能获得所需信息的目的。因此，通过数据挖掘技术我们可以对科研项目管理的相关数据进行提取和处理，将有限的精力集中用于科研项目管理最关键的地方，避免做很多无用功。
5 科研项目管理系统的研究和开发
随着社会的不断发展，科技信息化技术的不断进步，全国各地的数据库规模也日益增长、逐步完善，形成了一个不小的规模，所以，这也就意味着数据挖掘技术在日后的发展中，依然具有非常重要的作用。因此，基于数据挖掘技术的科研项目管理系统也会越来越强大，其研究与开发也会较之以往备受关注。
5.1 科研项目管理系统的主要功能
目前来说，科研项目管理系统一般分为项目管理系统、成果管理系统、经费管理系统等等诸多分支系统，他们之间相互独立，并无任何关联，这就使得在提取、挖掘有效科研数据的时候导致效率低下，造成比较严重的不良后果。科研项目管理系统有很多功能，包括数据的搜集、数据的查询、数据的管理、数据的导出以及最后的数据打印，但是，随着现在数据量的日益增加，科研项目管理系统缺少对这些大量数据的分析统计功能、关联功能、提取挖掘等重要的功能，因此，要想进行研究和开发，对其功能还需要进一步地去完善。
5.2 科研项目管理系统开发所需要的技术
科研项目管理系统主要采用的是基于Microsoft .NET 技术的浏览器或者是服务器的模式运行，用户只要通过浏览器或者服务器便可以实现科研项目数据的管理以及相关维护；科研项目管理系统前台 web 页面采用Microsoft Visual Studio 2010 开发环境进行设计和制作；科研项目管理系统后台的科研以及成果数据库采用 Microsoft SQL Server 2008 进行数据库设计和对数据的存储。科研项目管理系统通过数据挖掘技术对相关数据进行一定的整理和分析，最后制定出数据分析报告。
5.3 数据挖掘技术运用的算法
科研项目管理系统采用的数据挖掘算法主要分为两种：
5.3.1 Apriori 算法
Apriori 算法是目前为止在数据挖掘技术中最具有影响力的挖掘布尔关联规则的算法，该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。
5.3.2 C4.5 算法
它是机器学习算法中的一种分类决策树算法，在机器学习中，决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。我们可以通过上述数据挖掘的算法，实现对科研数据关联性的分析以及数据的深度挖掘，并且，也可以对高校科研管理工作提供一定程度上的决策支持。
5.4 科研项目数据的标准化
随着时代的进步，社会人才的增多，科研项目也飞速发展，但是，在快速发展的同时所需要的数据以及产生的数据必然会逐渐增多，因此，我们需要对科研项目的数据做好标准化的处理以及相关重要参数的制定。例如，科研项目的项目名称、设立时间、开始和结束的时间、所需要的经费以及项目主要的关键词等等。对数据进行了标准化，对以后科研项目管理收集数据、对比数据、整理数据、分析数据甚至是对数据的挖掘技术都是具有很大帮助的。
6 总结
本文通过了解什么是数据挖掘技术，以及常用的数据挖掘的方法有哪些，随后对科研项目管理、项目管理系统的应用环境和主要功能进行简单的介绍，最后得出要改善科研项目管理系统的功能，将其数据进行标准化，以及需要运用大量技术的配合，才能更好地研究和<< 上接 149 页开发科研项目管理系统。
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作者简介：闫靖昆（1999-），男，大学本科学历。研究方向为数据挖掘、软件设计与开发。
本文发表在《电子技术与软件工程》作者：石河子大学信息科学与技术学院 闫靖昆
