复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘论文（精选8篇）
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复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘论文 篇1
摘 要：针对复杂网络交叠团的聚类与模糊分析方法设计问题，给出一种新的模糊度量及相应的模糊聚类方法，并以新度量为基础，设计出两种挖掘网络模糊拓扑特征的新指标：团间连接紧密程度和模糊点对交叠团的连接贡献度，并将其用于网络交叠模块拓扑结构宏观分析和团间关键点提取。实验结果表明，使用该聚类与分析方法不仅可以获得模糊团结构，而且能够揭示出新的网络特征。该方法为复杂网络聚类后分析提供了新的视角。
针对复杂网络交叠团的聚类与模糊剖析办法设计Issue（问题），给出一种新的模糊度量及对应的模糊聚类办法，并以新度量为根底，设计出两种发掘网络模糊拓扑特征的新目标：团间衔接严密水平和模糊点对交叠团的衔接奉献度，并将其用于网络交叠模块拓扑构造微观剖析和团间关键点提取。实验后果标明，运用该聚类与剖析办法不只能够取得模糊勾结构，并且可以提醒出新的网络特征。该办法为复杂网络聚类后剖析提供了新的视角。
关键词：网络模糊聚类；团—点相似度；团间连接紧密度；团间连接贡献度；对称非负矩阵分解；
网络宏观拓扑团结构是复杂网络普遍而又重要的拓扑属性之一，具有团内连接紧密、团间连接稀疏的特点。网络团结构提取是复杂网络分析中的一个基本步骤。揭示网络团结构的复杂网络聚类方法[1~5]对分析复杂网络拓扑结构、理解其功能、发现其隐含模式以及预测网络行为都具有十分重要的理论意义和广泛的应用前景。目前，大多数提取方法不考虑重叠网络团结构，但在多数网络应用中，重叠团结构更为普遍，也更具有实际意义。
现有的网络重叠团结构提取方法[6~10]多数只对团间模糊点进行初步分析，如Nepusz等人[9，10]的模糊点提取。针对网络交叠团结构的深入拓扑分析，本文介绍一种新的团—点相似度模糊度量。由于含有确定的物理含意和更为丰富的拓扑信息，用这种模糊度量可进一步导出团与团的连接紧密程度，以及模糊节点对两团联系的贡献程度，并设计出新指标和定量关系来深度分析网络宏观拓扑连接模式和提取关键连接节点。本文在三个实际网络上作了实验分析，其结果表明，本方法所挖掘出的网络拓扑特征信息为网络的模糊聚类后分析提供了新的视角。
1、新模糊度量和最优化逼近方法
设A=[Aij]n×n（Aij≥0）为n点权重无向网络G（V，E）的邻接矩阵，Y是由A产生的特征矩阵，表征点—点距离，Yij>0。假设图G的n个节点划分到r个交叠团中，用非负r×n维矩阵W=[Wki]r×n来表示团—点关系，Wki为节点i与第k个团的关系紧密程度或相似度。W称为团—点相似度矩阵。
Mij=rk=1WkiWkj（1）
若Wki能精确反映点i与团k的紧密度，则Mij可视为对点i、j间相似度Yij的一个近似。所以可用矩阵W来重构Y，视为用团—点相似度W对点—点相似度Y的估计：
W TW→Y（2）
用欧式距离构造如下目标函数：
minW≥0 FG（Y，W）=‖Y—W TW‖F=12ij[（Y—W TW）。（Y—W TW）]ij（3）
其中：‖‖F为欧氏距离；A。B表示矩阵A、B的Hadamard 矩阵乘法。由此，模糊度量W的实现问题转换为一个最优化问题，即寻找合适的W使式（3）定义的目标函数达到最小值。
式（3）本质上是一种矩阵分解，被称为对称非负矩阵分解，或s—NMF （symmetrical non—negative matrix factorization）。s—NMF的求解与非负矩阵分解NMF[11，12]的求解方法非常类似。非负矩阵分解将数据分解为两个非负矩阵的乘积，得到对原数据的简化描述，被广泛应用于各种数据分析领域。类似NMF的求解，s—NMF可视为加入限制条件（H=W）下的NMF。给出s—NMF的迭代式如下：
Wk+1=Wk。[WkY]/[WkW TkWk]（4）
其中：[A]/[B]为矩阵A和B的Hadamard矩阵除法。
由于在NMF中引入了限制条件，s—NMF的解集是NMF的子集，即式（4）的迭代结果必落入NMF的稳定点集合中符合附加条件（H=W）的部分，由此决定s—NMF的收敛性。
在求解W之前还需要确定特征矩阵。本文选扩散核[13]为被逼近的特征矩阵。扩散核有明确的物理含义，它通过计算节点间的路径数给出任意两节点间的相似度，能描述网络节点间的大尺度范围关系，当两点间路径数增加时，其相似度也增大。扩散核矩阵被定义为
K=exp（—βL）（5）
其中：参数β用于控制相似度的扩散程度，本文取β=0.1；L是网络G的拉普拉斯矩阵：
Lij=—Aiji≠j
kAiki=j（6）
作为相似度的特征矩阵应该是扩散核矩阵K的归一化形式：
Yij=Kij/（KiiKjj）1/2（7）
基于扩散核的物理含义，团—点相似度W也具有了物理含义：团到点的路径数。实际上，W就是聚类结果，对其列归一化即可得模糊隶属度，需要硬聚类结果时，则选取某点所对应列中相似度值最大的团为最终所属团。
2、团—团关系度量
团—点相似度W使得定量刻画网络中的其他拓扑关系成为可能。正如W TW可被用来作为点与点的相似度的一个估计，同样可用W来估计团—团关系：
Z=WW T（8）
其物理含义是团与团间的路径条数。很明显，Z的非对角元ZJK刻画团J与团K之间的紧密程度，或团间重叠度，对角元ZJJ则刻画团J的团内密度。
以图1中的对称网络为例，二分团时算得
Z=WW T=1.337 60.035 3
0.035 31.337 6
由于图1中的网络是对称网络，两团具有同样的拓扑连接模式，它们有相同的团内密度1.337 6，而团间重叠度为0.035 3。
复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘论文 篇2
[摘 要]目前，随着现代科技的发展，互联网已成为当代主流，互联网技术的应用已经是任何一个国家所不能脱离的，经济全球化已成为一个必然的趋势，在这样的一个大数据时代，人民对信息的获取需求呈直线上升的状态。21世纪作为一个信息时代，网络信息的安全防范也显得尤为重要，而Web数据的数据技术，对于网络信息安全防范来说，是一个新的技术运用。本文从Web数据挖掘技术的基本概述入手，分析我国企业在网络信息安全方面存在的问题，最后提出将网络信息安全防范与Web数据挖掘技术进行整合运用。
[关键词]Web数据挖掘技术；网络信息；安全防范
引 言
世界是发展的，事物是不断变化的，21世纪是一个大数据时代，互联网技术显得越来越重要。在科技发展的同时，互联网也在家家户户普及，然而网络安全问题却随之而来，人们在运用科技时也在担心网络技术的安全性。鉴于此，本文探讨利用Web数据挖掘技术来控制网络安全，以提高网络信息安全度。
1、Web数据挖掘技术概述
Web使用记录挖掘方式是挖掘网络上的浏览记录，然后进行分析，同时还可以获取其他企业的信息。通过使用Web数据挖掘技术，企业可以进行复杂的操作，然后从网页浏览记录分析出自身企业的受关注度，并了解同行竞争企业的详细信息，寻找自身的不足。
1.1 Web数据挖掘技术的含义
Web数据挖掘技术，指的是通过自身的技术，在获取网上资源的同时，寻找到企业感兴趣的信息资料。图1为Web数据发掘技术工作流程。
Web数据发掘技术可以涉及多个领域，通过多种数据挖掘方式，为企业找到有用的信息资源。整体来说，Web挖掘技术有两种类型，一是建立在人工智能模型的基础上来实现，类似于决策树、分类等；二是建立在统计模型基础上来实现，类似于神经网络、自然计算法等。
1.2 Web数据挖掘技术的两种方式
Web数据挖掘技术整体上来说有两种方式，分别为内容挖掘和使用记录挖掘。Web内容挖掘指的是企业可以通过Web挖掘技术，自己从网上寻找对企业有用的信息资源，同时对后台设置进行监控，减少某些重要交易内容的丢失、泄露。企业还可以通过Web挖掘技术，查询某些用户的操作记录，对企业的网络信息安全进行检查审核，从而降低企业信息被不法分子窃取的风险。由于其他企业也有同样的Web数据挖掘技术，因此，企业也不能深入地去探索同行企业的内部信息，但其通过该技术，可以分析其他企业的基本信息资源，然后整合出对自身有用的资源，从而制定企业市场战略。
2、我国企业在网络信息安全方面存在的问题
目前，科技的发展，使全球的政治、经济一体化趋势越来越明显，互联网的进步也使国家企业面临着更多的挑战。我国企业在网络信息安全方面存在的问题也逐步显现，而网络信息安全技术人才紧缺是较为明显的一个问题。
2.1 人才紧缺问题
21世纪是一个互联网的世纪，我国目前正在积极地吸收、引进人才，同时也在不断地走出去，各行各业面临的压力也在逐渐变大，要想在快速发展的世界潮流中占据一席之地，我国必须积极发展自己的科技产业。目前，我国的计算机信息技术水平，在总体上还落后于其他很多国家，而在该方面的人才紧缺问题，是目前一个很明显的现象。我国在该领域常常要引进国外技术，受制于人，这也就间接地将自己的弊端暴露于人前，因此，我国要积极培养具有计算机网络技术的高端人员，从而促进该领域不断实现创新。
2.2 自身安全技术漏洞问题
除了人才紧缺，我国的网络产品自身还存在许多的安全技术漏洞。从近几年的市场经济发展现状来看，我国很多的电子产品被国外垄断，如苹果、微软等高端电子产品，在我国占有很大的市场份额。我国要想重新将自己的电子产品推向市场，就目前的形势来看，还需要很大的努力，国民崇尚国外产品，不是为了标榜自己的地位，更多的是国外产品的性能确实比我国的要好。因此，通过我国网络产品自身存在的安全技术漏洞可以看出，我国在网络安全技术方面存在许多的不足。
3、网络信息安全防范与Web数据挖掘技术的整合
近几年，网络信息安全问题一直是国民较为关注的一个话题，我国也在该方面加大了防范力度。国家在发展创新互联网技术的同时，也不能忽略其安全问题。网络信息安全，关乎我国企业的.发展，是企业重要资料不外漏的重要保护屏障，本文将网络信息安全防范与Web数据挖掘技术进行整合（见图2），旨在提高网络信息环境的安全度，提高我国网络信息安全防范能力。
本文初探Web数据挖掘技术与网络信息安全防范的整合，将分别从4个方面来提高我国的网络信息安全性能。
首先，将存在于网络数据间的关联寻找出来，然后整合交给企业进行分析，企业通过这些关联数据，分析提炼出对自己企业有用的信息，继而制定企业战略，防范风险。
其次，使用Web數据挖掘技术对网络信息进行分类分析。企业应将所有的信息进行综合，然后按照一定的指标分出类别，并对这些不同类别的信息进行整理，方便后续的检索。该项功能主要依靠人工智能来完成，以保证资料能够得到完整的利用。
再次，使用Web数据挖掘技术对网络信息进行聚类分析。企业应将这些具有共同点的信息进行分类，将这些数据分成各个小组，但每一个小组都要有一个共同的类似点，以便于从整体对局部进行分析。
最后，利用Web数据挖掘技术，根据收集到的资源信息的不同点进行分类，分类后根据这些不同点的特征，分析出对自身企业有用的信息。从整体上说，Web数据挖掘技术通过运用其强大的分析能力，可对网络信息进行筛选、整合，企业可再根据这些整合出来的资源信息，为自身制定战略，为企业发展提供一个良好的网络信息环境。
4、结 语
网络技术在给用户带来便利的同时，也给用户的信息安全造成了极大的威胁，科技进步，技术也在不断进步，为了使信息得到最大的保护，网络信息的安全技术要随着科技的进步不断发展，为互联网的运用提供一个完善安全的网络系统。本文通过Web数据挖掘技术，将网络信息安全防范与该技术进行有效整合，提高了我国企业的网络信息安全度，以为我国企业的发展提供一个良好的环境。
主要参考文献
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复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘论文 篇3
1、大数据概述
大数据用来描述和定义信息爆炸时代所产生的海量数据，它是计算机和互联网互相结合的产物，计算机实现了信息的数字化，互联网实现了信息的网络共享化。随之兴起的则是从海量数据中挖掘预测出对人类行为有效的方法和结果，即数据挖掘技术[1]。数据挖掘（Datamining）指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程，是一门跨多个领域的交叉学科，通常与人工智能、模式识别及计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。其特点为：海量数据寻知识、集成变换度量值、分析模式评效果、图形界面来展示[2]。
2、大数据时代下的高校机房现状
顺应时代潮流的发展，各高校都开设有计算机专业，非计算机专业也在大一或大二时期开设公共计算机课程，计算机成为教育领域内不可或缺的教学设备，随着高校的进一步扩招，教育事业的不断更新发展，学校的机房建设也随之增多，其任务由原来的面向计算机专业发展到面向全校的所有专业开设公共计算机教学、承担各种计算机考试等多项任务。因此机房管理系统在日常教学和考试任务中积累了海量数据，一般这些数据都保存在主服务器上仅供查询使用[3]。利用数据挖掘技术，对学校机房信息管理系统所积累的大量学生上机数据进行深入分析与挖掘，将挖掘得到的预测结果辅助学生成绩管理决策，能合理利用机房资源，提高学生成绩管理质量。本文利用关联规则，从现有的机房信息管理系统中收集到的海量学生上机记录数据中挖掘出隐藏在数据中的学生上机规律和上机效率，进而预测学生的期末考试成绩，提前告知，学生可以在随后的学习中通过人为干预学习过程：比如挖掘预测出某生成绩将会较差，则可以在其后的学习中调整学习方式和学习态度，以修正期末考试结果，提高学习效率和考试通过率，为以后的就业做好铺垫，因此不管是对于当前利益还是长远利益，都有深远的意义。
3、数据挖掘阶段
1)定义问题：明确数据挖掘的预期目标。本次挖掘目标旨在从海量机房学生登录信息中找出能预测成绩的相关规则。
2)数据准备：提取数据挖掘的目标数据集，并进行预处理[4]。本次挖掘数据对象为吉首大学设备中心六楼公共计算机机房的学生上机信息表，并检查数据的有效性、一致性、完整性，并去除噪声，进行预处理。
3)数据挖掘：根据上个步骤所提取数据的特点和类型选择相应合适的算法，并在预处理过的数据集上进行数据挖掘。根据问题定义，本次选择关联规则算法Apriori算法，进行关联规则发现并预测。
4)分析挖掘结果：解释评价数据挖掘的结果，并将其转换成能被用户所理解的规则。
5)运用规则：通过分析挖掘结果，可以适当进行人工干预，修正学习行为，使得最终结果达到理想学习效率。
4、数据挖掘在机房管理系统中的应用
4.1关联规则算法
Apriori算法采用逐层搜索的迭代方法，不需要复杂的理论推导，易于实现，是利用挖掘布尔关联规则频繁项集的一种算法。基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来[5]。
4.2关联结果分析
以吉首大学实验室与设备管理中心为例，吉首大学实验室与设备管理中心下设置的公共计算机实验教学中心，负责学校公共计算机实验室建设与管理，组织实施公共计算机实验教学与开放，完成基于计算机平台进行的计算机等级考试、普通话测试、各类社会化考试等测试工作。其中承担公共计算机教学的机房共有7间，每个机房平均配置95台学生用计算机和一台教师教学用计算机，每台电脑上都安装有奥易机房管理软件，学生每次上机都必须通过奥易软件登录界面输入自己的学号和密码才能进入系统使用计算机，从而收集到学生的上机登录时间、离开时间，教师端可以利用奥易软件对任意学生电脑端进行调换、抓屏、控制屏幕、考试、答疑等操作，所有数据存储在机房管理端的后台数据库中，通过调用后台数据库中的学生上机情况数据，进行挖掘分析。由于数据量庞大，所以采用从起始顺序抽样的方法，抽取出2015年11月5日的部分学生上机的相关数据，去除不完整、不一致、有缺失的数据，进行预处理，为达到预测挖掘目标提供正确的数据源。
表1中的数据前六列是从奥易软件后台数据库中提取到的原始数据，我们设置第二、三、五列数据与学习情况有关联。将这些数据存在于整合表中，剔除学号异常的记录，即只要是学号异常，强制设定其上机情况为较差（异常学号学生，应为重修生，是学习重点关注对象），为了方便系统分析，将关联整合后的数据转化为布尔类型。登录时间：S1：10：00；S2：迟到五分钟；S3：迟到十分钟；S4：迟到十分钟以上。学号：N1：正常学号；N2：异常学号。下课时间：E1：正常下课时间；E2：提前五分钟下课；E3：提前五至十分钟下课；E4：提前十分钟以上下课。利用关联算法产生频繁项集情况分析Q：Q1：优秀；Q2：良好；Q3：一般；Q4：较差。利用Apriori算法挖掘关联规则，可以得到学生上机情况规律：S1，E1→Q1；（S2，E2)/（S1，E2)→Q2/Q3；S4，E4→Q4评价结果：按照正常上课时间上机并且坚持不早退的同学学习情况为优秀；上课准时但是提前五分钟之内下课的同学学习情况为良好；上课迟到五分钟以内且下课也提前五分钟的同学学习情况为一般；上课迟到十分钟以上并且下课早退十分钟以上的同学学习评估为较差。如果利用关联算法得出某个学生的学习情况有三次为较差，就启动成绩预警，提示并干预该生以后的上机学习，督促其学习态度，提高学习效率，以避免期末考试挂科现象。
5、结束语
借数据挖掘促进治理主体多元化[6]，借关联分析实现决策科学化[7].，本文利用关联规则思路和算法，将吉首大学设备中心机房中存在的大量学生上机情况数据进行分析挖掘，尝试从学生上机相关数据中预测其学习情况，并根据预测结果有效提示学生的期末考试成绩走向，引导该生在随后的学习应该更加有效，以达到避免出现最坏结果，从而提高期末考试通过率。
参考文献：
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复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘论文 篇4
摘要：随着信息技术的发展与进步，大数据时代已经悄然走进人们身边，云计算技术的运用已经随处可见，并改变和影响着人们的生活。在此基础上，数据挖掘技术产生并发展，其在信息安全系统开发和建设方面产生重要影响和作用，以数据挖掘技术为依托构建相应的信息安全系统则更加能够让网络信息建设可靠、安全。
关键词：数据挖掘技术；信息安全系统；开发研究
一、数据挖掘的主要任务
在数据挖掘的主要任务中，包含关联分析、聚类分析、异常检测等任务。关联分析也叫频繁模式分析，其指的是就同一任务或者统一事件的查找过程中，另一事件也同样会发生相同规律，两者之间具有紧密联系。聚类分析主要是的是对各个数据内在的规律摸索，以及特点分析，通过对特点和规律进行对比，依照特点和规律进行数据源分类，使其成为若干个数据库。异常检测指的是对数据样本的范本进行建设，利用这一范本，与数据源中所存在的数据开展对比分析工作，将数据中的异常样本查找出来[1]。在监督学习中，主要包含分类与预测两种形式，利用已知样本的类型与大小，对新到样本开展有关预测活动。
二、基于数据挖掘的网络信息安全策略
1.安全的网络环境
（1）对控制技术进行隔离与访问，包括物理隔离、可信网络隔离、逻辑隔离与不可信网络隔离，相关用户如果需要进行网络资源搜集或者访问，需要得到相关授权。
（2）对防病毒技术进行运用，由于网络安全已受到病毒的严重威胁，应当对病毒预警、防护以及应急机制进行建设，确保网络的安全性；
（3）通过网络入侵检测技术的应用，能够对非法入侵者的破坏行为及时发现，并依照存在的隐患进行预警机制的建设。网络安全环境的建设还包括对系统安全性开展定期分析，在第一时间对系统漏洞进行查找，并制定有关解决措施；
（4）通过有关分析审计工作的开展，可以对计算机网络中的各种运行活动进行记录，不仅可以对网络访问者予以确定，而且还能够对系统的使用情况进行记录；
（5）通过网络备份与灾难恢复工作，能够利用最短的时间回复已破坏的系统。
2.保证数据挖掘信息安全的策略。安全的数据挖掘信息指的是数据挖掘信息的储存、传送以及运用工作的安全性。在数据挖掘信息的存储安全中，主要包括其物理完整性、逻辑完整性以及保密性。利用数据完整性技术、数据传输加密技术以及防抵赖性技术，使数据挖掘信息传送的安全性得到充分保障。数据挖掘信息运用的安全性指的是针对网络中的主体，应当开展有关验证工作，预防非授权主体对网络资源进行私自运用。
3.基于数据挖掘的网络安全数据分析策略
（1）关联性分析。在一次攻击行为中，利用源地址、目的地址以及攻击类型这三要素，通过三要素之间的随意指定或组合，都能够将具备一定意义的网络攻击态势反映出来。
（2）事件预测机制。对某一事件的发展情况进行跟踪，通过数据聚类算法的应用，对依照网络事件所构建的模型进行分析，进而做出判定。一般来说，规模比较大的网络事件中，扩散一般是其所呈现的重要特征。
（3）可控数量预测模型。利用对事件中受控主机状态增长数量进行观测，判断该事件的感染能力。所谓的受控主机状态增长指的是，先前未检测出主机受到某类攻击，利用有关检测，对其状态变化增长情况予以发现[2]。
（4）分析处理模型。通过分析处理模型，能够科学分析运营商事件处理反馈情况，并对其针对被控主机的处理能力进行判定。利用对所有运营商所开展的综合评估，能够对其管辖范围内的主机处理能力予以综合判断。
（5）网络安全数据分析模型。针对网络事件进行数据分析，通过分析构建相应模型，结合模型进行异常情况的跟进和跟踪，从而为网络安全环境的营造创造条件。其运行过程主要包括两个阶段：
①在学习阶段中，用户主要是对事件进行确定，并在计算机系统中进行定义，对各个时间段所发生的安全事件数量进行统计。一般来说，统计以小时为单位，单位时间内的安全事件平均数为x，方差为σ。
②在实时检测阶段中，根据时间间隔各类安全事件的数量ix对安全事件数量是否出现异常情况进行判定，正常的安全事件数量轻度异常的安全事件数量中度异常的安全事件数量重度异常的安全事件数量在建设模型的过程中开展有关配置工作，依据不同的情形，对该参数进行调整，各类安全事件数量异常的最高值也就是安全事件数量指标值。
三、结语
云计算和大数据时代都对信息技术提出了更高的安全要求和标准，网络安全系统的构建影响着人们的生活和生产，并对相关的数据起到重要保护作用。结合数据挖掘技术进行信息安全系统的开发和建设，则能够更好地促进网络安全性的提升，能够有效抵制网络不法分子的侵袭，让网络安全性真正为人们的生活工作提供帮助。
参考文献
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复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘论文 篇5
摘要：随着科学技术的不断发展，数据挖掘技术也应运而生。为了高效有序的医疗信息管理，需要加强数据挖掘技术在医疗信息管理中的实际应用，从而提升医院的管理水平，为医院的管理工作及资源的合理配置提供多样化发展的可能性。笔者将针对数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用这一课题进行相应的探究，从而提出合理的改进建议。
关键词：挖掘技术；医疗信息管理；应用方式
数据挖掘作为一种数据信息再利用的有效技术，能够有效地为医院的管理决策提供重要信息。它以数据库、人工智能以及数理统计为主要技术支柱进行技术管理与决策。而在医疗信息管理过程之中应用数据挖掘技术能够较好地针对医疗卫生信息进行整理与归类来建立管理模型，形成有效的总结数据的同时能够为医疗工作的高效进行提供有价值的信息。所以笔者将以数据挖掘技术在医疗信息管理中的应用为着手点，从而针对其应用现状进行探究，以此提出加强数据挖掘技术在医疗信息管理中应用的具体措施，希望能够在理论层面上推动医疗信息管理工作的飞跃。
1、在医疗信息管理中应用数据挖掘技术的基本内涵
数据挖掘是结合信息收集技术、人工智能处理技术以及分析检测技术等所形成的功能强大的技术。它能够实现对于数据的收集、问题的定义与处理，并且能够较好地对于结果进行解释与评估。在医疗信息管理工作进行的过程之中，应用数据挖掘技术可以较好地加强医疗信息数据模型的建立，同时以多种形式出现，例如文字信息、基本信号信息、图像收集等，也能够用来进行医疗信息的科普与宣传。并且，数据挖掘技术在医疗信息中所体现出的应用方式有所不同，在数据挖掘技术应用过程之中，既可以针对同一类的实物反应出共同性质的基本特征，同时也能够根据具有一定关联性的事物信息来探究差异。这些功能不仅仅能够在医疗信息的管理层面上给予医疗人员较大的信息管理指导，同时在实际的医疗诊断过程之中，也可以向医生提供患者的患病信息，并且辅助治疗的进行[1]。所以，在医疗信息管理中应用数据挖掘技术不仅仅能够推动医疗信息管理水平的提升，也是医院实现现代化、信息化建设的重要体现，需要从根本上明确医疗信息管理应用数据挖掘技术的必要性与基本内涵，从而针对医院的管理现状实现其管理方式与技术应用的转变与优化。
2、在医疗信息管理过程之中加强数据挖掘技术应用的重要措施
2.1实现建模环节以及数据收集环节的优化
在应用数据挖掘技术的过程之中，必须基于数据库信息的基础之上，其数据挖掘技术才能够进行相应的规律探究与信息分析，所以需要在源头处加强数据收集环节以及建模环节的优化。以医院中医部门为例，在对于中医处方经验的挖掘方法使用过程之中，需要针对不同的药物进行关联性建模，比如数据库中有基础性药物，针对药物进行频数和次数的统计，然后以此类推，将所有药物都按照出现的频数进行降数排列，从而探究参考价值。建模环节以及数据收集环节是医疗信息管理过程的根本，所以需要做好对于建模环节以及数据收集环节的优化，才能够为数据挖掘技术的应用奠定相应的基础[2]。
2.2细化数据挖掘技术应用类别
想要在医疗信息管理过程之中，加强对于数据挖掘技术的有效应用，就需要从数据挖掘技术应用类别处进行着手，从而提升技术应用的针对性与有效性。常见的技术应用类别有：医院资源配置方面、病患区域管理方面、医疗卫生质量管理方面、医疗急诊管理方面、医院经济管理方面以及医疗卫生常见病宣传方面等，数据挖掘技术都可以在这些类别之中实现应用，但是在应用的过程之中也有所不同。以病房区域管理为例，在应用数据挖掘技术之前，首先需要明确不同的科室状况以及病房区域分配状况等，加强病患区域的指标分析，因为病房管理不仅仅影响到科室的工作效率与工作效果，同时也是医疗物资分配与人员编制的主要参考标准。其次利用数据挖掘技术能够较好地实现不同科室工作效率、质量管理质量以及经济收益等多种指标的评估，建立其科室的运营模型，从而实现科室的又好又快发展。比如使用数据挖掘技术建立其病区管理的标准模型以及统计指标，从而计算出科室动态的工作模型以及病床动态的周转次数等[3]。
另外在医疗质量管理过程之中，数据挖掘技术提供的不仅仅是资料数据的参考以及疾病的诊断，也能够针对临床的治疗效果进行分析与评价，并且能够预测治疗状况：可以利用医院的医疗数据库，对于病人的基本患病信息进行分类，从而比对死亡率、治愈率等多个数据，实现治疗方案的制订。而在医疗质量管理过程之中也有很多的影响因素，例如基础医疗设备、病床周转次数、病种治愈记录等，所以也可以利用数据挖掘技术来进一步加强其多种数据之间的关联性，从而为提升医院的社会效益与经济效益提出合理的参考性建议。
2.3明确数据挖掘技术的应用方向
医院加强数据挖掘技术应用方向的探索上，可以从客户拓展这个角度出发实现对于医疗信息管理。例如通过数据挖掘技术多方进行患者信息比对，同时制订完善的医疗服务影响策略方式，加强对于客户行为的分析；在数据挖掘的基础之上，增强其技术应用的实用性，在分析的基础之上比对自身的竞争优势，实现医院资源的合理规划与合理配置，例如药品、资金以及疾病诊断等，从而实现经营状况的优化。目前医院也逐步向现代化、信息化方向发展，无论是信息管理还是医疗技术方面，医院都已经成为了一个信息化的综合行业体系，所以在加强数据挖掘应用的过程之中，还需要加强数据信息的管理，实现数据挖掘结果的维护，从而提升医院的决策能力，实现数据挖掘技术的高效应用。
3、结语
医院在目前的医疗信息管理过程之中，还有很大的发展空间，需要综合利用数据挖掘技术，实现其信息管理水平的提升。通过明确数据挖掘技术的应用方向、应用类别以及建模数据环节的优化等，促进医院管理水平的提升，实现数据挖掘技术应用效果的提升.
参考文献：
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[3]牟勇.数据挖掘技术在医院信息化系统中应用[J].电子测试,2015(11):23-24,22.
复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘论文 篇6
摘要：数据挖掘模型的设计，对于整个挖掘过程起到了至关重要的作用，本文针对学前教育信息素养的调查表，围绕着数据库设计、数据准备、挖掘方法的选用、模型建立四个方面进行阐述，针对调查表中的若干重要的问题进行分析、研究，从而建立挖掘模型，为最终的数据挖掘做好准备。
关键词：学前教育；信息素养；数据挖掘；模型设计
前言
围绕着学前教育师资信息素养体系，国内各个机构对其研究较为缺乏，没有一个现成的模式可以借鉴，本人参考《江苏省东台市幼儿园的信息素养调查研究报告》为参考，请教学院的学前教育领域专家，与一线教师交流，根据自身多年信息技术教学的经验，形成了《学前教育师资信息素养调查表》，从教师基本信息、信息意识与态度、信息知识与技能、信息整合与创新、信息道德与安全、信息技术的培训等六个方面进行研究，对厦、漳、泉、莆田等地公办、民办、私立幼儿园的教师展开调查，希望通过数据挖掘技术，发现幼儿园教师的信息素养现状及其影响因素。
1、“学前教育师资信息素养”数据库设计
首先，利用Access的建表功能，先建立“学前教育师资信息素养”数据库，根据调查表中设置的六大部分，分别创建6个表，分别为“教师基本信息”（grxx）、“关于信息意识和态度”（ystd）、“关于信息知识和技能”（zsjn）、“关于信息整合与应用”（zhyy）、“关于信息道德与安全”（ddaq）、“信息技术培训”（ jspx）。对各部分中的每个问题设立一字段，以缩写形式为字段名，如“信息技术自评”的字段名为“Jszp”，“家庭上网条件”的字段名为“Jtswtj”。而每个问题的答案都是以选项形式填写，所以每个字段的数据类型均设置为文本。为了便于管理，我们对每个教师都进行了编号，并将编号设为每个表的关键字。
2、数据准备
2。 1 数据收集本文数据的来源主要通过两种渠道：网上问卷调查以及网下问卷收集，研究对象为厦门、漳州、泉州、莆田、龙岩等五个地区的学前教育一线教师。
由于泉州儿童发展职业学院多年来都是面向厦门、漳州、泉州、莆田、龙岩等五地招生，毕业生也基本上分布在这五个地区，因此本文收集的数据有一定的区域特点，即调查对象具有较相似的教育教学背景，这样给统计、分析提供了很大的方便，使得数据更加精确。
我们根据事先设置的《学前教育师资信息素养调查表》的内容，将调查表以网页的形式发布在网上，供教师填写；有了网络工具，我们能收集到更多的数据，从而使调查结果更加准确。在服务器端收集的数据，直接以Access数据库形式保存下来，然后添加到SQL Server数据库中。
2。 2 清洗数据
该过程用于提高数据质量，使数据达到分析所要求的标准。数据清洗过程包括子数据集的选择和缺失值的处理。
因为数据质量是决定挖掘成功与否的关程中对一些重要字段进行数据质量检查是十分必要的。
缺失值是指数据集中无法知道、没有搜集或者错误录入的值。一般来说对于它们所属的字段这些值是无效的。对于此类问题需要观察缺失值情况，考虑舍去其后对预测的结果是否有较大的影响。
本文中，利用问卷形式收集来的数据，在手工录入的过程中，发现了有许多字段存在缺失值问题，表现为：有的题目中没有“D”选项，但老师的答案中却出现了“D”的选择；
有的题目答案为空；还有的选择不合逻辑，比如“年龄”选择为“20 ~ 30”，而“教师职称”却选择为“特级”。诸如最后一种选择，在此我们先不做处理，本文主要针对前两种缺失情况进行研究。
第一种情形下，以“jjntff”字段（字段含义为“解决教育教学难题采用方法”）为例，选项中只有A、B、C三个选项，但结果中出现了7个D的选项，造成数据错误有可能是教师填写错误或者是录入员录入失误，在这里我们将这些错误值定义称缺失值，然后利用Excel工具，发现该题目中C出现频率最高，因此将7个缺失值修改为C。
第二种情形，我们对于答案为空的题目先放空，然后在所有数据填写完整后，再采用类似第一种情况代替方式，以出现频率最高的选项填写之。
2。 3 选择数据
利用Business Intelligence Development Studio工具，新建一名为“信息素养挖掘”的Analysis Services项目，导入数据源，然后将数据源转化成数据源视图，再进行“选择数据”。
“选择数据”是用来决定用于分析的数据。在整合数据过程中、构建数据库之后，有一些字段会和分析无关，这里就是要对字段进行过滤。
选择数据是指对一些变量的选择取舍。选择数据过程包括字段的选择和记录的选择。我们这里主要针对字段进行选择。在调查表设置初期，由于对目标问题理解不够细致，虽然有幼教专家的指点，但在学前教育师资信息素养领域中，有关研究还是比较缺乏，因此我们在设置数据表时考虑也不够完善，有关字段设置可能是多余的，这也需要通过数据挖掘过程去发现。由于篇幅限制，本文只针对每部分中的典型项目进行挖掘研究。
3、挖掘方法的选用
在学前教育领域中，问题调查一般选项式、问答式的题目来实现，针对选项式的调查，以下我们将对本文涉及的问题进行研究。
3。 1 关联规则的选用
挖掘关联规则的过程，就是寻找具有内在、隐性联系信息的过程。随着收集和存储在数据库中的数据规模越来越大，人们可以从中挖掘出更可靠、更有价值的关联规则。参与关联规则挖掘的数据项可以没有显性的关联特征，正是要通过挖掘，探讨它们之间的内在联系。
通过对调查表的分析，我们发现各字段之间的关系可分为两种情形。其中一种有着内在或外在联系，如在“教师职称结构与自评”中，教师年龄与教师职称字段之间有着隐形的联系，即不同年龄的教师具有不同的职称，而教师年龄与信息技术自评、教师职称与信息技术自评之间的关系则是用户所关心的问题，这个关系需要通过研究得出。根据关联规则的适用范围及其目的，我们发现只有关联规则最接近客户的要求：通过挖掘，得出不同年龄、不同职称教师对自我信息技术的评价，即相互间的制约、相互影响的规律。
我们这里可以设定教师信息技术自评为预测字段，将年龄和职称设置成输入字段，这样通过挖掘，便可以得到年龄与信息技术自评、职称与信息技术自评的关联规则。
从上面的例子我们可以发现，当问题相关的字段是不同范围的，或者有一项是不同范围的，则可以使用关联。
3。 2 聚类方法的选用
通过聚类，人们能够自动发现数据集中的数据由于其各自的相似性和相异性被分成不同的类，这些类别具有明显的特征，进而发现全局数据的分布模式，以及数据之间的有趣的、隐含的相互联系[13]。
在调查表中，我们可以发现字段之间的另一种关系———各字段之间都是相对独立，是同一个范围的不同方面。这里以“教师多媒体软件使用情况”问题为例。
该问题包含了四个字段，分别为“使用powerpoint情况”（Ppt）、“使用flash情况”（Flash）、“使用authorware情况”（Aw）、“Photoshop制作”（Psdzz）。这四个方面都是属于教师使用多媒体软件能力的调查，每种能力之间都是相对独立的，而用户关心的是发现哪些教师能够使用哪些多媒体软件，从而对不同教师设定进行不同的培训内容。根据聚类方法的适用范围及其方法特点，我们发现只有聚类方法最符合用户的需要：通过挖掘，将教师分成若干类别，每个类别都有区别于其他类别的显著特征，这样使得培训部门可以有的放矢的进行针对性教学。
在此，我们将问题中的每个字段都设置为输入和预测字段。
从上面的例子我们可以发现，当问题相关的字段是同范围的不同方面，则可以选择聚类方法进行挖掘，得到需要的结果。
4 数据用法的定义
在利用SQL Server 2005 Analysis Services进行数据挖掘时，需要先指定包含据以生成模型的定型数据的数据源视图，设置表中的项目，并指定事例表中列的用法。
4·1 定义数据表的类型
在SQL Server2005 Analysis Services中，数据必须作为包含在事例表中的一系列事例提供给数据挖掘算法。不是所有的事例都可以用一行数据就可以说明。例如一个事例可能派生自两个表，而一个表也可以派生出两个事例，因此Analysis Services提供了数据集的解决方法，可以表示多种数据来源方式，并提供了嵌套表方式。
4·2 指定数据列的用法
指定了事例表后，就可以确定要包括在挖掘结构中的表的每一列使用类型。数据挖掘列可以为下列四种类型之一：键列、输入列、可预测列或输入列和可预测列的组合。键列包含表中每个行的唯一标识符。输入列提供据以进行预测的信息，而预测列包含要在挖掘模型中预测的信息。
5 建立模型
针对教师信息素养调查表设计，我们将其分为三大部分：个人信息意识与态度、个人信息知识和技能水平、个人信息素养综合因素以及学习目标，对于每个部分，我们仅提取每部分中的一个主要问题进行挖掘模型设计。
5。 1 个人信息意识与态度的挖掘模型设计“教师职称结构与自评情况”挖掘模型设计
（1）指定“列”的用法根据调查表内容，相关字段为“教师年龄”（Age）、“教师职称”（Zc）、“信息技术自评”（Jszp），我们通过“教师年龄”、“教师职称”这两个字段来预测出教师“信息技术自评”的情况，从而了解不同层次教师的信息自我评价。
根据前面所述，在进行挖掘时，首先要指定数据源中“教师基本信息”（Grxx）为事例表，然后从中提取出“Age”、“Zc”、“Jszp”三个“列”（字段）组成挖掘结构，其中“Age”、“Zc”为“Input”属性，“Jszp”为“Predict”属性。
（2）挖掘算法的选择及其参数设置根据挖掘方法的特点，这里采用关联规则挖掘方法，即研究不同年龄、职称的教师对自我信息技术的评价情况。
例如教师年龄=‘20 ~ 30’ 信息技术自评=‘良好’；
教师职称=‘二级’ 信息技术自评=‘良好’。
其中涉及到关联规则挖掘算法的属性设置，我们采用默认设置。
5。 2 个人信息知识和技能水平的挖掘模型设计“教师多媒体软件使用情况”挖掘模型设计
（1）指定“列”的用法根据调查表内容，相关字段为“使用powerpoint情况”（Ppt）、“使用flash情况”（Flash）、“使用authorware情况”（Aw）、“Photoshop制作”（Psdzz），根据要求，我们指定数据源中“信息知识与技能”（Zsjn）为事例表，提取出“Ppt”、“Flash”、“Aw”、“Psdzz”四个“列”组成挖掘结构，列属性均为“Input and Predict”。
（2）挖掘算法的选择及其参数设置在此我们利用挖掘，了解教师对于四种多媒体软件的了解、掌握程度，并自动分成具有显著特征的若干个类别，然后找出每个类别中的共性，也就是说通过挖掘，希望能将教师进行分类。根据前面所述，我们认为聚类分析挖掘算法最为合适。
根据聚类分析挖掘算法的属性设置，我们同样将CLUSTER_COUNT修改为0，为了最准确地确定要生成的分类数。
5。 3 个人信息素养综合因素以及学习目标的挖掘模型设计“信息化教学意识”挖掘模型设计
（1）指定“列”的用法根据调查表内容，相关字段为“信息化教学设计重点”（Xxhjx）、“信息技术运用教学”（Xxjsyy）、“多媒体教学方法的运用”（Dmtjx）、“多媒体教学与传统教学区别”（Dmtct）。
根据要求，我们指定数据源中“信息整合与应用”（Zhyy）为事例表，表4—4所示，提取出“Xxhjx”、“Xxjsyy”、“Dmtjx”、“Dmtct”四个“列”组成挖掘结构，列属性均为“In—put and Predict”。
（2）挖掘算法的选择及其参数设置上述四个字段都是教师对于信息技术在教学中应用的理解以及使用情况的不同方面，我们希望通过挖掘，了解不同类别教师的共性。根据前面所述，我们认为，聚类分析挖掘算法最为合适。
根据聚类分析挖掘算法的属性设置，我们同样将CLUSTER_COUNT修改为0，为了最准确地确定要生成的分类数。
5。 4 综述
至此，我们已经将整个数据挖掘模型的结构建立起来，对于其中典型问题进行了分析，选择了适用的挖掘方法，为其他问题的挖掘方法选择提供了参考，为最终结论的产生起到了至关重要的作用。
复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘论文 篇7
文综考试以来，历史和地理学科知识和能力的渗透穿插不断加强，这一趋势提醒我们：要重视中学课本中历史地图内容的挖掘，要培养分析比较地图和提取有效信息的能力，进而培养跨学科综合的能力。以人教版2003年高中课本《中国古代史》（2002年审查通过 选修本）中第12页《春秋大国争霸图》和第13页《战国兼并形势图》两幅历史地图为例，我们从两幅貌似不相关联的地图中可以得到许多有用的信息和结论。
变化一：中原和江南地区华夏族诸侯国的消亡和产生。春秋列国时期处于华北地区的晋国（大致今天山西、河北一带）、宋国（河南一带）、鲁国（山东一带）消失了。出现了三个新国：韩、赵、魏。春秋时期长江下游的吴国、越国也在战国地图上消失了。反映的相关史实；战国时期，韩、赵、魏三家分晋，晋国灭亡。春秋时期的宋国、鲁国也灭亡了。这说明从春秋的争霸战争到战国的兼并战争，诸侯国的数量大大减少了。变化的意义在于：从各国并立走向局部统一，为秦统一六国奠定了基础，也反映出周王室衰微，无力阻止诸侯国之间的兼并战争。
变化二：春秋时期分布于秦晋两国北部的白狄、晋国中北部的赤狄、北戎，分布在燕国东北方向的山戎在战国时期的地图上消失了，同时蒙古高原一带和燕国东北方向分别出现了匈奴和东胡两个少数民族。反映的相关史实：通过中原地区的诸侯国之间的争霸战争，华夏族和其他各族频繁接触，民族融合加剧，主要是其他各族融合到文化先进的华夏族中，改变了华夏族在春秋时期一度出现的“南夷与北狄交，中国不绝若线”的被动局面。华夏族同化了华北地区的一些少数民族，增添了新的血液，文化先进的华夏族活动的范围和空间有所扩大；同时，蒙古高原一带的草原游牧民族也有所发展，匈奴族逐渐强大。
变化三：在战国时期的地图上，
（1）北方沿燕国、赵国、秦国北方边境一线，出现了从辽东连绵到西北地区的长城；
（2）在楚国、齐国等华夏族各诸侯国边境之间，也出现了长短不一的长城。
反映的史实：
（1）战国时期，在北方，武力强大的游牧民族──匈奴族第一次统一了广阔的蒙古草原地区，开始频繁袭扰燕赵秦三国边境，给这三个诸侯国造成很大压力。
（2）华夏族各诸侯国之间出现的长城则说明战国时期，华夏族各诸侯国的兼并战争更加猛烈，攻防水平均有提高，战争持续时间加长，统一速度加快。
变化三反映的地理信息：对春秋战国时期的气候研究证明：战国至秦朝时期修筑的长城和中国北方地区的400毫米等降水量线（大体上半湿润地区和半干旱地区的分界线）基本重合，这说明长城的修建决非偶然：长城以北，气候多属于温带大陆性气候，比较干旱寒冷，适合游牧经济；长城以南，气候多属于温带季风气候，比较温润，适合农耕定居生活。长城的出现说明：战国时期，中原地区农耕生产方式和北方游牧生产方式的差异和对峙已非常明显，反映出自然地理气候环境对古代民族的重要影响，这种影响贯穿了中国古代的整个历史。
总之，通过《春秋大国争霸图》和《战国兼并形势图》两幅历史地图的比较，我们可以培养比较分析地图和提取有效信息的能力，同时也可以得到许多有用的历史、地理信息。类似这样的插图在课本中还有很多，它们对于培养相关能力的价值，值得我们挖掘。
复杂网络交叠团模糊分析与信息挖掘论文 篇8
计算机技术的不断发展，信息技术不断加强，在社会新的发展趋势下，以往的传统管理模式落后于现代化发展的管理水平。为了创新档案管理的模式，提高档案管理的质量，在现代档案信息管理系统中引入数据挖掘技术。
1、信息挖掘技术
1.1数据挖掘技术概述
数据挖掘技术是一种基于统计学、人工智能等等技术基础上，能够自动分析原有数据，从而做出归纳整理，并对其潜在的模式进行挖掘的决策支持过程，简单来说就是从一系列复杂的数据中提取人们需要的潜在性信息。
1.2数据挖掘技术的方法
二十世纪末，计算机挖掘技术产生。其一般用到的方法有：
（1）孤立点分析。孤立点分析法主要用于对于特殊信息的挖掘。
（2）聚类分析。聚类分析方法是在指定的对象中，对其价值联系进行搜索。
（3）分类分析。分类分析就是找出具有一定特点的数据，对需要解读的数据进行识别。
（4）关联性分析。关联性分析方法是对指定数据中出现频繁的数据进行挖掘。
（5）序列分析。与关联性分析法一样，由数据之间内在的联系得出潜在的关联。
1.3计算机挖掘技术的形式分析
计算机挖掘技术在使用过程中，收集到的数据不同，数据收集的方法也就不同。在对数据挖掘技术进行形式分析的时候，主要用到：分类形式、粗糙集形式、相关规则形式。
2、计算机数据挖掘技术在档案信息管理
系统中的应用计算机挖掘技术，能够将隐藏的信息挖掘出来并进行总结和利用，运用到档案管理中来，在充分发挥挖掘技术作用的同时，极大的提高了档案数据的利用价值。数据挖掘技术在档案管理系统中，一般用到的方法为：
2.1收集法
该方法在对数据库中的数据进行分析的基础上，建立对已知数据详细描述的概念模型。然后将每个测试的样本与此模型进行比较，若有一个模型在测试中被认可，就可以以此模型对管理的对象分类。例如，档案管理员就某事向客户进行问卷调查并将答案输入到数据库中。在该数据库中，对客户的回答进行具体属性描述，当有新的回答内容输入的时候，系统会自动对该客户需求分类，在减轻管理员工作压力的同时，提高了档案管理的效率。
2.2保留法
该方法是防止老客户档案丢失并将客户留住的过程。对于任何一个企业来说，发展一个新的客户的成本要远远高于留住一个来客户的成本。在客户保留的过程中，对客户档案流失原因的分析至关重要，因此，采用挖掘技术对其进行分析是必要的。
2.3分类法
通过计算机挖掘技术对档案进行分类，按照不同的性质进行系统的划分，将所有相似或相通的档案进行整理，在人们需要的时候，能够快速的被提取出来，提高了检索的效率和分类的专业性。
3、档案管理引入计算机挖掘技术的必要性
计算机挖掘技术的应用，对档案管理方式的不断完善有着极其重要的意义，其重要性主要体现在：
3.1对档案的保护更全面
一部分具有历史意义的档案，随着保存的时间不断增加，其年代感加强，意义和价值增大。相应的，利用的频率会随着利用的价值增加，也更容易被损坏从而导致档案信息寿命折损，此外，管理不当造成泄密，使档案失去了原本的利用价值，这种存在于档案管理和利用之间的矛盾，使得档案管理面临着巨大的难题。挖掘技术的运用，缓解了这种矛盾，在档案管理工作中具有重要的意义。
3.2提升档案管理的质量
在档案信息管理系统中引入计算机挖掘技术，使得档案信息管理打破了传统的模式，通过挖掘技术，对管理的模式有了极大的创新，工作人员以往繁重的工作压力得到释放，时间和精力更加丰富，在对档案管理的细节方面也就更加注意，同时也加快了对档案的数据信息进行处理的速度，提升档案管理的整体质量。
4、结语
综上所述，计算机数据挖掘技术涉及的内容很广，对挖掘技术的运用，使得各行各业的发展水平得到了很大的提高，推动社会经济的发展，带动社会发展模式的创新。在档案管理中使用计算机挖掘技术，使得档案信息保存的方法及安全性有了很大的提高。同时，也需要档案信息管理人员在进行档案信息管理的时候，能合理利用计算机信息挖掘技术，在提高工作效率的同时，促进管理模式的不断创新，以适应时代发展的要求。
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