述職述廉述德述精選(九篇)

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第1篇：述職述廉述德述范文

一、政治思想方面：

本人能堅(jiān)持四項(xiàng)基本原則，擁護(hù)黨的方針政策，忠誠(chéng)黨的教育事業(yè)，愛(ài)崗敬業(yè)，能自覺(jué)遵守教師是職業(yè)道德規(guī)范，牢固樹(shù)立為學(xué)生服務(wù)、為教師服務(wù)、為學(xué)校服務(wù)的服務(wù)意識(shí)。真誠(chéng)、熱情、公正的對(duì)待每一個(gè)人，每一件事。嚴(yán)格遵守學(xué)校的教學(xué)管理制度，能以身作則，要求他人做到的，自己先做到，努力使自己成為校長(zhǎng)的好助手，教師的好幫手。

二、個(gè)人教學(xué)工作：

1、作為學(xué)校的中層管理干部，教學(xué)絕不能放松，更要起到帶頭作用，本年度，我擔(dān)任七年級(jí)的語(yǔ)文教學(xué)工作，教學(xué)中我能堅(jiān)持貫徹新課程理念，做到科學(xué)施教。課前反復(fù)鉆研教材，大量閱讀參考書；結(jié)合學(xué)生實(shí)際備好、上好每一節(jié)課，保證教學(xué)質(zhì)量,讓自己在業(yè)務(wù)上精益求精。

2、注重課堂教學(xué)效果。在教學(xué)中注意抓住重點(diǎn)，突破難點(diǎn)，積極開(kāi)拓教學(xué)思路。課余，我還虛心向有經(jīng)驗(yàn)的教師及兄弟學(xué)校的同行討教經(jīng)驗(yàn)，試著把一些先進(jìn)的教學(xué)理論、科學(xué)的教學(xué)方法及先進(jìn)現(xiàn)代教學(xué)手段運(yùn)用于課堂教學(xué)中，努力培養(yǎng)學(xué)生的合作交流、自主探究、勇于創(chuàng)新的能力。與此同時(shí)，和語(yǔ)文組的其他他同事們積極進(jìn)行集體備課，相互揚(yáng)長(zhǎng)避短，努力提高課堂教學(xué)質(zhì)量。

三、年級(jí)管理工作：

1、搞好教學(xué)常規(guī)管理工作，如學(xué)期初要求備課組長(zhǎng)制定好本學(xué)期的教學(xué)計(jì)劃，科學(xué)合理地進(jìn)行教學(xué)工作。重視教案的簽字檢查工作，期末在各個(gè)備課組長(zhǎng)的協(xié)助下進(jìn)行教學(xué)常規(guī)檢查和各項(xiàng)教學(xué)工作的總結(jié)等。

2、做到“上情下達(dá)”，“下情上曉”，起到橋梁溝通作用。作好上級(jí)領(lǐng)導(dǎo)的各項(xiàng)工作的下達(dá)任務(wù)，并及時(shí)地完成各項(xiàng)工作任務(wù)，及時(shí)將學(xué)校的各種安排傳達(dá)給師生，迅速將師生的情況反饋給領(lǐng)導(dǎo)，切實(shí)保證各項(xiàng)活動(dòng)正常開(kāi)展，各項(xiàng)決策措施順利實(shí)施。

四、反思自身的不足，促進(jìn)自己再提高：

1、由于工作繁雜，使我常疲于各種事務(wù)性工作而對(duì)教學(xué)教研工作不夠深入和細(xì)致，沒(méi)有靜下心來(lái)總結(jié)很多老師的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。深入課堂、深入班級(jí)聽(tīng)課不夠，不能全盤了解教師教學(xué)動(dòng)態(tài)。教學(xué)管理水平有待提高。

2、缺乏創(chuàng)新精神，工作思路陳舊，教導(dǎo)處很多工作還是在原來(lái)的老路上，教研活動(dòng)效果不明顯，沒(méi)有針對(duì)教學(xué)實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行研討。

3、工作中還缺乏細(xì)致性，想問(wèn)題還不夠全面。缺乏工作的前瞻性和經(jīng)驗(yàn)性。

4、缺乏工作方法，工作能力嚴(yán)重不足，缺乏耐心。如期初排課，初衷是想使每位教師都滿意，結(jié)果不能達(dá)到，使部分教師在此受了委屈，在此我真誠(chéng)的說(shuō)一聲“對(duì)不起”。

總之，在這一年中我取得了一點(diǎn)成績(jī)，也存在一些缺陷。

五、今后的努力方向：

1、不斷學(xué)習(xí)，更新知識(shí)結(jié)構(gòu)，不斷提高管理水平，跟上時(shí)展的新要求。

2、謙虛謹(jǐn)慎，努力將工作做到好上加好。

第2篇：述職述廉述德述范文

一、學(xué)以致用，努力提升綜合領(lǐng)導(dǎo)能力和水平。

一年來(lái)，本人始終堅(jiān)持把學(xué)習(xí)作為推動(dòng)各項(xiàng)工作的智力支撐，學(xué)以致用、學(xué)為我用。一是堅(jiān)持讀書學(xué)習(xí)，努力修煉人生。積極參加局黨委中心組學(xué)習(xí)，按照讀書活動(dòng)要求，認(rèn)真學(xué)習(xí)《觀念改變命運(yùn)》、《經(jīng)濟(jì)藍(lán)皮書》、《贏在思維》、《高效領(lǐng)導(dǎo)者五大管理能力》、《責(zé)任比能力更重要》5本書，完成讀書筆記和心得體會(huì)的撰寫、交流，增強(qiáng)修養(yǎng)，提升境界。二是堅(jiān)持市場(chǎng)調(diào)研，投智港區(qū)建設(shè)。積極參加局組織的上海、蘇錫常、沿海地區(qū)學(xué)習(xí)考察活動(dòng)，帶領(lǐng)管委會(huì)一班人赴河南安陽(yáng)、山東肥城、浙江義烏、寧波等地項(xiàng)目調(diào)研、市場(chǎng)分析，準(zhǔn)確研判經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)，為港區(qū)招商選資、項(xiàng)目建設(shè)提供智力支撐。三是堅(jiān)持學(xué)法用法，確保依法行政。認(rèn)真學(xué)習(xí)《行政訴訟法》、《行政處罰法》、《行政強(qiáng)制法》等法律法規(guī)，增強(qiáng)法治理念，提高依法管理、依法行政、依法決策的能力和水平。

二、認(rèn)真履職，努力創(chuàng)造一流的工作實(shí)績(jī)。

1.抓交通安全，實(shí)現(xiàn)泰州大市唯一的江蘇省平安示范交通運(yùn)輸局。認(rèn)真落實(shí)安全監(jiān)管《四項(xiàng)制度》，即安全生產(chǎn)定期檢查制度、安全隱患整改督辦制度、安全生產(chǎn)例會(huì)制度、安全獎(jiǎng)懲制度，扎實(shí)推進(jìn)“安全生產(chǎn)基層基礎(chǔ)提升年”、“企業(yè)安全生產(chǎn)主體責(zé)任落實(shí)年”和“創(chuàng)建平安交通示范點(diǎn)”活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)全系統(tǒng)安全生產(chǎn)形勢(shì)持續(xù)穩(wěn)定。全年查出安全隱患25處，除3處隱患正在整改當(dāng)中，22處全部整改到位。通過(guò)全系統(tǒng)上下的共同努力，我局已創(chuàng)建成泰州市交通運(yùn)輸局唯一的“江蘇省平安示范單位”。

2.抓行業(yè)管理，實(shí)現(xiàn)客運(yùn)市場(chǎng)規(guī)范化管理。組建出租汽車管理辦公室，專門負(fù)責(zé)全市出租汽車行業(yè)日常管理和投訴舉報(bào)查處，全年共查糾不規(guī)范經(jīng)營(yíng)出租汽車250余輛次，立案處罰18輛次。按五統(tǒng)一要求，更新出租汽車350余輛，出租汽車行業(yè)發(fā)展逐步規(guī)范。強(qiáng)化長(zhǎng)途客運(yùn)行業(yè)監(jiān)管，以gps動(dòng)態(tài)安全監(jiān)管為抓手，以評(píng)選十佳優(yōu)秀駕駛員為基礎(chǔ)，抓教育、抓源頭、抓規(guī)范，實(shí)現(xiàn)安全客運(yùn)零責(zé)任事故，部分車輛取得3年無(wú)一個(gè)違章記錄的好成績(jī)。水陸運(yùn)輸業(yè)實(shí)現(xiàn)年入庫(kù)稅金1.31億元。

3.抓行政執(zhí)法，努力營(yíng)造興化交通良好形象。一是行政案件數(shù)量和質(zhì)量實(shí)現(xiàn)雙贏。全年共辦理各類交通行政處罰(處理)案件3816件，無(wú)一起行政復(fù)議變更、撤銷和行政訴訟敗訴。二是基層交管所綜合執(zhí)法有新突破。認(rèn)真制定實(shí)施交管所綜合執(zhí)法實(shí)施意見(jiàn)，強(qiáng)化綜合職能履行。全年辦理交管所路政處罰案件102件，為全市農(nóng)村公路管理提供了法制保障。三是5大執(zhí)法體系實(shí)現(xiàn)新跨越。運(yùn)政執(zhí)法社會(huì)滿意度明顯提升，查處運(yùn)輸違章案件1773起，非法營(yíng)運(yùn)“黑車”300余輛次。海事執(zhí)法通過(guò)強(qiáng)化垛田砂石市場(chǎng)無(wú)證經(jīng)營(yíng)吊機(jī)整治，基本消除城區(qū)64平方公里范圍內(nèi)的水上安全隱患。港航執(zhí)法查處違法案件6件，收取賠(補(bǔ))償費(fèi)150萬(wàn)元，清理干支線航道漁網(wǎng)漁籪102處，有效維護(hù)了航產(chǎn)航權(quán)，保證了航道安全暢通。公路執(zhí)法實(shí)現(xiàn)“迎檢奪冠”。先后4次開(kāi)展路域環(huán)境專項(xiàng)整治行動(dòng)，清除路障3044m3，收取公路損失賠(補(bǔ))償費(fèi)120.9萬(wàn)元;港口執(zhí)法圓滿完成起步年各項(xiàng)目標(biāo)，11個(gè)作業(yè)區(qū)已有9個(gè)作業(yè)區(qū)按港口建設(shè)基本程序啟動(dòng)建設(shè)，2個(gè)危險(xiǎn)品碼頭核發(fā)港口經(jīng)營(yíng)許可證，港口貨物港務(wù)費(fèi)征收有序推進(jìn)。四是行政許可便民利民。認(rèn)真辦理行政許可(服務(wù))事項(xiàng)3277項(xiàng)，按時(shí)辦結(jié)率100%，以優(yōu)質(zhì)服務(wù)取信于民、惠利于民。

4.抓招商引資，交通系統(tǒng)獲全市一等獎(jiǎng)。

5.抓港區(qū)建設(shè)，實(shí)現(xiàn)泰州市級(jí)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚區(qū)。在市委、市政府的正確領(lǐng)導(dǎo)下，在局領(lǐng)導(dǎo)和有關(guān)科室的幫助支持下，按照“一年拉框架、兩年出形象、三年大變樣”的目標(biāo)，強(qiáng)力推進(jìn)招商引資、項(xiàng)目建設(shè)、上爭(zhēng)用地、投資融資等各項(xiàng)工作，港區(qū)建設(shè)已初具規(guī)模，成功獲批泰州市級(jí)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚區(qū)。一是招商引資成效明顯。投資5億元的農(nóng)副產(chǎn)品物流中心項(xiàng)目、6.6億元的商貿(mào)城項(xiàng)目成功落地，并開(kāi)工建設(shè)。二是項(xiàng)目建設(shè)穩(wěn)步推進(jìn)。疏港大道快車道建成通車，申家西路、港口作業(yè)區(qū)8個(gè)碼頭泊位完成招投標(biāo)，即將開(kāi)工。砂石建材碼頭61艘鋼質(zhì)浮吊作業(yè)船成功運(yùn)行，并進(jìn)入港池開(kāi)挖階段。三是項(xiàng)目用地有所保障。借助農(nóng)副產(chǎn)品項(xiàng)目，包裝上爭(zhēng)用地計(jì)劃400畝。港口作業(yè)區(qū)上爭(zhēng)計(jì)劃187畝，正在省國(guó)土資源廳排隊(duì)待批。四是投資融資破解難題。與興化農(nóng)村商業(yè)銀行洽談，10天時(shí)間成功抵押貸款4000萬(wàn)元，為港區(qū)滾動(dòng)發(fā)展注添資金活力。

三、廉潔自律，確保廉政空間平穩(wěn)著陸。

一年來(lái)，在黨風(fēng)廉政建設(shè)和反腐敗工作方面，本人在“兩圈”和履職期間，能始終繃緊廉潔自律這根弦，嚴(yán)格執(zhí)行“兩個(gè)務(wù)必”和“八個(gè)不準(zhǔn)”規(guī)定。無(wú)利用職務(wù)之便經(jīng)商;無(wú)個(gè)人承擔(dān)的費(fèi)用由公費(fèi)報(bào)銷;無(wú)高消費(fèi)娛樂(lè)活動(dòng)。規(guī)范港區(qū)財(cái)務(wù)管理，每月召開(kāi)一次財(cái)務(wù)工作會(huì)議，嚴(yán)格審批制度和報(bào)銷程序，主動(dòng)接受市國(guó)資辦監(jiān)督。所有工程項(xiàng)目嚴(yán)格履行招投標(biāo)程序，嚴(yán)把質(zhì)量關(guān)，確保能干事、干大事、干成事、不出事。

第3篇：述職述廉述德述范文

今年以來(lái)，我局著力強(qiáng)化班子成員的大局意識(shí)和組織觀念。認(rèn)真貫徹執(zhí)行民主集中制原則，堅(jiān)持大事講原則，小事講風(fēng)格，認(rèn)真貫徹落實(shí)黨的十八屆三中、四中、五中全會(huì)和市委八屆五次、六次全會(huì)精神，按照全區(qū)的統(tǒng)一部署，司法局認(rèn)真開(kāi)展“嚴(yán)格黨內(nèi)生活

嚴(yán)肅黨的紀(jì)律 維護(hù)黨的團(tuán)結(jié)統(tǒng)一”和“三嚴(yán)三實(shí)”專項(xiàng)學(xué)習(xí)教育活動(dòng)，深入開(kāi)展“解放思想、搶抓機(jī)遇、奮發(fā)作為、協(xié)同發(fā)展”大討論活動(dòng)，并與全省開(kāi)展的政法網(wǎng)絡(luò)大講堂學(xué)習(xí)培訓(xùn)相結(jié)合，制定下發(fā)了實(shí)施方案，成立了領(lǐng)導(dǎo)小組，制作了學(xué)習(xí)宣傳欄，規(guī)定周五下午為局機(jī)關(guān)黨團(tuán)學(xué)習(xí)日，領(lǐng)導(dǎo)班子帶頭集中學(xué)習(xí)討論。上半年完成了對(duì)局機(jī)關(guān)黨支部的改選。

一是積極推進(jìn)建立專業(yè)性行業(yè)性調(diào)委會(huì)建設(shè)。加強(qiáng)人民調(diào)解組織建設(shè)，重點(diǎn)進(jìn)行了交通、工商等行業(yè)調(diào)委會(huì)建設(shè)，目前交警二大隊(duì)、區(qū)工商局、欣怡電子城、車站工業(yè)品批發(fā)市場(chǎng)、華龍汽配城、居然之家的行業(yè)調(diào)解委員會(huì)已經(jīng)掛牌運(yùn)行。

二是強(qiáng)化人民調(diào)解員隊(duì)伍建設(shè)。為深化人民調(diào)解工作的規(guī)范化管理，強(qiáng)化基層人民調(diào)解工作者的專業(yè)素養(yǎng)，我局采取有效措施，加強(qiáng)人民調(diào)解員隊(duì)伍建設(shè)，組織全區(qū)69個(gè)調(diào)委會(huì)1008名人民調(diào)解員分期分批進(jìn)行了業(yè)務(wù)培訓(xùn)，提升了調(diào)解員的業(yè)務(wù)素質(zhì)。區(qū)級(jí)建立了矛盾排調(diào)領(lǐng)導(dǎo)小組及其辦公室，鄉(xiāng)（辦事處）建立了民間矛盾糾紛調(diào)解中心，村（居）建立了調(diào)委會(huì)，在城市各社區(qū)還建立了樓院長(zhǎng)、單元長(zhǎng)制度，在農(nóng)村還建立了十戶調(diào)解員制度，全區(qū)上下形成了縱橫交措的矛盾糾紛排調(diào)網(wǎng)，基本做到了“小事不出村，大事不出鄉(xiāng)，矛盾不上交”。

三是組織開(kāi)展集中矛盾糾紛排查調(diào)解活動(dòng)。根據(jù)__省司法廳《關(guān)于組織開(kāi)展專項(xiàng)民間糾紛集中排查調(diào)解活動(dòng)的通知》和市局的安排部署,結(jié)合我局實(shí)際，今年以來(lái)在“兩節(jié)”、“兩會(huì)”“五一” “十一”期間集中開(kāi)展了四次大規(guī)模的排查調(diào)解活動(dòng)。截止目前，全區(qū)共調(diào)處各類民間糾紛417件，調(diào)解成功413件，涉及當(dāng)事人總數(shù)800人 ，調(diào)解率和成功率分別達(dá)到100%和98%以上。

一是強(qiáng)化社區(qū)矯正工作力度。制發(fā)了《__區(qū)社區(qū)矯正人員手機(jī)定位日常監(jiān)管制度（暫行）》，利用電子信息定位管理平臺(tái)，對(duì)現(xiàn)有社區(qū)矯正對(duì)象實(shí)現(xiàn)全覆蓋，全天候動(dòng)態(tài)監(jiān)控。嚴(yán)格執(zhí)行值班備勤制度，通訊聯(lián)系要保持24小時(shí)暢通，遇重大情況或突發(fā)事件要及時(shí)處置；成立了社區(qū)矯正檢察室，主動(dòng)引入檢察監(jiān)督，使社區(qū)矯正工作更加規(guī)范化、法制化；成立了__區(qū)社區(qū)矯正服務(wù)中心；在緝槍治爆和打黑除惡專項(xiàng)行動(dòng)中，加強(qiáng)對(duì)社區(qū)服刑人員的監(jiān)管和教育工作；在落實(shí)服刑特赦政策中，我區(qū)符合特赦條件的有6人，全部按時(shí)按質(zhì)辦理了特赦的審批手續(xù)；今年以來(lái)，共做審前調(diào)查106人；入矯85人；解矯38人；現(xiàn)有矯正人員131 人，其中管制32人，緩刑88人，假釋6人，暫予監(jiān)外執(zhí)行5人，已全部納入電子圍墻監(jiān)控范圍，使我區(qū)的矯正對(duì)象管得住、管得牢。

二是強(qiáng)化刑釋矯正人員安置幫教工作。充分利用刑釋矯正人員信息管理系統(tǒng)，及時(shí)掌握刑釋人員信息，并按照監(jiān)管年限，按時(shí)清理、接收刑釋人員，我區(qū)現(xiàn)共有刑釋人員136人，今年以來(lái)新接收各類刑釋人員41人，全部落實(shí)了幫教，幫教率100%。探索設(shè)立了一處刑事解教人員安置幫教基地，市司法局副局長(zhǎng)申便召給予充分肯定。開(kāi)展“大墻內(nèi)”幫教活動(dòng)，與區(qū)老干部局、關(guān)工委聯(lián)合組織“旭日”幫教團(tuán)赴__

監(jiān)獄、滄南監(jiān)獄，給__區(qū)籍罪犯送去了家人的叮囑、思念等音像資料，收到良好效果。一是突出以各種“紀(jì)念日”、主題“宣傳月”為重點(diǎn)，廣泛開(kāi)展集中宣傳活動(dòng)。今年以來(lái)，突出抓好憲法宣傳月、平安宣傳月、安全生產(chǎn)宣傳月等主題月宣傳活動(dòng)。共組織開(kāi)展大型集中法制宣傳20多次，發(fā)放各種法制宣傳材料30000多份，為廣大群眾解答了眾多法律咨詢。

二是深入拓展國(guó)學(xué)普法宣傳，不斷強(qiáng)化陣地建設(shè)。認(rèn)真組織開(kāi)展了以法進(jìn)社區(qū)、法進(jìn)學(xué)校、法進(jìn)機(jī)關(guān)、法進(jìn)企業(yè)為主要內(nèi)容的“法律八進(jìn)”活動(dòng)，重點(diǎn)深化國(guó)學(xué)普法教育，選定了民族路、華油、欣怡、鐵路新村、維康五個(gè)社區(qū)為新的國(guó)學(xué)普法教育基地，聘請(qǐng)了為學(xué)教授張君慶在華油社區(qū)進(jìn)行了專題講座，在國(guó)學(xué)普法示范點(diǎn)共開(kāi)展了國(guó)學(xué)教育普法講座20次，發(fā)放普法宣傳材料5000余份。

三是強(qiáng)化機(jī)制建設(shè)，切實(shí)增強(qiáng)領(lǐng)導(dǎo)干部、公務(wù)員學(xué)法用法的實(shí)效性。堅(jiān)持和完善黨組理論學(xué)習(xí)中心組集體學(xué)法制度，每年達(dá)到4次以上；依托省廳政法網(wǎng)絡(luò)大講堂、市人社局網(wǎng)站法律知識(shí)強(qiáng)化培訓(xùn)等形式，把法律知識(shí)學(xué)習(xí)納入公務(wù)員繼續(xù)教育管理體系，組織全局公務(wù)員開(kāi)展了網(wǎng)絡(luò)教育培訓(xùn)，增強(qiáng)法律知識(shí)儲(chǔ)備，為普法宣傳人才培育基礎(chǔ)。

四是全力做好“六五”普法驗(yàn)收工作，并通過(guò)省、市驗(yàn)收。下半年，區(qū)人大常委會(huì)對(duì)我區(qū)“六五”普法工作進(jìn)行了專項(xiàng)評(píng)議。__市“六五”普法驗(yàn)收小組通過(guò)半個(gè)月的準(zhǔn)備，對(duì)全區(qū)“六五”普法進(jìn)行驗(yàn)收，選擇了一鄉(xiāng)（辦事處）、兩村兩居，一所學(xué)校、一個(gè)企業(yè)進(jìn)行了驗(yàn)收，獲得了市普法驗(yàn)收小組的高度評(píng)價(jià)。我區(qū)還代表__市迎接省“六五”普法驗(yàn)收的一個(gè)普法情景劇——“今天我來(lái)當(dāng)法官”，省驗(yàn)收組給予充分肯定。

一是實(shí)現(xiàn)了我區(qū)村（居）法律服務(wù)全覆蓋。在區(qū)司法局的領(lǐng)導(dǎo)下，圓滿完成“一村（居）一法律顧問(wèn)”工作，轄區(qū)內(nèi)律師和經(jīng)與市司法局協(xié)調(diào)，為我區(qū)派遣的18名律師已分別和村（居）委員會(huì)簽訂了法律顧問(wèn)協(xié)議，頒發(fā)了法律顧問(wèn)聘書，制做了法律顧問(wèn)公示牌，并制定了相關(guān)制度。全區(qū)，五辦一鄉(xiāng)35個(gè)社區(qū)24個(gè)村，全部與律師簽訂了法律顧問(wèn)協(xié)議。

二是法律援助工作再上新臺(tái)階。申請(qǐng)法律援助案件121件，其中刑事案件2件，民事案件119件，符合法律援助范疇的91件，審批的93件，提供法律咨詢334件。

三是全面推進(jìn)司法公開(kāi)工作，自覺(jué)接受群眾監(jiān)督。在公證、律師、法律援助、人民調(diào)解、安置幫教、社區(qū)矯正等業(yè)務(wù)股室全部實(shí)行公開(kāi)操作，各股室的業(yè)務(wù)范圍、工作制度、辦事流程、收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)已掛網(wǎng)上墻。6月份，我局全體人員在火車站開(kāi)展了“以陽(yáng)光行政、服務(wù)百姓”為主題的執(zhí)法公開(kāi)宣傳活動(dòng)。現(xiàn)場(chǎng)發(fā)放法律援助服務(wù)指南600余份，公民用法手冊(cè)400余份，三位一體調(diào)解明白頁(yè)500余份以及與公民日常生活密切相關(guān)的一些法律法規(guī)節(jié)選。門戶網(wǎng)站登記文章及圖片70篇，訪問(wèn)量17335次。網(wǎng)接受案件1件。

四是全面整頓法律服務(wù)市場(chǎng)，提升法律服務(wù)層次。對(duì)雪松律師事務(wù)所、各法律服務(wù)所、司法所的全體人員進(jìn)行了業(yè)務(wù)培訓(xùn)。全年開(kāi)展了兩次法律服務(wù)市場(chǎng)專項(xiàng)整頓活動(dòng)，查處了3起投訴案件。

五是深入拓展公證工作。全年共辦理公證事項(xiàng)62件（民事62件， 經(jīng)濟(jì)0件），公證收費(fèi)46750萬(wàn)元，義務(wù)解答法律咨詢500余人次，無(wú)出現(xiàn)假證錯(cuò)證的現(xiàn)象，為我區(qū)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)建設(shè)和維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定提供了優(yōu)質(zhì)高效的法律服務(wù)。

我局高度重視黨風(fēng)廉政建設(shè)，班子成員帶頭遵守廉潔自律的有關(guān)規(guī)定，做到自警、自醒、自律。要求干警做到的，班子成員首先做到，要求干警不做的，班子成員首先不做，率先垂范，廉潔從政。按照區(qū)委、區(qū)紀(jì)委的部署，我局召開(kāi)了“強(qiáng)化紀(jì)律意識(shí)，落實(shí)主體責(zé)任”專題民主生活會(huì)，增強(qiáng)落實(shí)主體責(zé)任的政治自覺(jué)、思想自覺(jué)和行動(dòng)自覺(jué)，做到內(nèi)化于心、外化于行。教育領(lǐng)導(dǎo)干部和全體干警提高拒腐防變能力，筑牢思想道德防線。班子成員嚴(yán)格執(zhí)行財(cái)經(jīng)紀(jì)律，能節(jié)儉的節(jié)儉，能少花的少花；嚴(yán)格執(zhí)行節(jié)日期間車輛封存制度；切實(shí)執(zhí)行基層考察和慰問(wèn)輕車簡(jiǎn)從，減少基層負(fù)擔(dān)。

第4篇：述職述廉述德述范文

德：“德乃做人之本”。本人一貫注重自己的修養(yǎng)，做事做人都能“以德”為先?！罢嬲\(chéng)相處，寬厚待人，助人為樂(lè)”是我為人處事的準(zhǔn)則。律己足以服人，量寬足以得人，身先足以率人。目前總務(wù)管理已實(shí)現(xiàn)了“規(guī)范管理與寬松、和諧”的有機(jī)結(jié)合，形成了“環(huán)境寬松，處事寬容，待人寬厚”的激勵(lì)機(jī)制。無(wú)論工作還是生活中，都不忘記廉潔自律，謙虛謹(jǐn)慎，所以自己的內(nèi)心始終是安寧和踏實(shí)的，自己的良知始終是從容的。

能：“人和”是發(fā)展的保證。“環(huán)境寬松，處事寬容，待人寬厚”的激勵(lì)機(jī)制，極大的調(diào)動(dòng)了總務(wù)人員的主觀能動(dòng)性和服務(wù)積極性，管理中我做到了嚴(yán)格而不苛刻，穩(wěn)重而不死板。大事講原則，小事講靈活，處理好了“剛性和柔性”的辨證關(guān)系。我一貫主張建立良好的同事關(guān)系不亞于與家人的相處，大家既然有緣共事，就應(yīng)和睦相處。當(dāng)然在相處中時(shí)?？隙〞?huì)有因某看法不同或被誤解后產(chǎn)生怨氣與不滿，甚至是發(fā)生爭(zhēng)執(zhí)，但我總認(rèn)為，每個(gè)人的出發(fā)點(diǎn)都是好的，工作中就應(yīng)該發(fā)揚(yáng)民主，爭(zhēng)執(zhí)其實(shí)就是一個(gè)論證的過(guò)程，工作中求大同存小異，和則心齊，和則事順，和則暢通，凝聚產(chǎn)生力量，團(tuán)結(jié)締造和諧。我的工作就得益于憑借和依靠這和諧的集體智慧和力量來(lái)，依靠和發(fā)揮總務(wù)處每個(gè)人的優(yōu)點(diǎn)來(lái)積極應(yīng)對(duì)師生們眾多的服務(wù)需求。所以我十分珍惜并常懷感激之心。如果沒(méi)有這個(gè)溫馨的集體給我的支持和提供這么好的施展平臺(tái)，一切都將成為空話。

勤：總務(wù)處的工作特性是繁雜，瑣碎。服務(wù)于人的工作是最難做到百分百令每個(gè)人滿意的，但我始終堅(jiān)持做最好的自己?！把矍?、手勤、腿勤”是我做好后勤保障工作的前提，我管理工作的切入口：“把師生的呼聲當(dāng)作第一服務(wù)信號(hào)，把師生服務(wù)需求當(dāng)做第一選擇，把師生滿意當(dāng)作第一標(biāo)準(zhǔn)。工作千頭萬(wàn)緒，但我始終從大局出發(fā)，分清事情的輕重緩急，有計(jì)劃地安排完成每一項(xiàng)工作。在服務(wù)中，吃力不討好的事情也在所難免，但對(duì)我而言，為教職工謀利不僅是我服務(wù)于教師的一種承諾，更是一種責(zé)任，工作中品味的酸甜苦辣已不重要，重要的是沉淀在自己心中的感悟與反思。有些人即使盡心盡力服務(wù)一百次，但只要有一次不能及時(shí)到位，就會(huì)起怨恨，但人與人之間還是多理解吧，助人為樂(lè)的熱情始終不減，天道酬勤，我幸勤的付出得到了大家的理解認(rèn)可。飲水思源，如果要說(shuō)取得了成績(jī)，那么它肯定蘊(yùn)藏著在座教職員工對(duì)我工作的關(guān)愛(ài)和誠(chéng)懇幫助與默默的支持，看到同事們對(duì)我的期盼，自己也深感有一個(gè)無(wú)形的壓力，必須勤奮學(xué)習(xí)，多學(xué)技能，如同逆水行舟，不進(jìn)則退。

績(jī)：作為一個(gè)后勤人員,要多干實(shí)事,少說(shuō)空話。本學(xué)期在后勤工作方面主要做了以下幾方面的工作: 學(xué)校的中心工作是教學(xué),我作為主管后勤服務(wù)的總務(wù)主任,一定要保證學(xué)校各項(xiàng)設(shè)施、設(shè)備的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。水電、消防、午餐、商店、校舍安全、校車安全、安全保衛(wèi)、基本建設(shè)、各種日常設(shè)施維護(hù)維修等等并建立好這些檔案工作。工作的特殊性就要求我放棄休息時(shí)間,自己帶領(lǐng)總務(wù)一班人對(duì)這些設(shè)施設(shè)備進(jìn)行維修,雖然苦一點(diǎn),累一點(diǎn),看著師生們能夠正常地使用這些設(shè)施、設(shè)備,我感到的高興。創(chuàng)設(shè)良好優(yōu)美的校園環(huán)境,努力搞好學(xué)校的環(huán)境綠化工作。是我這個(gè)總務(wù)主任有不可推卸得責(zé)任,我們的學(xué)校比較大,對(duì)校園環(huán)境綠化的整治是件大事,也是件難事。本學(xué)期開(kāi)學(xué)初,根據(jù)學(xué)校的實(shí)際情況，平時(shí)我組織人員定期給學(xué)校綠化帶進(jìn)行除草,花草樹(shù)木進(jìn)行施肥、除蟲、澆水、修剪,雖然總務(wù)人員年齡偏大，但是他們從不叫苦從不叫累，任勞任怨，獻(xiàn)計(jì)獻(xiàn)策，始終以大局為重，創(chuàng)造美好的校園環(huán)境。

第5篇：述職述廉述德述范文

一、以德正身，提升境界修養(yǎng)

始終堅(jiān)持以德為先，把以政治品德、職業(yè)道德、家庭美德、社會(huì)公德為內(nèi)容的“四德”建設(shè)放在首位。講政治品德。牢固樹(shù)立“全心全意為人民服務(wù)”的宗旨，不斷加強(qiáng)黨性修養(yǎng)、堅(jiān)定理想信念，忠于黨、忠于國(guó)家、忠于人民；堅(jiān)持重大事項(xiàng)報(bào)告制度，重要工作主動(dòng)及時(shí)向市委市政府匯報(bào)，在政治上、思想上、行動(dòng)上與市委市政府保持高度一致。講職業(yè)道德。工作中實(shí)事求是，堅(jiān)持原則，不墨守成規(guī)，不弄虛作假，忠于職守、秉公辦事，經(jīng)常深入棚戶區(qū)、危舊房及縣鄉(xiāng)村體察民情，竭力為群眾排憂解難；對(duì)找上門來(lái)訪的群眾熱情接待、坦誠(chéng)交流，能辦即辦、決不拖延，不能辦則耐心說(shuō)明原委、堅(jiān)持原則。講家庭美德和社會(huì)公德。踐行優(yōu)良傳統(tǒng)倫理道德，孝敬長(zhǎng)輩、尊重配偶、謹(jǐn)慎交友，遵守社會(huì)基本行為準(zhǔn)則，遵守公共秩序。

二、以勤修身，提高工作水平

加強(qiáng)學(xué)習(xí)、調(diào)研和思考，使自己盡快熟悉分管工作，盡快打開(kāi)工作局面。勤于學(xué)習(xí)。深入學(xué)的系列重要講話精神；通過(guò)市委理論中心組學(xué)習(xí)，撰寫了學(xué)習(xí)貫徹落實(shí)“”精神的心得體會(huì)文章。加強(qiáng)業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)，堅(jiān)持“上下左右中”學(xué)習(xí)方法，將上級(jí)精神、基層經(jīng)驗(yàn)、國(guó)內(nèi)外先進(jìn)理念、同行好的做法，充分摸準(zhǔn)吃透，并結(jié)合自身實(shí)際加以應(yīng)用。勤于調(diào)研。到*明確分管城建工作之后，即到分管的*個(gè)部門以及各縣市區(qū)，進(jìn)行系統(tǒng)化的調(diào)研，了解城建口各單位及縣市重點(diǎn)工作、存在的問(wèn)題，提出應(yīng)對(duì)策略或意見(jiàn)建議。之后，就一些重要的或比較復(fù)雜的工作，多次進(jìn)行專項(xiàng)性調(diào)研，僅*年先后*次到*調(diào)研、召開(kāi)座談會(huì)、排解糾紛，*次下到市縣調(diào)研鎮(zhèn)村聯(lián)動(dòng)工作，*次到市城管局調(diào)研并赴現(xiàn)場(chǎng)察看，研究協(xié)調(diào)垃圾處理、數(shù)字城管、市容環(huán)境衛(wèi)生整治等工作。勤于思考。注重在學(xué)習(xí)調(diào)研基礎(chǔ)上及時(shí)思考總結(jié)，提練出有利于推動(dòng)工作的好經(jīng)驗(yàn)、好做法。如加強(qiáng)對(duì)中央方針政策充分研讀、深入研判，提出了中央城市工作會(huì)議后，*工作面臨“三個(gè)前所未有”；通過(guò)對(duì)城區(qū)垃圾及老舊危樓的調(diào)研、摸底，對(duì)其作出預(yù)判分析，拿出具有操作性的方案，并正式啟動(dòng)實(shí)施；對(duì)*區(qū)*棚改拆遷問(wèn)題，提出了“一戶一案”策略，并在拆遷安置方面，總結(jié)了*區(qū)的“區(qū)級(jí)主體、市區(qū)聯(lián)動(dòng)、一戶一策”和*新區(qū)的“居民自主、強(qiáng)化服務(wù)、自下而上”兩種模式。

三、以能強(qiáng)身，增強(qiáng)“實(shí)戰(zhàn)”本領(lǐng)

工作中發(fā)揚(yáng)民主、有效掌控，堅(jiān)持依法行政，帶頭學(xué)習(xí)和遵守黨紀(jì)國(guó)法，嚴(yán)格依法依規(guī)辦事。同時(shí)知行合一、有念即行，不斷提升自己各方面能力。增強(qiáng)凝聚力。日常工作中注重充分發(fā)揚(yáng)民主，鼓勵(lì)部門領(lǐng)導(dǎo)和身邊工作人員大膽談設(shè)想、提思路，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行集中提練。如對(duì)*年工作，提出了民生工程、鎮(zhèn)村聯(lián)動(dòng)、項(xiàng)目建設(shè)、城市管理等六個(gè)方面的重點(diǎn)工作。啟動(dòng)了全市視頻資源共享系統(tǒng)建設(shè)，數(shù)字城管建立了六大特色創(chuàng)新系統(tǒng)，開(kāi)通了市民通APP應(yīng)用軟件。對(duì)規(guī)劃遺留問(wèn)題，提出通過(guò)“多規(guī)合一”方式解決。*年，參加部門的民主生活會(huì)*次，組織開(kāi)展調(diào)研座談會(huì)*多次，與所有分管部門主要領(lǐng)導(dǎo)及部分分管領(lǐng)導(dǎo)采取個(gè)別談心談話方式，了解思想狀態(tài)，充分聽(tīng)取意見(jiàn)建議。提升執(zhí)行力。為落實(shí)上級(jí)棚改政策，出臺(tái)了《全市保障性安居工程督查辦法》，建立了約談問(wèn)責(zé)機(jī)制；在鎮(zhèn)村聯(lián)動(dòng)建設(shè)方面，鼓勵(lì)創(chuàng)新，在完成規(guī)定動(dòng)作的基礎(chǔ)上，多做自選動(dòng)作，并通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)推進(jìn)會(huì)方式，激勵(lì)先進(jìn)、鞭策后進(jìn)；強(qiáng)化規(guī)劃管理，中心城區(qū)共清查項(xiàng)目*余起，其中發(fā)現(xiàn)重大違規(guī)建設(shè)問(wèn)題并下發(fā)停工通知*起，對(duì)違法違章建筑進(jìn)行罰款處罰*起。強(qiáng)化操作力。通過(guò)協(xié)調(diào)審批小組會(huì)議方式，集中協(xié)調(diào)解決涉及群眾切身利益的民生問(wèn)題近*個(gè)，對(duì)于這些問(wèn)題，既注重原則性，又注重靈活性；既考慮歷史的客觀現(xiàn)實(shí)性，又注重法律法規(guī)的嚴(yán)肅性，達(dá)到了平穩(wěn)、有序的良好效果。

四、以績(jī)立身，力求工作實(shí)效

堅(jiān)持“一任接著一任干”的思路，發(fā)揚(yáng)釘釘子的精神，取得了較好成績(jī)。

1.完成了任務(wù)。棚戶區(qū)改造打贏翻身仗，前年我市棚戶區(qū)改造工作因部分項(xiàng)目未完成被省里約談，同時(shí)去年我市任務(wù)數(shù)又在全省排第二。在雙重壓力下，我?guī)ьI(lǐng)建口干部職工，共同努力，全市各類棚戶區(qū)改造開(kāi)工*套，基本建成*套，圓滿完成了省里下達(dá)的任務(wù)。此外，全市公共租賃住房開(kāi)工*套，基本建成*套，開(kāi)工率和基本建成率均達(dá)100%，列全省第一，還圓滿完成國(guó)家及省農(nóng)村危房改造任務(wù)*戶。

2.提升了質(zhì)量。全市城建三年升級(jí)戰(zhàn)圓滿收官，累計(jì)開(kāi)工項(xiàng)目*個(gè)，完成投資*億元。一大批市政基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)設(shè)施項(xiàng)目竣工投入使用，使城市功能和綜合承載力得到明顯提升。深入推進(jìn)鎮(zhèn)村聯(lián)動(dòng)，第一批*個(gè)示范鎮(zhèn)（重點(diǎn)鎮(zhèn)）的鎮(zhèn)村聯(lián)動(dòng)建設(shè)圓滿完成，同時(shí)，對(duì)全市*個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）啟動(dòng)了第二批鎮(zhèn)村聯(lián)動(dòng)建設(shè)發(fā)展工作，實(shí)施新建“二十五個(gè)一”和“五個(gè)提質(zhì)改造”項(xiàng)目*個(gè)，已開(kāi)工*個(gè)、占*%，完工*個(gè)、占*%，完成投資*億元、占*%，均完成年度目標(biāo)要求。

3.穩(wěn)定了市場(chǎng)。先后出臺(tái)了促進(jìn)*中心城區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)平穩(wěn)健康發(fā)展的兩個(gè)文件，提出了*余條舉措。*年，中心城區(qū)商品房預(yù)售面積和備案面積總量和增幅均創(chuàng)歷史新高。去年年底，各地舉辦商品房交易展示會(huì)，僅中心城區(qū)*天活動(dòng)時(shí)間就銷售商品房*套、*萬(wàn)平方米，銷售金額*億。建筑業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，*年全市建筑業(yè)實(shí)現(xiàn)總產(chǎn)值*億元，同比增長(zhǎng)*%，占全省建筑業(yè)總產(chǎn)值的*%，增速、產(chǎn)值分列全省的第一和第四。

4.加強(qiáng)了管理。中心城以創(chuàng)建國(guó)家森林城市、省文明城復(fù)審迎檢、*經(jīng)貿(mào)洽談會(huì)、*文化節(jié)等集中整治為抓手，開(kāi)展了系列集中整治行動(dòng)，市容環(huán)境得到改善，尤其是創(chuàng)省文明城重新啟動(dòng)聯(lián)創(chuàng)聯(lián)建機(jī)制，人居環(huán)境進(jìn)一步改善。全市污水處理能力達(dá)到*萬(wàn)噸/日，新增污水管道*余公里，污水處理率達(dá)到*%，中心城區(qū)污水處理率達(dá)到*%。中心城生活垃圾無(wú)害化處理率超過(guò)*%，各縣市達(dá)到*%。中心城新增綠地面積*公頃，新建公廁*座、垃圾中轉(zhuǎn)站*座，新建公廁指示牌*塊，安裝路燈*盞，保持城市亮燈率及設(shè)施完好率*%以上。

5.破解了難題。解決了近*個(gè)歷史遺留問(wèn)題，探索了多種拆遷安置模式，處理近*起群體性上訪事件，較為典型的是*項(xiàng)目房屋裝修質(zhì)量引發(fā)群體性上訪，在市政府主要領(lǐng)導(dǎo)的大力支持下，與其他班子成員齊心協(xié)力，反應(yīng)迅速、處理即時(shí)，堅(jiān)決維護(hù)群眾合法利益、堅(jiān)決打擊違法行為，成功化解矛盾。不僅如此，去年春節(jié)前，又對(duì)中心城區(qū)預(yù)售商品房樓盤進(jìn)行預(yù)警分析和風(fēng)險(xiǎn)排查，建立了預(yù)防處理機(jī)制，有效化解了一批群眾體性上訪事件。

五、以廉律身，保持公仆本色

切實(shí)做到“三嚴(yán)三實(shí)”。嚴(yán)格遵守中央“八項(xiàng)規(guī)定”、“六項(xiàng)禁令”和領(lǐng)導(dǎo)干部廉潔自律各項(xiàng)規(guī)定，老實(shí)做人、清白做事。并管好家屬和身邊工作人員，決不允許他們以本人的名義辦私事、謀私利。嚴(yán)格遵守法律法規(guī)、政策和標(biāo)準(zhǔn)，嚴(yán)格按照法律程序行使權(quán)力、履行職責(zé)，對(duì)一些重大事項(xiàng)的決策，通過(guò)規(guī)劃委員會(huì)或協(xié)調(diào)審批小組會(huì)議專題審議，始終堅(jiān)持民主集中制原則，做到在集中討論、反復(fù)論證、各抒己見(jiàn)、形成共識(shí)的基礎(chǔ)上發(fā)表意見(jiàn)。

第6篇：述職述廉述德述范文

多么熟悉的話語(yǔ)

又一次嗚咽成曲看完了山楂樹(shù)之戀

羨慕又遺憾主人公的命運(yùn)

羨慕她能遇見(jiàn)讓自己一見(jiàn)傾心的人

羨慕她有讓所有人眼紅的初戀

羨慕她遇到視她若珍寶的戀人

她是幸福的

遺憾那讓人心碎的結(jié)局悲嘆上天造物弄人

深情付出就會(huì)有真情流露那是無(wú)法掩飾無(wú)法做作的

那種青澀那種欲言又止那種吐氣如蘭，那種戰(zhàn)栗，喘息，那種靜得只能聽(tīng)見(jiàn)時(shí)間滴滴答答走動(dòng)的聲音，那種遠(yuǎn)遠(yuǎn)看見(jiàn)奮不顧身奔過(guò)去的沖動(dòng)

那些曾經(jīng)年輕過(guò)那些曾經(jīng)動(dòng)情過(guò)的人定會(huì)為之共鳴

撕心裂肺地看完了電影

我也為自己生命中曾經(jīng)有你感激懷念

也想起當(dāng)時(shí)我發(fā)自肺腑的一句“認(rèn)識(shí)你真好”明白自己的確沒(méi)看錯(cuò)人你將是我一生的記憶一世感激的人

校園初遇時(shí)追隨我的目光，有事沒(méi)事找我的閑聊，下雨送我回家的情景

身處異地的我一直以來(lái)收到你書信鼓勵(lì)

那輛除喇叭不靈光，渾身都響的二手舊面蛋蛋數(shù)次在飄雪的天兒在火車站久久等待放假遠(yuǎn)歸的我

在那四周漏風(fēng)的車?yán)镫p腳凍得麻木的我們歡喜的擁在一起吃你給我買的瓜子，米果，水晶之戀，講著數(shù)月彼此的稀奇事兒

想起你到我單位來(lái)送我，默默轉(zhuǎn)身，緩緩離去的背影竟然是永遠(yuǎn)

托人打聽(tīng)你的消息，半年后收到已有嬌妻的你只字片語(yǔ)的答復(fù)：希望你過(guò)得比我好

山楂樹(shù)之戀讓我曾經(jīng)對(duì)你的埋怨終究換化成感激理解，深深的愛(ài)和永遠(yuǎn)的想念

第7篇：述職述廉述德述范文

關(guān)鍵詞：關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；知識(shí)發(fā)現(xiàn)；述評(píng)

中圖分類號(hào)： G302 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016103

Abstract This paper discusses the current status and future directions of the related studies of knowledge discovery technology based on linked data。By Using IEEE，Springer，Google Scholar and other scholarly search engines and collects papers about this subject from related conferences，such as COLD and KIELD，this paper makes a comprehensive study in this subject of research and classifies related papers according to the different knowledge discovery methods. In general，knowledge discovery based on linked data is still in the exploratory stage. There still exists some problems in the knowledge discovery based on linked data， such as the quality problem of linked data；and there is no unified framework for those methods. Getting more convenient knowledge discovery methods based on linked data and building a unified framework for them will be the focus of future research.

Key words linked data； knowledge discovery； review

海量數(shù)據(jù)與知識(shí)貧乏導(dǎo)致了數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究的出現(xiàn)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery）源于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，是機(jī)器學(xué)習(xí)、 人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)和知識(shí)庫(kù)等眾多學(xué)科相互融合而形成的一門適應(yīng)性強(qiáng)的新興交叉學(xué)科。知識(shí)是數(shù)據(jù)元素間的關(guān)系或模式，知識(shí)發(fā)現(xiàn)就是從大量數(shù)據(jù)中，特別是從異構(gòu)的數(shù)據(jù)平臺(tái)中提取出隱含的、未知的、潛在有用的并能被人們理解的規(guī)則與模式，并檢查趨勢(shì)、發(fā)掘出事實(shí)的高級(jí)處理過(guò)程[1]。當(dāng)前有關(guān)知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究主要集中在：粗糙集理論；概念格和形式概念分析；基于分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、領(lǐng)域知識(shí)和圖模型等領(lǐng)域[2]。

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的與應(yīng)用為知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供了一個(gè)新契機(jī)，特別是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)預(yù)先建立了大量權(quán)威、準(zhǔn)確的關(guān)聯(lián)關(guān)系，每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象包括多種屬性和特征，從而為實(shí)現(xiàn)跨學(xué)科領(lǐng)域、跨數(shù)據(jù)源的精準(zhǔn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供有效支撐，使得基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)成為研究熱點(diǎn)。

1 研究現(xiàn)狀

1.1 知識(shí)發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)

目前的知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究主要有兩大分支，即基于數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)與基于文獻(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)主要針對(duì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 基于文獻(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)主要針對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法有統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法與神經(jīng)計(jì)算方法。統(tǒng)計(jì)方法除了回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費(fèi)舍爾判別、非參數(shù)判別等）、聚類分析（系統(tǒng)聚類、動(dòng)態(tài)聚類等）及探索性分析（主成分分析、相關(guān)分析）等方法以外，還包括模糊集方法、支持向量機(jī)方法、粗糙集等方法。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法包括規(guī)則歸納、決策樹(shù)、范例推理、遺傳算法等。常用的神經(jīng)計(jì)算方法包括自組織映射網(wǎng)絡(luò)、反傳網(wǎng)絡(luò)等[3]。

基于文獻(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)按照文獻(xiàn)的相關(guān)性分為基于相關(guān)文獻(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)、基于非相關(guān)文獻(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)和基于全文獻(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)[4]。由于計(jì)算機(jī)直接從非相關(guān)文獻(xiàn)中發(fā)現(xiàn)新知識(shí)是非常困難的，應(yīng)由計(jì)算機(jī)首先把文獻(xiàn)中的知識(shí)單元抽取出來(lái)，構(gòu)成知識(shí)庫(kù)，然后再在知識(shí)庫(kù)里進(jìn)行發(fā)現(xiàn)。語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)通過(guò)給文檔添加形式化語(yǔ)義信息的方式解決了計(jì)算機(jī)理解文獻(xiàn)的問(wèn)題，而關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)是由W3C推薦的語(yǔ)義網(wǎng)最佳實(shí)踐。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)將分散領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)通過(guò)結(jié)構(gòu)化描述以及數(shù)據(jù)之間的鏈接關(guān)聯(lián)起來(lái)，形成全球巨大數(shù)據(jù)空間，即數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。這種數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源環(huán)境為信息的最大限度共享、重用以及發(fā)行提供了保障，也為人們的知識(shí)發(fā)現(xiàn)活動(dòng)提供了新的機(jī)遇[5]。

1.2 基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究進(jìn)展

以“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)”“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”等為關(guān)鍵詞在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)中檢索發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究仍處于起步階段，相關(guān)研究數(shù)量較少且多屬于理論模型研究。如李楠[6]、李俊[7]等分別總結(jié)了基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)研究，提出了基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型；高勁松等[8]在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程金字塔的基礎(chǔ)上提出了基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型；宋麗娜[9]提出了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)環(huán)境下基于知識(shí)地圖的隱形知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型；劉龍[10]提出了基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程模型。

以“consuming linked data”“application of linked data”“Knowledge Discovery”等為關(guān)鍵詞在谷歌學(xué)術(shù)、ScienceDirect和Springer等學(xué)術(shù)搜索引擎上進(jìn)行主題檢索，同時(shí)總結(jié)了COLD、KIELD和LDOW等關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)會(huì)議中有關(guān)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的文獻(xiàn)。相較國(guó)內(nèi)研究，國(guó)外基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法更為豐富且付諸實(shí)踐。根據(jù)對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘?qū)哟蔚膮^(qū)別，本文將基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)歸結(jié)為3類：（1）間接挖掘，即通過(guò)格式轉(zhuǎn)化將關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化或特征提取將關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法的格式，如Venkata Narasimha等提出的Liddm關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)[11]以及Heiko Paulheim等提出的FeGeLOD特征提取器[12]為代表；（2）直接挖掘，利用事務(wù)構(gòu)建、歸納邏輯程序設(shè)計(jì)（Inductive logic programming，簡(jiǎn)稱ILP）等方法直接對(duì)RDF數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，如Reza Ramezani等提出的SWApriori[13]和Gabin Personeni等提出的ILP學(xué)習(xí)方法[14]是該類的典型研究；（3）鏈接挖掘，即對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的屬性鏈和節(jié)點(diǎn)等結(jié)構(gòu)進(jìn)行挖掘。如Ilaria Tiddi等提出的Dedalo遍歷系統(tǒng)[15-16]、Xiaowei Jiang等提出的頻繁子圖挖掘方法[17]及Kang Li等提出的深度學(xué)習(xí)方法[18]最具代表性。

2 間接挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是基于數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的核心步驟之一，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要針對(duì)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，而根據(jù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的定義，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)是采用RDF數(shù)據(jù)模型并利用URI命名數(shù)據(jù)實(shí)體的數(shù)據(jù)集合，因此如何將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)成為了一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。間接挖掘的基本原理是針對(duì)不適用于傳統(tǒng)挖掘算法的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，通過(guò)特征提取或格式轉(zhuǎn)化的方式從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中提取出數(shù)值型特征，實(shí)現(xiàn)利用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析的目標(biāo)。

2.1 格式轉(zhuǎn)化

Venkata Narasimha等提出的Liddm[11]是一個(gè)可以與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)有效交互的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘模型，它支持從不同的數(shù)據(jù)源檢索、整合數(shù)據(jù)，為統(tǒng)計(jì)分析調(diào)整數(shù)據(jù)格式并支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘及成果的可視化。Liddm利用SPARQL查詢從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)云中獲取數(shù)據(jù)，通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)輸入準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)挖掘等步驟進(jìn)行關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘。其中，數(shù)據(jù)查詢結(jié)果以包含若干行和列的表格數(shù)據(jù)表示，行表示檢索到的實(shí)例，列表示該實(shí)例一個(gè)屬性的值。

數(shù)據(jù)預(yù)處理包含數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)過(guò)濾和數(shù)據(jù)分割等三個(gè)步驟。其中，數(shù)據(jù)整合是指將從多個(gè)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)云中多個(gè)數(shù)據(jù)源中檢索的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，整合基于每個(gè)數(shù)據(jù)源的共有關(guān)聯(lián)；數(shù)據(jù)過(guò)濾指通過(guò)人工篩選掉不符合數(shù)據(jù)挖掘需求的實(shí)例；數(shù)據(jù)分割指將不同列數(shù)據(jù)分為不同的類。在完成了數(shù)據(jù)的查詢和預(yù)處理后，Liddm通過(guò)數(shù)據(jù)輸入準(zhǔn)備步驟完成數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)化。以Weka為例，Weka支持的數(shù)據(jù)輸入格式為ARFF（Artribute-Relation File Format，屬性-關(guān)聯(lián)文件格式），因此可將關(guān)聯(lián)名和屬性轉(zhuǎn)化為ARFF格式后進(jìn)行挖掘。

類似的研究還包括Petar Ristoski等提出的基于RapidMiner的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘方法[19]。與LiDDM相似，RapidMiner也需要終端用戶定義合適的SPARQL查詢來(lái)獲取所需數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為表格數(shù)據(jù)后進(jìn)行挖掘。

2.2 特征提取

Heiko Paulheim等基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的特性構(gòu)建了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)特征提取器FeGeLOD[12]，它可以從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中提取數(shù)值型或二值數(shù)據(jù)特征并利用這些特征進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。FeGeLOD在Weka的基礎(chǔ)上，針對(duì)LOD提出了一系列不同的提取特征方法。特征的提取包含實(shí)體識(shí)別、實(shí)際特征構(gòu)建、特征選擇等三個(gè)步驟，其中第二步實(shí)際特征構(gòu)建是構(gòu)建關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘特征的核心步驟。目前FeGeLOD采取了6種不同的特征構(gòu)建策略。第一個(gè)構(gòu)造器為一個(gè)實(shí)體的每個(gè)數(shù)據(jù)屬性創(chuàng)建了一個(gè)特征。數(shù)據(jù)屬性即元素的值，如城市的名稱或城市的人口數(shù)量；第二個(gè)構(gòu)造器僅針對(duì)實(shí)體本身，即實(shí)體有謂詞rdf：type的語(yǔ)句，一個(gè)實(shí)體可能屬于多個(gè)類型或目錄。其余四個(gè)構(gòu)造器考慮了實(shí)體與其他實(shí)體的關(guān)聯(lián)數(shù)。

2.3 技術(shù)分析

截至2016年9月7日，LOD中互相關(guān)聯(lián)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集已達(dá)9960個(gè)，擁有超過(guò)1490億個(gè)三元組，這些大量的結(jié)構(gòu)化、語(yǔ)義關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)具有巨大的潛在價(jià)值。間接挖掘方法有效利用了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)整合的特性，通過(guò)數(shù)據(jù)集之間的關(guān)聯(lián)幫助人們更為準(zhǔn)確、高效的發(fā)現(xiàn)和獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。

然而，間接挖掘也存在著一些弊端，首先，間接挖掘需要用戶構(gòu)建數(shù)據(jù)查詢，而構(gòu)建關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的查詢需要用戶事先對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集、SPARQL查詢以及屬性充分了解；其次，傳統(tǒng)挖掘方法往往只針對(duì)特定類型的知識(shí)，如LiDDM僅支持關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)，由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法本身的局限性，間接挖掘的方式未能深入挖掘關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)內(nèi)數(shù)據(jù)對(duì)象間的關(guān)聯(lián)（links）。

3 直接挖掘

相對(duì)于間接挖掘，本文將可以直接對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的挖掘方法定義為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的直接挖掘。值得注意的是，雖然關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)采用了RDF數(shù)據(jù)模型，但由于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)都是唯一的，因此并非所有RDF挖掘方法都適用于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。如圖核方法[20-21]適用于多圖的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)，而關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的挖掘?qū)儆赟ingle-graph型模式挖掘型問(wèn)題。直接挖掘的典型研究包括事務(wù)（transactions）構(gòu)建和歸納邏輯程序設(shè)計(jì)（Inductive Logic Programming，簡(jiǎn)稱ILP）等。

3.1 事務(wù)構(gòu)建

ARM（Association Rule Mining，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘）等傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法試圖尋找頻繁項(xiàng)集（Large Itemsets），并在此基礎(chǔ)上生成有趣的關(guān)聯(lián)規(guī)則。在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘存在著以下挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的異構(gòu)性、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)不存在準(zhǔn)確定義的事務(wù)、實(shí)體間的關(guān)系以及終端用戶在挖掘過(guò)程中的角色。為從語(yǔ)義網(wǎng)數(shù)據(jù)中構(gòu)建事務(wù)，Ziawasch Abedjan等提出利用主語(yǔ)、謂詞和對(duì)象三元組中的一項(xiàng)組成事務(wù)，用其余兩項(xiàng)的值作為事務(wù)項(xiàng)，并從這些事務(wù)中進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘[22]（見(jiàn)表1）。

在Ziawasch Abedjan的研究基礎(chǔ)上，MA Nematbakhsh 和Reza Ramezani提出了SWApriori挖掘方法，SWApriori以三元組的方式從語(yǔ)義網(wǎng)數(shù)據(jù)集中獲取數(shù)據(jù)并直接從中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則[13，23]。SWApriori的基本原理是在輸入數(shù)據(jù)的實(shí)例層創(chuàng)建頻繁二項(xiàng)集并將其用于后續(xù)挖掘，這些頻繁二項(xiàng)集由實(shí)體和關(guān)聯(lián)組成（實(shí)體對(duì)應(yīng)對(duì)象，關(guān)聯(lián)對(duì)應(yīng)謂詞）。

SWApriori的挖掘流程為：首先遍歷統(tǒng)計(jì)所有對(duì)象出現(xiàn)的頻次，選擇出現(xiàn)在三元組中出現(xiàn)頻次大于一定次數(shù)（人工設(shè)定的最小置信度）的高頻對(duì)象，然后對(duì)這些高頻對(duì)象兩兩組合直到產(chǎn)生所有長(zhǎng)度為二的可能對(duì)象集合。如假設(shè)Saraee、Nematbakhsh 和IUT為高頻對(duì)象，則有{Saraee，Nematbakhsh}、{Saraee，IUT}、{Nematbakhsh，IUT}等組合。隨后，算法核實(shí)這兩個(gè)對(duì)象（及對(duì)應(yīng)的兩個(gè)關(guān)系）是否被多個(gè)公共的主語(yǔ)所參引。因此，主語(yǔ)的數(shù)量是最重要的因素，而它們的值則不被考慮。頻繁二項(xiàng)集合構(gòu)建完成后，采取與Apriori相似的方法生成頻繁多項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

假如最終挖掘到的頻繁多項(xiàng)集為{（Nematbakhsh + Knows）、 （IUT + Student at）、 （M.Sc. + Degree）}，其中Nematbakhsh、IUT和M.Sc是高頻對(duì)象，Knows、Student at和Degree是其分別對(duì)應(yīng)的關(guān)系，生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則為：

（1）Student at（IUT），Knows（Nematbakhsh）Degree （M.Sc.）

（2）Knows（Nematbakhsh），Degree（M.Sc.）Student at（IUT）

（3）Student at（IUT），Degree（M.Sc.）Knows（Nematbakhsh）

其中第一條規(guī)則表示，一個(gè)在IUT學(xué)習(xí)且知道Nematbakhsh的人一般具有M.Sc學(xué)位。

3.2 歸納邏輯程序設(shè)計(jì)

為解決LOD中大量生物醫(yī)學(xué)資源缺乏有效挖掘方法的問(wèn)題，Gabin Personeni等提出利用歸納邏輯程序設(shè)計(jì)方法對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)[14]。ILP隸屬于機(jī)器學(xué)習(xí)與邏輯程序設(shè)計(jì)的交叉領(lǐng)域，它借助邏輯程序設(shè)計(jì)已有的理論與方法，在一階邏輯的框架下，試圖克服傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)存在的問(wèn)題，建立新的機(jī)器學(xué)習(xí)體系，使機(jī)器更好地模擬人的思維。ILP想要完成的任務(wù)是，讓計(jì)算機(jī)考察具體的事例，然后概括出能夠刻畫這些事例特有屬性的一般性規(guī)則。ILP允許我們從觀察中學(xué)習(xí)概念的定義，如給定正例集（E+）和負(fù)例集（E-）和背景知識(shí)（B），目標(biāo)是生成一系列具有一致性（Y∪B覆蓋或解釋每個(gè)正例集）和完備性（Y∩B不覆蓋任何負(fù)例集）的規(guī)則或理論T。使用ILP進(jìn)行基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)具有以下優(yōu)勢(shì)：首先，ILP的輸入格式與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)格式相近；其次，領(lǐng)域知識(shí)可以添加到輸入數(shù)據(jù)中并被ILP所學(xué)習(xí)。

基于ILP的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘流程分為基于專家的領(lǐng)域數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)整合以及基于ILP的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘等步驟。首先依靠領(lǐng)域?qū)＜医⒘藢?shí)體關(guān)系（entity-relationship，簡(jiǎn)稱ER）模型，確定了待挖掘數(shù)據(jù)。然后建立LOD與該ER模型之間的映射并利用SPQRQL查詢獲取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于建立在實(shí)體關(guān)系模型基礎(chǔ)上的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中。完成數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作后，作者利用Aleph（A Learning Engine for Proposing Hypotheses，ILP學(xué)習(xí)引擎）完成了ILP挖掘過(guò)程。

3.3 技術(shù)分析

直接挖掘的優(yōu)點(diǎn)除了包括利用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)更準(zhǔn)確、更有效、更便捷的發(fā)現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)外，與間接挖掘相比，直接挖掘方法針對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)自身的特點(diǎn)對(duì)已有挖掘方法進(jìn)行了改進(jìn)和重構(gòu)，使得這些方法更具有更強(qiáng)的易用性和可拓展性。

直接挖掘方法的缺點(diǎn)與間接挖掘相似，間接挖掘算法可以視為調(diào)整關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)以適應(yīng)傳統(tǒng)挖掘算法，而直接挖掘可以視為改進(jìn)傳統(tǒng)挖掘算法以適應(yīng)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，就本質(zhì)而言，它們的研究主題都是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資源，并對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的另一重要主題――關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的鏈接則未做深入的研究。

4 鏈接挖掘

圖是由若干給定的點(diǎn)及連接兩點(diǎn)的線所構(gòu)成的圖形，這種圖形通常用來(lái)描述某些事務(wù)之間的某種特定關(guān)系，用點(diǎn)代表事務(wù)，用連接兩點(diǎn)的線表示相應(yīng)兩個(gè)事務(wù)間具有這種關(guān)系。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)是一個(gè)由RDF三元組構(gòu)成的有向圖，圖中的點(diǎn)對(duì)應(yīng)每個(gè)資源、邊對(duì)應(yīng)每個(gè)屬性（鏈接）。因此，本文將針對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的鏈接這一研究主題的挖掘方法定義為鏈接挖掘。由于圖的搜索空間呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，圖的挖掘是一項(xiàng)計(jì)算量繁重的任務(wù)，如何選擇有效的挖掘策略對(duì)于能否從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘出有效知識(shí)的質(zhì)量至關(guān)重要。根據(jù)挖掘方法的區(qū)別，我們將鏈接挖掘歸結(jié)為啟發(fā)式關(guān)聯(lián)遍歷挖掘、頻繁子圖挖掘、深度學(xué)習(xí)等三種類型并分別進(jìn)行介紹。

4.1 關(guān)聯(lián)遍歷檢索

Ilaria Tiddi等提出了Dedalo啟發(fā)式關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)遍歷挖掘系統(tǒng)，Dedalo可以迭代檢索關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)尋找實(shí)體的共性（即共同路徑）從而生成解釋[15-16]。Dedalo的基本思想在于：給定一定數(shù)量的實(shí)體，在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中尋找這些實(shí)體存在共同的路徑（屬性鏈，表示為wι）及終值（屬性鏈終端的特定實(shí)體，表示為ei），這些路徑加終值便構(gòu)成一條簇的解釋（表示為，expi=wι.ei）?；诖怂枷?，Dedalo利用A*算法遍歷關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)尋找簇的解釋。

A*（A-Star）算法是一種靜態(tài)路網(wǎng)中求解最短路徑最有效的直接搜索方法，也是許多其他問(wèn)題的常用啟發(fā)式算法，對(duì)于路徑搜索問(wèn)題，狀態(tài)就是圖中的節(jié)點(diǎn)，代價(jià)就是距離。一條路徑的代價(jià)可以用啟發(fā)式的指標(biāo)f（x）估算，公式為： f（x）=g（x）+h（x），其中g(shù)（x）是過(guò)去的路徑開(kāi)銷函數(shù)，表示起始節(jié)點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的已知距離，h（x）是未來(lái)路徑開(kāi)銷函數(shù)，用來(lái)估算當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的最佳路徑的距離。在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中，待解釋簇內(nèi)的項(xiàng)即初始節(jié)點(diǎn)，每個(gè)解釋expi中的實(shí)體ei是目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。路徑的開(kāi)銷通過(guò)信息熵估算，熵主要考慮給定路徑的頻率（對(duì)應(yīng)g（x））及其值（對(duì)應(yīng)h（x））的分布。由于在迭代遍歷的過(guò)程中，事先不知道目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，因此在第n次迭代中將所有距初始節(jié)點(diǎn)距離為n的節(jié)點(diǎn)都視為目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的迭代遍歷包含以下3個(gè)步驟：（1）URI參引，通過(guò)HTTP協(xié)議獲取初始節(jié)點(diǎn)相關(guān)的所有RDF屬性和屬性值；（2）路徑收集，利用URI參引從每個(gè)三元組中獲取的新的屬性Pi添加到已有的路徑中去構(gòu)建新的路徑wι，新路徑將通過(guò)信息熵行數(shù)進(jìn)行代價(jià)估算；（3）構(gòu)建簇的解釋，在每一輪迭代之前都進(jìn)行一次解釋的構(gòu)建，并通過(guò)F值對(duì)解釋進(jìn)行檢驗(yàn)。

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)鏈接挖掘的相關(guān)研究還包括：Vito Claudio Ostuni等提出的基于LOD的SPrank關(guān)聯(lián)推薦算法[24]以及Tommaso Di Noia等提出的利用LOD支持的關(guān)聯(lián)推薦系統(tǒng)[25]，它們的共同特點(diǎn)是利用鏈向特定實(shí)體的共有路徑發(fā)現(xiàn)相關(guān)實(shí)體。另外，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的屬性鏈還被應(yīng)用于語(yǔ)義相似度[26]和語(yǔ)義距離[27]等的計(jì)算。

4.2 頻繁子圖挖掘

在圖的集合中發(fā)現(xiàn)一組公共子結(jié)構(gòu)，這樣的任務(wù)稱作頻繁子圖挖掘（frequent subgraph mining），常用的頻繁子圖挖掘方法包括AGM、AcGM、FSG等遞歸發(fā)現(xiàn)頻繁子圖的方法以及gSpan、CloseGraph和FFSM等拓展頻繁邊得到頻繁子圖的方法。由于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中關(guān)聯(lián)模式缺乏準(zhǔn)確正式的定義和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)圖結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，頻繁子圖挖掘方法難以直接應(yīng)用到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中。針對(duì)這一問(wèn)題，Xiang Zhang和Cuifang Zhao等提出利用Typed Object Graph（類型化對(duì)象圖，簡(jiǎn)稱TOG）數(shù)據(jù)模型簡(jiǎn)化關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并利用基于gSpan的模式挖掘算法從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)對(duì)象的關(guān)聯(lián)模式[28]。TOG圖通過(guò)一定的類檢測(cè)策略可以為RDF圖的每個(gè)實(shí)例賦予類型信息獲取（見(jiàn)圖1）。完成TOG圖的構(gòu)建后，對(duì)TOG圖進(jìn)行聚類后利用基于gSpan算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。

在Xiang Zhang 等的研究基礎(chǔ)上，Xiaowei Jiang提出了一種TOG圖壓縮策略進(jìn)行實(shí)例層的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)語(yǔ)義挖掘[15]由于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中存在大量的重復(fù)結(jié)構(gòu)和相互依賴結(jié)構(gòu)，因此在挖掘前可以利用這種機(jī)構(gòu)特征進(jìn)行圖的壓縮。根據(jù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征，作者提出了兩種結(jié)合重復(fù)結(jié)構(gòu)和壓縮互相依賴結(jié)構(gòu)等兩種圖壓縮策略。壓縮的核心思想是利用鏈向TOG中一系列高度相關(guān)實(shí)例的單個(gè)實(shí)例代表一個(gè)可壓縮的圖結(jié)構(gòu)。在完成了圖的壓縮后，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)內(nèi)的一些圖結(jié)構(gòu)將變成一些所謂“超節(jié)點(diǎn)（hypernode）”實(shí)例的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，原始的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)圖也壓縮為較小的“超圖（hypergraph）”。

4.3 深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。波爾茲曼機(jī)（Boltzmann machine，簡(jiǎn)稱BM）是Hinton和Sejnowski于1986年提出的一種根植于統(tǒng)計(jì)力學(xué)的隨機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BM具有強(qiáng)大的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中復(fù)雜的規(guī)則。但是，擁有這種學(xué)習(xí)能力的代價(jià)是其訓(xùn)練（學(xué)習(xí)）過(guò)程耗時(shí)。此外，BM所表示的分布不僅無(wú)法確切計(jì)算，得到該分布的隨機(jī)樣本也很困難。于是Sejnowski引入了一種受限波爾茲曼機(jī)（Restricted Boltzmann machine model，簡(jiǎn)稱RBM）。RBM具有一個(gè)可見(jiàn)層和一個(gè)隱層，層內(nèi)無(wú)連接。RBM具有很好的性質(zhì)，在給定可見(jiàn)層單元狀態(tài)時(shí)，各隱單元的激活條件獨(dú)立；反之，在給定隱單元狀態(tài)時(shí)，可見(jiàn)層單元的激活亦條件獨(dú)立。這樣一來(lái)盡管RBM所表示的分布仍無(wú)法有效計(jì)算，但通過(guò)Gibbs采樣（Gibbs sampling）可以得到RBM所表示分布的隨機(jī)樣本。目前RBM已經(jīng)被成功運(yùn)用到不同的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題[29]。

從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識(shí)的主要挑戰(zhàn)之一是如何在高效利用節(jié)點(diǎn)屬性的同時(shí)利用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)抽取有效信息。當(dāng)前對(duì)基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)要么采取人工選擇的拓?fù)浣y(tǒng)計(jì)表示網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，要么將節(jié)點(diǎn)屬性和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)線性映射到一個(gè)共享隱含特征空間（shared latent feature space）。但基于統(tǒng)計(jì)的方法可能損失網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的重要模式，基于線性映射的方法可能無(wú)法捕捉到節(jié)點(diǎn)和關(guān)聯(lián)的非線性特征。為解決這些問(wèn)題，Kang Li、Jing Gao利用深度學(xué)習(xí)理論，構(gòu)建了基于受限波爾茲曼機(jī)對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的LRBM（Restricted Boltzmann Machines for Latent Feature Learning in Linked Data，學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)潛在特征的受限波爾茲曼機(jī)）模型，LRBM利用對(duì)比散度（Contrastive Divergence，簡(jiǎn)稱CD）進(jìn)行模型的訓(xùn)練避免了大規(guī)模的采樣，同時(shí)模型可以與傳統(tǒng)RMB進(jìn)行“疊加”以探索節(jié)點(diǎn)的深層特征和節(jié)點(diǎn)間的高階交互模式[16]。

LRBM不依賴任何主觀選擇的拓?fù)浣y(tǒng)計(jì)（topological statistics），可以在一個(gè)統(tǒng)一框架中同時(shí)獲取節(jié)點(diǎn)和屬性的特征，并根據(jù)這些特征構(gòu)建節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)以及隱藏單元之間的非線性關(guān)系。模型的核心在于節(jié)點(diǎn)共享隱含特征，這些隱含特征可以用來(lái)構(gòu)建節(jié)點(diǎn)、關(guān)聯(lián)關(guān)系和隱含單元的非線性關(guān)系。

作者首先用關(guān)聯(lián)矩陣表示關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集中的節(jié)點(diǎn)和關(guān)聯(lián)關(guān)系，定義節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的關(guān)聯(lián)L中節(jié)點(diǎn)i定義為關(guān)聯(lián)的發(fā)送者，節(jié)點(diǎn)j為關(guān)聯(lián)的接收者，并將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的隱含表示（latent representation）定義為發(fā)送者行為Si和接收者行為Ri兩部分，分別對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)的入鏈和出鏈。因此，節(jié)點(diǎn)i的屬性Ai與其隱含發(fā)送者行為Si和接收者行為Ri相關(guān)，且Si和Rj決定了節(jié)點(diǎn)i和j之間的交互。為將節(jié)點(diǎn)屬性A、關(guān)聯(lián)L和隱含特征表示R和S之間的交互建模，作者利用能量函數(shù)建立了一個(gè)隱含語(yǔ)義模型（Latent Factor Model，簡(jiǎn)稱LFM），利用條件限制波爾茨曼機(jī)在模型加入了隱變量h以解決線性映射的問(wèn)題，同時(shí)添加高斯噪聲為關(guān)聯(lián)關(guān)系賦予權(quán)重。最終，LRBM模型可關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中提取出節(jié)點(diǎn)屬性、隱含特征S和R以及關(guān)聯(lián)關(guān)系的交互特征，并可將其應(yīng)用到關(guān)聯(lián)預(yù)測(cè)、節(jié)點(diǎn)分類等知識(shí)發(fā)現(xiàn)活動(dòng)中。

4.4 技術(shù)分析

在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集合中，數(shù)據(jù)集合和數(shù)據(jù)對(duì)象之間是以某種方式關(guān)聯(lián)的，對(duì)象之間的鏈接可能表示某種特定的模式，但這一模式通常很難用傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型去獲取，因此，為該挑戰(zhàn)提供解決方案的鏈接挖掘成為了新的研究熱點(diǎn)。這一領(lǐng)域在鏈接分析、超文本和網(wǎng)絡(luò)挖掘、關(guān)系學(xué)習(xí)和圖挖掘等相關(guān)研究的交叉點(diǎn)上。

關(guān)聯(lián)遍歷挖掘、頻繁子圖挖掘、LRBM等分別利用了圖的遍歷、壓縮和深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的鏈接進(jìn)行挖掘，為基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供了全新的方法和視角，但鏈接挖掘存在的問(wèn)題是，由于當(dāng)前研究仍處于探索階段，相關(guān)研究相對(duì)比較分散，缺少能將相關(guān)研究和應(yīng)用統(tǒng)一到一個(gè)框架中的綜合體系，這一問(wèn)題阻礙了已有研究之間的相互交流以及研究成果的拓展和共享。

5 結(jié)語(yǔ)

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)間的鏈接支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，這種攜帶語(yǔ)義的關(guān)聯(lián)遍及整個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的核心價(jià)值。為實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的價(jià)值，早期研究更多的關(guān)注了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的構(gòu)建與，而隨著關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)資源的快速發(fā)展，更多的研究開(kāi)始關(guān)注關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的應(yīng)用與消費(fèi)，這些研究往往集中在“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資源”和“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)”等兩個(gè)主題。本文所介紹的間接挖掘和直接挖掘主要關(guān)注“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資源”，這些研究促進(jìn)了知識(shí)發(fā)現(xiàn)與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)領(lǐng)域之間研究體系上的拓展和融合，一方面有助于從數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)的角度去發(fā)揮關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值；另一方面也可以借助數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的知識(shí)解決關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)存在的問(wèn)題。鏈接挖掘則更多的關(guān)注了“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)”主題，圖論、深度學(xué)習(xí)等學(xué)科的引入為基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供了全新的視角與方法，雖然當(dāng)前的研究仍比較分散缺少統(tǒng)一的綜合框架，但這些方法和理論的引入已經(jīng)為基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供了新的活力和可能。

總體而言，基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)仍處于快速發(fā)展階段，其作為一種新的知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)已經(jīng)體現(xiàn)了巨大的價(jià)值。隨著關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)數(shù)量的飛速發(fā)展和對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的加強(qiáng)，且已經(jīng)有國(guó)內(nèi)外的研究人員開(kāi)始著手研究基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)統(tǒng)一框架，未來(lái)的研究重點(diǎn)將更加傾向于基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)本身的豐富和完善。

參考文獻(xiàn)：

[1] 苗蔚，李后卿.知識(shí)發(fā)現(xiàn)及其實(shí)現(xiàn)技術(shù)的研究概述[J].現(xiàn)代情報(bào)，2005（1）：12-15.

[2] 李楠.基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究[D].北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院，2012.

[3] 化柏林.數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)關(guān)系探析[J].情報(bào)理論與實(shí)踐，2008（4）：507-510.

[4] 張樹(shù)良，冷伏海.基于文獻(xiàn)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用進(jìn)展研[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2006，25（6）：700-712.

[5] 賈麗梅.基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)語(yǔ)義相似度計(jì)算研究[D].鄭州：鄭州大學(xué)，2014.

[6] 李楠，張學(xué)福.基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型研究[J].圖書館學(xué)研究，2013（1）：73-77，67.

[7] 李俊，黃春毅.關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究[J].情報(bào)科學(xué)，2013（3）：76-81.

[8] 高勁松，李迎迎，劉龍，等.基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型構(gòu)建研究[J].情報(bào)科學(xué)，2016（6）：10-13，18.

[9] 宋麗娜.關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)環(huán)境下基于知識(shí)地圖的隱性知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型研究[D].武漢：華中師范大學(xué)，2014.

[10] 劉龍.基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程模型研究[D].武漢：華中師范大學(xué)，2014.

[11] Narasimha V，Kappara P，Ichise R，et al.LiDDM：A Data Mining System for Linked Data[C].Workshop on Linked Data on the Web.CEUR Workshop Proceedings，2011：813.

[12] Paulheim H，F(xiàn)ümkranz J.Unsupervised generation of data mining features from linked open data[C].Proceedings of the 2nd international conference on web intelligence， mining and semantics.ACM，2012：31.

[13] Ramezani R，Saraee M，Nematbakhsh M A.Finding association rules in linked data，a centralization approach[C].21st Iranian Conference on Electrical Engineering（ICEE）.IEEE，2013：1-6.

[14] Personeni G，Daget S，Bonnet C，et al.Mining Linked Open Data：A Case Study with Genes Responsible for Intellectual Disability[C].International Conference on Data Integration in the Life Sciences.Springer International Publishing，2014：16-31.

[15] Tiddi I，d'Aquin M，Motta E.Dedalo：Looking for clusters explanations in a labyrinth of linked data[C].European Semantic Web Conference.Springer International Publishing，2014：333-348.

[16] Tiddi I，d'Aquin M，Motta E.Walking Linked Data：a graph traversal approach to explain clusters[C].Proceedings of the 5th International Conference on Consuming Linked Data-Volume ，2014：73-84.

[17] Jiang X，Zhang X，Gao F，et al.Graph compression strategies for instance-focused semantic mining[C].China Semantic Web Symposium and Web Science Conference.Springer Berlin Heidelberg，2013：50-61.

[18] Li K，Gao J，Guo S，et al.Lrbm： A restricted boltzmann machine based approach for representation learning on linked data[C].Data Mining（ICDM），2014 IEEE International Conference on.IEEE，2014：300-309.

[19] Ristoski P，Bizer C，Paulheim H.Mining the web of linked data with rapidminer[J].Web Semantics：Science，Services and Agents on the World Wide Web，2015（35）：142-151.

[20] L？isch U，Bloehdorn S，Rettinger A.Graph kernels for RDF data[M].The Semantic Web：Research and Applications.Springer Berlin Heidelberg，2012.

[21] de Vries G K D，de Rooij S.Substructure counting graph kernels for machine learning from RDF data[J].Web Semantics：Science，Services and Agents on the World Wide Web，2015（35）：71-84.

[22] Abedjan Z，Naumann F.Context and target configurations for mining RDF data[C].Proceedings of the 1st international workshop on Search and mining entity-relationship data.ACM，2011：23-24.

[23] Ramezani R，Saraee M，Nematbakhsh M A.Finding association rules in linked data，a centralization approach[C].21st Iranian Conference on Electrical Engineering（ICEE）.IEEE，2013：1-6.

[24] Ostuni V C，Di Noia T，Di Sciascio E，et al.Top-n recommendations from implicit feedback leveraging linked open data[C].Proceedings of the 7th ACM conference on Recommender systems.ACM，2013：85-92.

[25] Di Noia T，Mirizzi R，Ostuni V C，et al. Linked open data to support content-based recommender systems[C].Proceedings of the 8th International Conference on Semantic Systems.ACM，2012：1-8.

[26] Hulpus I，Prangnawarat N，Hayes C.Path-based semantic relatedness on linked data and its use to word and entity disambiguation[C].International Semantic Web Conference.Springer International Publishing，2015：442-457.

[27] Passant A.Measuring Semantic Distance on Linking Data and Using it for Resources Recommendations[C].AAAI spring symposium：linked data meets artificial intelligence，2010（77）：123.

[28] Zhang X，Zhao C，Wang P，et al.Mining link patterns in linked data[C].International Conference on Web-Age Information Management.Springer Berlin Heidelberg，2012：83-94.

第8篇：述職述廉述德述范文

一、政治思想品德：

治上，我以和“”思想武裝，學(xué)習(xí)xx大、xx屆三中、四中全會(huì)精神，立黨為公，執(zhí)政為民。堅(jiān)決路線、方針、政策，在、政治上、行動(dòng)上與縣委和黨政，堅(jiān)決縣委全委會(huì)議精神，緊緊縣委確立的“”發(fā)展戰(zhàn)略協(xié)商監(jiān)督、參政議政工作，縣委的權(quán)威，自覺(jué)遵守紀(jì)律。堅(jiān)決反對(duì)民族分裂主義和宗教極端勢(shì)力，自覺(jué)民族團(tuán)結(jié)和社會(huì)穩(wěn)定，在大事大非問(wèn)題面前，立場(chǎng)堅(jiān)定，思想敏銳，頭腦清醒。

在，牢固了“發(fā)展是要?jiǎng)?wù)”的思想和“執(zhí)政為民”的理念，把最的利益一切工作的點(diǎn)和落腳點(diǎn)。“德莫高于愛(ài)民，行莫高于利民”。牢固科學(xué)發(fā)展觀和的政績(jī)觀，以科學(xué)發(fā)展觀工作實(shí)踐，以奉獻(xiàn)精神服務(wù)于，服務(wù)政協(xié)，權(quán)為所用，情為民所系，利為民所謀，時(shí)刻注意冷暖，傾聽(tīng)呼聲。政協(xié)工作，我“有為”才“有位”的價(jià)值取向，協(xié)一班人中努力倡導(dǎo)奮發(fā)有為的精神，克服那種“船到碼頭車到站”的消極思想，把政協(xié)為黨、為工作的又舞臺(tái)。在主席崗位上，我注意團(tuán)結(jié)班子，愛(ài)護(hù)干部職工，、謙虛謹(jǐn)慎、平易近人的作風(fēng)，自省、自重、自警、自勵(lì)，以身作則，進(jìn)取不懈。

二、能力：

一年來(lái)，我政協(xié)班子的人，時(shí)刻對(duì)照xx大的干部應(yīng)當(dāng)具備的五種能力，學(xué)習(xí)。是xx屆四中全會(huì)，我學(xué)習(xí)了《關(guān)于執(zhí)政能力建設(shè)的決議》，深切體會(huì)到了干部的能力執(zhí)政能力。在議事決策上，并地運(yùn)用了民主制，還了政協(xié)的議事規(guī)則及工作特點(diǎn)，在班子中既發(fā)揚(yáng)了民主，各方意見(jiàn)，又了決策的，了“一言堂”。在組織上，我能把握黨政意圖，匯聚各方意愿，精心謀劃，各方，把各方的力量和智慧到上。在建言獻(xiàn)策上，我不提的問(wèn)題，也不地提問(wèn)題，而是站在事物的客觀角度，細(xì)想深思，力爭(zhēng)見(jiàn)解獨(dú)到，能為黨政分憂出力。在方法上，注重“十指彈鋼琴”的方法，了班子及部屬的長(zhǎng)處。在班子中，平時(shí)注意互通聲氣，謀求共識(shí)，平衡關(guān)系。

三、勤政干事：

第9篇：述職述廉述德述范文

函數(shù)連續(xù)性是高等數(shù)學(xué)的一個(gè)基本概念，把握好這個(gè)概念有助于理解和掌握一元函數(shù)微積分中導(dǎo)數(shù)、定積分等概念。高職學(xué)生在學(xué)習(xí)這個(gè)概念時(shí)，感覺(jué)很抽象不易理解，特別對(duì)函數(shù)連續(xù)本質(zhì)特征的把握不到位，疑惑為什么函數(shù)的連續(xù)性要取決于函數(shù)在一個(gè)個(gè)點(diǎn)上的連續(xù)，為什么函數(shù)y=f（x）在點(diǎn)x0滿足了y=0或f（x）=f（x0）或時(shí)，函數(shù)在該點(diǎn)就連續(xù)了等等。

究其原因有以下幾點(diǎn)；一是學(xué)生抽象概括能力欠缺。從客觀世界的現(xiàn)實(shí)中抽象概括出數(shù)學(xué)概念，對(duì)接受過(guò)高中教育的人而言，應(yīng)該初步具備了這種能力。但目前高職學(xué)生這方面能力普遍較差。二是學(xué)生對(duì)極限思想和方法的不適應(yīng)。由于高等數(shù)學(xué)是建構(gòu)在極限理論的基礎(chǔ)上、以極限為基本工具研究函數(shù)的一門數(shù)學(xué)學(xué)科，因此，研究問(wèn)題的思維方式總體上由“靜態(tài)”變成了“動(dòng)態(tài)”。而函數(shù)的連續(xù)性是運(yùn)用極限理論定義的第一個(gè)概念，學(xué)生對(duì)于運(yùn)用極限思想刻畫函數(shù)的這種動(dòng)態(tài)特性，需要一個(gè)適應(yīng)過(guò)程。三是教材的簡(jiǎn)化?，F(xiàn)在選用的高職高?！陡叩葦?shù)學(xué)》規(guī)劃教材，在“必需、夠用”原則的指導(dǎo)下，降低了理論難度、簡(jiǎn)化了知識(shí)內(nèi)容。多數(shù)教材的“函數(shù)連續(xù)性”一節(jié)直接給出函數(shù)在點(diǎn)連續(xù)的定義，缺少必要的例證加以輔助。學(xué)生很難通過(guò)閱讀教材理解函數(shù)連續(xù)的概念。針對(duì)上述原因，教師在教學(xué)時(shí)應(yīng)著重抓住以下幾點(diǎn)，幫助學(xué)生建立起函數(shù)連續(xù)性的概念。

函數(shù)連續(xù)性的本質(zhì)特征

要理解函數(shù)連續(xù)的概念，首先要抓住連續(xù)的本質(zhì)特征。自然界中植物的生長(zhǎng)、河水的流動(dòng)、溫度的變化等等現(xiàn)象，都是連續(xù)變化著的，把這種現(xiàn)象進(jìn)行抽象，反映在函數(shù)關(guān)系上就是函數(shù)的連續(xù)性。如果只是這樣概括，學(xué)生對(duì)連續(xù)本質(zhì)特征的把握是不到位的。此時(shí)可再?gòu)囊韵卢F(xiàn)象分析：兩個(gè)人幾天不見(jiàn)，再次見(jiàn)面時(shí)并沒(méi)有感覺(jué)到彼此的變化，難道這幾天倆人真是都沒(méi)有變化嗎？顯然不是。人從出生到衰亡，時(shí)時(shí)刻刻都處在連續(xù)變化之中，盡管這種變化很微小，不宜察覺(jué)，但它是不間斷的。如果我們從函數(shù)的角度分析，上述現(xiàn)象就相當(dāng)于函數(shù)的自變量在某一區(qū)間段上連續(xù)變化時(shí)，因變量也隨之連續(xù)變化，即使自變量的變化很微小，因變量也會(huì)隨之有微小的變化。經(jīng)過(guò)的這樣分析，學(xué)生就能較好地把握函數(shù)連續(xù)性的本質(zhì)特征了。

函數(shù)連續(xù)性的研究方法

函數(shù)的連續(xù)性反映了現(xiàn)實(shí)世界中連續(xù)的動(dòng)態(tài)變化現(xiàn)象，如同一個(gè)動(dòng)點(diǎn)能夠沿著一條延綿不斷的曲線運(yùn)動(dòng)。如何才能使學(xué)生認(rèn)識(shí)到，研究函數(shù)的連續(xù)問(wèn)題必須先從研究函數(shù)在一點(diǎn)上的連續(xù)開(kāi)始呢？我們從自然界的連續(xù)現(xiàn)象中很容易認(rèn)識(shí)到一個(gè)斷點(diǎn)就能打破一條連續(xù)鏈。同樣，觀察函數(shù)的圖像也會(huì)發(fā)現(xiàn)函數(shù)的曲線也呈現(xiàn)這個(gè)規(guī)律，如動(dòng)點(diǎn)在曲線y=sinx上可以順暢地移動(dòng)，而在曲線y=tanx或f（x）=x2，x＜0x+2，x≥0上移動(dòng)時(shí)，會(huì)在點(diǎn)x=kπ+，（k∈Z）或x=0處被“卡住”。通過(guò)這樣的觀察分析，學(xué)生就很容易歸納出：曲線上一個(gè)點(diǎn)便可決定一個(gè)函數(shù)在某個(gè)定義區(qū)間上的連續(xù)性。這樣，函數(shù)連續(xù)的問(wèn)題就歸結(jié)到了研究函數(shù)在一點(diǎn)上的連續(xù)。

用什么方法確定函數(shù)在一點(diǎn)上的連續(xù)呢？函數(shù)在一點(diǎn)上的連續(xù)是一個(gè)局部概念，反映了函數(shù)在一點(diǎn)處兩個(gè)變量增量間的變化關(guān)系，即當(dāng)函數(shù)的自變量有一微小變化時(shí)，因變量也隨之有一微小變化。如果利用初等數(shù)學(xué)的方法刻畫這種關(guān)系，顯然是行不通的，只有借助于極限工具進(jìn)行深入的分析研究。通過(guò)教師適當(dāng)引導(dǎo)，學(xué)生便會(huì)知道要想解決函數(shù)在一點(diǎn)上的連續(xù)的問(wèn)題必須運(yùn)用極限的思想方法。

函數(shù)連續(xù)性的定義

一個(gè)數(shù)學(xué)概念的形成過(guò)程，是人們對(duì)客觀現(xiàn)象進(jìn)行探索歸納、抽象概括的過(guò)程。教學(xué)上如果對(duì)這一過(guò)程進(jìn)行情境再現(xiàn)，不僅可以使學(xué)生了解概念的形成背景，而且對(duì)學(xué)生理解掌握概念的本質(zhì)及其應(yīng)用大有益處。若只是“填鴨式”傳授，把概念直接灌輸給學(xué)生，效果可想而知，也失去了通過(guò)數(shù)學(xué)教學(xué)過(guò)程對(duì)學(xué)生進(jìn)行觀察分析、抽象概括能力培養(yǎng)的作用。

講授“函數(shù)連續(xù)性”一節(jié)時(shí)，可以先借助多媒體給學(xué)生播放植物的生長(zhǎng)、河水的流動(dòng)、汽車在高速路上奔跑等連續(xù)現(xiàn)象，再播放一棵大樹(shù)被攔腰截?cái)唷⒁粭l大壩截住河水流動(dòng)、一座斷裂的橋梁造成車輛停滯不前等不連續(xù)現(xiàn)象，與學(xué)生一起分析探索上述現(xiàn)象引出函數(shù)連續(xù)尤其是在一點(diǎn)上的連續(xù)的問(wèn)題，并形成定義。

通常，關(guān)于函數(shù)y=f（x）在點(diǎn)x0連續(xù)的定義有兩種形式：

定義1：設(shè)函數(shù)y=f（x）在點(diǎn)x0的某一鄰域內(nèi)有定義，如果當(dāng)自變量的增量x=x-x0趨于零時(shí)，對(duì)應(yīng)的函數(shù)的增量y=f（x0+x）-f（x0）也趨于零，即y=0，那么就稱函數(shù)y=f（x）在點(diǎn)x0連續(xù)。

定義2：設(shè)函數(shù)y=f（x）在點(diǎn)x0的某一鄰域內(nèi)有定義，如果函數(shù)f（x）當(dāng)xx0時(shí)的極限存在，且等于它在點(diǎn)x0處的函數(shù)值f（x0），即f（x）=f（x0），那么就稱函數(shù)y=f（x）在點(diǎn)x0連續(xù)。

不同的教材，給出兩個(gè)定義的順序不同。無(wú)論哪種順序，關(guān)鍵是使學(xué)生理解并掌握函數(shù)y=f（x）要在點(diǎn)x0連續(xù)，必須滿足條件f（x）=f（x0）或y=0。為了使學(xué)生搞清楚條件的含義，教學(xué)時(shí)可以從反例入手，借助函數(shù)的圖像加以分析。

若先講定義2可以列舉以下實(shí)例：

例1：考察函數(shù)y=在點(diǎn)x=1處的變化情況。

如圖1所示，函數(shù)y=的圖像是直線y=x+1去掉了點(diǎn)（1，2），顯然函數(shù)y=在點(diǎn)x=1處就像一條繩子被剪斷為兩截不再連續(xù)，究其原因是函數(shù)在此點(diǎn)沒(méi)有定義。

例2：考察函數(shù)f（x）=x2，x＜0x+2，x≥0在點(diǎn)x=0處的變化情況。

如圖2所示，函數(shù)f（x）=x2，x＜0x+2，x≥0在點(diǎn)x=0處出現(xiàn)了“跳躍”斷開(kāi)了，這種斷開(kāi)不是因?yàn)闆](méi)有定義造成的。學(xué)生要問(wèn)是什么原因造成的呢？這時(shí)應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生從極限角度進(jìn)行分析，由f（x）=0，f（x）=2，可知f（x）=0不存在，由此便知，函數(shù)在有定義無(wú)極限的點(diǎn)處不連續(xù)。

例3：考察函數(shù)f（x）=x2+1，x≠10.9，x=1在點(diǎn)x=1處的變化情況。

如圖3所示，函數(shù)f（x）=x2+1，x≠10.9，x=1在點(diǎn)x=1處遇到了“陷阱”。直觀觀察，函數(shù)在處的函數(shù)值不是f（1）=12+1=2，而是f（1）=0.9。再進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)，函數(shù)在點(diǎn)x=1處有定義極限也存在，可是f（x）=2，與函數(shù)值f（1）=0.9不相等，所以出現(xiàn)了“陷阱”。

三例過(guò)后進(jìn)行小結(jié)，得出函數(shù)y=f（x）在點(diǎn)x0處若遇到下列三種情況之一就會(huì)不連續(xù)：（1）沒(méi)有定義；（2）有定義、極限不存在；（3）有定義、極限存在、但極限值與函數(shù)值不相等。這時(shí)善于思考的學(xué)生就會(huì)產(chǎn)生下列想法：“當(dāng)函數(shù)y=f（x）在點(diǎn)x0處同時(shí)滿足了有定義、極限存在、極限值與函數(shù)值相等三個(gè)條件時(shí)，情況會(huì)是怎樣呢？”這時(shí)教師可以引導(dǎo)學(xué)生觀察連續(xù)函數(shù)曲線在一點(diǎn)上的狀況。

例4：考察函數(shù)y=x2在點(diǎn)x=2處的連續(xù)情況。

通過(guò)看該函數(shù)的圖像發(fā)現(xiàn)，函數(shù)y=x2在點(diǎn)x=2處沒(méi)有斷開(kāi)是連續(xù)的，并且同時(shí)滿足上述三個(gè)條件。這樣學(xué)生就可以比較充分地認(rèn)識(shí)到：函數(shù)要在一點(diǎn)上連續(xù)，必須滿足條件f（x）=f（x0），以及其中的含義。從幾何角度分析，動(dòng)點(diǎn)在經(jīng)過(guò)曲線上的一點(diǎn)時(shí)，經(jīng)歷了沿著曲線無(wú)限接近于這一點(diǎn)的過(guò)程，如果函數(shù)在此點(diǎn)連續(xù)，動(dòng)點(diǎn)就能到達(dá)此點(diǎn)并順利通過(guò)，否則就會(huì)被“卡住”。

在講解定義1時(shí)也可以采取同樣的方法，使學(xué)生理解函數(shù)y=f（x）要在點(diǎn)x0連續(xù)，必須滿足條件y=0?？梢越柚铝泻瘮?shù)的圖像進(jìn)行直觀地分析。假設(shè)函數(shù)y=f（x）在點(diǎn)x0處有增量x，當(dāng)時(shí)x0時(shí)，由圖4所示的函數(shù)中發(fā)現(xiàn)，其相應(yīng)函數(shù)的增量yA（A≠0），即y=A≠0。從圖5所示的函數(shù)中看出，相應(yīng)函數(shù)的增量y不能夠收斂于一個(gè)確定的常數(shù)，從而導(dǎo)致y不存在。在圖6所示的函數(shù)中，相應(yīng)函數(shù)的增量y∞，即y=∞。以上三種情況，函數(shù)y=f（x）在點(diǎn)x0都是不連續(xù)的，三個(gè)函數(shù)在點(diǎn)x0處都不滿足條件y=0。而在圖7所示的函數(shù)中，函數(shù)y=f（x）在點(diǎn)x0處連續(xù)，而條件y=0恰恰在點(diǎn)x0處得到了滿足。這樣就加深了學(xué)生對(duì)函數(shù)y=f（x）在點(diǎn)x0處滿足條件y=0就連續(xù)的理解。而條件y=0刻畫了函數(shù)連續(xù)的實(shí)質(zhì)：當(dāng)自變量有一微小變化時(shí)，因變量也會(huì)隨之有一微小的變化。

函數(shù)連續(xù)性的整體概念

如果只將函數(shù)的連續(xù)性局限在一點(diǎn)上連續(xù)的層面上，還不能全面把握函數(shù)連續(xù)的概念。如當(dāng)考察函數(shù)y=sinx在點(diǎn)x=0處的連續(xù)性時(shí)，根據(jù)函數(shù)在一點(diǎn)連續(xù)的定義，由等式sinx=0=f（0）便知函數(shù)y=sinx在點(diǎn)x=0處是連續(xù)的。而當(dāng)考察函數(shù)y=sinx在其定義域（-∞，+∞）上的連續(xù)性時(shí)，該如何進(jìn)行呢？這需要進(jìn)一步建立起函數(shù)連續(xù)性的整體概念。

一般的，知道了怎樣判定函數(shù)在一點(diǎn)上連續(xù)后，應(yīng)給出函數(shù)在開(kāi)區(qū)間（a，b）上連續(xù)的概念，即在開(kāi)區(qū)間（a，b）內(nèi)連續(xù)的函數(shù)y=f（x），必須在開(kāi)區(qū)間（a，b）內(nèi)每一點(diǎn)都連續(xù)。根據(jù)上述要求，在探討函數(shù)y=sinx在（-∞，+∞）上連續(xù)的問(wèn)題時(shí)，要說(shuō)明y=sinx在（-∞，+∞）內(nèi)的“每一點(diǎn)”都連續(xù)，顯然逐點(diǎn)驗(yàn)證是不可能的，如果能夠?qū)ふ业娇梢浴按怼泵恳稽c(diǎn)的“點(diǎn)”，通過(guò)證明函數(shù)在此點(diǎn)連續(xù)，進(jìn)而就可說(shuō)明函數(shù)在區(qū)間上連續(xù)。

經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)，只要在區(qū)間（-∞，+∞）上設(shè)出任意一點(diǎn)，用“任一點(diǎn)”代替“每一點(diǎn)”加以證明即可使問(wèn)題得到解決，這也正是數(shù)學(xué)簡(jiǎn)約美之所在。如果考察函數(shù)y=f（x）在閉區(qū)間[a，b]上的連續(xù)性，不僅要求它在區(qū)間（a，b）上連續(xù)，而且還要滿足在區(qū)間的左端點(diǎn)a處右連續(xù)，右端點(diǎn)b處左連續(xù)。至此，關(guān)于函數(shù)連續(xù)性的概念就完整了，學(xué)生就會(huì)達(dá)成這樣的共識(shí)：函數(shù)的連續(xù)是動(dòng)態(tài)變化的，是通過(guò)函數(shù)在其定義區(qū)間上的每個(gè)點(diǎn)上的連續(xù)實(shí)現(xiàn)的。連續(xù)函數(shù)的圖形呈現(xiàn)為一條連綿不斷的曲線。

參考文獻(xiàn)：

[1]曹之江．談數(shù)學(xué)及其優(yōu)教（名師談數(shù)學(xué)）[M]．北京：高等教育出版社，2008.

[2]羅韻蓉．淺談函數(shù)的連續(xù)性與間斷點(diǎn)的教學(xué)體會(huì)[J]．科學(xué)咨詢，2009，（4）.

[3]張景中．?dāng)?shù)學(xué)與哲學(xué)[M].大連：大連理工大學(xué)出版社，2008.

[4]同濟(jì)大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)系．高等數(shù)學(xué)[M]．北京：高等教育出版社，2007.

[5]盛祥耀．高等數(shù)學(xué)[M]．北京：高等教育出版社，2008.