数据挖掘与知识发现期刊官网论文选题方向

数据分析，数据挖掘都是可以看看的。

数据挖掘得概念，关键技术及应用数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法（以两种算法规则为例）归纳算法过程

这个专业很不错，很多其他方向都要用到数据挖掘方面的知识（即到时可以很方便的转向其他的方向）。可以参考韩家炜教授等写的数据挖掘：概念与技术这本教材。

数据挖掘与知识发现期刊论文选题方向

依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体，作为一种1989年出现的商业需求，小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到，有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统，主要吸引那些对成本比较敏感的用户。

寿险行业数据挖掘应用分析　　寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。　　数据挖掘　　数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。　　目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。　　商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。　　行业数据挖掘　　经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。　　根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。　　针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。　　挖掘系统架构　　挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。　　规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统根据效果每月动态生成新的模型。　　应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。　　目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。　　实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。

数据挖掘与知识发现期刊官网论文选题背景

数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘数据挖掘数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；规律寻找是用某种方法将数据集所含的规律找出来；规律表示是尽可能以用户可理解的方式（如可视化）将找出的规律表示出来。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析，等等。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。起源需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。发展阶段第一阶段：电子邮件阶段这个阶段可以认为是从70年代开始，平均的通讯量以每年几倍的速度增长。第二阶段：信息发布阶段从1995年起，以Web技术为代表的信息发布系统，爆炸式地成长起来，成为目前Internet的主要应用。中小企业如何把握好从“粗放型”到“精准型”营销时代的电子商务。第三阶段： EC(Electronic Commerce），即电子商务阶段EC在美国也才刚刚开始，之所以把EC列为一个划时代的东西，是因为Internet的最终主要商业用途，就是电子商务。同时反过来也可以说，若干年后的商业信息，主要是通过Internet传递。Internet即将成为我们这个商业信息社会的神经系统。1997年底在加拿大温哥华举行的第五次亚太经合组织非正式首脑会议（APEC）上美国总统克林顿提出敦促各国共同促进电子商务发展的议案，其引起了全球首脑的关注，IBM、HP和Sun等国际著名的信息技术厂商已经宣布1998年为电子商务年。第四阶段：全程电子商务阶段随着SaaS（Software as a service）软件服务模式的出现，软件纷纷登陆互联网[5]，延长了电子商务链条，形成了当下最新的“全程电子商务”概念模式。

面对“人们被数据淹没，却饥渴于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并得以蓬勃发展。数据挖掘涉及到人工智能、模式识别、机器学习、统计学等领域，因此，我们把体现当代科学技术发展特征的多学科间的知识交叉及最新成果反映到教材中来，同时本书从智能信息处理及数据挖掘两大主题出发，着重于介绍将智能信息处理中的最新技术如何应用于数据挖掘领域，如智能搜索、分类、聚类和智能决策等。全书共分9章：第一章主要从整体上介绍数据挖掘和知识发现的基本概念、研究现状及发展方向；第二章介绍了数据挖掘的理论基础；第三章详细论述了用于数据挖掘的计算智能方法的理论基础；第四章论述了神经网络和进化计算的分类方法；第五章全面论述了支撑矢量机与核分类方法；第六章详细论述了集成分类方法；第七章系统论述了数据挖掘中大规模数据聚类方法；第八章论述关联规则挖掘方法；第九章介绍数据挖掘实例及可视化。从第三章后的每一章都给出了所用方法的实验条件设置及实验结果。

前人研究的成果，所选题目到目前所研究到的状况，而你又对选题有何特别看法，为何会选此题，对前人的研究成果和看法有何异议或者是有何更深入的观点

数据挖掘与知识发现期刊官网论文选题怎么选

毕业论文该怎样选题及其技巧参考如下文　　毕业论文写作，选题是关键，在学习撰写毕业论文时首先就应该学会如何选题。在进行毕业论文的选题时，应着重注意选题要恰当。　　题目大小适中，对实际工作有一定指导意义;应结合当前科技和经济发展，尽可能选择与社会发展及实际工作相结合的题目。一个题目太小了则不利于展开理论上的探讨。比如，"储蓄柜台客户填表制度的废除"就是一个十分具体的小题目。如果做一篇2-3千字的小型论文就可以将这种制度上的变革目的和效果阐释清楚，但是拿它来做一篇1万字左右的毕业论文就显得小题大做了。这种具体业务做法上的些许改变其意义一般也不是太大的。　　反过来，一个题目太大则不利于抓住重点展开论述。比如，"入世后，中资银行如何迎接外资银行挑战"，这个题目要做好大概可以写一本厚厚的专著。类似的题目诸如“中国保险业发展初探”、“国有商业银行如何发展中间业务”、“也论金融风险的产生与防范”等等，它们的共同特点是可以在同一个题目下探讨多方面的问题。这样，撰写论文时就无法落笔，往往是什么都涉及到一点儿，但什么都不深入、谈不透。

学术论文选题的常见“九大”方法科学研究的实践证明，一篇学术论文的价值关键并不只在写作的技巧，也在于作者选择了什么课题，并在这个特定主题下选择了什么典型材料来表述研究成果，通常只有选择了有意义的课题，才有可能收到较好的研究成果，写出较有价值的学术论文。可以说，在学术论文撰写中，选题是头等重要的问题。以下是达晋编译总结学术论文选题的常见“九大”方法：一、从读书和讨论中发现问题。也就是在广泛阅读文献信息的基础之上，分析已有研究成果，了解相关信息，进而发现问题，思考选题。二、突破学科空白处、空缺处、交叉口。可对旧主题独辟蹊径，选择新角度阐述问题；或纠正研究方法的错误或缺陷选择选题；或在学科综合比较中发现新问题。三、综合比较与社会调查。综合，是指归纳、总结学术界对某一问题的全部研究成果，或在此基础上加以评论；比较，是比较同一事物在不同时间内的具体变化，或不同事物在同一标准下的比较；社会调查，是指从社会实践中搜集一手资料，去伪存真，确立选题，也就是选题源于实践。四、拟想验证法。也就是根据自己的观察学习，初步产生选题拟想，而后通过阅读资料并验证来确定选题。五、回溯法。也就是从事物结果或现状着手，进行逆向思维，寻找矛盾的根源，确定选题。六、怀疑法。也就是对已有结论、常规、习惯、行为方式等合理性作非绝对肯定，或者否定判断。七、换位思考法。也就是摆脱原有思维定势，从不同角度和层次认识研究对象。八、时间法。可以对研究对象的不同类型在某一个时点所构成的全貌的研究，也可以在不同时点或较长时间内对某一科学发展现象的研究，这也就是横剖研究和纵贯研究。九、移植法。也就是发现不同学科研究对象与思维方法之间的联系，借鉴其他学科的方法研究本学科的问题。

毕业论文是对高校毕业生的一种挑战，学术论文选题是高校毕业生面临的第一个关卡，选择正确合适的学士论文课题对于后期的论文撰写有很大的帮助，那么写作学术论文怎么选题？高校毕业生可以从以下几个方面来进行选题。热门与冷门的选择热门与冷门课题的选择是每年高校毕业生都再考虑的问题，热门与冷门各自都有相对应的好处，热门课题容易搜集资料，日常生活接触较多，但是缺点是容易出现重复。冷门课题却刚刚相反，不容易出现重复，但是资料较难收集。大题与小题的选择大题撰写内容较多，但是难以写透，小题可以集中撰写，但是写作内容较少。以上是目前主要纠结的两类学术论文选题难点，建议高校毕业生在选择课题时，一定要结合现状，选择考虑自身的专业知识，资源收集的难易程度，选择课题，并且构思好论文写作思路，切忌选题一旦确定，没有特别原因是不予以更改的。

数据挖掘与知识发现期刊官网论文查询方法

关于文献查找的过程一共有四条说明，同时还牵涉到一个文献取舍次序的问题，我们以中国知网为例演示一下文献查找的过程。第一条，使用中国知网的“高级搜索”。第二条，确定两个关键词。第三条，在搜集出来的文献中，根据文献的研究对象机研究问题的明确性、具体性等进行筛选，优先剔除“某某下”类文献，这类文献连看都不用看。第四条，根据保留下来的文献进行选题。在以上这些过程中会牵扯到文献的取舍问题，牵扯到的方面有很多，比如我们首先可以剔除哪些文献，然后根据明确性、具体性等可以一遍遍地筛选，还有很多其他方面的问题，我们不可能都涉及到，我们所涉及的主要是指出的这些内容。首先，从期刊论文、学位论文、会议论文等不同类型的论文上来讲，首先我们要保留期刊论文。反过来讲，我们首先要检索的是期刊论文，如果期刊论文的数量不够，再去关注其他类型的论文，比如我们检索出来的期刊论文只有一两篇，这时可以考虑学位论文和会议论文，考虑专业数据库里的一些内容，甚至是一些政策文件，包括一些印刷版的资料等，这些都可以参考。但我们第一步要做的就是先看期刊论文。那么，在期刊论文中也有优先次序，先看核心期刊里的论文，如果核心期刊里的论文数量不够，再去关注普通期刊里的论文；学位论文中要先看博士论文，如果期刊论文加上博士论文的数量还不够，再去关注硕士论文，这是不同类型的文献的一个取舍次序。很多人打开中国知网后，习惯性的就在首页搜索框里输上自己的东西，然后就开始找了，连“高级检索”都不点，你搜的到底是主题、关键词、篇名，还是全文都不关注，这样做的效率是非常低的。一个高效率的文献查找过程是怎样的？新版中国知网的网站上，在搜索按钮的右边有一个高级检索，我们点开高级检索，

知网你直接输入文章题目，点击搜集即可，不过知网里的论文资料不是直接对外开放的，你一般只能看到摘要，不能看到论文的全文，所以不方便，如果要找期刊论文，可以百度搜下：普刊学术中心，上面很多期刊论文资料，各个领域都有，比较实用的学习地方

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