Page 116 - 新时期档案管理理论与实践探析

新时期档案管理理论与实践探析
Analysis of Theory and Practice of Archives Management in the New Era

主要由以下几种方法得以体现。
（一）统计分析方法
指对数据源加以分析后得出可以帮助描述与判断其全部知识的方法。它以统

计学与概率论为基础依据，是十分精确的数据挖掘技术。其具有易于被接受，描
述结果精准等优点。
（二）关联规则方法
关联规则是指几个取值的变量间存有的规律性，其可分为简单关联、时序关

联和因果关联，其目的是找出数据间存有的潜在的关联。是一种相对操作简单，
且具有现实意义的方法。现被广泛使用于数据交易的分析环节中，将分析所产生
的结果用于辅助企业的运营策略。其主要算法包括：Aprion 算法、AprionTid 算法、
FP-Tree 算法。

（三）神经网络方法
神经网络是利用率较高的数据挖掘技术之一。神经网络系统分为输入、隐藏、
输出三层。其目的在于找寻一种研发与测试的模式类型。具有优化计算、聚类和
预测等功能。其难点在于需要利用庞大的数据源和漫长的时间去验证，也很难对

操作过程中得到的结构和规则加以解释，不易于人们的理解。但其能较好地对复
杂烦琐的问题加以预测，并有良好的处理噪声数据信息，对数据进行分类的功能。
被分为前馈式、反馈式和自组织神经网络，其在商界被广泛应用。
（四）粗糙集方法

是在 1982 年由波兰数学家 Z·Pawlak 提出的。其常被用于处理那些可能有
误的、含有噪声的数据，用以确定数据之间是否存有某种特定的关联性。通常对
描述那些不是很清晰、难以将其定性或是无法完整表示的信息有很好的执行能力。
（五）遗传算法

其最开始的想法是在 1975 年由 John Holland 提出。是一种新颖的、最优的
空间搜寻方法，其存有“适者生存”的观点。在整个实施环节中，发挥出其较强
的检索能力将挖掘工作转化为搜索问题，并找寻出想要的结果。
（六）可视化技术

其在数据挖掘过程中起着十分关键的作用，使一直沿用的图表功能得以很好
的延伸，对操作后产生的效果也起到了一定的提升作用，并将得到的知识以人们
可以接受，且容易被理解的方式展现出来，得到使用者的认可。

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