肖磊

摘 要 隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展與成熟，信息化建設(shè)已經(jīng)越來越多的應(yīng)用到校園網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)的建設(shè)中來，這就為進(jìn)一步發(fā)展和研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提供了一定支持。本文結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為例，對(duì)其在校園卡消費(fèi)系統(tǒng)中的相關(guān)應(yīng)用進(jìn)行探究與討論。

關(guān)鍵詞 信息化建設(shè) 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 校園卡 消費(fèi)系統(tǒng)

中圖分類號(hào)：F014.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

當(dāng)前，校園卡消費(fèi)系統(tǒng)逐漸成為一種先進(jìn)的高?，F(xiàn)代化管理方式，其消費(fèi)數(shù)據(jù)涉及到諸多方面，比如就餐、購物費(fèi)、淋浴費(fèi)以及洗衣費(fèi)等等。校園消費(fèi)卡主要依托銀行網(wǎng)絡(luò)以及校園網(wǎng)絡(luò)，并借助IC智能卡的主要功能，來構(gòu)建一個(gè)全面、完整的校園卡消費(fèi)系統(tǒng)。雖然系統(tǒng)內(nèi)部包含諸多統(tǒng)計(jì)分析模塊，但對(duì)于其中的海量數(shù)據(jù)信息也只能實(shí)施簡單的統(tǒng)計(jì)分析，無法做出更為系統(tǒng)、整體的數(shù)據(jù)分析、挖掘。文章主要基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)校園消費(fèi)卡系統(tǒng)進(jìn)行介紹與討論。

1數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘其實(shí)就是指從諸多不夠完整存在模糊的數(shù)據(jù)中提取一定信息與知識(shí)的過程，由于這類信息、知識(shí)大都不被人們所熟知，所以常被隱含在海量數(shù)據(jù)中。隨著信息技術(shù)的日益成熟與發(fā)展，人們所使用、積累的數(shù)據(jù)量不斷增加，如何在海量的數(shù)據(jù)中提取所需的、高質(zhì)量的、有效的數(shù)據(jù)信息已成為當(dāng)務(wù)之急，基于此背景之下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生且迅速發(fā)展開來。

從本質(zhì)上講，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的任務(wù)主要是聚類分析、關(guān)聯(lián)分析以及分類、偏差分析以及時(shí)序模式等。文章就從以下幾方面對(duì)介紹數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)：

（1）聚類分析

這里所講的聚類分析就是將相關(guān)數(shù)據(jù)依據(jù)其相似度進(jìn)行歸納劃分，其中相同的數(shù)據(jù)之間存在相似性，而不同數(shù)據(jù)之間則存在差異。應(yīng)該說聚類分析所建立的是一種宏觀的概念，主要從數(shù)據(jù)的實(shí)際分布模式以及數(shù)據(jù)之間的不同屬性來尋找、發(fā)現(xiàn)各數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系。

（2）關(guān)聯(lián)分析

所謂關(guān)聯(lián)就是指兩個(gè)或者更多變量之間存在一定規(guī)律特點(diǎn)。這種關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)在當(dāng)前使用的數(shù)據(jù)庫中屬于可被發(fā)現(xiàn)且極為重要的知識(shí)。根據(jù)一定標(biāo)準(zhǔn)，可以將關(guān)聯(lián)劃分成為因果關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)以及簡單關(guān)聯(lián)。從目的上講，該類關(guān)聯(lián)關(guān)系分析主要是為了進(jìn)一步查找數(shù)據(jù)庫中未被發(fā)現(xiàn)的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。支持度以及可信度是目前度量關(guān)聯(lián)規(guī)則的重要閥值。

（3）分類

當(dāng)前分類大都是通過規(guī)則以及決策樹模式來表示，它利用對(duì)同一類型概念的進(jìn)行描述，來對(duì)其內(nèi)涵進(jìn)行介紹，并代表該類數(shù)據(jù)的所有信息。分類其實(shí)就是一種分類規(guī)則，而這一規(guī)則主要是為運(yùn)用一些算法求取數(shù)據(jù)。

（4）預(yù)測

所謂預(yù)測是指從以往歷史數(shù)據(jù)中總結(jié)出一些變化規(guī)律，并據(jù)此構(gòu)建相應(yīng)的模式，然后再對(duì)未來數(shù)據(jù)種類及特征進(jìn)行預(yù)測、推測。預(yù)測過程中大都使用預(yù)測方差來判定預(yù)測的不確定性以及精準(zhǔn)度。

（5）時(shí)序模式

其實(shí)時(shí)序模式就是指利用已知數(shù)據(jù)來對(duì)未來值進(jìn)行預(yù)測和判斷。利用時(shí)間序列來對(duì)發(fā)生率、重復(fù)率進(jìn)行搜索。一般來說，所預(yù)測的未來值之間最大的區(qū)別在于它們自身所處的時(shí)間不同。

2校園卡研究現(xiàn)狀

隨著校園卡信息管理系統(tǒng)的逐漸成熟與完善，進(jìn)一步提升了校園信息化管理水平，就目前來看，校園卡信息管理系統(tǒng)作為一種先進(jìn)的信息化工具，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到各高校的校園信息化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)中，但從當(dāng)前調(diào)查結(jié)果來看，只有少部分學(xué)校充分發(fā)揮了校園卡的諸多功能，大部分學(xué)校還只是局限于消費(fèi)管理上面，像身份識(shí)別以及信息查詢等諸多功能都未得到有效的利用和開發(fā)。而導(dǎo)致校園卡無法充分發(fā)揮其功能的原因主要是各大高校的信息化管理水平相對(duì)低下，且校園內(nèi)部的日常運(yùn)行管理機(jī)制也存在較多問題。

應(yīng)該說，當(dāng)前學(xué)校的建設(shè)與發(fā)展離不開現(xiàn)代化管理措施，因此校園卡不能僅僅是作為學(xué)生或者教師的消費(fèi)工具使用，更應(yīng)發(fā)展成為整個(gè)校園的通行證。從某種程度上講，校園卡能夠通過先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)將所需的射頻功能以及數(shù)字化管理理念融入到校園網(wǎng)絡(luò)中，并且能夠幫助高校實(shí)現(xiàn)全部系統(tǒng)的有效、無縫融合，從而實(shí)時(shí)掌握校園卡使用者的實(shí)際情況。

3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在校園卡消費(fèi)系統(tǒng)中的應(yīng)用

3.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在校園卡消費(fèi)系統(tǒng)中的應(yīng)用

目前，大部分學(xué)校里的校園卡主要用來日常消費(fèi)，校園卡中已經(jīng)存儲(chǔ)了大量使用人的消費(fèi)信息與數(shù)據(jù)，而校園卡信息管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘則主要是以這類消費(fèi)數(shù)據(jù)作基礎(chǔ)，結(jié)合使用人的信息，通過對(duì)該類數(shù)據(jù)的深入分析與挖掘，找出為系統(tǒng)決策提供信息支持的關(guān)鍵數(shù)據(jù)。一般來說，校園卡信息管理系統(tǒng)在數(shù)據(jù)挖掘過程中需要開展聯(lián)機(jī)服務(wù)，且涉及的數(shù)據(jù)、信息量也比較巨大，所以傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息倉庫儼然無法滿足對(duì)數(shù)據(jù)量要求更為龐大的決策系統(tǒng)。

3.2利用校園卡對(duì)學(xué)生圖書借閱數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘分析

在現(xiàn)階段校園中，校園卡信息管理系統(tǒng)通常與圖書館管理系統(tǒng)存在一定關(guān)聯(lián)。而學(xué)生日常的借書情況，比如借書時(shí)間、借書數(shù)量以及還書日常、所借類型等等都記錄在校園卡系統(tǒng)中。所以我們可以利用這校園卡信息管理系統(tǒng)來構(gòu)建一個(gè)關(guān)于學(xué)生實(shí)際借書情況的專用數(shù)據(jù)庫，以此來對(duì)圖書管理系統(tǒng)中相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)挖掘，然后再通過決策樹或者是統(tǒng)計(jì)分析法來對(duì)學(xué)生借書情況進(jìn)行正確分析。此外，我們依據(jù)數(shù)據(jù)挖掘所獲取的視圖，就可以歸納出圖書館中那類書籍更受學(xué)生喜歡，哪類書籍不受學(xué)生喜歡，這就為圖書管理員以及圖書采購員作出正確的采購決策以及維護(hù)管理決策提供了一定數(shù)據(jù)支持。

4總結(jié)

本文主要結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘概念，對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在校園卡消費(fèi)系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行簡單介紹與討論，為日后進(jìn)一步研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及校園卡消費(fèi)系統(tǒng)提供了一定理論支持。

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