五言絕句精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的五言絕句主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

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，富于詩情畫意，毫無蕭瑟枯寂的情調。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比較，這一首所流露的感情與美學趣味都似乎要更健康一些。

（來源：文章屋網 ）

第2篇：五言絕句范文

同學們、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，通過主動或被動的方法，可能是化學的、物理的、精神的、行為的，去除煙癮的行為。

在醫學上,煙癮的學名是尼古丁上癮癥或尼古本依賴癥,是指長期吸煙的人對煙草中所含主要物質尼古丁產生上癮的癥狀,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，世界衛生組織(WHO)在日本東京舉行的第6屆吸煙與健康國際會議上，建議把1988年4月7日，也就是世界衛生組織成立40周年紀念日，作為世界無煙日，提出要吸煙還是要健康的口號。1989年，世界衛生組織又把這一天改定在每年的5月31日。

目前我國吸煙現狀卻不容樂觀：煙民人數不斷增加，達3.2億人，煙民平均年齡在降低，女煙民及青少年吸煙的數量在不斷增加。

我國煙草生產和消費還居八個世界第一：烤煙種植面積世界第一;烤煙產量世界第一：烤煙增長速度世界第一;卷煙產銷量世界第一;卷煙增長速度世界第一;吸煙人數世界第一;吸煙人數增加數量世界第一;煙稅增長速度世界第一。 煙草業稅收占全國總稅收的10%。從經濟學的分類來說，雖然政府從煙草中得到稅收，但是，煙草收入永遠彌補不了因煙害而導致的疾病、早亡、病假工資、醫療費用等損失.

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

戒煙后人體主要臟器發病率的變化

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

2、循環系統： 吸煙者死于冠心病的危險度是從不吸煙者的2倍。而吸煙者戒煙后一年之內，這種危險度就會降低50%。堅持戒煙15年后這種危險度就會接近于從不吸煙者的水平。

3、神經系統： 與不吸煙者相比，吸煙者死于腦卒中的相對危險度要高一倍。有些吸煙者在戒煙后5年內就可把這種危險度降低到不吸煙者的水平，而有些人卻需要堅持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、 不會影響體重：有些人擔心自己體重會增加，但大量研究顯示，戒煙者體重平均增加只有2.3公斤。這個體重增加量對健康幾乎沒有任何影響。當然也有極個別戒煙后、體重增加較多(超過9公斤)但戒煙出現這種情況的可能性只有4%。

吸煙為什么會上癮?

煙民往往都有煙癮，這主要是尼古丁長期作用的結果。尼古丁就像其他麻醉劑一樣，剛開始吸食時并不適應，會引起胸悶、惡心、頭暈等不適，但如果吸煙時間久了，血液中的尼古丁達到一定濃度，反復刺激大腦并使各器官產生對尼古丁的依賴性，此時煙癮就纏身了。若停止吸煙，會暫時出現煩躁、失眠、厭食等所謂的戒斷癥狀，加上很多吸煙者對煙草產生一種心理上的依賴，認為吸煙可以提神、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，關鍵要戒除心理上對煙草的依賴。這種心理依賴導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?

一個人吸煙似乎無關他人，其實不然，其家人正受到被動吸煙的危害。根據世界衛生組織的定義，被動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于十五分鐘。中國71%的家庭、32.5%的公共場所和25%的工作場所，因有人吞云吐霧而成為被動吸煙場所。

戒煙為何戒不了?

有研究表明，吸煙者中有11.7%的人是復吸者，而且復吸者的肺部損傷程度較一直吸煙者為重，原因有多方面：復吸者較其他吸煙者更易成癮，復吸后其吸入香煙的數量更多，且每口煙的吸入程度更深，對身體的影響不言而喻。對于每一個吸煙者來說，在一些特定的危險情形下(當周圍人吸煙、感到壓力大、心情煩躁、飲酒后)會更有吸煙的沖動，那么請盡量避免這些情況的發生，當有吸煙沖動時做幾次緩慢的深呼吸或從事其他活動轉移注意力是個好方法。

戒煙后生活會變化嗎

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生了哪些變化：8小時后血液的氧合作用恢復正常，患心肌梗塞的風險開始降低;24小時后口氣清新，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險開始降低;48小時后血液中不再檢測出尼古丁;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)的風險減半;5年后患腦中風、口腔癌、食道癌、膀胱癌的風險減半;10年后患肺癌的風險減半，患腦血管突發事件(腦中風)的風險與未吸煙者持平所以選擇了戒煙，你就選擇了一個健康清新的生活。

吸煙危及生命的概率是50%，戒煙等于自救。這是法國國家戒煙委員會和煙草預防辦公室在巴黎舉行的第30屆法國醫學沙龍上對所有吸煙者發出的警示和呼吁。

如果你在35歲前戒煙成功，那么你的預期壽命將和正常人一樣。

如何戒煙(一):

1.戒煙從現在開始，完全戒煙或逐漸減少吸煙次數的方法，通常3～4個月就可以成功。

2.丟掉所有的香煙、打火機、火柴和煙灰缸。

3.避免參與往常習慣吸煙的場所或活動。

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，要立即做深呼吸活動，或咀嚼無糖分的口香糖，避免用零食代替香煙，否則會引起血糖升高，身體過胖。

6.堅決拒絕香煙的引誘，經常提醒自己，再吸一支煙足以令戒煙的計劃前功盡棄。

如何度過戒煙最難熬的前5天?提供以下七項戒煙方法(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，忍不住煙癮時可立即淋裕

(3)在戒煙的5日當中要充分休息，生活要有規律。

(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。

(7)可吃多種維生素B群，能安定神經除掉尼古丁

醫師指出，過了最初五天可按照下列方法保持戒煙戰果

(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慣動作。

(3)將大部分時間花在圖書館或其它不準抽煙的地方。

(4)避免到酒吧和參加宴會，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禮物。

(6)準備在23周戒除想抽煙的習慣。

一二兩者結合戒煙沒問題，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:

吸煙者戒煙要經歷幾個階段：考慮前，考慮戒煙，準備戒煙，采取戒煙行動，維持戒煙狀態或復吸。許多人在徹底戒煙之前可能會反復重復以上過程，但也有一些人反映他們發現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

【關鍵詞】電力營銷；數據質量；分析；挖掘

【中圖分類號】TP311.52 【文獻標識碼】A 【文章編號】1672-51 58（2012）09-0170-02

1、引言

數據完整和準確是理想化的目標，新疆本身基礎跟內地省有一定差距，尤其在營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確的獲取用戶的檔案和用電信息。導致新疆電力營銷業務應用系統運轉中的很多問題是用戶檔案數據錯誤或缺失而引起的，從而使基層的業務人員和系統運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質量的工作。提高數據質量，保證數據準確率和完整率的工作迫在眉梢，針對此項工作，新疆電力公司一方面加大對用戶信息的普查力度，加強對客戶檔案信息的管理，同時我們利用系統自定義查詢功能，配置業務邏輯校驗查詢規則，每月定期通報考核各單位的問題數據

2、營銷數據質量管理和業務邏輯

90年代中期美國麻省理工開展的全面數據質量管理（TDQM—Total Data Quality Management）活動，借鑒了物理產品質量管理體系的成功經驗，提出基于信息生產系統所生產的數據產品的質量管理體系。它指出數據作為信息系統所生產的產品，也應當將其作為具有生命周期的產品進行管理，要由專門的數據管理員按照PDCA四個環節管理數據產生的過程和結果。

數據質量管理的方法基于TDQM思想，主要步驟包括質量定義、度量、分析和改進。

（1）定義：定義質量要求，反映數據提供者、生產者和管理者對數據產品不同角度的質量要求。

（2）度量：根據數據產品及其質量定義，確定質量指標體系，跟蹤數據的量度，監控數據質量。

（3）分析：分析質量問題出現的原因。

（4）改進：根據分析結果，采取措施消除產生數據質量問題的根源。如采用數據修正、轉換等技術方法改進如重碼、數據不一致等問題，或者制定政策改進數據的生產過程和管理方法。

全面數據質量管理（TDQM）具有如下特點：

（1）周而復始循環的四個過程不是運行一次就完結，而是周而復始地進行。一個循環結束了，解決了一部分問題，可能還有問題沒有解決，或者又出現了新的問題，再進行下一個循環，依此類推。

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

通過分析營銷數據質量管理的業務過程，結合全面數據質量管理（TDQM）思路，得出營銷數據質量管理業務模型如下圖：

營銷數據質量管理是對營銷業務及營銷分析與輔助決策業務中的數據質量進行全面管理，主要包括定義定義、度量、分析、改進四個步驟：

質量定義：根據營銷業務及營銷分析與輔助決策業務可能存在的數據質量問題，從準確性、完整性、一致性、及時性及適用性等維度，對業務數據進行剖析，發現數據問題潛在規律，對問題進行分類，定義各分類問題數據的核查規則與改進規則，最后根據問題分析、重要等級等定義問題考核規則，作為數據質量考核的依據。

度量：根據問題數據核查規則，定期、不定期對各種問題數據進行核查，找出質量問題數據。

分析：通過對問題分類、分布、趨勢等分析，找出數據質量及其變化的主要原因，為后續改進提供依據。

改進：通過技術及管理兩方面對數據質量進行改進。技術方面：發起問題修正流程，人工或自動修正問題數據，并回流到數據源，實現數據質量的閉合管理；除了數據質量本身問題，也應該對數據質量產生過程進行修正（如程序BUG等），才能在技術層面確保不再有同樣新問題數據產生。管理方面：通過數據質量考核等管理手段，促使管理人員、業務人員等提高數據質量意識，促進數據質量提高。

圍繞著營銷業務數據質量及營銷分析與輔助決策分析數據質量，通過定義、度量、分析、改進四個步驟周而復始地進行，逐步解決問題數據，促進數據質量水平不斷上升。

3、應用邏輯

根據營銷數據質量管理業務模型分析，數據質量管理業務功能可分為定義、度量、分析、改進四大部分，通過對業務功能的繼續抽象，可以將各業務功能的共同點抽取出來。

定義部分：包括數據產品模型、生產模型及質量模型定義。數據產品模型定義指數據實體相關描述，相當于數據庫系統中的數據字典；數據生產模型定義指數據產品生產過程的描述（過程），如數據屬性的產生環節、責任單位等；數據質量模型提供了關于質量要求的描述，包括數據質量核查及修正規則定義、質量考核規則定義。

度量部分：通過對各種分類數據質量核查過程抽象，度量部分可以分為數據核查及核查引擎兩部分。數據核查提供操作者與核查，而核查引擎根據核查規則從業務數據中篩選出問題數據。

分析部分：問題數據的原因定位，包括分類問題分析、問題分布分析、問題趨勢分析、問題解決情況分析、問題分析報告。

改進部分：提供問題數據修正及數據質量考核。數據修正可分為人工修正及自動修正，自動修正指利用已定義修正規則通過修正引擎完成修正，數據修正先在數據質量管理數據庫上進行，記錄修正日志及結果，通過審批后，歸到到業務生產庫。數據質量考核則根據考核規則，計算各考核單位指標得分及排名，作為考核依據。

4、數據邏輯

基于數據質量管理的業務邏輯模型及應用邏輯架構，根據數據質量業務數據特點，可將營銷數據質量管理數據分為：元數據、異常數據、改進數據、分析結果數據等，異常數據來源于營銷查詢數據庫、營銷分析與輔助決策數據的核查結果，核查結果的修正數據回流到營銷生產數據庫。

5、數據治理

通過以上的工作邏輯，現場數據治理工作將按如下流程開展：

1）規則制定

按照業務邏輯要求制定相關規則。

2）腳本編譯并確認根據規則編譯查詢統計腳本，驗證腳本符合業務邏輯。

3）統計核查問題

執行腳本統計問題。

4）問題分類分析

按照問題思考整改方式方法。

5）整改

通過修改數據或走流程的方式進行維護數據。

6）系統或業務優化

分析問題產生原因以便對業務開展方式、管理方法或系統流程進行優化。

第4篇：五言絕句范文

【摘 要】本文針對拒絕服務攻擊中的SYN/Flooding攻擊，提出了采用一種利用計時位，進行FIFO（先進先出）替換法的策略研究。采用Linux平臺，通過模擬攻擊實驗驗證該方法的防御效果。

【關鍵詞】拒絕服務攻擊；SYN/Flooding；FIFO（先進先出）

在網絡攻擊技術中，拒絕服務攻擊是常用的一種，它是一種遍布全球的系統漏洞，這種攻擊主要是用來攻擊域名服務器、路由器以及其它網絡操作服務，使被攻擊者無法正常的服務，這是一類危害極大的攻擊方式，嚴重的時候可以導致一個網絡癱瘓。本文模擬了一種SYN/Flooding攻擊實驗并提出了一種FIFO(先進先出)淘汰法的對策研究。

一、方案設計

1．攻擊實驗。本實驗起用了兩臺Linux主機作為攻擊工作站。為了檢驗啟用防御方法的有效性，首先做了一個攻擊實驗：一臺Linux主機作為攻擊目標，另一臺主機作為攻擊方。具體操作如下：用netstat -na命令觀察服務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上運行，攻擊linux主機，并偽裝一個攻擊主機IP地址為202.115.1.1，在被攻擊方Linux主機上用netstat-na命令觀察。將結果比較，在正常情況下，其連接狀態一般處于ESTABLISHED ，而在系統受到攻擊時，發現收到很多來自IP地址為202.115.1.1的連接請求，其狀態處于SYN_RECV，占用了很大的空間，說明受到了syn/flooding攻擊。

2．對策研究。（1）加大工作站的backlog長度，這樣可以延長隊列被占滿的時間。在Linux系統下，為了能方便有效的比較改變隊列長度前后的不同，先把被攻擊的Linux主機的隊列改小一些，設置成長度為16。通過下面的語句來實行：echo 16>/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog，在改變了系統的backlog隊列參數后，在主機上運行syn攻擊程序來進行一組攻擊實驗。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。結果發現緩沖隊列很快就被填滿，通過連接被攻擊的端口，此時已經連接不上了，這說明此端口已經癱瘓掉。接下來執行第二步工作，加大backlog隊列的長度，例如設置其值為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列以前的連接請求容許數量增多。這時連接被攻擊端口，發現被攻擊工作站還是可以連接上，加大緩沖隊列后端口并沒有癱瘓，說明加大隊列的長度相對提高了抗攻擊能力。（2）查找計時位，進行FIFO替換：由于緩存隊列中自身帶有對收到的每個連接請求設置的計時位，以便在超時后刪除此項。現在利用這一超時計時位，當backlog隊列滿而又有新的連接請求到達時，查找隊列中各項的計時位并進行比較，將新到達的連接請求替換計時位最大的項，達到服務器總不拒絕新的連接請求。此項步驟總的流程如下：當新的syn請求來到時，首先查看緩存隊列是否已滿，若未滿，按照正常情況加入隊列中保存下來，轉到步驟3。若緩存已滿，查找隊列中時間最大的項，用新的syn請求替換它。查找方法如圖1所示。

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

二、實驗分析

該方法的優點是不管受到怎樣高強度的SYN/Flooding攻擊，系統總不拒絕新來的連接請求，可以滿足高速的合法用戶請求連接，就不會因為不能接收請求而癱瘓，這種思想彌補了傳統防范技術的不足。但加大backlog隊列，替換backlog隊列中時間最長的請求，也導致一些缺陷：一是消耗了系統資源；二是可能替換了合法的用戶請求。

參 考 文 獻

[1]Eric Cole．黑客——攻擊透析與防范[M]．電子工業出版社

[2]張小斌．嚴望佳.黑客分析與防范技術[M]．清華大學出版社

第5篇：五言絕句范文

【關鍵詞】數據倉庫 數據挖掘 電子商務

隨著科學技術的不斷進步，計算機互聯網技術日趨成熟，并且在人們的日常生產生活中得到了廣泛地應用。計算機互聯網技術的發展，促進了電子商務的發展，電子商務對當下商品經濟產生了巨大的沖擊。電子商務發展過程中，涉及到了數據倉庫和數據挖掘技術，如何有效應用數據倉庫和數據挖掘技術，有利于使企業明確社會經濟發展情況，并對消費者的消費心理進行有效把握，從而更好地實現企業的經濟效益。本文對這一問題的研究，注重分析了數據倉庫與數據挖掘的重要作用，如何將數據信息進行轉化，為企業生產經營決策提供有效依據，提升企業市場競爭實力，是本文探究的一個重要問題。

1 數據倉庫與數據挖掘概念分析

1.1 數據倉庫概念

數據倉庫主要是指企業發展過程中，用于自身經營決策的數據集，對企業未來發展，具有指導性意義的數據信息倉庫。數據倉庫具有分析性作用，能夠對社會經濟發展現狀進行有效分析，提升企業經濟決策的準確性。數據倉庫具有面向主題、集成化、非違約性、時變性等特征。

1.2 數據挖掘概念

數據挖掘是指立足于開放性的互聯網信息環境背景，對潛在的信息進行挖掘，可以更好地把握社會經濟發展形勢，具有較強的規律性。數據挖掘注重對潛在信息的把握，具有較強的預見性特征。

數據挖掘和數據倉庫具有協作性特征，可以更好地為企業決策提供必要信息，幫助企業正確的進行經濟決策，使企業在未來發展過程中，更好地獲取經濟效益。數據挖掘和數據倉庫是信息化時代背景的產物，是電子商務發展的重要推動力，這兩項技術在當下電商發展過程中，得到了較為廣泛地應用。

2 電子商務概念分析

電子商務是基于信息技術發展過程中，一種新的商品經濟發展形勢，注重利用互聯網信息技術，實現網絡營銷。這種商業發展模式，具有龐大的覆蓋范圍，以企業――企業、企業――消費者的經營模式為主，更好地促進了商品經濟的發展和進步。除此之外，電子商務發展過程中，個人也可以獲取較大的經濟利益，主要通過網上開店的形式，消費者利用網上購物，通過第三方支付手段，獲取經濟效益。

3 數據倉庫與數據挖掘在電子商務中應用研究

3.1 控制商品庫存

在電子商務發展過程中，產品的庫存控制，對于企業實現經濟效益，節約成本來說，具有十分重要的意義。例如在利用數據倉庫和數據挖掘時，得知某種產品將會獲得更好地銷售機遇，提升這種商品的庫存，可以幫助企業或是個人獲取更大的經濟效益。同樣地，若是某種商品可能會出現降價或是滯銷的情況，提前進行庫存清理，可以幫助商家降低損失，或是幫助商家盡早實現經濟效益。

3.2 實現對客戶的有效把握

電子商務發展過程中，如何把握住客戶，抓住客戶消費心理，培養更多的忠實客戶，是電子商務商家必須考慮的一個重要問題。據相關數據調查顯示，80%以上的在線消費沒有對客戶進行跟蹤；95%以上的在線交易沒有為客戶提供針對性的服務；75%的在線交易無法識別“回頭客”。這樣一來，商家想要把握住客戶，將其培養成自身的忠實客戶，根本無從談起。客戶是企業實現自身經濟效益的根本前提，利用數據倉庫與數據挖掘，可以對客戶交易信息進行有效存儲和把握，根據客戶的需求情況，進行商品生產，抓住客戶的消費心理，有利于商家更好地實現經濟效益。在實際應用過程中，數據倉庫能夠更好地為客戶提供拓展服務，客戶可以根據數據倉庫，選擇自己所需產品；數據挖掘根據客戶瀏覽信息進行有效分析，發掘客戶潛在的消費意識，對客戶的理解程度越深，越有利于商家生產適銷對路的產品。

3.3 提供優質化服務

隨著社會經濟的發展，市場競爭越發激勵，企業在發展過程中，生產能力的提升，使服務品質以及服務質量成為把握客戶的重要衡量標準。如何提升服務質量，是提高客戶忠誠度的關鍵。數據倉庫與數據挖掘在電子商務中的應用，對于提升服務質量來說，具有十分重要的意義。例如客戶在進行信息瀏覽過程中，會對自身喜愛的東西進行收藏，并根據自身的需求，從收藏中的商品中進行選擇。利用數據挖掘技術發掘客戶信息，我們可以看出，客戶在選擇商品過程中，往往會根據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、價格，最終確立自己的選擇。數據倉庫將客戶信息進行存儲，利用數據挖掘，商家可以更好地了解到客戶的消費心理，這樣一來，才進行商品銷售過程中，根據客戶的實際需要進行服務，將在很大程度上提升成交幾率。

3.4 提供必要的決策信息

數據倉庫可以對客戶的消費情況、消費信息進行集中儲存；數據挖掘技術可以根據客戶消費情況，為企業進行經濟決策提供必要的信息，根據這些信息，企業進行經濟決策時，將具有更高的可靠性。全方位的決策信息支持，將更好地促進企業生產發展，實現商家銷售量的大幅度提升。

4 結束語

數據倉庫和數據挖掘能夠對客戶消費信息進行有效把握，為企業或是商家實現經濟效益提供重要的信息依據，提升決策信息的準確性，幫助企業生產出適銷對路的產品，幫助商家獲取更大的利潤空間。因此，電子商務發展過程中，必須要注重對數據倉庫和數據挖掘技術的有效把握，以此實現電子商務的長足發展和進步。

參考文獻

[1]段曉華.數據挖掘技術在電子商務客戶關系管理中的應用研究[J].湖南文理學院學報（自然科學版），2010，02：90-94.

[2]吳金炎.數據挖掘與數據倉庫技術在電子商務中的應用綜述[J].福建教育學院學報，2010，04：126-128.

[3]龐英智.Web數據挖掘技術在電子商務中的應用[J].情報科學，2011，02：235-240.

第6篇：五言絕句范文

關鍵詞：電子商務 Web數據挖掘 應用

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2015）10（b）-0044-02

隨著全球的經濟化發展以及貿易自由化的發展等，電子商務，這個由信息技術、商務手段以及管理技術相結合的新的現代的商業化模式，正在以空前的生命力對部門經濟、區域經濟以及國民經濟等的發展進行推動。電子商務作為全球的現代商業模式的同時，還是人們將商務活動變為網絡化、數字化的一個途徑之一。而且它的產生將我國企業傳統的經營理念、管理方式以及支付手段等一一打破了，并且帶來更新的更符合社會發展的經營理念、管理方式以及支付手段，為企業的發展帶來了巨大的變革。但是電子商務的發展會使得公司內部的數據量迅速提升，企業想要將這些信息迅速的轉化為有用的信息和知識也是比較困難的。所以，Web數據挖掘出現了，擁有強大功能的Web數據挖掘技術不僅能夠幫助企業將這些大量的數據進行有效的分析，還能夠為企業指導并且適當的調整營銷策略，最終為客戶提供動態的個性化的高效率的服務。

1 Web數據挖掘簡述

1.1 概念

從字面上看，數據挖掘就是將有用的信息從各種大量的、不完整的數據中提取出來的過程，這些提取出來的信息的特點是隱含的、人們事先不知道的、潛在的、有用的。Web數據挖掘的技術將數據庫、人工智能、機器學習等多個領域的理論和技術知識融合在了一起，而Web挖掘則是指在Web上的應用，是指所提取的數據、信息和知識的來源是Web相關的資源。

1.2 類別

1.2.1 內容挖掘（Web Content Mining）

這個部分可以分為頁面內容和搜索結果兩個方面。前者是用Web數據挖掘技術從各個頁面中所含有的數據、信息以及知識等進行挖掘。而后者則是指用某一個搜索引擎進行某內容的搜索，從搜索的結果中進行數據挖掘。比如通過百度收索引擎，搜索WPS文字的使用方式，通過搜索出的結果，將WPS的各種使用方式進行挖掘統計。在這個Web的內容挖掘中，最常見的方式是WebOQL以及Ahoy兩個。

1.2.2 結構挖掘（Web Steucture Mining）

這一個類別中又可以分為超鏈接挖掘、內容挖掘以及URL挖掘3部分。在整個Web的空間里，除了Web的頁面內容外，其有用的知識、信息以及數據等還包含在頁面的結構中。Web的結構挖掘就是將潛在的連接結構的模式進行挖掘，這是對頁面的超鏈接關系、文檔的內部結構以及URL中的目錄途徑結構等進行挖掘的。利用文檔之間的連接信息來查早相關的Web頁面的方式就是Page2Rank方法。

1.2.3 使用挖掘（Web Usage Mining）

這一個類別中可以分為訪問模式挖掘和個性化服務模式挖掘兩個板塊。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www的網頁服務器中都有保存，并且記錄了關于用戶的訪問和交互的信息。通過對這些數據的挖掘和分析，能夠使用戶的行為等被充分理解，進而改善和提高站點的結構等，或者說是為用戶提供個性化的服務。

2 電子商務中Web數據挖掘的應用

2.1 過程

Web數據挖掘的過程由3個部分組成，分別是數據準備、挖掘操作和結果表達及解釋。其操作的具體內容如下所述。

2.1.1 數據準備

這個階段可以通過3個步驟來完成，數據集成、數據選擇和數據預處理。通過這3個部分將Web數據挖掘的數據全面的準備好。數據集成是指將多個文件或者是多個數據庫的運行環境中的數據進行合并處理，就像是將許多文件壓縮成一個壓縮包一樣，將同樣的內容剔除后，留下有用的信息即可，數據的集成階段可以將語義模糊的數據問題進行解決，而且還能解決數據遺漏等問題。數據選擇是指將集成的數據有目的的進行分類，從中分辨出需要分析的數據，將需要處理的范圍縮小，從而提高數據挖掘的質量。預處理的意思就和信息預估是一樣的，都是為了日后出現的問題進行以前防御的作用。

2.1.2數據挖掘

這個階段是實際操作的階段，主要從4個方面著手：（1）決定如何生產假設；（2）選擇合適的工具等；（3）對知識進行發掘的操作；（4）將發現的知識進行證實。這個階段是將數據準備中的所有數據，進行分析提煉和挖掘，將其有用的、所需要的知識、內容以及數據等進行發掘，最后再進行證實，挖掘出的知識是否屬實等。

2.1.3 結果表述及解釋

這個階段主要是針對用戶的，是根據最后對這部分知識有需求的用戶的決策目的，對提取的信息進行分析，將信息進行區別劃分出來，提取出最有價值的信息，并且還要通過決策的支持工具提交給決策者。因此，這個階段并不是將數據挖掘的結果表現出來即可的階段，它還要對信息進行過濾等處理，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

這個方法可以使用在Web的結構挖掘中，因為這個方式是可以用于判定在一個Web的站點中最頻繁訪問的路徑的。除此之外，還有其它的一些有關的路徑信息也可以通過路徑分析得到，而且通過路徑分析，還能夠改進網頁以及網站結構的設計。

2.2.2 關聯規則的發現

事物之間的意義的聯系以及其規則的發現就是關聯規則的目的。對Web的數據挖掘中，要將關聯模型進行構建，才能夠更好的將站點進行組織，并且將用戶過濾信息的負擔降低。不僅如此，還可以根據其挖掘到的關聯的規則對電子商務的站點的結構進行改進，將有關聯的商品放在一起，就比如淘寶中用戶搜索錢包時，其相關聯的物品有鑰匙包、子母包等也會出現在頁面中，供用戶的選擇。

2.2.3 序列模式的發現

分析數據之間的前因后果的關系以及他們在時間有序的事物的集中問題，就是序列模型分析的側重點。而其模式就是將“一些項跟隨另一些項”找到的內部事務模式。而且序列模式的發現不僅能夠為客戶提供個性化的服務，還能夠幫助電子商務的組織者對客戶的訪問模式等進行預測，從而做到更好的個性化服務。

2.2.4 分類規則

數據分類是將具有某些屬性的、類似的數據進行區別劃分的。而且數據分類的方式有很多種，比如決策樹的分類方法。這個方式是最典型的分類方式，它是根據實際的數據進行決策樹的構造的，而且他還是一種具有指導作用的學習方法。在得到分類之后，就可以針對用戶的某一個特點或者某一類客戶的特點進行商務活動的開展了，就能夠更有效的提供個性化的服務。

2.2.5 聚類分析

這一方法的目的是根據一定的規則，將記錄集合進行合理地科學的劃分，并且要采用不同的描述方式對不同的類別進行描述。而且電子商務可以通過聚類分析的方法將瀏覽過相似信息的客戶進行統計，讓管理者能夠更好的了解到河湖，并且能夠及時的提供合理的更具有個性化的服務。

2.3 應用

2.3.1企業資源計劃

Web數據挖掘在企業資源計劃中應用，可以幫助企業降低其運營的成本，還能夠提高企業的競爭力。企業的根本目的就是為了更高的經濟效益，而經濟效益不僅能夠通過更好的貿易等方式來獲取，通過對成本的節約也能夠有效的提高企業的經濟效益。所以，企業可以通過Web數據挖掘技術將企業的資源信息實時的、全面的、準確的掌握起來，并且對歷史的財務數據、庫存數據等信息進行分析，還能夠發現企業資源的消耗的主要部分，以及企業主要活動的投入產出比例等，從而為企業的資源進行優化配置時提供了決策的依據，能夠更有效的幫助企業降低其成本。

2.3.2客戶關系管理

上述中提到過，Web數據挖掘能夠將用戶經常瀏覽的網頁以及查閱的信息和交互的信息等進行挖掘統計，所以，Web數據挖掘在客戶關系管理中的應用可以幫助企業挽留老顧客，同時挖掘潛在的新客戶。現在我國提倡的是“以人為本”的服務理念，所以，對企業而言分析客戶的心理和需求，了解客戶的信息等都已經成為了一個重要的研究課題。客戶關系管理是指通過現代信息技術，將客戶的信息充分的利用起來，挖掘出有用的商業知識，并將其用于企業的產品開發、市場營銷等方面，從而提高企業的競爭力。而Web數據挖掘可以幫助企業更有效的從電子商務中獲得客戶的信息等。

2.3.3 產品數據管理

這個主要是用于分析產品的質量的影響因素的，通過對其參數、結構等信息的挖掘，建立起控制產品質量的模型，全面的提高產品生產和制造的質量。

2.3.4 商業信用評估

在當下的社會中，低劣的信用狀況已經成為了影響商業秩序的最突出的原因之一了，并且已經引起了全球人民的廣泛關注。各種網絡詐騙、企業財務造假等現象日益嚴重，信用危機已經成為了電子商務發展的最大障礙。因此，利用Web數據挖掘技術對企業的經營進行跟蹤等，實施網上全程的監控，保證其電子商務的安全。

3 結語

綜上所述，電子商務雖然是我國的現代的商業模式，但是其存在的問題還是有許多的，通過Web數據挖掘的技術能夠將其現存的問題良好的控制和解決掉，所以，如何能夠使Web數據挖掘技術更好的應用在我國的電子商務中，還值得人們繼續研究。

參考文獻

[1] 黃玲.在電子商務中應用Web數據挖掘的研究[D].湖南大學，2014.

第7篇：五言絕句范文

1.1數據挖掘概述

所謂數據挖掘就是指在眾多數據中抽取有用資料的過程，這些有用的資料是在海量數據中經過篩選、過濾、清洗、提取出來的，能體現客戶潛在需求。數據挖掘與傳統的數據分析相比，數據挖掘具有預知性、有效性和實用性等特點。傳統的數據分析則是定向分析、費用高、不能及時有效的提供相關數據，具有一定的局限性。而數據挖掘通過利用多種分析工具,來對大量的數據進行抽取分析,發現數據中蘊含的關系或規則，對商業決策具有重要支持性作用。

1.2數據挖掘的功能

數據挖掘往往有兩類任務:一是描述，二是預測。對于描述性任務幾乎都是利用數據挖掘技術對數據刻畫其普遍特性，而預測性任務則是根據現有的數據進行分析預測。當前，數據挖掘功能有以下幾類：

1.2.1利用概念描述發現廣義知識

通過對某類對象進行細致描述，從而對該數據進行概括、提煉。而概念描述又分為兩類，一種是描述同類對象的共性,即為特征性描述。另一種是描述異類對象的異性，即為區別性描述。

1.2.2利用關聯分析發現關聯知識

利用不同變量的取值，發現他們存在某種關系,而這往往是屬于被發現的重要資料。這種關聯往往分成三類，即簡單關聯、時序關聯、因果關聯,等等。

1.2.3利用分類和聚類方法發現分類知識

將數據對象分類或者將數據對象分成多個簇，來發現其同類對象的共性和異類對象的異性相關知識。

1.2.4利用預測方法獲取預測型知識

利用過去或者當前的與時間有關的數據對未來的相關數據進行推測。

1.2.5采用偏差檢測來獲取偏差型知識

利用數據庫中的異常數據進行分析，解釋出現異常現象的原因。

1.3數據挖掘過程

從查找數據開始，通過一定的算法或模型發現數據間的關聯性，并提取出新的知識或規律,從而得出新的結論。這一流程包括以下幾個步驟:首先，提出陳述的問題和要闡明的假設,從中發現問題,提出假設，利用相關數據去發現，去解釋其原因，從中得到完善。其 次是收集數據。有關數據的收集分為兩類:一類是可控數據，另一類是不可控數據。采用不同的收集方法收集出來的結果也是不同的。因此,在收集過程中要知道數據收集是如何對其理論分布產生影響的，這樣才能在應用中順利進行。再次是數據的預處理。通過完成異常點的檢測和比例縮放、編碼和選擇特征等常見任務，來對數據挖掘過程中諸多預處理活動進行說明性例證。之后是對模型進行評估。先建立一些新模型，并進行評估選出最佳模型，數據挖掘技術利用該模型對數據進行分析。最后解釋模型得出結論。通過對模型的解釋使數據挖掘所得出來的結果更加容易理解，簡單明了，為決策者提供決策支持。

2.數據挖掘與電子商務

2.1電子商務發展中存在的問題

大量網絡商品的涌現，不論是買方或是賣方都會面臨著諸多問題。數據挖掘技術的出現為電子商務活動提供了強大的數據分析和技術支持。數據挖掘是面向應用的，電子商務的發展使得越來越多的企業開始網上交易，電子商務后臺數據庫中客戶相關的數據和大量的交易記錄以及跟蹤用戶在Web上的瀏覽行為等數據資源中所蘊含著大量的寶貴信息，有待于充分挖掘和利用。

2.2數據挖掘在電子商務應用發展現狀

在電子商務活動中，采用數據挖掘技術在國內尚屬于一個初步發展階段。雖然國內在這一相關領域的研究也取得了很大的進展，但仍存在一些不足之處：其一,實時性與推薦質量不平衡。其二，電子商務推薦體系結構不完善。其三，不能充分地對推薦結果進行解釋。其四，不能全面關注訪問者，只是片面地對銷售商品進行排比。國外利用數據挖掘技術來提高電子商務企業的經營效益已取得顯著的成效。據亞馬遜前科學家GregLimlen介紹，亞馬遜至少有35%的銷售額來自于推薦系統。

2.3數據挖掘對電子商務的影響

通過電子商務與數據挖掘技術進行優化配置，建立合理的電子商務推薦系統，采用有效的組合推薦,將所有的推薦模型進行統一管理，同時又能具體情況具體分析,從而對客戶提供精準推薦，讓消費者在較短的時間內獲得較多的“有用”信息，這樣既能增加用戶黏性，又讓商家提升銷量。

3.基于數據挖掘的電子商務推薦系統

3.1數據挖掘與推薦系統

推薦系統與數據挖掘在電子商務平臺中兩者相輔相成,聯系緊密^電子商務發展過程中積累了大量的商業數據,這些數據蘊含了大量的知識，需要數據挖掘技術進行提取分析。而推薦系統根據數據挖掘得來的知識，對消費者的興趣和需求進行及時的分析，支持商業決策。

3.2電子商務推薦系統設計

按照系統論的觀點，可將電子商務推薦系統分成四個組成部分:信息輸人、信息處理、模式發現與用戶反饋。首先,信息輸人主要來源于數據倉庫。其次,信息處理是基于各種不同的算法模型對數據倉庫里的數據進行分析和處理，挖掘出潛在的規律或模式,即模式發現。最后，用戶客觀公正的反饋是評價推薦系統準確性與可信性的主要依據。基于數據挖掘的電子商務推薦系統設計邏輯模型如圖丨所示。

4.結語

隨著網絡科技的步伐不斷加快，人們對電子商務的需求也不斷加大，收集大量的用戶數據進行科學分析，挖掘客戶潛在需求，進行個性化的推薦。基于數據挖掘技術的電子商務推薦系統搭建起客戶與商家的橋梁，其必然推動電子商務的進一步發展。

第8篇：五言絕句范文

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[3] DUNHAM M H.數據挖掘教程[M].郭崇慧，田鳳占，譯.北京：清華大學出版社，2005.

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[5] 毛國君，段立娟，王實，等.數據挖掘原理與算法[M].北京：清華大學出版社，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》是唐代詩人柳宗元于永州創作的一首五言絕句，描繪了一幅幽靜寒冷的畫面。詩中運用典型概括的手法，選擇千山萬徑，人鳥絕跡這種最能表現山野嚴寒的典型景物，描繪大雪紛飛，天寒地凍的圖景；接著勾畫獨釣寒江的漁翁形象，借以表達詩人在遭受打擊之后不屈而又深感孤寂的情緒。

《夜雪》是唐代詩人白居易創作的一首五言絕句，是一首詠雪詩。詩人運用側面烘托手法，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。詩人懷著真情實感抒寫自己獨特的感受，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 ）