五言絕句精選(九篇)

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第1篇：五言絕句范文

原文：荊溪白石出，天寒紅葉稀。 山路元無雨，空翠濕人衣。

譯文：荊溪潺湲流過白石粼粼顯露，天氣變得寒冷紅葉落落稀稀。彎曲的山路上原本沒有雨，但蒼翠的山色卻濃得仿佛就要潤(rùn)濕了人的衣裳一樣。

解析：這幅由白石磷磷的小溪、鮮艷的紅葉和無邊的濃翠所組成的山中冬景，色澤斑斕鮮明，富于詩(shī)情畫意，毫無蕭瑟枯寂的情調(diào)。和作者某些專寫靜謐境界而不免帶有清冷虛無色彩的小詩(shī)比較，這一首所流露的感情與美學(xué)趣味都似乎要更健康一些。

（來源：文章屋網(wǎng) ）

第2篇：五言絕句范文

同學(xué)們、老師們：

大家中午好!今天我廣播的題目是：怎樣拒絕吸煙。

戒煙是人類的怪異行為之一。指染上煙癮的人，通過主動(dòng)或被動(dòng)的方法，可能是化學(xué)的、物理的、精神的、行為的，去除煙癮的行為。

在醫(yī)學(xué)上,煙癮的學(xué)名是尼古丁上癮癥或尼古本依賴癥,是指長(zhǎng)期吸煙的人對(duì)煙草中所含主要物質(zhì)尼古丁產(chǎn)生上癮的癥狀,所以戒煙也叫戒除尼古丁依賴癥或戒除尼古丁上癮癥.

1987年11月，世界衛(wèi)生組織(WHO)在日本東京舉行的第6屆吸煙與健康國(guó)際會(huì)議上，建議把1988年4月7日，也就是世界衛(wèi)生組織成立40周年紀(jì)念日，作為世界無煙日，提出要吸煙還是要健康的口號(hào)。1989年，世界衛(wèi)生組織又把這一天改定在每年的5月31日。

目前我國(guó)吸煙現(xiàn)狀卻不容樂觀：煙民人數(shù)不斷增加，達(dá)3.2億人，煙民平均年齡在降低，女煙民及青少年吸煙的數(shù)量在不斷增加。

我國(guó)煙草生產(chǎn)和消費(fèi)還居八個(gè)世界第一：烤煙種植面積世界第一;烤煙產(chǎn)量世界第一：烤煙增長(zhǎng)速度世界第一;卷煙產(chǎn)銷量世界第一;卷煙增長(zhǎng)速度世界第一;吸煙人數(shù)世界第一;吸煙人數(shù)增加數(shù)量世界第一;煙稅增長(zhǎng)速度世界第一。 煙草業(yè)稅收占全國(guó)總稅收的10%。從經(jīng)濟(jì)學(xué)的分類來說，雖然政府從煙草中得到稅收，但是，煙草收入永遠(yuǎn)彌補(bǔ)不了因煙害而導(dǎo)致的疾病、早亡、病假工資、醫(yī)療費(fèi)用等損失.

吸煙有害健康，這句話人人會(huì)講，但是，你可知道，吸煙危及生命的概率究竟達(dá)到了何種程度嗎?

戒煙后人體主要臟器發(fā)病率的變化

1、呼吸系統(tǒng)： 吸煙者患肺癌的相對(duì)危險(xiǎn)度是不吸煙者的10-15倍，而一個(gè)吸煙者戒煙10年后，他患肺癌的危險(xiǎn)性將是繼續(xù)吸煙者的30%-50%。戒煙還可降低患肺炎、支氣管炎的危險(xiǎn)性。吸煙是慢性阻塞性肺病(COPD)的主要原因,戒煙后，其隨著年齡增長(zhǎng)而發(fā)生的肺功能下降的速度將接近于不吸煙者的情況。

2、循環(huán)系統(tǒng)： 吸煙者死于冠心病的危險(xiǎn)度是從不吸煙者的2倍。而吸煙者戒煙后一年之內(nèi)，這種危險(xiǎn)度就會(huì)降低50%。堅(jiān)持戒煙15年后這種危險(xiǎn)度就會(huì)接近于從不吸煙者的水平。

3、神經(jīng)系統(tǒng)： 與不吸煙者相比，吸煙者死于腦卒中的相對(duì)危險(xiǎn)度要高一倍。有些吸煙者在戒煙后5年內(nèi)就可把這種危險(xiǎn)度降低到不吸煙者的水平，而有些人卻需要堅(jiān)持15年才能收到這種效果，此外，戒煙能改善腦血流量。

4、孕婦吸煙 ：使胎兒和嬰兒死亡率高250%，嬰兒出生時(shí)體重平均低于正常值200克。如果能在懷孕前就戒煙，她們所生出的嬰兒的體重將和從不吸煙的母親所生嬰兒體重基本相同。

5、 不會(huì)影響體重：有些人擔(dān)心自己體重會(huì)增加，但大量研究顯示，戒煙者體重平均增加只有2.3公斤。這個(gè)體重增加量對(duì)健康幾乎沒有任何影響。當(dāng)然也有極個(gè)別戒煙后、體重增加較多(超過9公斤)但戒煙出現(xiàn)這種情況的可能性只有4%。

吸煙為什么會(huì)上癮?

煙民往往都有煙癮，這主要是尼古丁長(zhǎng)期作用的結(jié)果。尼古丁就像其他麻醉劑一樣，剛開始吸食時(shí)并不適應(yīng)，會(huì)引起胸悶、惡心、頭暈等不適，但如果吸煙時(shí)間久了，血液中的尼古丁達(dá)到一定濃度，反復(fù)刺激大腦并使各器官產(chǎn)生對(duì)尼古丁的依賴性，此時(shí)煙癮就纏身了。若停止吸煙，會(huì)暫時(shí)出現(xiàn)煩躁、失眠、厭食等所謂的戒斷癥狀，加上很多吸煙者對(duì)煙草產(chǎn)生一種心理上的依賴，認(rèn)為吸煙可以提神、解悶、消除疲勞等，所以煙癮越來越大，欲罷不能。

其實(shí)煙草與吸食海洛因引起的成癮性不同，前者是完全可以戒掉的，關(guān)鍵要戒除心理上對(duì)煙草的依賴。這種心理依賴導(dǎo)致吸煙者的一種行為依賴，使得吸煙者感到戒煙困難甚大，無形中增加了戒煙的難度。

二手煙危害他人健康?

一個(gè)人吸煙似乎無關(guān)他人，其實(shí)不然，其家人正受到被動(dòng)吸煙的危害。根據(jù)世界衛(wèi)生組織的定義，被動(dòng)吸煙是指不吸煙者一周中有一天以上每天吸入吸煙者呼出的煙霧長(zhǎng)于十五分鐘。中國(guó)71%的家庭、32.5%的公共場(chǎng)所和25%的工作場(chǎng)所，因有人吞云吐霧而成為被動(dòng)吸煙場(chǎng)所。

戒煙為何戒不了?

有研究表明，吸煙者中有11.7%的人是復(fù)吸者，而且復(fù)吸者的肺部損傷程度較一直吸煙者為重，原因有多方面：復(fù)吸者較其他吸煙者更易成癮，復(fù)吸后其吸入香煙的數(shù)量更多，且每口煙的吸入程度更深，對(duì)身體的影響不言而喻。對(duì)于每一個(gè)吸煙者來說，在一些特定的危險(xiǎn)情形下(當(dāng)周圍人吸煙、感到壓力大、心情煩躁、飲酒后)會(huì)更有吸煙的沖動(dòng)，那么請(qǐng)盡量避免這些情況的發(fā)生，當(dāng)有吸煙沖動(dòng)時(shí)做幾次緩慢的深呼吸或從事其他活動(dòng)轉(zhuǎn)移注意力是個(gè)好方法。

戒煙后生活會(huì)變化嗎

如果您選擇戒煙，您將選擇告別咳嗽氣喘、煙灰異味、污濁空氣、皮膚衰老、疾病困擾讓我們看看您戒煙后生活發(fā)生了哪些變化：8小時(shí)后血液的氧合作用恢復(fù)正常，患心肌梗塞的風(fēng)險(xiǎn)開始降低;24小時(shí)后口氣清新，肺開始排泄粘液和焦油，患呼吸道感染、支氣管炎和肺炎的風(fēng)險(xiǎn)開始降低;48小時(shí)后血液中不再檢測(cè)出尼古丁;1周后味覺、嗅覺得以改善;39月后呼吸得以改善(咳嗽、氣喘減少)，肺功能提高5%1年后患心臟病(如心肌梗塞)的風(fēng)險(xiǎn)減半;5年后患腦中風(fēng)、口腔癌、食道癌、膀胱癌的風(fēng)險(xiǎn)減半;10年后患肺癌的風(fēng)險(xiǎn)減半，患腦血管突發(fā)事件(腦中風(fēng))的風(fēng)險(xiǎn)與未吸煙者持平所以選擇了戒煙，你就選擇了一個(gè)健康清新的生活。

吸煙危及生命的概率是50%，戒煙等于自救。這是法國(guó)國(guó)家戒煙委員會(huì)和煙草預(yù)防辦公室在巴黎舉行的第30屆法國(guó)醫(yī)學(xué)沙龍上對(duì)所有吸煙者發(fā)出的警示和呼吁。

如果你在35歲前戒煙成功，那么你的預(yù)期壽命將和正常人一樣。

如何戒煙(一):

1.戒煙從現(xiàn)在開始，完全戒煙或逐漸減少吸煙次數(shù)的方法，通常3～4個(gè)月就可以成功。

2.丟掉所有的香煙、打火機(jī)、火柴和煙灰缸。

3.避免參與往常習(xí)慣吸煙的場(chǎng)所或活動(dòng)。

4.餐后喝水、吃水果或散步，擺脫飯后一支煙的想法。

5.煙癮來時(shí)，要立即做深呼吸活動(dòng)，或咀嚼無糖分的口香糖，避免用零食代替香煙，否則會(huì)引起血糖升高，身體過胖。

6.堅(jiān)決拒絕香煙的引誘，經(jīng)常提醒自己，再吸一支煙足以令戒煙的計(jì)劃前功盡棄。

如何度過戒煙最難熬的前5天?提供以下七項(xiàng)戒煙方法(二)：

(l)兩餐之間喝6-8杯水，促使尼古丁排出體外。

(2)每天洗溫水浴，忍不住煙癮時(shí)可立即淋裕

(3)在戒煙的5日當(dāng)中要充分休息，生活要有規(guī)律。

(4)飯后到戶外散步，做深呼吸1530分鐘。

(5)不可喝刺激性飲料，改喝牛奶、新鮮果汁和谷類飲料。

(6)要盡量避免吃家禽類食物、油炸食物、糖果和甜點(diǎn)。

(7)可吃多種維生素B群，能安定神經(jīng)除掉尼古丁

醫(yī)師指出，過了最初五天可按照下列方法保持戒煙戰(zhàn)果

(1)飯后刷牙或漱口，穿干凈沒煙味的衣服。

(2)用鋼筆或鉛筆取代手持香煙的習(xí)慣動(dòng)作。

(3)將大部分時(shí)間花在圖書館或其它不準(zhǔn)抽煙的地方。

(4)避免到酒吧和參加宴會(huì)，避免與煙癮很重的人在一起。

(5)將不抽煙省下的錢給自己買一項(xiàng)禮物。

(6)準(zhǔn)備在23周戒除想抽煙的習(xí)慣。

一二兩者結(jié)合戒煙沒問題，重要是有恒心，呵呵。

另外還有戒煙門診,覆蓋人群有限,可看看介紹:

吸煙者戒煙要經(jīng)歷幾個(gè)階段：考慮前，考慮戒煙，準(zhǔn)備戒煙，采取戒煙行動(dòng)，維持戒煙狀態(tài)或復(fù)吸。許多人在徹底戒煙之前可能會(huì)反復(fù)重復(fù)以上過程，但也有一些人反映他們發(fā)現(xiàn)戒煙比想象的要容易。不同的階段需要不同的建議和處理。

第3篇：五言絕句范文

【關(guān)鍵詞】電力營(yíng)銷；數(shù)據(jù)質(zhì)量；分析；挖掘

【中圖分類號(hào)】TP311.52 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1672-51 58（2012）09-0170-02

1、引言

數(shù)據(jù)完整和準(zhǔn)確是理想化的目標(biāo)，新疆本身基礎(chǔ)跟內(nèi)地省有一定差距，尤其在營(yíng)銷用戶檔案管理方面，由于新疆地域廣、人員分布分散，很難保證普查能完整準(zhǔn)確的獲取用戶的檔案和用電信息。導(dǎo)致新疆電力營(yíng)銷業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)中的很多問題是用戶檔案數(shù)據(jù)錯(cuò)誤或缺失而引起的，從而使基層的業(yè)務(wù)人員和系統(tǒng)運(yùn)維人員天天忙碌于處理這些問題，而沒辦法騰出手更多的從事一些提高服務(wù)質(zhì)量的工作。提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，保證數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率和完整率的工作迫在眉梢，針對(duì)此項(xiàng)工作，新疆電力公司一方面加大對(duì)用戶信息的普查力度，加強(qiáng)對(duì)客戶檔案信息的管理，同時(shí)我們利用系統(tǒng)自定義查詢功能，配置業(yè)務(wù)邏輯校驗(yàn)查詢規(guī)則，每月定期通報(bào)考核各單位的問題數(shù)據(jù)

2、營(yíng)銷數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和業(yè)務(wù)邏輯

90年代中期美國(guó)麻省理工開展的全面數(shù)據(jù)質(zhì)量管理（TDQM—Total Data Quality Management）活動(dòng)，借鑒了物理產(chǎn)品質(zhì)量管理體系的成功經(jīng)驗(yàn)，提出基于信息生產(chǎn)系統(tǒng)所生產(chǎn)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品的質(zhì)量管理體系。它指出數(shù)據(jù)作為信息系統(tǒng)所生產(chǎn)的產(chǎn)品，也應(yīng)當(dāng)將其作為具有生命周期的產(chǎn)品進(jìn)行管理，要由專門的數(shù)據(jù)管理員按照PDCA四個(gè)環(huán)節(jié)管理數(shù)據(jù)產(chǎn)生的過程和結(jié)果。

數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的方法基于TDQM思想，主要步驟包括質(zhì)量定義、度量、分析和改進(jìn)。

（1）定義：定義質(zhì)量要求，反映數(shù)據(jù)提供者、生產(chǎn)者和管理者對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品不同角度的質(zhì)量要求。

（2）度量：根據(jù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品及其質(zhì)量定義，確定質(zhì)量指標(biāo)體系，跟蹤數(shù)據(jù)的量度，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)質(zhì)量。

（3）分析：分析質(zhì)量問題出現(xiàn)的原因。

（4）改進(jìn)：根據(jù)分析結(jié)果，采取措施消除產(chǎn)生數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的根源。如采用數(shù)據(jù)修正、轉(zhuǎn)換等技術(shù)方法改進(jìn)如重碼、數(shù)據(jù)不一致等問題，或者制定政策改進(jìn)數(shù)據(jù)的生產(chǎn)過程和管理方法。

全面數(shù)據(jù)質(zhì)量管理（TDQM）具有如下特點(diǎn)：

（1）周而復(fù)始循環(huán)的四個(gè)過程不是運(yùn)行一次就完結(jié)，而是周而復(fù)始地進(jìn)行。一個(gè)循環(huán)結(jié)束了，解決了一部分問題，可能還有問題沒有解決，或者又出現(xiàn)了新的問題，再進(jìn)行下一個(gè)循環(huán)，依此類推。

（2）階梯式上升循環(huán)不是停留在一個(gè)水平上的循環(huán)，不斷解決問題的過程就是水平逐步上升的過程。

通過分析營(yíng)銷數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的業(yè)務(wù)過程，結(jié)合全面數(shù)據(jù)質(zhì)量管理（TDQM）思路，得出營(yíng)銷數(shù)據(jù)質(zhì)量管理業(yè)務(wù)模型如下圖：

營(yíng)銷數(shù)據(jù)質(zhì)量管理是對(duì)營(yíng)銷業(yè)務(wù)及營(yíng)銷分析與輔助決策業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行全面管理，主要包括定義定義、度量、分析、改進(jìn)四個(gè)步驟：

質(zhì)量定義：根據(jù)營(yíng)銷業(yè)務(wù)及營(yíng)銷分析與輔助決策業(yè)務(wù)可能存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，從準(zhǔn)確性、完整性、一致性、及時(shí)性及適用性等維度，對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行剖析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)問題潛在規(guī)律，對(duì)問題進(jìn)行分類，定義各分類問題數(shù)據(jù)的核查規(guī)則與改進(jìn)規(guī)則，最后根據(jù)問題分析、重要等級(jí)等定義問題考核規(guī)則，作為數(shù)據(jù)質(zhì)量考核的依據(jù)。

度量：根據(jù)問題數(shù)據(jù)核查規(guī)則，定期、不定期對(duì)各種問題數(shù)據(jù)進(jìn)行核查，找出質(zhì)量問題數(shù)據(jù)。

分析：通過對(duì)問題分類、分布、趨勢(shì)等分析，找出數(shù)據(jù)質(zhì)量及其變化的主要原因，為后續(xù)改進(jìn)提供依據(jù)。

改進(jìn)：通過技術(shù)及管理兩方面對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行改進(jìn)。技術(shù)方面：發(fā)起問題修正流程，人工或自動(dòng)修正問題數(shù)據(jù)，并回流到數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量的閉合管理；除了數(shù)據(jù)質(zhì)量本身問題，也應(yīng)該對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)生過程進(jìn)行修正（如程序BUG等），才能在技術(shù)層面確保不再有同樣新問題數(shù)據(jù)產(chǎn)生。管理方面：通過數(shù)據(jù)質(zhì)量考核等管理手段，促使管理人員、業(yè)務(wù)人員等提高數(shù)據(jù)質(zhì)量意識(shí)，促進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量提高。

圍繞著營(yíng)銷業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量及營(yíng)銷分析與輔助決策分析數(shù)據(jù)質(zhì)量，通過定義、度量、分析、改進(jìn)四個(gè)步驟周而復(fù)始地進(jìn)行，逐步解決問題數(shù)據(jù)，促進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量水平不斷上升。

3、應(yīng)用邏輯

根據(jù)營(yíng)銷數(shù)據(jù)質(zhì)量管理業(yè)務(wù)模型分析，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理業(yè)務(wù)功能可分為定義、度量、分析、改進(jìn)四大部分，通過對(duì)業(yè)務(wù)功能的繼續(xù)抽象，可以將各業(yè)務(wù)功能的共同點(diǎn)抽取出來。

定義部分：包括數(shù)據(jù)產(chǎn)品模型、生產(chǎn)模型及質(zhì)量模型定義。數(shù)據(jù)產(chǎn)品模型定義指數(shù)據(jù)實(shí)體相關(guān)描述，相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)字典；數(shù)據(jù)生產(chǎn)模型定義指數(shù)據(jù)產(chǎn)品生產(chǎn)過程的描述（過程），如數(shù)據(jù)屬性的產(chǎn)生環(huán)節(jié)、責(zé)任單位等；數(shù)據(jù)質(zhì)量模型提供了關(guān)于質(zhì)量要求的描述，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量核查及修正規(guī)則定義、質(zhì)量考核規(guī)則定義。

度量部分：通過對(duì)各種分類數(shù)據(jù)質(zhì)量核查過程抽象，度量部分可以分為數(shù)據(jù)核查及核查引擎兩部分。數(shù)據(jù)核查提供操作者與核查，而核查引擎根據(jù)核查規(guī)則從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中篩選出問題數(shù)據(jù)。

分析部分：?jiǎn)栴}數(shù)據(jù)的原因定位，包括分類問題分析、問題分布分析、問題趨勢(shì)分析、問題解決情況分析、問題分析報(bào)告。

改進(jìn)部分：提供問題數(shù)據(jù)修正及數(shù)據(jù)質(zhì)量考核。數(shù)據(jù)修正可分為人工修正及自動(dòng)修正，自動(dòng)修正指利用已定義修正規(guī)則通過修正引擎完成修正，數(shù)據(jù)修正先在數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行，記錄修正日志及結(jié)果，通過審批后，歸到到業(yè)務(wù)生產(chǎn)庫(kù)。數(shù)據(jù)質(zhì)量考核則根據(jù)考核規(guī)則，計(jì)算各考核單位指標(biāo)得分及排名，作為考核依據(jù)。

4、數(shù)據(jù)邏輯

基于數(shù)據(jù)質(zhì)量管理的業(yè)務(wù)邏輯模型及應(yīng)用邏輯架構(gòu)，根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，可將營(yíng)銷數(shù)據(jù)質(zhì)量管理數(shù)據(jù)分為：元數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)、改進(jìn)數(shù)據(jù)、分析結(jié)果數(shù)據(jù)等，異常數(shù)據(jù)來源于營(yíng)銷查詢數(shù)據(jù)庫(kù)、營(yíng)銷分析與輔助決策數(shù)據(jù)的核查結(jié)果，核查結(jié)果的修正數(shù)據(jù)回流到營(yíng)銷生產(chǎn)數(shù)據(jù)庫(kù)。

5、數(shù)據(jù)治理

通過以上的工作邏輯，現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)治理工作將按如下流程開展：

1）規(guī)則制定

按照業(yè)務(wù)邏輯要求制定相關(guān)規(guī)則。

2）腳本編譯并確認(rèn)根據(jù)規(guī)則編譯查詢統(tǒng)計(jì)腳本，驗(yàn)證腳本符合業(yè)務(wù)邏輯。

3）統(tǒng)計(jì)核查問題

執(zhí)行腳本統(tǒng)計(jì)問題。

4）問題分類分析

按照問題思考整改方式方法。

5）整改

通過修改數(shù)據(jù)或走流程的方式進(jìn)行維護(hù)數(shù)據(jù)。

6）系統(tǒng)或業(yè)務(wù)優(yōu)化

分析問題產(chǎn)生原因以便對(duì)業(yè)務(wù)開展方式、管理方法或系統(tǒng)流程進(jìn)行優(yōu)化。

第4篇：五言絕句范文

【摘 要】本文針對(duì)拒絕服務(wù)攻擊中的SYN/Flooding攻擊，提出了采用一種利用計(jì)時(shí)位，進(jìn)行FIFO（先進(jìn)先出）替換法的策略研究。采用Linux平臺(tái)，通過模擬攻擊實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該方法的防御效果。

【關(guān)鍵詞】拒絕服務(wù)攻擊；SYN/Flooding；FIFO（先進(jìn)先出）

在網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)中，拒絕服務(wù)攻擊是常用的一種，它是一種遍布全球的系統(tǒng)漏洞，這種攻擊主要是用來攻擊域名服務(wù)器、路由器以及其它網(wǎng)絡(luò)操作服務(wù)，使被攻擊者無法正常的服務(wù)，這是一類危害極大的攻擊方式，嚴(yán)重的時(shí)候可以導(dǎo)致一個(gè)網(wǎng)絡(luò)癱瘓。本文模擬了一種SYN/Flooding攻擊實(shí)驗(yàn)并提出了一種FIFO(先進(jìn)先出)淘汰法的對(duì)策研究。

一、方案設(shè)計(jì)

1．攻擊實(shí)驗(yàn)。本實(shí)驗(yàn)起用了兩臺(tái)Linux主機(jī)作為攻擊工作站。為了檢驗(yàn)啟用防御方法的有效性，首先做了一個(gè)攻擊實(shí)驗(yàn)：一臺(tái)Linux主機(jī)作為攻擊目標(biāo)，另一臺(tái)主機(jī)作為攻擊方。具體操作如下：用netstat -na命令觀察服務(wù)器在沒受攻擊情況下的狀況。用編譯好的syn攻擊程序在攻擊方主機(jī)上運(yùn)行，攻擊linux主機(jī)，并偽裝一個(gè)攻擊主機(jī)IP地址為202.115.1.1，在被攻擊方Linux主機(jī)上用netstat-na命令觀察。將結(jié)果比較，在正常情況下，其連接狀態(tài)一般處于ESTABLISHED ，而在系統(tǒng)受到攻擊時(shí)，發(fā)現(xiàn)收到很多來自IP地址為202.115.1.1的連接請(qǐng)求，其狀態(tài)處于SYN_RECV，占用了很大的空間，說明受到了syn/flooding攻擊。

2．對(duì)策研究。（1）加大工作站的backlog長(zhǎng)度，這樣可以延長(zhǎng)隊(duì)列被占滿的時(shí)間。在Linux系統(tǒng)下，為了能方便有效的比較改變隊(duì)列長(zhǎng)度前后的不同，先把被攻擊的Linux主機(jī)的隊(duì)列改小一些，設(shè)置成長(zhǎng)度為16。通過下面的語句來實(shí)行：echo 16>/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog，在改變了系統(tǒng)的backlog隊(duì)列參數(shù)后，在主機(jī)上運(yùn)行syn攻擊程序來進(jìn)行一組攻擊實(shí)驗(yàn)。首先偽裝IP地址為202.115.1.3，同樣使用netstat -na命令，觀察被攻擊方的工作狀態(tài)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)緩沖隊(duì)列很快就被填滿，通過連接被攻擊的端口，此時(shí)已經(jīng)連接不上了，這說明此端口已經(jīng)癱瘓掉。接下來執(zhí)行第二步工作，加大backlog隊(duì)列的長(zhǎng)度，例如設(shè)置其值為2048，同樣使用下面的命令：echo2048>/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog，再利用攻擊程序來看看改變參數(shù)后的情況。這次采用偽IP地址為202.115.1.2，使用netstat-na命令查看攻擊情況，觀察到比加大緩沖隊(duì)列以前的連接請(qǐng)求容許數(shù)量增多。這時(shí)連接被攻擊端口，發(fā)現(xiàn)被攻擊工作站還是可以連接上，加大緩沖隊(duì)列后端口并沒有癱瘓，說明加大隊(duì)列的長(zhǎng)度相對(duì)提高了抗攻擊能力。（2）查找計(jì)時(shí)位，進(jìn)行FIFO替換：由于緩存隊(duì)列中自身帶有對(duì)收到的每個(gè)連接請(qǐng)求設(shè)置的計(jì)時(shí)位，以便在超時(shí)后刪除此項(xiàng)?，F(xiàn)在利用這一超時(shí)計(jì)時(shí)位，當(dāng)backlog隊(duì)列滿而又有新的連接請(qǐng)求到達(dá)時(shí)，查找隊(duì)列中各項(xiàng)的計(jì)時(shí)位并進(jìn)行比較，將新到達(dá)的連接請(qǐng)求替換計(jì)時(shí)位最大的項(xiàng)，達(dá)到服務(wù)器總不拒絕新的連接請(qǐng)求。此項(xiàng)步驟總的流程如下：當(dāng)新的syn請(qǐng)求來到時(shí)，首先查看緩存隊(duì)列是否已滿，若未滿，按照正常情況加入隊(duì)列中保存下來，轉(zhuǎn)到步驟3。若緩存已滿，查找隊(duì)列中時(shí)間最大的項(xiàng)，用新的syn請(qǐng)求替換它。查找方法如圖1所示。

注：Timemax為隊(duì)列中最大時(shí)間值，Timequeue[i]是backlog隊(duì)列中第i項(xiàng)的時(shí)間值，Lengthqueue為backlog隊(duì)列的最大長(zhǎng)度。返回的i既為查找的緩存隊(duì)列中時(shí)間最大的項(xiàng)。我們就用新的請(qǐng)求替換第i項(xiàng)。（3）新的連接請(qǐng)求入緩沖隊(duì)列以后，按照原來的TCP/IP協(xié)議棧三次握手原則進(jìn)行syn請(qǐng)求連接。

二、實(shí)驗(yàn)分析

該方法的優(yōu)點(diǎn)是不管受到怎樣高強(qiáng)度的SYN/Flooding攻擊，系統(tǒng)總不拒絕新來的連接請(qǐng)求，可以滿足高速的合法用戶請(qǐng)求連接，就不會(huì)因?yàn)椴荒芙邮照?qǐng)求而癱瘓，這種思想彌補(bǔ)了傳統(tǒng)防范技術(shù)的不足。但加大backlog隊(duì)列，替換backlog隊(duì)列中時(shí)間最長(zhǎng)的請(qǐng)求，也導(dǎo)致一些缺陷：一是消耗了系統(tǒng)資源；二是可能替換了合法的用戶請(qǐng)求。

參 考 文 獻(xiàn)

[1]Eric Cole．黑客——攻擊透析與防范[M]．電子工業(yè)出版社

[2]張小斌．嚴(yán)望佳.黑客分析與防范技術(shù)[M]．清華大學(xué)出版社

第5篇：五言絕句范文

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 數(shù)據(jù)挖掘 電子商務(wù)

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步，計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日趨成熟，并且在人們的日常生產(chǎn)生活中得到了廣泛地應(yīng)用。計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)了電子商務(wù)的發(fā)展，電子商務(wù)對(duì)當(dāng)下商品經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了巨大的沖擊。電子商務(wù)發(fā)展過程中，涉及到了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如何有效應(yīng)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，有利于使企業(yè)明確社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，并對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)心理進(jìn)行有效把握，從而更好地實(shí)現(xiàn)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。本文對(duì)這一問題的研究，注重分析了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘的重要作用，如何將數(shù)據(jù)信息進(jìn)行轉(zhuǎn)化，為企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)決策提供有效依據(jù)，提升企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，是本文探究的一個(gè)重要問題。

1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘概念分析

1.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主要是指企業(yè)發(fā)展過程中，用于自身經(jīng)營(yíng)決策的數(shù)據(jù)集，對(duì)企業(yè)未來發(fā)展，具有指導(dǎo)性意義的數(shù)據(jù)信息倉(cāng)庫(kù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有分析性作用，能夠?qū)ι鐣?huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行有效分析，提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)決策的準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有面向主題、集成化、非違約性、時(shí)變性等特征。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘概念

數(shù)據(jù)挖掘是指立足于開放性的互聯(lián)網(wǎng)信息環(huán)境背景，對(duì)潛在的信息進(jìn)行挖掘，可以更好地把握社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)，具有較強(qiáng)的規(guī)律性。數(shù)據(jù)挖掘注重對(duì)潛在信息的把握，具有較強(qiáng)的預(yù)見性特征。

數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)具有協(xié)作性特征，可以更好地為企業(yè)決策提供必要信息，幫助企業(yè)正確的進(jìn)行經(jīng)濟(jì)決策，使企業(yè)在未來發(fā)展過程中，更好地獲取經(jīng)濟(jì)效益。數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是信息化時(shí)代背景的產(chǎn)物，是電子商務(wù)發(fā)展的重要推動(dòng)力，這兩項(xiàng)技術(shù)在當(dāng)下電商發(fā)展過程中，得到了較為廣泛地應(yīng)用。

2 電子商務(wù)概念分析

電子商務(wù)是基于信息技術(shù)發(fā)展過程中，一種新的商品經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢(shì)，注重利用互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)營(yíng)銷。這種商業(yè)發(fā)展模式，具有龐大的覆蓋范圍，以企業(yè)――企業(yè)、企業(yè)――消費(fèi)者的經(jīng)營(yíng)模式為主，更好地促進(jìn)了商品經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和進(jìn)步。除此之外，電子商務(wù)發(fā)展過程中，個(gè)人也可以獲取較大的經(jīng)濟(jì)利益，主要通過網(wǎng)上開店的形式，消費(fèi)者利用網(wǎng)上購(gòu)物，通過第三方支付手段，獲取經(jīng)濟(jì)效益。

3 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中應(yīng)用研究

3.1 控制商品庫(kù)存

在電子商務(wù)發(fā)展過程中，產(chǎn)品的庫(kù)存控制，對(duì)于企業(yè)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益，節(jié)約成本來說，具有十分重要的意義。例如在利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，得知某種產(chǎn)品將會(huì)獲得更好地銷售機(jī)遇，提升這種商品的庫(kù)存，可以幫助企業(yè)或是個(gè)人獲取更大的經(jīng)濟(jì)效益。同樣地，若是某種商品可能會(huì)出現(xiàn)降價(jià)或是滯銷的情況，提前進(jìn)行庫(kù)存清理，可以幫助商家降低損失，或是幫助商家盡早實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益。

3.2 實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶的有效把握

電子商務(wù)發(fā)展過程中，如何把握住客戶，抓住客戶消費(fèi)心理，培養(yǎng)更多的忠實(shí)客戶，是電子商務(wù)商家必須考慮的一個(gè)重要問題。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)調(diào)查顯示，80%以上的在線消費(fèi)沒有對(duì)客戶進(jìn)行跟蹤；95%以上的在線交易沒有為客戶提供針對(duì)性的服務(wù)；75%的在線交易無法識(shí)別“回頭客”。這樣一來，商家想要把握住客戶，將其培養(yǎng)成自身的忠實(shí)客戶，根本無從談起?？蛻羰瞧髽I(yè)實(shí)現(xiàn)自身經(jīng)濟(jì)效益的根本前提，利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘，可以對(duì)客戶交易信息進(jìn)行有效存儲(chǔ)和把握，根據(jù)客戶的需求情況，進(jìn)行商品生產(chǎn)，抓住客戶的消費(fèi)心理，有利于商家更好地實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益。在實(shí)際應(yīng)用過程中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能夠更好地為客戶提供拓展服務(wù)，客戶可以根據(jù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，選擇自己所需產(chǎn)品；數(shù)據(jù)挖掘根據(jù)客戶瀏覽信息進(jìn)行有效分析，發(fā)掘客戶潛在的消費(fèi)意識(shí)，對(duì)客戶的理解程度越深，越有利于商家生產(chǎn)適銷對(duì)路的產(chǎn)品。

3.3 提供優(yōu)質(zhì)化服務(wù)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越發(fā)激勵(lì)，企業(yè)在發(fā)展過程中，生產(chǎn)能力的提升，使服務(wù)品質(zhì)以及服務(wù)質(zhì)量成為把握客戶的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)。如何提升服務(wù)質(zhì)量，是提高客戶忠誠(chéng)度的關(guān)鍵。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)中的應(yīng)用，對(duì)于提升服務(wù)質(zhì)量來說，具有十分重要的意義。例如客戶在進(jìn)行信息瀏覽過程中，會(huì)對(duì)自身喜愛的東西進(jìn)行收藏，并根據(jù)自身的需求，從收藏中的商品中進(jìn)行選擇。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)發(fā)掘客戶信息，我們可以看出，客戶在選擇商品過程中，往往會(huì)根據(jù)自身喜好選擇多種同類型或是相近似的商品，通過比較商家的服務(wù)、價(jià)格，最終確立自己的選擇。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)將客戶信息進(jìn)行存儲(chǔ)，利用數(shù)據(jù)挖掘，商家可以更好地了解到客戶的消費(fèi)心理，這樣一來，才進(jìn)行商品銷售過程中，根據(jù)客戶的實(shí)際需要進(jìn)行服務(wù)，將在很大程度上提升成交幾率。

3.4 提供必要的決策信息

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以對(duì)客戶的消費(fèi)情況、消費(fèi)信息進(jìn)行集中儲(chǔ)存；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以根據(jù)客戶消費(fèi)情況，為企業(yè)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)決策提供必要的信息，根據(jù)這些信息，企業(yè)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)決策時(shí)，將具有更高的可靠性。全方位的決策信息支持，將更好地促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)商家銷售量的大幅度提升。

4 結(jié)束語

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘能夠?qū)蛻粝M(fèi)信息進(jìn)行有效把握，為企業(yè)或是商家實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益提供重要的信息依據(jù)，提升決策信息的準(zhǔn)確性，幫助企業(yè)生產(chǎn)出適銷對(duì)路的產(chǎn)品，幫助商家獲取更大的利潤(rùn)空間。因此，電子商務(wù)發(fā)展過程中，必須要注重對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效把握，以此實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)的長(zhǎng)足發(fā)展和進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)

[1]段曉華.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用研究[J].湖南文理學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2010，02：90-94.

[2]吳金炎.數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用綜述[J].福建教育學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，04：126-128.

[3]龐英智.Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用[J].情報(bào)科學(xué)，2011，02：235-240.

第6篇：五言絕句范文

關(guān)鍵詞：電子商務(wù) Web數(shù)據(jù)挖掘 應(yīng)用

中圖分類號(hào)：TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2015）10（b）-0044-02

隨著全球的經(jīng)濟(jì)化發(fā)展以及貿(mào)易自由化的發(fā)展等，電子商務(wù)，這個(gè)由信息技術(shù)、商務(wù)手段以及管理技術(shù)相結(jié)合的新的現(xiàn)代的商業(yè)化模式，正在以空前的生命力對(duì)部門經(jīng)濟(jì)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)以及國(guó)民經(jīng)濟(jì)等的發(fā)展進(jìn)行推動(dòng)。電子商務(wù)作為全球的現(xiàn)代商業(yè)模式的同時(shí)，還是人們將商務(wù)活動(dòng)變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化的一個(gè)途徑之一。而且它的產(chǎn)生將我國(guó)企業(yè)傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)理念、管理方式以及支付手段等一一打破了，并且?guī)砀碌母仙鐣?huì)發(fā)展的經(jīng)營(yíng)理念、管理方式以及支付手段，為企業(yè)的發(fā)展帶來了巨大的變革。但是電子商務(wù)的發(fā)展會(huì)使得公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)量迅速提升，企業(yè)想要將這些信息迅速的轉(zhuǎn)化為有用的信息和知識(shí)也是比較困難的。所以，Web數(shù)據(jù)挖掘出現(xiàn)了，擁有強(qiáng)大功能的Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不僅能夠幫助企業(yè)將這些大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析，還能夠?yàn)槠髽I(yè)指導(dǎo)并且適當(dāng)?shù)恼{(diào)整營(yíng)銷策略，最終為客戶提供動(dòng)態(tài)的個(gè)性化的高效率的服務(wù)。

1 Web數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)述

1.1 概念

從字面上看，數(shù)據(jù)挖掘就是將有用的信息從各種大量的、不完整的數(shù)據(jù)中提取出來的過程，這些提取出來的信息的特點(diǎn)是隱含的、人們事先不知道的、潛在的、有用的。Web數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)將數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域的理論和技術(shù)知識(shí)融合在了一起，而Web挖掘則是指在Web上的應(yīng)用，是指所提取的數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的來源是Web相關(guān)的資源。

1.2 類別

1.2.1 內(nèi)容挖掘（Web Content Mining）

這個(gè)部分可以分為頁面內(nèi)容和搜索結(jié)果兩個(gè)方面。前者是用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從各個(gè)頁面中所含有的數(shù)據(jù)、信息以及知識(shí)等進(jìn)行挖掘。而后者則是指用某一個(gè)搜索引擎進(jìn)行某內(nèi)容的搜索，從搜索的結(jié)果中進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。比如通過百度收索引擎，搜索WPS文字的使用方式，通過搜索出的結(jié)果，將WPS的各種使用方式進(jìn)行挖掘統(tǒng)計(jì)。在這個(gè)Web的內(nèi)容挖掘中，最常見的方式是WebOQL以及Ahoy兩個(gè)。

1.2.2 結(jié)構(gòu)挖掘（Web Steucture Mining）

這一個(gè)類別中又可以分為超鏈接挖掘、內(nèi)容挖掘以及URL挖掘3部分。在整個(gè)Web的空間里，除了Web的頁面內(nèi)容外，其有用的知識(shí)、信息以及數(shù)據(jù)等還包含在頁面的結(jié)構(gòu)中。Web的結(jié)構(gòu)挖掘就是將潛在的連接結(jié)構(gòu)的模式進(jìn)行挖掘，這是對(duì)頁面的超鏈接關(guān)系、文檔的內(nèi)部結(jié)構(gòu)以及URL中的目錄途徑結(jié)構(gòu)等進(jìn)行挖掘的。利用文檔之間的連接信息來查早相關(guān)的Web頁面的方式就是Page2Rank方法。

1.2.3 使用挖掘（Web Usage Mining）

這一個(gè)類別中可以分為訪問模式挖掘和個(gè)性化服務(wù)模式挖掘兩個(gè)板塊。它是從電腦的訪問記錄中抽取出感興趣的模式的。訪問日記在每一個(gè)www的網(wǎng)頁服務(wù)器中都有保存，并且記錄了關(guān)于用戶的訪問和交互的信息。通過對(duì)這些數(shù)據(jù)的挖掘和分析，能夠使用戶的行為等被充分理解，進(jìn)而改善和提高站點(diǎn)的結(jié)構(gòu)等，或者說是為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)。

2 電子商務(wù)中Web數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用

2.1 過程

Web數(shù)據(jù)挖掘的過程由3個(gè)部分組成，分別是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、挖掘操作和結(jié)果表達(dá)及解釋。其操作的具體內(nèi)容如下所述。

2.1.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

這個(gè)階段可以通過3個(gè)步驟來完成，數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇和數(shù)據(jù)預(yù)處理。通過這3個(gè)部分將Web數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)全面的準(zhǔn)備好。數(shù)據(jù)集成是指將多個(gè)文件或者是多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的運(yùn)行環(huán)境中的數(shù)據(jù)進(jìn)行合并處理，就像是將許多文件壓縮成一個(gè)壓縮包一樣，將同樣的內(nèi)容剔除后，留下有用的信息即可，數(shù)據(jù)的集成階段可以將語義模糊的數(shù)據(jù)問題進(jìn)行解決，而且還能解決數(shù)據(jù)遺漏等問題。數(shù)據(jù)選擇是指將集成的數(shù)據(jù)有目的的進(jìn)行分類，從中分辨出需要分析的數(shù)據(jù)，將需要處理的范圍縮小，從而提高數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量。預(yù)處理的意思就和信息預(yù)估是一樣的，都是為了日后出現(xiàn)的問題進(jìn)行以前防御的作用。

2.1.2數(shù)據(jù)挖掘

這個(gè)階段是實(shí)際操作的階段，主要從4個(gè)方面著手：（1）決定如何生產(chǎn)假設(shè)；（2）選擇合適的工具等；（3）對(duì)知識(shí)進(jìn)行發(fā)掘的操作；（4）將發(fā)現(xiàn)的知識(shí)進(jìn)行證實(shí)。這個(gè)階段是將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備中的所有數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析提煉和挖掘，將其有用的、所需要的知識(shí)、內(nèi)容以及數(shù)據(jù)等進(jìn)行發(fā)掘，最后再進(jìn)行證實(shí)，挖掘出的知識(shí)是否屬實(shí)等。

2.1.3 結(jié)果表述及解釋

這個(gè)階段主要是針對(duì)用戶的，是根據(jù)最后對(duì)這部分知識(shí)有需求的用戶的決策目的，對(duì)提取的信息進(jìn)行分析，將信息進(jìn)行區(qū)別劃分出來，提取出最有價(jià)值的信息，并且還要通過決策的支持工具提交給決策者。因此，這個(gè)階段并不是將數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果表現(xiàn)出來即可的階段，它還要對(duì)信息進(jìn)行過濾等處理，如果說提取的信息不能夠滿足決策者的要求，則需要重復(fù)上述的過程，直到滿足決策者的需求為止。

2.2 方法

2.2.1 路徑分析

這個(gè)方法可以使用在Web的結(jié)構(gòu)挖掘中，因?yàn)檫@個(gè)方式是可以用于判定在一個(gè)Web的站點(diǎn)中最頻繁訪問的路徑的。除此之外，還有其它的一些有關(guān)的路徑信息也可以通過路徑分析得到，而且通過路徑分析，還能夠改進(jìn)網(wǎng)頁以及網(wǎng)站結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)。

2.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)

事物之間的意義的聯(lián)系以及其規(guī)則的發(fā)現(xiàn)就是關(guān)聯(lián)規(guī)則的目的。對(duì)Web的數(shù)據(jù)挖掘中，要將關(guān)聯(lián)模型進(jìn)行構(gòu)建，才能夠更好的將站點(diǎn)進(jìn)行組織，并且將用戶過濾信息的負(fù)擔(dān)降低。不僅如此，還可以根據(jù)其挖掘到的關(guān)聯(lián)的規(guī)則對(duì)電子商務(wù)的站點(diǎn)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)，將有關(guān)聯(lián)的商品放在一起，就比如淘寶中用戶搜索錢包時(shí)，其相關(guān)聯(lián)的物品有鑰匙包、子母包等也會(huì)出現(xiàn)在頁面中，供用戶的選擇。

2.2.3 序列模式的發(fā)現(xiàn)

分析數(shù)據(jù)之間的前因后果的關(guān)系以及他們?cè)跁r(shí)間有序的事物的集中問題，就是序列模型分析的側(cè)重點(diǎn)。而其模式就是將“一些項(xiàng)跟隨另一些項(xiàng)”找到的內(nèi)部事務(wù)模式。而且序列模式的發(fā)現(xiàn)不僅能夠?yàn)榭蛻籼峁﹤€(gè)性化的服務(wù)，還能夠幫助電子商務(wù)的組織者對(duì)客戶的訪問模式等進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而做到更好的個(gè)性化服務(wù)。

2.2.4 分類規(guī)則

數(shù)據(jù)分類是將具有某些屬性的、類似的數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)別劃分的。而且數(shù)據(jù)分類的方式有很多種，比如決策樹的分類方法。這個(gè)方式是最典型的分類方式，它是根據(jù)實(shí)際的數(shù)據(jù)進(jìn)行決策樹的構(gòu)造的，而且他還是一種具有指導(dǎo)作用的學(xué)習(xí)方法。在得到分類之后，就可以針對(duì)用戶的某一個(gè)特點(diǎn)或者某一類客戶的特點(diǎn)進(jìn)行商務(wù)活動(dòng)的開展了，就能夠更有效的提供個(gè)性化的服務(wù)。

2.2.5 聚類分析

這一方法的目的是根據(jù)一定的規(guī)則，將記錄集合進(jìn)行合理地科學(xué)的劃分，并且要采用不同的描述方式對(duì)不同的類別進(jìn)行描述。而且電子商務(wù)可以通過聚類分析的方法將瀏覽過相似信息的客戶進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，讓管理者能夠更好的了解到河湖，并且能夠及時(shí)的提供合理的更具有個(gè)性化的服務(wù)。

2.3 應(yīng)用

2.3.1企業(yè)資源計(jì)劃

Web數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)資源計(jì)劃中應(yīng)用，可以幫助企業(yè)降低其運(yùn)營(yíng)的成本，還能夠提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)的根本目的就是為了更高的經(jīng)濟(jì)效益，而經(jīng)濟(jì)效益不僅能夠通過更好的貿(mào)易等方式來獲取，通過對(duì)成本的節(jié)約也能夠有效的提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。所以，企業(yè)可以通過Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將企業(yè)的資源信息實(shí)時(shí)的、全面的、準(zhǔn)確的掌握起來，并且對(duì)歷史的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、庫(kù)存數(shù)據(jù)等信息進(jìn)行分析，還能夠發(fā)現(xiàn)企業(yè)資源的消耗的主要部分，以及企業(yè)主要活動(dòng)的投入產(chǎn)出比例等，從而為企業(yè)的資源進(jìn)行優(yōu)化配置時(shí)提供了決策的依據(jù)，能夠更有效的幫助企業(yè)降低其成本。

2.3.2客戶關(guān)系管理

上述中提到過，Web數(shù)據(jù)挖掘能夠?qū)⒂脩艚?jīng)常瀏覽的網(wǎng)頁以及查閱的信息和交互的信息等進(jìn)行挖掘統(tǒng)計(jì)，所以，Web數(shù)據(jù)挖掘在客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用可以幫助企業(yè)挽留老顧客，同時(shí)挖掘潛在的新客戶?，F(xiàn)在我國(guó)提倡的是“以人為本”的服務(wù)理念，所以，對(duì)企業(yè)而言分析客戶的心理和需求，了解客戶的信息等都已經(jīng)成為了一個(gè)重要的研究課題?？蛻絷P(guān)系管理是指通過現(xiàn)代信息技術(shù)，將客戶的信息充分的利用起來，挖掘出有用的商業(yè)知識(shí)，并將其用于企業(yè)的產(chǎn)品開發(fā)、市場(chǎng)營(yíng)銷等方面，從而提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。而Web數(shù)據(jù)挖掘可以幫助企業(yè)更有效的從電子商務(wù)中獲得客戶的信息等。

2.3.3 產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理

這個(gè)主要是用于分析產(chǎn)品的質(zhì)量的影響因素的，通過對(duì)其參數(shù)、結(jié)構(gòu)等信息的挖掘，建立起控制產(chǎn)品質(zhì)量的模型，全面的提高產(chǎn)品生產(chǎn)和制造的質(zhì)量。

2.3.4 商業(yè)信用評(píng)估

在當(dāng)下的社會(huì)中，低劣的信用狀況已經(jīng)成為了影響商業(yè)秩序的最突出的原因之一了，并且已經(jīng)引起了全球人民的廣泛關(guān)注。各種網(wǎng)絡(luò)詐騙、企業(yè)財(cái)務(wù)造假等現(xiàn)象日益嚴(yán)重，信用危機(jī)已經(jīng)成為了電子商務(wù)發(fā)展的最大障礙。因此，利用Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)進(jìn)行跟蹤等，實(shí)施網(wǎng)上全程的監(jiān)控，保證其電子商務(wù)的安全。

3 結(jié)語

綜上所述，電子商務(wù)雖然是我國(guó)的現(xiàn)代的商業(yè)模式，但是其存在的問題還是有許多的，通過Web數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)能夠?qū)⑵洮F(xiàn)存的問題良好的控制和解決掉，所以，如何能夠使Web數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)更好的應(yīng)用在我國(guó)的電子商務(wù)中，還值得人們繼續(xù)研究。

參考文獻(xiàn)

[1] 黃玲.在電子商務(wù)中應(yīng)用Web數(shù)據(jù)挖掘的研究[D].湖南大學(xué)，2014.

第7篇：五言絕句范文

1.1數(shù)據(jù)挖掘概述

所謂數(shù)據(jù)挖掘就是指在眾多數(shù)據(jù)中抽取有用資料的過程，這些有用的資料是在海量數(shù)據(jù)中經(jīng)過篩選、過濾、清洗、提取出來的，能體現(xiàn)客戶潛在需求。數(shù)據(jù)挖掘與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析相比，數(shù)據(jù)挖掘具有預(yù)知性、有效性和實(shí)用性等特點(diǎn)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析則是定向分析、費(fèi)用高、不能及時(shí)有效的提供相關(guān)數(shù)據(jù)，具有一定的局限性。而數(shù)據(jù)挖掘通過利用多種分析工具,來對(duì)大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行抽取分析,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的關(guān)系或規(guī)則，對(duì)商業(yè)決策具有重要支持性作用。

1.2數(shù)據(jù)挖掘的功能

數(shù)據(jù)挖掘往往有兩類任務(wù):一是描述，二是預(yù)測(cè)。對(duì)于描述性任務(wù)幾乎都是利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)刻畫其普遍特性，而預(yù)測(cè)性任務(wù)則是根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。當(dāng)前，數(shù)據(jù)挖掘功能有以下幾類：

1.2.1利用概念描述發(fā)現(xiàn)廣義知識(shí)

通過對(duì)某類對(duì)象進(jìn)行細(xì)致描述，從而對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行概括、提煉。而概念描述又分為兩類，一種是描述同類對(duì)象的共性,即為特征性描述。另一種是描述異類對(duì)象的異性，即為區(qū)別性描述。

1.2.2利用關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)知識(shí)

利用不同變量的取值，發(fā)現(xiàn)他們存在某種關(guān)系,而這往往是屬于被發(fā)現(xiàn)的重要資料。這種關(guān)聯(lián)往往分成三類，即簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián),等等。

1.2.3利用分類和聚類方法發(fā)現(xiàn)分類知識(shí)

將數(shù)據(jù)對(duì)象分類或者將數(shù)據(jù)對(duì)象分成多個(gè)簇，來發(fā)現(xiàn)其同類對(duì)象的共性和異類對(duì)象的異性相關(guān)知識(shí)。

1.2.4利用預(yù)測(cè)方法獲取預(yù)測(cè)型知識(shí)

利用過去或者當(dāng)前的與時(shí)間有關(guān)的數(shù)據(jù)對(duì)未來的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行推測(cè)。

1.2.5采用偏差檢測(cè)來獲取偏差型知識(shí)

利用數(shù)據(jù)庫(kù)中的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，解釋出現(xiàn)異?，F(xiàn)象的原因。

1.3數(shù)據(jù)挖掘過程

從查找數(shù)據(jù)開始，通過一定的算法或模型發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性，并提取出新的知識(shí)或規(guī)律,從而得出新的結(jié)論。這一流程包括以下幾個(gè)步驟:首先，提出陳述的問題和要闡明的假設(shè),從中發(fā)現(xiàn)問題,提出假設(shè)，利用相關(guān)數(shù)據(jù)去發(fā)現(xiàn)，去解釋其原因，從中得到完善。其 次是收集數(shù)據(jù)。有關(guān)數(shù)據(jù)的收集分為兩類:一類是可控?cái)?shù)據(jù)，另一類是不可控?cái)?shù)據(jù)。采用不同的收集方法收集出來的結(jié)果也是不同的。因此,在收集過程中要知道數(shù)據(jù)收集是如何對(duì)其理論分布產(chǎn)生影響的，這樣才能在應(yīng)用中順利進(jìn)行。再次是數(shù)據(jù)的預(yù)處理。通過完成異常點(diǎn)的檢測(cè)和比例縮放、編碼和選擇特征等常見任務(wù)，來對(duì)數(shù)據(jù)挖掘過程中諸多預(yù)處理活動(dòng)進(jìn)行說明性例證。之后是對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。先建立一些新模型，并進(jìn)行評(píng)估選出最佳模型，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)利用該模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。最后解釋模型得出結(jié)論。通過對(duì)模型的解釋使數(shù)據(jù)挖掘所得出來的結(jié)果更加容易理解，簡(jiǎn)單明了，為決策者提供決策支持。

2.數(shù)據(jù)挖掘與電子商務(wù)

2.1電子商務(wù)發(fā)展中存在的問題

大量網(wǎng)絡(luò)商品的涌現(xiàn)，不論是買方或是賣方都會(huì)面臨著諸多問題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)為電子商務(wù)活動(dòng)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和技術(shù)支持。數(shù)據(jù)挖掘是面向應(yīng)用的，電子商務(wù)的發(fā)展使得越來越多的企業(yè)開始網(wǎng)上交易，電子商務(wù)后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中客戶相關(guān)的數(shù)據(jù)和大量的交易記錄以及跟蹤用戶在Web上的瀏覽行為等數(shù)據(jù)資源中所蘊(yùn)含著大量的寶貴信息，有待于充分挖掘和利用。

2.2數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)應(yīng)用發(fā)展現(xiàn)狀

在電子商務(wù)活動(dòng)中，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在國(guó)內(nèi)尚屬于一個(gè)初步發(fā)展階段。雖然國(guó)內(nèi)在這一相關(guān)領(lǐng)域的研究也取得了很大的進(jìn)展，但仍存在一些不足之處：其一,實(shí)時(shí)性與推薦質(zhì)量不平衡。其二，電子商務(wù)推薦體系結(jié)構(gòu)不完善。其三，不能充分地對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行解釋。其四，不能全面關(guān)注訪問者，只是片面地對(duì)銷售商品進(jìn)行排比。國(guó)外利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來提高電子商務(wù)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益已取得顯著的成效。據(jù)亞馬遜前科學(xué)家GregLimlen介紹，亞馬遜至少有35%的銷售額來自于推薦系統(tǒng)。

2.3數(shù)據(jù)挖掘?qū)﹄娮由虅?wù)的影響

通過電子商務(wù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化配置，建立合理的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)，采用有效的組合推薦,將所有的推薦模型進(jìn)行統(tǒng)一管理，同時(shí)又能具體情況具體分析,從而對(duì)客戶提供精準(zhǔn)推薦，讓消費(fèi)者在較短的時(shí)間內(nèi)獲得較多的“有用”信息，這樣既能增加用戶黏性，又讓商家提升銷量。

3.基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)

3.1數(shù)據(jù)挖掘與推薦系統(tǒng)

推薦系統(tǒng)與數(shù)據(jù)挖掘在電子商務(wù)平臺(tái)中兩者相輔相成,聯(lián)系緊密^電子商務(wù)發(fā)展過程中積累了大量的商業(yè)數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含了大量的知識(shí)，需要數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行提取分析。而推薦系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘得來的知識(shí)，對(duì)消費(fèi)者的興趣和需求進(jìn)行及時(shí)的分析，支持商業(yè)決策。

3.2電子商務(wù)推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)

按照系統(tǒng)論的觀點(diǎn)，可將電子商務(wù)推薦系統(tǒng)分成四個(gè)組成部分:信息輸人、信息處理、模式發(fā)現(xiàn)與用戶反饋。首先,信息輸人主要來源于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。其次,信息處理是基于各種不同的算法模型對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，挖掘出潛在的規(guī)律或模式,即模式發(fā)現(xiàn)。最后，用戶客觀公正的反饋是評(píng)價(jià)推薦系統(tǒng)準(zhǔn)確性與可信性的主要依據(jù)。基于數(shù)據(jù)挖掘的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)邏輯模型如圖丨所示。

4.結(jié)語

隨著網(wǎng)絡(luò)科技的步伐不斷加快，人們對(duì)電子商務(wù)的需求也不斷加大，收集大量的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)分析，挖掘客戶潛在需求，進(jìn)行個(gè)性化的推薦。基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的電子商務(wù)推薦系統(tǒng)搭建起客戶與商家的橋梁，其必然推動(dòng)電子商務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展。

第8篇：五言絕句范文

>> 基于DCT的時(shí)序數(shù)據(jù)相似性搜索 基于MODIS-EVI時(shí)序數(shù)據(jù)的江漢平原四湖地區(qū)土地覆蓋動(dòng)態(tài)分析 基于航班延誤的空中交通流量管理分析 基于自動(dòng)匹配時(shí)間算法的時(shí)序數(shù)據(jù)在甘特圖中的應(yīng)用 基于MODIS EVI時(shí)序數(shù)據(jù)的冬小麥種植面積提取 基于線性回歸的航班延誤預(yù)測(cè)研究與系統(tǒng)開發(fā) 金融時(shí)序數(shù)據(jù)建模中的模型設(shè)定問題 航班延誤影響因素的實(shí)證分析 關(guān)于航班延誤的法律分析 小樣本跳變水質(zhì)時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法 航班延誤的探討 基于Web數(shù)據(jù)挖掘的旅游需求分析與預(yù)測(cè) 基于魯棒性改進(jìn)理論的大面積航班延誤治理分析 基于數(shù)據(jù)挖掘的股票趨勢(shì)預(yù)測(cè) 機(jī)場(chǎng)航班延誤因素分析 基于減少航班延誤的空管改善策略研究 基于航班延誤的民航安全風(fēng)險(xiǎn)管理研究 時(shí)序數(shù)據(jù)故障點(diǎn)檢測(cè)方法分析比較及應(yīng)用 流量控制對(duì)航班延誤的影響分析 造成航班延誤的不同原因和處置措施分析 常見問題解答 當(dāng)前所在位置：l.

[3] DUNHAM M H.數(shù)據(jù)挖掘教程[M].郭崇慧，田鳳占，譯.北京：清華大學(xué)出版社，2005.

[4] KANTARDZIC Mehmed.數(shù)據(jù)挖掘概念模型和算法[M].王曉海，吳志剛，譯.北京：清華大學(xué)出版社，2013.

[5] 毛國(guó)君，段立娟，王實(shí)，等.數(shù)據(jù)挖掘原理與算法[M].北京：清華大學(xué)出版社，2005.

第9篇：五言絕句范文

《江雪》和《夜雪》寫的都是冬天的雪景。

《江雪》是唐代詩(shī)人柳宗元于永州創(chuàng)作的一首五言絕句，描繪了一幅幽靜寒冷的畫面。詩(shī)中運(yùn)用典型概括的手法，選擇千山萬徑，人鳥絕跡這種最能表現(xiàn)山野嚴(yán)寒的典型景物，描繪大雪紛飛，天寒地凍的圖景；接著勾畫獨(dú)釣寒江的漁翁形象，借以表達(dá)詩(shī)人在遭受打擊之后不屈而又深感孤寂的情緒。

《夜雪》是唐代詩(shī)人白居易創(chuàng)作的一首五言絕句，是一首詠雪詩(shī)。詩(shī)人運(yùn)用側(cè)面烘托手法，通過觸覺、視覺、感覺、聽覺的角度來描寫“夜雪”，透露出謫居江州的孤寂心情。詩(shī)人懷著真情實(shí)感抒寫自己獨(dú)特的感受，給人一種新穎別致，清新淡雅，別具韻味的感覺。

（來源：文章屋網(wǎng) ）