基于文本挖掘的乙型肝炎相关文献知识图谱分析-论文
《文献检索》检索报告要求及范例
《文献检索》检索报告 1、检索目的：通过检索检索，加深对课堂所学检索知识和检索方法的巩固，对 我馆订购的重要中外文数据库有形象而直观的认识，并熟练掌握有关中外文数据库的检索方法，通过检索掌握各种搜索语法的使用，提高针对专业课题进行检索的实际操作能力，特别是计算机信息检索的能力。 2、检索容： 结合自己所学专业自选题目（课题不许重复），注意选题不要太大，一般应包含两个以上的关键词，并列出此选题的中英文题名。按照自选课题，进行文献检索，要求使用不同的检索方法和手段，给出检索结果页面截图，并列出检索结果条数和结果举例（5个为宜）。 4、检索说明及要求 1)本报告中的题录格式书写参照参考文献格式（见下页）。 2)检出篇（条）数指按检索词或检索式实际检出的篇（条）数，而非经人 工筛选的切题篇数。 3)检索步骤描述包括检索词、字段限定、检索途径（简单或高级检索等） 及因检索结果不理想而调整检索策略的过程。 4)在检索结果不理想时，如检出篇数为零时可进行检索词调整，在报告中 应对检索策略作说明。 5)“检索报告”为本课程考核形式，课程结束时统一打印上交。如两份检 索报告相同，两份均记为零分。 6)“检索报告”格式，封面如下下页所示，A4纸打印，正文部分中文宋体、 西文和数字Times New Roman，小四号，1.5倍行距。 7)检索报告在10-15页，打印成册上交。 .. . ..
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例：[21] 王明亮．中国学术期刊标准化数据库系统工程的［EB/OL］．https://www.sodocs.net/doc/b210282649.html,/pub/wml.txt/9808 10-2.html,1998-08-16/1998-10-04． 《文献检索》课程 检索报告 题目 ____________________ 姓名 专业 学号 .. . ..
文献检索与科技论文写作期末训练题
宁波工程学院 《文献检索与科技论文写作》课程 检索题 检索题目大空隙沥青混合料 中文：_____大空隙沥青混合料_______________________ 英文：__asphalt mix for open-graded friction course_____________ 姓名：_______章茂廷___ 学号：___________ 学院：____建工____ 专业：__土木工程_____________ 2014年12 月25 日 一、课题分析： 1) 学科领域：_土木工程_____________ 中图分类号：______________TU5 2) 研究内容（包括要解决的关键性问题）： 名词解释 性能，用途 3) 中英文关键词（注意同义词、上位词及下位词等）：（A1、A2、A3…，B1、B2….，C1…..）asphalt mix for open-graded friction course 大空隙沥青混合料 4) 中英文逻辑检索表达式：如：（A1 OR A2 OR A3）AND（B1 OR B2）AND C1 (注：A1、A2、A3同义关键词，B1、B2同义关键词，C1 ) 混凝土，高性能，大空隙，沥青 二、选择数据库并检索；记录、整理检索结果 1）数据库选择：
2 a)、知网全文数据库，检索结果 10篇 检索过程：初级检索：检索词篇名（检索字段：篇名/关键词/摘要），检得11 篇；二次检索：检索词关键词（检索字段：），检得 7 篇；二次检索：检索词摘要（），检得 7 篇。 b)、万方全文数据库，检索结果 143 篇 检索过程：初级检索：检索词学术论文 （文献类型：期刊/学位/会议/ ），检得 140篇；二次检索：检索词篇名（篇名/ ），检得 11 篇；二次检索：检索词（篇名/ ），检得篇。 3）文献分析： a)、在所检索文献中，下列文献为综述性文献： （1）、题名：大空隙沥青混合料的耐久性研究 作者：黄学文 刊物名：中外公路 摘要：通过设计3种不同级配的大空隙沥青混合料,对其进行不同程度的老化处理,然后再进行肯塔堡飞散试验、浸水肯塔堡飞散试验和冻融循环劈裂试验,采用飞散损失、浸水飞散损失和冻融劈裂强度比等指标表征大空隙沥青混合料的耐久性,研究级配、浸水和老化对大空隙沥青混合料的耐久性的影响。结果表明:级配、水和老化都会对大空隙沥青混合料的耐久性产生影响,增大9.5mm的通过率可提高大空隙沥青混合料的耐久性,老化和浸水却会降低其耐久性。更多还原 出自数据库：知网 b)、在所检文献中，下列文献为相关度较高的文献： （1）、题名：大空隙沥青混合料配合比设计研究 作者：刘红瑛 刊物名：石油沥青
应用统计学论文
应用统计学课程论文 经过这学期短暂的学习应用统计学，我对这门学科也有了一定认识。应用统计学是一门运用统计学的原理和方法，研究各个领域有关数据收集、整理、分析的科学是经济、管理类专业的一门重要专业基础课程。掌握统计学的基本理论和方法，具有较好的科学素养，能熟练地运用计算机分析数据，能从事统计调查、统计信息管理、数量分析、市场研究、质量控制等工作。在当前的社会发展中，是市场经济和信息经济的时代，社会各个方面的发展都需要对信息进行收集、分析和整理，所以学好应用统计对不久即将走向社会的我们是只有好处，没有坏处的。 绪论 一、应用统计学的发展： 从统计学的发展过程来看，可以把统计学大致分为古典统计学、近代统计学和现代统计学三个时期。 第一、古典统计学时期： 古典统计学时期是指17世纪初至18世纪末，这是统计学的创立时期,亦称古典统计学时期。在这时期出现了政治算术学派和德国的国势学派两个统计学派. 1、国势学派 国势学派又称记述学派，产生于17世纪的德国。由于该学派主要以文字记述国家的显著事项，故称记述学派。 2、政治算术学派 政治算术学派产生于19世纪中叶的英国,其创始人是威廉和约翰.“算术”是指统计方法。主要利用实际资料，运用数字、重量和尺度等统计方法对实际情况作了系统的数量对比分析，从而为统计学的形成和发展奠定了方法论基础。 第二、近代统计学时期： 近代统计学是指18世纪末到19世纪末这一百年的统计学，它是古典统计学的继续和发展，是古典统计学向现代统计学过渡的统计学。近代统计学的发端，不能不提到著名的统计学家阿道夫·凯特勒的卓越员献。他既继承了国势学和政治算术的传统，把统计学从作为管理国家行政的“政治医学”，扩展到作为研究社会内在矛盾及其规律性数量表现的科学认识方法，又积极地把古典概率引人统计学，以研究社会经济现象偶然变化中的规律性表现。 1、数理统计学派 指概率论引进统计学形成数理统计学,以概率作为理论基础,抽象掉统 计学的社会经济现象内涵,变成了抽象的数学分析和推断技术. 2、社会统计学派 指研究社会现象变动的原因和规律性的实质性科学。社会统计学在这里也称为社会经济统计学,包括政治统计.经济统计.人口统计.犯罪统计等多方面内容. 第三、现代统计学时期：
数据挖掘试题与答案
一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。
文献检索报告 范例
《教育科学研究方法》文献检索报告 院（系）：音乐学院 专业：音乐学 姓名：伊力帕尔.斯干旦 学号：20142301141006 新疆师范大学 2015年05月24日
一、检索课题名称：（中、英文） 中国声乐的历史发展及教育影响 The historical development and educational impact of the Chinese vocal 二、课题分析 1、简述该课题的意义、研究的历史、现状、趋势。 随着我国国力日益增强，中国文化对世界的影响也越来越大。以中国的声乐艺术而言，近些年来，我们的艺术团体和个人，以我们民族精彩的声乐艺术，昂首挺胸地跨入国际最高级别的艺术中心或剧场：维也纳金色大厅宋祖英独唱音乐会、吴碧霞亚洲巡回独唱音乐会、《和谐之声》谭晶维也纳金色大厅独唱音乐会……，向世界各国展示我们古老悠久的文化；大众化的“中华情”栏目、“同一首歌”栏目、“梨园春”栏目（带着我国多种戏曲名角新秀，赴南美洲巡回演出）等纷纷走出国门；在各类国际声乐比赛上，也经常能看到我国的青年声乐才俊摘金夺银的好消息，还有一些歌唱家成为外国专业剧团的主角或职业演员。这些都表明了我国现代声乐艺术取得了长足的发展。但我们不能因此盲目乐观，审视我国的声乐现状，还存在许多问题和一些认识上的误区，因为严格意义上的我国现代声乐艺术教育教学体系的建立还不足百年，只有清醒地认识到我们的问题所在，才能促进我国声乐艺术的发展。 我国现代专业声乐艺术教育教学体系从上世纪20年代创立，历经近百年的发展和几代声乐家、教育家的努力，已基本形成了体系。但是我国声乐艺术教育教学人才培养的标准与方向发展得很不均衡，或者说多数院校的声乐教育者还不明确应当培养什么样的声乐人才，还没有建立一套科学的声乐艺术教育教学体系。如一些专业音乐院校研究学习西方古典音乐的师生，以能否在国际上拿奖为第一目标，以唱外国声乐作品而自傲，而对如何唱好中国声乐作品研究较少；学习民族声乐的师生，民族自信心不够足，视野不够宽，常有低人一等的感觉。非音乐院校中声乐专业学生选习西方声乐艺术的，由于种种原因，只能蜻蜓点水唱些皮毛；选学民族声乐的学生，多以当红歌星为榜样，也只能囫囵吞枣，唱个大概，深度精度都不够。现代流行歌唱艺术，还未形成完整的教育体系，处于说不清和摸索的状态。传统的戏曲、民歌教育教学在现代社会发展条件下，如何继承、发展、创新，特别是如何培养年轻一代热爱民族声乐艺术，学习演唱民族声乐艺术，也存在着不足。虽然这几年相当部分的年轻人对我国传统的民族声乐艺术已开始有了喜爱的苗头，但还有教育体系的问题，也有宣传导向的问题。如果自己民族的下一代都不喜爱自己民族声乐艺术的传统，走向世界肯定是空话。
数据挖掘论文
数据挖掘课程论文 ——————数据挖掘技术及其应用的实现 数据挖掘技术及其应用的实现 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分
统计分析论文
实验名称： 用SPSS软件寻找国民总收入与最终消费之间的关系 实验内容： 数据如下表所示 最终消费 年份国民总收 入 1990 18718.32 12090.5 1991 21826.2 14091.9 1992 26937.28 17203.3 1993 35260.02 21899.9 1994 48108.46 29242.2 1995 59810.53 36748.2 1996 70142.49 43919.5 1997 78060.83 48140.6 1998 83024.28 51588.2 1999 88479.15 55636.9 2000 98000.45 61516 2001 108068.2 66878.3 2002 119095.7 71691.2 2003 135174 77449.5 2004 159586.7 87032.9 2005 184088.6 97822.7 2006 213131.7 110595.3 2007 251483.2 128444.6 资料来源：中国统计年鉴 实验过程： （一）国民总收入与最终消费之间的关系及模型（1）用散点图进行直观分析
国民总收入与最终消费的散点图 （2）皮尔森相关性检验 首先进行正态性检验，结果如下表所示 独立样本t检验 One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test 国民总收入最终消费N 18 18 Normal Parameters a Mean 9.9944E4 5.733E4 Std. Deviation 6.70326E4 3.3808E4 Most Extreme Differences Absolute .123 .090 Positive .123 .076 Negative -.113 -.090 Kolmogorov-Smirnov Z .524 .384 Asymp. Sig. (2-tailed) .947 .999 a. Test distribution is Normal. P值都大于0.05，满足正态分布。
数据挖掘复习章节知识点整理
数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程： 1.学习应用域 2.目标数据创建集 3.数据清洗和预处理 4.数据规约和转换 5.选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类） 6.选择挖掘算法 7.找寻兴趣度模式 8.模式评估和知识展示 9.使用挖掘的知识 概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总； （2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较； （3）数据特征化和比较来得到。 关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。 预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。
文献检索课程论文范文1
“案例教学”在现代文献检索课中的应用 Abstract:a literature search was the students must master a skill,along with the development of communication and computer technology,the teaching of literature retrieval course facing many new challenges.This article mainly discusses"case teaching"in the course of information retrieval in the specific application. 摘要：文献检索是大学生们必须掌握的一项技能，随着通讯和计算机技术的发展，文献检索课的教学面临着许多新的挑战。文章主要探讨了“案例教学”在文献检索课程中的具体运用。 关键词：案例教学文献检索教学改革 文献检索课是一门以介绍各种文献信息资源的查找方法和技巧为主要内容的课程，要求学生掌握获取信息文献、解决问题的能力，为学习、科研、社会生活中的现实问题服务。随着人类社会进入信息时代，新的信息技术、网络信息资源、电子出版物的大量涌现，对读者自如地检索和利用各种(载体)文献信息的能力提出了很高的要求，因此，积极探索文献检索课教学新方法，培养和提高学生的检索信息、获取文献的能力，具有现实意义。 1 教学改革的意义 以往的文献检索教学方式，主要采取逐个讲解文献数据库,向学生灌输具体的检索方法及检索技巧。相对来说这是一种比较枯燥的学习方法，学生的学习热情不高，缺乏信息意识和学习兴趣。随着通讯技术和数据库技术的不断发展，专业文献数据库越来越多，已经无法也没有必要像以前那样对数据库进行逐个逐个地讲解［1］；另外，信息爆炸和信息饥饿之间的矛盾要求学生具有更高的信息筛选能力。所以，现代文献检索的教学目的，就是要培养学生综合利用信息的能力以及掌握一定的信息筛选和分析能力，使学生成为一个具有信息素质的人，能有效地查寻、评价和利用信息，并具备终生学习的能力。 据此，现有的教学方式必须进行改革，目的就是为了把枯燥的教学内容用更加生动的形式表现出来，激发学生学习的积极性、主动性、开放性和创造性，从而最终提高学生文献检索和利用的能力。笔者结合对本校商学院学生的文献检索教学工作，不
知识发现与数据挖掘
知识发现与数据挖掘 https://www.sodocs.net/doc/b210282649.html, 2007-6-12 宋利 【摘要】本文介绍了知识发现及其数据挖掘的发展历史，数据挖掘常用技术及应用。 【关键词】知识发现，数据挖掘 １、引言 随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。进入九十年代，伴随着因特网（Internet）的出现和发展，以及随之而来的企业内部网（Intranet）和企业外部网（Extranet）以及虚拟私有网（VPNVirtualPrivatenetwork）的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。这样，展现在人们面前的已不是局限于本部门，本单位和本行业的庞大数据库，而是浩瀚无垠的信息海洋,数据洪水正向人们滚滚涌来。当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识，人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。据估计，一个大型企业数据库中数据，只有百分之七得到很好应用。这样，相对于“数据过剩”和“信息爆炸”,人们又感到“信息贫乏”（Informationpoor）和数据关在牢笼中”(datainjail)，奈斯伯特(JohnNaisbett)惊呼“Wearedrowningininformation，butstarvingforknowledge”（人类正被数据淹没，却饥渴于知识）。 面临浩渺无际的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精、去伪存真的技术。从数据库中发现知识(KDD)及其核心技术——数据采掘(DM)便应运而生了。 ２、知识发现过程 知识发现（KDD）是从数据中发现有用知识的整个过程；数据开采（DM）是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。1996年，Fayyad、PiatetskyShapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。 KDD过程是多个步骤相互连接、反复进行人机交互的过程。具体包括： ①学习某个应用领域：包括应用中的预先知识和目标。
《数据挖掘》试题与标准答案
一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 ２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。
文献检索与论文写作 (2)
文献检索对学术论文写作的帮助 摘要：古今中外, 凡学术研究之集大成者, 一般都非常重视搜求和利用文献资料。通过六个星期的研究生信息检索课的学习，我学到了很多有用的知识。掌握了很多种检索文献的方法，怎么搜集文献，知道了我们学校购买的14个数据库的主要特色和使用方法，知道怎么合理的利用学校购买的14个数据库，知道怎么最快、最准确的找到自己所需要的文章。还了解了通过各种途径获取自己想要的文章。怎么规范的撰写学术性论文，对我将来撰写发表学术论文、文献综述和研究生学位论文都有很大的帮助。 一、文献检索的作用 英国伟大的科学家牛顿说过: “如果说我比别人看得略为远些,那是因我站在巨人们的肩膀上的缘故。”牛顿所谓的“站在巨人肩膀上”,意思就是指充分地占有和利用文献资料, 从前人研究的终点中找出自己研究的起点,从而在学术研究工作中取得突破性的成就。牛顿的言论充分说明了资料搜集工作在学术研究中的重要作用。搜集文献资料的方法很多, 其中文献信息检索是最主要的方法, 它同时也是扩大资料来源的重要途径。文献信息检索对学术研究的功能主要体现在以下几方面: 第一、文献信息检索有助于学术研究新手的成长。一般说来, 学术研究新手(如研究生) 需要具备三方面的基础,即历史、方法和视野, 而这些都是要“站在巨人的肩膀上”才可以获得的。一个人在开始从事学术研究时, 首先要了解学术史和学科领域的历史, 知道在这个领域前人做过什么,自己应该研究什么。同时, 他们也可从文献信息检索实践中,了解前贤所使用的研究方法, 这样自己在从事学术研究时, 才会有宽阔而创新的视野。 第二、文献信息检索可避免重复研究与重复报道。在现代通信条件和网络环境下,学术界存在的问题一般已为大多数研究者所共知, 因而类似课题的探索会有相当多的学者同时在进行。谁能最先取得研究成果或发表研究论文, 谁就是成功者；谁迟来一步, 就会成为无效劳动的落伍者。学术论文的写作同科研选题、立项一样, 必须通过文献信息检索(即查新、预查新)来掌握国内外同类研究的动态、进展。通过文献信息检索,可获得大量同类研究的相关报道, 并从中吸收有益的启示或参考数据, 从而有助于缩短科研周期,或得到更多、更有价值的论证依据(这种根据, 不仅表现在作为研究成果的学术论文的引文里, 而且也表现在学术论文的注释和参考文献中)。
大数据及数据挖掘方法
山东科技大学本科毕业设计（论文） 题目大数据及数据挖掘方法 学院名称数学与系统科学学院专业班级统计学10 学生姓名周广军 学号201001051633 指导教师高井贵 二0一四年六月
大数据及数据挖掘方法 摘要 随着计算机技术的革新，互联网新媒体的快速发展，人们的生活已经进入高速信息时代。我们每天的生活都要产生大量数据，因此我们获取数据的速度和规模不断增长，大量数据不断的被存入存储介质中形成海量数据。海量数据的存储、应用及挖掘已成为人们研究的重要命题。 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或者其他信息库中大量的不完全的有噪声的模糊的随机的数据中提取隐含在其中的人们事先未知、但潜在有用的信息和知识过程。表现形式为：规则、概念、规律及模式等。数据挖掘是一门广义的交叉学科，从一个新的角度把数据库技术、人工智能、统计学等领域结合起来，从更深层次发掘存在于数据内部新颖、有效、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式。在数据挖掘中，数据分为训练数据、测试数据、和应用数据。数据挖掘的关键是在训练数据中发现事实，以测试数据作为检验和修正理论的依据，把知识应用到数据中去。 本文首先说明了大数据的概念及兴起与发展历程，然后介绍各种主流的数据分析挖掘方法。 关键词：大数据数据挖掘数据分析方法
Abstract With the development of computer technology, the rapid development of Internet and new media, people's life has entered the information era. Our everyday life is to have a large amount of data, so we get the growing data speed and scale, a large amount of data have been stored in the form of mass data storage medium.The storage, application and mining massive data has become an important proposition that people study. Data mining is stored in the database from the data warehouse, or other information in the library a lot of incomplete, noise fuzzy random data in which the extraction of implicit previously unknown, but potentially useful information and knowledge process. Manifestation: the rules, concepts, rules and patterns. Data mining is a crossed subject, database technology, artificial intelligence, statistics and other fields together to from a new point of view, from a more deep excavation in data within a novel, effective, with potentially useful and ultimately understandable patterns. In data mining, data is divided into training data, test data, and the application of data. The key to data mining is fact finding in the training data, the test data as test and modify the theory basis, the application of knowledge to the data. This paper firstly illustrates the concept and the rise and development of large data, and then introduce various mainstream data mining method. Keywords: large data data mining method of data analysis
统计学毕业论文参考课题.doc
郑重声明： 以下课题均属个人网上整理而得，仅做参考，如有雷同，纯属巧合，本人不承担任何因个人因素引起的刑事民事责任。 统计学专业毕业论文题目选题 1 区域服务业饱和度与溢出度研究 2 微区位人流量测算技术研究 3 基于购买力平价下的富裕度测算方法 4 部门劳动生产率与劳动报酬率关联性分析 5 文化创意产业增加值测算技术研究 6 区域质量指数的计算技术研究 7 社会发展水平综合评价技术及应用研究 8 微区位富裕度的测量技术及其应用 9 柳州主导产业同构性与差异性研究 10 区域旅游产业经济贡献统计技术研究 11 富裕度测算方法及其应用研究 12 劳动生产率与劳动报酬率关联的存在性研究 13 非统一收银商场交易量与经济总量调查技术研究 14 综合评价权数确定的坎蒂雷方法实证研究 15 高校学生评教指标体系的构建与分析 16 农村居民生活质量评价指标体系的构建 17 柳州市城乡收入分配差距的统计分析 18 柳州市城乡居民消费结构比较分析 19 柳州城镇居民消费结构变动分析 20 城乡统筹的评价指标体系与实证分析 21 西部地区农村居民生活消费需求变动分析 22 柳州市农民消费结构的灰色关联分析及其趋势预测 23 消费质量的统计测度研究 24 西部地区城镇居民内部收入差距分析 25 西部地区农村居民内部收入差距分析 26 城乡统筹评价指标体系设计及应用 27 西部地区教育差距的聚类分析 28 从统计调查看科大学分制推行的经验及其不足 29 我国居民消费价格指数编制存在的问题探讨及其改革 30 柳州城乡收入差距预测 31 我国收入统计存在的问题及其改革 32 从城乡收入差距看城乡统筹试验区的效果—以柳州为例 33 柳州市商品住宅价格与土地价格互动性研究 34 房地产市场发展现状及对策研究 35 房地产市场供求与房价关系的实证研究 36 房地产周期与宏观经济周期关系研究 37 中国房地产周期波动区域比较
文献检索作业范例
文献检索作业送给需要的人，绝对原创 【特别是化学类专业】 新型纤维素溶剂的设计开发/溶解机制 学生姓名：…….（…………专业） 班级：………..学号：………… 完成时间：2010年11月08日 目录 1．课题分析 (3)
2．检索策略 (3) 2.1 选择检索工具 (3) 2.2 选择检索词 (4) 2.3 拟定检索式 (4) 3．检索步骤及检索结果 (4) 3.1 谷歌搜索引擎 (4) 3.2 超星电子图书 (5) 3.3 中国期刊全文数据库（CNKI） (6) 3.4 中文科技期刊数据库（VIP） (9) 3.5 万方数字化期刊全文数据库 (11) 3.6 国家知识产权局专利数据库 (12) 4．检索效果评价 (13) 5．文献综述 (15) 1.课题分析 我国正处在溶剂法纤维素纤维工程化研究的关键时刻，但尚存在很多问题。例如：国家虽然已经把溶剂法纤维素纤维列入了纺织业的重点发展方向，但其重大意义还
没有得到普遍认同；要完成这样重大的攻关项目需要多个机构和企业的共同努力，但目前国内在这一领域严重缺乏合作机制，虽然涉足此项工作的单位不下20个，但多数属于重复劳动，很少触及到工程化放大的研究，尤其缺乏对大型关键设备的设计和制造技术的研究，尚未形成成套的具有自主知识产权的生产工艺技术。此项工程投资大，风险高，目前真正从事工程化研究的单位得不到有效的政策支持，仅仅依靠企业自身的力量将影响产业化的进程。 一种新工艺的发展总是伴随着落后工艺的淘汰，目前溶剂法纤维素纤维还没有得到业内的广泛认同，有观点认为粘胶纤维路线只要利用最新的技术就能处理好废气和污水，因此还一直会有自己的发展空间，Lyocell纤维不可能替代常规的粘胶纤维。这种观点在粘胶纤维生产厂中仍有很大的影响，但在长远规划上阻碍了新技术的发展。事实上，无论是粘胶纤维生产的整体技术还是废气处理的技术都出白发达国家，且粘胶纤维产量骤降的也恰恰是这些国家，其中的规律和道理一目了然。废气和污水处理技术是无奈之举，它不能从根本上解决环境污染的问题。新技术的开发过程一定会存在这样那样的问题和不足，但我们应该在发展方向上达成共识，绿色环保的加工工艺一定会替代传统的污染工艺。 中国工业快速发展的经验表明，先进的技术用金钱是买不来的，即便买到了也会因为昂贵的代价而无法运作，尤其是当该项技术尚处于个别公司垄断的时候。我国对于溶剂法纤维素纤维生产工艺的研究和开发已有多年历史，无论是在基础研究和工程放大上都取得了一定的进展，为实现产业化奠定了较好的基础。因此，呼吁有关部门从国家层面上，集中资金和人力开展全方位的合作，联合攻关，高度重视工程化的研究，大力建立关键装备的生产基地，以成功开发具有我国特色的溶剂法纤维素纤维的生产技术。 2. 检索策略 2.1 选择检索工具
数据挖掘总结
1.【p26 1.3】 假设你是BigUniversity的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态（例如本科生或研究生）所修课程以及他们的GPA（平均积分点）。描述你要选取的结构。该结构的每个成分的作用是什么。 答：该数据挖掘结构应该包括以下几个主要成分： （1）一个数据库、数据仓库或其它信息库，它由一系列包含学生和课程信息的数据库、数据仓库、电子表格、或其它信息库组成。 （2）一个数据库或数据仓库服务器，它根据用户的数据挖掘请求获取相关的数据。 （3）一个知识库，它包含领域知识，用于指导搜索或评估结果模式的兴趣度。例如，知识库可能包含概念层次结构和元数据（例如，描述来自多个异构数据源的数据）。 （4）一个数据挖掘引擎，它由一系列负责分类、关联、聚类分析、演变和偏差分析的功能模块组成。 （5）一个模式评估模块，它与数据挖掘模块串联工作，采用兴趣度的方法，将搜索重心投注在兴趣模式上。 （6）一个图形用户界面，它为用户提供对数据挖掘系统的交互式途径。 2.【p63 2.4】 中列数是最大值和最小值的平均数。 五数概括就是中位数、四分位数Q1和Q3、最小值和最大值 箱线图（盒图）在p35 分位数图是一种观察单变量数据分布的简单有效方法，他显示给定属性的所有数据（允许用户评估总的情况和不寻常的出现）。其次它绘出了分位数信息 3.【p63 2.5】 问：以计数、标准差和中位数为例说明分布的或代数的度量有利于有效的增量计算，而整体度量不行。 答：计数：当前的计数count可以作为一个值来保存，当有x个新值加进来时，可以很容易地更新count值为（count+x）。这就是分布式度量，可以很容易地进行增量计算。 标准差：如果我们之前存储了已有数据平方的和sum和它们的计数count，就可以很容易地利用公式得到新的标准差，只需要计算新加入数据平方的和并将其加入sum中，同时更新count值，随后将它们插入计
统计学专业论文选题参考汇总范文
统计学专业论文选题 1、区域社会保障水平统计评价 2、区域金融发展对区域经济增长的影响 3、辅助信息对分层抽样成本与精度改善效果分析 4、二重抽样对提高辅助信息质量分析 5、企业统计质量控制方法应用 6、因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用 7、我国价格波动传导机制的研究 8、我国能源消费结构统计分析 9、基于因子分析法的福建省城乡统筹发展评价 10、福建省区域科技自主创新能力的评价与分析 11、福建省（厦门市，漳州市）果蔬/光电/产业集群发展研究 12、福建省高技术产业对经济增长贡献的测算 13、我国（福建省）茶叶出口贸易的发展特征及趋势分析 14、住宅价格波动与居民消费支出增长的实证分析 15、城乡居民消费与经济增长波动相关性的差异分析 16、中国对外直接投资与产业结构升级关系的实证研究 17、商业银行信用风险识别的模型构建与政策建议 18、福建省（漳州市）旅游产业集群模式与发展研究 19、旅游产业集群与经济发展研究——以漳州旅游产业为例 20、福建省产业结构的评价及其与经济增长的关系研究 21、福建省科技创新投入与产出的实证分析 22、人民币汇率变动对FDI的影响分析 23、福建省经济增长中高新技术产业贡献的计量分析 24、中国城市化水平时间序列模型分析 25、对统计调查质量特征的探讨 26、利率变动对我国经济主体的行为影响与政策选择 27、**区域金融结构对产业集聚的影响研究——基于面板数据的实证分析 28、关于我国统计指标消除季节因素影响方法的探讨
29、中国城镇居民消费函数模型解析——基于误差修正模型的检验 30、我国各地区农村居民消费水平的实证检验 31、漳州市经济增长效率的随机前沿分析 32、基于面板数据的福建省城乡居民消费结构实证分析 33、福建省市域经济区位差异分析 34、福建省各区市地方政府财政支出与政府消费的产出弹性分析 35、福建省产业结构变动对经济增长作用的测算与评价 36、我国住房价格数据统计失真的原因探析 37、福建省电力消费与经济增长关系的实证分析 38、福建省全要素生产率的测算：1978-2009 39、福建省经济波动分析——基于ARCH类模型的实证 40、福建省城乡协调发展差异的实证分析 41、某省各地市城市竞争力的聚类分析 42、我国东西部城镇居民收入差距实证研究 43、某省城乡居民收入差距实证研究 44、县域经济发展综合评价的实证研究 45、我国汽车行业的发展状况分析及其预测 46、中部六省对外贸易发展比较研究 47、闽浙苏农民收入增长及差异分析 48、某省城镇居民消费结构比较研究 49、我国能源供求问题的研究 50、某省市农村居民消费需求现状及其解决对策 51、中小企业群集及其启示 52、福建省与广东、江苏经济发展能力比较研究 53、我国消费信贷的现状及发展分析 54、企业质量管理应用统计技术分析 55、漳州消费需求增长规律分析 56、贸易统计方法制度改革探析 57、金融危机下漳州经济发展新思维
数据挖掘与数据仓库知识点总结
1、数据仓库定义：数据仓库是一种新的数据处理体系结构，它与组织机构的操作数据库分别维护，允许将各种应用系统一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。设计和构造步骤：1）选取待建模的商务处理；2）选取商务处理的粒变；3）选取用于每个事实表记录的维；4）选取事实表中每条记录的变量 系统结构：（1）底层是仓库数据服务器，总是关系数据库系统。（2）中间层是OLAP服务器，有ROLAP 和MOLAP，它将对多维数据的操作映射为标准的关系操作（3）顶层是前端客户端，它包括查询和报表工具、分析工具和数据挖掘工具 2、数据仓库的多维数据模型：（1）星形模式：在此模型下，数据仓库包括一个大的包含大批数据并且不含冗余的中心表，一组小的附属表，维表围绕中心事实表显示的射线上。特征：星型模型四周的实体是维度实体，其作用是限制和过滤用户的查询结果，缩小访问围。每个维表都有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。【例子：sales数据仓库的星形模式，此模式包含一个中心事实表sales，它包含四个维time, item, branch和location。 （2）雪花型模式：它是星形模式的变种，其中某些维表是规化的，因而把数据进一步分解到附加的表中。特征：雪花模型通过最大限度地减少数据存储量和联合较小的维表来改善查询性能，增加了用户必须处理的表数量和某些查询的复杂性，但同时提高了处理的灵活性，可以回答更多的商业问题，特别适合系统的逐步建设要求。【例子同上，只不过把其中的某些维给扩展了。 （3）事实星座形：复杂的应用可能需要多个事实表共享维表，这种模式可看作星形模式的汇集。 特征：事实星座模型能对多个相关的主题建模。例子：有两个事实表sales和shipping，它们可以共享维表time, item和location。 3、OLAP：即联机分析处理，是在OLTP基础上发展起来的、以数据仓库基础上的、面向高层管理人员和专业分析人员、为企业决策支持服务。特点：1.实时性要求不是很高。2.数据量大。3.因为重点在于决策支持，所以查询一般是动态的，也就是说允许用户随机提出查询要求。 OLAP操作：上卷：通过沿一个维的概念分层向上攀登，或者通过维归约，对数据立方体进行类聚。下钻：是上卷的逆操作，它由不太详细的数据得到更详细的数据，下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入附加的维来实现。切片：对给定方体的一个维进行进行选择，导致一个子立方体。切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子立方体。转轴：是一种可视化操作，它转动数据的视角，提供数据的替代表示。 OLTP：即联机事务处理，是以传统数据库为基础、面向操作人员和低层管理人员、对基本数据进行查询和增、删、改等的日常事务处理。OLTP的特点有：a.实时性要求高；b.数据量不是很大。C.交易一般是确定的，是对确定性数据进行存取。d.并发性要求高且严格的要求事务的完整性，安全性。 OLTP和OLAP的区别：1）用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场；2）数据容：OLTP 系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据；3）数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型；4）视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据；5）访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。 7、PageRank算法原理：1）在初始阶段：构建Web图，每个页面初始设置相同的PageRank 值，通过迭代计算，会得到每个页面所获得的最终PageRank值。2）在一轮中更新页面 PageRank得分的计算方法：每个页面将其当前的PageRank值平均分配到本页面包含的出 链上。每个页面将所有指向本页面的入链所传入的权值求和，即可得到新的PageRank得分。 优点：是一个与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值通过离线计算获得；有效减 少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。 缺点：1）人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主 题性降低。2）旧的页面等级会比新页面高。因为即使是非常好的新页面也不会有很多上游， 除非它是某个站点的子站点。