【摘 要】
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数据挖掘技术的快速发展使得档案中的非结构化数据能够进行处理,它能够帮助实现档案的多元分类、档案信息的准确检索、档案内容的整合呈现以及档案鉴定的科学规范化。在此基
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数据挖掘技术的快速发展使得档案中的非结构化数据能够进行处理,它能够帮助实现档案的多元分类、档案信息的准确检索、档案内容的整合呈现以及档案鉴定的科学规范化。在此基础上,本文结合档案管理工作的相关流程,论述了在设计档案数据挖掘模型时所应遵守的一些原则,并详细介绍了档案数据挖掘的基本框架,主要从数据库建设、数据预处理、数据文档的建立、训练过程的设计、应用流程的架构等方面进行了阐述。同时,通过使用相关算法,利用机器学习中监督学习和无监督学习相结合的方式来举例说明,之后还比较了各个阶段所用各种算法的优点、缺点、适用情况及注意事项等。最后,本文还结合江苏省昆山市民生档案智慧分析挖掘应用平台实践的案例,分析了建设档案数据挖掘平台时的相关工作以及所需注意的细节问题。
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