众文网1.文本挖掘的内容简介
《文本挖掘（英文版）》是一部文本挖掘领域名著，作者为世界知名的权威学者。书中涵盖了核心文本挖掘操作、文本挖掘预处理技术、分类、聚类、信息提取、信息提取的概率模型、预处理应用、可视化方法、链接分析、文本挖掘应用等内容，很好地结合了文本挖掘的理论和实践。《文本挖掘（英文版）》非常适合文本挖掘、信息检索领域的研究人员和实践者阅读，也适合作为高等院校计算机及相关专业研究生的数据挖掘和知识发现等课程的教材。
2.如何进行文本挖掘,文本挖掘的目的,web挖掘和目的
一、文本挖掘定义
文本挖掘指的是从文本数据中获取有价值的信息和知识，它是数据挖掘中的一种方法。文本挖掘中最重要最基本的应用是实现文本的分类和聚类，前者是有监督的挖掘算法，后者是无监督的挖掘算法。
二、文本挖掘步骤
1）读取数据库或本地外部文本文件
2）文本分词
2.1）自定义字典
2.2）自定义停止词
2.3）分词
2.4）文字云检索哪些词切的不准确、哪些词没有意义，需要循环2.1、2.2和 2.3步骤
3）构建文档-词条矩阵并转换为数据框
4）对数据框建立统计、挖掘模型
5）结果反馈
三、文本挖掘所需工具
文本挖掘将使用R语言实现，除此还需加载几个R包，它们是tm包、tmcn包、Rwordseg包和wordcloud包。
四、实战
本文所用数据集来自于sougou实验室数据。
3.挖掘文本留白处,提高学生写作水平
[挖掘文本留白处，提高学生写作水平]（本科毕业论文）内容摘要： 现今小学语文教材，选文文质兼美，内涵丰富，既是指导学生阅读学习的好文本，也是拓展学生写作练习的好载体，挖掘文本留白处，提高学生写作水平。
教师巧妙地挖掘教材中的训练点，让学生在读中感悟，在写中提高，那么写作练习也会水到渠成地相应提高。这是前人的研究成果揭示的道理，也是新课标提出的新要求。
现行的教材为我们提供了丰富的练笔资源，我们要钻研教材，挖掘文本留白处，寻找读与写的结合点；开展研讨课活动，拓展读中学写模式，然后在反思归纳中形成螺旋上升的读写结合训练体系。挖掘文本留白处，在读写结合中训练学生写作能力，使师生都能获得很大的益处 关键词：语文教学 留白处 读写结合 写作水平 新课程改革以来，教育部门至上而下，都在提倡“精简设计，优化教学，提高效率”。
要想切实提高我们的教学质量，还必须抓住40分钟的课堂教学，向课堂要质量，优化我们的课堂教学设计。在以往的语文课堂教学中，教师重视了学生的听、说、读的训练，而对于写的训练，一则不能保证训练时间，二则不能找准训练切入点。
如何利用有限的40分钟课堂，有效地提高学生地写作水平，从而迅速高效地提高学生的语文素养？对于在新的形势下提高语文课堂教学效率是有着实际意义的。笔者从教学需要出发，经过多年的研究，结合自身教学实践，在学生读写结合训练方面，取得了点滴经验。
一、读写结合是沟通阅读教学与写作教学之间的桥梁 （一）新课标提出的新要求 新的语文课程标准中提出“教师要让学生在大量的语言实践中掌握运用语言的规律，语言的学习应该在语言实践中完成，语言实践的过程就是语言内化和外化的过程。”因而，在语文课堂教学中，我们既要引领学生感悟语言文字所承载的文化内涵，也要充分发挥语文的工具性作用。
读写结合，不失为学生实践语言，运用语言，发展语言的一种有效途径。人民教育出版社小学语文室崔峦同志在全国第六届青年教师阅读教学观摩活动上的总结发言时说过：“在我们语文教学中，一方面要加强阅读教学，另一方面要加强读写联系，做到读写渗透，读写结合。”
阅读和写作是两种不同的能力。读写关系，从外部看，都属于书面语言的训练，都离不开字、词、句、段、篇等；从内部表现看，都有帮助学生提高认识、学习做人的作用，都能培养、锻炼学生观察、思维能力。
但两者各有不同的任务：阅读教学着重培养理解书面语言能力，作文教学着重培养运用书面语言进行表达的能力，两者密不可分。读与写的结合，将能使读和写相辅相成，互相促进提高。
（二）前人的研究成果揭示的道理 “学习迁移说”是一条古老的心理学定律，即平常所说的举一反三，触类旁通.将阅读的积累运用到习作当中去，使学生得法于课内，受益于课外。叶圣陶先生也曾说：语文教材无非是个例子，凭这个例子，要使学生能后举一反三。
[①]（大意）这是学生的学习规律所决定的。 朱作人教授在其著述的《小学语文教学法原理》中，曾把阅读定义为“一种以书面语言中获得意义的心理过程。”
[②]并指出这种“意义”不但指阅读材料内说的是什么，对学生来说更为重要的是作者是如何表达的。阅读不仅是自外而内意义的吸收过程，更是写作的基础。
同时，写作离不开生活，作文是实践的客观表述，没有生活素材，写作文仍然是无源之水，无本之木。因而在阅读教学中挖掘写作训练的契机，是一举两得，也是事半功倍。
基于这些认识，我认为，阅读和写作是语文教学的双翼，教师要坚持以学生为主体，充分发挥学生的自主性，激励学生的内在动因，坚持学以致用，使阅读与写作相结合，使每个学生在原有的基础上都有所发展。 （三）学生的实际情况所决定的 现在的小学生，虽然阅读量比之以往大大增加，可是，小学生有意识地模仿作品的能力，还不是很强，只能靠作品潜移默化的熏陶，这样，就需要大量的阅读积累，才能有效形成自己的写作方法。
况且，许多小学生的课外阅读差强人意。我校学生调查结果显示，60%的学生都不能保证每天的课外阅读！而即使有课外阅读习惯的学生，很多学生的课外读物也不是非常有典范性的文质兼美的文章，很多学生都喜欢看电视漫画书籍。
由此看来，利用好课堂的40分钟时间，给学生典范的习作例子，有意识引导他们去学习写作，是我们习作教学的一条有效途径。 二、挖掘文本留白处，读写结合，提高写作水平 （一）教材提供了丰富的练笔资源 我在我校先做了一个问卷调查，调查对象为我校四五年级中随机抽取的100名学生。
认为作文很难写的学生占85%，认为自己写作文很难写具体生动的竟然占到95%！认为学课文与写作文有联系的仅占27.3%。 学生出现这种状况和我们的教师没有吃透教材，没有把教材的价值真正体现有关。
是我们教师没有充分挖掘教材的资源，还是教材没有给我们提供这种资源呢？通过认真地研读，我发现不管是哪个版本的教材，内容都是经过编者千锤百炼的，很多都是堪称经典的文章，教材编排都很好地体现了“读写合编”的思想。教材中“读写合编”的例子很。
4.毕业论文文本格式
标准的论文格式：
1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。
2、论文格式的目录
目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录）
3、论文格式的内容提要：
是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。字数少可几十字，多不超过三百字为宜。
4、论文格式的关键词或主题词
关键词是从论文的题名、提要和正文中选取出来的，是对表述论文的中心内容有实质意义的词汇。关键词是用作计算机系统标引论文内容特征的词语，便于信息系统汇集，以供读者检索。每篇论文一般选取3-8个词汇作为关键词，另起一行，排在“提要”的左下方。
主题词是经过规范化的词，在确定主题词时，要对论文进行主题分析，依照标引和组配规则转换成主题词表中的规范词语。（参见《汉语主题词表》和《世界汉语主题词表》）。
5、论文格式的论文正文：
(1)引言：引言又称前言、序言和导言，用在论文的开头。引言一般要概括地写出作者意图，说明选题的目的和意义， 并指出论文写作的范围。引言要短小精悍、紧扣主题。
〈2）论文正文：正文是论文的主体，正文应包括论点、论据、论证过程和结论。主体部分包括以下内容：
a.提出问题-论点；
b.分析问题-论据和论证；
c.解决问题-论证方法与步骤；
d.结论。
6、论文格式的参考文献
一篇论文的参考文献是将论文在研究和写作中可参考或引证的主要文献资料，列于论文的末尾。参考文献应另起一页，标注方式按《GB7714-87文后参考文献著录规则》进行。
中文：标题--作者--出版物信息（版地、版者、版期）
英文：作者--标题--出版物信息
所列参考文献的要求是：
(1)所列参考文献应是正式出版物，以便读者考证。
(2)所列举的参考文献要标明序号、著作或文章的标题、作者、出版物信息。
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5.求有关数据挖掘方面的 论文或心得,字数在4000以上,谢谢
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6.急求有关数据挖掘方面的毕业论文题目
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。