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数据挖掘期刊论文选题方向是什么

发布时间:2024-07-06 01:47:23

数据挖掘期刊论文选题方向是什么

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

硕士论文盲审就是将不署作者名的学位论文送给作者不可能知道的专家审核。这样打出来的分数,应是最为客观。一般高校,特别是研究生院,均有对学位论文进行定期盲审的相关规定,多为随机抽取一定数目的论文进行盲审。盲审和外审通后过才能取得答辩权,答辩不通过,一样不能毕业。只要盲审2个专家通过,或者外审的2个专家通过就取得答辩权利,答辩委员会不包括外审专家,要半数通过就能够毕业。扩展资料:盲审的结果处理:1、论文送审意见全部收回,评审意见有效,若不能全部收回,缺额份数必须追加送审。2、论文送审意见若因特殊情况不能及时全部收回,研究生部可根据已收回的评审意见,决定是否让研究生先进行论文答辩,再根据缺额份数收回情况及评审意见确定答辩的处理意见。3、博士学位论文双盲评审中若出现一票否决的,则追加二位评阅人重审,如再出现否决意见,则该论文评审定为不合格。若出现二票否决,则该论文评审即定为不合格。硕士学位论文实行盲审意见一票否决制。4、通过盲审的学位论文,由研究生部通知学位评定分委员会和导师及研究生,进行学位论文答辩。定为不合格的学位论文由研究生部通知研究生本人及导师,进行论文的修改;如研究生本人及导师对盲审结果有异议,可填写“复审申请表”申请复审。5、责任学位评定分委员会在接到“复审申请表”后,应组织有关专家或分委员会成员对被盲审为不合格学位论文及盲审意见进行评议,如认同盲审结果,则应责成指导教师负责指导研究生在规定的期限内对论文进行认真修改。其盲审费用由导师或研究生承担。6、被盲审为不合格学位论文修改期限,博士不超过二年,硕士不超过一年,修改后的论文仍必须参加双盲评审,原则上由原评审人员重新评审。论文若再次被否决的,则取消该论文作者学位申请资格。7、凡被盲审为不合格学位论文的指导教师所带研究生的学位论文必须全部参加下一轮双盲评审或评议,且费用自理,同时提高所在学科双盲评审比例。8、研究生指导教师若累计有两次(不同届)学位论文盲审中出现不合格,则限制招生两年,若一届中有两人次被盲审为不合格学位论文,则取消其导师资格。9、若一个二级学科点一届研究生中有两人次被盲审为不合格学位论文,则对该学科予以警告、整顿及减少招生计划。参考资料来源:百度百科-盲审

你需要把这两个 概念搞清楚。数据仓库也可以认为是数据挖掘的准备工作,目前市场上也比较多的。你可以百度到很多知识,弄清楚概念。

论文送审细则: 一种组织专家组评审的制度:就是匿名送审,意味着评阅导师不知道论文作者是谁。 盲审制度,就是将不署作者名的学位论文送给作者不可能知道的专家审核,这样打出来的分数,应是最为客观。 一般高校,特别是研究生院,均有对学位论文进行定期盲审的相关规定,多为随机抽取一定数目的论文进行盲审。 外审是指将论文送外单位专家审阅,有的学校是学位办统一进行,有的学校是导师个人进行。自己导师指定的审论文专家,自己送审,占90%,由于专家和导师关系一般不错,都能通过。 盲审和外审通后过才能取得答辩权,答辩不通过,一样不能毕业。只要盲审2个专家通过,或者外审的2个专家通过就取得答辩权利,答辩委员会不包括外审专家,要半数通过就能够毕业。 博士和硕士都有不能毕业的,但是硕士的比例很小的,也有没有毕业的硕士,但是比例不到1%。所有的博士论文和部分硕士论文在答辩前由学位办送到外单位做盲审,以保证答辩论文的质量。另外省市级教委会随机抽取一定比例的论文请外单位做盲审,以检查研究生培养的质量。所有博士硕士论文在盲审、外审都过了才能参加答辩,然后由答辩委员会决定是否通过答辩, 是否授予学位。最后由单位的学位委员会综合论文质量、修科成绩、思想表现、有无发表论文等因素,无记名投票会决定是否给学位,同意给了还要公示3个月后拿学位证书。博士和硕士都有不毕业的,一般无学历和学位。毕业的有的有学历无学位,有的有学历和学位。 不同学校硕士论文盲审所占的比例不同,一般在30%-50%之间,博士论文全部盲审,不能毕业的当然存在,尤其是好的学校更注重研究生的培养质量。 上海市是全市抽取一定比例的申请硕士学位的研究生参加盲审。博士生的话是强制盲审,只要申请博士学位就要参加盲审。盲审就是论文的内容和标题都不能涉及你的导师姓名和你的姓名,一般都是送到外校审阅,审稿人不会知道是谁的论文谁是这论文的指导老师。因此叫盲审。盲审有不过的,特别是博士,所以一定要认真对待,不过话又说回来,如果认真对待,基本也就都过了(硕士论文)。博士的论文本身就对学术水平要求高,所以通过要难些。编辑本段江南大学博士、硕士学位论文盲审实施细则 一、盲审原则 (一)遵循《中华人民共和国学位条例》的有关原则和规定; (二)有利于客观地反映各学位点研究生培养质量的真实状况; (三)有利于加强学位点建设,有利于建立和完善研究生教育质量保障和监督机制; (四)突出重点,简便易行。 二、盲审对象 论文盲审的对象为我校当年准备进行学位论文答辩的全日制研究生。 三、盲审办法 1.参加双盲评审的研究生:博士生100%,每人送审三份。硕士生(含同等学力申请学位)按当年申请学位论文答辩人数的3~5%,每人送审二份。 2.研究生部根据每年申请学位论文答辩的学科、专业研究生分布情况制定出盲审方案,并交分管校长审批。 3.研究生部根据盲审方案,抽出需进行论文盲审的研究生名单,与申请学位论文答辩的研究生名单核对无误后,将盲审论文的信息通知本人及学科所属学院。 4.被抽出参加盲审的研究生应在接到通知的二天内,按规定格式制作论文(隐去作者和导师姓名),硕士生论文一式二份,博士生论文一式三份,报送研究生处。 四、盲审工作要求 (一)论文盲审人员全部由校外同行专家承担,由研究生部负责在专家库中抽取。 (二) 为了保证学位论文盲审工作正常进行,所有申请学位论文答辩的硕士生必须提前30天、博士生提前45天提交学位论文(扣除寒暑假时间)。 (三) 参加盲审的论文,要在盲审结果确定后方可组织答辩工作,盲审结果应作为答辩资格、论文成绩评定的依据。 (四) 评审论文一般不退回。 四、盲审结果处理 (一)论文送审意见全部收回,评审意见有效,若不能全部收回,缺额份数必须追加送审。 (二)论文送审意见若因特殊情况不能及时全部收回,研究生部可根据已收回的评审意见,决定是否让研究生先进行论文答辩,再根据缺额份数收回情况及评审意见确定答辩的处理意见。 (三)博士学位论文双盲评审中若出现一票否决的,则追加二位评阅人重审,如再出现否决意见,则该论文评审定为不合格。若出现二票否决,则该论文评审即定为不合格。硕士学位论文实行盲审意见一票否决制。 (四)通过盲审的学位论文,由研究生部通知学位评定分委员会和导师及研究生,进行学位论文答辩。定为不合格的学位论文由研究生部通知研究生本人及导师,进行论文的修改;如研究生本人及导师对盲审结果有异议,可填写“复审申请表”申请复审。 (五)责任学位评定分委员会在接到“复审申请表”后,应组织有关专家或分委员会成员对被盲审为不合格学位论文及盲审意见进行评议,如认同盲审结果,则应责成指导教师负责指导研究生在规定的期限内对论文进行认真修改。其盲审费用由导师或研究生承担。 (六)被盲审为不合格学位论文修改期限,博士不超过二年,硕士不超过一年,修改后的论文仍必须参加双盲评审,原则上由原评审人员重新评审。论文若再次被否决的,则取消该论文作者学位申请资格。 (七)凡被盲审为不合格学位论文的指导教师所带研究生的学位论文必须全部参加下一轮双盲评审或评议,且费用自理,同时提高所在学科双盲评审比例。 (八)研究生指导教师若累计有两次(不同届) 学位论文盲审中出现不合格,则限制招生两年,若一届中有两人次被盲审为不合格学位论文,则取消其导师资格。 (九)若一个二级学科点一届研究生中有两人次被盲审为不合格学位论文,则对该学科予以警告、整顿及减少招生计划。 五、关于涉密论文审阅办法 (一) 涉密论文确认 经校科技产业处确认的与密级科研项目有关的学位论文; 论文工作虽不涉及密级科研项目,但部分内容不宜对外公开:由导师申请,学位分委员会负责人同意,校学位委员会主席批准。 (一)涉密论文审阅 确认为涉密论文不执行盲审,但需进行公开评审。即可根据论文涉密情况邀请校内外专家公开评审。 六、本细则从2006级秋季入学研究生开始执行,由研究生部负责解释。外审 概述 简言之,外部审查。 企事业单位申请质量管理体系审核认证时的第三方审核又称外审,是由国家认证机构或取得国家认可的认证机构,对申请认证的组织按照相关的法律,相关的认证程序进行的一种审查行为。 论文的外部审查也称为外审,是由教育机构将学生的论文提交给非本机构的专家进行审查,以确保审查公正性的行为。编辑本段外审员概念 外审员是作为第三方认证机构对申请认证企业的管理体系进行的审核。 ISO9000外审员是国家注册审核员的俗称,是经过培训合格并经CNAT认可备案,挂靠在认证机构并达到20个审核日数,还要通过CNAT面试才能保持的资格,而且每年都要为保持资格努力,外审员是给准备或已通过认证的企业进行审核的人员,审核企业是否按照ISO9001要求实施,有无不符合,有权向认证公司反映该企业是否能通过认证并取得证书。当然是很受企业尊敬的,也是高薪行业。审核员的薪资是按天计算。报考条件 首先参加ISO9000外审员培训班,然后经考试合格后(70分及格)可以拿到培训合格证。如果要注册审核员资格还要申报,具备一定的学历和相关工作要求。注意事项 1. 请安排车接送审核员,应提前3天与审核员沟通好接人的路线、时间等,最好由管理者代表亲自去接; 2. 请准备一间会议室给审核员开会、写工作报告,请在桌上摆一束花及水果等; 3. 请安排2个熟悉公司运作的的人员全程陪同审核员进行审核; 4. 当审核员认定有某项问题时,请及时通知顾问师; 5. 每个人都必须知道公司的质量方针是什么?公司的质量目标是什么? 建议每人工作证后面打上方针和目标或每人将其写在纸条上放在口袋里 6. 在审核员问自己问题时不要紧张,要以平常心对待,回答问题时,要吐词清楚,如审核员问到的不是自己工作范围内的事,应礼貌地告诉审核员这不是自己所负责的,然后由陪同人员跟审核员解释或找能回答问题的人来回答,避免“言多必失”。 7. 在找资料时,审核员要什么,就找什么给他,不要一下把一整本文件都给他,这样会让审核员发现多的问题,正确的方法应是要什么就拿什么,然后先递给本公司陪同人员看,陪同人员发现问题应要求找另外一份给审核员看 8. 总经理要讲:质量方针是自己亲自订的,目的就是要让顾客满意,并持续改进质量体系;要求各部门制定了质量目标并定期考核;指定了管理者代表;确定公司组织结构图,明确各人员的职责并协调他们之间的关系;为质量管理体系的顺利运行提供必要的人力、物力;向公司内传达满足客户要求及法律法规要求的必要性;主持召开了管理评审会议 9. 管理代表要回答进行了2次内部审核,质量目标都有每月进行统计,有进行顾客满意度 的调查,针对目标不达标的及顾客投诉的都有采取纠正措施; 10. 每个管理人员要清楚自己的职责,尤其是针对提高质量,增加顾客满意度所起的作用,具体见《各部门需回答和掌握的问题》; 11. 职员要清楚自己所做事情的步骤,并且所讲要同相关文件上所写的不能矛盾,建议这2天各部门主管都要让职员对与自己相关的文件至少要看3遍; 12. 当时如找不到资料应把审核员的注意力引到其它有准备的方面,另一方面要积极寻找相关资料,在审核员结束当天审核之前应将资料交给审核员; 13. 全员参与,做一次大扫除,各部门要搞好各自责任区的整理、整顿及卫生等; 14. 各人员要熟悉跟自己相关的文件,以便回答审核员问题时不会张冠李戴; 15. 请在公司门口打一欢迎标语,“热烈欢迎--公司专家来本公司指导工作”; 以上请管理者代表负责召集会议向相关人员传达。

数据挖掘期刊论文选题方向

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

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。

数据挖掘期刊论文选题方向怎么选

可以先找一些在知名的国际会议上发的论文好好看看,了解下相关领域最新的进展。如果已经有了大概的方向就更好找了,关键还是在自己有兴趣的前提下尽量找一个做起来有信心的课题。举个例子吧,今年在马德里开的新一届www会议上的新论文dblp里都有索引,包括web data mining(链接在下面)^^

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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

大数据挖掘论文选题方向是什么

现在感觉大家说大数据,一般都在炒概念,大数据并不难,怎么让数据分析落地式很难的,在我来看,目前很多人都在吹嘘大数据,但是真正懂大数据落地的人寥寥无几。给你一个工具,FineBI,楼主可以自己看看。

可以往数据分析方向写哦

大数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,指不用随机分析法(抽样调查)的捷径,而是采用所有数据进行分析处理。对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了定义,“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

挖掘机研发。挖掘机修理。挖掘机应用。

数据挖掘期刊论文选题方向怎么写

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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。

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