数据挖掘总结范文
时间：2023-04-23 11:55:45
导语：如何才能写好一篇数据挖掘总结，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公文云整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
[关键词]联通业务 客户关系 数据挖掘
中图分类号：TN 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）23-0208-01
一 概述
客户决定企业命运。企业关注重点从产品逐步转换到客户，逐渐形成客户为中心的客户关系管理理念。客户关系管理是信息技术和商业发展过程中得出的理论体系，客户管理需要客户的支持。客户关系管理是企业利用信息技术和企业生产销售相结的产物。客户关系管理核心价值就是实现客户价值。客户关系管理利用计算机技术，实现市场信息化、销售自动化过程、对客户分析的全过程。客户关系管理可以使企业及时了解客户实际情况，增强客户对企业归属感和信任感。它是一种全新的管理客户模式。数据挖掘在客户关系管理研究与实践，大大促进客户价值实现。数据挖掘对客户挖掘结果会给企业带来指导意见，决定企业未来发展方向。
联通的客户关系管理系统是基于客户战略的，它为企业传递的是一种新的客户服务理念，是联通客户需求的风向标，它直接影响联通如何认识客户以及如何对待客户， 也直接影响联通公司的客户服务形象。通过数据挖掘系统与客户管理系统的结合，可以有效的实现对客户消费模式和客户市场推广的分析，实现对客户的动态防欺诈、流失分析及竞争对手分析。正确有效的运用数据挖掘意义重大。
二 数据挖掘的步骤
1.理解数据和数据的来源，进行数据收集
大量全面丰富的数据是数据挖掘的前提，没有数据，数据挖掘也就无从做起。数据挖掘牵涉了大量的准备工作与规划工作，事实上许多专家都认为整套数据挖掘的过程中，有80%的时间和精力是花费在数据预处理阶段，其中包括数据的净化、数据格式转换、变量整合，以及数据表的链接。可见，在进行数据挖掘技术的分析之前，还有许多准备工作要完成。数据收集是数据挖掘的首要步骤。
2.整合与检查数据
收集到的数据必须是有用的，避免可能存在自身的不一致性，或者有缺失数据的存在等，因此数据的整理是必须的。同时，通过数据整理，可以对数据做简单的泛化处理，从而在原始数据的基础上得到更为丰富的数据信息，进而便于下一步数据挖掘的顺利进行。
3.利建立模型和假设
主要采用时序算法、聚类算法、关联算法等，根据采集数据建立模型。
4.模型评估
模型建立完毕后，需要验证模型的正确性，并进行调整。应该利用未参与建模的数据对模型进行检验。这样做的原因是按照使用建模的数据进行检验，由于模型就是按照这些数据建立的，检验结果自然会很好。但是一旦运用到实际数据中，就会产生很大的偏差。检验的方法是对已知客户状态的数据利用模型进行预测，并将所得到的模型预测值，和实际的客户状态相比较，预测正确值最多的模型就是最优模型。不断重复进行数据挖掘一评估过程，多次的循环反复，以达到预期的效果。
5.决策分析
数据挖掘的最终目的是辅助决策。决策者可以根据数据挖掘的结果，结合实际情况，调整竞争策略等。
三.数据挖掘在联通客户管理业务中的作用
1 数据总结
数据总结目的是对大量的数据进行浓缩，将数据库中的有关数据从较低的个体层次抽象总结到较高的总体层次上，从而实现对原始基本数据的总体把握。是数据挖掘的基本作用。用统计学中的方法计算出数据库的各个数据项的总和、平均、方差、最大值、最小值等基本描述统计量，或者通过利用统计图形工具，对数据制作直方图、饼状图等，是最简单的数据总结方法。另一种广泛使用的数据总结方法是联机分析处理，是对用户当前及历史数据进行分析、辅助领导决策，主要通过多维数据的查询、旋转、钻取和切片等关键技术对数据进行分析和报表。
2 关联分析
数据库中的数据一般都存在着关联关系，也就是说，两个或多个变量的取值之间存在某种规律性。
3 分类
分析数据的各种属性，一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能够根据数据的属性将数据分派到不同的组中，并预测新数据将属于哪一个组。
4 聚类
聚类分析是按照某种相近程度度量方法，将用户数据分成一系列有意义的子集合。每一个集合中的数据性质相近，不同集合之间的数据性质相差较大。
四.数据挖掘技术在联通客户管理管理方面的应用
1.客户市场推广分析
通过优惠策略预测仿真的方法，利用数据挖掘技术实现优惠策略的仿真。根据数据挖掘模型，进行模拟计费和模拟出账，其仿真结果可以揭示优惠策略中存在的问题，并进行相应的调整优化，以达到优惠促销活动的收益最大化。
2.客户消费模式分析
客户分类是客户数据分析基础，数据挖据对客户分类使用聚类和分类。通过分类可以发现不同客户群体的习惯和规律，找到客户价值点，准确预测客户消费方向。客户分类让市场营销活动更有目的性，提高市场营销效率，企业合理配置企业资源。客户分类结果实现客户利益最大化。如固话及移动话费行为分析，是对客户历年来长话、市话、信息台的大量详单数据以及客户档案资料等相关数据进行关联分析，增值业务话费分析，结合客户的分类，可以从消费能力、消费习惯、消费周期等诸方面对客户的话费行为进行分析和预测，从而为联通全业务运营商的相关经营决策提供依据。
3.客户流失分析
这是根据已有的客户流失数据，建立客户属性、服务属性、客户消费情况等数据与客户流失概率相关联的数学模型，找出这些数据之间的关系，给出明确的数学公式，并根据此模型来监控客户流失的可能性。如果客户流失的可能性过高，可通过促销等手段来提高客户忠诚
度，防止客户流失的发生，这就彻底改变了以往电信运营商在成功获得客户以后无法监控客户流失、无法有效实现客户关怀等状况。
4.对客户欠费进行分析和动态防欺诈
通过数据挖掘，总结现存的各种骗费及其欠费行为的内在规律，并建立一套防欺诈和防欠费行为的规则库，当客户的话费行为与该库中规则吻合时，系统可以提示运营商相关部门采取措施，从而降低运营商的损失风险。
5.竞争对手分析
准确定位通信群体的属，预测对手市场政策和活动规律，提前做好市场竞争准备。 通过对竞争对手的客户消费行为研究与分析，搭建竞争对手模型。通过模型研究市场，利用对竞争对手的客户群体数量和增长情况，推出竞争对手的客户群体。
篇2
[关键词]零售业；数据挖掘；技术；运用
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）29-0354-01
数据挖掘技术是近年来兴起的被各方关注的技术之一，其在实际应用中的显著优势。我国零售业在近几年的发展速度越来越快，对零售业中的量级较大的数据及信息需要专业化、科学化、有笑话的提取方法以供零售业行业的持续发展。
一、 零售业领域中数据挖掘技术应用概况
数据挖掘技术以数据库技术、人工智能、机器学习、统计分析、模糊逻辑等多门学科的理论为基础依托，结合不断的探索、实践、规律总结不断演化出来的具有高端应用价值的技术。
（一）零售业数据挖掘技术的发展历程
从数据挖掘技术的发展可以清晰看出人类对社会认知的转变历程。就数据挖掘技术而言，其核心技术在于数理统计理论，人们对于数据、信息的敏感程度可以对数据挖掘技术的不断提升有所帮助。鉴于数据挖掘技术的优点，零售业领域中复杂多样的数据属性，不断与该项技术融合，促进零售业领域企业的商业利益最大化。
在应用数据挖掘技术的众多行业中，零售业可以说是最早将此项具有现代化意义的技术应用于自身行业中的领军行业。从摸索阶段到现如今的已有基本规律的状态，数据挖掘技术的应有优势愈发凸显，零售业相关企业期待着更好利用数据挖掘技术促进企业做出有利决策。比如在零售业领域中关于数据挖掘技术的经典例子包括沃尔玛超市对啤酒和尿布在销售方面的规律的提炼，以及台风天气对巧克力等食品的更多需求的研究。
在零售业领域尝到数据挖掘技术的显著优势后，包括制造业、财务金融保险业、医疗企业等多个其余行业也纷纷开始效仿，鉴于数据挖掘技术鲜明的实用性及可操作性，一些公司运用数据挖掘的成功案例，充分显示了这项技术的强大生命力。
（二）零售业数据挖掘技术研究的意义
在零售业领域中，条形码管理、销售管理系统、客户资料管理系统等关于商品信息、客户信息、供应商信息、店铺信息、会员信息等海量数据，以零散状态呈现在人们面前，表面看，这些类别的数据之间毫无关联，但透过数据挖掘的眼光便可以清晰看出这些类别数据之间、同一类别数据之间存在着千丝万缕的联系。大数据理论提出以来，零售业领域研究者们变采取研究手段探究领域内海量数据与商品销售、客户群体选择等众多零售商们头疼的问题之间的关系。实践证明，利用数据挖掘技术可以帮助零售商们解决上述看似无解决方法的疑难杂症。比如，购物篮分析可以探究商品搭配方式与用户诉求之间的匹配程度、消费者对于商品摆放样式的好感度等。
从反方向看数据挖掘技术对于零售业领域的应用意义，对于零售业领域内的规律，人们仅凭经验、人工查找总结的方法将很难实现，缺乏有效数据挖掘手段的零售业领域的规律的探究的可能性非常小。而数据挖掘技术恰恰可以迎合人们这一需求，省去了人工查找的麻烦与困扰。特别是在销售相关数据越来越多的环境中，依靠人工积累的方法很难实现行业发展的突破，对于海量数据问题的解决，数据挖掘技术是非常好的选择。
可见，零售业领域中数据挖掘技术的应用不仅历史久远，并且成果显著。但人们不能将眼光仅仅停留在数据挖掘技术给零售业领域带来的已有成功影响，随着社会的不断发展、市场经济环境的不断变化，业内人士需要对于社会市场体系未来的发展要素予以准确把握，并将此作为零售业领域内数据挖掘技术研究的方向。本文的议题设置初衷也在于此。
二、零售业领域中数据挖掘技术的应用范围
查阅大量相关资料、整合已有成功经验后，可以发现，数据挖掘技术在零售业领域内的功能性体现在三个方面：
首先，数据挖掘技术以海量数据为基础的技术要求恰恰符合了零售业领域内超大数量级的数据现状。数据挖掘技术利用计算机设备的准确、快速的算法更新技术，实现了短时间内对零售业领域内的数据进行聚类、提炼规律性成果的可能。
其次，数据挖掘神经网络算法的出现，进一步提升了零售业领域内数据挖掘的应用效率。这一新型算法的出现有效缓解了外部商业竞争对于零售业领域发展的影响。零售业领域内企业的发展离不开高端有效的数据挖掘技术。
再次，数据挖掘技术令企业充分了解客户对于商品销售的喜好及兴趣，帮助企业有效、准确、及时了解并掌握市场的动态变化，可以做到及时针对市场环境的变化调整自身企业的销售模式及销售方案。在对市场动态变化的及时掌握中，零售业企业可以及时洞察市场上的新商机，谋求企业紧急效益。
三、零售业领域中数据挖掘技术应用存在的问题及未来的发展趋势
第一，零售业中数据挖掘技术在分析变量的选择上仍有不足。数据挖掘的技术关键在于聚类方式的确定，而就相对更加复杂的零售业领域内的有关数据信息而言，其在分析变量的确定方式上仍旧需要持续关注实践结果进行及时调整。选择合适的数据挖掘分析变量，可以明显提升数据挖掘技术在零售业领域中的应用效率。
第二，数据挖掘技术所依托的数据抽取方式需要结合用户需要进行及时调整。抽取数据的目的在于从众多杂乱数据中提炼有用信息，减少不必要的工作量。比如求和、平均值、方差、直方图、饼状图等方式都可以结合实际情况尝试。
第三，数据挖掘技术的数据趋势需要有效预测。在纷繁复杂的数据信息中，也是有一些规律性的趋势可以预测的。在零售业领域中，数据趋势的预测工作十分重要。
四、结语
截至目前，真正适合零售业领域的数据挖掘模型还缺乏统一化，真正具有意义、有效性的数据模型的应用范围应该是在各个行业中都具有互通性的，即便行业在特点方面存在差异，但符合当前社会发展形势的数据挖掘技术需要往统一化中带有特色化的方向发展。因此，要保障数据挖掘的基础数据模型可靠。数据模型包括的种类很多，比如概念数据模型、逻辑数据模型、物理模型、采集模型、处理模型、其他模型等。但目前情况看，上述模型的可靠性均需要经过时间的考验，因此，在零售业领域中的数据挖掘技术需要加大对模型可靠性的研究力度。
参考文献
篇3
【关键词】 数据挖掘 数据仓库 流失预警
一、引言
客户保有的前提是理解客户行为，电信运营商已经积累了大量的客户行为信息，有效结合数据挖掘技术，对已有的无规则客户行为信息进行分析识别，并通过各类算法归纳总结出客户流失的规律及特点，最终建立起数据挖掘模型，经过不断的校验，可以预测客户流失倾向，并将预测结果转化为企业客户保有行为，为企业的营销工作提供帮助、指导，为企业决策提供支持，最终实现电信企业客户保有及价值提升的目的。
二、数据挖掘概述
（1）数据挖掘概念。数据挖掘是指从大量的、随机的、不规则的应用数据中通过算法（如分类、总结、关联规则、聚类等）搜索隐藏于其中的不为人知的、但潜在的有用知识的过程。数据挖掘提供预测性的信息，质上是一个归纳推理的过程，不是验证一个假定模型的正确性，而是在数据库中自己寻找模型。数据挖掘是多学科的产物，包含数据库技术、统计学、可视化、高性能计算、人工智能、机器学习。数据挖掘的三个过程，即数据整理、数据挖掘和结果的解释评估。（2）数据挖掘方法。数据挖掘常用的方法有关联分析、分类、聚类、回归分析、神经网络等，这些方法从不同的角度对数据进行挖掘分析，可以应用到企业客户行为分析、决策支撑等不同阶段和领域。
三、电信客户流失预警中数据挖掘的实施步骤
（1）明确目标。要充分发挥数据挖掘的作用，必须明确目标。电信客户流失预警的重要目标就是提前预知客户流失风险，从而指导维系人员准确定位目标客户，及时给与流失干预，提升电信客户保有率。（2）建立数据挖掘库。我们需要从各类海量电信客户数据库中抽取与客户流失相关数据内容，建立独立的客户流失预警挖掘数据库，该数据库可以是已有数据仓库的一个逻辑子集，而不一定非要是物理上独立的数据库。单独设立的客户预警数据库可以提高分析效率、避免由于数据巨大带来的数据冲突问题的解决。通过对客户流失关键点的数据抽取、精选，可以极大的减少数据处理量，节约系统资源，更好的辅助数据分析目标的达成。（3）数据分析。需要从海量客户、海量信息、海量数据中找到客户流失的关键点，不断从流失数据挖掘库中找到相应的规律和潜在趋势，使用聚类分析的方法进行客户信息类别区分，逐步梳理出影响客户流失的众多因素，并进行重要性分析，找出这些因素之间相互影响、牵连的关系，从而发现因素之间的相关性。（4）准备及调整数据。通过数据分析步骤，将符合分析要求数据进行数据库导入，并对数据进行进一步的调整，关键是实现进一层次的明确及量化，为模型化奠定基础。（5）建立模型。建立模型是数据挖掘的核心环节，在分析数据，并对数据进行系统调整的基础上即可以开始建立模型。通常我们利用聚类分析、时间序列分析等方法来实现建模。（6）评价及解释。从之前的步骤中我们已经很明确的得出客户流失的一系列分析数据及模型，我们会得出对客户流失问题多种描述，综合各类描述的规律性，提供合理的分析支持信息。
四、数据挖掘在电信客户维系中的应用
1、流失客户分析及建模
以往运营商服务模型基本围绕全生命周期时间轴主线，重点描述单客户服务动作，缺少客户聚类特征总结。结合客户流失特征，运用聚类统计分析方法将客户进行特征聚类，区分为入网半年内客户群、入网半年至一年客户群、入网一年以上客户群，其客户流失特征及原因存在区隔，入网半年内客户的流失与前期客户发展质量关系密切，主要取决于在新发展客户营销过程中存在的问题或弊端；而入网半年至一年客户群的流失与功能性的服务感知相关；入网一年以上或更长时间的客户流失与后期客户持续提供的服务及感知密切相关。同时三大聚类客户群又分别具有三个流失关键点，我们可以运用数据挖掘技术“信息熵理论”、“二元分类模型”，找到几个聚类群体流失相关因子，从而构建针对性精准的维系模型，如图1所示。
在基于聚类模型构建起精准的客户维系体系后，对应影响三个聚类群体的核心因子及模型分析，针对性制定标准化维系动作及强化服务方案，增强原有的客户服务体系，从而达到提升客户感知及粘性的目的。
结合三个关键点，从现有的海量客户行为数据中找到维系因子，对影响用户群流失的因子做聚类分析，梳理出关键因子，并进行重要性分析，选定对整体流失影响力较大的因子作为高危挽留的重点突破口，如表1所示。
通过高危因子重要度的区分，每月月初系统自动预警，为客户挽留提供数据支持。
2、客户挽留流程
（1）挽留机会分析。根据三大聚类客户群特点，对三类客户流失倾向进行评价，按风险的高低进行评判，入网初期客户流失风险最高，其次是高危客户流失倾向明显，一年以上到期合约客户也存在流失风险，根据风险度及入网时间的不同，进行流失客户预测，从而及时找到挽留机会。（2）挽留策略的制定。通过高危因子重要度分析，系统自动预警圈定需要挽留的客户群，对不同因子客户进行分析逐一制定挽留策略。针对新入网客户流失分析，梳理主要流失原因，制定相应的入网门槛，并配合相应酬金发放机制，在入网半年内分批分比例发放酬金，提升入网质量；针对入网半年以上客户，结合高危因子，梳理不同因子客户群流失原因，针对性制定挽留策略，如合约计划、网龄升级计划、流量回馈等；对于一年以上合约到期客户，制定老客户合约续费政策，提升合约续费率。（3）采取保有行为并反馈。通过以上两个步骤，找到挽留机会，并制定相应策略后，需将挽留行为分配给不同的渠道人员实施，新入网客户的入网策略由各发展渠道落实并反馈客户信息；半年以上中期高危客户及一年以上合约到期客户的挽留与维系需由维系中心与各实体渠道相互配合，由维系中心进行电话回访式维系，实体渠道配合通过理财专席等方式在日常业务办理中提高客户在网粘性。
五、结束语
事实上，流失模型的建立不可能直接带来客户流失率的减少，但基于数据挖掘的客户流失预警模型的应用，可以很大程度上提升客户维系与挽留的有效性，有效的预警、预测结合针对性的挽留策略及有效的挽留行为，才能够真正实现客户流失率的降低，达到提升客户感知及粘性的最终目的。
参 考 文 献
篇4
【关键词】搜索引擎 网络数据挖掘相关技术 研究
在社会的发展之下，网络已经成为人们生活与生产中必不可少的工具，但是网络中充斥的大量繁杂信息也在一定程度上影响着人们的信息获取速度，网络信息检索在检准率与检全率方面依然难以满足人们的需求，而将网络数据挖掘技术应用在其中即可很好的解决这一问题。
1 数据挖掘技术简介
数据挖掘技术就是从大量模糊、随机、不完全、有噪声信息中提出有用信息的一个过程，与数据挖掘技术相关的技术还有数据分析技术、数据融合技术、知识发现技术等等，在技术水平的发展下，统计学方法、决策树、关联分析等一些新型数据挖掘技术也相继出现。与数据挖掘不同，信息检索实质上是一种信息发现任务，也是知识发展过程中的重要环节，信息检索能够帮助人们了解各项静态信息，但是难以分析到数据间的关系及其未来发展趋势。而应用数据挖掘技术则可以有效提升系统检索能力，预测出未来的走势，因此，将数据挖掘技术应用在搜索引擎中也是大势所趋。
2 搜索引擎与网络数据挖掘
网络数据挖掘是一种将数据挖掘技术与网络融合的一种新模式，网络数据挖掘也能够称之为Web挖掘，网络数据的页面复杂、数据内容繁杂，文章也具有不规则性，将数据挖掘技术应用在数据挖掘中可以有效的解决上述问题，根据处理对象，网络数据挖掘任务有三种类型，即网络内容挖掘、网络使用挖掘与网络结构挖掘。
2.1 网络内容的挖掘
网络内容挖掘就是从网络数据、网络内容与网络文档中挖掘信息，很多网络信息是能够在网络中过去的，但是依然有很大一部分数据难以采用该种方法获取，如使用PHP、JSP与ASP的动态网页，拒绝访问的网站，商业数据库中的数据。这些内容都能够使用网络内容挖掘法来获取，这可以使用两个方法：网络页面内容挖掘法与搜索结果再挖掘法。
2.2 网络结构挖掘法
网络结构挖掘法强调挖掘网页中的链接结构，并从中推导相关的知识，这种挖掘法与引文分析有着密切的关系，网络中的链接信息能够为数据挖掘提供全面的支持，为了获取到理想的效果，可以来分析网页链接与链接数量，并建立起链接结构模式。其常用的算法有Propriteary算法、Google算法、HITS算法与PageRank算法四种。
2.3 网络使用挖掘法
网络使用挖掘法就是通过日志发现来访问页面的一种模式，与网络内容挖掘模式和网络结构挖掘模式不同，网络使用挖掘法的挖掘对象非是网络与用户交互中的二手数据，这些数据大多来自Cookies或者Web服务器中的信息、系统交互信息与访问记录。
3 数据挖掘技术在网络信息检索中的应用作用
目前，人们已经进入了一个信息爆炸时代，虽然众多搜索引擎网络可以满足人们对于信息检索的基本需求，但是还是有很多地方不到位，目前，网络挖掘技术已经开始在网络领域中得到了应用，也取得了一定的成效。实践显示，将数据挖掘技术应用在网络信息检索中能够取得如下的效用：
3.1 提升标引准确性
标引能够准确选择出文献的检索标示，网络信息范围广、复杂性高、数量多，使用人工标引很难取得理想的检索效果，因此，必须要使用自动标引。将网络数据挖掘技术应用在其中能够深刻的揭示出相关信息的联系，帮助用户在文档中进行标注，提升信息摄取的准确性。而以此为基础来应用加权算法则能够得出具体的信息关联，对于提升检索效果有着十分积极的效用。
3.2 可以对检索结果进行分类
在网络世界中，各个网站之间的转载情况严重，用户在使用搜索引擎时必然会检索出大量的重复信息，这不仅会降低检索效率，也会浪费资源。将数据挖掘技术应用在检索工作中就能够挖掘出网页中的语义内容，有效提升检索效率。此外，数据挖掘技术也可以有效提升检索质量，该种方法是建立在层次法与划分法基础上，如果检索文档相似性大，即可进行聚类处理，将处理后的信息用层次化方式提供给用户，用户可以根据自己的需要自行选择，这就有效减少了浏览数量。
3.3 能够提升自动摘要质量
自动摘要即利用网络来分析文章结构、主题语句的方式，自动摘要可以有效帮助用户来加工与整合信息，与自动摘要相比，人工编制摘要会浪费大量的时间，将网络数据挖掘技术应用在搜索引擎中能够提升自动摘要的质量，该种技术是通过文档内容来总结文本信息，能够将Web中的重要内容总结起来，并提取出摘要。这对于优化网络信息资源的处理质量有着十分积极的意义。
4 结语
总而言之，将数据网络挖掘技术应用在搜索引擎中已经成为了一个大势所趋，采用该种技术可以有效提升标引、自动分类、自动摘要以及自动聚类的准确性，可以根据用户的具体需求来建立模型，从而为用户提供出更加针对性的信息支持。其中，最为常用的技术就是自由分类法，自由分类法能够将难以用传统方式细化的信息归入熟悉类目中，并在排序检索与信息组织上很好的弥补与了传统搜索方法的缺陷，但是，该种方法也存在一些局限性，多应用在小范围网络中，相信在不久的将来，网络数据挖掘技术定可以在搜索引擎中得到更加广泛的使用。
参考文献：
[1]狄浩林. 面向精确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究[D]. 北京邮电大学 2012
篇5
1.1数据挖掘的概念
数据挖掘（DataMining[1]）是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中识别有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。数据挖掘可粗略地理解为三部分:数据准备（DataPreparation）、数据挖掘，以及结果的解释评估（InterpretationandEvaluation）。将数据挖掘技术应用到医学信息数据库中，可以发现其中的医学诊断规则和模式，从而辅助医生进行疾病诊断，实现临床决策支持的效果。
1.2数据挖掘的功能[2-6]
1.2.1关联分析
数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。
1.2.2分类
分类就是找出一组能够描述数据集合典型特征的模型（或函数），以便能够分类识别未知数据的归属或类别，即将未知事例映射到某种离散类别之一。
1.2.3聚类
数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。
1.2.4概念描述
对含有大量数据的数据集合进行概述性的总结并获得简明、准确的描述，这种描述就称为概念描述。
1.2.5预测
数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。
1.2.6异常检测
一个数据库中的数据一般不可能都符合分类预测或聚类分析所获得的模型，那些不符合大多数数据对象所构成的规律的数据对象就被称为异常数据。
1.3数据挖掘的过程
数据挖掘过程[7-9]是在设计者的主动参与下进行的知识发现过程，是在积累了大量的数据后，从中识别出有效的、新颖的、潜在的、最终可以理解并加以有目的运用的知识。一般分为以下步骤：问题定义：清晰地定义出业务问题，认清数据挖掘的目的是数据挖掘的重要一步。数据准备：①数据理解---将数据转换成一个分析模型。这个分析模型是针对挖掘算法建立的。②数据的选择及简化—是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据。③数据的预处理--研究数据的质量，为进一步的分析做准备。数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖掘。结果分析：解释并评估结果。知识的优化：将分析所得到的知识集成到业务信息系统的组织结构中去。
2医院信息系统中数据挖掘的研究
2.1医疗数据挖掘主要分类
2.1.1从数据挖掘的处理过程、功能模型、算法研究，可以将医用数据挖掘按功能模型和挖掘对象两个方面进行如下分类[10-14]。
2.1.1.1按照功能模型分类：常用的数据挖掘技术可以分成统计分析类、知识发现类、和其他类型的数据挖掘技术三大类。①统计分析类：统计是数据搜集和描述数学的一个分支。在医疗数据挖掘中的应用如：聚类分析方法可以对DNA分析、医学影像数据自动分析、多生理参数监护数据分析、中医诊断和方剂的研究、疾病危险因素分析等。②知识发现类：知识发现是用一种间接的方式从数据中抽取信息的一种技术，而这些信息是隐含的、未知的，并且具有潜在应用价值。其中可分为：a.关联规则型知识挖掘技术，是医用数据挖掘的一种主要形式。b.神经网络型知识挖掘技术。c.遗传算法型知识挖掘技术。d.粗糙集型知识挖掘技术。如关联分析可以用来分析预测手术术后和药物治疗的效果，可以对某种疾病的相关发病因素进行分析以指导患者如何预防该疾病；可以对带病DNA和健康组织的DNA基因序列进行比较，以识别出两类基因的差别，从而得出致病因素；可以对患者的生理参数进行分析，分析各种生理参数之间的关系进而得出有意义预防与治疗方案等。e.机器学习类，归纳学习方法又可分为决策树、规则归纳等。如决策树用于前庭区与头晕有关的疾病诊断规则的提取。③其他类型：除以上陈述的数据挖掘技术外，近年来，随着各种数据处理工具、先进的数据库技术与因特网技术的迅速发展，还出现了一些其他数据挖掘技术。如文本挖掘技术、Web挖掘技术、分类分析技术、地理信息系统与空间数据挖掘技术以及分布式数据挖掘技术等。
2.1.1.2按照挖掘对象分类：按照不同的数据类型，数据挖掘研究在时间序列数据、空间数据、文本数据、多媒体数据等方面展开。①时间序列数据（TimeSeriesData）是与时间有关的一系列数据。对时间序列数据的挖掘主要是发现序列中事物出现的周期和规律，以及不同时间序列间的同步关系。如应用时间序列预测方法可以对医院药品进、销、存产生的数据进行统计分析。②序列（Sequential）模式序列模式与关联模式相仿，其目的也是为了挖掘数据之间的联系，但是序列模式分析的侧重点在于分析数据之间的前因后果。如：对医院门诊和住院患者量进行预测，可以分析某种疾病发病率的变化趋势，病死率预测等。③文本数据（TextData）就是我们一般的文字，如报刊杂志、设备维护手册、故障描述等的内容。④多媒体数据（MultimediaData）是随着多媒体技术而日益涌现的声音、图形、图像、超文本等数据。应用领域例如针对大量CT、MR图像的存储和查询问题而兴起的基于内容的图像问题。由于与传统的文本数据不同，因此必须采用新的挖掘手段来发现内容和形式间的内在联系。
2.1.2按应用层面可医院数据挖掘可分为诊疗信息挖掘和管理信息挖掘。诊疗应用如：中山大学肿瘤防治中心的研究人员通过肿瘤分子信息和数据挖掘方法可以预测早期非小细胞肺癌5年内是否死亡，这一预测的总正确率达87.2%，该技术一旦成熟，今后每个肺癌患者开刀做完手术后，可借此预测其5年存活情况，而且检测费用远比国外的基因检测便宜；上海同济大学附属医院分析糖尿病患者肌肉组织和脂肪含量与骨密度之间的联系，得出高肌肉和高脂肪含量可以降低患者髋骨骨折的危险性；第四军医大利用数据库和数据挖掘技术建立了恶性血液病数据库分析系统等。管理应用如：北京协和医院开展数据挖掘在临床医疗管理上的研究，为医院业务管理等提供支撑，并辅助领导决策；广州南方医院采用数据挖掘查询系统查询医生有否开大处方，患者是否花了不该花的医药费，且患者有望提前治愈出院。
2.2医疗数据挖掘的应用研究
2.2.1诊疗信息挖掘
诊疗信息挖掘主要目的是通过患者信息分析，提供有参考作用的医疗方案。①建立患者随访信息库。②临床疾病分析、辅助诊断：如：a.判别分析：用于心脏疾病的分类；用于阑尾炎4种不同类型的判别。b.人工神系统网络：用于颅内星形胶质细胞瘤良、恶性的影像诊断；用于肺内孤立结节的影像鉴别诊断。c.决策树：糖尿病分类规则建立；前庭区与头晕有关的疾病诊断规则的提取。
2.2.2管理信息挖掘
2.2.2.1财务管理[15,16]
①患者费用构成分析：患者费用由药品、治疗、检查、手术、化验等组成。利用数据挖掘技术可以分析医院、科室乃至各个病区专科内的患者费用构成，从而能有针对性地控制费用比例，探究医疗费用项目结构的合理性，使医院管理者有针对性的控制医疗费用。②同期费用对比分析：利用数据挖掘技术可以按不同的时间对各个科室或各个病区同期的各种费用进行对比分析，并以各种专业报表、视图的形式反映给医院管理者，分析变化趋势及可能原因。③成本效益分析：利用数据挖掘技术可以把各个不同系统如物资设备系统、财务系统等的数据汇总到数据仓库，然后对医院的成本效益情况进行全面分析，以便能真正把握医院的经营状况，提高医院的经济效益。例如：对医院资金运转情况作财务分析，了解医院财务状况和资金流向，分析医院运营风险，利用数据挖掘中的环基比和定基比技术分析医院财务资金的增长速度，并用曲线拟合来预测未来的资金需求量，为管理者决策和促进资源的有效配置提供依据。④医保费用构成分析：利用医院业务数据结合医保中心返还数据对医保分科的定额结算进行分析，指导医院各科室合理、高效的利用医保资源，在医保定额下提供更好的医疗服务。
2.2.2.2医疗质量管理[17-19]
①单病种分析：以ICDlO疾病分类为标准，利用数据挖掘技术对单病种进行分析，包括住院费用、住院天数、转归、病情、治疗方案等方面，为医疗质量管理提供依据，使医生能够及时总结经验，找出最佳治疗手段，既缩短了患者的就诊住院时间，减轻了患者的负担，同时提高了医疗工作效率，增加了医院经济效益。②手术室感染管理：a.手术室无菌物品及一次性用品智能备库系统；b.总结消毒灭菌工作与消毒效果的规律；c.预测术后切口感染合理安排手术并防止抗生素的滥用；d.利用HIS中知识解决消毒灭菌难点并杜绝差错；e.对参观手术人员和进修生实习生的管理；f.对手术室消毒灭菌和医院感染常规工作动态监测。③药学管理：a.备药量预测：用时间序列预测方法，对HIS中现有的药品用量信息进行计算模拟，得出药品消耗模型。b.制剂最佳批生产量预测：在分析医院制剂历年用量及近期消耗趋势下，得出该制剂效期内用量，并通过计算得出该制剂的最佳批生产量预测模型。c.治疗药物监测：对药物监测（TDM）历史数据分析、提取、加工、整合，更深层次挖掘（或发现）一些新知识，如开展药物群体药动学研究、药物浓度影响因素相关度分析等，为临床提供更多有价值的资料，实现给药个体化、提高药物疗效、降低药物毒副反应等。d.抗生素合理应用自动监控：对HIS中相关信息进行提取、分析、挖掘，对抗生素的用量、耐药性、联合用药、疗程、围手术期用药、预防用药、用药途径及治疗效果等指标实行自动监控，从而实时、有效地监测抗生素使用情况。
2.2.2.3医院经营目标管理[20]
①患者构成分析：运用数据挖掘技术中的秩和比法对医院门诊和住院患者的地区分布、性别分布、身份分布、职业分布、年龄分布等方面进行分析，从而得到不同类型患者的经济状况、需求的主要医疗服务类型等信息，了解患者差异对医院收益的影响，从而能够有针对性的采取措施来提高服务质量，增加门诊量和住院量。②患者流动情况分析：该功能可以分析门诊患者从挂号到取药再到离开医院的时间分布以及住院患者从入院到出院各个就医环节的时间分布。分析出患者的就医瓶颈，掌握影响患者诊疗效率的因素，以便能针对这些因素采取措施来帮助医院管理者进行业务流程的更新和改进，提高患者的就诊效率。
2.2.2.4经营决策管理[21]
①患者就诊时间分析：由于患者的入院季节性较强，可以通过分析每月、每季度的门诊人次、住院人次、床位周转率，通过时间维度分析，建立灰色预测模型，来预测下一时期的门诊和住院人次。根据预测信息，医院管理者可以提出有针对性的措施，确定最优的服务项目时间表，从而作出终止或开拓某种医疗服务项目的决定，实现对人力资源、医疗设施、医疗设备的适当配置。②医疗工作量影响分析：科学合理地评价医疗工作量，找出影响医疗工作量变化的主要因素，是进行医疗工作量影响分析的目的。例如：医院收治患者数是医院工作量的重要指标之一，直接影响医院的经济效益和社会效益。利用数据挖掘技术中的灰色关联分析方法对医院收治患者数的影响因素进行分析：病床周转次数、住院患者手术人次、年收治患者人数、平均开放病床数和年平均医生人数与年收治患者数关联程度等。
2.2.2.5医院资源管理
①科室综合评价分析：利用数据挖掘技术对医院各科室进行综合评价分析，选出代表性强、独立性好，能反映科室工作效率、治疗质量、经济效益、综合管理等的多项指标进行综合评价分析，找到科室的薄弱环节，并采取相应的措施，以提高科室的综合水平。②医疗设备绩效预测分析：从HIS中的患者信息中提取病种、数量、诊疗类别等信息后与医疗设备使用信息相关联，利用数据挖掘技术对所得到的信息进行深层次的数据挖掘，构建数据挖掘模型，利用已建立的数据挖掘模型，在医疗设备购置前对其绩效进行预测，使医院领导的决策更为准确、科学；在医疗设备投入使用后，对其绩效进行准确评价，提高医疗设备的完好率和使用率。通过进一步的数据挖掘，实现对医疗设备从购置前的可行性论证到淘汰报废的全程决策支持，使医疗设备的全寿命期都纳入管理者的统筹管理之中，较好地解决医疗设备效益、代价、风险等互相制约的管理难题，充分发挥医疗设备的社会效益和经济效益。因此本研究具有明确的推广应用前景及重大应用意义。
2.3医疗数据挖掘的热点及前景
当前，数据挖掘的研究方兴未艾，其研究与开发的总体水平相当于数据库技术在20世纪70年代所处的地位，迫切需要类似于关系模式、数据挖掘系统和SQL查询语言等理论和方法的指导，才能使数据挖掘的应用得以普遍推广。其研究可能会集中到几个方面，而生物信息或基因的数据挖掘则是热点之一。数据挖掘在医院管理中的应用将会涉及医疗及管理的各个部分及层面，数据挖掘将形成系统，并通过广泛深入的数据挖掘产生医疗方案数据库，为合理诊断、完善临床路径，提供有效帮助；通过数据挖掘分析达到人力资源合理配置；通过数据挖掘为区域性卫生系统构建提供有效依据等。
篇6
关键词:网络数据挖掘;遗传算法;查询优化
中图分类号:TP274 文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)02-385-03
Genetic Algorithm in Web Mining
WANG Xin-xin
(School of Software, MinJiang University, Fuzhou 350011, China)
Abstract: With the continued increase in the usage of the World Wide Web (WWW), Web mining has been established as an important area of research. The information in the WWW are instructed and distributed on numerous Web Servers over wide geographical regions. How to optimize query among the huge data has become a problem. Genetic algorithms (GA) are seen to be useful for prediction and description, efficient search, and complex objective functions in the dynamic and complex environments of the web.
Key words: web data mining; genetic algorithm; query optimization
随着万维网使用越来越广泛,网络数据挖掘已成为一个重要的科学研究领域,得到越来越多的科研人员的重视。设计算法从已有信息中发掘新知识,根据用户情况定制信息,学习用户行为是网络数据挖掘所面临的主要问题。
在网络工具中结合使用人工智能可消除网络检索中的人为因素。在客户端和服务器端分别安装智能系统,使计算机通过Internet在Web服务器上进行高效的知识发掘。通过网络服务器检索知识已经引起机器学习、人工智能等领域学者的普遍注意。然而,网络数据数量大、分布地域广泛、类型差异大,要开发一个智能工具对这样的数据进行检索难度很大。
网络挖掘技术在智能网络的发展中发挥着重要的作用。网络数据具有多样性、分布广泛等特点,按照现有的算法对网络数据进行搜索具有相当局限性。与其他传统的优化算法相比,遗传算法在搜索的过程中采用群体搜索方式,有利于达到全局最优。遗传算法可采用和进化出更优的复合目标函数,以便在动态而负责的网络环境中实现高效的数据检索和知识预测。A.Broder等人将网络看作是一个由无数网页组成的集合S,这些网页构成邻接关系,使用适应性函数f实现对这些网页的评估[1]。
f:SR+
搜索引擎通过f函数的最优值输出搜索结果。通过激活基于遗传算法的应用来使这网络关联的搜索更加高效。在本文第二节中主要对网络数据挖掘进行讨论,第三节介绍在网络数据挖掘中使用遗传算法的案例。
1 网络数据挖掘
1.1 网络数据的特点
S. Chakrabarti.指出网络数据挖掘即是指在万维网中应用数据挖掘技术来提取人们感兴趣的模式和知识[2]。网络数据挖掘由于网络的自身特点已经成为一个独立而重要的研究方向。对于网络数据的特点可做以下归纳:未经分类,海量,分布性广泛,多种媒体类型并存,半结构化,时间跨度大,维度高。
本文用图1表示网络。
在图1中,结点表示网页,有向边表示超链接,这些超链接包含了重要的信息,有助于实现信息的高效检索。例如,在图1中,许多结点的链接都指向A结点,这就表明,结点A所代表的页面很可能是某些领域的权威[3]。通常情况下,一个网站被描述成若干网页的集合,在这个集合中,每个成员包含的对其他成员的连接数远多于外部网页。
按照网络数据挖掘的深度层次,可以将网络数据挖掘归为以下几类:
1)基于内容的数据挖掘:这种数据挖掘方式首先会对页面中涉及的内容进行归纳总结,生成摘要。而页面的内容种类很多,诸如文本、图片、HTML代码到图和表等,根据这些内容对网页进行分类,然后设计相应的算法对这些网页进行检索。对搜索结果进行数据挖掘同样是网络内容挖掘的一个组成部分。其中包括了对结果进行总结,将他们按照层次、标题和摘要中的短语对文档进行归类,以及对多个搜索引擎的搜索结果进行合成和重组。最后将对数据进行元数据挖掘。在信息检索、文本挖掘、图像挖掘和自然语言处理等方面的应用都属于这些类型。
2)基于网络信息结构的数据挖掘:这种挖掘方式涉及到通过万维网中文档之间的超链接来提取知识,这一做法往往能够发现诸多网页中某方面主题的权威页面。结构挖掘方面的重要应用包括了查找重要的页面、关联页面和主页,识别重要的模式和它们之间的相互关系。然而,网页的信息不单单来自于这个页面本身所含的内容,还来自于其相邻的页面。在这里同时使用基于内容的挖掘和基于结构的挖掘可以达到效果互补的目的。
3)基于网络数据用途的挖掘:此类数据挖掘从本质上说是对数据用途的挖掘。以网站为例进行说明:在客户端,通过用户的浏览历史记录来搜集数据;在服务器端,通过请求日志搜集数据。通过这样的数据挖掘,可以发现用户访问页面的类型,访问的时间和访问持续的时间,以及这个页面被引用的次数。此类信息有助于实现对页面的整理,最终实现高效快速的信息检索。在商业领域中使用这一技术可以实现客户价值评估、产品潜力发掘、客户行为预测等。
1.2 网络数据挖掘的组成和方法
Etzioni. O.提出可将网络数据挖掘的过程分成信息检索、信息提取、知识集成和分析四个部分[4]。图2对网络数据挖掘的四个组成部分进行说明:
图2
信息检索(Information Retrieval,IR):信息检索是自动对网络中相关联的文档进行搜索,其过程主要包括对文档的表示、索引和搜索。
信息提取(Information Extraction,IE):信息提取是在文档被检索之后,自动从中提取知识,这一过程主要实现对文档中主要字段的语义进行识别。
信息集成(Generation):这一过程对已有的文档进行归纳,得到概要知识。在这里将使用分类、规则关联等模式识别和机器学习的技术来提取信息。例如,将一个网站的主页和其他页面区分开就是一个集成工作。
数据分析(Analysis):这一阶段将对信息集成阶段所生成的模式进行解释说明。数据分析是一个数据驱动的问题,必须在数据充足的前提下才可能提取有用的信息。
1.3 网络数据挖掘面临的挑战与局限性
由于网络数据本身的特身,网络数据挖掘面临如下问题:1)由于网络数据的匿名性和人为破坏而造成了数据的不可靠。2)存在噪声。3)网络数据是动态的,且存在时间短暂。3)网络数据缺乏结构化处理,且类型各异。4)语义存在二义性。5)数据高度冗余。使用我们现有的工具和算法难以应付如此复杂的网络数据。在下一节中提出在查询中使用遗传算法实现对网络数据的搜索和数据挖掘的优化。
2 在网络数据挖掘中使用遗传算法
遗传算法和相关技术在网络数据挖掘领域的应用包括信息查询检索、查询优化、文档表示和分布式数据挖掘等[5],本文就信息查询和查询优化方面对遗传算法的应用进行阐述。
2.1 查询和检索
Marghny等人将遗传算法用于元数据搜寻[6],使用这一方法对标准搜索引擎的搜索结果以一种优化方式进行组合,生成更令用户感兴趣的页面,在文献[6]中对适配函数进行如下定义:
(a) 链接质量函数
n表示用户输入的关键字的个数,#Ki表示在链接L中关键字Ki出现的次数。
(b) 页面质量函数
m表示每个页面中总的链接数。
(c) 平均质量函数
Fmax(P)和Fmin(P)分别表示采用遗传算法后页面质量函数的最大值和最小值。Fmax(P)的最大值是m*n,而Fmin(P)的最小值是0.
研究人员分别使用Yahoo,Google,AltaVista和MSN这四个搜索引擎针对不同的主题下载了300个页面。在杂交点之后对选中的页面交换双亲的链接,以实现杂交。
2.2 查询优化
查询优化使用一种基于适度回馈机制的技术。使用回馈的目的是通过使用相关和无关文档集合来修改用户的查询,使用户的查询结果更接近于目标文档。将之前的查询得到的关键字添加到当前查询中,同时将早期文档中不相关的关键字删除,通过这种办法可以检索到更多的关联度更大的结果。
遗传算法在查询优化上能够发挥很大的作用。Z. Z. Nick和P. Themis.通过长期监控用户的浏览习惯创建用户模型[7]。使用遗传算法对用户查询进行修改,在这里文档和查询被表示成向量。每个个体被表示成查询向量,用染色体表示关键字的权重或者关键字出现或未出现的频率。M. Boughanem等人研制了一种新的查询优化技术,在这一技术中,通过使用遗传算法生成多个查询,对文档的不同区域进行搜索,最终得到最优查询结果[8]。
Leroy等人在文献[9]中解释了在对上下文进行动态查询时使用基于遗传算法的优化策略有助于提高偶然用户的查询效率。由于偶然用户在Internet上进行查询的时候只使用少数的关键字,这样得到的查询结果很少而且相当不精确。但是,大多数用户在查询时使用相同的搜索引擎,在某一主题的查询方面,可总结大多数用户的查询行为,从中提取有价值的信息,从而对偶然用户的查询要求能够进行更高效的处理。在遗传编程的实现上,每个染色体被设计成一个查询,它有五个位,每个位由一个适当的关键字填充。在计算染色体适应度时,将查询编码发送给查询引擎,查询引擎将返回十条最主要的文档。
3 小结
为了充分发挥网络的潜能,让网络查询更加智能化,需要对查询进行改进。在网络数据挖掘及其相关领域的研究在查询优化方面发挥着十分重要的作用。网络数据挖掘是一个快速发展的领域,在这个领域,研究人员提出各种方法对计算方法进行改进。在该文中,阐述了网络数据挖掘过程、组成、特点以及网络数据挖掘所面临的挑战。详细讨论了使用遗传算法对网络数据挖掘中不同问题的解决方法。
虽然使用遗传算法对网络数据进行挖掘很有发展潜力,但是目前这方面的应用和相关文献还比较有限,为研究人员的进一步研究留下很大的空间。
参考文献:
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[2] Chakrabarti S.Mining the Web:Discovering Knowledge from Hypertext Data[M].Morgan Kaufmann,2002.
[3] Kleinberg M.Authoritative sources in hyperlinked environment[J].In Proceedings of the Ninth Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms,1998.
[4] Etzioni.,O."The World Wide Web:Quagmire or gold mine?"[J].Communications of the ACM 1996,39(11):65-68.
[5] Pal,S.K.,V.Talwar,et al."Web mining in soft computing framework:Relevance,state of the art and future directions"[J].IEEE Transactions Neural Networks 2002,13(5):1163-1177.
[6] Marghny,M.H.and A.F.Ali.Web mining based on genetic algorithm[J].In Proceedings of ICGST International Conference on Articial Intelligence and Machine Learning(AIML-05),2005.
[7] Nick Z Z,Themis P.Web search using a genetic algorithm[J].IEEE Internet Comput,2001,5(2):18-26.
篇7
关键词：隐私保护；数据挖掘；数据库应用
0、引言
随着网络技术和通信技术的日益成熟以及网络通信带宽的不断增加，越来越多的数据在网上进行和交换，丰富的数据资源一方面加大了数据分析和数据挖掘的需求，另一方面，数据资源的隐私保护问题给数据挖掘提出了新的挑战。
1 隐私保护中的关键问题
1.1 隐私
隐私是指个人、机构等实体不愿意被外部知晓的信息［1］。比如，个人的行为模式、兴趣爱好、健康状况、公司的财务状况等。个人隐私即为数据所有者不愿意被披露的敏感信息，如个人的收入水平、健康状况、兴趣爱好等。由于人们对隐私的限定标准不同，对隐私的定义也有所差异。一般来说，任何可以确认特定个人的，但个人不愿意披露的信息都可以称为个人隐私。
1.2 数据挖掘
数据挖掘（Data Mining），又称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD），就是从大量数据中获取有效地、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识［2］。数据挖掘可以对得到的数据库查询结果进行高效、智能化的处理，从中自动获取先前未知的模式和信息。但是，倘若毫无限制地进行挖掘，必然会对一些隐私数据造成侵犯。从本质上说，数据挖掘是研究如何利用数据库中现有的数据推导出未知的数据，而隐私保护则是防止用户推出敏感数据。形象地说，数据挖掘是进攻，而隐私保护则是防守。
1.3 隐私保护度量标准
隐私保护技术在保护隐私的同时，还要兼顾应用价值和计算开销。综合起来，隐私保护技术的度量标准有以下三个方面：
（1）隐私保护度。 一般通过数据隐私的披露风险来反映，披露风险越小，隐私保护度越高［3］。
（2）数据质量/服务质量。在数据中，数据质量是指数据的可用性，数据的可用性越高，数据质量越好。一般采用信息丢失率(即信息扭曲度)［4］来衡量数据质量的好坏。
（3）算法性能。一般利用时间复杂度对算法性能进行度量。例如，时间复杂度为O(k)的近似k-匿名算法，显然优于复杂度为O(klogk)的近似算法。
2 数据隐私保护技术
在上述度量标准的基础上，下面开始对几种主流的数据隐私保护技术进行介绍和分析。
2.1 基于匿名的隐私保护技术
匿名技术是隐私保护中广泛使用的技术，通过隐藏或不收集用户的身份敏感信息，允许用户提交数据而且不暴露自己的身份［5］。因其处理简单，在数据库应用中较容易使用。然而通过匿名技术收集的数据难以保证质量，因为在没有身份确认的情况下大量用户会提交无用的随机数据。并且系统容易受到竞争对手的攻击。例如一个公司在数据库系统中输入大量的伪造数据来使自己生产的产品获得更多的推荐。因此在数据库应用中确认用户的身份是十分必要的。
2.2 基于关联规则的隐私保护技术
关联规则挖掘是一种典型的数据挖掘方法，最早由Agrawal等人提出。关联规则挖掘可以发现存在于数据库中的项目或属性间的有趣关系。这些关系是预先未知的和被隐藏的，也就是说不能通过数据库管理系统所提供的逻辑操作或统计的方法得出。现有的各种关联规则挖掘算法大致可分为搜索算法、层次算法、数据集划分算法、抽样算法等。关联规则挖掘作为数据挖掘中最重要的方法之一，已经也在隐私保护方面取得了一定的研究成果，可以利用到基于关联规则的数据服务中。关联规则中隐私保护的基本策略有数据干扰和查询限制两大类［6］。
数据干扰策略就是对原始数据按照一定的规则进行预变换，然后在经过干扰的数据上运行数据挖掘算法，得到所需的模式和规则。
查询限制策略则是通过数据隐藏等方式来改变特定规则的支持度和置信度，然后用概率统计的方法或者分布式计算的方法得到所需的挖掘结果。
2.3 基于协同过滤的隐私保护技术
协同过滤推荐技术基于相似用户群的兴趣向目标用户产生推荐，是当前数据库服务中最成功、使用最广泛的推荐技术之一。它只依赖于用户对项目的评分矩阵，因此对于各种特定应用都有很好的适应性，可提高数据应用系统的可扩展性和推荐质量。与其他数据挖掘技术一起，在协同过滤算法中加入隐私保护机制近年来引起了越来越多的学者的研究兴趣，是一个崭新的领域，需要得到更多的关注。目前协同过滤中隐私保护技术基本可以分为基于密码学的方法和数据变换两大类［7］。
基于密码学的方法是通过对原始数据进行加密处理的方法。安全多方计算是分布式环境下的一种加密方法，是目前数据服务协同过滤中最行之有效的隐私保护方法。
数据变换是对原始数据进行变换处理的方法。Clifton等人讨论了几种防止对数据过分挖掘的方法，主要包括对数据增加噪声、消除数据中的附加信息、故意增加错误数据等。数据变换在协同过滤的隐私保护中得到了广泛应用。
3 数据隐私保护技术的发展
在总结当前数据隐私保护现状的前提下，对于未来数据隐私保护技术的发展，可以从如下几点入手：
（1）高准确度的方法。尽可能完整地生成相应规则，而不遗漏重要规则，并且所生成规则的准确度也不应有明显的降低。
（2）高性能的方法。提出具有优良性能的相关方法，包括时间性能与空间开销，以及网络开销。
（3）适用于分布环境的方法。随着网络技术的发展，如何在分布式环境下进行各种隐私保护的数据挖掘，也将是一个重要的研究方向。
4 结束语
本文综述了数据隐私保护技术研究的发展现状，并分别对当前主流的三类隐私保护技术进行了分析总结，还对未来数据隐私保护技术的发展提出了几点看法。然而数据隐私保护技术的研究仍然面临着许多挑战，需要更深入的研究使其在实际系统中得到更多应用，真正有效保护用户的信息和隐私安全。随着信息技术的发展，数据库系统的广泛应用，数据库服务中隐私保护技术也会得到更多的重视和研究。（作者单位：天津师范大学计算机与信息工程学院）
参考文献：
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［2］ 华蓓，钟诚．数据挖掘中的隐私保护技术进展分析［J］．微电子学与计算机，2009,26(8):38-41．
［3］ 田秀霞，王晓玲，高明，等．数据库服务——安全与隐私保护［J］．软件学报,2010,21(5):991-1006．
［4］ 朱勤，骆轶姝，乐嘉锦．数据库隐私保护技术研究［J］．东华大学学报(自然科学版),2006,32(5):21-25．
［5］ 王平水,王建．匿名化隐私保护技术研究综述［J］．小型微型计算机系统，2011,32(2):248-252．
篇8
【关键词】可视化 数据挖掘 技术分析
传统的数据挖掘技术在应用过程中，应用者是无法观察到数据挖掘的过程，只能够获得结果，在数据分析与挖掘的过程中使用者并不能直观的观察过程，其往往会导致使用者更与单一性的分析数据挖掘结果，失去数据挖掘的意义。可视化数据挖掘技术结合了计算机与用户的视觉感受，是一种能够直观观察的数据挖掘方式，在数据挖掘过程为用户提供直观性的信息数据，便于用户交互流量数据，从而极大程度提升数据挖掘的效率、准确性、有效性，获得更有使用价值意义的数据结果。
1 可视化及数据挖掘的含义
所谓的可视化，也就是指人借助视觉观察并在思维中形成客观事物影像的过程，这是一种心智处理的过程。可视化能够提升人们对事物的观察准确性并形成一个完整的整体概念。可视化结果能够便于人们理解和记忆，并且对于信息的表达方式、处理方式是其他方式无法替代的。可视化技术普遍是以人所习惯的图形、图像为工具融入到信息处理技术当中，主要是将信息化数据以更加直观的方式让人所接受和理解。通过仿真化、形象化、模拟化等全新技术方式重现出来。可视化不仅可以以客观的现实展现数据内容，还可以为使用者提供富有规律、客观、真实的数据信息。数据挖掘主要是指借助检测和分析数据，获得更多潜在的有使用价值的信息。数据挖掘的定义主要分为狭x与广义。狭义的数据挖掘主要是按照已经处理过或分析过的数据，从当中提炼出有使用意义的信息数据，从广义上分析，主要是在数据库当中分析出富有应用价值的数据信息。可视化数据挖掘对于当前许多企业而言均有着显著的应用意义，尤其是在大数据时代下，数据局逐渐成为现代化企业分析市场需求、掌握企业客户群体的主要手段。
2 可视化数据挖掘的提出
由上述分析可以发现，可视化技术与数据挖掘技术本质上是两个不同的领域，但是都与计算机技术有一定程度的关联性。数据挖掘的过程需要可视化技术的支持，可视化分析本身也是数据挖掘的一个过程。其中，可视化主要是指将某一些无法看见的或抽象的事物通过能够看见的图像或图形可视化出来；可视化主要是采用计算机创建相应的图形，从而理解哪些大量、复杂、无需的数据信息。可视化数据挖掘主要有三个阶段，数据准备、模型生成、知识使用以及流程可视化。
数据准备：数据的准备阶段主要是借助可视化数据挖掘技术将数据预处理的过程展现出来，简单而言，就是将复杂、大量的原始数据通过某种规律进行展现和规划，这里所致的可视化技术主要是包括数据的转换、丢失值得处理、数据的裁剪以及数据的采样等；生成模型：生成模型这一过程中主要是将目标数据库通过数据挖掘操作技术细化数据挖掘每一个细节、过程，并将其展现出来。其中主要包括模型的选择、参数的设计、数据的训练集、数据的挖掘细节以及结果的储存等过程；数据使用。在数据使用这一阶段中，可视化数据挖掘技术的操作目的主要是把数据挖掘的结果通过某种可视化方式展现出来，例如将结果通过树形图形展现出来，从而为数据使用者提供更加真实、可靠、完整的数据分析结果。普遍状况下，数据挖掘的结果抓哟分为分类与关联两种，其都是以人类视觉能容易接受的方式展现；流程的可视化。数据挖掘的流程可视化最终目的是将数据挖掘的整个过程以某种可视化方式显示出来，让用户看懂，这也是为知识分析师、企业管理者提供更多依据进行决策和分析。
3 可视化数据挖掘的主要技术分析
可视化数据挖掘的主要技术主要是以下四种：1、标准2D与3D技术。这一技术主要是用于统计应用，但是不是能应用于多维数据。主要是借助条形图、柱形图和饼图等常用的标准2D、3D技术，这也是可视化的主要方式和结果；2、分层技术。分层技术的基本意义就是按照层次的特征，将多维数据空间划分为多个子空间，并按照各个层之间的关联性，将子空间以层次的结构形式重新进行组建，并以图形的形式显示。分层技术主要依据层次轴、双曲线、锥形图等时机方式进行描述；3、几何变换技术。几何变换技术主要是对数据集进行降维处理。其基本意思就是借助投影、映射将多维数据转变为3D、2D的形式，准便成为人视觉所能够理解的投影。几何变换技术适用于多维数、低数据量的数据库。其实施方式主要有平行坐标法与投影追踪等；4、面向像素技术。面向像素技术主要是分析像素点在屏幕当中的分布状况，其能对于一些数据量庞大的数据库进行细致的分析，进而获得数据的整体结构和分布状况。因为面向像素技术分析的是像素点，所以其能够按照分析目标的不同，选择不同的排列方式，其应用方式主要是递归技术与数据管道技术。
例如，在信贷方面的应用中，信贷数据的挖掘和普通数据挖掘不相同，主要是统计和挖掘一些信用度较高的用户。金融行业的信贷欺骗行为不断增多，这也为可视化数据挖掘技术的应用提供了更多的空间，借助挖掘技术防止信贷欺骗的发生，从而提高信贷企业的经济利益。借助可视化数据挖掘技术，应用异常检测与人工神经网络的方式检测信贷申请的过程，并借助Clementine软件对所获得的数据库进行统一性分析和记录，对具备信贷欠款和拖欠的信贷人统计到一起，并在信用贷款的申请中计算其可能存在的信用欺骗度，首先，是多次申请信贷的记录；其次，个人或企业的经济状况以及信贷类型是否符合企业的记录。对于一些偏离长条的行为进行记录并标记，借助可视化的数据挖掘过程，决策者能够更加准确的掌握是否能够放贷于该个人或企业。
4 总结
综上所述，在大数据时代环境下，做好数据挖掘工作有着非常明显的作用和意义，假设如果无法完成良好的数据挖掘技术工作，便无法展现大数据的优势，导致缺乏针对性的数据信息，从而逐渐降低企业的竞争力。此外，伴随着信息技术与计算机技术的不断发展，数据挖掘技术必然会随之创新，对此，就必须相关工作者及时掌握社会上全新的数据挖掘技术，并将其合理应用。
参考文献
[1]耿学华，傅德胜.可视化数据挖掘技术研究[J].计算机应用与软件，2006（02）：85-87.
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[3]张俊.可视化数据挖掘技术的研究与实现[J].重庆工商大学学报（自然科学版），2013（03）：58-61+92.
篇9
关键词：信息技术；数据挖掘；医院管理；应用
中图分类号：R954；F230 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）11-0186-02
一、医院管理数据挖掘应用过程
1.确定挖掘对象。医院管理工作是一个复杂的系统，涉及到医生、患者、财务和后勤保障等多个方面，使用数据挖掘技术应当确定挖掘的对象和具体的内容，围绕着具体问题和具体目标开展数据挖掘工作。否则数据挖掘工作是不可停止和无法有效预测的。盲目进行数据挖掘，不仅难度较大，而且难以评价其有效性。
2.做好准备工作。围绕着挖掘对象，还应当确定需要哪些数据支持，从可供挖掘的数据资源中筛选出对问题或目标有价值的数据源，保证挖掘筛选出的数据信息对解决问题有价值。在确定选择数据的基本标准后，还要对数据进行预先处理，着力做好数据清洗工作，消除可能存在的数据冗余和数据值不一致问题，避免错误数据的存在，着重保证最终测量结果的准确性。通常数据准备阶段在数据挖掘中占有重要的工作量，数据挖掘的时间主要消耗在准备阶段。
3.建立分析模型。建立数据分析模型是数据挖掘工作的核心，应当从数据分析阶段开始，就要为最终的数据模型选择确定变量，从数据库中的原始数据信息中找出相应的数据集合，然后进行必要的数据转换，最后得到需要的变量。数据分析模型的建立应当保证其精确性、可理解性，以及发挥出性能方面的作用。
4.数据挖掘。根据数据模型，对数据库中的信息进行换算筛选，这一过程主要通过计算机自动完成，最终要围绕筛选出的数据信息，对挖掘结果进行评估和解释工作，使数据信息得到有效应用，从而形成关于医院管理的新知识。
5.数据呈现。在数据挖掘处理后，需要对数据挖掘工作获得的新知识进行重新的组织，把新的管理方式以简单的方式呈现给医院的管理人员，使新知识在医院管理中得到有效的利用。
二、医院管理数据挖掘基本方法
1.数据描述方法。数据挖掘的主要应用方向在于挖掘出医院数据信息库中潜藏的和被忽略的具体细节数据。首先，采用数据挖掘的描述方法可以找到潜藏在医院数据库中的各种数据信息，实现医疗数据的分类汇总目标。其次，可以把医院数据库中的数据信息按照不同的特征予以分类处理，实现数据的一般与个别的有效对比，从而用个别数据更好进行医学研究和指导医院管理工作。例如，数据描述法可以用来确定不同患者的不同医疗需求类型，通过对患者年龄、性别、职业、地区等特征数据的采集，能够掌握不同类型患者的医疗需求，从而采用有针对性的措施来切实提高对患者的服务质量，切实解决患者就医存在的瓶颈问题，不断提高患者的就诊效率。
2.聚类分析方法。聚类分析的主要做法对同一类数据的相似性进行分析，在同类的内部找出数据的相似与差异性，它的主要目的是尽可能的综合缩小数据之间的距离，或是同一类数据中的相似性进行放大，从而得出同类数据之间的异同。例如，数控挖掘可以广泛的应用到医生评价中，医院管理部门可以将患者对医生的选项转换成相应的分值，从而找出患者对医生专业水平、职业道德、处置措施等方面的问题。在剔除不全面的评价信息后，就可以得到所有病人对医生的基本态度，如果对医生的评价过低，说明医生的工作存在着需要改进的地方，这样可以得到更精准的评价。
3.关联分析方法。关联分析主要目的是在散乱的数据信息中找出数据之间的关联性，从而分析量与量之间的变化关系，进一步达到对数据的合理控制目的，通过量与量之间关系的确定，可以形成描述对象之间关系的报告，进而对医院的具体工作项目之间的关联性进行评估，为顺利的实现医院部分与部分之是的改革提供必要依据，促进医院管理秩序的进一步提高。例如，为了提高医院质量管理水平，可以对患者的住院天数、诊疗费用、方案等进行综合的对比，找出不同类别数据之间的关联性，在保证主要指标不变的前提下，尽可能的优化某种数据，从而找出诊疗质量对患者承担费用、住院时间的影响。再如，探究灭菌与消毒效果之间的关系，可以提高手术室感染工作的管理，切提高无菌器械的质量，并且建立起诊疗环境的实时监控系统，全面提高诊疗环境监控质量。
4.时序模式分析。以时间作为基本的标准对各种数据信息进行分析，对数据中重复出现和重复发生的现象进行分析，这种模式主要用来对医院管理的趋势进行分析，从而达到合理预判医院管理工作的时效性，未来可能遇到的问题等。例如，通过对患者的入院季节性分析，就可以用来预测门诊的阶段性就诊人数据的变化，从而更好的分配医疗资源，使医院管理者在合理预判的基础上，能够多储备季节性的药品，以防备接下来可能到来的某种疾病的高发期，进一步起到积极预防和有备无患的效果，而且还能提高患者的满意度。
三、医院管理数据挖掘应用方向
1.实现各种管理功能。数据挖掘可以广泛应用于医院管理的各个方面，全面提高医院管理的水平，可以说，数据挖掘技术在医院管理方面有着无限的应用广度。首先，它可以用来进行全面的数据统计工作，运用先进的数学统计方法对医院日常运行中产生的所有数据信息进行积累，并且从定量和定性角度对数据进行研究。例如，在影像医学中可以对病人的影像学数据进行分析，对病人的被监护情况进行统计，找出病人的共同特殊以便对症治疗。其次，可以用来发现新知识。在医院日常管理中有大量的数据信息是隐含的和不易被察觉的，通过数据关联的分析方式，可以发现某些治疗效果的共同特征以及个性特征，从而起到对患者的提醒作用，指导病人对各种情况进行有效预防，并总结出更为科学的治疗方案。
2.实现对象有效管理。数据挖掘技术可以用于专门提升医院某项工作的管理水平，全面提升医院各种资源的使用效率，针对医院存在的具体问题，从数据分析的角度予以有效解决。例如，在时间管理上，医院管理可以通过数据分析的方式掌握年时间范围内，不同月份、每天不同时段病人的就诊情况，从而制订科学的导诊方案以及网上预约方案，实现对医院资源和时间的有效分配。再如，医院通过对各种数据信息的不同时空顺序的排列，可以对各科室、各部门、医疗器材的使用、更换维修等得到更科学的把握，有助于降低医院行动的成本开销，找出日常管理中存在的漏洞，从而全面提高日常管理水平，实现对医院工作的细化和标准化目标。
3.数据挖掘应用方向。数据应用方向主要可以用在以患者为中心的诊疗数据挖掘上，以可以用在以医院为中心的管理信息的挖掘上。首先，在诊疗信息的挖掘上，可以对患者的各种诊疗信息进行挖掘，以便更好的发现病人的医疗规律，提高治疗效率。其次，在医院管理数据挖掘上，例如，可以通过对财务数据的重分析各种费用的比例，各科室的支出情况，全面实现对医疗资源的科学化管理。
四、医院管理数据挖掘存在的问题
1.挖掘的时效性。医院数据库的规格相对较高，通过精密仪器测得的医疗数据信息更精确，可以说医院数据信息的精确性相对更高，但是医院数据挖掘工作的问题主要体现在时效性上，首先，医院数据挖掘工作是否能够定期开展成为制约数据挖掘效率的重要因素，其次，只有加快挖掘的速度，才能提高挖掘的知识量，为医院科学管理提供可靠的数据依据。再次，数据挖掘速度较慢常会影响到管理的绩效，无法满足现代医院管理工作需求。
2.挖掘工具问题。科学先进的分析软件是保证数据挖掘工作顺利开展的重要前提和基础。医院数据挖掘的操作界面是否友好对数据挖掘的质量有着重要的影响。当前，还缺少针对医院管理工作的专门数据挖掘操作系统，还没能根据医院的实际情况开发出符合医院需要的数据挖掘软件系统，从而影响了数据挖掘的质量与效果。当前的数据挖掘工具主要有IM智能挖掘器、SPSS软件、Red Brick软件等，这些挖掘器在实际挖掘过程中很难对算法进行优化处理，可供医院数据挖掘使用的范围相对有限。
五、医院管理数据挖掘的展望
1.促进医疗改革深入进行。当前医疗改革的瓶颈问题就是如何合理分配有限的医疗资源，随着数据挖掘技术的广泛使用，可以更好的挖掘现有医疗资源，使医疗资源得到充分的利用。首先，随着网络信息技术和人功智能技术的不发展，医院管理日益向着信息化的方向发展，在这一主流趋势的影响下，医院管理数据挖掘技术会越来越先进，发挥的作用不断加大，会使更多隐藏的数据信息发挥出优化管理的作用，从而使医院管理更加专业化、标准化。其次，医院之间会逐步缩小差距，实现医疗资源的优化分配，医院管理从此更少的受到人为因素的干扰。再次，便管理决策工作将更科学，从而极大提高医院管理的效率，使医院向着良好的轨道稳步发展。
2.医院管理专业化。信息技术目前已经渗透到医院管理的方方面面，随着医院更多的部门、具体工作项目与信息技术的相联，使诊断和临床救治工作进一步得到细化。其次，在信息化管理的背景下，医院人力资源的配置也会更加优化。这使得医院管理工作越来越依靠先进的管理理念和专业化的管理方式，使医院日益向着专业化方向发展。因此，当前医院管理工作的重点主要是加快医院信息化建设的步伐，只有尽快的建立了完善的医院管理信息系统，才能提高医院管理工作的效率，全面实现医院管理的专业化目标。
结语
实现数据挖掘技术在医院管理中的有效应用，应当在医院构建科学的数据库系统，对医院数据库模型进行科学必要的分析，进而实现对医院数据库信息的有效总结，以便提高医院数据库资源的利用率和有效性。在医院管理中使用数据挖掘技术，还需要不断的对数据库的数据信息予以修正，以提高数据利用的准确率，发挥出数据挖掘的实际作用。
参考文献：
篇10
一、数据挖掘技术在软件工程中的应用过程
数据挖掘技术被称作数据库中的知识，它发展的基础是数据库。在发展过程中，把理论的研究逐渐的转变为实际的应用，并将其与其他的领域共同结合，以更好地发挥其应有的作用。软件工程概念在1967年出现，主要通过了维护和构建，得出实用有效的软件，为客户开发出其所需求的产品。未来，数据挖掘技术在软件工程当中将发展越来越迅猛。
二、挖掘技术的概述
（一）执行记录
主要对程序的路径做出了分析和总结，找出了程序中的关联关系。本质是跟踪执行路径，来实现它的目的，它的作用维护程序、了解程序。执行记录过程中，首先先分析系统，对软件的变量进行一系列的记录，最后过滤目标来得到信息，成为了系统功能的模板。
（二）漏洞的检测
漏洞的检测是为了找出软件中存在的一系列问题，能最快时间的修复，确保了软件的可靠性。数据挖掘技术一般应用在漏洞检测方面，要对软件进行测试并且还要满足客户的需求，总结软件测试完后的具体内容，最终来决定用某种测试方式进行测试，来制定相应的计划；手机漏洞的数据，对数据进行清理，对采取的数据进行分析，采取有关的数据，把没用的数据清理完成后，在对丢失的项目进行补救，转换为数值表示。
还要选用适当的数据模型来进行训练和验证。选择挖掘方式，让它成为测试集，比较结果，找出结果最合理的方式。还要描述和分类软件的漏洞，把漏洞数据用到软件数据库，把相应位置的漏洞找出来，进行进一步的分类。
（三）挖掘开源软件
开源软件的挖掘开放性等性质，所以对这种软件的开发，要和其他的软件区别开来。在正常情况下，开发软件，对参与报告等应用要有完整的记录。开发人员组成社会网络，因为它具有开放性，所以使开发的人员一直都在变化中进行。其次，还要对开源软件进行动态性挖掘，方便地管理了开源项目。
（四）挖掘版本控制信息
主要保证了项目参与者和共同编辑的统一性，来更新全局。挖掘版本的应用方式，对变更信息挖掘找出不同模块，以及系统之间存在的关系。挖掘技术的应用可以把系统的维护成本降低，避免后期的变换产生的漏洞，最终起到了维护的作用。
三、应用方法
（一）关联法
关联法的规则在于数据中的相关关联和有趣的关联。关联法还具有两个特征，第一个是支持度，第二个是置信度。
（二）分类法
分类法是对分类标号进行一系列的操作，前提是先建立起相对应的模型，对数据集进行描述之后来完成分类。判定树法是主要的分类方法，包括了网络分类法和支持向量机法等等。贪心算法是判定树法的基础，如果是样本容量来进行分类的话，会导致出错。
（三）聚类法
聚类法的应用是把数据分为多类，保证了数据的相似度，但是不同种类的对象有很明显的特征。划分法、基于密度法、模型法、网格法、层次法是聚类法的主要内容。
（四）克隆代码数据挖掘
软件工程中，克隆代码的检查是原始数据挖掘的需求，现在则有很多的方式，主要分为：文本对比成为基础方式；标识符作为基础的方式。
第一类应用了计算机的对比程序对语句新型判断的过程，在改进中是对字符匹配效率提升，主要通过函数技术进行优化，所用的工具是Duploc。第二类是把标示符号用作最基础的方式，应用的工具有CCFiinder和DUP。
（五）计算机软件数据检索
它和克隆代码是一样的，也是计算机最原始的挖掘，它的挖掘过程主要有三类：据信息录入、数据信息查找、数据信息内容查看。数据信息的录入是指对检索的信息进行录入而进行的过程；数据信息查找是指当客户需要查找数据时，把数据信息关键词输入到录入框，点击确定来进行对数据的查找。数据信息的查看是指客户可以根据自己所需要的对数据进行在线查看或者下载查看，在导出数据过程后，会形成历史记录，对客户查找的数据信息进行简单的保存。
