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復雜網絡交疊團模糊分析與信息挖掘論文（精選8篇）
在學習、工作生活中，說到論文，大家肯定都不陌生吧，借助論文可以有效提高我們的寫作水平。為了讓您在寫論文時更加簡單方便，以下是小編收集整理的復雜網絡交疊團模糊分析與信息挖掘論文，歡迎大家分享。
復雜網絡交疊團模糊分析與信息挖掘論文 篇1
摘 要：針對復雜網絡交疊團的聚類與模糊分析方法設計問題，給出一種新的模糊度量及相應的模糊聚類方法，并以新度量為基礎，設計出兩種挖掘網絡模糊拓撲特征的新指標：團間連接緊密程度和模糊點對交疊團的連接貢獻度，并將其用于網絡交疊模塊拓撲結構宏觀分析和團間關鍵點提取。實驗結果表明，使用該聚類與分析方法不僅可以獲得模糊團結構，而且能夠揭示出新的網絡特征。該方法為復雜網絡聚類后分析提供了新的視角。
針對復雜網絡交疊團的聚類與模糊剖析辦法設計Issue（問題），給出一種新的模糊度量及對應的模糊聚類辦法，并以新度量為根底，設計出兩種發掘網絡模糊拓撲特征的新目標：團間銜接嚴密水平和模糊點對交疊團的銜接奉獻度，并將其用于網絡交疊模塊拓撲構造微觀剖析和團間關鍵點提取。實驗后果標明，運用該聚類與剖析辦法不只能夠取得模糊勾結構，并且可以提醒出新的網絡特征。該辦法為復雜網絡聚類后剖析提供了新的視角。
關鍵詞：網絡模糊聚類；團—點相似度；團間連接緊密度；團間連接貢獻度；對稱非負矩陣分解；
網絡宏觀拓撲團結構是復雜網絡普遍而又重要的拓撲屬性之一，具有團內連接緊密、團間連接稀疏的特點。網絡團結構提取是復雜網絡分析中的一個基本步驟。揭示網絡團結構的復雜網絡聚類方法[1~5]對分析復雜網絡拓撲結構、理解其功能、發現其隱含模式以及預測網絡行為都具有十分重要的理論意義和廣泛的應用前景。目前，大多數提取方法不考慮重疊網絡團結構，但在多數網絡應用中，重疊團結構更為普遍，也更具有實際意義。
現有的網絡重疊團結構提取方法[6~10]多數只對團間模糊點進行初步分析，如Nepusz等人[9，10]的模糊點提取。針對網絡交疊團結構的深入拓撲分析，本文介紹一種新的團—點相似度模糊度量。由于含有確定的.物理含意和更為豐富的拓撲信息，用這種模糊度量可進一步導出團與團的連接緊密程度，以及模糊節點對兩團聯系的貢獻程度，并設計出新指標和定量關系來深度分析網絡宏觀拓撲連接模式和提取關鍵連接節點。本文在三個實際網絡上作了實驗分析，其結果表明，本方法所挖掘出的網絡拓撲特征信息為網絡的模糊聚類后分析提供了新的視角。
1、新模糊度量和最優化逼近方法
設A=[Aij]n×n（Aij≥0）為n點權重無向網絡G（V，E）的鄰接矩陣，Y是由A產生的特征矩陣，表征點—點距離，Yij>0。假設圖G的n個節點劃分到r個交疊團中，用非負r×n維矩陣W=[Wki]r×n來表示團—點關系，Wki為節點i與第k個團的關系緊密程度或相似度。W稱為團—點相似度矩陣。
Mij=rk=1WkiWkj（1）
若Wki能精確反映點i與團k的緊密度，則Mij可視為對點i、j間相似度Yij的一個近似。所以可用矩陣W來重構Y，視為用團—點相似度W對點—點相似度Y的估計：
W TW→Y（2）
用歐式距離構造如下目標函數：
minW≥0 FG（Y，W）=‖Y—W TW‖F=12ij[（Y—W TW）。（Y—W TW）]ij（3）
其中：‖‖F為歐氏距離；A。B表示矩陣A、B的Hadamard 矩陣乘法。由此，模糊度量W的實現問題轉換為一個最優化問題，即尋找合適的W使式（3）定義的目標函數達到最小值。
式（3）本質上是一種矩陣分解，被稱為對稱非負矩陣分解，或s—NMF （symmetrical non—negative matrix factorization）。s—NMF的求解與非負矩陣分解NMF[11，12]的求解方法非常類似。非負矩陣分解將數據分解為兩個非負矩陣的乘積，得到對原數據的簡化描述，被廣泛應用于各種數據分析領域。類似NMF的求解，s—NMF可視為加入限制條件（H=W）下的NMF。給出s—NMF的迭代式如下：
Wk+1=Wk。[WkY]/[WkW TkWk]（4）
其中：[A]/[B]為矩陣A和B的Hadamard矩陣除法。
由于在NMF中引入了限制條件，s—NMF的解集是NMF的子集，即式（4）的迭代結果必落入NMF的穩定點集合中符合附加條件（H=W）的部分，由此決定s—NMF的收斂性。
在求解W之前還需要確定特征矩陣。本文選擴散核[13]為被逼近的特征矩陣。擴散核有明確的物理含義，它通過計算節點間的路徑數給出任意兩節點間的相似度，能描述網絡節點間的大尺度范圍關系，當兩點間路徑數增加時，其相似度也增大。擴散核矩陣被定義為
K=exp（—βL）（5）
其中：參數β用于控制相似度的擴散程度，本文取β=0.1；L是網絡G的拉普拉斯矩陣：
Lij=—Aiji≠j
kAiki=j（6）
作為相似度的特征矩陣應該是擴散核矩陣K的歸一化形式：
Yij=Kij/（KiiKjj）1/2（7）
基于擴散核的物理含義，團—點相似度W也具有了物理含義：團到點的路徑數。實際上，W就是聚類結果，對其列歸一化即可得模糊隸屬度，需要硬聚類結果時，則選取某點所對應列中相似度值最大的團為最終所屬團。
2、團—團關系度量
團—點相似度W使得定量刻畫網絡中的其他拓撲關系成為可能。正如W TW可被用來作為點與點的相似度的一個估計，同樣可用W來估計團—團關系：
Z=WW T（8）
其物理含義是團與團間的路徑條數。很明顯，Z的非對角元ZJK刻畫團J與團K之間的緊密程度，或團間重疊度，對角元ZJJ則刻畫團J的團內密度。
以圖1中的對稱網絡為例，二分團時算得
Z=WW T=1.337 60.035 3
0.035 31.337 6
由于圖1中的網絡是對稱網絡，兩團具有同樣的拓撲連接模式，它們有相同的團內密度1.337 6，而團間重疊度為0.035 3。
復雜網絡交疊團模糊分析與信息挖掘論文 篇2
[摘 要]目前，隨著現代科技的發展，互聯網已成為當代主流，互聯網技術的應用已經是任何一個國家所不能脫離的，經濟全球化已成為一個必然的趨勢，在這樣的一個大數據時代，人民對信息的獲取需求呈直線上升的狀態。21世紀作為一個信息時代，網絡信息的安全防范也顯得尤為重要，而Web數據的數據技術，對于網絡信息安全防范來說，是一個新的技術運用。本文從Web數據挖掘技術的基本概述入手，分析我國企業在網絡信息安全方面存在的問題，最后提出將網絡信息安全防范與Web數據挖掘技術進行整合運用。
[關鍵詞]Web數據挖掘技術；網絡信息；安全防范
引 言
世界是發展的，事物是不斷變化的，21世紀是一個大數據時代，互聯網技術顯得越來越重要。在科技發展的同時，互聯網也在家家戶戶普及，然而網絡安全問題卻隨之而來，人們在運用科技時也在擔心網絡技術的安全性。鑒于此，本文探討利用Web數據挖掘技術來控制網絡安全，以提高網絡信息安全度。
1、Web數據挖掘技術概述
Web使用記錄挖掘方式是挖掘網絡上的瀏覽記錄，然后進行分析，同時還可以獲取其他企業的信息。通過使用Web數據挖掘技術，企業可以進行復雜的操作，然后從網頁瀏覽記錄分析出自身企業的受關注度，并了解同行競爭企業的詳細信息，尋找自身的不足。
1.1 Web數據挖掘技術的含義
Web數據挖掘技術，指的是通過自身的技術，在獲取網上資源的同時，尋找到企業感興趣的信息資料。圖1為Web數據發掘技術工作流程。
Web數據發掘技術可以涉及多個領域，通過多種數據挖掘方式，為企業找到有用的信息資源。整體來說，Web挖掘技術有兩種類型，一是建立在人工智能模型的基礎上來實現，類似于決策樹、分類等；二是建立在統計模型基礎上來實現，類似于神經網絡、自然計算法等。
1.2 Web數據挖掘技術的兩種方式
Web數據挖掘技術整體上來說有兩種方式，分別為內容挖掘和使用記錄挖掘。Web內容挖掘指的是企業可以通過Web挖掘技術，自己從網上尋找對企業有用的信息資源，同時對后臺設置進行監控，減少某些重要交易內容的丟失、泄露。企業還可以通過Web挖掘技術，查詢某些用戶的操作記錄，對企業的網絡信息安全進行檢查審核，從而降低企業信息被不法分子竊取的風險。由于其他企業也有同樣的Web數據挖掘技術，因此，企業也不能深入地去探索同行企業的內部信息，但其通過該技術，可以分析其他企業的基本信息資源，然后整合出對自身有用的資源，從而制定企業市場戰略。
2、我國企業在網絡信息安全方面存在的問題
目前，科技的發展，使全球的政治、經濟一體化趨勢越來越明顯，互聯網的進步也使國家企業面臨著更多的`挑戰。我國企業在網絡信息安全方面存在的問題也逐步顯現，而網絡信息安全技術人才緊缺是較為明顯的一個問題。
2.1 人才緊缺問題
21世紀是一個互聯網的世紀，我國目前正在積極地吸收、引進人才，同時也在不斷地走出去，各行各業面臨的壓力也在逐漸變大，要想在快速發展的世界潮流中占據一席之地，我國必須積極發展自己的科技產業。目前，我國的計算機信息技術水平，在總體上還落后于其他很多國家，而在該方面的人才緊缺問題，是目前一個很明顯的現象。我國在該領域常常要引進國外技術，受制于人，這也就間接地將自己的弊端暴露于人前，因此，我國要積極培養具有計算機網絡技術的高端人員，從而促進該領域不斷實現創新。
2.2 自身安全技術漏洞問題
除了人才緊缺，我國的網絡產品自身還存在許多的安全技術漏洞。從近幾年的市場經濟發展現狀來看，我國很多的電子產品被國外壟斷，如蘋果、微軟等高端電子產品，在我國占有很大的市場份額。我國要想重新將自己的電子產品推向市場，就目前的形勢來看，還需要很大的努力，國民崇尚國外產品，不是為了標榜自己的地位，更多的是國外產品的性能確實比我國的要好。因此，通過我國網絡產品自身存在的安全技術漏洞可以看出，我國在網絡安全技術方面存在許多的不足。
3、網絡信息安全防范與Web數據挖掘技術的整合
近幾年，網絡信息安全問題一直是國民較為關注的一個話題，我國也在該方面加大了防范力度。國家在發展創新互聯網技術的同時，也不能忽略其安全問題。網絡信息安全，關乎我國企業的發展，是企業重要資料不外漏的重要保護屏障，本文將網絡信息安全防范與Web數據挖掘技術進行整合（見圖2），旨在提高網絡信息環境的安全度，提高我國網絡信息安全防范能力。
本文初探Web數據挖掘技術與網絡信息安全防范的整合，將分別從4個方面來提高我國的網絡信息安全性能。
首先，將存在于網絡數據間的關聯尋找出來，然后整合交給企業進行分析，企業通過這些關聯數據，分析提煉出對自己企業有用的信息，繼而制定企業戰略，防范風險。
其次，使用Web數據挖掘技術對網絡信息進行分類分析。企業應將所有的信息進行綜合，然后按照一定的指標分出類別，并對這些不同類別的信息進行整理，方便后續的檢索。該項功能主要依靠人工智能來完成，以保證資料能夠得到完整的利用。
再次，使用Web數據挖掘技術對網絡信息進行聚類分析。企業應將這些具有共同點的信息進行分類，將這些數據分成各個小組，但每一個小組都要有一個共同的類似點，以便于從整體對局部進行分析。
最后，利用Web數據挖掘技術，根據收集到的資源信息的不同點進行分類，分類后根據這些不同點的特征，分析出對自身企業有用的信息。從整體上說，Web數據挖掘技術通過運用其強大的分析能力，可對網絡信息進行篩選、整合，企業可再根據這些整合出來的資源信息，為自身制定戰略，為企業發展提供一個良好的網絡信息環境。
4、結 語
網絡技術在給用戶帶來便利的同時，也給用戶的信息安全造成了極大的威脅，科技進步，技術也在不斷進步，為了使信息得到最大的保護，網絡信息的安全技術要隨著科技的進步不斷發展，為互聯網的運用提供一個完善安全的網絡系統。本文通過Web數據挖掘技術，將網絡信息安全防范與該技術進行有效整合，提高了我國企業的網絡信息安全度，以為我國企業的發展提供一個良好的環境。
主要參考文獻
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復雜網絡交疊團模糊分析與信息挖掘論文 篇3
1、大數據概述
大數據用來描述和定義信息爆炸時代所產生的海量數據，它是計算機和互聯網互相結合的產物，計算機實現了信息的數字化，互聯網實現了信息的網絡共享化。隨之興起的則是從海量數據中挖掘預測出對人類行為有效的方法和結果，即數據挖掘技術[1]。數據挖掘（Datamining）指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中的信息的過程，是一門跨多個領域的交叉學科，通常與人工智能、模式識別及計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。其特點為：海量數據尋知識、集成變換度量值、分析模式評效果、圖形界面來展示[2]。
2、大數據時代下的高校機房現狀
順應時代潮流的發展，各高校都開設有計算機專業，非計算機專業也在大一或大二時期開設公共計算機課程，計算機成為教育領域內不可或缺的教學設備，隨著高校的進一步擴招，教育事業的不斷更新發展，學校的機房建設也隨之增多，其任務由原來的面向計算機專業發展到面向全校的所有專業開設公共計算機教學、承擔各種計算機考試等多項任務。因此機房管理系統在日常教學和考試任務中積累了海量數據，一般這些數據都保存在主服務器上僅供查詢使用[3]。利用數據挖掘技術，對學校機房信息管理系統所積累的大量學生上機數據進行深入分析與挖掘，將挖掘得到的預測結果輔助學生成績管理決策，能合理利用機房資源，提高學生成績管理質量。本文利用關聯規則，從現有的機房信息管理系統中收集到的海量學生上機記錄數據中挖掘出隱藏在數據中的學生上機規律和上機效率，進而預測學生的期末考試成績，提前告知，學生可以在隨后的.學習中通過人為干預學習過程：比如挖掘預測出某生成績將會較差，則可以在其后的學習中調整學習方式和學習態度，以修正期末考試結果，提高學習效率和考試通過率，為以后的就業做好鋪墊，因此不管是對于當前利益還是長遠利益，都有深遠的意義。
3、數據挖掘階段
1)定義問題：明確數據挖掘的預期目標。本次挖掘目標旨在從海量機房學生登錄信息中找出能預測成績的相關規則。
2)數據準備：提取數據挖掘的目標數據集，并進行預處理[4]。本次挖掘數據對象為吉首大學設備中心六樓公共計算機機房的學生上機信息表，并檢查數據的有效性、一致性、完整性，并去除噪聲，進行預處理。
3)數據挖掘：根據上個步驟所提取數據的特點和類型選擇相應合適的算法，并在預處理過的數據集上進行數據挖掘。根據問題定義，本次選擇關聯規則算法Apriori算法，進行關聯規則發現并預測。
4)分析挖掘結果：解釋評價數據挖掘的結果，并將其轉換成能被用戶所理解的規則。
5)運用規則：通過分析挖掘結果，可以適當進行人工干預，修正學習行為，使得最終結果達到理想學習效率。
4、數據挖掘在機房管理系統中的應用
4.1關聯規則算法
Apriori算法采用逐層搜索的迭代方法，不需要復雜的理論推導，易于實現，是利用挖掘布爾關聯規則頻繁項集的一種算法�；舅枷胧牵菏紫日页鏊械念l集，這些項集出現的頻繁性至少和預定義的最小支持度一樣。然后由頻集產生強關聯規則，這些規則必須滿足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的頻集產生期望的規則，產生只包含集合的項的所有規則，其中每一條規則的右部只有一項，這里采用的是中規則的定義。一旦這些規則被生成，那么只有那些大于用戶給定的最小可信度的規則才被留下來[5]。
4.2關聯結果分析
以吉首大學實驗室與設備管理中心為例，吉首大學實驗室與設備管理中心下設置的公共計算機實驗教學中心，負責學校公共計算機實驗室建設與管理，組織實施公共計算機實驗教學與開放，完成基于計算機平臺進行的計算機等級考試、普通話測試、各類社會化考試等測試工作。其中承擔公共計算機教學的機房共有7間，每個機房平均配置95臺學生用計算機和一臺教師教學用計算機，每臺電腦上都安裝有奧易機房管理軟件，學生每次上機都必須通過奧易軟件登錄界面輸入自己的學號和密碼才能進入系統使用計算機，從而收集到學生的上機登錄時間、離開時間，教師端可以利用奧易軟件對任意學生電腦端進行調換、抓屏、控制屏幕、考試、答疑等操作，所有數據存儲在機房管理端的后臺數據庫中，通過調用后臺數據庫中的學生上機情況數據，進行挖掘分析。由于數據量龐大，所以采用從起始順序抽樣的方法，抽取出2015年11月5日的部分學生上機的相關數據，去除不完整、不一致、有缺失的數據，進行預處理，為達到預測挖掘目標提供正確的數據源。
表1中的數據前六列是從奧易軟件后臺數據庫中提取到的原始數據，我們設置第二、三、五列數據與學習情況有關聯。將這些數據存在于整合表中，剔除學號異常的記錄，即只要是學號異常，強制設定其上機情況為較差（異常學號學生，應為重修生，是學習重點關注對象），為了方便系統分析，將關聯整合后的數據轉化為布爾類型。登錄時間：S1：10：00；S2：遲到五分鐘；S3：遲到十分鐘；S4：遲到十分鐘以上。學號：N1：正常學號；N2：異常學號。下課時間：E1：正常下課時間；E2：提前五分鐘下課；E3：提前五至十分鐘下課；E4：提前十分鐘以上下課。利用關聯算法產生頻繁項集情況分析Q：Q1：優秀；Q2：良好；Q3：一般；Q4：較差。利用Apriori算法挖掘關聯規則，可以得到學生上機情況規律：S1，E1→Q1；（S2，E2)/（S1，E2)→Q2/Q3；S4，E4→Q4評價結果：按照正常上課時間上機并且堅持不早退的同學學習情況為優秀；上課準時但是提前五分鐘之內下課的同學學習情況為良好；上課遲到五分鐘以內且下課也提前五分鐘的同學學習情況為一般；上課遲到十分鐘以上并且下課早退十分鐘以上的同學學習評估為較差。如果利用關聯算法得出某個學生的學習情況有三次為較差，就啟動成績預警，提示并干預該生以后的上機學習，督促其學習態度，提高學習效率，以避免期末考試掛科現象。
5、結束語
借數據挖掘促進治理主體多元化[6]，借關聯分析實現決策科學化[7].，本文利用關聯規則思路和算法，將吉首大學設備中心機房中存在的大量學生上機情況數據進行分析挖掘，嘗試從學生上機相關數據中預測其學習情況，并根據預測結果有效提示學生的期末考試成績走向，引導該生在隨后的學習應該更加有效，以達到避免出現最壞結果，從而提高期末考試通過率。
參考文獻：
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復雜網絡交疊團模糊分析與信息挖掘論文 篇4
摘要：隨著信息技術的發展與進步，大數據時代已經悄然走進人們身邊，云計算技術的運用已經隨處可見，并改變和影響著人們的生活。在此基礎上，數據挖掘技術產生并發展，其在信息安全系統開發和建設方面產生重要影響和作用，以數據挖掘技術為依托構建相應的信息安全系統則更加能夠讓網絡信息建設可靠、安全。
關鍵詞：數據挖掘技術；信息安全系統；開發研究
一、數據挖掘的主要任務
在數據挖掘的主要任務中，包含關聯分析、聚類分析、異常檢測等任務。關聯分析也叫頻繁模式分析，其指的是就同一任務或者統一事件的查找過程中，另一事件也同樣會發生相同規律，兩者之間具有緊密聯系。聚類分析主要是的是對各個數據內在的規律摸索，以及特點分析，通過對特點和規律進行對比，依照特點和規律進行數據源分類，使其成為若干個數據庫。異常檢測指的是對數據樣本的范本進行建設，利用這一范本，與數據源中所存在的數據開展對比分析工作，將數據中的異常樣本查找出來[1]。在監督學習中，主要包含分類與預測兩種形式，利用已知樣本的類型與大小，對新到樣本開展有關預測活動。
二、基于數據挖掘的網絡信息安全策略
1.安全的網絡環境
（1）對控制技術進行隔離與訪問，包括物理隔離、可信網絡隔離、邏輯隔離與不可信網絡隔離，相關用戶如果需要進行網絡資源搜集或者訪問，需要得到相關授權。
�。�2）對防病毒技術進行運用，由于網絡安全已受到病毒的嚴重威脅，應當對病毒預警、防護以及應急機制進行建設，確保網絡的安全性；
�。�3）通過網絡入侵檢測技術的應用，能夠對非法入侵者的破壞行為及時發現，并依照存在的隱患進行預警機制的建設。網絡安全環境的建設還包括對系統安全性開展定期分析，在第一時間對系統漏洞進行查找，并制定有關解決措施；
�。�4）通過有關分析審計工作的開展，可以對計算機網絡中的各種運行活動進行記錄，不僅可以對網絡訪問者予以確定，而且還能夠對系統的使用情況進行記錄；
（5）通過網絡備份與災難恢復工作，能夠利用最短的時間回復已破壞的系統。
2.保證數據挖掘信息安全的策略。安全的數據挖掘信息指的是數據挖掘信息的儲存、傳送以及運用工作的安全性。在數據挖掘信息的存儲安全中，主要包括其物理完整性、邏輯完整性以及保密性。利用數據完整性技術、數據傳輸加密技術以及防抵賴性技術，使數據挖掘信息傳送的安全性得到充分保障。數據挖掘信息運用的安全性指的是針對網絡中的主體，應當開展有關驗證工作，預防非授權主體對網絡資源進行私自運用。
3.基于數據挖掘的網絡安全數據分析策略
（1）關聯性分析。在一次攻擊行為中，利用源地址、目的地址以及攻擊類型這三要素，通過三要素之間的'隨意指定或組合，都能夠將具備一定意義的網絡攻擊態勢反映出來。
�。�2）事件預測機制。對某一事件的發展情況進行跟蹤，通過數據聚類算法的應用，對依照網絡事件所構建的模型進行分析，進而做出判定。一般來說，規模比較大的網絡事件中，擴散一般是其所呈現的重要特征。
�。�3）可控數量預測模型。利用對事件中受控主機狀態增長數量進行觀測，判斷該事件的感染能力。所謂的受控主機狀態增長指的是，先前未檢測出主機受到某類攻擊，利用有關檢測，對其狀態變化增長情況予以發現[2]。
�。�4）分析處理模型。通過分析處理模型，能夠科學分析運營商事件處理反饋情況，并對其針對被控主機的處理能力進行判定。利用對所有運營商所開展的綜合評估，能夠對其管轄范圍內的主機處理能力予以綜合判斷。
�。�5）網絡安全數據分析模型。針對網絡事件進行數據分析，通過分析構建相應模型，結合模型進行異常情況的跟進和跟蹤，從而為網絡安全環境的營造創造條件。其運行過程主要包括兩個階段：
①在學習階段中，用戶主要是對事件進行確定，并在計算機系統中進行定義，對各個時間段所發生的安全事件數量進行統計。一般來說，統計以小時為單位，單位時間內的安全事件平均數為x，方差為σ。
�、谠趯崟r檢測階段中，根據時間間隔各類安全事件的數量ix對安全事件數量是否出現異常情況進行判定，正常的安全事件數量輕度異常的安全事件數量中度異常的安全事件數量重度異常的安全事件數量在建設模型的過程中開展有關配置工作，依據不同的情形，對該參數進行調整，各類安全事件數量異常的最高值也就是安全事件數量指標值。
三、結語
云計算和大數據時代都對信息技術提出了更高的安全要求和標準，網絡安全系統的構建影響著人們的生活和生產，并對相關的數據起到重要保護作用。結合數據挖掘技術進行信息安全系統的開發和建設，則能夠更好地促進網絡安全性的提升，能夠有效抵制網絡不法分子的侵襲，讓網絡安全性真正為人們的生活工作提供幫助。
參考文獻
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復雜網絡交疊團模糊分析與信息挖掘論文 篇5
摘要：隨著科學技術的不斷發展，數據挖掘技術也應運而生。為了高效有序的醫療信息管理，需要加強數據挖掘技術在醫療信息管理中的實際應用，從而提升醫院的管理水平，為醫院的管理工作及資源的合理配置提供多樣化發展的可能性。筆者將針對數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用這一課題進行相應的探究，從而提出合理的改進建議。
關鍵詞：挖掘技術；醫療信息管理；應用方式
數據挖掘作為一種數據信息再利用的有效技術，能夠有效地為醫院的管理決策提供重要信息。它以數據庫、人工智能以及數理統計為主要技術支柱進行技術管理與決策。而在醫療信息管理過程之中應用數據挖掘技術能夠較好地針對醫療衛生信息進行整理與歸類來建立管理模型，形成有效的總結數據的同時能夠為醫療工作的高效進行提供有價值的信息。所以筆者將以數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用為著手點，從而針對其應用現狀進行探究，以此提出加強數據挖掘技術在醫療信息管理中應用的具體措施，希望能夠在理論層面上推動醫療信息管理工作的飛躍。
1、在醫療信息管理中應用數據挖掘技術的基本內涵
數據挖掘是結合信息收集技術、人工智能處理技術以及分析檢測技術等所形成的功能強大的技術。它能夠實現對于數據的收集、問題的定義與處理，并且能夠較好地對于結果進行解釋與評估。在醫療信息管理工作進行的過程之中，應用數據挖掘技術可以較好地加強醫療信息數據模型的建立，同時以多種形式出現，例如文字信息、基本信號信息、圖像收集等，也能夠用來進行醫療信息的科普與宣傳。并且，數據挖掘技術在醫療信息中所體現出的應用方式有所不同，在數據挖掘技術應用過程之中，既可以針對同一類的實物反應出共同性質的基本特征，同時也能夠根據具有一定關聯性的事物信息來探究差異。這些功能不僅僅能夠在醫療信息的管理層面上給予醫療人員較大的信息管理指導，同時在實際的醫療診斷過程之中，也可以向醫生提供患者的患病信息，并且輔助治療的進行[1]。所以，在醫療信息管理中應用數據挖掘技術不僅僅能夠推動醫療信息管理水平的提升，也是醫院實現現代化、信息化建設的重要體現，需要從根本上明確醫療信息管理應用數據挖掘技術的必要性與基本內涵，從而針對醫院的管理現狀實現其管理方式與技術應用的轉變與優化。
2、在醫療信息管理過程之中加強數據挖掘技術應用的重要措施
2.1實現建模環節以及數據收集環節的優化
在應用數據挖掘技術的過程之中，必須基于數據庫信息的基礎之上，其數據挖掘技術才能夠進行相應的規律探究與信息分析，所以需要在源頭處加強數據收集環節以及建模環節的優化。以醫院中醫部門為例，在對于中醫處方經驗的挖掘方法使用過程之中，需要針對不同的藥物進行關聯性建模，比如數據庫中有基礎性藥物，針對藥物進行頻數和次數的統計，然后以此類推，將所有藥物都按照出現的頻數進行降數排列，從而探究參考價值。建模環節以及數據收集環節是醫療信息管理過程的根本，所以需要做好對于建模環節以及數據收集環節的優化，才能夠為數據挖掘技術的應用奠定相應的基礎[2]。
2.2細化數據挖掘技術應用類別
想要在醫療信息管理過程之中，加強對于數據挖掘技術的有效應用，就需要從數據挖掘技術應用類別處進行著手，從而提升技術應用的針對性與有效性。常見的技術應用類別有：醫院資源配置方面、病患區域管理方面、醫療衛生質量管理方面、醫療急診管理方面、醫院經濟管理方面以及醫療衛生常見病宣傳方面等，數據挖掘技術都可以在這些類別之中實現應用，但是在應用的過程之中也有所不同。以病房區域管理為例，在應用數據挖掘技術之前，首先需要明確不同的科室狀況以及病房區域分配狀況等，加強病患區域的指標分析，因為病房管理不僅僅影響到科室的工作效率與工作效果，同時也是醫療物資分配與人員編制的主要參考標準。其次利用數據挖掘技術能夠較好地實現不同科室工作效率、質量管理質量以及經濟收益等多種指標的評估，建立其科室的運營模型，從而實現科室的又好又快發展。比如使用數據挖掘技術建立其病區管理的`標準模型以及統計指標，從而計算出科室動態的工作模型以及病床動態的周轉次數等[3]。
另外在醫療質量管理過程之中，數據挖掘技術提供的不僅僅是資料數據的參考以及疾病的診斷，也能夠針對臨床的治療效果進行分析與評價，并且能夠預測治療狀況：可以利用醫院的醫療數據庫，對于病人的基本患病信息進行分類，從而比對死亡率、治愈率等多個數據，實現治療方案的制訂。而在醫療質量管理過程之中也有很多的影響因素，例如基礎醫療設備、病床周轉次數、病種治愈記錄等，所以也可以利用數據挖掘技術來進一步加強其多種數據之間的關聯性，從而為提升醫院的社會效益與經濟效益提出合理的參考性建議。
2.3明確數據挖掘技術的應用方向
醫院加強數據挖掘技術應用方向的探索上，可以從客戶拓展這個角度出發實現對于醫療信息管理。例如通過數據挖掘技術多方進行患者信息比對，同時制訂完善的醫療服務影響策略方式，加強對于客戶行為的分析；在數據挖掘的基礎之上，增強其技術應用的實用性，在分析的基礎之上比對自身的競爭優勢，實現醫院資源的合理規劃與合理配置，例如藥品、資金以及疾病診斷等，從而實現經營狀況的優化。目前醫院也逐步向現代化、信息化方向發展，無論是信息管理還是醫療技術方面，醫院都已經成為了一個信息化的綜合行業體系，所以在加強數據挖掘應用的過程之中，還需要加強數據信息的管理，實現數據挖掘結果的維護，從而提升醫院的決策能力，實現數據挖掘技術的高效應用。
3、結語
醫院在目前的醫療信息管理過程之中，還有很大的發展空間，需要綜合利用數據挖掘技術，實現其信息管理水平的提升。通過明確數據挖掘技術的應用方向、應用類別以及建模數據環節的優化等，促進醫院管理水平的提升，實現數據挖掘技術應用效果的提升.
參考文獻：
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[2]廖亮.數據挖掘技術在醫療信息管理中的應用[J].中國科技信息,2016(11):54,56.
[3]牟勇.數據挖掘技術在醫院信息化系統中應用[J].電子測試,2015(11):23-24,22.
復雜網絡交疊團模糊分析與信息挖掘論文 篇6
摘要：數據挖掘模型的設計，對于整個挖掘過程起到了至關重要的作用，本文針對學前教育信息素養的調查表，圍繞著數據庫設計、數據準備、挖掘方法的選用、模型建立四個方面進行闡述，針對調查表中的若干重要的問題進行分析、研究，從而建立挖掘模型，為最終的數據挖掘做好準備。
關鍵詞：學前教育；信息素養；數據挖掘；模型設計
前言
圍繞著學前教育師資信息素養體系，國內各個機構對其研究較為缺乏，沒有一個現成的模式可以借鑒，本人參考《江蘇省東臺市幼兒園的信息素養調查研究報告》為參考，請教學院的學前教育領域專家，與一線教師交流，根據自身多年信息技術教學的經驗，形成了《學前教育師資信息素養調查表》，從教師基本信息、信息意識與態度、信息知識與技能、信息整合與創新、信息道德與安全、信息技術的培訓等六個方面進行研究，對廈、漳、泉、莆田等地公辦、民辦、私立幼兒園的教師展開調查，希望通過數據挖掘技術，發現幼兒園教師的信息素養現狀及其影響因素。
1、“學前教育師資信息素養”數據庫設計
首先，利用Access的建表功能，先建立“學前教育師資信息素養”數據庫，根據調查表中設置的六大部分，分別創建6個表，分別為“教師基本信息”（grxx）、“關于信息意識和態度”（ystd）、“關于信息知識和技能”（zsjn）、“關于信息整合與應用”（zhyy）、“關于信息道德與安全”（ddaq）、“信息技術培訓”（ jspx）。對各部分中的每個問題設立一字段，以縮寫形式為字段名，如“信息技術自評”的字段名為“Jszp”，“家庭上網條件”的字段名為“Jtswtj”。而每個問題的答案都是以選項形式填寫，所以每個字段的數據類型均設置為文本。為了便于管理，我們對每個教師都進行了編號，并將編號設為每個表的關鍵字。
2、數據準備
2。 1 數據收集本文數據的來源主要通過兩種渠道：網上問卷調查以及網下問卷收集，研究對象為廈門、漳州、泉州、莆田、龍巖等五個地區的學前教育一線教師。
由于泉州兒童發展職業學院多年來都是面向廈門、漳州、泉州、莆田、龍巖等五地招生，畢業生也基本上分布在這五個地區，因此本文收集的數據有一定的區域特點，即調查對象具有較相似的教育教學背景，這樣給統計、分析提供了很大的方便，使得數據更加精確。
我們根據事先設置的《學前教育師資信息素養調查表》的內容，將調查表以網頁的形式發布在網上，供教師填寫；有了網絡工具，我們能收集到更多的數據，從而使調查結果更加準確。在服務器端收集的數據，直接以Access數據庫形式保存下來，然后添加到SQL Server數據庫中。
2。 2 清洗數據
該過程用于提高數據質量，使數據達到分析所要求的標準。數據清洗過程包括子數據集的選擇和缺失值的處理。
因為數據質量是決定挖掘成功與否的關程中對一些重要字段進行數據質量檢查是十分必要的。
缺失值是指數據集中無法知道、沒有搜集或者錯誤錄入的值。一般來說對于它們所屬的字段這些值是無效的。對于此類問題需要觀察缺失值情況，考慮舍去其后對預測的結果是否有較大的影響。
本文中，利用問卷形式收集來的數據，在手工錄入的過程中，發現了有許多字段存在缺失值問題，表現為：有的題目中沒有“D”選項，但老師的答案中卻出現了“D”的選擇；
有的題目答案為空；還有的選擇不合邏輯，比如“年齡”選擇為“20 ~ 30”，而“教師職稱”卻選擇為“特級”。諸如最后一種選擇，在此我們先不做處理，本文主要針對前兩種缺失情況進行研究。
第一種情形下，以“jjntff”字段（字段含義為“解決教育教學難題采用方法”）為例，選項中只有A、B、C三個選項，但結果中出現了7個D的選項，造成數據錯誤有可能是教師填寫錯誤或者是錄入員錄入失誤，在這里我們將這些錯誤值定義稱缺失值，然后利用Excel工具，發現該題目中C出現頻率最高，因此將7個缺失值修改為C。
第二種情形，我們對于答案為空的題目先放空，然后在所有數據填寫完整后，再采用類似第一種情況代替方式，以出現頻率最高的選項填寫之。
2。 3 選擇數據
利用Business Intelligence Development Studio工具，新建一名為“信息素養挖掘”的Analysis Services項目，導入數據源，然后將數據源轉化成數據源視圖，再進行“選擇數據”。
“選擇數據”是用來決定用于分析的數據。在整合數據過程中、構建數據庫之后，有一些字段會和分析無關，這里就是要對字段進行過濾。
選擇數據是指對一些變量的選擇取舍。選擇數據過程包括字段的選擇和記錄的選擇。我們這里主要針對字段進行選擇。在調查表設置初期，由于對目標問題理解不夠細致，雖然有幼教專家的指點，但在學前教育師資信息素養領域中，有關研究還是比較缺乏，因此我們在設置數據表時考慮也不夠完善，有關字段設置可能是多余的，這也需要通過數據挖掘過程去發現。由于篇幅限制，本文只針對每部分中的典型項目進行挖掘研究。
3、挖掘方法的選用
在學前教育領域中，問題調查一般選項式、問答式的題目來實現，針對選項式的調查，以下我們將對本文涉及的問題進行研究。
3。 1 關聯規則的選用
挖掘關聯規則的過程，就是尋找具有內在、隱性聯系信息的過程。隨著收集和存儲在數據庫中的數據規模越來越大，人們可以從中挖掘出更可靠、更有價值的關聯規則。參與關聯規則挖掘的數據項可以沒有顯性的關聯特征，正是要通過挖掘，探討它們之間的內在聯系。
通過對調查表的`分析，我們發現各字段之間的關系可分為兩種情形。其中一種有著內在或外在聯系，如在“教師職稱結構與自評”中，教師年齡與教師職稱字段之間有著隱形的聯系，即不同年齡的教師具有不同的職稱，而教師年齡與信息技術自評、教師職稱與信息技術自評之間的關系則是用戶所關心的問題，這個關系需要通過研究得出。根據關聯規則的適用范圍及其目的，我們發現只有關聯規則最接近客戶的要求：通過挖掘，得出不同年齡、不同職稱教師對自我信息技術的評價，即相互間的制約、相互影響的規律。
我們這里可以設定教師信息技術自評為預測字段，將年齡和職稱設置成輸入字段，這樣通過挖掘，便可以得到年齡與信息技術自評、職稱與信息技術自評的關聯規則。
從上面的例子我們可以發現，當問題相關的字段是不同范圍的，或者有一項是不同范圍的，則可以使用關聯。
3。 2 聚類方法的選用
通過聚類，人們能夠自動發現數據集中的數據由于其各自的相似性和相異性被分成不同的類，這些類別具有明顯的特征，進而發現全局數據的分布模式，以及數據之間的有趣的、隱含的相互聯系[13]。
在調查表中，我們可以發現字段之間的另一種關系———各字段之間都是相對獨立，是同一個范圍的不同方面。這里以“教師多媒體軟件使用情況”問題為例。
該問題包含了四個字段，分別為“使用powerpoint情況”（Ppt）、“使用flash情況”（Flash）、“使用authorware情況”（Aw）、“Photoshop制作”（Psdzz）。這四個方面都是屬于教師使用多媒體軟件能力的調查，每種能力之間都是相對獨立的，而用戶關心的是發現哪些教師能夠使用哪些多媒體軟件，從而對不同教師設定進行不同的培訓內容。根據聚類方法的適用范圍及其方法特點，我們發現只有聚類方法最符合用戶的需要：通過挖掘，將教師分成若干類別，每個類別都有區別于其他類別的顯著特征，這樣使得培訓部門可以有的放矢的進行針對性教學。
在此，我們將問題中的每個字段都設置為輸入和預測字段。
從上面的例子我們可以發現，當問題相關的字段是同范圍的不同方面，則可以選擇聚類方法進行挖掘，得到需要的結果。
4 數據用法的定義
在利用SQL Server 2005 Analysis Services進行數據挖掘時，需要先指定包含據以生成模型的定型數據的數據源視圖，設置表中的項目，并指定事例表中列的用法。
4·1 定義數據表的類型
在SQL Server2005 Analysis Services中，數據必須作為包含在事例表中的一系列事例提供給數據挖掘算法。不是所有的事例都可以用一行數據就可以說明。例如一個事例可能派生自兩個表，而一個表也可以派生出兩個事例，因此Analysis Services提供了數據集的解決方法，可以表示多種數據來源方式，并提供了嵌套表方式。
4·2 指定數據列的用法
指定了事例表后，就可以確定要包括在挖掘結構中的表的每一列使用類型。數據挖掘列可以為下列四種類型之一：鍵列、輸入列、可預測列或輸入列和可預測列的組合。鍵列包含表中每個行的唯一標識符。輸入列提供據以進行預測的信息，而預測列包含要在挖掘模型中預測的信息。
5 建立模型
針對教師信息素養調查表設計，我們將其分為三大部分：個人信息意識與態度、個人信息知識和技能水平、個人信息素養綜合因素以及學習目標，對于每個部分，我們僅提取每部分中的一個主要問題進行挖掘模型設計。
5。 1 個人信息意識與態度的挖掘模型設計“教師職稱結構與自評情況”挖掘模型設計
�。�1）指定“列”的用法根據調查表內容，相關字段為“教師年齡”（Age）、“教師職稱”（Zc）、“信息技術自評”（Jszp），我們通過“教師年齡”、“教師職稱”這兩個字段來預測出教師“信息技術自評”的情況，從而了解不同層次教師的信息自我評價。
根據前面所述，在進行挖掘時，首先要指定數據源中“教師基本信息”（Grxx）為事例表，然后從中提取出“Age”、“Zc”、“Jszp”三個“列”（字段）組成挖掘結構，其中“Age”、“Zc”為“Input”屬性，“Jszp”為“Predict”屬性。
�。�2）挖掘算法的選擇及其參數設置根據挖掘方法的特點，這里采用關聯規則挖掘方法，即研究不同年齡、職稱的教師對自我信息技術的評價情況。
例如教師年齡=‘20 ~ 30’ 信息技術自評=‘良好’；
教師職稱=‘二級’ 信息技術自評=‘良好’。
其中涉及到關聯規則挖掘算法的屬性設置，我們采用默認設置。
5。 2 個人信息知識和技能水平的挖掘模型設計“教師多媒體軟件使用情況”挖掘模型設計
�。�1）指定“列”的用法根據調查表內容，相關字段為“使用powerpoint情況”（Ppt）、“使用flash情況”（Flash）、“使用authorware情況”（Aw）、“Photoshop制作”（Psdzz），根據要求，我們指定數據源中“信息知識與技能”（Zsjn）為事例表，提取出“Ppt”、“Flash”、“Aw”、“Psdzz”四個“列”組成挖掘結構，列屬性均為“Input and Predict”。
�。�2）挖掘算法的選擇及其參數設置在此我們利用挖掘，了解教師對于四種多媒體軟件的了解、掌握程度，并自動分成具有顯著特征的若干個類別，然后找出每個類別中的共性，也就是說通過挖掘，希望能將教師進行分類。根據前面所述，我們認為聚類分析挖掘算法最為合適。
根據聚類分析挖掘算法的屬性設置，我們同樣將CLUSTER_COUNT修改為0，為了最準確地確定要生成的分類數。
5。 3 個人信息素養綜合因素以及學習目標的挖掘模型設計“信息化教學意識”挖掘模型設計
�。�1）指定“列”的用法根據調查表內容，相關字段為“信息化教學設計重點”（Xxhjx）、“信息技術運用教學”（Xxjsyy）、“多媒體教學方法的運用”（Dmtjx）、“多媒體教學與傳統教學區別”（Dmtct）。
根據要求，我們指定數據源中“信息整合與應用”（Zhyy）為事例表，表4—4所示，提取出“Xxhjx”、“Xxjsyy”、“Dmtjx”、“Dmtct”四個“列”組成挖掘結構，列屬性均為“In—put and Predict”。
�。�2）挖掘算法的選擇及其參數設置上述四個字段都是教師對于信息技術在教學中應用的理解以及使用情況的不同方面，我們希望通過挖掘，了解不同類別教師的共性。根據前面所述，我們認為，聚類分析挖掘算法最為合適。
根據聚類分析挖掘算法的屬性設置，我們同樣將CLUSTER_COUNT修改為0，為了最準確地確定要生成的分類數。
5。 4 綜述
至此，我們已經將整個數據挖掘模型的結構建立起來，對于其中典型問題進行了分析，選擇了適用的挖掘方法，為其他問題的挖掘方法選擇提供了參考，為最終結論的產生起到了至關重要的作用。
復雜網絡交疊團模糊分析與信息挖掘論文 篇7
文綜考試以來，歷史和地理學科知識和能力的滲透穿插不斷加強，這一趨勢提醒我們：要重視中學課本中歷史地圖內容的挖掘，要培養分析比較地圖和提取有效信息的能力，進而培養跨學科綜合的能力。以人教版2003年高中課本《中國古代史》（2002年審查通過 選修本）中第12頁《春秋大國爭霸圖》和第13頁《戰國兼并形勢圖》兩幅歷史地圖為例，我們從兩幅貌似不相關聯的地圖中可以得到許多有用的信息和結論。
變化一：中原和江南地區華夏族諸侯國的消亡和產生。春秋列國時期處于華北地區的晉國（大致今天山西、河北一帶）、宋國（河南一帶）、魯國（山東一帶）消失了。出現了三個新國：韓、趙、魏。春秋時期長江下游的吳國、越國也在戰國地圖上消失了。反映的相關史實；戰國時期，韓、趙、魏三家分晉，晉國滅亡。春秋時期的宋國、魯國也滅亡了。這說明從春秋的爭霸戰爭到戰國的兼并戰爭，諸侯國的數量大大減少了。變化的意義在于：從各國并立走向局部統一，為秦統一六國奠定了基礎，也反映出周王室衰微，無力阻止諸侯國之間的兼并戰爭。
變化二：春秋時期分布于秦晉兩國北部的白狄、晉國中北部的赤狄、北戎，分布在燕國東北方向的山戎在戰國時期的地圖上消失了，同時蒙古高原一帶和燕國東北方向分別出現了匈奴和東胡兩個少數民族。反映的相關史實：通過中原地區的諸侯國之間的爭霸戰爭，華夏族和其他各族頻繁接觸，民族融合加劇，主要是其他各族融合到文化先進的華夏族中，改變了華夏族在春秋時期一度出現的“南夷與北狄交，中國不絕若線”的被動局面。華夏族同化了華北地區的一些少數民族，增添了新的血液，文化先進的`華夏族活動的范圍和空間有所擴大；同時，蒙古高原一帶的草原游牧民族也有所發展，匈奴族逐漸強大。
變化三：在戰國時期的地圖上，
（1）北方沿燕國、趙國、秦國北方邊境一線，出現了從遼東連綿到西北地區的長城；
�。�2）在楚國、齊國等華夏族各諸侯國邊境之間，也出現了長短不一的長城。
反映的史實：
（1）戰國時期，在北方，武力強大的游牧民族──匈奴族第一次統一了廣闊的蒙古草原地區，開始頻繁襲擾燕趙秦三國邊境，給這三個諸侯國造成很大壓力。
�。�2）華夏族各諸侯國之間出現的長城則說明戰國時期，華夏族各諸侯國的兼并戰爭更加猛烈，攻防水平均有提高，戰爭持續時間加長，統一速度加快。
變化三反映的地理信息：對春秋戰國時期的氣候研究證明：戰國至秦朝時期修筑的長城和中國北方地區的400毫米等降水量線（大體上半濕潤地區和半干旱地區的分界線）基本重合，這說明長城的修建決非偶然：長城以北，氣候多屬于溫帶大陸性氣候，比較干旱寒冷，適合游牧經濟；長城以南，氣候多屬于溫帶季風氣候，比較溫潤，適合農耕定居生活。長城的出現說明：戰國時期，中原地區農耕生產方式和北方游牧生產方式的差異和對峙已非常明顯，反映出自然地理氣候環境對古代民族的重要影響，這種影響貫穿了中國古代的整個歷史。
總之，通過《春秋大國爭霸圖》和《戰國兼并形勢圖》兩幅歷史地圖的比較，我們可以培養比較分析地圖和提取有效信息的能力，同時也可以得到許多有用的歷史、地理信息。類似這樣的插圖在課本中還有很多，它們對于培養相關能力的價值，值得我們挖掘。
復雜網絡交疊團模糊分析與信息挖掘論文 篇8
計算機技術的不斷發展，信息技術不斷加強，在社會新的發展趨勢下，以往的傳統管理模式落后于現代化發展的管理水平。為了創新檔案管理的模式，提高檔案管理的質量，在現代檔案信息管理系統中引入數據挖掘技術。
1、信息挖掘技術
1.1數據挖掘技術概述
數據挖掘技術是一種基于統計學、人工智能等等技術基礎上，能夠自動分析原有數據，從而做出歸納整理，并對其潛在的模式進行挖掘的決策支持過程，簡單來說就是從一系列復雜的數據中提取人們需要的潛在性信息。
1.2數據挖掘技術的方法
二十世紀末，計算機挖掘技術產生。其一般用到的方法有：
（1）孤立點分析。孤立點分析法主要用于對于特殊信息的挖掘。
�。�2）聚類分析。聚類分析方法是在指定的對象中，對其價值聯系進行搜索。
�。�3）分類分析。分類分析就是找出具有一定特點的數據，對需要解讀的數據進行識別。
�。�4）關聯性分析。關聯性分析方法是對指定數據中出現頻繁的數據進行挖掘。
�。�5）序列分析。與關聯性分析法一樣，由數據之間內在的聯系得出潛在的關聯。
1.3計算機挖掘技術的形式分析
計算機挖掘技術在使用過程中，收集到的數據不同，數據收集的方法也就不同。在對數據挖掘技術進行形式分析的時候，主要用到：分類形式、粗糙集形式、相關規則形式。
2、計算機數據挖掘技術在檔案信息管理
系統中的應用計算機挖掘技術，能夠將隱藏的信息挖掘出來并進行總結和利用，運用到檔案管理中來，在充分發揮挖掘技術作用的同時，極大的提高了檔案數據的利用價值。數據挖掘技術在檔案管理系統中，一般用到的方法為：
2.1收集法
該方法在對數據庫中的數據進行分析的基礎上，建立對已知數據詳細描述的概念模型。然后將每個測試的樣本與此模型進行比較，若有一個模型在測試中被認可，就可以以此模型對管理的對象分類。例如，檔案管理員就某事向客戶進行問卷調查并將答案輸入到數據庫中。在該數據庫中，對客戶的回答進行具體屬性描述，當有新的回答內容輸入的時候，系統會自動對該客戶需求分類，在減輕管理員工作壓力的同時，提高了檔案管理的效率。
2.2保留法
該方法是防止老客戶檔案丟失并將客戶留住的過程。對于任何一個企業來說，發展一個新的客戶的成本要遠遠高于留住一個來客戶的成本。在客戶保留的過程中，對客戶檔案流失原因的分析至關重要，因此，采用挖掘技術對其進行分析是必要的。
2.3分類法
通過計算機挖掘技術對檔案進行分類，按照不同的性質進行系統的劃分，將所有相似或相通的檔案進行整理，在人們需要的時候，能夠快速的被提取出來，提高了檢索的效率和分類的專業性。
3、檔案管理引入計算機挖掘技術的必要性
計算機挖掘技術的應用，對檔案管理方式的不斷完善有著極其重要的意義，其重要性主要體現在：
3.1對檔案的保護更全面
一部分具有歷史意義的檔案，隨著保存的時間不斷增加，其年代感加強，意義和價值增大。相應的，利用的頻率會隨著利用的價值增加，也更容易被損壞從而導致檔案信息壽命折損，此外，管理不當造成泄密，使檔案失去了原本的利用價值，這種存在于檔案管理和利用之間的矛盾，使得檔案管理面臨著巨大的難題。挖掘技術的運用，緩解了這種矛盾，在檔案管理工作中具有重要的意義。
3.2提升檔案管理的質量
在檔案信息管理系統中引入計算機挖掘技術，使得檔案信息管理打破了傳統的`模式，通過挖掘技術，對管理的模式有了極大的創新，工作人員以往繁重的工作壓力得到釋放，時間和精力更加豐富，在對檔案管理的細節方面也就更加注意，同時也加快了對檔案的數據信息進行處理的速度，提升檔案管理的整體質量。
4、結語
綜上所述，計算機數據挖掘技術涉及的內容很廣，對挖掘技術的運用，使得各行各業的發展水平得到了很大的提高，推動社會經濟的發展，帶動社會發展模式的創新。在檔案管理中使用計算機挖掘技術，使得檔案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同時，也需要檔案信息管理人員在進行檔案信息管理的時候，能合理利用計算機信息挖掘技術，在提高工作效率的同時，促進管理模式的不斷創新，以適應時代發展的要求。
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