計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案管理系統(tǒng)的運(yùn)用分析

摘 要：為優(yōu)化檔案管理系統(tǒng)，提高數(shù)據(jù)處理效率與智能化水平，文章圍繞計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案管理系統(tǒng)的應(yīng)用展開(kāi)分析。首先，文章闡述了數(shù)據(jù)挖掘的原理及其在檔案管理中的應(yīng)用可行性；其次，探討了基于此技術(shù)構(gòu)建檔案管理系統(tǒng)的具體過(guò)程，重點(diǎn)解析了系統(tǒng)需求、數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建、系統(tǒng)架構(gòu)等環(huán)節(jié)，希望為檔案管理領(lǐng)域的技術(shù)更新與系統(tǒng)優(yōu)化提供一定的參考。

關(guān)鍵詞：計(jì)算機(jī)；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；檔案管理系統(tǒng)；需求；框架

中圖分類號(hào)：G271 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，當(dāng)前社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。在此背景下，檔案管理面臨諸多新挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的檔案管理模式已經(jīng)難以滿足高效、精準(zhǔn)的信息處理需求。計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析與模式識(shí)別能力，為革新傳統(tǒng)檔案管理模式提供了可能。該技術(shù)能夠從龐雜的檔案數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息，支持決策制定，并增強(qiáng)管理系統(tǒng)的響應(yīng)速度與服務(wù)質(zhì)量。因此，探索數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案管理系統(tǒng)中的應(yīng)用，不僅有助于提升系統(tǒng)性能，還符合數(shù)字化轉(zhuǎn)型的時(shí)代要求，值得重點(diǎn)分析。

一、計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)原理簡(jiǎn)析

1．?dāng)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

（1）定義與核心原理

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是指從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)搜索隱藏的信息，提取知識(shí)的過(guò)程。核心原理是通過(guò)算法分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)模式和統(tǒng)計(jì)規(guī)律，從而預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)或行為。數(shù)據(jù)挖掘綜合使用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，通過(guò)模型建立對(duì)數(shù)據(jù)展開(kāi)深入分析。

（2）關(guān)鍵技術(shù)與方法

數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵技術(shù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、異常檢測(cè)和回歸分析等。方法如決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和K-均值聚類等，不僅提供多角度的數(shù)據(jù)分析，還適用于不同類型的數(shù)據(jù)集，以適應(yīng)特定的分析需求。

（3）數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程

數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程通常包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)探索、模型構(gòu)建、模型評(píng)估和知識(shí)展示。首先，預(yù)處理階段涉及數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換，以準(zhǔn)備適合挖掘的數(shù)據(jù)集。其次，探索階段用于分析數(shù)據(jù)的基本特征和模式。再次，在模型構(gòu)建階段，選擇適當(dāng)?shù)乃惴▉?lái)訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型，隨后在模型評(píng)估階段驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性和效果。最后，將挖掘得到的知識(shí)以適合用戶理解的形式展示出來(lái)。

（4）數(shù)據(jù)挖掘工具與平臺(tái)

當(dāng)前主流的數(shù)據(jù)挖掘工具和平臺(tái)（如SAS、Python等）能夠提供豐富的算法庫(kù)和數(shù)據(jù)處理功能。SAS專注于商業(yè)應(yīng)用，具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)功能；Python則因具有廣泛的庫(kù)支持和易于學(xué)習(xí)的特性，在開(kāi)發(fā)者中極具人氣。這些工具為數(shù)據(jù)挖掘的各個(gè)階段提供了強(qiáng)有力的支持，從數(shù)據(jù)預(yù)處理到模型部署，均可得到高效執(zhí)行。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案管理中的應(yīng)用前景

（1）檔案數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

檔案數(shù)據(jù)具有多樣性、歷史性和結(jié)構(gòu)性的特點(diǎn)。這些數(shù)據(jù)不僅包括文本文件，還涵蓋圖像、音頻和視頻文件，展示了數(shù)據(jù)類型的多樣性。由于檔案資料通常記錄了長(zhǎng)時(shí)間跨度的信息。因此，具有明顯的歷史性，能夠反映出不同時(shí)間段的信息特征。此外，檔案數(shù)據(jù)通常按照一定的格式和標(biāo)準(zhǔn)組織，顯示出一定的結(jié)構(gòu)性。這種結(jié)構(gòu)性包括文檔的格式化標(biāo)簽和索引系統(tǒng)，有助數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、檢索和分析。

（2）數(shù)據(jù)挖掘?qū)n案管理的價(jià)值

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠顯著增強(qiáng)檔案管理的效能，特別是在信息檢索、知識(shí)發(fā)現(xiàn)和決策支持方面。利用數(shù)據(jù)挖掘，管理人員可以從龐大的檔案數(shù)據(jù)庫(kù)中迅速提取有價(jià)值的信息，實(shí)現(xiàn)高效的信息檢索。更進(jìn)一步，通過(guò)分析和識(shí)別檔案中的模式和趨勢(shì)，數(shù)據(jù)挖掘有助從歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)未被注意的知識(shí)，為決策提供科學(xué)依據(jù)。此外，數(shù)據(jù)挖掘還可以優(yōu)化檔案的存儲(chǔ)方式和管理流程，通過(guò)自動(dòng)分類和標(biāo)簽化，提高檔案系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率和響應(yīng)速度。這種技術(shù)的應(yīng)用不僅提升了檔案管理的質(zhì)量，還大幅度提高了工作效率。

3.檔案管理系統(tǒng)建設(shè)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的可行性分析

（1）技術(shù)可行性

本單位經(jīng)過(guò)研究后發(fā)現(xiàn)，在檔案管理系統(tǒng)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是技術(shù)上可行的。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)有的計(jì)算資源已經(jīng)能夠支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和復(fù)雜算法的運(yùn)行。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能已在多個(gè)領(lǐng)域獲得成功應(yīng)用，證明了其技術(shù)成熟度和穩(wěn)定性。本單位的IT基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)團(tuán)隊(duì)具備實(shí)施此類技術(shù)的能力，能夠確保數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的順利開(kāi)展。

（2）經(jīng)濟(jì)可行性

從經(jīng)濟(jì)角度考慮，投資數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案管理系統(tǒng)中的應(yīng)用是劃算的。雖然初期可能需要較大的資金投入用于軟硬件購(gòu)置和人員培訓(xùn)，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程和提高信息檢索效率，可以顯著降低運(yùn)營(yíng)成本。此外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以增強(qiáng)檔案服務(wù)的商業(yè)價(jià)值，為本單位帶來(lái)潛在的經(jīng)濟(jì)效益和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

（3）社會(huì)與法律可行性

在社會(huì)與法律層面，引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)亦顯可行。當(dāng)前社會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私安全的要求日益增高，本單位在引入數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)，已充分考慮到相關(guān)法律法規(guī)的遵守。例如，確保數(shù)據(jù)處理活動(dòng)符合數(shù)據(jù)保護(hù)法規(guī)，如GDPR或本地?cái)?shù)據(jù)保護(hù)法，并采取適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)加密和匿名化措施，以保護(hù)個(gè)人信息和隱私。

二、基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的檔案管理系統(tǒng)建設(shè)

1.檔案管理系統(tǒng)需求分析

（1）系統(tǒng)目標(biāo)與功能需求

本單位在構(gòu)建基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的檔案管理系統(tǒng)時(shí)，設(shè)定了明確的系統(tǒng)目標(biāo)和功能需求。首要目標(biāo)是提高檔案檢索的效率和準(zhǔn)確性，使得檔案利用更加便捷和直觀。此外，系統(tǒng)旨在通過(guò)自動(dòng)化處理減少人工操作錯(cuò)誤，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的安全性和保密性。為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本單位設(shè)計(jì)的檔案管理系統(tǒng)的功能需求包括但不限于：自動(dòng)分類檔案數(shù)據(jù)功能；智能推薦相關(guān)檔案功能；歷史數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析功能；異常檔案的自動(dòng)檢測(cè)功能。此外，系統(tǒng)中需要包括一個(gè)具有“用戶友好”屬性的查詢界面，從而幫助非專業(yè)用戶能夠查詢到目標(biāo)檔案。在此基礎(chǔ)上，本單位也計(jì)劃實(shí)現(xiàn)高級(jí)數(shù)據(jù)分析功能，如情感分析和文本挖掘，以提取檔案內(nèi)容的深層價(jià)值。

（2）用戶需求

針對(duì)用戶需求的深入分析是系統(tǒng)成功的關(guān)鍵。本單位開(kāi)展了廣泛的需求調(diào)研，包括發(fā)放問(wèn)卷、組織訪談及用戶工作坊，以收集來(lái)自不同用戶群體的反饋和期望。分析結(jié)果顯示，用戶需求可以大致分為：高效性、便捷性、準(zhǔn)確性和定制性四類。檔案工作人員強(qiáng)調(diào)檢索系統(tǒng)的反應(yīng)速度和準(zhǔn)確率，希望建立快速、準(zhǔn)確的索引機(jī)制，而研究人員則更關(guān)注于如何通過(guò)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)聯(lián)。此外，管理層則關(guān)注如何通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升決策支持系統(tǒng)的效能。因此，需基于這些反饋調(diào)整系統(tǒng)設(shè)計(jì)，確保滿足各方面的需求。

（3）技術(shù)需求

技術(shù)需求分析確保系統(tǒng)的建設(shè)和運(yùn)行得以順利完成。本單位全面評(píng)估了所學(xué)的技術(shù)需求，確定了以下幾項(xiàng)關(guān)鍵信息。其一，數(shù)據(jù)處理能力。鑒于檔案數(shù)據(jù)量龐大且持續(xù)增長(zhǎng)，系統(tǒng)必須具備高效的數(shù)據(jù)處理能力，能夠快速處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集；其二，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)嚴(yán)格的數(shù)據(jù)安全措施，包括數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制和審計(jì)日志，確保符合相關(guān)法律法規(guī)的要求；其三，可擴(kuò)展性。隨著本單位需求的變化和數(shù)據(jù)量的增加，系統(tǒng)架構(gòu)必須具備良好的可擴(kuò)展性，支持未來(lái)的升級(jí)和功能擴(kuò)展；其四，用戶界面。需要開(kāi)發(fā)直觀易用的用戶界面，支持各類用戶輕松訪問(wèn)和操作系統(tǒng)?；谶@些技術(shù)需求，本單位設(shè)計(jì)了一套符合現(xiàn)代信息技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的檔案管理系統(tǒng)，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升檔案管理的整體性能和用戶體驗(yàn)。

2.檔案管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理與集成

在構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘模型前，數(shù)據(jù)預(yù)處理與集成是確保分析有效性的關(guān)鍵步驟。本單位設(shè)置的主要任務(wù)包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化以及數(shù)據(jù)集成。具體步驟如下：第一，數(shù)據(jù)清洗。該步驟主要解決數(shù)據(jù)中的噪聲問(wèn)題和異常值處理。例如，對(duì)于檔案數(shù)據(jù)中的缺失值，采用均值、中位數(shù)或模態(tài)數(shù)填充方法。具體方法取決于數(shù)據(jù)的分布特性及其對(duì)分析結(jié)果的影響程度。對(duì)異常值的處理，則采用基于Z-score的方法，即計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與平均值的標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)，超過(guò)三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)點(diǎn)被視為異常值并予以剔除。第二，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。該步驟主要是編碼“非數(shù)值類數(shù)據(jù)”，如使用獨(dú)熱編碼（One-Hot Encoding）處理分類數(shù)據(jù)。此外，對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為更適合挖掘的格式，如將日期數(shù)據(jù)分解為年、月、日三部分。第三，數(shù)據(jù)歸一化處理。該步驟主要是處理不同量級(jí)數(shù)據(jù)帶來(lái)的偏差問(wèn)題。本單位采用Min-Max歸一化方法，將所有數(shù)值型數(shù)據(jù)縮放到0和1之間。第四，數(shù)據(jù)集成。該步驟主要是將多個(gè)數(shù)據(jù)源合并為一個(gè)一致的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。在檔案管理系統(tǒng)中，這可能包括合并來(lái)自不同部門或不同地區(qū)的檔案數(shù)據(jù)。集成過(guò)程中要處理好數(shù)據(jù)源之間的沖突，如相同數(shù)據(jù)實(shí)體在不同源中的表示可能不同，需統(tǒng)一到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)格式。

通過(guò)以上步驟，本單位能夠確?；谟?jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建的檔案管理系統(tǒng)運(yùn)行期間，所收集數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性均可得到保證，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

（2）數(shù)據(jù)挖掘模型選擇與應(yīng)用

選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘模型是實(shí)現(xiàn)有效分析的關(guān)鍵步驟。本單位根據(jù)檔案管理的具體需求，選擇了幾種主要的模型來(lái)應(yīng)對(duì)不同的挑戰(zhàn)。第一，對(duì)于檔案數(shù)據(jù)的分類和標(biāo)記問(wèn)題，采用了支持向量機(jī)（SVM）模型。該模型在處理高維數(shù)據(jù)集方面表現(xiàn)出色，尤其適用于文本數(shù)據(jù)分類。SVM通過(guò)尋找最大間隔超平面來(lái)區(qū)分不同類別。其中涉及幾個(gè)概念：一是權(quán)重向量（超平面法向量），偏置（截距項(xiàng)），數(shù)據(jù)點(diǎn)和對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，最小化超平面的法向量的歐幾里得范數(shù)的平方值，實(shí)際上是在最大化兩個(gè)類別之間的間隔；二是約束條件確保所有數(shù)據(jù)點(diǎn)都正確分類，并且位于超平面的正確一側(cè)，同時(shí)距離至少為1。這里的是類標(biāo)簽，只能取1或-1。第二，關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)的支持度和置信度。關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)主要用于發(fā)現(xiàn)大型數(shù)據(jù)庫(kù)中變量間有趣的關(guān)系，其衡量指標(biāo)包括支持度和置信度。支持度定義為項(xiàng)集（一組項(xiàng)目）在所有事務(wù)中同時(shí)出現(xiàn)的頻率，具體的計(jì)算方法是：項(xiàng)集A在所有事物中出現(xiàn)的次數(shù)÷總事物數(shù)；置信度則是在前提項(xiàng)集發(fā)生的條件下，結(jié)論項(xiàng)集發(fā)生的條件概率，計(jì)算原理是在已知項(xiàng)集 （A） 出現(xiàn)的條件下，項(xiàng)集 （B） 出現(xiàn)的概率。這表明了在先決項(xiàng)集 （A） 發(fā)生時(shí)，結(jié)果項(xiàng)集 （B） 同時(shí)發(fā)生的可靠性。上述兩個(gè)公式是關(guān)聯(lián)規(guī)則分析中使用的基本理論，能夠幫助識(shí)別和度量項(xiàng)集之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。第三，決策樹(shù)。決策樹(shù)是通過(guò)遞歸地劃分?jǐn)?shù)據(jù)集構(gòu)建樹(shù)形結(jié)構(gòu)來(lái)實(shí)現(xiàn)分類和回歸的。在構(gòu)建決策樹(shù)時(shí)，每一次數(shù)據(jù)劃分都是基于最優(yōu)化某個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，如信息增益、基尼不純度等。決策樹(shù)的每個(gè)非葉節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)屬性上的決策規(guī)則，而每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)分類結(jié)果。本單位認(rèn)為，決策樹(shù)模型的主要優(yōu)點(diǎn)是模型容易理解，實(shí)施簡(jiǎn)單，且對(duì)中間值的缺失不敏感，也能夠處理不相關(guān)的特征。然而，決策樹(shù)容易過(guò)擬合，特別是當(dāng)樹(shù)很深時(shí)。因此，常常需要剪枝來(lái)優(yōu)化性能。

（3）功能實(shí)現(xiàn)

根據(jù)上文分析可知，本單位基于計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建的檔案管理系統(tǒng)總體框架為支持向量機(jī)（SVM）框架。由于系統(tǒng)的功能眾多，故本段選擇“檔案文檔分類”功能及實(shí)現(xiàn)的方法展開(kāi)分析。所采用的模型表達(dá)式為決策函數(shù)。其中，涉及的要素包括：一是將輸入向量映射到高維空間的函數(shù)；二是模型參數(shù)。評(píng)估此模型的性能，通常使用交叉驗(yàn)證方法，特別是k-折交叉驗(yàn)證以及準(zhǔn)確率（accuracy，衡量分類正確的樣本占總樣本的比例）、召回率（recall，衡量正類中被正確預(yù)測(cè)的比例）和F1分?jǐn)?shù)（是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均水平，用于在不平衡類數(shù)據(jù)集中維持性能的評(píng)估）作為評(píng)估指標(biāo)。具體操作步驟如下：第一，映射到高維空間。將輸入向量通過(guò)一個(gè)映射函數(shù)轉(zhuǎn)換到一個(gè)更高維的空間。這種映射是基于核技巧的思想，使得在原始空間線性不可分的數(shù)據(jù)在新空間可能變得線性可分。對(duì)應(yīng)檔案管理系統(tǒng)的功能是：在檔案管理系統(tǒng)中，許多檔案數(shù)據(jù)，如文本文件自然包含非結(jié)構(gòu)化和高維特征。通過(guò)將這些數(shù)據(jù)映射到高維空間，SVM能夠有效處理和分析這些復(fù)雜數(shù)據(jù)，從而提高文本分類的精度和效率。第二，決策邊界的定義。在上述高維空間中，SVM 的目標(biāo)是找到一個(gè)超平面，這個(gè)超平面可以將不同類別的數(shù)據(jù)分開(kāi)，并且兩邊的間隔最大化。這個(gè)超平面由向量和截距定義。向量指出了超平面的方向，而截距決定了超平面與原點(diǎn)之間的距離。對(duì)應(yīng)檔案管理系統(tǒng)的功能是：檔案管理系統(tǒng)需要能夠區(qū)分不同類型的檔案，如法律文件、財(cái)務(wù)報(bào)告等。SVM通過(guò)建立一個(gè)決策邊界來(lái)實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，使系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地將新的或現(xiàn)有的檔案自動(dòng)分類到適當(dāng)?shù)念悇e中。

三、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于構(gòu)建檔案管理系統(tǒng)時(shí)，基于技術(shù)自身特點(diǎn)，能夠解決傳統(tǒng)檔案管理中數(shù)據(jù)處理效率低下、準(zhǔn)確性低、信息利用不足等問(wèn)題。因此，該技術(shù)具有應(yīng)用可行性?；谠摷夹g(shù)構(gòu)建檔案管理系統(tǒng)時(shí)，技術(shù)人員需要厘清檔案管理系統(tǒng)需要解決哪些需求問(wèn)題，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建具有較強(qiáng)針對(duì)性的數(shù)據(jù)挖掘模型，之后組成系統(tǒng)框架，在不斷地運(yùn)用過(guò)程中優(yōu)化用戶交互體驗(yàn)，最終達(dá)到提高檔案管理系統(tǒng)綜合運(yùn)行質(zhì)量的目的。未來(lái)，隨著人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等前沿技術(shù)的融合應(yīng)用，檔案管理系統(tǒng)的智能化水平將進(jìn)一步提高，不僅會(huì)增強(qiáng)系統(tǒng)處理復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力，還將提高用戶交互體驗(yàn)，從而實(shí)現(xiàn)更加個(gè)性化、動(dòng)態(tài)化服務(wù)的目標(biāo)。

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[4]伍永鋒.基于大數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在檔案管理系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].信息與電腦（理論版），2019（11）：166-167.

作者單位：滕州市疾病預(yù)防控制中心