前言：中文期刊网精心挑选了五言绝句范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
五言绝句范文1
2、明月醉雪颜，清风流花语。落红点青烟，无人数星雨。
3、青青子佩，悠悠我思。 今日一别，相见难知。
4、琴声悠悠，瑟鸣铮铮。 月下花前，琴书和齐。
五言绝句范文2
大家好！
作为一名普通的安监人，今天能站在这里，向大家畅谈安监工作的切身感受与体会，和大家一起抒发对安监工作的深厚情怀，感到十分的荣幸和骄傲。叫,来自县安监局。
演讲的题目是无怨无悔的选择”今天。
从小我就知道走路要靠右走，安全是伴随人类文明史而产生的一个永恒话题。从小长辈们就告诫我不要玩火，所以，当我此刻坐在这里重温这个话题的时候，就应该知道什么是安全?太平盛世为“安”无缺无憾为“全”安全是一种仁爱之心，安全是一种文明、一种文化、一笔财富、一种幸福，而幸福是一种美好状态。当人谈到幸福时，有谁会联想到瓦斯爆炸、轮船沉没、大厦倾覆、断肢残臂、血肉模糊?有谁会把没有安全感的生活当作幸福生活?有谁敢说安全不是长久地享受幸福生活的保证?
总结教训，同样安全也是一种挑战。每一次重大事故都会促使人反省自身的行为。研究对策，预防相同事故重复发生。也许事故永远不会杜绝，于是挑战必将长久存在这些事故、这种挑战更是对我安监人的永久考验。
靠机制、靠管理、更靠我这些对事业无限忠诚、无比热爱的安监人。安全靠什么?安全靠责任心。
紧张的忙碌、巨大的压力、崇高的责任才是安监工作的真实内涵。面对安监这一神圣的事业，安监工作充满艰辛但又伟大而神圣。面对党和政府的要求，面对人民群众的期盼，只有立足本职岗位，强化服务意识，转变工作作风，始终都不能忘记党和人民群众的深情托付责任重于泰山、奉献无怨无悔”
啊！面对“监管中服务、服务中监管”庄严承诺；将毫不懈怠严格安全许可，责任重于泰山。做好治理工作。抓好矿山、危险化学品和烟花爆竹的整治与监管工作；将认认真真深化安全生产隐患排查，跟踪督促整治，确保发现的事故隐患整改到位。加强部门协调，组织开展联合执法，加大对重大安全隐患和一时难以整改到位的顽疾”整改力度，确保安全隐患排查治理取得实效；将全力以赴提升全社会安全意识，做好宣传教育工作。
奉献”嘴边讲起来容易，奉献无怨无悔。可要真正做到对安监事业始终如一，无怨无悔，这无疑是一场人生的攻坚战。要强化奋发有为、迎难而上的氛围，干工作就是要同困难和挑战作斗争，任何时候，做任何工作，都会有困难、有挑战。困难和挑战是一道坎，一道分水岭。就像鲤鱼跳龙门，跳过去就是一片新天地。越是困难的情况下，就越需要我保持奋发有为的精神状态，越是挑战面前，越要发扬迎难而上的锐气，做到困难面前善于应对，挑战面前敢于攻坚，压力面前勇于拼博，始终以饱满的热情、顽强的作风和过硬的素质，创新破难，实现新的发展。
形成上下一条心是安监人的心声；坚持把效能建设作为第一要务，{选择安监工作是无怨无悔的选择。一个目标一条心、一个声音一股劲、一个政令喊到底。把优化环境作为第一目标，一切为发展服务，一切为发展让路，一心一意谋发展，全力推动安监事业再上新台阶。克服劣势、发挥优势、保持强势，不断提高能力素质做到提质、提速、提效”规范办事制度，防止办事拖拉，提高办事效率，为建设创造良好的安全环境，为“争得应有地位”作出安监人应有的贡献}
全市安监战线将是一首振奋人心的歌，坚信。鼓舞我士气；将是一部动人的电视剧，真实反映安监人艰辛火热的生活和崇高的精神面貌。
安监的春天就在前方。一定能唤醒国民“安全为天”意识，坚信。鼓舞安监人的斗志，为自己、为他人奉献出自己年轻、炽热的心。
五言绝句范文3
[关键词] 电子商务数据挖掘兴趣特征
数据挖掘技术是随着数据库技术和人工智能技术发展起来的一种新型的交叉信息技术。无论是B2B、B2C还是B2G电子商务模式,商品的采购者都需要通过Web方式与商品的供应商及其合作者之间建立信息流的交互,面向电子商务的数据挖掘的特点就是从Web数据库中,运用关联、分类、聚类等技术手段,从中提取出可以指导市场策略的有用数据。它基于“消费者过去的行为预示着其今后的消费倾向”的原理,通过收集、分析和处理从网上获取的有关消费者消费行为的数据,从潜在的、隐含的、事先不知的状态,经过提取、洗涤、加工变为潜力巨大的价值信息,从而实现网络营销的目的,确定特定消费群体或个体的消费习惯、爱好、倾向,进而预示出消费者下一步的消费行为,有针对性地提供服务。
一、电子商务Web数据挖掘技术
1.电子商务Web数据挖掘技术的分类
电子商务Web数据挖掘一般可分为三个部分:内容挖掘、结构挖掘、用法挖掘。Web内容挖掘有两种策略:直接挖掘文档内容和在其他检索工具搜索的基础上进行改进。Web结构挖掘是从WWW上的组织结构和链接关系中推导知识。Web用法挖掘的主要目标是从Web的访问记录中抽取感兴趣的模式。大多数基于数据库的数据挖掘方法均可作用于电子商务Web数据挖掘。
在研究以电子商务网上购物为应用背景的工作时发现。商家在Web上建立自己的在线商品目录,顾客(即用户)通过浏览器可以浏览商品目录、实现网上订购甚至网上支付等。用户与商家的Web服务器间交互的过程信息(包括用户的登录信息、用户的浏览记录)以及用户的个人简要信息等,都能以日志文件或顾客数据库的形式存在,从中找出规律性,对商家的市场销售是至关重要的;从大量顾客数据及日志数据中,应用到计算机并行处理、神经元网络、模型化算法和其他信息处理技术手段,挖掘出有意义的用户访问模式及相关的潜在顾客群,从中可得到商家用于向特定消费群体或个体进行定向营销的决策信息。同时有效地对这些Web日志进行定量分析,揭示其中的关联关系、时序关系、页面类属关系、客户类属关系和频繁访问路径、频繁访问页面等,不但可为优化Web站点拓扑结构提供参考,而且还可为企业更有效地确认目标市场、改进决策获得更大的竞争优势提供帮助。
2.电子商务Web数据挖掘模型构建和基本流程
电子商务Web服务器自动收集客户浏览信息并保存在访问日志、引用日志和日志中。典型的电子商务Web服务器日志文件包括以下信息:IP地址,请求时间,方法(如get),被请求文件的URL,HTTP版本号,返回码,传输字节数,引用页的URL和。
电子商务Web挖掘,首先对日志文件进行预处理,预处理主要由两部分构成:数据清洗(data cleaning)和事务识别(transaction identification)。包括对Web日志进行清洗、过滤和转换以及无关记录的剔除,判断是否有重要的访问没有被记录,并从中抽取感兴趣的数据;并将URL、资源的类型、大小、请求的时间、在资源上停留的时间、请求者的Internet域名、用户、服务器状态作为数据cube的维数变量;再将对模块、页面和文件请求次数,来自不同Internet域请求次数、事件、会话、带宽、错误次数、不同浏览器种类、用户所在组织作为度量变量建立data cube;而将文件、图像脚本及多媒体等其他文件转换成可用于Web使用挖掘的数据格式,从而可将数据挖掘技术用于Web流量分析、典型的事件序列分析和用户行为模式分析及事务分析。
定义函数log={ip,uid,url,time}表示电子商务Web服务器日志。其中,ip,uid,url,time分别标识客户ip、客户id、客户请求的url和浏览时间。
在经过数据预处理阶段后,即可针对电子商务中不同的挖掘目标可以采用不同的数据挖掘方法,选择数据挖掘模式,如统计分析、关联规则、时序模式、路径分析(path analysis)及聚类、分类技术。
进行实际的挖掘操作的要点有:首先决定如何产生假设;选择合适的工具;发掘知识的操作;证实发现的知识。
二、基于兴趣的关联算法在电子商务中的Web挖掘应用
关联分析是寻找在同一个事件中出现的不同项的相关性,比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。序列模式与此类似,它寻找的是事件之间时间上的相关性,假设I={i1 ,i2 ,…,im} 是所有项的集合, 相当于商品的所有种类的集合,D是所有事务的集合, 也即数据库中记录的集合, 事务T={t1 ,t2 , … ,tn},tiI, 相当于交易中的商品列表。设X是一个I中项的集合,如果XTk,那么称交易Tk包含项集X,若X,Y为项集,XI, YI,并且X⌒Y=Φ,则形如X==>Y的表达式称为关联规则。
计算方法:
交易数据集中同时包含X和Y的交易数与所有交易数之比:
support(XY)=P(X∪Y)=|{T:XYT,T∈D}|/|D|×100%(其中|D|是交易数据集D中的所有交易数),给定一个交易集 D, 挖掘关联规则问题就是产生支持度和可信度分别大于用户给定的最小支持度 (minsupp)和最小确信度(minconf)的关联规则。当规则的确信度和支持度分别大于minsupp、minconf 时,我们认为规则是有效的,称为强关联规则。当数据项集X的支持度大于minsupp时, 称X为高频数据项集。
关联规则发现任务的本质是要在数据库中发现强关联规则。在电子商务中关联规则的发现也就是要找到客户对网站上各种文件之间访问的相互联系。例如,用关联规则发现技术,我们可以找到以下的相关性:40%的客户访问页面/company/product1时,也访问了/company/product2。30%的客户在访问/company/special时,在/company/product1进行了在线定购。利用这些相关性,可以更好的组织站点,实施有效的市场策略。
三、数据挖掘技术的工具
随着电子商务和数据库技术的发展,越来越多的公司、厂家开始开发数据挖掘工具。如Oracle公司通过从Thinking Machine公司获得Darwin产品来增强其数据挖掘功能;IBM公司的Intelligent Miner提供了基于DB2的数据挖掘能力,提供了支持C++类和方法的API(应用程序接口);SAS公司推出的SAS/EM(Enterprise Miner)数据挖掘软件可以对Oracle、Informix、Sybase、DB2的数据集进行操作。Accrue公司更是推出了一个综合性Web数据挖掘工具,能够对网站的运行状况进行深入、细致和准确的分析。
五言绝句范文4
论文关键词：电子商务，数据挖掘，聚类分析，关联规则挖掘
1引言
随着Internet的普及，电子商务得到了前所未有的发展，经销商和客户之间通过互联网进行交易，节省了大量的费用和时间。但是在电子商务中充斥着大量的数据，如何从这些大量的数据中挖掘出真正有价值的信息，帮助企业经销商制定更好的营销策略是电子商务急需解决的问题。数据挖掘，又称数据库中的知识发现(Knowledge Discovery in Database， KDD)，也就是从大量的数据中挖掘出有用信息的一种技术。利用数据挖掘技术可以使经销商从大量的数据中挖掘出有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。
2电子商务概述
电子商务指交易当事人或参与人利用现代信息技术和计算机网络（主要是因特网）所进行的各类商业活动，包括货物贸易、服务贸易和知识产权贸易。“电子商务”中所包括的“现代信息技术”应涵盖各种使用电子技术为基础的通信方式；“商务”指不论是契约型还是非契约型的一切商务性质的关系所引起的种种事项。如果将“现代信息技术”看作一个子集，“商务”看作另一个子集，电子商务所涵盖的范围应当是这两个子集所形成的交集，即“电子商务”标题之下可能广泛涉及的因特网、内部网和电子数据交换在贸易方面的各种用途。
电子商务与传统商务相比有以下优点：（1）电子商务将传统的商务流程数字化、电子化，让传统的商务流程转化为电子流、信息流，突破了时间空间的局限，大大提高了商业运作的效率。（2）电子商务简化了企业与企业，企业与个人之间的流通环节，最大限度地降低了流通成本，能有效地提高企业在现代商业活动中的竞争力。（3）电子商务是基于互联网的一种商务活动，互联网本身具有开放性全球性特点，电子商务可为企业及个人提供丰富的信息资源，为企业创造更多商业机会。（4）电子商务对大型企业和中小企业都有利，因为大中型企业需要买卖交易活动多，实现电子商务能有效地进行管理和提高效率，对小企业同样有利，因为电子商务可以使企业以相近的成本进行网上交易，这样使中小企业可能拥有和大企业一样的流通渠道和信息资源，极大提高了中小企业的竞争力。（5）电子商务将大部分商务活动搬到网上进行，企业可以实行无纸化办公节省了开支。
3数据挖掘技术
数据挖掘（Data Mining，DM）技术是随着计算机的广泛应用和数据的大量积累而发展起来的。数据挖掘是从大量的数据中提取或“挖掘”知识，即发现其中隐含的，未知的，有意义的信息的过程，它又被称为“数据库中知识发现”(KDD)，也有人把数据挖掘视为数据库中知识发现的一个基本步骤，知识发现过程由以下步骤组成：（1）数据清理（2）数据集成（3）数据选择（4）数据变换（5）数据挖掘（6）模式评估（7）知识表示。
从商业的角度定义，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。利用功能强大的数据挖掘技术，可以使企业把数据转化为有用的信息帮助决策，从而在市场竞争中获得优势地位。数据挖掘与传统的数据分析的不同是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用3个特征。
4数据挖掘在电子商务中的作用
数据挖掘技术之所以可以服务于电子商务，是因为它能够挖掘出活动过程中的潜在信息以指导电子商务活动。在电子商务中的作用有7个方面：（1）挖掘客户活动顾虑，针对性的在电子商务平台下提供“个性化”的服务。（2）可以在浏览电子商务网站的访问者中挖掘出潜在的客户。（3）通过电子商务访问者的活动信息的挖掘，可以更加深入的了解客户需求。（4）通过挖掘网上顾客的购买行为，可以帮助制定合理的产品策略和定价策略。（5）通过对商品访问情况和销售情况进行挖掘，可以帮助制定产品营销策略，优化促销活动。（6）优化电子商务网站的信息导航，方便客户浏览。（7）通过客户在网络上浏览时的拥塞记录发现网站的性能瓶颈，从而提高网站的稳定性，保证电子商务购物快速进行。
5电子商务中数据挖掘的技术与方法
电子商务中的数据挖掘过程一般包括3个主要的阶段：数据准备、数据挖掘、结果解释和评价。（1）数据准备又可分为数据选取和数据预处理两个步骤。数据选取的目的是确定发现任务的操作对象。即目标数据，是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据。数据预处理一般包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换以及对数据降维。（2）数据挖掘阶段首先要确定数据挖掘的目标和挖掘的知识类型。确定挖掘任务后，根据挖掘的知识类型选择合适的挖掘算法，最后实施数据挖掘操作，运用选定的挖掘算法从数据库中抽取所需的知识。（3）结果的解释和评价。数据挖掘阶段发现的知识，经过评估，可能存在冗余或无关的知识，这时需要将其剔除，也有可能知识不满足用户的需求，需要重复上述挖掘过程重新进行挖掘。另外，由于数据挖掘最终要面临用户，因此，还需要对所挖掘的知识进行解释，以一种用户易于理解的方式供用户所使用。
数据挖掘按照其挖掘任务主要包括分类和预测、聚类分析、关联规则挖掘，回归发现和序列模式发现等技术。在选择某种数据挖掘技术之前，首先要将需要解决的问题转化成正确的数据挖掘任务，然后根据挖掘的任务来选择使用哪些数据挖掘技术。在电子商务活动中，主要使用下面的一些数据挖掘技术。
5.1分类
分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型或分类函数，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。分类的主要方法有基于决策树模型的数据分类，贝叶斯分类算法，ID3算法和基于BP神经网络算法等。
假定现在我们有一个描述顾客属性的数据库，包括他们的姓名、年龄、收入、职业等，我们可以按照他们是否购买某种商品（例如，计算机）来进行分类。如果现在有新的顾客添加到数据库中，我想将新计算机的销售信息通知顾客，若将促销材料分发给数据库中的每个新顾客，如此可能会导致耗费较多的精力和物力。而若我们只给那些可能购买新计算机的顾客分发材料，可以在较大的程度上节省成本。为此，可以构造和使用分类模型。分类方法的特点是通过对示例数据库中的数据进行分析，已经建立了一个分类模型，然后利用分类模型对数据库中的其它记录进行分类。
5.2聚类分析
聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。聚类分析的方法是数据挖掘领域最为常见的技术之一。常用的聚类分析方法有：分割聚类方法，层次聚类方法，基于密度的聚类方法和高维稀疏聚类算法等。聚类分析方法与分类方法的不同之处是聚类事先对数据集的分布没有任何的了解。因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样聚集的意义。很多情况下一次聚集你得到的分类对你的业务来说可能并不好，这时你需要删除或增加变量以影响分类的方式，经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果。聚类分析方法在电子商务中的使用也极其广泛。其中一个典型的应用是帮助市场分析人员从客户基本库中发现不同的客户群，并且用购买模式来刻画不同客户群的特征。通过对聚类的客户特征的提取，把客户群分成更细的市场，提供针对性的服务。
5.3关联规则挖掘
关联规则是描述数据库中数据项之间所存在关系的规则，即根据一个事物中的某些项的出现可导出另一些项在同一事物中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系，比如在一次购买活动中所买不同商品的相关性。在电子商务中，从大量商务事物记录中发现有趣的关联关系，可以帮助许多商务决策的制定。关联规则挖掘最初也是最典型的形式是购物篮分析。它通过发现顾客放入其购物篮中不同商品之间联系，分析顾客的购买习惯。例如，在同一次去超级市场，如果顾客购买牛奶，他也购买面包（包括购买什么类型的面包）的可能性有多大？这些信息可以帮助零售商有选择地经销和安排货架，引导销售。例如，将牛奶和面包尽可能放近一些，可以进一步刺激一次去商店同时购买这些商品。在电子商务中，由于Web服务器的日志文件记录了用户的访问记录，通过这些记录利用关联规则挖掘网上顾客购买产品的相关度，对某些品牌的喜好和忠诚，价格接受范围，以及包装要求等，挖掘的结果可以用来帮助管理者进行网站规划、确定商品的种类、价格和新产品的投入。
5.4序列模式分析
序列模式分析和关联规则挖掘相似，但侧重点在分析数据间的前后序列关系。它能发现数据库中形如在某一段时间内，顾客购买商品A，接着购买商品B，而后购买商品C，即序列A-B-C出现的频度较高的信息。序列模式分析的一个例子是“九个月以前购买奔腾PC的客户很可能在一个月内订购新的CPU芯片”。
6结束语
电子商务过程中的各种信息和数据是电子商务活动能够更好的进行的基础，通过选择合适的数据挖掘技术来挖掘电子商务中有价值的信息，从而使企业在激烈的市场竞争中做出正确的决策，保持有力的竞争优势。随着数据挖掘技术的不断发展，我们相信它在电子商务中的应用将促使其得到更快更高效的发展。
参考文献
[1]姚淼.《数据挖掘在电子商务中的应用》.高校图书情报论坛.Mar.2009.Vol.8 No.1
[2]赵雁.张黎明.吕安.赵彦慧.《电子商务中的数据挖掘技术》.中国电子学会第十届青年学术年会论文集.2004.9
[3]杨青杰.胡明霞.《数据挖掘技术在电子商务中的应用研究》.商场现代化.2008年第16期
五言绝句范文5
关键词：数据仓库，数据挖掘，电子政务
在电子政务信息建设中已经有了成功的电子政务业务处理和信息管理系统，卓有成效的过程控制指挥系统和办公自动化系统。但从电子政务全局的高层次和大范围的分析角度去审视，则感到数据分散，难以整合。因此，研究电子政务数据仓库和数据挖掘很有必要。
1.电子政务信息建设的数据仓库
电子政务数据仓库是电子政务信息架构的新焦点，它提供集成化的和历史化的电子政务业务数据；它集成种类不同的电子政务应用系统；电子政务数据仓库从事物发展和历史角度来组织和存储电子政务数据，以供信息化和分析处理之用。它是对现有电子政务信息系统深刻认识的结果，来自异地、异构的电子政务数据源或数据库的数据经过加工后在电子政务数据仓库中存储、提取和维护。传统的电子政务数据库主要面向业务处理，而电子政务数据仓库面向复杂数据分析、高层决策支持。电子政务数据仓库提供来自种类不同的电子政务应用系统的集成化和历史化的数据，为全局范围的电子政务战略决策和社会治安长期趋势分析提供有效的支持。免费论文参考网。目前，经过近20年的建设，全国电子政务信息系统建设已经积累了大量数据，对于电子政务工作起了意义深远的推动作用，电子政务工作已经初步进入了数字化、电子化、信息化，极大地提高了电子政务工作的效率。以土地管理为例，现在的管理方式是以前不能比拟的。但是，如何将这些数据用于全局范围的战略决策和长期趋势分析，则是需要进一步解决的问题。例如，土地问题，近年来始终与住房问题、物价问题和就业问题一起，成为全国人民非常关心的问题，其问题有表面的原因，也有深刻的历史原因和现实原因。如何花较少的代价，将此问题解决得圆满一些，建设电子政务数据仓库是一重要手段。免费论文参考网。
电子政务数据仓库是一种全新的分布式异构数据系统的集成方法：把各个信息源中与决策支持有关的数据，预先经过提取、转换、过滤，并与相应信息源中其它数据进行合并，按主题存放在一个中央数据库中，当用户需要查询时，可以直接访问中央数据库，不必访问其它数据源。
电子政务数据仓库包括3个基本的功能部分。数据获取：从电子政务一线数据源获取数据，数据被区分出来，进行拷贝或重新定义格式等处理后，准备载入电子政务数据仓库。数据存储和管理：负责电子政务数据仓库的内部维护和管理，包括数据存储的组织、数据的维护、数据的分发。信息访问：属于电子政务数据仓库的前端，面向用户------提取信息、分析数据集、实施决策。进行数据访问的工具主要是查询生成工具、多维分析工具和数据挖掘工具等。
电子政务数据仓库的特点：针对全局电子政务业务战略分析，非常详细的数据，第三范式数据结构，高层次和大范围的分析，详细的历史信息，存储和管理大量的数据，整个数据结构统一，索引较少。
因此，原来对分布式异构数据的复杂访问变成直接在该仓库上进行即席查询的简单操作：用户需要某些指定信息和快速查询，但不一定要最新信息，在这个环境中需要高性能和访问信息源中不能长期保存的信息。
电子政务数据仓库是一个比传统解决方法更为有效的集成技术，即对感兴趣的数据及其变化预先提取并按公共模式集成到一个中央数据库中，由于分布和异构问题被提前解决，用户可以在中央数据仓库上进行高效的查询或分析。
由于电子政务数据仓库的体系结构，必须照顾电子政务已有的信息系统的体系结构，以及相关的基础设施，因此，确定电子政务数据仓库的体系结构，必须兼顾用户需求的多变性、基础设施的复杂性、技术更新的步伐。数据仓库本身可以使用通用的或者特别要求的数据库管理系统来实现。尽管在图中表示的是一个单独的、中央化的数据仓库，实际上，为了达到理想的性能，分布式和并行性往往是必然的选择。
电子政务数据仓库技术中一些比较重要的问题是：数据仓库管理，数据源和数据仓库的演化，复制带来的不一致，过期数据处理等。电子政务数据仓库管理涉及电子政务数据仓库开发的各个阶段，与之相关的问题涉及电子政务数据仓库设计、数据装载、元数据管理等。数据源和数据仓库演化，则是研究电子政务数据仓库体系结构如何顺利处理信息源的变化问题，如模式变化、新信息源加入，旧信息源删除等。复制不一致，是指从各个信息源拷贝来的同一信息或者相关信息出现的不一致，一般用集成器对这些数据进行清理。对于电子政务数据仓库中的数据，可能会保存很多年，但是一般不会永远保留下去，这就要求研究比较可靠的技术以保证过期的数据，可以自动而有效地从电子政务数据仓库中被清除出去。
2.电子政务数据挖掘一般方法
电子政务部门在过去若干年的时间里都积累了海量的、以不同形式存贮的数据资料，例如户籍资料、土地资料和规划管理资料等。此外，电子政务工作所涉及到的数据类型是相当复杂的，例如：用地指数，其特征抽取相当复杂；土地配置规律特点，其数据联系是非平面的，也是非标准立体的。由于这些资料十分繁杂，要从中发现有价值的信息或者知识，达到为决策服务的目的，成为非常艰巨的任务。电子政务数据挖掘一般方法的提出，让用户有能力最终认识数据的真正价值，即蕴藏在数据中的信息和知识。
电子政务数据挖掘是按照既定的电子政务业务目标，对大量的数据进行探索、揭示隐藏其中的规律性并进一步将其模型化的先进、有效的方法。数据是按照电子政务数据仓库的概念重组过的，在电子政务数据仓库中的数据、信息才能最有效的支持电子政务数据挖掘。因此，首先从正在运行的电子政务计算机系统中完整地将数据取出；其次各个环节的数据要按一定的规则有机、准确地衔接起来，以极易取用的数据结构方式，全面地描述该业务目标。
电子政务数据挖掘就是从大量的、不完全的、模糊的、有噪声的、随机的数据中，提取隐含在其中的、事前不知道的、但是潜在有用的信息和知识的过程。电子政务数据挖掘技术是面向应用的，不仅面向特定数据库的简单检索和查询调用，而且要对这些数据进行微观和宏观的分析、统计、综合和推理，从中发现事件间的相互关系，对未来的活动进行预测。
3.基于电子政务数据仓库的数据挖掘
基于电子政务数据仓库的数据挖掘的方法，是以电子政务数据仓库为中心，各信息源由原始数据库，经过打包和集成到电子政务数据仓库；基于电子政务数据仓库的数据挖掘，是通过模型库和方法库的协助，对电子政务数据仓库进行数据挖掘，从而获得分析预测结果和决策支持的。
基于电子政务数据仓库的数据挖掘的特点：1、规模： 电子政务数据仓库中集成和存储着来自若干分布、异质的信息源的数据。免费论文参考网。这些信息源本身就可能是一个规模庞大的电子政务数据库，可以想象数据仓库会有比一般数据库系统更大的数据规模。如何从如此巨量的数据中有效的提取有用信息，需要各方面技术的进步。从当前发展来看，支持并行处理的分布式DBMS、具有大规模并行处理（MPP）能力的计算机、超大规模的存储机构等技术的发展和协同将使电子政务数据仓库走向实用。2、历史数据：传统的电子政务数据库系统为了获得最大的执行效率，往往存储尽可能少的数据量。因为，拥有的数据越多，数据组织、重构、浏览、索引和监控的难度越大。传统电子政务数据库系统在“时间”方向的长度很有限。比较而言，电子政务数据仓库的根本特征之一就是进行长时间的历史数据存储，这使得可以进行数据长期趋势的分析。电子政务数据仓库为长期决策行为提供了独一无二的支持，电子政务数据仓库中的数据在时间方向上具有大的纵深性。3、数据集成和综合性：从全局的角度看，数据仓库集成了电子政务内各部门的全面的、综合的数据。电子政务数据挖掘面对的是关系更加复杂的全局模式的知识发现，能更好地满足高层战略决策的要求。在电子政务数据仓库中，数据已经被充分收集起来了，进行了整理、合并，有些还进行了初步的分析处理。另外，电子政务数据仓库中对数据不同粒度的集成和综合，更有效地支持了多层次、多种知识的挖掘。4、查询支持 电子政务数据仓库面向决策支持，电子政务数据仓库的体系结构努力保证查询（Query）和分析的实时性。电子政务数据仓库设计成只读方式，用户可以直接访问电子政务数据仓库，挖掘过程可以做到实时交互，使决策者的思维保持连续，挖掘出更深入、更有价值的知识。
电子政务数据仓库和数据挖掘是将来电子政务智能化的基础，可以帮助用户得到他们想知道的信息，有些数据也许隐藏人们意想不到的信息，数据挖掘就是让用户发现这些隐藏信息的工具。电子政务数据仓库和数据挖掘研究和应用所面临的主要问题：挖掘的对象：更大型的数据库、更高的维数和属性之间的复杂关系；多种形式的输入数据；用户参与和领域知识的融合；证实（Validation）技术；知识的表达和解释机制；知识的更新和维护；多平台支持、与其他系统的集成。
近年来，电子政务利用信息技术的能力大幅度提高，大量数据库被用于土地管理和城市规划。为了利用这一巨大的信息资源，从中及时发现有用的知识，提高信息的价值，使数据真正成为电子政务的有力武器，为电子政务自身的业务决策和战略发展服务，电子政务数据仓库和数据挖掘是现在和将来的一个重要发展方向。
五言绝句范文6
关键词：电子商务 Web数据挖掘 应用
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2015）10（b）-0044-02
随着全球的经济化发展以及贸易自由化的发展等，电子商务，这个由信息技术、商务手段以及管理技术相结合的新的现代的商业化模式，正在以空前的生命力对部门经济、区域经济以及国民经济等的发展进行推动。电子商务作为全球的现代商业模式的同时，还是人们将商务活动变为网络化、数字化的一个途径之一。而且它的产生将我国企业传统的经营理念、管理方式以及支付手段等一一打破了，并且带来更新的更符合社会发展的经营理念、管理方式以及支付手段，为企业的发展带来了巨大的变革。但是电子商务的发展会使得公司内部的数据量迅速提升，企业想要将这些信息迅速的转化为有用的信息和知识也是比较困难的。所以，Web数据挖掘出现了，拥有强大功能的Web数据挖掘技术不仅能够帮助企业将这些大量的数据进行有效的分析，还能够为企业指导并且适当的调整营销策略，最终为客户提供动态的个性化的高效率的服务。
1 Web数据挖掘简述
1.1 概念
从字面上看，数据挖掘就是将有用的信息从各种大量的、不完整的数据中提取出来的过程，这些提取出来的信息的特点是隐含的、人们事先不知道的、潜在的、有用的。Web数据挖掘的技术将数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术知识融合在了一起，而Web挖掘则是指在Web上的应用，是指所提取的数据、信息和知识的来源是Web相关的资源。
1.2 类别
1.2.1 内容挖掘（Web Content Mining）
这个部分可以分为页面内容和搜索结果两个方面。前者是用Web数据挖掘技术从各个页面中所含有的数据、信息以及知识等进行挖掘。而后者则是指用某一个搜索引擎进行某内容的搜索，从搜索的结果中进行数据挖掘。比如通过百度收索引擎，搜索WPS文字的使用方式，通过搜索出的结果，将WPS的各种使用方式进行挖掘统计。在这个Web的内容挖掘中，最常见的方式是WebOQL以及Ahoy两个。
1.2.2 结构挖掘（Web Steucture Mining）
这一个类别中又可以分为超链接挖掘、内容挖掘以及URL挖掘3部分。在整个Web的空间里，除了Web的页面内容外，其有用的知识、信息以及数据等还包含在页面的结构中。Web的结构挖掘就是将潜在的连接结构的模式进行挖掘，这是对页面的超链接关系、文档的内部结构以及URL中的目录途径结构等进行挖掘的。利用文档之间的连接信息来查早相关的Web页面的方式就是Page2Rank方法。
1.2.3 使用挖掘（Web Usage Mining）
这一个类别中可以分为访问模式挖掘和个性化服务模式挖掘两个板块。它是从电脑的访问记录中抽取出感兴趣的模式的。访问日记在每一个www的网页服务器中都有保存，并且记录了关于用户的访问和交互的信息。通过对这些数据的挖掘和分析，能够使用户的行为等被充分理解，进而改善和提高站点的结构等，或者说是为用户提供个性化的服务。
2 电子商务中Web数据挖掘的应用
2.1 过程
Web数据挖掘的过程由3个部分组成，分别是数据准备、挖掘操作和结果表达及解释。其操作的具体内容如下所述。
2.1.1 数据准备
这个阶段可以通过3个步骤来完成，数据集成、数据选择和数据预处理。通过这3个部分将Web数据挖掘的数据全面的准备好。数据集成是指将多个文件或者是多个数据库的运行环境中的数据进行合并处理，就像是将许多文件压缩成一个压缩包一样，将同样的内容剔除后，留下有用的信息即可，数据的集成阶段可以将语义模糊的数据问题进行解决，而且还能解决数据遗漏等问题。数据选择是指将集成的数据有目的的进行分类，从中分辨出需要分析的数据，将需要处理的范围缩小，从而提高数据挖掘的质量。预处理的意思就和信息预估是一样的，都是为了日后出现的问题进行以前防御的作用。
2.1.2数据挖掘
这个阶段是实际操作的阶段，主要从4个方面着手：（1）决定如何生产假设；（2）选择合适的工具等；（3）对知识进行发掘的操作；（4）将发现的知识进行证实。这个阶段是将数据准备中的所有数据，进行分析提炼和挖掘，将其有用的、所需要的知识、内容以及数据等进行发掘，最后再进行证实，挖掘出的知识是否属实等。
2.1.3 结果表述及解释
这个阶段主要是针对用户的，是根据最后对这部分知识有需求的用户的决策目的，对提取的信息进行分析，将信息进行区别划分出来，提取出最有价值的信息，并且还要通过决策的支持工具提交给决策者。因此，这个阶段并不是将数据挖掘的结果表现出来即可的阶段，它还要对信息进行过滤等处理，如果说提取的信息不能够满足决策者的要求，则需要重复上述的过程，直到满足决策者的需求为止。
2.2 方法
2.2.1 路径分析
这个方法可以使用在Web的结构挖掘中，因为这个方式是可以用于判定在一个Web的站点中最频繁访问的路径的。除此之外，还有其它的一些有关的路径信息也可以通过路径分析得到，而且通过路径分析，还能够改进网页以及网站结构的设计。
2.2.2 关联规则的发现
事物之间的意义的联系以及其规则的发现就是关联规则的目的。对Web的数据挖掘中，要将关联模型进行构建，才能够更好的将站点进行组织，并且将用户过滤信息的负担降低。不仅如此，还可以根据其挖掘到的关联的规则对电子商务的站点的结构进行改进，将有关联的商品放在一起，就比如淘宝中用户搜索钱包时，其相关联的物品有钥匙包、子母包等也会出现在页面中，供用户的选择。
2.2.3 序列模式的发现
分析数据之间的前因后果的关系以及他们在时间有序的事物的集中问题，就是序列模型分析的侧重点。而其模式就是将“一些项跟随另一些项”找到的内部事务模式。而且序列模式的发现不仅能够为客户提供个性化的服务，还能够帮助电子商务的组织者对客户的访问模式等进行预测，从而做到更好的个性化服务。
2.2.4 分类规则
数据分类是将具有某些属性的、类似的数据进行区别划分的。而且数据分类的方式有很多种，比如决策树的分类方法。这个方式是最典型的分类方式，它是根据实际的数据进行决策树的构造的，而且他还是一种具有指导作用的学习方法。在得到分类之后，就可以针对用户的某一个特点或者某一类客户的特点进行商务活动的开展了，就能够更有效的提供个性化的服务。
2.2.5 聚类分析
这一方法的目的是根据一定的规则，将记录集合进行合理地科学的划分，并且要采用不同的描述方式对不同的类别进行描述。而且电子商务可以通过聚类分析的方法将浏览过相似信息的客户进行统计，让管理者能够更好的了解到河湖，并且能够及时的提供合理的更具有个性化的服务。
2.3 应用
2.3.1企业资源计划
Web数据挖掘在企业资源计划中应用，可以帮助企业降低其运营的成本，还能够提高企业的竞争力。企业的根本目的就是为了更高的经济效益，而经济效益不仅能够通过更好的贸易等方式来获取，通过对成本的节约也能够有效的提高企业的经济效益。所以，企业可以通过Web数据挖掘技术将企业的资源信息实时的、全面的、准确的掌握起来，并且对历史的财务数据、库存数据等信息进行分析，还能够发现企业资源的消耗的主要部分，以及企业主要活动的投入产出比例等，从而为企业的资源进行优化配置时提供了决策的依据，能够更有效的帮助企业降低其成本。
2.3.2客户关系管理
上述中提到过，Web数据挖掘能够将用户经常浏览的网页以及查阅的信息和交互的信息等进行挖掘统计，所以，Web数据挖掘在客户关系管理中的应用可以帮助企业挽留老顾客，同时挖掘潜在的新客户。现在我国提倡的是“以人为本”的服务理念，所以，对企业而言分析客户的心理和需求，了解客户的信息等都已经成为了一个重要的研究课题。客户关系管理是指通过现代信息技术，将客户的信息充分的利用起来，挖掘出有用的商业知识，并将其用于企业的产品开发、市场营销等方面，从而提高企业的竞争力。而Web数据挖掘可以帮助企业更有效的从电子商务中获得客户的信息等。
2.3.3 产品数据管理
这个主要是用于分析产品的质量的影响因素的，通过对其参数、结构等信息的挖掘，建立起控制产品质量的模型，全面的提高产品生产和制造的质量。
2.3.4 商业信用评估
在当下的社会中，低劣的信用状况已经成为了影响商业秩序的最突出的原因之一了，并且已经引起了全球人民的广泛关注。各种网络诈骗、企业财务造假等现象日益严重，信用危机已经成为了电子商务发展的最大障碍。因此，利用Web数据挖掘技术对企业的经营进行跟踪等，实施网上全程的监控，保证其电子商务的安全。
3 结语
综上所述，电子商务虽然是我国的现代的商业模式，但是其存在的问题还是有许多的，通过Web数据挖掘的技术能够将其现存的问题良好的控制和解决掉，所以，如何能够使Web数据挖掘技术更好的应用在我国的电子商务中，还值得人们继续研究。
参考文献
[1] 黄玲.在电子商务中应用Web数据挖掘的研究[D].湖南大学，2014.
