数据挖掘工程师写论文参考文献

　　大数据是信息化发展到一定阶段后，而出现的一种自然现象，是互联网及其延伸出来的，数据挖掘工程师也是研究这类工作的人员，他们也会发表论文来晋升职称，为此学术顾问在这里分享数据挖掘工程师写论文参考文献，作者可作为参考：

　　数据挖掘工程方向参考文献一：

　　[1]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学2008

　　[2]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学2009

　　[3]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学2009

　　[4]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学2009

　　[5]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学2009

　　[6]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学2010

　　[7]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学2005

　　[8]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学2005

　　[9]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学2005

　　[10]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学2006

　　[11]蒋云凤.中国烟草行业现代物流建设现状及问题研究[J].市场营销导刊.2009(03)

　　[12]常恩翔,刘洪芳.数据仓库与OLAP技术的应用研究[J].电脑知识与技术.2009(11)

　　[13]翁建红,李朝阳.基于GPS的烟草物流配送线路规划[J].物流科技.2008(09)

　　[14]张念超,马丽.浅谈数据仓库的构建[J].科技信息(科学教研).2008(01)

　　[15]李绪增,冯祖洪.数据整合技术在高校数字化校园建设中的应用[J].现代电子技术.2007(18)

　　[16]胡根桥.图书馆流通数据仓库的设计与实现[J].现代情报.2007(07)

　　[17]宾厚,袁义.基于电子商务下的城市物流配送系统的构建[J].湖南冶金职业技术学院学报.2006(04)

　　[18]孔祥强.GIS/GPS在物流配送中的应用[J].价值工程.2006(11)

　　[19]王斌会.数据挖掘技术及其应用现状[J].统计与决策.2006(10)

　　[20]谭荣华,袁有杰.应用数据仓库可以给我们带来什么[J].中国管理信息化.2005(09)

　　[21]胡淼.基于Hadoop的物流车辆运输监控数据管理研究[D].大连海事大学2014

　　[22]李聪.物流信息大数据分析方法研究及应用[D].武汉理工大学2014

　　[23]李敏杰.基于大数据下的寄递物流管理信息系统的研究[D].南京邮电大学2014

　　[24]程小良.吉林石化公司MES系统应用研究[D].华东理工大学2015

　　[25]张帆.带时间窗推荐的城市货运共同配送系统研究[D].北京交通大学2015

　　[26]何柏英.云计算环境下物流路径数据挖掘研究[D].合肥工业大学2013

　　[27]高晓婷.数据挖掘在物流管理中的应用研究[D].苏州大学2012

　　[28]李正艳.基于数据挖掘的物流运输系统研究[D].重庆大学2010

　　[29]李廷佳.基于数据挖掘技术的物流信息系统的研究与实现[D].北京邮电大学2008

　　[30]张志杰.红塔集团面向服务的数据中心平台与应用架构[D].浙江理工大学2014

　　[31]姚丹丹.基于数据挖掘的红塔集团数据库营销系统的研究与实现[D].浙江理工大学2014

　　[32]黄伟健.集团企业物流综合管理平台的研究与实现[D].浙江理工大学2014

　　[33]罗彦.企业智能过程中的数字化仓储物流[D].浙江理工大学2014

　　[34]王慕泼.企业集团的智能搜索引擎平台的建立[D].浙江理工大学2014

　　[35]郑得龙.数据挖掘在企业集团营销决策中的应用研究[D].浙江理工大学2013

　　[36]马瑞娟.集团企业的数据交换服务和应用研究[D].浙江理工大学2013

　　[37]吴优玲.集团企业数据中心模型架构研究与系统实现[D].浙江理工大学2012

　　[38]李蒙龙.工商物流一体化信息平台的研究与实现[D].浙江理工大学2012

　　[39]向美英.基于全业务流程的企业产销衔接模式和业务平台研究[D].浙江理工大学2012

　　数据挖掘工程方向参考文献二：

　　[1]刘莹.基于数据挖掘的商品销售预测分析[J].科技通报.2014(07)

　　[2]姜晓娟,郭一娜.基于改进聚类的电信客户流失预测分析[J].太原理工大学学报.2014(04)

　　[3]李欣海.随机森林模型在分类与回归分析中的应用[J].应用昆虫学报.2013(04)

　　[4]朱志勇,徐长梅,刘志兵,胡晨刚.基于贝叶斯网络的客户流失分析研究[J].计算机工程与科学.2013(03)

　　[5]翟健宏,李伟,葛瑞海,杨茹.基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[J].电信科学.2013(02)

　　[6]王曼,施念,花琳琳,杨永利.成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较[J].郑州大学学报(医学版).2012(05)

　　[7]黄杰晟,曹永锋.挖掘类改进决策树[J].现代计算机(专业版).2010(01)

　　[8]李净,张范,张智江.数据挖掘技术与电信客户分析[J].信息通信技术.2009(05)

　　[9]武晓岩,李康.基因表达数据判别分析的随机森林方法[J].中国卫生统计.2006(06)

　　[10]张璐.论信息与企业竞争力[J].现代情报.2003(01)

　　[11]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学2008

　　[12]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学2009

　　[13]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学2009

　　[14]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学2009

　　[15]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学2009

　　[16]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学2010

　　[17]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学2005

　　[18]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学2005

　　[19]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学2005

　　[20]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学2006

　　[21]周霞.基于云计算的太阳风大数据挖掘分类算法的研究[D].成都理工大学2014

　　[22]阮伟玲.面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[D].成都理工大学2015

　　[23]明慧.复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[D].大连理工大学2014

　　[24]陈鹏程.齿轮数控加工工艺数据库开发与数据挖掘研究[D].合肥工业大学2014

　　[25]岳雪.基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[D].西安财经学院2014

　　[26]丁翔飞.基于组合变量与重叠区域的SVM-RFE方法研究[D].大连理工大学2014

　　[27]刘士佳.基于MapReduce框架的频繁项集挖掘算法研究[D].哈尔滨理工大学2015

　　[28]张晓东.全序模块模式下范式分解问题研究[D].哈尔滨理工大学2015

　　[29]尚丹丹.基于虚拟机的Hadoop分布式聚类挖掘方法研究与应用[D].哈尔滨理工大学2015

　　[30]王化楠.一种新的混合遗传的基因聚类方法[D].大连理工大学2014

　　数据挖掘工程方向参考文献三：

　　[1]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学2008

　　[2]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学2009

　　[3]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学2009

　　[4]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学2009

　　[5]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学2009

　　[6]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学2010

　　[7]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学2005

　　[8]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学2005

　　[9]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学2005

　　[10]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学2006

　　[21]周霞.基于云计算的太阳风大数据挖掘分类算法的研究[D].成都理工大学2014

　　[22]阮伟玲.面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[D].成都理工大学2015

　　[23]明慧.复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[D].大连理工大学2014

　　[24]陈鹏程.齿轮数控加工工艺数据库开发与数据挖掘研究[D].合肥工业大学2014

　　[25]岳雪.基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[D].西安财经学院2014

　　[26]丁翔飞.基于组合变量与重叠区域的SVM-RFE方法研究[D].大连理工大学2014

　　[27]刘士佳.基于MapReduce框架的频繁项集挖掘算法研究[D].哈尔滨理工大学2015

　　[28]张晓东.全序模块模式下范式分解问题研究[D].哈尔滨理工大学2015

　　[29]尚丹丹.基于虚拟机的Hadoop分布式聚类挖掘方法研究与应用[D].哈尔滨理工大学2015

　　[30]王化楠.一种新的混合遗传的基因聚类方法[D].大连理工大学2014

　　[31]蒋晖,陈允锋.数据挖掘及其一种关联规则算法[J].计算机与数字工程.2011(06)

　　[32]宋远芳.基于本体的数据挖掘技术在商务智能中的应用[J].计算机技术与发展.2009(01)

　　[33]穆瑞辉,付欢.浅析数据挖掘概念与技术[J].新乡教育学院学报.2008(03)

　　[34]焦慧敏,汪林林.商务智能在现代企业中的应用与研究[J].计算机工程与设计.2006(13)

　　[35]徐远纯,盛昭瀚,柳炳祥.一种基于决策树的客户流失危机分析方法[J].计算机与现代化.2004(08)

　　[36]罗海蛟,刘显.数据挖掘中分类算法的研究及其应用[J].微机发展.2003(S2)

　　[37]范明,李川.在FP-树中挖掘频繁模式而不生成条件FP-树[J].计算机研究与发展.2003(08)

　　[38]朱玉全,孙志挥,季小俊.基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法[J].计算机学报.2003(01)

　　以上是数据挖掘工程师可参考的文献，更多相关文献或者是数据类期刊投稿知识，可随时咨询在线学术顾问。

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