数据挖掘毕业论文如何写

四、政府知识管理系统实例分析下面以由苏州欧索软件公司开发的“Bluten政府知识管理平台”③为主导，结合北京俊和在线网络科技有限公司的知识管理系统④作实例分析，这两家公司的政府知识管理系统基本上可以代表当前我国政府知识管理系统的现状。经过归纳可以得到“Bluten政府知识管理平台”主要功能模块及特点是：第一个主模块是政务中心，这是系统的主导功能，下设五个子功能：一是公文管理(发文、收文、档案管理)，特点是支持语音录入、手写录入，能实现收发公文流程的自由设置和流程监控；二是事务管理(人事办公事务和财务事务)，特点是能够规范和固化行政办公流程，实现各项事务的自助处理；三是日程管理(有多种方式，如邮件提醒、短消息提醒、BP机提醒、电话提醒)，特点是按日、周、月显示日程，并可对日程进行公布、存储、查询；四是会议管理(会议室管理、会议通知管理)，特点是能与日程管理紧密联系，可进行会议提醒，可进行会议纪要管理；五是邮件管理(电子邮件收发、扩展Web访问)。第二个主模块是资源中心，下设以下五个子功能：新闻发布、公告发布、政策法规办事指南、其他信息(包括各种交通信息及其共享信息)。第三个主模块是管理中心，能实现无线应用、消息提醒、流程自定义、图形化设计工具、多组织结构、流程监控分析、自定义表单、用户管理、图形化的用户权限管理等功能。 “Bluten政府知识管理平台”代表了当前大部分电子政务管理软件的主要功能。但是，应当说它的政府知识获取、传播共享、利用测评功能不够充分，基本上可以说还是一种办公管理，偏重于政务管理，而不是知识管理和公共服务。相比之下，俊和在线的一站式电子政务应用解决方案除了具备上表所列的欧索软件中的大部分功能以外，还突出了知识管理功能。该方案基于门户系统与内容管理、虚拟网站集群，以及中间件平台等支撑系统的整合而成，包括“一站式”所必须具备的单点登录、统一认证、应用分布、虚拟站点集群、集中管理功能，同时还包括门户服务通常应具备的搜索引擎、消息引擎、个性化展现、知识导航、应用集成等功能。从该方案的“一站式信息门户”有“消息沟通”模块，包括分类论坛、在线交流、在线聊天、在线调查、信访管理等功能；“一站式协同办公”平台的办公应用层中的特别有一个“办公协作平台”模块，其中有信息发布、数据文档共享、视频会议、论坛服务、远程办公等功能。事务管理模块中还有“辅助决策”功能等，在此都体现了知识管理的特征。从上文提出的政府知识管理系统的三大功能需求，到俊和在线的知识管理系统这一阶段，政府的知识管理系统已经取得了很大进展：如知识门户开始形成、协同办公成效显著。但这些系统大多还只是停留在知识的简单获取、传播和利用阶段，需要加强的知识管理功能还有很多：隐性知识的获取难度仍然较大，需要引入适当的激励机制激发共享；知识交流的过程基本上还是在对知识的外化，真正内化的很少；对知识培训、推送考虑的也不多；知识贡献较少；也没有良好的知识测评机制。综上所述，当前已有的政府知识管理系统与从理论上设计的理想需求模型还有差距，在实践中，系统设计人员可以参考知识管理的功能需求，从公务员的个人知识管理做起，培养知识分享和交流的组织文化，培育实践社区，确定办公领域中的关键知识，重视信息门户的知识沉淀，并结合实际情况设计出适合政府的知识管理系统，培养政府创新能力。 ①以外促内，内强则外优——政府、公共事业单位知识管理的导入．http：／／www．amteam．org／static／54235．hnn1． [访问日期：2007—2—3】 ② 刘武，朱明富．构建知识管理系统的探讨．计算机应用研究．2002(4)：35—37． ③ 苏州欧索软件公司．Bluten知识平台解决方案．http：／／www．oceanso~：．com．cn／document／knowledge．doc．【访问日期：2006-12-10】 ④北京俊和在线网络科技有限公司．成功方案：一站式电子政务应用解决方案．http：／／www．wits．com．cn／wits／news／news_show．asp?id=94&kind= 公司动态&trade=政府信息化．【访问日期：2007—3—9】

计算机病毒论文计算机病毒是一个程序，一段可执行码。就像生物病毒一样，计算机病毒有独特的复制能力。计算机病毒可以很快地蔓延，又常常难以根除。它们能把自身附着在各种类型的文件上。当文件被复制或从一个用户传送到另一个用户时，它们就随同文件一起蔓延开来。除复制能力外，某些计算机病毒还有其它一些共同特性：一个被污染的程序能够传送病毒载体。当你看到病毒载体似乎仅仅表现在文字和图象上时，它们可能也已毁坏了文件、再格式化了你的硬盘驱动或引发了其它类型的灾害。若是病毒并不寄生于一个污染程序，它仍然能通过占据存贮空间给你带来麻烦，并降低你的计算机的全部性能。可以从不同角度给出计算机病毒的定义。一种定义是通过磁盘、磁带和网络等作为媒介传播扩散, 能“传染”其他程序的程序。另一种是能够实现自身复制且借助一定的载体存在的具有潜伏性、传染性和破坏性的程序。还有的定义是一种人为制造的程序, 它通过不同的途径潜伏或寄生在存储媒体（如磁盘、内存）或程序里。当某种条件或时机成熟时, 它会自生复制并传播, 使计算机的资源受到不同程序的破坏等等。这些说法在某种意义上借用了生物学病毒的概念, 计算机病毒同生物病毒所相似之处是能够侵入计算机系统和网络, 危害正常工作的“病原体”。它能够对计算机系统进行各种破坏, 同时能够自我复制, 具有传染性。所以, 计算机病毒就是能够通过某种途径潜伏在计算机存储介质（或程序）里, 当达到某种条件时即被激活的具有对计算机资源进行破坏作用的一组程序或指令集合。与生物病毒不同的是几乎所有的计算机病毒都是人为地故意制造出来的, 有时一旦扩散出来后连编者自己也无法控制。它已经不是一个简单的纯计算机学术问题, 而是一个严重的社会问题了。几年前，大多数类型的病毒主要地通过软盘传播，但是，因特网引入了新的病毒传送机制。随着现在电子邮件被用作一个重要的企业通信工具，病毒就比以往任何时候都要扩展得快。附着在电子邮件信息中的病毒，仅仅在几分钟内就可以侵染整个企业，让公司每年在生产损失和清除病毒开销上花费数百万美元。今后任何时候病毒都不会很快地消失。按美国国家计算机安全协会发布的统计资料，已有超过10,000种病毒被辨认出来，而且每个月都在又产生200种新型病毒。为了安全，我们说大部分机构必须常规性地对付病毒的突然爆发。没有一个使用多台计算机的机构，可以是对病毒免疫的。计算机病毒是在什么情况下出现的?计算机病毒的产生是计算机技术和以计算机为核心的社会信息化进程发展到一定阶段的必然产物。它产生的背景是：（1）计算机病毒是计算机犯罪的一种新的衍化形式计算机病毒是高技术犯罪, 具有瞬时性、动态性和随机性。不易取证, 风险小破坏大, 从而刺激了犯罪意识和犯罪活动。是某些人恶作剧和报复心态在计算机应用领域的表现。（2）计算机软硬件产品的危弱性是根本的技术原因计算机是电子产品。数据从输入、存储、处理、输出等环节, 易误入、篡改、丢失、作假和破坏；程序易被删除、改写；计算机软件设计的手工方式, 效率低下且生产周期长；人们至今没有办法事先了解一个程序有没有错误, 只能在运行中发现、修改错误, 并不知道还有多少错误和缺陷隐藏在其中。这些脆弱性就为病毒的侵入提供了方便。（3）微机的普及应用是计算机病毒产生的必要环境1983年11月3日美国计算机专家首次提出了计算机病毒的概念并进行了验证。几年前计算机病毒就迅速蔓延, 到我国才是近年来的事。而这几年正是我国微型计算机普及应用热潮。微机的广泛普及, 操作系统简单明了, 软、硬件透明度高, 基本上没有什么安全措施, 能够透彻了解它内部结构的用户日益增多, 对其存在的缺点和易攻击处也了解的越来越清楚, 不同的目的可以做出截然不同的选择。目前, 在IBM PC系统及其兼容机上广泛流行着各种病毒就很说明这个问题。计算机病毒的来源有哪些?（1）搞计算机的人员和业余爱好者的恶作剧、寻开心制造出的病毒, 例如象圆点一类的良性病毒。（2）软件公司及用户为保护自己的软件被非法复制而采取的报复性惩罚措施。因为他们发现对软件上锁, 不如在其中藏有病毒对非法拷贝的打击大, 这更加助长了各种病毒的传播。（3）旨在攻击和摧毁计算机信息系统和计算机系统而制造的病毒----就是蓄意进行破坏。例如1987年底出现在以色列耶路撒冷西伯莱大学的犹太人病毒, 就是雇员在工作中受挫或被辞退时故意制造的。它针对性强, 破坏性大, 产生于内部, 防不胜防。（4）用于研究或有益目的而设计的程序, 由于某种原因失去控制或产生了意想不到的效果。参考资料：还有很多：自己看吧采纳哦

浅谈数据挖掘技术在企业客户关系管理的应用论文

摘要：高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技

关键词：客户关系管理毕业论文

高度开放的中国金融市场，特别是中国银行业市场受到日趋激烈的国外银行冲击和挑战，大多数银行企业都在构建以客户为中心的客户关系管理体系，这一经营体系理念的构建，不仅仅能提高企业的知名度和顾客的满意度，而且能提高企业的经济效益。但是，随着网络技术和信息技术的发展，客户关系管理如何能结合数据挖掘技术和数据仓库技术，增强企业的核心竞争力已经成为企业亟待解决的问题。因为，企业的数据挖掘技术的运用能够解决客户的矛盾，为客户设计独立的、拥有个性化的数据产品和数据服务，能够真正意义上以客户为核心，防范企业风险，创造企业财富。

关键词：客户关系管理毕业论文

一、数据挖掘技术与客户关系管理两者的联系

随着时代的发展，银行客户关系管理的发展已经越来越依赖数据挖掘技术，而数据挖掘技术是在数据仓库技术的基础上应运而生的，两者有机的.结合能够收集和处理大量的客户数据，通过数据类型与数据特征，进行整合，挖掘具有特殊意义的潜在客户和消费群体，能够观察市场变化趋势，这样的技术在国外的银行业的客户关系管理广泛使用。而作为国内的银行企业，受到国外银行业市场的大幅度冲击，显得有些捉襟见肘，面对大量的数据与快速发展的互联网金融体系的冲击，银行业缺乏数据分析和存储功能，往往造成数据的流逝，特别是在数据的智能预测与客户关系管理还处于初步阶段。我国的银行业如何能更完善的建立客户关系管理体系与数据挖掘技术相互融合，这样才能使得企业获得更强的企业核心竞争力。

二、数据挖掘技术在企业客户关系管理实行中存在的问题

现今，我国的金融业发展存在着数据数量大，数据信息混乱等问题，无法结合客户关系管理的需要，建立统一而行之有效的数据归纳，并以客户为中心实行客户关系管理。

1.客户信息不健全

在如今的银行企业，虽然已经实行实名制户籍管理制度，但由于实行的年头比较短，特别是以前的数据匮乏。重点体现在，银行的客户信息采集主要是姓名和身份证号码，而对于客户的职业、学历等相关信息一概不知，极大的影响了客户关系管理体系的构建。另外，数据还不能统一和兼容，每个系统都是独立的系统，比如：信贷系统、储蓄系统全部分离。这样存在交叉、就不能掌握出到底拥有多少客户，特别是那些需要服务的目标客户，无法享受到银行给予的高质量的优质服务。

2.数据集中带来的差异化的忧虑

以客户为中心的客户关系管理体系，是建立在客户差异化服务的基础上的，而作为银行大多数以数据集中，全部有总行分配，这样不仅不利于企业的差异化服务，给顾客提供优质得到个性化业务，同时，分行也很难对挖掘潜在客户和分析客户成分提供一手的数据，损失客户的利益，做到数据集中，往往是不明智的选择。

3.经营管理存在弊端

从组织结构上，我国的银行体系设置机构庞杂，管理人员与生产服务人员脱节现象极其普遍，管理人员不懂业务，只是一味的抓市场，而没有有效的营销手段，更别说以市场为导向，以客户为核心，建立客户关系管理体系。大多数的人完全是靠关系而非真正意义上靠能力，另外，业务流程繁琐，不利于客户享受更多的星级待遇，这与数据发掘的运用背道而驰，很难体现出客户关系管理的价值。

三、数据挖掘技术在企业的应用和实施

如何能更好的利用数据挖掘技术与客户关系管理进行合理的搭配和结合是现今我们面临的最大问题。所有我们对客户信息进行分析，利用模糊聚类分析方法对客户进行分类，通过建立个性化的信息服务体系，真正意义的提高客户的价值。

1.优化客户服务

以客户为中心提高服务质量是银行发展的根源。要利用数据挖掘技术的优势，发现信贷趋势，及时掌握客户的需求，为客户提高网上服务，网上交易，网上查询等功能，高度体现互联网的作用，动态挖掘数据，通过智能化的信贷服务，拓宽银行业务水平，保证客户的满意度。

2.利用数据挖掘技术建立多渠道客户服务系统

利用数据挖掘技术整合银行业务和营销环节为客户提供综合性的服务。采用不同的渠道实现信息共享，针对目标客户推荐银行新产品，拓宽新领域，告别传统的柜台服务体系，实行互联网与柜台体系相结合的多渠道服务媒介体系。优化客户关系管理理念，推进营销战略的执行。提高企业的美誉度。

四、数据挖掘技术是银行企业客户关系管理体系构建的基础

随着信息技术的不断发展，网络技术的快速推进，客户关系管理体系要紧跟时代潮流，紧密围绕客户为中心，利用信息优势，自动获取客户需求，打造出更多的个性化、差异化客户服务理念，使得为企业核心竞争能力得到真正意义的提高。

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。

数据挖掘研究生如何发表论文

百家论文采编中心非杂志社本部，规模大、服务好，直接和杂志社合作，价低、安全、高效。代理各类期刊、学报征稿业务，省级、国家级和高校学报发表率达到100%，北大核心和南大核心达到70%左右。涵盖所有专业，共有200多家期刊，可指导论文写作技巧，协助发表。

1、首先确定选题。选题很重要，选择合适自己专业与发展的选择题。2、查阅资料，列提纲确定论文的内容。3、分析阅读你论文的对象的目的，善于应用图表表达完整信息。先列提纲（用来反应你的思路结构，征求别人意见）。4、写出草稿，写作时从最容易的地方入手（比如：仪器材料，实验方法，结果）抽取有价值结果放入讨论，完成讨论，结论，引言。5、查阅资料，做试验，收集数据，写论文。6、写完论文，找导师查阅，修改。

研究生怎样发表论文呢，下面给你一些建议：1.首先确定选题。选题很重要，看一下是否适合自己去做，ok！ 2、查阅资料，列提纲确定论文的内容。分析阅读你论文的对象，他们的目的善于应用图表表达完整信息先列提纲（用来反应你的思路结构，征求别人意见）写出草稿，写作时从最容易的地方入手（比如：仪器材料，实验方法，结果）抽取有价值结果放入讨论，完成讨论，结论，引言 3、查阅资料，做试验，收集数据，写论文。越早开始写越容易有些研究可以先写文章，结果空留，等到实验有结果填入即可再次强调：实验开始，写作开始绝不等所有结果出来再做（尽可能）将实验结果列成图表（图表制作表达明了）草稿－－－不能太草如何避免太草：先阅读杂志的投稿指南－－图表要求－－参考文献格式－－排版格式－－字数要求这样做的结果节省时间，避免迷失方向下笔：第一稿要完整，但不要过分追求完美前言：表明为什么要进行这项研究别人已经做了什么，存在什么样的问题（在查阅文献的基础上，不是拼凑！）我的研究做什么整个部分简明扼要，突出自己的重要性材料和方法清楚，突出可重复性详细比较好，利于以后学位论文的写作结果先制图表，然后由图表进行解释说明用图表突出最重要的部分讨论：讨论是建立在大量阅读文献，并进行总结的基础上概括主要发现提出局限性，以供别人进一步参考最后再总结突出我研究的重要性不重复前言与结果，引用支持你论点的文章，但不影响或降低文章的创新4、写完论文，找导师查阅，修改。文章修改（需要多次，这里第一次是概括的讲可以包含几次直至达到目的）第一次：自己修改明确：是否表达完全，别人能不能看懂，语句通顺，格式，标点等第二次：打印稿重点：结构与内容协调性，摘要是不是能够独立支撑文章内容，摘要和图表可否表达研究的大概内容第三次：请别人修改明确：不能让别人将精力花费在修改错别字和格式上面，考虑别人从另外角度给出的意见后期修改：检查文章的完整性和逻辑性再强调：文章的顺序不是完全照搬实验顺序，要考虑论文的整体结构框架敢于舍弃不必要的数据5、论文定稿后找一家刊物出版社发表论文。

研究生发表论文一定要留意，自己找期刊社能够找到合适就好，就是会耽误时间，推你们早发表网。

数据挖掘毕业论文怎么写

路由器WAN口→路由器LAN口→电脑网卡(无线网卡接收)。

能。专硕是专业型硕士的简称，属于学位类型的一种。专硕毕业论文就是专业型硕士在毕业前写的毕业论文。文献内容可以是中文或者英文，很多博士生毕业论文、硕士生毕业论文通常对自己的研究很有帮助，很适合作为参考文献。专硕毕业论文能写文献数据挖掘。数据挖掘指的是在大型的数据库中对有价值的信息知识进行获取，属于一种先进的数据信息模式。

Windows NT/2000系统下进程的隐藏摘要进程的隐藏一直是木马程序设计者不断探求的重要技术，本文采用远程线程技术，通过动态链接库方法，较好地解决了这一问题，通过远程线程将木马作为线程隐藏在其他进程中，从而达到隐藏的目的。关键字进程线程木马动态链接库木马程序(也称后门程序)是能被控制的运行在远程主机上的程序，由于木马程序是运行在远程主机上，所以进程的隐藏无疑是大家关心的焦点。本文分析了Windows NT/2000系统下进程隐藏的基本技术和方法，并着重讨论运用线程嫁接技术如何实现Windows NT/2000系统中进程的隐藏。1 基本原理在WIN95/98中，只需要将进程注册为系统服务就能够从进程查看器中隐形，可是这一切在Windows NT/2000中却完全不同，无论木马从端口、启动文件上如何巧妙地隐藏自己，始终都不能躲过Windows NT/2000的任务管理器，Windows NT/2000的任务管理器均能轻松显示出木马进程，难道在Windows NT/2000下木马真的再也无法隐藏自己的进程了？我们知道，在WINDOWS系统下，可执行文件主要是Exe和Com文件，这两种文件在运行时都有一个共同点，会生成一个独立的进程，寻找特定进程是我们发现木马的方法之一，随着入侵检测软件的不断发展，关联进程和SOCKET已经成为流行的技术，假设一个木马在运行时被检测软件同时查出端口和进程，我们基本上认为这个木马的隐藏已经完全失败。在Windows NT/2000下正常情况用户进程对于系统管理员来说都是可见的，要想做到木马的进程隐藏，有两个办法，第一是让系统管理员看不见你的进程；第二是不使用进程。本文以第二种方法为例加以讨论，其基本原理是将自已的木马以线程方式嫁接于远程进程之中，远程进程则是合法的用户程序，这样用户管理者看到的只是合法进程，而无法发现木马线程的存在，从而达到隐藏的目的。2 实现方法为了弄清实现方法，我们必须首先了解Windows系统的另一种"可执行文件"----DLL，DLL是Dynamic Link Library（动态链接库）的缩写，DLL文件是Windows的基础，因为所有的API函数都是在DLL中实现的。DLL文件没有程序逻辑，是由多个功能函数构成，它并不能独立运行，一般都是由进程加载并调用的。因为DLL文件不能独立运行，所以在进程列表中并不会出现DLL，假设我们编写了一个木马DLL，并且通过别的进程来运行它，那么无论是入侵检测软件还是进程列表中，都只会出现那个进程而并不会出现木马DLL，如果那个进程是可信进程，（例如浏览器程序，没人会怀疑它是木马吧？）那么我们编写的DLL作为那个进程的一部分，也将成为被信赖的一员，也就达到了隐藏的目的。运行DLL方法有多种，但其中最隐蔽的方法是采用动态嵌入技术，动态嵌入技术指的是将自己的代码嵌入正在运行的进程中的技术。理论上来说，在Windows中的每个进程都有自己的私有内存空间，别的进程是不允许对这个私有空间进行操作的，但是实际上，我们仍然可以利用种种方法进入并操作进程的私有内存。动态嵌入技术有多种如：窗口Hook、挂接API、远程线程等，这里介绍一下远程线程技术，它只要有基本的进线程和动态链接库的知识就可以很轻松地完成动态嵌入。远程线程技术指的是通过在另一个进程中创建远程线程的方法进入那个进程的内存地址空间。我们知道，在进程中，可以通过CreateThread函数创建线程，被创建的新线程与主线程（就是进程启动时被同时自动建立的那个线程）共享地址空间以及其他的资源。但是很少有人知道，通过CreateRemoteThread也同样可以在另一个进程内创建新线程，被创建的远程线程同样可以共享远程进程（是远程进程）的地址空间，所以，实际上，我们通过一个远程线程，进入了远程进程的内存地址空间，也就拥有了那个远程进程相当的权限。全文地址：更多计算机论文：

数据挖掘类论文

数据挖掘是从大量数据中提取人们感兴趣知识的高级处理过程，这些知识是隐含的、事先未知的，并且是可信的、新颖的、潜在有用的、能被人们理解的模式。随着信息化的普及和数据库的广泛应用，很多大型企业事业单位积累了数百亿字节的数据，分析利用如此海量的数据，是数据挖掘技术的用武之地。数据挖掘在争取与保留客户、交叉销售、趋势分析与市场预测、欺诈检测与风险防范等方面的成功应用令人鼓舞。

数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文

【摘要】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。

【关键词】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术

随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。

1数据挖掘技术应用存在的问题

信息数据自身存在的复杂性

软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。

在评价标准方面缺乏一致性

数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。

2数据挖掘技术在软件工程中的应用

数据挖掘执行记录

执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。

漏洞检测

系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.

开源软件

对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。

版本控制信息

为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。

3数据挖掘在软件工程中的应用

关联法

该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。

分类方法

该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。

聚类方法

该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。

4数据挖掘在软件工程中的应用

对克隆代码的数据挖掘

在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。

软件数据检索挖掘

该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。

①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。

②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。

③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。

应用于设计的三个阶段

软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。

面向项目管理数据集的挖掘

软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。

5结束语

软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。

参考文献

[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.

[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.

[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.

数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

摘要：数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。任何有数据管理和知识发现需求的地方都可以借助数据挖掘技术来解决问题。本文对数据挖掘的算法以及数据挖掘技术的应用展开研究, 论文对数据挖掘技术的应用做了有益的研究。

关键词：数据挖掘; 技术; 应用;

引言: 数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。起初各种商业数据是存储在计算机的数据库中的, 然后发展到可对数据库进行查询和访问, 进而发展到对数据库的即时遍历。数据挖掘使数据库技术进入了一个更高级的阶段, 它不仅能对过去的数据进行查询和遍历, 并且能够找出过去数据之间的潜在联系, 从而促进信息的传递。

一、数据挖掘概述

数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中发现隐含的、规律性的、人们事先未知的, 但又是潜在有用的并且最终可被理解的信息和知识的非平凡过程。

二、数据挖掘的基本过程

(1) 数据选择:选择与目标相关的数据进行数据挖掘。根据不同的数据挖掘目标, 对数据进行处理, 不仅可以排除不必要的数据干扰, 还可以极大地提高数据挖掘的效率。 (2) 数据预处理:主要进行数据清理、数据集成和变换、数据归约、离散化和概念分层生成。 (3) 模式发现:从数据中发现用户感兴趣的模式的过程.是知识发现的主要的处理过程。 (4) 模式评估:通过某种度量得出真正代表知识的模式。一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据, 即收集数据并进行积累, 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据, 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。数据挖掘这是最为关键的步骤, 主要是针对预处理后的数据进行进一步的挖掘, 取得更加客观准确的数据, 方能引入决策之中, 不同的企业可能采取的数据挖掘技术不同, 但在当前来看暂时脱离不了上述的挖掘方法。当然随着技术的进步, 大数据必定会进一步成为企业的立身之本, 在当前已经在很多领域得以应用。如市场营销, 这是数据挖掘应用最早的领域, 旨在挖掘用户消费习惯, 分析用户消费特征进而进行精准营销。就以令人深恶痛绝的弹窗广告来说, 当消费者有网购习惯并在网络上搜索喜爱的产品, 当再一次进行搜索时, 就会弹出很多针对消费者消费习惯的商品。

三、数据挖掘方法

1、聚集发现。

聚集是把整个数据库分成不同的群组。它的目的是要群与群之间差别很明显.而同一个群之间的数据尽量相似.聚集在电子商务上的典型应用是帮助市场分析人员从客户基本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。此外聚类分析可以作为其它算法 (如特征和分类等) 的预处理步骤, 这些算法再在生成的簇上进行处理。与分类不同, 在开始聚集之前你不知道要把数据分成几组, 也不知道怎么分 (依照哪几个变量) .因此在聚集之后要有一个对业务很熟悉的人来解释这样分群的意义。很多情况下一次聚集你得到的分群对你的业务来说可能并不好, 这时你需要删除或增加变量以影响分群的方式, 经过几次反复之后才能最终得到一个理想的结果.聚类方法主要有两类, 包括统计方法和神经网络方法.自组织神经网络方法和K-均值是比较常用的`聚集算法。

2、决策树。

这在解决归类与预测上能力极强, 通过一系列的问题组成法则并表达出来, 然后经过不断询问问题导出所需的结果。典型的决策树顶端是一个树根, 底部拥有许多树叶, 记录分解成不同的子集, 每个子集可能包含一个简单法则。

四、数据挖掘的应用领域

市场营销

市场销售数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售和篮子数据分析。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是像以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。

金融投资

典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。

结论:数据挖掘是一种新兴的智能信息处理技术。随着相关信息技术的迅猛发展, 数据挖掘的应用领域不断地拓宽和深入, 特别是在电信、军事、生物工程和商业智能等方面的应用将成为新的研究热点。同时, 数据挖掘应用也面临着许多技术上的挑战, 如何对复杂类型的数据进行挖掘, 数据挖掘与数据库、数据仓库和Web技术等技术的集成问题, 以及数据挖掘的可视化和数据质量等问题都有待于进一步研究和探索。

参考文献

[1]孟强, 李海晨.Web数据挖掘技术及应用研究[J].电脑与信息技术, 2017, 25 (1) :59-62.

[2]高海峰.智能交通系统中数据挖掘技术的应用研究[J].数字技术与应用, 2016 (5) :108-108.

数据挖掘sci期刊

不知道有多少研究生遇到过这种情况：为了毕业，一年时间内需要一篇1-2分SCI；或者临床医生、研究人员为了评职称，半年或者一年内需要一篇或者几篇SCI。如果遇到上面这些情况，自己内心肯定非常着急，可能每天都会因为SCI的事情而感到烦恼，因为在这么短的时间内完成任务，实在是太难了。因此，很多着急需要SCI毕业的朋友，需要一些接收生信类文章比较快的期刊，下面这三个期刊是很多粉丝朋友认为是接收生信非常快的期刊： 1、 Med Sci Monit （影响因子：，OA期刊需要版面费，审稿周期1-3个月，有朋友试过两个星期内就接收了，发文量非常大，大量接收纯生信数据挖掘类文章）期刊官网： 2、 Bioscience Reports （影响因子：，OA期刊需要版面费，审稿周期1-3个月，发文量非常大，大量接收纯生信数据挖掘类文章）期刊官网： 3、 Journal of Cellular and Molecular Medicine （影响因子：，OA期刊需要版面费，审稿周期1-3个月，发文量较大，大量接收生信+实验类文章）期刊官网：注意：个别少数非常牛的单位可能会不予支持与鼓励发表论文在上面的期刊，单位制度不同不能一概而论，所以在发文章之前需要问清楚相关的导师或者领导、负责人。也许很多人会说上面这些期刊就是“水刊”或者“神刊”，专门用于灌水的，不过不知道你们有没有想过这些等着SCI毕业的研究生或者评职称的医生朋友，他们是非常着急的，不然之前的努力就会白白浪费。在这么短时间内完成任务，没有这些所谓OA期刊，更加难上加难。很多专业非OA期刊都是有固定发文量的，版面非常有限，竞争非常激烈，即使是文章已经被接收，有些还要等上大半年才能见刊。可想而知，在这么短时间内，投非OA期刊是多么的难，甚至可以说是难于登天。

每年的SCI/SSCI都会进行升降的，既然被降级那肯定是近年所发表的文章以及质量比往年有所下降，被降为三区那是理所应当的。TKDE是IEEE旗下专注知识发现和数据挖掘的期刊。是计算机领域数据挖掘方向的顶级期刊。

SCI期刊分为四个区，一区影响因子最高，四区则是最低的，在过去很多人觉得只要发表一篇SCI论文就很厉害了，如今，还要看发表的是哪个区的SCI。

近些年三区四区的SCI认可度已经大不如前，有些高校或是单位已经明确不认可三四区的文章了，因此需要作者详细了解下本单位对三四区SCI的是否认可，再决定是否选择SCI三区四区进行发表。

每年的SCI/SSCI都会进行升降的，既然被降级那肯定是近年所发表的文章以及质量比往年有所下降，被降为三区那是理所应当的。

1、《CURRENT PROBLEMS IN CARDIOLOGY》

研究方向：医学-心血管系统，审稿周期：>12周，或约稿，录用率：较易，年发文量：162。期刊主题：每月发行一期，解决选定的临床问题或状况，包括病理生理学、侵入性和非侵入性诊断、药物治疗、手术管理和康复;或探索诊断模式或特定类别药物的临床应用。

2、《QUARTERLY REVIEW OF BIOLOGY》

研究方向：生物-生物学，审稿周期：周期不定，录用率：较难，年发文量：5。期刊主题：是生物学的首要评论杂志，它对重要的生物学主题进行了深刻的历史、哲学和技术处理。也是相关领域学者的重要评论期刊，包括政策研究、科学历史和哲学。

3、《IEEE INTELLIGENT SYSTEMS》

研究方向：工程技术-工程：电子与电气，审稿周期：>12周，或约稿，录用率：较易，年发文量：66。期刊主题：主题领域包括基于知识的系统、智能软件代理、自然语言处理、知识管理技术、机器学习、数据挖掘、自适应和智能机器人、Web上的知识密集型处理以及与智能系统相关的社会问题。