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数据挖掘在档案管理中的应用研究

中文摘要第4-5页
abstract第5页
1 绪论第9-16页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-14页
    1.3 研究内容第14-15页
    1.4 研究方法第15-16页
2 档案数据挖掘概述第16-18页
    2.1 档案数据挖掘第16页
    2.2 机器学习第16-17页
    2.3 数据库管理第17-18页
3 档案数据挖掘的现实价值第18-21页
    3.1 档案的多元分类第18页
    3.2 档案信息的准确检索第18-19页
    3.3 档案内容的整合呈现第19页
    3.4 档案鉴定的科学规范第19-21页
4 档案数据挖掘的设计原则第21-23页
    4.1 数据前提原则第21页
    4.2 需求导向原则第21-22页
    4.3 成本效益原则第22页
    4.4 档案保护原则第22-23页
5 档案数据挖掘的设计和实现第23-49页
    5.1 档案元数据的整合第23-25页
        5.1.1 档案基础类元数据第23-24页
        5.1.2 档案扩展类元数据第24页
        5.1.3 个体特征类元数据第24页
        5.1.4 档案评价类元数据第24-25页
    5.2 档案数据库的设计第25-30页
        5.2.1 档案需求分析阶段第25-26页
        5.2.2 概念结构设计阶段第26-27页
        5.2.3 逻辑结构设计阶段第27-28页
        5.2.4 物理结构设计阶段第28-29页
        5.2.5 数据库的实施阶段第29页
        5.2.6 数据库的运维阶段第29-30页
    5.3 档案数据的预处理第30-33页
        5.3.1 数据预处理的原则第30-31页
        5.3.2 数据预处理的实施第31-33页
        5.3.3 数据预处理的评估第33页
    5.4 档案数据文档的建立第33-36页
    5.5 档案数据挖掘的训练过程设计第36-39页
        5.5.1 训练集的选取第36-37页
        5.5.2 二值矩阵的构建第37-38页
        5.5.3 分类参数的计算第38页
        5.5.4 训练模型的评估第38-39页
    5.6 档案数据挖掘的应用流程架构第39-45页
        5.6.1 分类需求的判定第40-41页
        5.6.2 数据提取更新第41-43页
        5.6.3 关联分析的实现第43-45页
    5.7 档案数据挖掘的常用算法比较第45-49页
        5.7.1 中文分词算法第45-46页
        5.7.2 特征提取算法第46-47页
        5.7.3 分类算法第47-49页
6 档案数据挖掘的实践与评价第49-53页
    6.1 昆山市民生档案智慧分析挖掘应用平台案例分析第49-51页
        6.1.1 系统架构第49页
        6.1.2 数据管理第49页
        6.1.3 功能设计第49-51页
    6.2 档案数据挖掘平台建设的评价第51-53页
        6.2.1 项目可行性得到验证第51页
        6.2.2 档案关联规则有待完善第51页
        6.2.3 算法优先选择问题待解决第51-53页
7 结语第53-54页
参考文献第54-56页
攻读学位期间发表的论文第56-57页
致谢第57-58页

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