Web数据挖掘的研究现状及发展

技术平台基于Hadoop电商大数据的挖掘与分析技术研究陈娥祥（福州工商学院，福建 福州 350715）摘 要：随着社会经济水平的不断提高和互联网时代的不断发展，全球数据逐渐呈现出大规模增长的趋势，为了满足海量数据处理需求，大数据挖掘与分析技术应运而生。

Hadoop的出现和应用不仅能科学、高效地处理海量数据，还能可视化展现海量数据最终处理结果，为电商企业的健康、可持续发展提供重要的数据参考和支持。

基于以上情况，以福州地区美容行业的电商系统为例，在介绍相关理论与技术的基础上分析了数据挖掘算法，从系统的整体设计、数据准备、数据挖掘分析三个方面入手，研究了电商大数据挖掘系统的设计，从实验环境、实验数据准备和实验结果分析三方面入手，探讨了系统可视化实现与效果。

希望通过这次深度分析与研究，对公司的运营决策提供有力帮助，为电商平台各方参与者、相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

关键词：Hadoop；电商大数据；挖掘分析；可视化技术随着社交媒体的不断发展，企业处理数据的途径日益增加、规模日益扩大，并形成了海量的数据流。

在这样的背景下，我国逐渐进入了大数据时代，大数据的生成速度呈现出指数爆炸形式，加上数据在处理的过程中无法分解为常用的数据库，这无疑增加了企业访问和处理数据的难度。

目前，在我国电商行业的迅猛发展下，数据规模递增，为了实现对消费者购买行为相关数据的深入、全面挖掘，进一步提高电商企业的销售业绩，在Hadoop框架的应用背景下，加大对大数据挖掘与分析技术的科学应用，实现数据挖掘技术与电商平台的有效融合，是相关领域技术人员必须思考和解决的问题。

1 相关理论与技术研究1.1 Hadoop平台相关技术研究Hadoop作为一种开源编程框架，被广泛应用于Apache基础项目中。

该框架的编写语言主要以Java语言为主，能够为海量数据集的分布处理提供重要支持。

同时，在部署的过程中，使用的服务器购买价格普遍较低，缩小了物力成本，这样一来，作为开发人员就可以投入较低的成本，实现Hadoop集群搭建，极大地提高了开发效率和效果。

Web3.0时代互联网发展研究李湘媛【摘要】在基于Web2.0技术与思想的以网络为平台,借由个人到个人(P2P)的分享形成的网站和应用大行其道的互联网世界里,有一个新名词出现的频率越来越高-Web3.0.本文回顾了互联网技术的发展进程,并着重对Web3.0的定义、主要技术特征以及应用前景进行了细致的研究分析,最后讨论了在Web3.0的影响之下,互联网可能的发展趋势.【期刊名称】《中国传媒大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2010(017)004【总页数】4页(P54-56,62)【关键词】互联网;Web2.0;Web3.0【作者】李湘媛【作者单位】北京林业大学,北京,100083【正文语种】中文【中图分类】TP371 互联网的发展随着社会的发展和科学技术的进步,人们渴望更加开放、平等、自由的信息交流[1]。

诞生于上世纪六十年代的互联网,提供了一个可以突破时空局限、交流各种信息的互动平台,使得用户无论身在何处,都可以通过网络充分共享全社会的智慧。

最早的网络构想来源于 1980年由蒂姆◦伯纳斯 -李构建的 ENQUIRE项目,这是一个超文本在线编辑数据库。

尽管看上去与现在使用的互联网不太一样,但是在许多核心思想上却是一致的。

Web中最重要的“超文本”这一概念则起源于上世纪 60年代的几个项目,直到1992年www服务出现,这期间的Web可以被称为0.1版。

从 1992年到 1994年,互联网(Internet)成了主流,“冲浪”这个词汇被首次使用,这时候的互联网可以被称为是 Web0.5,这个时期随着 Netscape的发布而结束。

Web1.0时代开始于 1994年,其主要特征是大量使用静态的 HTML网页来发布信息,并开始使用浏览器来获取信息,这个时候主要是单向的信息传递。

1995年,跨平台应用软件的面向对象的设计语言 Java诞生了,同时服务器端脚本技术也被开发出来。

同年,微软发布了 Internet Explorer浏览器。

Science前沿中文新闻信息置标语言C N M L 以文档、信封-稿件、内容项三个层级，辅以元数据、稿件关系、内容项关系、受控词表等全面构建了中文新闻信息标准，为中文新闻信息相关应用系统的开发奠定了坚实的基础。

中文新闻信息置标语言CNML的意义无疑是巨大的，而从笔者的角度来看，其全面性最具特点，未来其他相关新闻信息的标准的制定，都可以以中文新闻信息置标语言CNML为根本，完善并细化目前未展开的部分，防止再做重复性的工作。

作为媒体数字化的传统研发公司，华光是参加“七四八工程”会战的主要单位之一，近30年来一直致力于中文信息处理技术及相关领域的研究和开发，为中文信息处理技术的发展做出了重要贡献，在整个发展过程中，借助华光电子出版系统，参与并推进了大量标准或第三方系统的实施和成熟过程，从计算机网络技术到苹果系统的率先使用及推广，汉字编码从新华码到国标码到GB18030的升级，五笔字型等输入法的推广流行，批处理语言到S2语言的页面描述语言的探索，以及CNML在各报刊新版采编系统及与其他系统接口的应用等等，大量的实践了各种标准的推广。

也有责任和义务对CNML的推广及发展提供一些建议。

和制定中文新闻信息置标语言CNML的大量工作对比，CNML的行业应用范围，目前还不是非常广泛。

其实，中文新闻信息置标语言CNML的很多成果，包括不断丰富的受控词表这样的具备行业级别的类似宏定义、全局定义的特色内容，都是非常有价值，值得全面展开，共同促进的。

相比而言，近几年，基于互联网的WEB系统的各种应用，大型的主流的互联网巨头，均高度重视开放平台的建设，推动围绕开放平台API的大量第三方开发商开发各种海量应用，显得非常富有活力，值得借鉴。

这方面比较有代表性的与基础设施相关的谷歌的GAE（GoogleApp Engine）开放平台、亚马逊AWS（Amazon Web Services）开放平台；国内公司，如淘宝、百度、新浪、腾讯均展开形形色色的开放平台计划，制定相关数据及API的标准，吸引开发者参与到其生态链中。

正如柏拉图所说：需要是发明之母。

随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。

我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。

正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。

1、数据挖掘数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。

而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。

作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。

数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。

这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！2、数据分析数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。

是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

数据分析有极广泛的应用范围。

典型的数据分析可能包含以下三个步：1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。

在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

基于Web的预测模型构建与优化随着互联网技术的发展，Web应用程序越来越被广泛使用，给生活和工作带来很大的便利，而Web预测模型则为各种应用程序提供了更加智能的功能。

这些模型可以根据数据分析和算法实现对未来事件的预测，因此它被广泛应用于金融、交通、气象、医疗、营销等领域。

本文将介绍基于Web的预测模型构建与优化。

一、预测模型介绍Web预测模型是一种数据挖掘技术，它运用各种算法和技术对数据进行分析和处理，从而推测未来的结果。

这些算法和技术包括：线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。

根据数据的特点，我们可以选择不同的算法，来实现预测需求。

其中，线性回归算法以线性的方式预测因变量和自变量之间的关系。

决策树算法则是通过分类逻辑，预测出不同因素可能导致的不同结果。

支持向量机则是用一个超平面来区分不同类别的数据。

神经网络则通过神经元之间的连接和权重，建立复杂的非线性函数关系模型。

二、预测模型构建基于Web的预测模型通常由以下步骤构成：数据采集、数据清洗、特征提取、数据建模、模型评估和结果可视化。

1.数据采集数据采集是预测模型构建的第一步。

在此步骤中，我们需要收集大量的数据来建立模型，通常使用的数据来源包括：社交网络、新闻网站、传感器等。

2.数据清洗数据采集后，我们需要对数据进行清洗。

在此步骤中，我们将会处理一些无用变量和存在的异常值。

清洗后的数据有助于提高预测模型的精度和准确性。

3.特征提取特征提取是从大量数据中提取出有用信息的过程。

在此步骤中，我们利用专业的知识和经验从数据中提取出特征，然后用数学方法将其转化为数值。

特征提取后，我们可以根据数据的特征进行分类处理。

4.数据建模数据建模是利用算法对清洗后的数据进行建模分析，确定最终的预测结果。

在此步骤中，我们可以利用之前提到的算法进行预测分析。

模型建立后，我们可以对模型进行细节调整，以提高其预测精度。

5.模型评估在模型评估步骤中，我们利用测试数据集来评估模型的准确度和精度。

基于CiteSpace软件中医数据挖掘文献的可视化分析研究一、本文概述随着信息技术的飞速发展，数据挖掘技术在各个领域得到了广泛的应用。

在中医领域，数据挖掘技术的引入为中医药的研究和发展提供了新的视角和工具。

本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期更深入地理解中医数据挖掘的现状、发展趋势以及研究热点。

本文首先介绍了中医数据挖掘的重要性和必要性，阐述了数据挖掘技术在中医领域的应用现状。

随后，详细介绍了CiteSpace软件的功能特点及其在文献分析中的应用优势。

在此基础上，本文利用CiteSpace软件对中医数据挖掘相关文献进行了可视化分析，包括文献的时间分布、关键词共现网络、主题演化等方面。

通过可视化分析，本文揭示了中医数据挖掘领域的研究热点和发展趋势，为中医药研究者提供了有价值的参考信息。

本文也指出了当前中医数据挖掘研究中存在的问题和不足，为进一步的研究提供了方向和建议。

本文的研究不仅有助于深入了解中医数据挖掘的研究现状和发展趋势，同时也为中医药的现代化、国际化提供了有力的支持。

未来，随着数据挖掘技术的不断进步和应用领域的不断拓展，相信中医数据挖掘研究将会取得更加丰硕的成果。

二、理论基础与文献综述随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术在各个领域的应用日益广泛。

在中医领域，数据挖掘技术也被逐渐引入，以期通过对中医文献的深度挖掘和分析，发现传统医学知识中的新规律和新见解。

本文旨在利用CiteSpace软件对中医数据挖掘文献进行可视化分析，以期系统地梳理和归纳中医数据挖掘领域的研究现状和发展趋势。

理论基础方面，数据挖掘是一门通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现数据中的潜在规律和有价值信息的科学。

在中医领域，数据挖掘技术可以应用于中药方剂配伍、疾病证候分析、名医经验传承等多个方面。

通过数据挖掘技术，可以对中医古籍、现代中医文献等海量数据进行深度挖掘，揭示传统医学知识中的隐藏规律和关联规则，为中医临床和科研提供新的思路和方法。

⼤数据的常⽤算法（分类、回归分析、聚类、关联规则、神经⽹络⽅法、web数据挖掘）在⼤数据时代，数据挖掘是最关键的⼯作。

⼤数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的⼤型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有⽤的信息和知识的过程，也是⼀种决策⽀持过程。

其主要基于，，模式学习，统计学等。

通过对⼤数据⾼度⾃动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、⽤户调整市场政策、减少风险、理性⾯对市场，并做出正确的决策。

⽬前，在很多领域尤其是在商业领域如、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、危机等。

⼤数据的挖掘常⽤的⽅法有分类、回归分析、聚类、关联规则、⽅法、Web 数据挖掘等。

这些⽅法从不同的⾓度对数据进⾏挖掘。

数据准备的重要性：没有⾼质量的挖掘结果，数据准备⼯作占⽤的时间往往在60%以上。

(1)分类分类是找出数据库中的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，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。

可以应⽤到涉及到应⽤分类、趋势预测中，如淘宝商铺将⽤户在⼀段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向⽤户推荐关联类的商品，从⽽增加商铺的销售量。

分类的⽅法：决策树——是最流⾏的分类⽅法特点：a、它的每次划分都是基于最显著的特征的；b、所分析的数据样本被称作树根，算法从所有特征中选出⼀个最重要的，⽤这个特征把样本分割成若⼲⼦集；c、重复这个过程，直到所有的分⽀下⾯的实例都是“纯”的，即⼦集中各个实例都属于同⼀个类别，这样的分⽀即可确定为⼀个叶⼦节点。

在所有⼦集变成“纯”的之后，树就停⽌⽣长了。

决策树的剪枝：a、如果决策树建的过深，容易导致过度拟合问题（即所有的分类结果数量基本⼀样，没有代表性）；b、剪枝通常采⽤⾃上⽽下的⽅式。

每次找出训练数据中对预测精度贡献最⼩的那个分⽀，剪掉它；c、简⾔之，先让决策树疯狂⽣长，然后再慢慢往回收缩。

数据库技术发展简史数据库技术从诞生到现在，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的商业产品和广泛的应用领域，吸引越来越多的研究者加入。

数据库的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命。

三十多年来，国内外已经开发建设了成千上万个数据库，它已成为企业、部门乃至个人日常工作、生产和生活的基础设施。

同时，随着应用的扩展与深入，数据库的数量和规模越来越大，数据库的研究领域也已经大大地拓广和深化了。

30年间数据库领域获得了三次计算机图灵奖（C.W. Bachman,E.F.Codd, J.Gray），更加充分地说明了数据库是一个充满活力和创新精神的领域。

就让我们沿着历史的轨迹，追溯一下数据库的发展历程。

数据库发展简史1. 数据管理的诞生数据库的历史可以追溯到五十年前，那时的数据管理非常简单。

通过大量的分类、比较和表格绘制的机器运行数百万穿孔卡片来进行数据的处理，其运行结果在纸上打印出来或者制成新的穿孔卡片。

而数据管理就是对所有这些穿孔卡片进行物理的储存和处理。

然而，1 9 5 1 年雷明顿兰德公司（Remington Rand Inc.）的一种叫做Univac I 的计算机推出了一种一秒钟可以输入数百条记录的磁带驱动器，从而引发了数据管理的革命。

1956 年IBM生产出第一个磁盘驱动器——the Model305 RAMAC。

此驱动器有50 个盘片，每个盘片直径是2 英尺，可以储存5MB的数据。

使用磁盘最大的好处是可以随机地存取数据，而穿孔卡片和磁带只能顺序存取数据。

数据库系统的萌芽出现于60 年代。

当时计算机开始广泛地应用于数据管理，对数据的共享提出了越来越高的要求。

传统的文件系统已经不能满足人们的需要。

能够统一管理和共享数据的数据库管理系统（DBMS）应运而生。

数据模型是数据库系统的核心和基础，各种DBMS 软件都是基于某种数据模型的。

所以通常也按照数据模型的特点将传统数据库系统分成网状数据库、层次数据库和关系数据库三类。

高等教育事业统计数据挖掘分析目前，我国每年教育事业统计工作要求调查指标16万项，涵盖范围为全国50多万所各级各类学校和机构，数据量高达55亿条。

其中，高等教育统计是我国教育事业统计工作的重要组成部分之一，每年10月份开始通过单位收集、层层上报的方式汇总。

面对采集的海量数据，如何将其有效利用，转化为指导高校建设、高等教育管理的参考依据是亟待解决的问题。

一、我国高等教育统计数据分析现状20XX年教育部对19XX年发布的《中国教育监测与评价统计指标体系(试行)》进行了修订和完善，修订后的指标体系分为综合教育程度、国民接受学校教育状况、学校办学条件、教育经费、科学研究等5类共102项指标，其中涉及高校的指标为54项。

教育主管部门和各学校力求管理好数据、分析好数据、利用好数据，覆盖采集、统计、分析、诊断、决策等全流程，以便更好地为领导决策服务、为学校发展服务。

从拍脑袋决策到用数据说话，统计数据在教育管理中意义重大。

但各高校在具体统计过程中，普遍存在机械上报的情况，缺乏适应性微观统计指标设计。

同时，对已统计数据缺乏深入分析，大部分仅停留在简单描述和说明上，并未真正发挥统计数据的反馈作用，数据利用率较差。

其主要表现在以下几个方面:一是高校的教育统计多数是被动地完成报表任务，数据统计人员多是兼职的，服务方向依然是以为上级服务为主，教育统计仍以搜集整理内部数据为主，未能主动地根据教育管理需要进行采集，把统计与学校工作相结合，把统计信息自觉地用于决策和日常工作。

二是目前统计的口径较多，每年度都有高等教育事业统计、教学基本状态数据采集、固定资产投资报表等各级各类报表，上级下达的归口部门不同，时间节点的要求也不一样。

这导致学校不同部门给出的数据出入很大，也有学校为了应对检查和评估，捏造数据，使得统计数据失真。

三是数据统计之后基本上停留在数据阶段，分析数据、利用数据进行决策的意识和能力很弱。

二、大数据思维导入20XX年联合国发布的《大数据发展:机遇与挑战》中明确指出，大数据时代已经来临，大数据的出现将会对社会各个领域产生重要的影响。

什么是数据挖掘数据挖掘(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的、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。

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。

数据挖掘的起源为迎接前一节中的这些挑战，来自不同学科的研究者汇集到一起，开始着手开发可以处理不同数据类型的更有效的、可伸缩的工具。

这些工作建立在研究者先前使用的方法学和算法之上，在数据挖掘领域达到高潮。

特别地，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。

数据挖掘能做什么1)数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）：·分类（Classification）·估值（Estimation）·预言（Prediction）·相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）·聚集（Clustering）·描述和可视化（Des cription and Visualization）·复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)2)数据挖掘分类以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘·直接数据挖掘目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。

透视Hot-Point PerspectiveI G I T C W 热点164DIGITCW2020.04大数据技术一般指能够对数量庞大、类型复杂的数据进行有效处理，挖掘其中有效信息的技术。

随着信息大爆炸时代的到来，全世界范围内的数据量快速增长，传统数据技术已经无法对海量技术进行有效处理，大数据技术因而在近年来得以快速发展和广泛应用。

1 大数据应用现状分析1.1 主流应用领域自大数据出现以来，其就对各行各业产生了不可忽视的影响，在各个领域得到了广泛应用。

不过就当前来看，大数据应用主要集中在商业、网络及科学三大领域。

商业领域应用。

现代商业包含大量数据，尤其是互联网金融的发展使得传统数据处理方式无法满足商业发展需求。

大数据技术的出现能够帮助企业充分挖掘海量数据信息，包括市场变化、用户行为、产品竞争、产品销售、用户反馈等。

对这些数据信息进行深度挖掘与有效掌握，能够帮助企业准确掌握自身经营生产情况，同时更加准确地预测市场变化，从而为企业优化产品布局、分析客户交易、完善产品、制定经营生产决策等提供可靠支持，为企业稳定、长效发展奠定良好基础。

网络领域应用。

网络是数据大爆炸的基础。

网络的出现彻底改变了传统信息存储、传播与分享方式，尤其是随着互联网的普及，网络用户数量的快速增长以及人们对网络的依赖性逐渐提升，都使得网络中包含了海量不同类型的数据，如文本、图像、视频、交互内容等。

在海量网络数据中获取需要的数据信息是大数据技术的一大作用，能够充分挖掘网络数据价值，并将网络数据信息用于商业、执法、军事应用等方面。

科学领域应用。

科学研究往往会产生大量数据，尤其是随着现代科学的发展，各种高通量传感器与仪器的长期运作所产生的数据量十分惊人。

只有对这些数据进行全面、深入而准确的研究，才能推动科研发展并取得科研成果。

传统数据处理方式难以快速、准确地处理如此多的数据，需要利用大数据技术进行处理，如生物信息科学实验的数据计算往往就需要使用大数据技术来保障准确性。

数据挖掘之七种常⽤的⽅法_数据分析师⼜称数据库中的知识发现，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利⽤数据挖掘进⾏常⽤的⽅法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的⾓度对数据进⾏挖掘。

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，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。

它可以应⽤到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如⼀个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销⼈员就可以将新型汽车的⼴告⼿册直接邮寄到有这种喜好的客户⼿中，从⽽⼤⼤增加了商业机会。

②　回归分析。

回归分析⽅法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产⽣⼀个将数据项映射到⼀个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。

它可以应⽤到市场营销的各个⽅⾯，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品⽣命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

③　聚类。

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。

它可以应⽤到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

　④　关联规则。

关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据⼀个事务中某些项的出现可导出另⼀些项在同⼀事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。

在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库⾥的⼤量数据进⾏挖掘，可以从⼤量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策⽀持提供参考依据。

第3期2020年1月No.3January ，2020时空大数据挖掘分析及可视化技术研究与系统设计江苏科技信息Jiangsu Science &Technology Information曹全龙，石善球（江苏省基础地理信息中心，江苏南京210013）作者简介：曹全龙（1980—），男，江苏常州人，高级工程师，硕士；研究方向：GIS 应用与开发。

摘要：大数据正日益改变人类的工作、生活和思维方式，当今社会80%以上的数据都与时空相关。

无论是政府主导的智慧城市建设、土地利用规划、应急管理，还是企业的网点选址、营销策划等行为，都离不开时空大数据的支撑。

如何对时空大数据进行分析挖掘，并实现大数据的可视化表现成为社会普遍关心和重点研究的内容。

文章分析了时空大数据分析挖掘及可视化的发展现状及存在问题，研究了主要关键技术，并对系统进行了总体设计。

关键词：时空大数据；分析挖掘；数据可视化；系统设计中图分类号：P2文献标志码：A 0引言以大数据、物联网、云计算等为代表的信息技术迅猛发展，引领着新一轮科技革命和产业变革，正在日益改变人们的生产生活方式、经济运行机制和社会治理模式。

大数据既是大机遇，也是大红利。

国家已经把大数据发展上升为国家战略，大数据对经济建设、行业发展、政府宏观管理等各方面都起到重要的基础支撑作用。

随着智慧城市的发展，很多城市都在开展时空大数据平台建设，通过建立基础时空框架，提供丰富多样的时空数据服务，满足城市运行和管理的自动化、智能化需求。

时空大数据主要包含基础地理数据、遥感影像数据、行业专题数据、互联网大数据、物联网及GPS 实时数据等，数据量庞大，种类繁多，格式各异。

为了更好地利用数据服务行业发展和政府管理，充分发挥时空大数据的信息支撑作用，迫切需要解决数据的挖掘提取、整合分析以及可视化表达等问题。

1发展现状及存在问题时空大数据挖掘通过数据表达、信息组织与知识发现等手段发现数据深层次的特征和规律，主要包含时空模式挖掘、时空聚类、时空分类、时空异常检测等内容［1］。

Web数据挖掘在远程教育中的应用学生姓名：高平（太原师范学院计算机系200102班太原030012）指导教师：周海岩【摘要】本文对Web mining在远程教育中应用进行了研究,并通过对远程教育Web日志的分析，获得关于学生学习的信息，根据其接受教育的对象存在着很多个性差异，基于Web数据挖掘提出了一个个性化远程学习系统的框架结构和个性化服务的主要理念，使用Web Use Mining技术对web日志信息进行挖掘，并利用这些信息建立起一个智能化、个性化基于web数据库的远程教育系统，从而更好地改进远程教育的服务。

【关键词】Web数据挖掘，远程教育，个性化学习,个性化服务1、引言随着互联网应用技术的深入发展，人们对于各种网络应用的需求正在急剧增加，同时各类网络服务的竞争也日益加剧。

如何为用户提供更好的服务，是当今网络应用服务商们所急需解决的问题。

基于这种需求，个性化的Web服务研究正成为目前的一个研究热点。

远程教育以其便利、快捷、随意的时间安排和廉价的收费正逐渐成为人们接受教育的一种新兴的途径，远程教育作为一种学习手段，适用于高等教育、职业教育和成人教育。

其教育对象存在着极大的差异性，主要体现在：个人学习目标的不同、学习能力的不同、认知风格不同。

所以就需要针对性的提供差异性的教学内容和教学安排。

而在现代远程教育模式下，学生学习的过程就是在远程教育网站页面中跳转活动的过程，他们的每个活动都是以教育网站上的一个页面对象的点击操作，这些点击操作都能被完整地记录在系统日志中，通过对日志的分析挖掘，一方面可以找出学生行为模式；另一方面，可以分析出远程教育网站的结构组织是不是符合学生和教师学习和教学的规律。

所以，将Web挖掘运用于远程教育系统中，使之量身定做地为每个个体提供个性化的学习方案，从而进一步指导网站建设，是远程教育获得进一步发展的一个重要手段.2. 远程教育与Web Mining2.1远程教育现代远程教育是当代社会经济和科技发展到一定程度以后所出现的一种新的远程教育模式。

•博士论坛.锖報科考第39卷第2期 2021年2月大数据时代国内信息安全研究:现状、趋势与反思杨启飞(华东师范大学传播学院，上海200241)摘要：【目的/意义】大数据时代信息安全问题的日渐显现引得诸多学者的研究兴趣，采用科学计量可视化方法能 够对该领域的研究现状和趋势进行直观揭示=【方法/过程】基于CNKI数据库中的核心期刊和CSSC丨来源期刊，通 过CiteSpace软件绘制关键词共现图谱、聚类图谱和时区视图，同时结合Web of Science数据库中的相关研究展开分 析。

【结果/结论】大数据时代国内信息安全研究主要包含个人信息安全、政府信息安全、社会信息安全三大主题，其 中个人信息安全成为研究热点；研究历程呈现出技术先导、价值本位的趋势，人工智能、区块链、法律规制等日渐受 到学者关注；未来我国信息安全研究可引入风险治理、战略传播等视角，提升研究的系统性和立体性，为“全球风险 社会”下的信息安全管理提供理论借鉴..【创新/局限】通过对比国外研究，提出可借鉴风险治理、战略传播等视角，以提升我国信息安全研究的系统性和立体性。

但由于缺少对国外不同时段、不同国别相关研究的具体分析，本文 亦存在进一步细化的空间。

关键词：大数据;信息安全;科学计量；风险治理；战略传播中图分类号：G250.7 D0I：10.13833/j.issn.1007-7634.2021.02.022信息安全指保障国家、机构、个人的信息空间、信息载体 和信息资源不受来自内外各种形式的危险、威胁、侵害和误 导的外在状态和方式及内在主体感受1"。

大数据时代的信 息融贯线上线下，跨越软件硬件,涵括人体物体，信息安全所 涉性质、时间、空间、内容、形态被重构，呈现出大联网、大集 中、大流动和大渗透等新特征w，信息安全管理则呈现出前 所未有的复杂性、交织性、动态性和综合性。

对此，相关学术 研究也应在把握新形势的基础上拓宽研究视角，开拓研究思 路。