数据挖掘与知识发现期刊论文题目大全

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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

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：　　1、大数据对商业模式影响　　2、大数据下地质项目资金内部控制风险　　3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进　　4、大数据时代下线上餐饮变革　　5、基于大数据小微金融　　6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战　　7、大数据背景下银行外汇业务管理分析　　8、大数据在互联网金融领域应用　　9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施　　10、大数据公司内部控制构建问题　　11、大数据征信机构运作模式监管　　12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析　　13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响　　14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系　　15、大数据助力普惠金融

回答 内容如下：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融 [鲜花][鲜花]

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你先看韩家炜的那本《数据挖掘》，然后看一下几个会议的论文SIGKDDCIKMICDMPAKDD里面的论文都是比较好的，具体内容需要看你最后做的是什么问题，现在做recommendation（推荐）的比较多。

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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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第一章 绪论1 数据挖掘概述2 数据挖掘的分类3 数据挖掘研究的公开问题4 国内外数据挖掘研究现状本章参考文献第二章 KDD的理论基础1 数学理论Ⅰ2 数学理论Ⅱ3 机器学习理论4 数据库理论5 可视化理论本章参考文献第三章 计算智能方法理论基础1 神经网络2 进化计算3 免疫克隆计算第四章 基于神经网络与进化计算的分类1 神经网络分类2 海量数据的组织协同进化分类算法3 基于免疫克隆算法的特征选择本章参考文献第五章 支撑矢量机与核分类1 统计学习理论2 支撑矢量机3 子波核匹配追踪学习机本章参考文献第六章 集成分类器1 集成学习2 Boosting概述3 Bagging算法4 基于免疫克隆算法的选择性SVMs集成5 核匹配追踪分类器集成本章参考文献第七章 大规模数据聚类算法第八章 关联规则挖掘第九章 数据挖掘应用实例及可视化

这个专业很不错，很多其他方向都要用到数据挖掘方面的知识（即到时可以很方便的转向其他的方向）。可以参考韩家炜教授等写的数据挖掘：概念与技术这本教材。

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数据挖掘与知识发现期刊论文题目要求

不要选别人没做过的题目。不要选太旧的题目。选题面要窄不要宽，选题方向尽量可能具体，选题范围越宽写作难度就会越大。题目一个研究内容即可，千万不要出现两个或两个以上研究内容。选题要符合自身专业不能跑偏。

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科技论文题目的长短可根据不同论文的内容确定。国内一般以不超过 20 个字为宜;美国、英国出版的科技期刊，要求论文题目不超过 12 个词，或 100 个书写符号(包括间隔在内)。如包容不下，可加一个副标题。题目应是一个短语而不是一个句子，题目中尽量不用标点符号。避免使用未被公认的或不常见的缩略词、首字母缩写字、字符、代号和公式，一般不能用学科或分支学科的科目作为题目组成部分，不要出现那些用滥的词，例如“新的”、“改进了的”等等。

回答 做短视频创作很难绕开的一个问题，如何选题？选题的方向，选题的内容，选题的素材。接下来美工铺子通过选题的方向，选题的原则，选题的维度，以及选题时要注意避免的一些问题，聊聊短视频如何进行选题。一、短视频选题方面做短视频创作选题方面大概分类14种类。选题的方面就是在做赛道的选择，不同的赛道有着不同的天花板（粉丝量、变现值）和不同的运营机制在这些短视频类别的赛道中，剧情、娱乐、影视、生活、商业类占据了大部分的内容领域，也比较容出现一些头部资源大号，这些类别解决了大部分人群的八小时工作中遇到的问题，和八小时生活中的消遣问题。在整个互联网短视频中有两个比较特殊的领域，财经和健康领域，这两个领域的创作者，平台都会要求有相关领域的资质才能进行内容创作，比如财经领域要求有证券从业资格证等，健康领域要求是三甲医院以上的医生资质。在所有类别中还有一个共性，就是可以将内容知识化，用知识价值的传递来内容的输出和传播，即内容即是价值，内容即是产品。二、短视频选题原则1、 要贴地。选题内容要坚持用户导向，以用户粉丝需求为前提，不能脱离用户粉丝，想要有好的播放量，就应该首先考虑到用户粉丝的喜好和痛点需求，往往越是贴近用户粉丝的内容越是能够得到他们的认可，触发视频的完播率。2、 有价值。选题内容要输出有价值，内容有干货为目标，输出的内容对用户粉丝有价值，满足用户粉丝的需求，解决用户粉丝的痛点，才能使用户粉丝有传播的欲望，触发点赞、评论、转发等用户行为，从而达到内容的裂变传播。吴北狱中三年不近女身，新婚一月后美女总裁扶墙干呕，丈母娘炸了广告乘以贰网络查看详情3、 要匹配。选题内容要和我们的定位有关联有匹配，有垂直度，以提升我们在专业领域的影响力，更高的塑造IP，这样才能吸引到精准的用户粉丝，同样提高用户粉丝的持续跟随和黏性。三、短视频选题维度1、 频率。选题的内容，在用户粉丝的需求和痛点上是不是存在高频发生率，换而言之就是目标用户粉丝群体的大众话题，只有用户粉丝的高频关注点，才能引发更多播放量。2、 难易。创作者还应该考虑选题后的制作难易程度，自己或团队的创作能力是否能够支撑起来选题背后内容生产和内容运营，选题、内容、形式都是要考虑的因素，用户粉丝现在对内容的质量要求越来越高。3、 差异。不论是哪一种类别的选题或者哪一种话题，在短视频领域都有着不少的竞品账号，可以说 3、 标题描述要合理。标题字数要适中，有些平台超过一定字数后，标题就会被自动折叠隐藏起来。格式要标准，数字用阿拉伯数字，尽量用中文表述，避免生僻字和网络词汇，方便机器算法获取识别。句式要合理，很多短视频平台，一般会要求标题为三段式结构，表述清晰，避免出现夸大性词组。 提问 我是做短视频的论文不是短视频的创作，是研究短视频 更多1条 