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    軟件數(shù)據(jù)挖掘中的模型研究

    2017-04-08 08:52楊小梅
    關(guān)鍵詞:軟件系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘

    楊小梅

    摘要:研究中將軟件設(shè)計(jì)挖掘中的模型構(gòu)建作為了研究的重點(diǎn),對數(shù)據(jù)挖掘的基本過程、數(shù)據(jù)資源的運(yùn)用現(xiàn)狀以及模型設(shè)計(jì)的核心理念進(jìn)行了系統(tǒng)性的研究,旨在通過對數(shù)據(jù)挖掘模型的有效構(gòu)建,實(shí)現(xiàn)軟件工程數(shù)據(jù)挖掘的科學(xué)分析,為信息系統(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供系統(tǒng)支持。

    關(guān)鍵詞:軟件系統(tǒng);數(shù)據(jù)挖掘;模型設(shè)計(jì)

    中圖分類號(hào):TP31 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1007-9416(2017)02-0086-03

    對于軟件數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)而言,其數(shù)據(jù)資源的挖掘是一種對數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)模型構(gòu)建及規(guī)律認(rèn)知的過程,通過對數(shù)據(jù)資源信息的優(yōu)化分析可以實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)的有效收集。在實(shí)際軟件系統(tǒng)開發(fā)的過程中,通過對軟件信息資源的有效收集,可以實(shí)現(xiàn)對軟件基礎(chǔ)編碼及測試依據(jù)的有效分析,而在現(xiàn)階段軟件數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)分析的過程中,怎樣實(shí)現(xiàn)軟件系統(tǒng)的有效處理,逐漸成為數(shù)據(jù)資源信息模型構(gòu)建中需要解決的問題。所以,在研究中,通過對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的模型構(gòu)建,進(jìn)行了軟件挖掘系統(tǒng)的分析,核心目的是通過信息資源數(shù)據(jù)庫的穩(wěn)定優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源模型的穩(wěn)定構(gòu)建。

    1 數(shù)據(jù)挖掘的過程分析

    對于典型的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)而言,其基本的過程可以通過圖1所示。

    1.1 數(shù)據(jù)挖掘?qū)ι虡I(yè)目標(biāo)的理解

    在數(shù)據(jù)資源挖掘的過程中,首先應(yīng)該在商業(yè)的角度對用戶的真實(shí)需求進(jìn)行理解及分析,其中,信息資源的收集及理解會(huì)將行業(yè)的信息作為基礎(chǔ),通過對行業(yè)運(yùn)行現(xiàn)狀的分析,進(jìn)行問題的理解及確立。同時(shí),在問題分析的過程中,需要對項(xiàng)目的實(shí)行計(jì)劃、項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)以及受益項(xiàng)目進(jìn)行合理性的問題的有效設(shè)計(jì),充分保證資源項(xiàng)目評估的穩(wěn)定性及優(yōu)勢性,從而為項(xiàng)目目標(biāo)的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供穩(wěn)定支持。

    1.2 數(shù)據(jù)挖掘?qū)?shù)據(jù)資源的理解

    數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)構(gòu)建的過程中,項(xiàng)目設(shè)計(jì)者需要在了解數(shù)據(jù)挖掘的商業(yè)目標(biāo)之后,進(jìn)行相關(guān)原始數(shù)據(jù)信息資源的優(yōu)化設(shè)計(jì),并通過對數(shù)據(jù)相關(guān)特征的分析,進(jìn)行數(shù)據(jù)格式、形式及數(shù)量的優(yōu)化統(tǒng)計(jì),從而保證數(shù)據(jù)資源信息的穩(wěn)定連接。

    1.3 數(shù)據(jù)資源的準(zhǔn)備

    在軟件系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源準(zhǔn)備的過程中,通過數(shù)據(jù)資源的準(zhǔn)備及數(shù)據(jù)挖掘過程的穩(wěn)定分析,可以發(fā)現(xiàn)在數(shù)據(jù)資源準(zhǔn)備系統(tǒng)設(shè)計(jì)的過程中,主要內(nèi)容應(yīng)該包含數(shù)據(jù)的集成、數(shù)據(jù)的清理、數(shù)據(jù)的選擇以及數(shù)據(jù)的變換,通過這些步驟的確定,保證數(shù)據(jù)資源在大量、全面及豐富的狀態(tài)下,實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)資源的準(zhǔn)備及集成性分析。同時(shí),在數(shù)據(jù)集成問題分析的過程中,應(yīng)該通過對多種異質(zhì)數(shù)據(jù)的有效整合,保證數(shù)據(jù)資源庫數(shù)據(jù)處理的原始性特點(diǎn)。數(shù)據(jù)清理主要是通過對噪音數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)沖突現(xiàn)象的消除,實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)信息的有效填補(bǔ),從而為數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)的數(shù)據(jù)污染處理提供穩(wěn)定支持。數(shù)據(jù)選擇主要是通過對數(shù)據(jù)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成化的樣本篩選、維度提升,使數(shù)據(jù)樣本在項(xiàng)目優(yōu)化設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,保證數(shù)據(jù)信息挖掘的技術(shù)性及分類型特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式資源轉(zhuǎn)化的合理性。

    1.4 數(shù)據(jù)模型的算法實(shí)施

    在數(shù)據(jù)資源整合及設(shè)計(jì)的過程中,通過優(yōu)化的測量進(jìn)行參數(shù)資源的設(shè)定,可以保證數(shù)據(jù)資源挖掘算法的穩(wěn)定性執(zhí)行,并在模型構(gòu)建及模型規(guī)則分析的基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)闡述的穩(wěn)定設(shè)計(jì)[1]。

    1.5 評估模型的設(shè)計(jì)

    在數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)結(jié)果分析的過程中,應(yīng)該將數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果中作為分析的對象,并將數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)類型作為項(xiàng)目的指導(dǎo),從而尋找并認(rèn)識(shí)到設(shè)計(jì)評估的基本規(guī)則及模型。在評估系統(tǒng)設(shè)計(jì)的環(huán)境下,其內(nèi)容不僅需要包括對數(shù)據(jù)資源的處理及檢測,而且也應(yīng)該發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)的中心環(huán)節(jié),保證項(xiàng)目的設(shè)計(jì)的穩(wěn)定性及核心性,從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)評估及評價(jià)模型設(shè)計(jì)的科學(xué)性。

    1.6 商業(yè)實(shí)踐環(huán)節(jié)優(yōu)化

    通過對數(shù)據(jù)挖掘過程的分析可以發(fā)現(xiàn),其資源庫的構(gòu)建可以指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行穩(wěn)定性的社會(huì)實(shí)踐,并在某種程度上滿足商業(yè)實(shí)踐的基本標(biāo)準(zhǔn)。在商業(yè)實(shí)踐優(yōu)化設(shè)計(jì)的中,應(yīng)該注意的是,數(shù)據(jù)信息庫的資源處理,應(yīng)該充分展現(xiàn)動(dòng)態(tài)化的知識(shí)活動(dòng)構(gòu)建體系,并在商業(yè)實(shí)踐及資源挖掘的基礎(chǔ)上,保證商業(yè)活動(dòng)柜的有效拓展,從而為數(shù)據(jù)挖掘資源平臺(tái)的設(shè)計(jì)提供穩(wěn)定支持。

    2 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)需要解決的問題

    2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及處理階段的問題

    在現(xiàn)階段設(shè)計(jì)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)的過程中,很多數(shù)據(jù)資源庫的設(shè)計(jì)在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及預(yù)處理的過程中,并沒有形成自動(dòng)化的數(shù)據(jù)庫資源分析模式,而且,對于冗余、沖突以及異常的現(xiàn)象缺乏應(yīng)急性規(guī)定處理制度,從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫的資源選擇以及樣本篩選都需要得到專業(yè)人群進(jìn)行干預(yù),造成了資源的嚴(yán)重浪費(fèi)[2]。

    2.2 數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟮膯栴}

    在設(shè)計(jì)挖掘?qū)ο蠓治龅倪^程中,要求數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)需要面對大規(guī)模的數(shù)據(jù)資源模型,但是,在現(xiàn)階段數(shù)據(jù)資源挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,其數(shù)據(jù)異質(zhì)性現(xiàn)象較為突出,數(shù)據(jù)的特征及維度空間也相對較高,因此,在特征及屬性間關(guān)系優(yōu)化分析中面臨著繁雜的特點(diǎn),同時(shí),在數(shù)據(jù)系統(tǒng)非機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理及分析的狀態(tài)下,其結(jié)果也很難得到量化的處理。

    2.3 企業(yè)數(shù)據(jù)庫資源不完善

    數(shù)據(jù)挖掘庫作為信息資源儲(chǔ)存的重要平臺(tái),在現(xiàn)階段數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)的過程中,企業(yè)存在著數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)設(shè)計(jì)不完善的現(xiàn)象,這一問題的出現(xiàn)也就會(huì)為信息數(shù)據(jù)的收集及整理造成較為嚴(yán)重的時(shí)間浪費(fèi)[3]。

    2.4 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)知識(shí)體系不成熟

    數(shù)據(jù)挖掘問題分析的過程中,由于知識(shí)的形成及表示方法的差異性,導(dǎo)致在實(shí)際數(shù)據(jù)資源挖掘及項(xiàng)目指導(dǎo)及分析中,存在著領(lǐng)導(dǎo)人員缺乏專業(yè)性的數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)的現(xiàn)象,使指導(dǎo)工作面臨著一定的制約。

    2.5 對系統(tǒng)處理方式?jīng)]有形成有效體系

    在數(shù)據(jù)資源挖掘及處理的過程中,系統(tǒng)項(xiàng)目在某種程度上會(huì)起到指導(dǎo)性的作用,所以,對數(shù)據(jù)系統(tǒng)的算法及模型的處理應(yīng)該保證項(xiàng)目評價(jià)的客觀性,這種客觀性評價(jià)也是數(shù)據(jù)資源信息挖掘中較為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。但是,在現(xiàn)階段數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)的過程中,存在著系統(tǒng)不完善的設(shè)計(jì)現(xiàn)象,從而為系統(tǒng)資源的處理造成了制約[4]。

    2.6 樣本分布中的不均勻現(xiàn)象

    在系統(tǒng)設(shè)計(jì)及樣本分析的過程中,其不均衡的數(shù)據(jù)集中問題存在著一定的制約性問題,其主要的內(nèi)容包括了對學(xué)習(xí)理解不深刻、算法不合理以及評價(jià)不完善等,這些不均衡的因素得到了廣大學(xué)者的廣泛關(guān)注。因此,在現(xiàn)階段數(shù)據(jù)挖掘資源優(yōu)化的過程中,應(yīng)該認(rèn)識(shí)到樣本分布不均勻的問題,通過對數(shù)據(jù)資源挖掘系統(tǒng)的有效分析,保證系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性及科學(xué)性。

    3 軟件數(shù)據(jù)挖掘中的模型研究

    3.1 聚類挖掘中數(shù)據(jù)模型系統(tǒng)的構(gòu)建

    在對城市發(fā)展類型化問題分析的過程中,其初始環(huán)境中的數(shù)據(jù)模型構(gòu)建,應(yīng)該在數(shù)據(jù)實(shí)例設(shè)計(jì)分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)行聚合關(guān)系的有效確定,但是,在現(xiàn)階段數(shù)據(jù)模型分析中,系統(tǒng)內(nèi)容并沒有形成系統(tǒng)化的建模方式。因此,在現(xiàn)階段數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)的狀態(tài)下,應(yīng)該通過對聚類問題的有效分析,進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效優(yōu)化[5]。

    第一,層次狀態(tài)下的聚類分析。對于系統(tǒng)聚類方式而言,是一種層次化的聚類方式,其使用的范圍相對較廣。在系統(tǒng)運(yùn)行的狀態(tài)下,通過對各個(gè)樣本類型的分析,合理規(guī)定樣本之間的相互距離,然后在兩類合并分析的狀態(tài)下,形成一種全新的類型模式,通過對其他聚類數(shù)據(jù)資源的計(jì)算,重復(fù)兩類合并化的工作內(nèi)容,并將相關(guān)的工作成本合為一類,保證數(shù)據(jù)資源的合并化及順序化處理。同時(shí),在數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)處理的過程中,軟件系統(tǒng)會(huì)提供一種hclust()的函數(shù)層次聚類方式,hclust()聚類方式是hclust(d,merhod=“ward”,members=NULL),函數(shù)中的d是指距離結(jié)構(gòu)的距離,而merhod是一種制定的聚類方法,在運(yùn)用的過程中,可以通過最短距離、最長距離以及中間距離方式的運(yùn)用,進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng) 的有效設(shè)計(jì)。對于聚類系統(tǒng)而言,是也中非監(jiān)督的模式,通過對各個(gè)數(shù)據(jù)資源的合理關(guān)注,可以通過對實(shí)際狀況的分析及調(diào)整,進(jìn)行聚類內(nèi)容的程序優(yōu)化。在程序設(shè)計(jì)的過程中,其基本的程序如下所示。

    subest<-subest (datasrt,sckect=出(3:11)

    city<-dist (subest) 該程序主要是對Euclide的距離進(jìn)行測定分析

    hclust<-hclust(city,“ward”)該程序?yàn)榱藢?shí)現(xiàn)對Ward進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析

    Plclust(hclust)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)繪制程序的聚類化譜圖

    result<-rect.hclust(hclust,k=4,border=“red”)實(shí)現(xiàn)對特定的聚類進(jìn)行劃分

    第二,劃分聚類方式分析

    在聚類方式分析的過程中可以發(fā)現(xiàn),k-means是一種較為經(jīng)典的劃分模式,其基本的設(shè)計(jì)思想是通過對聚類化指標(biāo)的最小優(yōu)化,進(jìn)行聚類準(zhǔn)則及聚類函數(shù)的樣本分析,從而保證距離的最小化。因此,在整個(gè)聚類方法分析的過程中,第一,應(yīng)該通過對制定聚類數(shù)據(jù)的分析,進(jìn)行聚類項(xiàng)目的合理確定,并保護(hù)走鞥初始聚類中心設(shè)計(jì)的穩(wěn)定性、合理性。第二,通過對養(yǎng)成集里以及樣本最小距離的分析,可以對不同的聚類樣本進(jìn)行平均聚類中心的穩(wěn)定設(shè)計(jì),從而保證數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)處理的優(yōu)化設(shè)計(jì)[6]。

    3.2 分類模型的設(shè)計(jì)

    在社會(huì)運(yùn)行及發(fā)展的狀態(tài)下,人類在生產(chǎn)活動(dòng)設(shè)計(jì)的過程中,需要對不同的信息系統(tǒng)做出預(yù)測,如天氣變化狀況以及股票指數(shù)等內(nèi)容,通過預(yù)測可以對相關(guān)數(shù)據(jù)的歷史指數(shù)進(jìn)行綜合性的分析,并在指標(biāo)分析及評價(jià)的基礎(chǔ)上,劃分出綜合性的預(yù)估內(nèi)容,保證項(xiàng)目生產(chǎn)活動(dòng)效率的穩(wěn)定提升,降低數(shù)據(jù)模型構(gòu)建中出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)因素。有效提升生產(chǎn)活動(dòng)的整體效率。在分類技術(shù)分析的過程中,需要對控制變量的控制進(jìn)行預(yù)測及取值特征的分析,因此,在預(yù)測狀態(tài)下,可以將其內(nèi)容分為分類及回歸兩種。因此,需要對預(yù)測的項(xiàng)目內(nèi)容進(jìn)行分類處理。在數(shù)據(jù)挖掘模型輸出結(jié)果設(shè)計(jì)的狀態(tài)下,我們會(huì)將其過程稱為回歸學(xué)習(xí)方式。通常情況下,在分類技術(shù)概述分析的狀態(tài)下,對決策樹進(jìn)行分析。其中的決策樹主要是一種無序性的數(shù)據(jù)記錄內(nèi)容,并通過對數(shù)據(jù)資源的有效分析及結(jié)構(gòu)的表述,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘資源的有效處理。

    首先,通過這種本屬性值的比較及分析,可以構(gòu)建分子化的系統(tǒng)處理模式,從而保證分類樹資源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的合理性,其基本的決策樹分類技術(shù)可以分為以下幾點(diǎn):第一,ID3算法內(nèi)容思考的分析中,其核心的工作內(nèi)容是對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測,并在計(jì)算的各個(gè)活動(dòng)中,實(shí)現(xiàn)信息增益的資源優(yōu)化處理,實(shí)現(xiàn)不同屬性值建立的穩(wěn)定性。通過對ID3算法理論的科學(xué)化分析,可以保證數(shù)據(jù)資源的穩(wěn)定設(shè)計(jì)及便利性分析,并在此基礎(chǔ)上,擴(kuò)大數(shù)據(jù)集成性的理想內(nèi)容,保證數(shù)據(jù)資源項(xiàng)目核算的穩(wěn)定優(yōu)化及合理改進(jìn)。第二,C4.5算法。對于C4.5算法而言,在計(jì)算的過程 中會(huì)在項(xiàng)目設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)挖掘的有效改進(jìn),并在此基礎(chǔ)上,建立了分類樹的項(xiàng)目過程。首先,需要構(gòu)建數(shù)據(jù)決策樹,這種決策方式與ID3的構(gòu)建決策方式呈現(xiàn)出一直化的發(fā)展變化,其主要的區(qū)別是ID3在信息增益分析的狀態(tài)下,可以實(shí)現(xiàn)對屬性分子問題的有效解決,而C4.5算法需要通過對信息收益率的綜合性分析,并進(jìn)行屬性不足的確立。其次,在對已經(jīng)形成分類樹剪裁及處理的狀態(tài)下,應(yīng)該通過對噪音數(shù)據(jù)分支問題的分析,進(jìn)行離散化的項(xiàng)目處理,從而保證數(shù)據(jù)資源處理狀態(tài)下的系統(tǒng)缺失值,并在最大程度上為決策樹算法的運(yùn)用提供良好依據(jù)[7]。

    其次,在函數(shù)類分類算法分析的過程中,應(yīng)該支持向量機(jī)化的合作管理模式,并在理論統(tǒng)計(jì)及學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,保證函數(shù)項(xiàng)目設(shè)計(jì)的穩(wěn)定性發(fā)展。因此,在函數(shù)類分類算法分析的基礎(chǔ)上,應(yīng)該通過對樣本信息模型的復(fù)雜性設(shè)計(jì),應(yīng)該尋求復(fù)雜性及學(xué)習(xí)性的分類算法,有效克服傳統(tǒng)信息模型設(shè)計(jì)的局限性,從而保證函數(shù)分類的廣泛性發(fā)展。同時(shí),在函數(shù)分類算法分析的同時(shí),為了支持向量機(jī)化學(xué)校模型的構(gòu)建,就應(yīng)該構(gòu)建集樣本是否為線性化的分析,對線性函數(shù)進(jìn)行穩(wěn)定的構(gòu)造,所以,在函數(shù)類分類算法過程中,應(yīng)該做到以下幾點(diǎn)內(nèi)容:第一,認(rèn)識(shí)到訓(xùn)練集體成本的的構(gòu)造分類,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘環(huán)境下非線性映射技術(shù)的空間化轉(zhuǎn)化。第二,在支持向量機(jī)采用投影技術(shù)確立及使用的過程中,應(yīng)該對非線性的特征進(jìn)行系統(tǒng)化的設(shè)計(jì),保證全局項(xiàng)目上合計(jì)的最優(yōu)化處理,保證期望風(fēng)險(xiǎn)的有效執(zhí)行[8]。

    3.3 實(shí)現(xiàn)模型選擇的不均衡性模型構(gòu)建

    對于不均衡分類模式而言,主要是在分類問題處理的過程中,通過對多數(shù)樣本數(shù)量的分析,進(jìn)行少數(shù)樣本數(shù)量的合理優(yōu)化。同時(shí),在不均衡分離的理念下,可以將其分為不均衡的數(shù)據(jù)集約分類方式,通過數(shù)據(jù)的穩(wěn)定研究,可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源挖掘狀態(tài)下的全新發(fā)展,例如,在軟件系統(tǒng)檢測中,當(dāng)發(fā)現(xiàn)了軟件缺陷問題,應(yīng)該保證模塊在98%以上,其錯(cuò)誤的軟件模塊應(yīng)該時(shí)刻小于2%,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)分類算法的合理預(yù)測及系統(tǒng)分析,實(shí)現(xiàn)模型項(xiàng)目設(shè)計(jì)中信息價(jià)值的穩(wěn)定提升。同時(shí),在集成學(xué)習(xí)模式構(gòu)建的狀態(tài)下,也需要對組合學(xué)習(xí)項(xiàng)目進(jìn)行優(yōu)化,通過對原數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型的好送將誒,可以額保證分類模型及子分類模型的優(yōu)化設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)模型測試項(xiàng)目的集中化及預(yù)測化判斷,為不均衡性模型的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供穩(wěn)定性的技術(shù)支持[9]。

    4 結(jié)語

    總而言之,在現(xiàn)階段數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)的過程中,為了保證資源項(xiàng)目設(shè)計(jì)的穩(wěn)定性及合理性,不僅應(yīng)該保證系統(tǒng)挖掘的完善性及功能性,而且也應(yīng)該對用戶界面進(jìn)行綜合性的設(shè)計(jì)及分析,從而保證數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)設(shè)計(jì)條件的穩(wěn)定性,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的實(shí)用性。同時(shí),在軟件挖掘系統(tǒng)優(yōu)化的狀態(tài)下,也可以通過對不同語言程序的開發(fā)及挖掘能力的提升,充分展現(xiàn)出資源數(shù)據(jù)目標(biāo)挖掘的基本特點(diǎn),完善數(shù)據(jù)資源的挖掘功能,從而保證數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)設(shè)計(jì)的穩(wěn)定性及互動(dòng)操作的特點(diǎn)。而且,在圖形界面數(shù)據(jù)資源可視化效果的分析,需要通過對流程化資源挖掘狀態(tài)的分析,進(jìn)行功能及用戶界面的有效改進(jìn),實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源挖掘系統(tǒng)的優(yōu)化提供穩(wěn)支持。

    參考文獻(xiàn)

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