去向数据库等各种数据信息进行数据挖掘后，通过相关性分析和序列模式的分析和探索，可以得到数据之间的相关性。 #

其中，课程之间的关系和顺序或者课程与课程体系结构的关系等。在此基础上，我们保证在学习高级课程之前先学习高级课程。以计算机专业《??数据结构》为例，在教学中将《C语言》作为重要的第一门课程，以保证学生在学习《数据结构》内容时能够有良好的语言基础、更深入的理解和灵活的应用。 “数据结构中的算法。

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完成《数据结构》的学习后，应根据学生的就业方向和市场的实际需求，确定是否安排《JAVA语言程序设计》课程的教学。这样，学生的学习成绩得到有效提高，更有利于学生今后的就业。此外，对重复内容的课程进行有效压缩，过时的课程内容适当删除，并结合专业特点。

可见，数据挖掘技术在高校教学中的应用对专业建设和课程改革决策产生了积极的作用。 #

3.数据挖掘技术在在线教学中的应用 #

通过将数据挖掘技术应用于在线教学，可以从Web文件和Web活动中选择用户感兴趣的有价值的模式和信息。这就是所谓的Web挖掘[3]。因为教育的接受者在很多方面存在差异，具体体现在个人学习目标、学习能力、知识基础等方面的差异。为此，在线教学也必须能够适应个性化的学习需求。不同用户的学习状态和轨迹可以详细记录并存储在数据库中。通过合理利用WEB挖掘技术，可以在序列模式挖掘的作用下对文档进行合理分类，保证学生信息检索速度的提高。

此外，我们还可以对学生访问、浏览的数据进行挖掘和分析，并对访问的数据进行聚类分析，以确保更好地了解学生感兴趣的内容，并向他们推送相关内容。同时，可以在相关页面中合理设置超链接，有效改善网站结构，保证页面之间的链接更加符合用户访问习惯。 #

结论： #

总而言之，在高校教育教学中合理运用数据挖掘技术，可以从大量的数据信息中处理和提取出更有价值的信息内容，促进高校教育教学管理的正常发展，尤其是在评估和决策方面。采矿技术的作用更加明显。 #

此外，该技术还可以应用到在线教学中，使在线教学资源的配置更加合理，充分发挥其在教育教学中的效能。上述文章对数据挖掘技术在高校教育教学中的实际应用进行了相关的研究和分析。主要目的是为了更好地帮助院校决策，为学生提供更理想的学习环境，提高学生的学习水平。在兴趣的基础上，提升高校教育教学质量和效率。

参考 #

[1] 侯坤.数据挖掘技术在高校教育教学中的应用[J].吉林省教育学院学报（晚），2012，28(7)：51-52。 #

数据挖掘技术分析论文样本5 #

【关键词】计算机数据挖掘技术发展

简介：计算机数据挖掘技术是在计算机原有功能的基础上，融入一些统计理论，让人们利用数据挖掘技术从众多的计算机系统内部的信息中捕捉到自己所需要的信息和数据。计算机数据挖掘技术的出现极大地推动了整个社会的进步，引领了社会各领域数据量的趋势。人们要想从无限的数据中收集到有用的信息，就必须深入计算机数据挖掘技术的开发和研究。

1.计算机数据挖掘技术发展历程 #

1.1 明确数据挖掘的目的 #

由于数据挖掘技术的功能是多种多样的，因此在开发具体的计算机数据挖掘技术的过程中，需要根据自己的需要明确数据挖掘的目的，然后选择相应的数据库。因为在开发过程中，不同的数据挖掘目标需要不同的挖掘技术数据算法，如果目的不明确，很容易造成最终开发结果的偏差[1]。 #

1.2 数据选择与预处理

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明确数据挖掘目标和数据库后，必须对所持有的数据进行选择和预处理。数据选择是将数据中的部分信息纳入数据挖掘研究范围内，预处理是删除数据中的错误信息。以及更正以确保列出有用的信息。

1.3 数据挖掘

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数据挖掘过程有两个步骤。首先是根据挖矿目标确定下一步要使用的开发技术和算法。二是确定挖矿技术和数据算法后，建立数学模型，促进挖矿技术的发展。

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1.4 评价结果 #

评估结果的最大作用是对数据挖掘开发成果进行科学评价，对数据挖掘技术的开发成果进行检测和验证。如果数据挖掘结果不能满足数据挖掘开发目的的要求，必须及时纠正。如果数据开发结果满足数据开发目的的要求，则可以投入实际应用[2]。

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2.计算机数据挖掘技术的发展 #

1.可视化技术开发。想要获得有效的信息，就需要从从计算机系统获取的信息开始。然而，当前的网络信息中存在大量隐藏信息。获取这些信息需要计算机数据挖掘技术。利用计算机挖掘技术可以有效地捕捉隐藏信息的某些特征，并且这些隐藏信息可以使用散点图来表示。因此，可视化技术是计算机数据挖掘技术发展的一个重点项目。 #

2.在线分析处理。网络是复杂的，其中的网络信息和数据更是复杂。如果想要快速、准确地捕捉到自己想要的信息，就需要依靠在线分析来分析不同地域、不同时间段的多维度数据。在线分析处理需要依赖用户配合。所有计算机用户在处理多维数据时，都需要自己使用或过滤掉分析算法，并使用这些分析算法来处理数据，这对于探索数据也会产生巨大的促进作用。

3.决策树。计算机数据挖掘技术的发展需要建立决策树的规则。决策树是一个重要的开发项目，因为决策树的作用是执行预测和分类功能，对处理后的数据信息进行具体的预测和分类。分类。目前开发的决策树算法有很多种，包括SLIQ、ID3、C4.5等。SLIQ算法具有连续性属性，还可以对数据进行特定的分类。该算法具有与 SLIQ 算法相同的功能属性。并且这两种算法可以在通过大型训练集做出决策时进行泛化[3]。

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4.计算机神经网络。计算机数据挖掘技术是借助医学神经系统的研究成果而发展起来的。人类神经元的研究脉络经过技术处理大连海事大学教务系统，形成了计算机网络神经的研究。经过一系列深入探索，取得了显著成果。计算机中开发的神经网络由三类安全输入、输出和处理单元规划。这三个层次代表了计算机神经网络系统。目前的发展成果表明，可以利用计算机神经网络技术实现数据调整。 、计算和组织。 #

5.遗传算法。计算机数据挖掘技术的发展借鉴了许多其他学科领域的研究方向和理论。在自然主体中，生物基因可以通过遗传的不同变化，促进后代的自我优化。利用这一思想理论，计算机数据挖掘技术的发展中，还可以通过不同模型的组合和演化，创新性地开发出新的数据算法。 #

结论：计算机数据挖掘技术是当今社会最重要的分析工具之一。数据挖掘技术已广泛应用于各个领域，其功能也得到了验证，极大地促进了社会各行业的快速发展。随着科学技术水平的不断提高，相信计算机数据挖掘技术将会得到更多的创新研究和发展，给社会带来更大的推动。 #

参考

[1] 夏伟.计算机数据挖掘技术的发展与应用研究[A]. 《Q政策与信息》杂志，北京大学经济管理学院。 《决策论坛——管理科学与工程研究学术研讨会》论文集（第2部分）[C]． 《决策与信息》杂志，北京大学经济管理学院：2023：1。 #