Luận văn Ứng dụng kỹ thuật thu thập thông tin trên web để xây dựng hệ thống tổng hợp thông tin kinh tế xã hội
- Người chia sẻ :
- Số trang : 25 trang
- Lượt xem : 6
- Lượt tải : 500
- Tất cả luận văn được sưu tầm từ nhiều nguồn, chúng tôi không chịu trách nhiệm bản quyền nếu bạn sử dụng vào mục đích thương mại
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận văn Ứng dụng kỹ thuật thu thập thông tin trên web để xây dựng hệ thống tổng hợp thông tin kinh tế xã hội, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD LUẬN VĂN ở trên
Công tác ñiều hành, quản lý nhà nước trên lĩnh vực kinh tế- văn hóa – xã hội ñòi hỏi người lãnh ñạo phải thường xuyên nắm bắt, tổng hợp thông tin tình hình thực tiễn trên các báo, internet, các báo cáo của cấp dưới, . ñểtừ ñó có cơsởcho việc ra các quyết ñịnh phù hợp. Hằng ngày, tại Văn phòng UBND ñều có cán bộtổng hợp thông tin phục vụlãnh ñạo. Các thông tin ñược trích lọc từcác báo, website, từthông tin trong nước, quốc tế, ñặc biệt là thông tin trong tỉnh. Việc tổng hợp thủcông vừa tốn thời gian công sức, vừa không ñầy ñủ thông tin. Đặc biệt, thông tin trên interrnet hiện nay rất ña dạng, phong phú, nếu không có sự kiểm soát thông tin chặt chẽ sẽ xuất hiện những thông tin không ñúng sự thật, gây ảnh hướng xấu ñến hình ảnh của tỉnh. Chính vì vậy, việc xây dựng hệthống website thông tin kinh tếchính trịxã hội phục vụ ñiều hành lãnh ñạo là hết sức cần thiết, trên cơsởtự ñộng tổng hợp thông tin từcác website trên internet theo tiêu chí chọn trước. Hiện nay, có nhiều phương pháp tự ñộng tìm kiếm thông tin khác nhau, nhưng nhìn chung là các cách tiếp cận ñều dựa vào các trọng sốtrang Web (Chỉsốquan trọng của trang trong tập kết quả), như: Page Bank, HITS và ứng dụng kỹthuật khai phá dữliệu. Trong ñó Khai phá dữliệu (Data Mining) là một lĩnh vực khoa học liên ngành mới xuất hiện gần ñây nhằm ñáp ứng nhu cầu này. Các kết quảnghiên cứu cùng với những ứng dụng thành công trong khai phá dữliệu, khám phá tri thức cho thấy khai phá dữliệu là một lĩnh vực khoa học tiềm năng, mang lại nhiều lợi ích, ñồng thời có ưu thếhơn hẳn so với các công cụphân tích dữliệu truyền thống.
