基于数据挖掘技术的企业员工信息系统设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,关联规则算法,APRIOR算法,对比分析的论文, 主要内容为随着经济全球化的不断发展,企业竞争也日益激烈,为适应当下生存环境,众多企业通过不断引进信息化应用系统来提升企业部门的管理效率,增强企业竞争力。以此为背景,本文对某企业的信息化应用状况进行了需求调研,通过调研发现该企业部署的员工信息管理系统功能结构单一、运行效率低下。随着企业员工数据信息的不断增长,现有的员工信息管理系统已经无法满足企业的管理需求,亟需设计开发出一款功能强大、界面友好的企业员工信息系统。当前,企业原有的员工信息系统已部署运行多年,积累产生了大量的历史数据信息。本文将在设计开发员工信息系统的基础上,应用数据挖掘技术,对这些历史数据信息进行挖掘分析,找寻出有价值的关联信息,为企业的管理工作提供决策支持,将这些“废旧”数据加以利用使其“变废为宝”。本文工作具体如下:首先,优化改进了Apriori关联规则算法。研究分析了经典Apriori关联规则算法的优缺点,并针对经典算法的缺陷,提出了一种通过降低数据库扫描频次、避免生成冗余候选项集等方法的优化算法。论文还对经典Apriori算法及优化改进的Apriori算法的性能进行了对比分析,结果表明:本文优化改进的Apriori算法能够大幅的提升算法的执行效率,为后期的算法应用打下了基础。其次,设计实现了基于数据挖掘技术的企业员工信息系统。针对原有企业员工信息系统存在的问题,对企业系统应用现状进行了需求调研分析,并结合企业应用实际进行了系统设计,最后使用J2EE、SQL Server、Visual Studio2013等技术平台实现了基于数据挖掘技术的企业员工信息系统,满足了企业信息化应用需求。最后,优化算法应用。将本文优化改进的Apriori关联规则算法应用到了系统的数据挖掘分析功能模块中,使得系统能够对员工相关数据信息进行分析,挖掘数据间的有用关联信息,为企业的员工管理提供了决策支持,满足了企业的管理需求。
基于Android的会员卡信息管理设计与实现
这是一篇关于会员卡,信息处理,数据挖掘,聚类算法,关联规则算法的论文, 主要内容为随着移动互联网技术的飞速发展,移动终端已成为认识世界的全新媒介,智慧生活将成为社会发展的主流方向。会员卡的发行改善了人们的生活方式,进一步加大了商家与会员用户的紧密联系。然而,零售业市场基于会员卡信息管理的应用系统存在结构模式简单、功能单一等问题。因此,一方面为实现商家对会员信息全面多方位的管理,提高管理人员工作效率,以及挖掘会员消费数据分析用户消费意向,为其用户提供个性化服务以吸引更多消费,也可为市场调研提供可靠的数据分析;另·方面方便会员卡用户可随时随地的查看会员信息,及时了解商家动态等的目的,本文设计实现了一个架构合理功能完善的会员卡信息管理系统。本文首先对当前国内外会员卡信息管理系统相关技术进行了研究分析,并运用数据挖掘技术,设计实现了由服务端和移动客户端组成的会员卡信息管理系统。该系统服务端采用阿里云服务器平台,通过搭建LAMP运行环境并结合使用ThinkPHP开发框架完成系统后台服务器的实现;移动客户端采用Android系统移动终端为运行平台,运用网络通信编程并结合xUtils开发框架设计并实现移动端软件的开发。其次,使用改进的Apriori关联规则算法和K-Means聚类算法进行数据挖掘分析,在移动端实现了为会员卡用户提供个性化商品推荐,在服务端为商家管理人员提供数据挖掘分析后的价值信息,从而为商家管理人员提供市场采购及商品摆放的优化策略,推动产品类别优化、增加企业销售额,最终使商家企业利润最大化。通过测试验证了该系统可满足课题设计的基本功能需求,且实用性较强,也为会员卡信息管理系统的进一步扩展开发提供了借鉴作用。同时对改进前后的两种算法分别在Hadoop平台上进行实验,并从加速比方面进行算法的评估,结果表明两种改进后的算法在数据处理效率上均有所提升。通过该系统对于会员卡用户和商家的功能设计分析可知,该系统的设计与实现将对于无论是企业商家还是广大会员卡用户都具有较好的应用前景。
基于虚拟蜜罐的入侵检测可视化系统
这是一篇关于入侵检测系统,蜜罐技术,数据挖掘,聚类算法,关联规则算法的论文, 主要内容为伴随着社会与技术的不断发展,计算机和网络已经融入到了社会的各个方面。随着网络的规模、共享性和开放性的不断扩大,网络安全相关的问题也日益严重。虚拟蜜罐是一种部署在虚拟机或者物理主机上,通过主动引诱攻击者对其进行攻击,借此记录攻击行为相关信息的技术。入侵检测技术是一种通过规则库对网络数据进行检测的技术,只能被动的对已知攻击进行检测。主动捕获流量的蜜罐技术,能够弥补入侵检测系统不能检测未知攻击行为的缺陷。入侵检测系统可视化是结合入侵检测技术和可视化技术的一种新兴的网络安全数据分析技术。具有可视界面、易发现网络异常和攻击、提高用户感知能力等优点。本文首先针对入侵检测技术、蜜罐技术、可视化技术的发展现状以及其他专家学者已经完成系统的优缺点进行了分析,并以此为基础设计了一套基于虚拟蜜罐的入侵检测可视化系统。使用Honeyd构建虚拟蜜罐部分,实现了系统的数据捕获功能。基于Snort构建异常检测模块,实现了系统基础的检测功能。根据网络安全和网络流量的特点,使用K-means算法对网络流量进行聚类,而后使用Apriori算法针对聚类后的部分流量进行规则挖掘,将结果转化为符合Snort语法的规则并存入系统的规则库中,实现了规则的动态更新。最后,采用HTML5+CSS+jQuery搭建前端页面,实现系统的功能界面和可视化效果,并且使用SSM框架构建系统后台,实现了对网络流量的统计、算法分析和其他的后续处理,使用户与系统可以进行交互。
基于关联规则算法的排课系统的应用研究
这是一篇关于高校排课问题,关联规则算法,冲突检测的论文, 主要内容为在社会主义现代化建设快速发展的今天,信息技术已经应用到了社会生活的各个方面,尤其是在科学管理等方面计算机发挥着巨大的作用。作为教育及科研前沿的高等学府,计算机更是各项管理和协调工作的有力工具。 面对当今高校学生人数不断增加、办学层次多样化、校区多元化等多方面问题,科学、高效的教务管理水平和能力是一所现代化大学层次和定位一个重要的衡量标准。然而作为教学和教务管理核心的排课工作却面临着资源分配日趋紧张、数据量膨胀、制约因素不断增多等严峻问题,如何能达到既满足教学规则又能够合理利用资源同时还能满足教师特殊要求的排课效果,是每个教务排课工作人员的追求的目标。 可是如此巨大的数据量和制约因素,单单依靠人工进行已经很难实现,因此利用计算机进行辅助性的排课是目前较为常用的高校排课方式。然而想要实现符合各项要求的一个排课系统,十分困难,其最难解决的问题就是排课的冲突和漏课等问题。结合本人多年的排课工作经验和工作实际,通过研究各方面的文献资料、调研其他学校的排课现状、与其他排课人员的交流,对现行的教务管理系统中的排课系统存在的问题有了较为深入的了解和研究。 本文通过实际应用,对排课的每个步骤、各项工作、制约因素等方面做了较为深入的阐述。在已有的教务管理系统基础上,根据工作实际,对排课系统做了详细的分析与探讨,对排课相关资源的进行了规划,探讨了数据挖掘和关联规则算法相关知识,并且利用关联规则算法对排课冲突检测、漏课问题进行了研究分析解决。本文的主要工作包括： (1)根据实际的工作经验和排课工作的现状,全面系统的阐述并分析排课工作中的工作流程、进行步骤、制约因素、操作原则等一系列相关问题； (2)捋顺在实际工作中本科生教务管理系统后台数据库和各模块关系,根据排课工作所需要的数据,制定出数据表并完善现有的后台数据库； (3)针对排课问题中出现的冲突,引入数据挖掘技术—关联规则算法,较好地解决排课中出现的漏课现象,提高排课的效率与准确性； (4)用JSP作为前台开发语言,以SQL Server2000企业版为后台数据库,设计并实现了排课系统。
基于Android的会员卡信息管理设计与实现
这是一篇关于会员卡,信息处理,数据挖掘,聚类算法,关联规则算法的论文, 主要内容为随着移动互联网技术的飞速发展,移动终端已成为认识世界的全新媒介,智慧生活将成为社会发展的主流方向。会员卡的发行改善了人们的生活方式,进一步加大了商家与会员用户的紧密联系。然而,零售业市场基于会员卡信息管理的应用系统存在结构模式简单、功能单一等问题。因此,一方面为实现商家对会员信息全面多方位的管理,提高管理人员工作效率,以及挖掘会员消费数据分析用户消费意向,为其用户提供个性化服务以吸引更多消费,也可为市场调研提供可靠的数据分析;另·方面方便会员卡用户可随时随地的查看会员信息,及时了解商家动态等的目的,本文设计实现了一个架构合理功能完善的会员卡信息管理系统。本文首先对当前国内外会员卡信息管理系统相关技术进行了研究分析,并运用数据挖掘技术,设计实现了由服务端和移动客户端组成的会员卡信息管理系统。该系统服务端采用阿里云服务器平台,通过搭建LAMP运行环境并结合使用ThinkPHP开发框架完成系统后台服务器的实现;移动客户端采用Android系统移动终端为运行平台,运用网络通信编程并结合xUtils开发框架设计并实现移动端软件的开发。其次,使用改进的Apriori关联规则算法和K-Means聚类算法进行数据挖掘分析,在移动端实现了为会员卡用户提供个性化商品推荐,在服务端为商家管理人员提供数据挖掘分析后的价值信息,从而为商家管理人员提供市场采购及商品摆放的优化策略,推动产品类别优化、增加企业销售额,最终使商家企业利润最大化。通过测试验证了该系统可满足课题设计的基本功能需求,且实用性较强,也为会员卡信息管理系统的进一步扩展开发提供了借鉴作用。同时对改进前后的两种算法分别在Hadoop平台上进行实验,并从加速比方面进行算法的评估,结果表明两种改进后的算法在数据处理效率上均有所提升。通过该系统对于会员卡用户和商家的功能设计分析可知,该系统的设计与实现将对于无论是企业商家还是广大会员卡用户都具有较好的应用前景。
基于数据挖掘技术的企业员工信息系统设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,关联规则算法,APRIOR算法,对比分析的论文, 主要内容为随着经济全球化的不断发展,企业竞争也日益激烈,为适应当下生存环境,众多企业通过不断引进信息化应用系统来提升企业部门的管理效率,增强企业竞争力。以此为背景,本文对某企业的信息化应用状况进行了需求调研,通过调研发现该企业部署的员工信息管理系统功能结构单一、运行效率低下。随着企业员工数据信息的不断增长,现有的员工信息管理系统已经无法满足企业的管理需求,亟需设计开发出一款功能强大、界面友好的企业员工信息系统。当前,企业原有的员工信息系统已部署运行多年,积累产生了大量的历史数据信息。本文将在设计开发员工信息系统的基础上,应用数据挖掘技术,对这些历史数据信息进行挖掘分析,找寻出有价值的关联信息,为企业的管理工作提供决策支持,将这些“废旧”数据加以利用使其“变废为宝”。本文工作具体如下:首先,优化改进了Apriori关联规则算法。研究分析了经典Apriori关联规则算法的优缺点,并针对经典算法的缺陷,提出了一种通过降低数据库扫描频次、避免生成冗余候选项集等方法的优化算法。论文还对经典Apriori算法及优化改进的Apriori算法的性能进行了对比分析,结果表明:本文优化改进的Apriori算法能够大幅的提升算法的执行效率,为后期的算法应用打下了基础。其次,设计实现了基于数据挖掘技术的企业员工信息系统。针对原有企业员工信息系统存在的问题,对企业系统应用现状进行了需求调研分析,并结合企业应用实际进行了系统设计,最后使用J2EE、SQL Server、Visual Studio2013等技术平台实现了基于数据挖掘技术的企业员工信息系统,满足了企业信息化应用需求。最后,优化算法应用。将本文优化改进的Apriori关联规则算法应用到了系统的数据挖掘分析功能模块中,使得系统能够对员工相关数据信息进行分析,挖掘数据间的有用关联信息,为企业的员工管理提供了决策支持,满足了企业的管理需求。
基于虚拟蜜罐的入侵检测可视化系统
这是一篇关于入侵检测系统,蜜罐技术,数据挖掘,聚类算法,关联规则算法的论文, 主要内容为伴随着社会与技术的不断发展,计算机和网络已经融入到了社会的各个方面。随着网络的规模、共享性和开放性的不断扩大,网络安全相关的问题也日益严重。虚拟蜜罐是一种部署在虚拟机或者物理主机上,通过主动引诱攻击者对其进行攻击,借此记录攻击行为相关信息的技术。入侵检测技术是一种通过规则库对网络数据进行检测的技术,只能被动的对已知攻击进行检测。主动捕获流量的蜜罐技术,能够弥补入侵检测系统不能检测未知攻击行为的缺陷。入侵检测系统可视化是结合入侵检测技术和可视化技术的一种新兴的网络安全数据分析技术。具有可视界面、易发现网络异常和攻击、提高用户感知能力等优点。本文首先针对入侵检测技术、蜜罐技术、可视化技术的发展现状以及其他专家学者已经完成系统的优缺点进行了分析,并以此为基础设计了一套基于虚拟蜜罐的入侵检测可视化系统。使用Honeyd构建虚拟蜜罐部分,实现了系统的数据捕获功能。基于Snort构建异常检测模块,实现了系统基础的检测功能。根据网络安全和网络流量的特点,使用K-means算法对网络流量进行聚类,而后使用Apriori算法针对聚类后的部分流量进行规则挖掘,将结果转化为符合Snort语法的规则并存入系统的规则库中,实现了规则的动态更新。最后,采用HTML5+CSS+jQuery搭建前端页面,实现系统的功能界面和可视化效果,并且使用SSM框架构建系统后台,实现了对网络流量的统计、算法分析和其他的后续处理,使用户与系统可以进行交互。
考虑建成环境的老年行人交通事故影响因素研究
这是一篇关于老年行人交通事故,建成环境,地理加权回归,关联规则算法的论文, 主要内容为老年群体主要的出行方式为步行,但随着老年群体年龄增长所带来的身体不便等因素,老年人的反应速度下降,在交通事故中更容易受到严重创伤甚至死亡。近年来,从宏观和微观两个方面对老年行人交通事故的建模是道路交通安全的研究方向之一,事故影响因素与复杂的建成环境相关。本文在宏观尺度考虑空间异质性定量分析城市环境因素对行政街道区域内老年行人交通事故数量的影响,并进一步通过建立数据挖掘模型,解决微观尺度步行环境数据过于离散的问题,定量分析老年行人交通事故严重程度致因,为城市交通精细化治理提供技术支持。首先,掌握老年行人交通事故特性。基于2015年北京市交通事故数据,筛选老年行人和行人群体的事故详单,通过对时空、人员、车辆、道路和环境五方面的因素提取、统计事故特征。与行人群体交通事故相比,老年行人交通事故在发生区域及地点、性别、事故类型、环境、事故数量与严重程度方面有显著差异。然后,构建考虑宏观建成环境的老年行人交通事故数量影响因素模型。基于莫兰指数检验行政街道划分的老年行人交通事故的空间自相关性。构建共点共边回归矩阵作为空间权重矩阵,通过VIF检验确定共线性变量并逐步回归,基于OLS模型和地理加权回归模型进行拟合优度比较,考虑空间异质性分析影响因素。结果表明,事故受区域平均车速,路口平均间距,老年人口密度,道路网密度和服务设施密度影响较大,且随地理空间的分布呈现不同的差异表现。最后,构建考虑微观建成环境的老年行人交通事故严重程度致因模型和预测方法。应用网络爬虫方法,爬取北京市2015年老年行人交通事故发生地点街景图片,并基于语义分割(Seg Net)和目标物检测(Yolo)两类深度学习算法识别老年行人交通事故场景,转化非结构化离散数据,获取环境参数。在建模分析上基于Apriori关联规则理论,挖掘影响老年行人交通事故严重程度重要影响因素。基于CNN神经网络进行量化分析。研究结果表明,考虑重要影响因素的CNN神经网络预测模型误差为8.10430)-5。其中影响因素中,车速在25-50 km/h更易发生事故且事故严重程度更高;一般道路路段中更易发生事故,出入口事故严重程度更高;晴天更易发生事故,集中在步行安全性差、舒适性较差、便捷性差的地方,雪天事故严重程度更高,集中在步行安全性差、舒适性差、便捷性差的地方。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕业设计客栈 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/52018.html
