PG平台 电子PG平台 电子2024年数据挖掘论文锦集(篇)数据挖掘论文1摘要：橡胶是一种重要的战略物资,其种植受到土地资源、地理环境、橡胶机械化的影响,产量波动很大。本文对农垦橡胶产业种植、生产加工引入数据挖掘技术的必要性进行了初步探究,指出通过提取土壤图像的特征,用支持向量机的算法可以发现橡胶种植、生产加工的规律,进而制定精准的橡胶产业相关策略,以提高橡胶产量、节约成本、提高利润。关键词：橡胶种植;数据挖掘;特征提取;支持向量机.基金：广东农工商职业技术学院校级课题“基于数据挖掘技术的橡胶产业的数字化研究”(xykt1601)橡胶是一种重要的战略物资,与石油、钢铁、煤炭并称为四大工业原料。我国是全球最大的天然橡胶消费国和进口国,国内天然橡胶长期处于缺口状态,需求的2/3依赖进口来满足[1]。天然橡胶产业属于资源约束型、劳动密集型产业,相对其他农作物来说,具有周期长、收益长等特点。农垦橡胶业的产生、发展与壮大实际上是中国橡胶业发展的一个缩影,一直是学术界研究的热点。根据农垦橡胶产业种植、生产加工的历史数据进行数据挖掘,发现其种植、生产加工的规律,进而制定精准的橡胶产业相关策略,以提高橡胶产量、节约成本、提高利润的数字化研究,目前国内还比较少。1引入数据挖掘技术的必要性天然橡胶以其独具的高弹性、高强度、高伸长率、耐磨、耐撕裂、耐冲击、耐酸碱、耐油、耐腐蚀、耐高低温和绝缘性好、粘合性、密封性强等特点,始终处于不可替代的地位。我国天然橡胶需求量大,近几年一直处于供不应求的状态。造成这种局面的原因主要有以下两点:一、国内轮胎工业迅猛发展;二、天然橡胶的种植条件苛刻。其种植条件苛刻主要体现在对种植地要求高,如对土地的含碳、含氮、湿度等要求都很严格;容易受到寒害、虫害、台风的袭击。橡胶的供应不足阻碍了我国经济(特别是轮胎行业)的发展。基于此背景下,本文通过数据挖掘技术对橡胶树生长地的土壤进行评价研究,为寻找出最适合橡胶树生长的土壤和寻找橡胶树种植地提供依据,一方面可以降低种植橡胶的成本,另一方面可以让新的橡胶农更容易掌握种植橡胶技巧,让更多的人加入种植橡胶的队伍中。2数字化流程图2.1样本采集研究的橡胶林可以分为4种不同林龄胶林:幼林早期(0~2龄)、幼林晚期(2~7龄)、开割数(7~16龄)、老龄即将更新数(
16龄)。取土壤样本的时间要在晴天上午,如果遇雨天,则等2个晴天后再进行取样。每个林龄段中随机设置n个样地:每个样地的面积a(m)×b(m),分0~15cm、15~30cm、30~45cm、45~60cm4个层次拍摄土壤样品,每个层次拍摄m张。每张土壤样品图片的命名规则为“胶林-层次.j”。2.2特征提取通过拍摄得到的土壤图像,由于图像的维度过大,不容易分析,需要从中提取土样图像的特征,提取反应图像本质的一些关键指标,以达到自动进行图像识别的目的。图像的特征主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。本文主要运用图片的颜色特征和纹理特征建立图片自动识别模型。2.2.1颜色特征图片的颜色特征用颜色矩表示。基于颜色矩提取图像特征的数学基础在于图像中任何的颜色分布均可以用它的矩来表示。颜色的矩包含各个颜色通道的一阶矩、二阶矩和三阶矩,对于一幅RGB颜色空间的图像,具有R、G和B三个颜色通道,共有9个分量。2.2.2纹理特征图片的纹理特征主要灰度共生矩阵里面中提取。因为纹理是由灰度分布在空间位置上反复交替变化而形成的,因而在图像空间中相隔某距离的两个像素间一定存在一定的灰度关系,称为是图像中灰度的空间相关特性。其中L表示图像的灰度级,i,j分别表示像素的灰度。d表示两个像素间的空间位置关系。不同的d决定了两个像素间的距离和方向。元素Pd(1,0)代表了图像上位置关系为d的两个像素灰度分别为1和0的情况出现的次数。在建模中一般不直接用图片的灰度共生矩阵建模,往往要从灰度共生矩阵中提取它的特征参数用户建模。灰度共生矩阵的特征参数有二阶距、对比度、相关、熵。3模型构建特征提取完之后,用支持向量机算法对图像进行图片识别。根据识别出的结果就可以有针对性的对土壤做些有利于橡胶树生长的干预工作,如:如果识别出土壤缺少氮元素,可以给土壤适当的施些氮肥;如果识别出土壤的水分较少,就要给土壤浇水,给农垦橡胶产业提供数学指导意义。4结论本文分析了橡胶种植中引入数据挖掘技术的必要性,对橡胶种植数字化研究做了初步阐述。可以给橡胶业提供一定的参考意义。参考文献[1]黄冠,吴红宇.广东农垦天然橡胶种植现状及“走出去”战略实践.中国热带农业,20xx,3(4),18-21.[2]李炜.广东农垦“走出去”做强做大橡胶产业.今日热作,20xx,19(1),52-53.[3]RapepunWititsuwannakul,PiyapornPasitkul,et.al.HevealatexlectinbindingproteininC-serumasananti-latexcoagulatingfactoranditsroleinaproposednewmodelforlatexcoagulation,Phytochemistry20xx,69(1),656–662.[4]勒碧.数据挖掘算法及其生产优化应用中的研究.浙江大学硕士学位论文,20xx.数据挖掘论文2[摘要]本文立足于web数据挖掘技术，从个性化网站的设计、crm中的应用和推荐系统中的应用三个角度，分析了电子商务中的web数据挖掘应用。[关键词]电子商务web数据挖掘电子商务改变了人们传统的商务模式，同时，也改变了商家与顾客之间的关系。客户选择余地的扩大使得他们更加关注商品的价值，而不象以前首先考虑品牌和地理因素。因此对销售商而言尽可能的了解客户的爱好、价值取向，才能在竞争中立于不败之地。数据挖掘技术可以有效地帮助销售商理解客户行为，提高站点的效率。在电子商务网站的设计、客户关系管理(crm)、网络营销等方面得到广泛的应用。一、数据挖掘在电子商务网站设计中的应用 数据挖掘可以得出诸如：什么客户喜欢这个站点、客户 通过什么访问路径达成交易,以及客户访问站点的频率等信 息，从而优化网站的结构提高网站的访问量，吸引更多的客 户。对于改进网站设计、定制个性化页面、判断站点效率有 着重要帮助。 利用web 数据挖掘技术，个性化电子商务系统的实现过 程包括信息采集、信息分析和个性化服务三个主要步骤： 1.信息采集。收集客户个人信息是提供个性化服务的基 础。收集个人信息主要有两种方式。第一种方式是通过客户 注册来获得，这种方式可以得到客户的性别、出生日期、最 高学历、家庭收入、婚姻状况、职业等；第二种是通过客户 在网站上的行为来判断个人的兴趣爱好等特点，从而获得客 户个人信息。如果客户经常浏览某类产品或相关广告，我们 就可以知道客户对这类产品感兴趣。信息分析。一个成功和完善的个性化电子商务网站应 该能够在对客户透明的情况下，对客户的资料、行为进行分 析，并尽量不影响客户的页面处理时间，对于耗时较多的分 析、分类处理应放在系统相对空闲和客户退出网站等时间处 理，减少客户等待时间。信息分析过程如下:(1)将网站客户 群进行分类，然后按照客户群兴趣特点进行内容设计，并且 将内容相应归类;(2)定义客户类别所对应的内容，即某类客 户最需要看到什么内容;(3)分析客户的行为和登录资料，判 别客户所属的类别;(4)客户浏览网站不同页面时，以及提交 购买定单时，修改相应行为资料。 3.个性化服务。根据客户类别显示相应的内容给客户， 达到个性化服务的目的。为了使分类更具有可信性和稳定性， 对注册时间较长，浏览及购买行为相对稳定的客户优先抽样。 二、数据挖掘在crm 中的应用 1.客户的获取。在大多数的商业领域中，业务发展的主 要指标包括新客户的获取能力。企业的市场部门人员可以采 用传统的方法来发展新客户，如开展大规模广告活动；也可 以根据所了解的目标客户群，将他们分类，然后进行直销活 动。但是当数据量增大时，即使有丰富经验的市场人员想要 选择出相关的人口调查属性的筛选条件也会变得很困难，随 客户数量不断增长和每位客户的`细节因素增多，要得出这 样的行为模式的复杂度也同样增大。而数据挖掘技术可以帮 助完成潜在客户的筛选工作。首先从一份潜在的客户名单开 始，列出可能对企业的产品或服务感兴趣的消费者的信息， 通过调查和处理对这些信息进行数据扩展，并和一些外部信 息匹配，使之更适合数据挖掘分析。然后进行市场试验活动， 根据所需要预测的客户行为在一定范围内对客户进行试验， 记录下客户的反馈，称之为“反应行为模式”。剔除无反应 行为和反应行为类别中重复的数据后，在确定细节粒度的基 础上，利用数据挖掘技术构建出n 元反应行为预测模型。根 据这个模型，可以将潜在的客户排序，以便找出那些对企业 的产品或服务最感兴趣的客户。 2.客户的保持。随着行业中的竞争愈来愈激烈和获得一 个新客户的开支愈来愈大，保持原有客户的工作也愈来愈有 价值。在crm 的实施中，企业通过预测，找出可能会流失的 客户，并分析出主要有哪些因素导致他们想要离开，在此基 础上，有针对性地挽留那些有离开倾向的客户。 利用数据挖掘技术，可以通过挖掘大量的客户信息来构 建预测模型，较准确地找出易流失客户群，并制定相应的方 案，最大程度地保持住老客户。数据挖掘技术中的决策树技 术能够较好地应用在这一方面。 3.客户的细分。细分是指将一个大的消费群体划分为一 个个细分群体的动作，同属一个细分群的消费者彼此相似， 而隶属于不同细分群的消费者被视为不同的。通过crm 的实 施，将产生细分的客户群，企业根据客户提出的要求和实际 所做的不断地改善产品和服务，从而使企业不断提高使该客 户群满意的能力。 数据挖掘技术中的聚类分析技术能够被运用来从客户 信息数据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，达到细分客户群的目的。根据客户数据特 点，一般可采用聚类技术中的k 平均算法来进行划分。其原 理为将含原始客户信息的数据库划分成k 个聚簇，然后采用 一定的算法使得同一簇中的对象是“相似的”，而不同簇中 的是“相异的”。 三、推荐系统中的数据挖掘技术 1.贝叶斯网络。贝叶斯网络技术利用训练集创建相应的 模型，模型用决策树表示，节点和边表示客户信息。模型的 建立可以离线进行，一般需要数小时或数天，得到的模型非 常小，对模型的使用非常快，这种方法适合客户的兴趣爱好 变化比较慢的场合，推荐精度和最近邻技术差不多。 2.关联规则。关联规则既可用来分析商品间的参考模式， 也可以向客户推荐商品，提高交叉销售能力。关联规则的发 现可以离线进行，随着商品数目的增加，规则的数量呈指数 增加，但通过决策者对支持度和置信度的选择，感兴趣模式 以及算法的选取，也可以高效实现。推荐精度比最近邻技术 略差。 3.聚类分析。该技术将具有相似爱好、购物兴趣的客户 分配到相同的族中，聚类产生之后，根据该族中其他客户对 某商品的评价就可以得到系统对该商品的评价，聚类过程可 以离线进行，聚类产生之后，性能比较好，但如果某客户处 于一个聚类的边缘，则对该客户的推荐精度比较低，推荐精 度比最近邻技术略差。 4.推荐系统要兼顾准确性和实时性。一个好的系统可能 是多种方法和技术的结合，取长补短。譬如，可以把聚类分 析作为最临近算法的预处理，即通过聚类分析来减小候选集，
