述職述廉述德述精選(九篇)

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第1篇：述職述廉述德述范文

一、政治思想方面：

本人能堅持四項基本原則，擁護黨的方針政策，忠誠黨的教育事業(yè)，愛崗敬業(yè)，能自覺遵守教師是職業(yè)道德規(guī)范，牢固樹立為學(xué)生服務(wù)、為教師服務(wù)、為學(xué)校服務(wù)的服務(wù)意識。真誠、熱情、公正的對待每一個人，每一件事。嚴(yán)格遵守學(xué)校的教學(xué)管理制度，能以身作則，要求他人做到的，自己先做到，努力使自己成為校長的好助手，教師的好幫手。

二、個人教學(xué)工作：

1、作為學(xué)校的中層管理干部，教學(xué)絕不能放松，更要起到帶頭作用，本年度，我擔(dān)任七年級的語文教學(xué)工作，教學(xué)中我能堅持貫徹新課程理念，做到科學(xué)施教。課前反復(fù)鉆研教材，大量閱讀參考書；結(jié)合學(xué)生實際備好、上好每一節(jié)課，保證教學(xué)質(zhì)量,讓自己在業(yè)務(wù)上精益求精。

2、注重課堂教學(xué)效果。在教學(xué)中注意抓住重點，突破難點，積極開拓教學(xué)思路。課余，我還虛心向有經(jīng)驗的教師及兄弟學(xué)校的同行討教經(jīng)驗，試著把一些先進的教學(xué)理論、科學(xué)的教學(xué)方法及先進現(xiàn)代教學(xué)手段運用于課堂教學(xué)中，努力培養(yǎng)學(xué)生的合作交流、自主探究、勇于創(chuàng)新的能力。與此同時，和語文組的其他他同事們積極進行集體備課，相互揚長避短，努力提高課堂教學(xué)質(zhì)量。

三、年級管理工作：

1、搞好教學(xué)常規(guī)管理工作，如學(xué)期初要求備課組長制定好本學(xué)期的教學(xué)計劃，科學(xué)合理地進行教學(xué)工作。重視教案的簽字檢查工作，期末在各個備課組長的協(xié)助下進行教學(xué)常規(guī)檢查和各項教學(xué)工作的總結(jié)等。

2、做到“上情下達”，“下情上曉”，起到橋梁溝通作用。作好上級領(lǐng)導(dǎo)的各項工作的下達任務(wù)，并及時地完成各項工作任務(wù)，及時將學(xué)校的各種安排傳達給師生，迅速將師生的情況反饋給領(lǐng)導(dǎo)，切實保證各項活動正常開展，各項決策措施順利實施。

四、反思自身的不足，促進自己再提高：

1、由于工作繁雜，使我常疲于各種事務(wù)性工作而對教學(xué)教研工作不夠深入和細(xì)致，沒有靜下心來總結(jié)很多老師的教學(xué)經(jīng)驗。深入課堂、深入班級聽課不夠，不能全盤了解教師教學(xué)動態(tài)。教學(xué)管理水平有待提高。

2、缺乏創(chuàng)新精神，工作思路陳舊，教導(dǎo)處很多工作還是在原來的老路上，教研活動效果不明顯，沒有針對教學(xué)實際問題進行研討。

3、工作中還缺乏細(xì)致性，想問題還不夠全面。缺乏工作的前瞻性和經(jīng)驗性。

4、缺乏工作方法，工作能力嚴(yán)重不足，缺乏耐心。如期初排課，初衷是想使每位教師都滿意，結(jié)果不能達到，使部分教師在此受了委屈，在此我真誠的說一聲“對不起”。

總之，在這一年中我取得了一點成績，也存在一些缺陷。

五、今后的努力方向：

1、不斷學(xué)習(xí)，更新知識結(jié)構(gòu)，不斷提高管理水平，跟上時展的新要求。

2、謙虛謹(jǐn)慎，努力將工作做到好上加好。

第2篇：述職述廉述德述范文

一、學(xué)以致用，努力提升綜合領(lǐng)導(dǎo)能力和水平。

一年來，本人始終堅持把學(xué)習(xí)作為推動各項工作的智力支撐，學(xué)以致用、學(xué)為我用。一是堅持讀書學(xué)習(xí)，努力修煉人生。積極參加局黨委中心組學(xué)習(xí)，按照讀書活動要求，認(rèn)真學(xué)習(xí)《觀念改變命運》、《經(jīng)濟藍(lán)皮書》、《贏在思維》、《高效領(lǐng)導(dǎo)者五大管理能力》、《責(zé)任比能力更重要》5本書，完成讀書筆記和心得體會的撰寫、交流，增強修養(yǎng)，提升境界。二是堅持市場調(diào)研，投智港區(qū)建設(shè)。積極參加局組織的上海、蘇錫常、沿海地區(qū)學(xué)習(xí)考察活動，帶領(lǐng)管委會一班人赴河南安陽、山東肥城、浙江義烏、寧波等地項目調(diào)研、市場分析，準(zhǔn)確研判經(jīng)濟發(fā)展形勢，為港區(qū)招商選資、項目建設(shè)提供智力支撐。三是堅持學(xué)法用法，確保依法行政。認(rèn)真學(xué)習(xí)《行政訴訟法》、《行政處罰法》、《行政強制法》等法律法規(guī)，增強法治理念，提高依法管理、依法行政、依法決策的能力和水平。

二、認(rèn)真履職，努力創(chuàng)造一流的工作實績。

1.抓交通安全，實現(xiàn)泰州大市唯一的江蘇省平安示范交通運輸局。認(rèn)真落實安全監(jiān)管《四項制度》，即安全生產(chǎn)定期檢查制度、安全隱患整改督辦制度、安全生產(chǎn)例會制度、安全獎懲制度，扎實推進“安全生產(chǎn)基層基礎(chǔ)提升年”、“企業(yè)安全生產(chǎn)主體責(zé)任落實年”和“創(chuàng)建平安交通示范點”活動，實現(xiàn)全系統(tǒng)安全生產(chǎn)形勢持續(xù)穩(wěn)定。全年查出安全隱患25處，除3處隱患正在整改當(dāng)中，22處全部整改到位。通過全系統(tǒng)上下的共同努力，我局已創(chuàng)建成泰州市交通運輸局唯一的“江蘇省平安示范單位”。

2.抓行業(yè)管理，實現(xiàn)客運市場規(guī)范化管理。組建出租汽車管理辦公室，專門負(fù)責(zé)全市出租汽車行業(yè)日常管理和投訴舉報查處，全年共查糾不規(guī)范經(jīng)營出租汽車250余輛次，立案處罰18輛次。按五統(tǒng)一要求，更新出租汽車350余輛，出租汽車行業(yè)發(fā)展逐步規(guī)范。強化長途客運行業(yè)監(jiān)管，以gps動態(tài)安全監(jiān)管為抓手，以評選十佳優(yōu)秀駕駛員為基礎(chǔ)，抓教育、抓源頭、抓規(guī)范，實現(xiàn)安全客運零責(zé)任事故，部分車輛取得3年無一個違章記錄的好成績。水陸運輸業(yè)實現(xiàn)年入庫稅金1.31億元。

3.抓行政執(zhí)法，努力營造興化交通良好形象。一是行政案件數(shù)量和質(zhì)量實現(xiàn)雙贏。全年共辦理各類交通行政處罰(處理)案件3816件，無一起行政復(fù)議變更、撤銷和行政訴訟敗訴。二是基層交管所綜合執(zhí)法有新突破。認(rèn)真制定實施交管所綜合執(zhí)法實施意見，強化綜合職能履行。全年辦理交管所路政處罰案件102件，為全市農(nóng)村公路管理提供了法制保障。三是5大執(zhí)法體系實現(xiàn)新跨越。運政執(zhí)法社會滿意度明顯提升，查處運輸違章案件1773起，非法營運“黑車”300余輛次。海事執(zhí)法通過強化垛田砂石市場無證經(jīng)營吊機整治，基本消除城區(qū)64平方公里范圍內(nèi)的水上安全隱患。港航執(zhí)法查處違法案件6件，收取賠(補)償費150萬元，清理干支線航道漁網(wǎng)漁籪102處，有效維護了航產(chǎn)航權(quán)，保證了航道安全暢通。公路執(zhí)法實現(xiàn)“迎檢奪冠”。先后4次開展路域環(huán)境專項整治行動，清除路障3044m3，收取公路損失賠(補)償費120.9萬元;港口執(zhí)法圓滿完成起步年各項目標(biāo)，11個作業(yè)區(qū)已有9個作業(yè)區(qū)按港口建設(shè)基本程序啟動建設(shè)，2個危險品碼頭核發(fā)港口經(jīng)營許可證，港口貨物港務(wù)費征收有序推進。四是行政許可便民利民。認(rèn)真辦理行政許可(服務(wù))事項3277項，按時辦結(jié)率100%，以優(yōu)質(zhì)服務(wù)取信于民、惠利于民。

4.抓招商引資，交通系統(tǒng)獲全市一等獎。

5.抓港區(qū)建設(shè)，實現(xiàn)泰州市級現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚區(qū)。在市委、市政府的正確領(lǐng)導(dǎo)下，在局領(lǐng)導(dǎo)和有關(guān)科室的幫助支持下，按照“一年拉框架、兩年出形象、三年大變樣”的目標(biāo)，強力推進招商引資、項目建設(shè)、上爭用地、投資融資等各項工作，港區(qū)建設(shè)已初具規(guī)模，成功獲批泰州市級現(xiàn)代服務(wù)業(yè)集聚區(qū)。一是招商引資成效明顯。投資5億元的農(nóng)副產(chǎn)品物流中心項目、6.6億元的商貿(mào)城項目成功落地，并開工建設(shè)。二是項目建設(shè)穩(wěn)步推進。疏港大道快車道建成通車，申家西路、港口作業(yè)區(qū)8個碼頭泊位完成招投標(biāo)，即將開工。砂石建材碼頭61艘鋼質(zhì)浮吊作業(yè)船成功運行，并進入港池開挖階段。三是項目用地有所保障。借助農(nóng)副產(chǎn)品項目，包裝上爭用地計劃400畝。港口作業(yè)區(qū)上爭計劃187畝，正在省國土資源廳排隊待批。四是投資融資破解難題。與興化農(nóng)村商業(yè)銀行洽談，10天時間成功抵押貸款4000萬元，為港區(qū)滾動發(fā)展注添資金活力。

三、廉潔自律，確保廉政空間平穩(wěn)著陸。

一年來，在黨風(fēng)廉政建設(shè)和反腐敗工作方面，本人在“兩圈”和履職期間，能始終繃緊廉潔自律這根弦，嚴(yán)格執(zhí)行“兩個務(wù)必”和“八個不準(zhǔn)”規(guī)定。無利用職務(wù)之便經(jīng)商;無個人承擔(dān)的費用由公費報銷;無高消費娛樂活動。規(guī)范港區(qū)財務(wù)管理，每月召開一次財務(wù)工作會議，嚴(yán)格審批制度和報銷程序，主動接受市國資辦監(jiān)督。所有工程項目嚴(yán)格履行招投標(biāo)程序，嚴(yán)把質(zhì)量關(guān)，確保能干事、干大事、干成事、不出事。

第3篇：述職述廉述德述范文

今年以來，我局著力強化班子成員的大局意識和組織觀念。認(rèn)真貫徹執(zhí)行民主集中制原則，堅持大事講原則，小事講風(fēng)格，認(rèn)真貫徹落實黨的十八屆三中、四中、五中全會和市委八屆五次、六次全會精神，按照全區(qū)的統(tǒng)一部署，司法局認(rèn)真開展“嚴(yán)格黨內(nèi)生活

嚴(yán)肅黨的紀(jì)律 維護黨的團結(jié)統(tǒng)一”和“三嚴(yán)三實”專項學(xué)習(xí)教育活動，深入開展“解放思想、搶抓機遇、奮發(fā)作為、協(xié)同發(fā)展”大討論活動，并與全省開展的政法網(wǎng)絡(luò)大講堂學(xué)習(xí)培訓(xùn)相結(jié)合，制定下發(fā)了實施方案，成立了領(lǐng)導(dǎo)小組，制作了學(xué)習(xí)宣傳欄，規(guī)定周五下午為局機關(guān)黨團學(xué)習(xí)日，領(lǐng)導(dǎo)班子帶頭集中學(xué)習(xí)討論。上半年完成了對局機關(guān)黨支部的改選。

一是積極推進建立專業(yè)性行業(yè)性調(diào)委會建設(shè)。加強人民調(diào)解組織建設(shè)，重點進行了交通、工商等行業(yè)調(diào)委會建設(shè)，目前交警二大隊、區(qū)工商局、欣怡電子城、車站工業(yè)品批發(fā)市場、華龍汽配城、居然之家的行業(yè)調(diào)解委員會已經(jīng)掛牌運行。

二是強化人民調(diào)解員隊伍建設(shè)。為深化人民調(diào)解工作的規(guī)范化管理，強化基層人民調(diào)解工作者的專業(yè)素養(yǎng)，我局采取有效措施，加強人民調(diào)解員隊伍建設(shè)，組織全區(qū)69個調(diào)委會1008名人民調(diào)解員分期分批進行了業(yè)務(wù)培訓(xùn)，提升了調(diào)解員的業(yè)務(wù)素質(zhì)。區(qū)級建立了矛盾排調(diào)領(lǐng)導(dǎo)小組及其辦公室，鄉(xiāng)（辦事處）建立了民間矛盾糾紛調(diào)解中心，村（居）建立了調(diào)委會，在城市各社區(qū)還建立了樓院長、單元長制度，在農(nóng)村還建立了十戶調(diào)解員制度，全區(qū)上下形成了縱橫交措的矛盾糾紛排調(diào)網(wǎng)，基本做到了“小事不出村，大事不出鄉(xiāng)，矛盾不上交”。

三是組織開展集中矛盾糾紛排查調(diào)解活動。根據(jù)__省司法廳《關(guān)于組織開展專項民間糾紛集中排查調(diào)解活動的通知》和市局的安排部署,結(jié)合我局實際，今年以來在“兩節(jié)”、“兩會”“五一” “十一”期間集中開展了四次大規(guī)模的排查調(diào)解活動。截止目前，全區(qū)共調(diào)處各類民間糾紛417件，調(diào)解成功413件，涉及當(dāng)事人總數(shù)800人 ，調(diào)解率和成功率分別達到100%和98%以上。

一是強化社區(qū)矯正工作力度。制發(fā)了《__區(qū)社區(qū)矯正人員手機定位日常監(jiān)管制度（暫行）》，利用電子信息定位管理平臺，對現(xiàn)有社區(qū)矯正對象實現(xiàn)全覆蓋，全天候動態(tài)監(jiān)控。嚴(yán)格執(zhí)行值班備勤制度，通訊聯(lián)系要保持24小時暢通，遇重大情況或突發(fā)事件要及時處置；成立了社區(qū)矯正檢察室，主動引入檢察監(jiān)督，使社區(qū)矯正工作更加規(guī)范化、法制化；成立了__區(qū)社區(qū)矯正服務(wù)中心；在緝槍治爆和打黑除惡專項行動中，加強對社區(qū)服刑人員的監(jiān)管和教育工作；在落實服刑特赦政策中，我區(qū)符合特赦條件的有6人，全部按時按質(zhì)辦理了特赦的審批手續(xù)；今年以來，共做審前調(diào)查106人；入矯85人；解矯38人；現(xiàn)有矯正人員131 人，其中管制32人，緩刑88人，假釋6人，暫予監(jiān)外執(zhí)行5人，已全部納入電子圍墻監(jiān)控范圍，使我區(qū)的矯正對象管得住、管得牢。

二是強化刑釋矯正人員安置幫教工作。充分利用刑釋矯正人員信息管理系統(tǒng)，及時掌握刑釋人員信息，并按照監(jiān)管年限，按時清理、接收刑釋人員，我區(qū)現(xiàn)共有刑釋人員136人，今年以來新接收各類刑釋人員41人，全部落實了幫教，幫教率100%。探索設(shè)立了一處刑事解教人員安置幫教基地，市司法局副局長申便召給予充分肯定。開展“大墻內(nèi)”幫教活動，與區(qū)老干部局、關(guān)工委聯(lián)合組織“旭日”幫教團赴__

監(jiān)獄、滄南監(jiān)獄，給__區(qū)籍罪犯送去了家人的叮囑、思念等音像資料，收到良好效果。一是突出以各種“紀(jì)念日”、主題“宣傳月”為重點，廣泛開展集中宣傳活動。今年以來，突出抓好憲法宣傳月、平安宣傳月、安全生產(chǎn)宣傳月等主題月宣傳活動。共組織開展大型集中法制宣傳20多次，發(fā)放各種法制宣傳材料30000多份，為廣大群眾解答了眾多法律咨詢。

二是深入拓展國學(xué)普法宣傳，不斷強化陣地建設(shè)。認(rèn)真組織開展了以法進社區(qū)、法進學(xué)校、法進機關(guān)、法進企業(yè)為主要內(nèi)容的“法律八進”活動，重點深化國學(xué)普法教育，選定了民族路、華油、欣怡、鐵路新村、維康五個社區(qū)為新的國學(xué)普法教育基地，聘請了為學(xué)教授張君慶在華油社區(qū)進行了專題講座，在國學(xué)普法示范點共開展了國學(xué)教育普法講座20次，發(fā)放普法宣傳材料5000余份。

三是強化機制建設(shè)，切實增強領(lǐng)導(dǎo)干部、公務(wù)員學(xué)法用法的實效性。堅持和完善黨組理論學(xué)習(xí)中心組集體學(xué)法制度，每年達到4次以上；依托省廳政法網(wǎng)絡(luò)大講堂、市人社局網(wǎng)站法律知識強化培訓(xùn)等形式，把法律知識學(xué)習(xí)納入公務(wù)員繼續(xù)教育管理體系，組織全局公務(wù)員開展了網(wǎng)絡(luò)教育培訓(xùn)，增強法律知識儲備，為普法宣傳人才培育基礎(chǔ)。

四是全力做好“六五”普法驗收工作，并通過省、市驗收。下半年，區(qū)人大常委會對我區(qū)“六五”普法工作進行了專項評議。__市“六五”普法驗收小組通過半個月的準(zhǔn)備，對全區(qū)“六五”普法進行驗收，選擇了一鄉(xiāng)（辦事處）、兩村兩居，一所學(xué)校、一個企業(yè)進行了驗收，獲得了市普法驗收小組的高度評價。我區(qū)還代表__市迎接省“六五”普法驗收的一個普法情景劇——“今天我來當(dāng)法官”，省驗收組給予充分肯定。

一是實現(xiàn)了我區(qū)村（居）法律服務(wù)全覆蓋。在區(qū)司法局的領(lǐng)導(dǎo)下，圓滿完成“一村（居）一法律顧問”工作，轄區(qū)內(nèi)律師和經(jīng)與市司法局協(xié)調(diào)，為我區(qū)派遣的18名律師已分別和村（居）委員會簽訂了法律顧問協(xié)議，頒發(fā)了法律顧問聘書，制做了法律顧問公示牌，并制定了相關(guān)制度。全區(qū)，五辦一鄉(xiāng)35個社區(qū)24個村，全部與律師簽訂了法律顧問協(xié)議。

二是法律援助工作再上新臺階。申請法律援助案件121件，其中刑事案件2件，民事案件119件，符合法律援助范疇的91件，審批的93件，提供法律咨詢334件。

三是全面推進司法公開工作，自覺接受群眾監(jiān)督。在公證、律師、法律援助、人民調(diào)解、安置幫教、社區(qū)矯正等業(yè)務(wù)股室全部實行公開操作，各股室的業(yè)務(wù)范圍、工作制度、辦事流程、收費標(biāo)準(zhǔn)已掛網(wǎng)上墻。6月份，我局全體人員在火車站開展了“以陽光行政、服務(wù)百姓”為主題的執(zhí)法公開宣傳活動?，F(xiàn)場發(fā)放法律援助服務(wù)指南600余份，公民用法手冊400余份，三位一體調(diào)解明白頁500余份以及與公民日常生活密切相關(guān)的一些法律法規(guī)節(jié)選。門戶網(wǎng)站登記文章及圖片70篇，訪問量17335次。網(wǎng)接受案件1件。

四是全面整頓法律服務(wù)市場，提升法律服務(wù)層次。對雪松律師事務(wù)所、各法律服務(wù)所、司法所的全體人員進行了業(yè)務(wù)培訓(xùn)。全年開展了兩次法律服務(wù)市場專項整頓活動，查處了3起投訴案件。

五是深入拓展公證工作。全年共辦理公證事項62件（民事62件， 經(jīng)濟0件），公證收費46750萬元，義務(wù)解答法律咨詢500余人次，無出現(xiàn)假證錯證的現(xiàn)象，為我區(qū)市場經(jīng)濟建設(shè)和維護社會穩(wěn)定提供了優(yōu)質(zhì)高效的法律服務(wù)。

我局高度重視黨風(fēng)廉政建設(shè)，班子成員帶頭遵守廉潔自律的有關(guān)規(guī)定，做到自警、自醒、自律。要求干警做到的，班子成員首先做到，要求干警不做的，班子成員首先不做，率先垂范，廉潔從政。按照區(qū)委、區(qū)紀(jì)委的部署，我局召開了“強化紀(jì)律意識，落實主體責(zé)任”專題民主生活會，增強落實主體責(zé)任的政治自覺、思想自覺和行動自覺，做到內(nèi)化于心、外化于行。教育領(lǐng)導(dǎo)干部和全體干警提高拒腐防變能力，筑牢思想道德防線。班子成員嚴(yán)格執(zhí)行財經(jīng)紀(jì)律，能節(jié)儉的節(jié)儉，能少花的少花；嚴(yán)格執(zhí)行節(jié)日期間車輛封存制度；切實執(zhí)行基層考察和慰問輕車簡從，減少基層負(fù)擔(dān)。

第4篇：述職述廉述德述范文

德：“德乃做人之本”。本人一貫注重自己的修養(yǎng)，做事做人都能“以德”為先。“真誠相處，寬厚待人，助人為樂”是我為人處事的準(zhǔn)則。律己足以服人，量寬足以得人，身先足以率人。目前總務(wù)管理已實現(xiàn)了“規(guī)范管理與寬松、和諧”的有機結(jié)合，形成了“環(huán)境寬松，處事寬容，待人寬厚”的激勵機制。無論工作還是生活中，都不忘記廉潔自律，謙虛謹(jǐn)慎，所以自己的內(nèi)心始終是安寧和踏實的，自己的良知始終是從容的。

能：“人和”是發(fā)展的保證?！碍h(huán)境寬松，處事寬容，待人寬厚”的激勵機制，極大的調(diào)動了總務(wù)人員的主觀能動性和服務(wù)積極性，管理中我做到了嚴(yán)格而不苛刻，穩(wěn)重而不死板。大事講原則，小事講靈活，處理好了“剛性和柔性”的辨證關(guān)系。我一貫主張建立良好的同事關(guān)系不亞于與家人的相處，大家既然有緣共事，就應(yīng)和睦相處。當(dāng)然在相處中時?？隙〞幸蚰晨捶ú煌虮徽`解后產(chǎn)生怨氣與不滿，甚至是發(fā)生爭執(zhí)，但我總認(rèn)為，每個人的出發(fā)點都是好的，工作中就應(yīng)該發(fā)揚民主，爭執(zhí)其實就是一個論證的過程，工作中求大同存小異，和則心齊，和則事順，和則暢通，凝聚產(chǎn)生力量，團結(jié)締造和諧。我的工作就得益于憑借和依靠這和諧的集體智慧和力量來，依靠和發(fā)揮總務(wù)處每個人的優(yōu)點來積極應(yīng)對師生們眾多的服務(wù)需求。所以我十分珍惜并常懷感激之心。如果沒有這個溫馨的集體給我的支持和提供這么好的施展平臺，一切都將成為空話。

勤：總務(wù)處的工作特性是繁雜，瑣碎。服務(wù)于人的工作是最難做到百分百令每個人滿意的，但我始終堅持做最好的自己?！把矍?、手勤、腿勤”是我做好后勤保障工作的前提，我管理工作的切入口：“把師生的呼聲當(dāng)作第一服務(wù)信號，把師生服務(wù)需求當(dāng)做第一選擇，把師生滿意當(dāng)作第一標(biāo)準(zhǔn)。工作千頭萬緒，但我始終從大局出發(fā)，分清事情的輕重緩急，有計劃地安排完成每一項工作。在服務(wù)中，吃力不討好的事情也在所難免，但對我而言，為教職工謀利不僅是我服務(wù)于教師的一種承諾，更是一種責(zé)任，工作中品味的酸甜苦辣已不重要，重要的是沉淀在自己心中的感悟與反思。有些人即使盡心盡力服務(wù)一百次，但只要有一次不能及時到位，就會起怨恨，但人與人之間還是多理解吧，助人為樂的熱情始終不減，天道酬勤，我幸勤的付出得到了大家的理解認(rèn)可。飲水思源，如果要說取得了成績，那么它肯定蘊藏著在座教職員工對我工作的關(guān)愛和誠懇幫助與默默的支持，看到同事們對我的期盼，自己也深感有一個無形的壓力，必須勤奮學(xué)習(xí)，多學(xué)技能，如同逆水行舟，不進則退。

績：作為一個后勤人員,要多干實事,少說空話。本學(xué)期在后勤工作方面主要做了以下幾方面的工作: 學(xué)校的中心工作是教學(xué),我作為主管后勤服務(wù)的總務(wù)主任,一定要保證學(xué)校各項設(shè)施、設(shè)備的正常運轉(zhuǎn)。水電、消防、午餐、商店、校舍安全、校車安全、安全保衛(wèi)、基本建設(shè)、各種日常設(shè)施維護維修等等并建立好這些檔案工作。工作的特殊性就要求我放棄休息時間,自己帶領(lǐng)總務(wù)一班人對這些設(shè)施設(shè)備進行維修,雖然苦一點,累一點,看著師生們能夠正常地使用這些設(shè)施、設(shè)備,我感到的高興。創(chuàng)設(shè)良好優(yōu)美的校園環(huán)境,努力搞好學(xué)校的環(huán)境綠化工作。是我這個總務(wù)主任有不可推卸得責(zé)任,我們的學(xué)校比較大,對校園環(huán)境綠化的整治是件大事,也是件難事。本學(xué)期開學(xué)初,根據(jù)學(xué)校的實際情況，平時我組織人員定期給學(xué)校綠化帶進行除草,花草樹木進行施肥、除蟲、澆水、修剪,雖然總務(wù)人員年齡偏大，但是他們從不叫苦從不叫累，任勞任怨，獻計獻策，始終以大局為重，創(chuàng)造美好的校園環(huán)境。

第5篇：述職述廉述德述范文

一、以德正身，提升境界修養(yǎng)

始終堅持以德為先，把以政治品德、職業(yè)道德、家庭美德、社會公德為內(nèi)容的“四德”建設(shè)放在首位。講政治品德。牢固樹立“全心全意為人民服務(wù)”的宗旨，不斷加強黨性修養(yǎng)、堅定理想信念，忠于黨、忠于國家、忠于人民；堅持重大事項報告制度，重要工作主動及時向市委市政府匯報，在政治上、思想上、行動上與市委市政府保持高度一致。講職業(yè)道德。工作中實事求是，堅持原則，不墨守成規(guī)，不弄虛作假，忠于職守、秉公辦事，經(jīng)常深入棚戶區(qū)、危舊房及縣鄉(xiāng)村體察民情，竭力為群眾排憂解難；對找上門來訪的群眾熱情接待、坦誠交流，能辦即辦、決不拖延，不能辦則耐心說明原委、堅持原則。講家庭美德和社會公德。踐行優(yōu)良傳統(tǒng)倫理道德，孝敬長輩、尊重配偶、謹(jǐn)慎交友，遵守社會基本行為準(zhǔn)則，遵守公共秩序。

二、以勤修身，提高工作水平

加強學(xué)習(xí)、調(diào)研和思考，使自己盡快熟悉分管工作，盡快打開工作局面。勤于學(xué)習(xí)。深入學(xué)的系列重要講話精神；通過市委理論中心組學(xué)習(xí)，撰寫了學(xué)習(xí)貫徹落實“”精神的心得體會文章。加強業(yè)務(wù)學(xué)習(xí)，堅持“上下左右中”學(xué)習(xí)方法，將上級精神、基層經(jīng)驗、國內(nèi)外先進理念、同行好的做法，充分摸準(zhǔn)吃透，并結(jié)合自身實際加以應(yīng)用。勤于調(diào)研。到*明確分管城建工作之后，即到分管的*個部門以及各縣市區(qū)，進行系統(tǒng)化的調(diào)研，了解城建口各單位及縣市重點工作、存在的問題，提出應(yīng)對策略或意見建議。之后，就一些重要的或比較復(fù)雜的工作，多次進行專項性調(diào)研，僅*年先后*次到*調(diào)研、召開座談會、排解糾紛，*次下到市縣調(diào)研鎮(zhèn)村聯(lián)動工作，*次到市城管局調(diào)研并赴現(xiàn)場察看，研究協(xié)調(diào)垃圾處理、數(shù)字城管、市容環(huán)境衛(wèi)生整治等工作。勤于思考。注重在學(xué)習(xí)調(diào)研基礎(chǔ)上及時思考總結(jié)，提練出有利于推動工作的好經(jīng)驗、好做法。如加強對中央方針政策充分研讀、深入研判，提出了中央城市工作會議后，*工作面臨“三個前所未有”；通過對城區(qū)垃圾及老舊危樓的調(diào)研、摸底，對其作出預(yù)判分析，拿出具有操作性的方案，并正式啟動實施；對*區(qū)*棚改拆遷問題，提出了“一戶一案”策略，并在拆遷安置方面，總結(jié)了*區(qū)的“區(qū)級主體、市區(qū)聯(lián)動、一戶一策”和*新區(qū)的“居民自主、強化服務(wù)、自下而上”兩種模式。

三、以能強身，增強“實戰(zhàn)”本領(lǐng)

工作中發(fā)揚民主、有效掌控，堅持依法行政，帶頭學(xué)習(xí)和遵守黨紀(jì)國法，嚴(yán)格依法依規(guī)辦事。同時知行合一、有念即行，不斷提升自己各方面能力。增強凝聚力。日常工作中注重充分發(fā)揚民主，鼓勵部門領(lǐng)導(dǎo)和身邊工作人員大膽談設(shè)想、提思路，在此基礎(chǔ)上進行集中提練。如對*年工作，提出了民生工程、鎮(zhèn)村聯(lián)動、項目建設(shè)、城市管理等六個方面的重點工作。啟動了全市視頻資源共享系統(tǒng)建設(shè)，數(shù)字城管建立了六大特色創(chuàng)新系統(tǒng)，開通了市民通APP應(yīng)用軟件。對規(guī)劃遺留問題，提出通過“多規(guī)合一”方式解決。*年，參加部門的民主生活會*次，組織開展調(diào)研座談會*多次，與所有分管部門主要領(lǐng)導(dǎo)及部分分管領(lǐng)導(dǎo)采取個別談心談話方式，了解思想狀態(tài)，充分聽取意見建議。提升執(zhí)行力。為落實上級棚改政策，出臺了《全市保障性安居工程督查辦法》，建立了約談問責(zé)機制；在鎮(zhèn)村聯(lián)動建設(shè)方面，鼓勵創(chuàng)新，在完成規(guī)定動作的基礎(chǔ)上，多做自選動作，并通過現(xiàn)場推進會方式，激勵先進、鞭策后進；強化規(guī)劃管理，中心城區(qū)共清查項目*余起，其中發(fā)現(xiàn)重大違規(guī)建設(shè)問題并下發(fā)停工通知*起，對違法違章建筑進行罰款處罰*起。強化操作力。通過協(xié)調(diào)審批小組會議方式，集中協(xié)調(diào)解決涉及群眾切身利益的民生問題近*個，對于這些問題，既注重原則性，又注重靈活性；既考慮歷史的客觀現(xiàn)實性，又注重法律法規(guī)的嚴(yán)肅性，達到了平穩(wěn)、有序的良好效果。

四、以績立身，力求工作實效

堅持“一任接著一任干”的思路，發(fā)揚釘釘子的精神，取得了較好成績。

1.完成了任務(wù)。棚戶區(qū)改造打贏翻身仗，前年我市棚戶區(qū)改造工作因部分項目未完成被省里約談，同時去年我市任務(wù)數(shù)又在全省排第二。在雙重壓力下，我?guī)ьI(lǐng)建口干部職工，共同努力，全市各類棚戶區(qū)改造開工*套，基本建成*套，圓滿完成了省里下達的任務(wù)。此外，全市公共租賃住房開工*套，基本建成*套，開工率和基本建成率均達100%，列全省第一，還圓滿完成國家及省農(nóng)村危房改造任務(wù)*戶。

2.提升了質(zhì)量。全市城建三年升級戰(zhàn)圓滿收官，累計開工項目*個，完成投資*億元。一大批市政基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)設(shè)施項目竣工投入使用，使城市功能和綜合承載力得到明顯提升。深入推進鎮(zhèn)村聯(lián)動，第一批*個示范鎮(zhèn)（重點鎮(zhèn)）的鎮(zhèn)村聯(lián)動建設(shè)圓滿完成，同時，對全市*個鄉(xiāng)鎮(zhèn)（街道）啟動了第二批鎮(zhèn)村聯(lián)動建設(shè)發(fā)展工作，實施新建“二十五個一”和“五個提質(zhì)改造”項目*個，已開工*個、占*%，完工*個、占*%，完成投資*億元、占*%，均完成年度目標(biāo)要求。

3.穩(wěn)定了市場。先后出臺了促進*中心城區(qū)房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展的兩個文件，提出了*余條舉措。*年，中心城區(qū)商品房預(yù)售面積和備案面積總量和增幅均創(chuàng)歷史新高。去年年底，各地舉辦商品房交易展示會，僅中心城區(qū)*天活動時間就銷售商品房*套、*萬平方米，銷售金額*億。建筑業(yè)發(fā)展態(tài)勢良好，*年全市建筑業(yè)實現(xiàn)總產(chǎn)值*億元，同比增長*%，占全省建筑業(yè)總產(chǎn)值的*%，增速、產(chǎn)值分列全省的第一和第四。

4.加強了管理。中心城以創(chuàng)建國家森林城市、省文明城復(fù)審迎檢、*經(jīng)貿(mào)洽談會、*文化節(jié)等集中整治為抓手，開展了系列集中整治行動，市容環(huán)境得到改善，尤其是創(chuàng)省文明城重新啟動聯(lián)創(chuàng)聯(lián)建機制，人居環(huán)境進一步改善。全市污水處理能力達到*萬噸/日，新增污水管道*余公里，污水處理率達到*%，中心城區(qū)污水處理率達到*%。中心城生活垃圾無害化處理率超過*%，各縣市達到*%。中心城新增綠地面積*公頃，新建公廁*座、垃圾中轉(zhuǎn)站*座，新建公廁指示牌*塊，安裝路燈*盞，保持城市亮燈率及設(shè)施完好率*%以上。

5.破解了難題。解決了近*個歷史遺留問題，探索了多種拆遷安置模式，處理近*起群體性上訪事件，較為典型的是*項目房屋裝修質(zhì)量引發(fā)群體性上訪，在市政府主要領(lǐng)導(dǎo)的大力支持下，與其他班子成員齊心協(xié)力，反應(yīng)迅速、處理即時，堅決維護群眾合法利益、堅決打擊違法行為，成功化解矛盾。不僅如此，去年春節(jié)前，又對中心城區(qū)預(yù)售商品房樓盤進行預(yù)警分析和風(fēng)險排查，建立了預(yù)防處理機制，有效化解了一批群眾體性上訪事件。

五、以廉律身，保持公仆本色

切實做到“三嚴(yán)三實”。嚴(yán)格遵守中央“八項規(guī)定”、“六項禁令”和領(lǐng)導(dǎo)干部廉潔自律各項規(guī)定，老實做人、清白做事。并管好家屬和身邊工作人員，決不允許他們以本人的名義辦私事、謀私利。嚴(yán)格遵守法律法規(guī)、政策和標(biāo)準(zhǔn)，嚴(yán)格按照法律程序行使權(quán)力、履行職責(zé)，對一些重大事項的決策，通過規(guī)劃委員會或協(xié)調(diào)審批小組會議專題審議，始終堅持民主集中制原則，做到在集中討論、反復(fù)論證、各抒己見、形成共識的基礎(chǔ)上發(fā)表意見。

第6篇：述職述廉述德述范文

多么熟悉的話語

又一次嗚咽成曲看完了山楂樹之戀

羨慕又遺憾主人公的命運

羨慕她能遇見讓自己一見傾心的人

羨慕她有讓所有人眼紅的初戀

羨慕她遇到視她若珍寶的戀人

她是幸福的

遺憾那讓人心碎的結(jié)局悲嘆上天造物弄人

深情付出就會有真情流露那是無法掩飾無法做作的

那種青澀那種欲言又止那種吐氣如蘭，那種戰(zhàn)栗，喘息，那種靜得只能聽見時間滴滴答答走動的聲音，那種遠(yuǎn)遠(yuǎn)看見奮不顧身奔過去的沖動

那些曾經(jīng)年輕過那些曾經(jīng)動情過的人定會為之共鳴

撕心裂肺地看完了電影

我也為自己生命中曾經(jīng)有你感激懷念

也想起當(dāng)時我發(fā)自肺腑的一句“認(rèn)識你真好”明白自己的確沒看錯人你將是我一生的記憶一世感激的人

校園初遇時追隨我的目光，有事沒事找我的閑聊，下雨送我回家的情景

身處異地的我一直以來收到你書信鼓勵

那輛除喇叭不靈光，渾身都響的二手舊面蛋蛋數(shù)次在飄雪的天兒在火車站久久等待放假遠(yuǎn)歸的我

在那四周漏風(fēng)的車?yán)镫p腳凍得麻木的我們歡喜的擁在一起吃你給我買的瓜子，米果，水晶之戀，講著數(shù)月彼此的稀奇事兒

想起你到我單位來送我，默默轉(zhuǎn)身，緩緩離去的背影竟然是永遠(yuǎn)

托人打聽你的消息，半年后收到已有嬌妻的你只字片語的答復(fù)：希望你過得比我好

山楂樹之戀讓我曾經(jīng)對你的埋怨終究換化成感激理解，深深的愛和永遠(yuǎn)的想念

第7篇：述職述廉述德述范文

關(guān)鍵詞：關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)；知識發(fā)現(xiàn)；述評

中圖分類號： G302 文獻標(biāo)識碼： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016103

Abstract This paper discusses the current status and future directions of the related studies of knowledge discovery technology based on linked data。By Using IEEE，Springer，Google Scholar and other scholarly search engines and collects papers about this subject from related conferences，such as COLD and KIELD，this paper makes a comprehensive study in this subject of research and classifies related papers according to the different knowledge discovery methods. In general，knowledge discovery based on linked data is still in the exploratory stage. There still exists some problems in the knowledge discovery based on linked data， such as the quality problem of linked data；and there is no unified framework for those methods. Getting more convenient knowledge discovery methods based on linked data and building a unified framework for them will be the focus of future research.

Key words linked data； knowledge discovery； review

海量數(shù)據(jù)與知識貧乏導(dǎo)致了數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)研究的出現(xiàn)。知識發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery）源于人工智能和機器學(xué)習(xí)，是機器學(xué)習(xí)、 人工智能、數(shù)據(jù)庫和知識庫等眾多學(xué)科相互融合而形成的一門適應(yīng)性強的新興交叉學(xué)科。知識是數(shù)據(jù)元素間的關(guān)系或模式，知識發(fā)現(xiàn)就是從大量數(shù)據(jù)中，特別是從異構(gòu)的數(shù)據(jù)平臺中提取出隱含的、未知的、潛在有用的并能被人們理解的規(guī)則與模式，并檢查趨勢、發(fā)掘出事實的高級處理過程[1]。當(dāng)前有關(guān)知識發(fā)現(xiàn)研究主要集中在：粗糙集理論；概念格和形式概念分析；基于分類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、領(lǐng)域知識和圖模型等領(lǐng)域[2]。

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的與應(yīng)用為知識發(fā)現(xiàn)提供了一個新契機，特別是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)預(yù)先建立了大量權(quán)威、準(zhǔn)確的關(guān)聯(lián)關(guān)系，每個數(shù)據(jù)對象包括多種屬性和特征，從而為實現(xiàn)跨學(xué)科領(lǐng)域、跨數(shù)據(jù)源的精準(zhǔn)知識發(fā)現(xiàn)提供有效支撐，使得基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)成為研究熱點。

1 研究現(xiàn)狀

1.1 知識發(fā)現(xiàn)相關(guān)技術(shù)

目前的知識發(fā)現(xiàn)研究主要有兩大分支，即基于數(shù)據(jù)庫的知識發(fā)現(xiàn)與基于文獻的知識發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)主要針對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)， 基于文獻的知識發(fā)現(xiàn)主要針對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。知識發(fā)現(xiàn)的方法有統(tǒng)計方法、機器學(xué)習(xí)方法與神經(jīng)計算方法。統(tǒng)計方法除了回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費舍爾判別、非參數(shù)判別等）、聚類分析（系統(tǒng)聚類、動態(tài)聚類等）及探索性分析（主成分分析、相關(guān)分析）等方法以外，還包括模糊集方法、支持向量機方法、粗糙集等方法。常用的機器學(xué)習(xí)方法包括規(guī)則歸納、決策樹、范例推理、遺傳算法等。常用的神經(jīng)計算方法包括自組織映射網(wǎng)絡(luò)、反傳網(wǎng)絡(luò)等[3]。

基于文獻的知識發(fā)現(xiàn)按照文獻的相關(guān)性分為基于相關(guān)文獻的知識發(fā)現(xiàn)、基于非相關(guān)文獻的知識發(fā)現(xiàn)和基于全文獻的知識發(fā)現(xiàn)[4]。由于計算機直接從非相關(guān)文獻中發(fā)現(xiàn)新知識是非常困難的，應(yīng)由計算機首先把文獻中的知識單元抽取出來，構(gòu)成知識庫，然后再在知識庫里進行發(fā)現(xiàn)。語義網(wǎng)技術(shù)通過給文檔添加形式化語義信息的方式解決了計算機理解文獻的問題，而關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)是由W3C推薦的語義網(wǎng)最佳實踐。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)將分散領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)通過結(jié)構(gòu)化描述以及數(shù)據(jù)之間的鏈接關(guān)聯(lián)起來，形成全球巨大數(shù)據(jù)空間，即數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。這種數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源環(huán)境為信息的最大限度共享、重用以及發(fā)行提供了保障，也為人們的知識發(fā)現(xiàn)活動提供了新的機遇[5]。

1.2 基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)研究進展

以“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)”“知識發(fā)現(xiàn)”等為關(guān)鍵詞在CNKI數(shù)據(jù)庫中檢索發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)研究仍處于起步階段，相關(guān)研究數(shù)量較少且多屬于理論模型研究。如李楠[6]、李俊[7]等分別總結(jié)了基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)研究，提出了基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)模型；高勁松等[8]在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)過程金字塔的基礎(chǔ)上提出了基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)模型；宋麗娜[9]提出了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)環(huán)境下基于知識地圖的隱形知識發(fā)現(xiàn)模型；劉龍[10]提出了基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)過程模型。

以“consuming linked data”“application of linked data”“Knowledge Discovery”等為關(guān)鍵詞在谷歌學(xué)術(shù)、ScienceDirect和Springer等學(xué)術(shù)搜索引擎上進行主題檢索，同時總結(jié)了COLD、KIELD和LDOW等關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)會議中有關(guān)知識發(fā)現(xiàn)的文獻。相較國內(nèi)研究，國外基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)方法更為豐富且付諸實踐。根據(jù)對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘?qū)哟蔚膮^(qū)別，本文將基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)歸結(jié)為3類：（1）間接挖掘，即通過格式轉(zhuǎn)化將關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化或特征提取將關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法的格式，如Venkata Narasimha等提出的Liddm關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)[11]以及Heiko Paulheim等提出的FeGeLOD特征提取器[12]為代表；（2）直接挖掘，利用事務(wù)構(gòu)建、歸納邏輯程序設(shè)計（Inductive logic programming，簡稱ILP）等方法直接對RDF數(shù)據(jù)進行處理，如Reza Ramezani等提出的SWApriori[13]和Gabin Personeni等提出的ILP學(xué)習(xí)方法[14]是該類的典型研究；（3）鏈接挖掘，即對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的屬性鏈和節(jié)點等結(jié)構(gòu)進行挖掘。如Ilaria Tiddi等提出的Dedalo遍歷系統(tǒng)[15-16]、Xiaowei Jiang等提出的頻繁子圖挖掘方法[17]及Kang Li等提出的深度學(xué)習(xí)方法[18]最具代表性。

2 間接挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是基于數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)的核心步驟之一，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要針對關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，而根據(jù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的定義，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)是采用RDF數(shù)據(jù)模型并利用URI命名數(shù)據(jù)實體的數(shù)據(jù)集合，因此如何將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)成為了一個新的研究熱點。間接挖掘的基本原理是針對不適用于傳統(tǒng)挖掘算法的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，通過特征提取或格式轉(zhuǎn)化的方式從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中提取出數(shù)值型特征，實現(xiàn)利用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進行挖掘分析的目標(biāo)。

2.1 格式轉(zhuǎn)化

Venkata Narasimha等提出的Liddm[11]是一個可以與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)有效交互的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘模型，它支持從不同的數(shù)據(jù)源檢索、整合數(shù)據(jù)，為統(tǒng)計分析調(diào)整數(shù)據(jù)格式并支持?jǐn)?shù)據(jù)挖掘及成果的可視化。Liddm利用SPARQL查詢從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)云中獲取數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)輸入準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)挖掘等步驟進行關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘。其中，數(shù)據(jù)查詢結(jié)果以包含若干行和列的表格數(shù)據(jù)表示，行表示檢索到的實例，列表示該實例一個屬性的值。

數(shù)據(jù)預(yù)處理包含數(shù)據(jù)整合、數(shù)據(jù)過濾和數(shù)據(jù)分割等三個步驟。其中，數(shù)據(jù)整合是指將從多個關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)云中多個數(shù)據(jù)源中檢索的數(shù)據(jù)進行整合，整合基于每個數(shù)據(jù)源的共有關(guān)聯(lián)；數(shù)據(jù)過濾指通過人工篩選掉不符合數(shù)據(jù)挖掘需求的實例；數(shù)據(jù)分割指將不同列數(shù)據(jù)分為不同的類。在完成了數(shù)據(jù)的查詢和預(yù)處理后，Liddm通過數(shù)據(jù)輸入準(zhǔn)備步驟完成數(shù)據(jù)格式的轉(zhuǎn)化。以Weka為例，Weka支持的數(shù)據(jù)輸入格式為ARFF（Artribute-Relation File Format，屬性-關(guān)聯(lián)文件格式），因此可將關(guān)聯(lián)名和屬性轉(zhuǎn)化為ARFF格式后進行挖掘。

類似的研究還包括Petar Ristoski等提出的基于RapidMiner的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘方法[19]。與LiDDM相似，RapidMiner也需要終端用戶定義合適的SPARQL查詢來獲取所需數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為表格數(shù)據(jù)后進行挖掘。

2.2 特征提取

Heiko Paulheim等基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的特性構(gòu)建了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)特征提取器FeGeLOD[12]，它可以從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中提取數(shù)值型或二值數(shù)據(jù)特征并利用這些特征進行數(shù)據(jù)挖掘。FeGeLOD在Weka的基礎(chǔ)上，針對LOD提出了一系列不同的提取特征方法。特征的提取包含實體識別、實際特征構(gòu)建、特征選擇等三個步驟，其中第二步實際特征構(gòu)建是構(gòu)建關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘特征的核心步驟。目前FeGeLOD采取了6種不同的特征構(gòu)建策略。第一個構(gòu)造器為一個實體的每個數(shù)據(jù)屬性創(chuàng)建了一個特征。數(shù)據(jù)屬性即元素的值，如城市的名稱或城市的人口數(shù)量；第二個構(gòu)造器僅針對實體本身，即實體有謂詞rdf：type的語句，一個實體可能屬于多個類型或目錄。其余四個構(gòu)造器考慮了實體與其他實體的關(guān)聯(lián)數(shù)。

2.3 技術(shù)分析

截至2016年9月7日，LOD中互相關(guān)聯(lián)的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集已達9960個，擁有超過1490億個三元組，這些大量的結(jié)構(gòu)化、語義關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)具有巨大的潛在價值。間接挖掘方法有效利用了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)整合的特性，通過數(shù)據(jù)集之間的關(guān)聯(lián)幫助人們更為準(zhǔn)確、高效的發(fā)現(xiàn)和獲取相關(guān)數(shù)據(jù)。

然而，間接挖掘也存在著一些弊端，首先，間接挖掘需要用戶構(gòu)建數(shù)據(jù)查詢，而構(gòu)建關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的查詢需要用戶事先對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集、SPARQL查詢以及屬性充分了解；其次，傳統(tǒng)挖掘方法往往只針對特定類型的知識，如LiDDM僅支持關(guān)聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)，由于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法本身的局限性，間接挖掘的方式未能深入挖掘關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)內(nèi)數(shù)據(jù)對象間的關(guān)聯(lián)（links）。

3 直接挖掘

相對于間接挖掘，本文將可以直接對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進行處理的挖掘方法定義為關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的直接挖掘。值得注意的是，雖然關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)采用了RDF數(shù)據(jù)模型，但由于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的節(jié)點都是唯一的，因此并非所有RDF挖掘方法都適用于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。如圖核方法[20-21]適用于多圖的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)，而關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的挖掘?qū)儆赟ingle-graph型模式挖掘型問題。直接挖掘的典型研究包括事務(wù)（transactions）構(gòu)建和歸納邏輯程序設(shè)計（Inductive Logic Programming，簡稱ILP）等。

3.1 事務(wù)構(gòu)建

ARM（Association Rule Mining，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘）等傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法試圖尋找頻繁項集（Large Itemsets），并在此基礎(chǔ)上生成有趣的關(guān)聯(lián)規(guī)則。在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中進行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘存在著以下挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的異構(gòu)性、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)不存在準(zhǔn)確定義的事務(wù)、實體間的關(guān)系以及終端用戶在挖掘過程中的角色。為從語義網(wǎng)數(shù)據(jù)中構(gòu)建事務(wù)，Ziawasch Abedjan等提出利用主語、謂詞和對象三元組中的一項組成事務(wù)，用其余兩項的值作為事務(wù)項，并從這些事務(wù)中進行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘[22]（見表1）。

在Ziawasch Abedjan的研究基礎(chǔ)上，MA Nematbakhsh 和Reza Ramezani提出了SWApriori挖掘方法，SWApriori以三元組的方式從語義網(wǎng)數(shù)據(jù)集中獲取數(shù)據(jù)并直接從中自動發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則[13，23]。SWApriori的基本原理是在輸入數(shù)據(jù)的實例層創(chuàng)建頻繁二項集并將其用于后續(xù)挖掘，這些頻繁二項集由實體和關(guān)聯(lián)組成（實體對應(yīng)對象，關(guān)聯(lián)對應(yīng)謂詞）。

SWApriori的挖掘流程為：首先遍歷統(tǒng)計所有對象出現(xiàn)的頻次，選擇出現(xiàn)在三元組中出現(xiàn)頻次大于一定次數(shù)（人工設(shè)定的最小置信度）的高頻對象，然后對這些高頻對象兩兩組合直到產(chǎn)生所有長度為二的可能對象集合。如假設(shè)Saraee、Nematbakhsh 和IUT為高頻對象，則有{Saraee，Nematbakhsh}、{Saraee，IUT}、{Nematbakhsh，IUT}等組合。隨后，算法核實這兩個對象（及對應(yīng)的兩個關(guān)系）是否被多個公共的主語所參引。因此，主語的數(shù)量是最重要的因素，而它們的值則不被考慮。頻繁二項集合構(gòu)建完成后，采取與Apriori相似的方法生成頻繁多項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

假如最終挖掘到的頻繁多項集為{（Nematbakhsh + Knows）、 （IUT + Student at）、 （M.Sc. + Degree）}，其中Nematbakhsh、IUT和M.Sc是高頻對象，Knows、Student at和Degree是其分別對應(yīng)的關(guān)系，生成的關(guān)聯(lián)規(guī)則為：

（1）Student at（IUT），Knows（Nematbakhsh）Degree （M.Sc.）

（2）Knows（Nematbakhsh），Degree（M.Sc.）Student at（IUT）

（3）Student at（IUT），Degree（M.Sc.）Knows（Nematbakhsh）

其中第一條規(guī)則表示，一個在IUT學(xué)習(xí)且知道Nematbakhsh的人一般具有M.Sc學(xué)位。

3.2 歸納邏輯程序設(shè)計

為解決LOD中大量生物醫(yī)學(xué)資源缺乏有效挖掘方法的問題，Gabin Personeni等提出利用歸納邏輯程序設(shè)計方法對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)[14]。ILP隸屬于機器學(xué)習(xí)與邏輯程序設(shè)計的交叉領(lǐng)域，它借助邏輯程序設(shè)計已有的理論與方法，在一階邏輯的框架下，試圖克服傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)存在的問題，建立新的機器學(xué)習(xí)體系，使機器更好地模擬人的思維。ILP想要完成的任務(wù)是，讓計算機考察具體的事例，然后概括出能夠刻畫這些事例特有屬性的一般性規(guī)則。ILP允許我們從觀察中學(xué)習(xí)概念的定義，如給定正例集（E+）和負(fù)例集（E-）和背景知識（B），目標(biāo)是生成一系列具有一致性（Y∪B覆蓋或解釋每個正例集）和完備性（Y∩B不覆蓋任何負(fù)例集）的規(guī)則或理論T。使用ILP進行基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)具有以下優(yōu)勢：首先，ILP的輸入格式與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)格式相近；其次，領(lǐng)域知識可以添加到輸入數(shù)據(jù)中并被ILP所學(xué)習(xí)。

基于ILP的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘流程分為基于專家的領(lǐng)域數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)整合以及基于ILP的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘等步驟。首先依靠領(lǐng)域?qū)＜医⒘藢嶓w關(guān)系（entity-relationship，簡稱ER）模型，確定了待挖掘數(shù)據(jù)。然后建立LOD與該ER模型之間的映射并利用SPQRQL查詢獲取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)存儲于建立在實體關(guān)系模型基礎(chǔ)上的關(guān)系數(shù)據(jù)庫中。完成數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作后，作者利用Aleph（A Learning Engine for Proposing Hypotheses，ILP學(xué)習(xí)引擎）完成了ILP挖掘過程。

3.3 技術(shù)分析

直接挖掘的優(yōu)點除了包括利用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的特點更準(zhǔn)確、更有效、更便捷的發(fā)現(xiàn)相關(guān)數(shù)據(jù)外，與間接挖掘相比，直接挖掘方法針對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)自身的特點對已有挖掘方法進行了改進和重構(gòu)，使得這些方法更具有更強的易用性和可拓展性。

直接挖掘方法的缺點與間接挖掘相似，間接挖掘算法可以視為調(diào)整關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)以適應(yīng)傳統(tǒng)挖掘算法，而直接挖掘可以視為改進傳統(tǒng)挖掘算法以適應(yīng)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，就本質(zhì)而言，它們的研究主題都是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資源，并對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的另一重要主題――關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的鏈接則未做深入的研究。

4 鏈接挖掘

圖是由若干給定的點及連接兩點的線所構(gòu)成的圖形，這種圖形通常用來描述某些事務(wù)之間的某種特定關(guān)系，用點代表事務(wù)，用連接兩點的線表示相應(yīng)兩個事務(wù)間具有這種關(guān)系。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)是一個由RDF三元組構(gòu)成的有向圖，圖中的點對應(yīng)每個資源、邊對應(yīng)每個屬性（鏈接）。因此，本文將針對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的鏈接這一研究主題的挖掘方法定義為鏈接挖掘。由于圖的搜索空間呈指數(shù)級增長，圖的挖掘是一項計算量繁重的任務(wù)，如何選擇有效的挖掘策略對于能否從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘出有效知識的質(zhì)量至關(guān)重要。根據(jù)挖掘方法的區(qū)別，我們將鏈接挖掘歸結(jié)為啟發(fā)式關(guān)聯(lián)遍歷挖掘、頻繁子圖挖掘、深度學(xué)習(xí)等三種類型并分別進行介紹。

4.1 關(guān)聯(lián)遍歷檢索

Ilaria Tiddi等提出了Dedalo啟發(fā)式關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)遍歷挖掘系統(tǒng)，Dedalo可以迭代檢索關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)尋找實體的共性（即共同路徑）從而生成解釋[15-16]。Dedalo的基本思想在于：給定一定數(shù)量的實體，在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中尋找這些實體存在共同的路徑（屬性鏈，表示為wι）及終值（屬性鏈終端的特定實體，表示為ei），這些路徑加終值便構(gòu)成一條簇的解釋（表示為，expi=wι.ei）?；诖怂枷?，Dedalo利用A*算法遍歷關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)尋找簇的解釋。

A*（A-Star）算法是一種靜態(tài)路網(wǎng)中求解最短路徑最有效的直接搜索方法，也是許多其他問題的常用啟發(fā)式算法，對于路徑搜索問題，狀態(tài)就是圖中的節(jié)點，代價就是距離。一條路徑的代價可以用啟發(fā)式的指標(biāo)f（x）估算，公式為： f（x）=g（x）+h（x），其中g(shù)（x）是過去的路徑開銷函數(shù)，表示起始節(jié)點到當(dāng)前節(jié)點的已知距離，h（x）是未來路徑開銷函數(shù)，用來估算當(dāng)前節(jié)點到目標(biāo)節(jié)點的最佳路徑的距離。在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中，待解釋簇內(nèi)的項即初始節(jié)點，每個解釋expi中的實體ei是目標(biāo)節(jié)點。路徑的開銷通過信息熵估算，熵主要考慮給定路徑的頻率（對應(yīng)g（x））及其值（對應(yīng)h（x））的分布。由于在迭代遍歷的過程中，事先不知道目標(biāo)節(jié)點，因此在第n次迭代中將所有距初始節(jié)點距離為n的節(jié)點都視為目標(biāo)節(jié)點。

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的迭代遍歷包含以下3個步驟：（1）URI參引，通過HTTP協(xié)議獲取初始節(jié)點相關(guān)的所有RDF屬性和屬性值；（2）路徑收集，利用URI參引從每個三元組中獲取的新的屬性Pi添加到已有的路徑中去構(gòu)建新的路徑wι，新路徑將通過信息熵行數(shù)進行代價估算；（3）構(gòu)建簇的解釋，在每一輪迭代之前都進行一次解釋的構(gòu)建，并通過F值對解釋進行檢驗。

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)鏈接挖掘的相關(guān)研究還包括：Vito Claudio Ostuni等提出的基于LOD的SPrank關(guān)聯(lián)推薦算法[24]以及Tommaso Di Noia等提出的利用LOD支持的關(guān)聯(lián)推薦系統(tǒng)[25]，它們的共同特點是利用鏈向特定實體的共有路徑發(fā)現(xiàn)相關(guān)實體。另外，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的屬性鏈還被應(yīng)用于語義相似度[26]和語義距離[27]等的計算。

4.2 頻繁子圖挖掘

在圖的集合中發(fā)現(xiàn)一組公共子結(jié)構(gòu)，這樣的任務(wù)稱作頻繁子圖挖掘（frequent subgraph mining），常用的頻繁子圖挖掘方法包括AGM、AcGM、FSG等遞歸發(fā)現(xiàn)頻繁子圖的方法以及gSpan、CloseGraph和FFSM等拓展頻繁邊得到頻繁子圖的方法。由于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中關(guān)聯(lián)模式缺乏準(zhǔn)確正式的定義和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)圖結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，頻繁子圖挖掘方法難以直接應(yīng)用到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中。針對這一問題，Xiang Zhang和Cuifang Zhao等提出利用Typed Object Graph（類型化對象圖，簡稱TOG）數(shù)據(jù)模型簡化關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)并利用基于gSpan的模式挖掘算法從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)對象的關(guān)聯(lián)模式[28]。TOG圖通過一定的類檢測策略可以為RDF圖的每個實例賦予類型信息獲?。ㄒ妶D1）。完成TOG圖的構(gòu)建后，對TOG圖進行聚類后利用基于gSpan算法進行關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘。

在Xiang Zhang 等的研究基礎(chǔ)上，Xiaowei Jiang提出了一種TOG圖壓縮策略進行實例層的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)語義挖掘[15]由于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中存在大量的重復(fù)結(jié)構(gòu)和相互依賴結(jié)構(gòu)，因此在挖掘前可以利用這種機構(gòu)特征進行圖的壓縮。根據(jù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征，作者提出了兩種結(jié)合重復(fù)結(jié)構(gòu)和壓縮互相依賴結(jié)構(gòu)等兩種圖壓縮策略。壓縮的核心思想是利用鏈向TOG中一系列高度相關(guān)實例的單個實例代表一個可壓縮的圖結(jié)構(gòu)。在完成了圖的壓縮后，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)內(nèi)的一些圖結(jié)構(gòu)將變成一些所謂“超節(jié)點（hypernode）”實例的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，原始的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)圖也壓縮為較小的“超圖（hypergraph）”。

4.3 深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。波爾茲曼機（Boltzmann machine，簡稱BM）是Hinton和Sejnowski于1986年提出的一種根植于統(tǒng)計力學(xué)的隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BM具有強大的無監(jiān)督學(xué)習(xí)能力，能學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中復(fù)雜的規(guī)則。但是，擁有這種學(xué)習(xí)能力的代價是其訓(xùn)練（學(xué)習(xí)）過程耗時。此外，BM所表示的分布不僅無法確切計算，得到該分布的隨機樣本也很困難。于是Sejnowski引入了一種受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann machine model，簡稱RBM）。RBM具有一個可見層和一個隱層，層內(nèi)無連接。RBM具有很好的性質(zhì)，在給定可見層單元狀態(tài)時，各隱單元的激活條件獨立；反之，在給定隱單元狀態(tài)時，可見層單元的激活亦條件獨立。這樣一來盡管RBM所表示的分布仍無法有效計算，但通過Gibbs采樣（Gibbs sampling）可以得到RBM所表示分布的隨機樣本。目前RBM已經(jīng)被成功運用到不同的機器學(xué)習(xí)問題[29]。

從關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識的主要挑戰(zhàn)之一是如何在高效利用節(jié)點屬性的同時利用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)抽取有效信息。當(dāng)前對基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)要么采取人工選擇的拓?fù)浣y(tǒng)計表示網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，要么將節(jié)點屬性和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點線性映射到一個共享隱含特征空間（shared latent feature space）。但基于統(tǒng)計的方法可能損失網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的重要模式，基于線性映射的方法可能無法捕捉到節(jié)點和關(guān)聯(lián)的非線性特征。為解決這些問題，Kang Li、Jing Gao利用深度學(xué)習(xí)理論，構(gòu)建了基于受限波爾茲曼機對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進行表征學(xué)習(xí)的LRBM（Restricted Boltzmann Machines for Latent Feature Learning in Linked Data，學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)潛在特征的受限波爾茲曼機）模型，LRBM利用對比散度（Contrastive Divergence，簡稱CD）進行模型的訓(xùn)練避免了大規(guī)模的采樣，同時模型可以與傳統(tǒng)RMB進行“疊加”以探索節(jié)點的深層特征和節(jié)點間的高階交互模式[16]。

LRBM不依賴任何主觀選擇的拓?fù)浣y(tǒng)計（topological statistics），可以在一個統(tǒng)一框架中同時獲取節(jié)點和屬性的特征，并根據(jù)這些特征構(gòu)建節(jié)點關(guān)聯(lián)以及隱藏單元之間的非線性關(guān)系。模型的核心在于節(jié)點共享隱含特征，這些隱含特征可以用來構(gòu)建節(jié)點、關(guān)聯(lián)關(guān)系和隱含單元的非線性關(guān)系。

作者首先用關(guān)聯(lián)矩陣表示關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集中的節(jié)點和關(guān)聯(lián)關(guān)系，定義節(jié)點i到節(jié)點j的關(guān)聯(lián)L中節(jié)點i定義為關(guān)聯(lián)的發(fā)送者，節(jié)點j為關(guān)聯(lián)的接收者，并將每個節(jié)點的隱含表示（latent representation）定義為發(fā)送者行為Si和接收者行為Ri兩部分，分別對應(yīng)節(jié)點的入鏈和出鏈。因此，節(jié)點i的屬性Ai與其隱含發(fā)送者行為Si和接收者行為Ri相關(guān)，且Si和Rj決定了節(jié)點i和j之間的交互。為將節(jié)點屬性A、關(guān)聯(lián)L和隱含特征表示R和S之間的交互建模，作者利用能量函數(shù)建立了一個隱含語義模型（Latent Factor Model，簡稱LFM），利用條件限制波爾茨曼機在模型加入了隱變量h以解決線性映射的問題，同時添加高斯噪聲為關(guān)聯(lián)關(guān)系賦予權(quán)重。最終，LRBM模型可關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)中提取出節(jié)點屬性、隱含特征S和R以及關(guān)聯(lián)關(guān)系的交互特征，并可將其應(yīng)用到關(guān)聯(lián)預(yù)測、節(jié)點分類等知識發(fā)現(xiàn)活動中。

4.4 技術(shù)分析

在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集合中，數(shù)據(jù)集合和數(shù)據(jù)對象之間是以某種方式關(guān)聯(lián)的，對象之間的鏈接可能表示某種特定的模式，但這一模式通常很難用傳統(tǒng)的統(tǒng)計模型去獲取，因此，為該挑戰(zhàn)提供解決方案的鏈接挖掘成為了新的研究熱點。這一領(lǐng)域在鏈接分析、超文本和網(wǎng)絡(luò)挖掘、關(guān)系學(xué)習(xí)和圖挖掘等相關(guān)研究的交叉點上。

關(guān)聯(lián)遍歷挖掘、頻繁子圖挖掘、LRBM等分別利用了圖的遍歷、壓縮和深度學(xué)習(xí)的方法對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的鏈接進行挖掘，為基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)提供了全新的方法和視角，但鏈接挖掘存在的問題是，由于當(dāng)前研究仍處于探索階段，相關(guān)研究相對比較分散，缺少能將相關(guān)研究和應(yīng)用統(tǒng)一到一個框架中的綜合體系，這一問題阻礙了已有研究之間的相互交流以及研究成果的拓展和共享。

5 結(jié)語

關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)間的鏈接支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，這種攜帶語義的關(guān)聯(lián)遍及整個數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，是關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的核心價值。為實現(xiàn)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的價值，早期研究更多的關(guān)注了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的構(gòu)建與，而隨著關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)資源的快速發(fā)展，更多的研究開始關(guān)注關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的應(yīng)用與消費，這些研究往往集中在“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資源”和“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)”等兩個主題。本文所介紹的間接挖掘和直接挖掘主要關(guān)注“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)資源”，這些研究促進了知識發(fā)現(xiàn)與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)領(lǐng)域之間研究體系上的拓展和融合，一方面有助于從數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的角度去發(fā)揮關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的潛在價值；另一方面也可以借助數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的知識解決關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)存在的問題。鏈接挖掘則更多的關(guān)注了“關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)”主題，圖論、深度學(xué)習(xí)等學(xué)科的引入為基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)提供了全新的視角與方法，雖然當(dāng)前的研究仍比較分散缺少統(tǒng)一的綜合框架，但這些方法和理論的引入已經(jīng)為基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)提供了新的活力和可能。

總體而言，基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)仍處于快速發(fā)展階段，其作為一種新的知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)已經(jīng)體現(xiàn)了巨大的價值。隨著關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)數(shù)量的飛速發(fā)展和對關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制的加強，且已經(jīng)有國內(nèi)外的研究人員開始著手研究基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識發(fā)現(xiàn)統(tǒng)一框架，未來的研究重點將更加傾向于基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)知識發(fā)現(xiàn)技術(shù)本身的豐富和完善。

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第8篇：述職述廉述德述范文

XX年綜合部的工作得到了公司領(lǐng)導(dǎo)及各部門的大力支持和幫助，一年來，綜合部工作始終堅持以服務(wù)為宗旨，在綜合部全體員工的共同努力下，較好的完成了綜合部所負(fù)責(zé)的各項工作，為公司的經(jīng)營、生產(chǎn)活動提供了有力的支撐?，F(xiàn)將工作情況作述職報告如下：

一、及后勤工作

1、制定全年工作計劃，安排各種會議。年初，組織草擬了公司《XX年行政工作報告》，籌備召開了XX年工作會議。全年共協(xié)調(diào)安排了公司內(nèi)部的各種大、小會議20余次，每次會議綜合部都全員投入，做好保障服務(wù)，保證會議取得了預(yù)期的效果。

2、全面做好檔案、法律事務(wù)和信息保密工作。全年共收到、處理各種文件2450件，核校、下發(fā)各種文件86件，保證了文件傳閱的及時、準(zhǔn)確。XX 年共協(xié)調(diào)、處理法律事務(wù)5件，審核、整理歸檔各種合同文本243份，盡量降低公司所承擔(dān)的風(fēng)險。信息工作方面，今年繼續(xù)按照上級要求及時上報各類專報信息，截止10月末，共上投信息稿700篇，其中被采納240篇。今年公司保密工作也做到了無泄密、無遺失。

3、強化后勤管理，細(xì)化后勤服務(wù)工作。年初，投入資金對地下食堂和附屬辦公樓的環(huán)境進行了整治，對辦公樓老化的供熱管線全部進行了更換，使大家有了一個優(yōu)美的辦公環(huán)境。在后勤保障方面做到了對各項辦公設(shè)備定期進行檢查，對發(fā)現(xiàn)的故障及時維修，對各自租自建營業(yè)廳實行定期走訪，及時處理出現(xiàn)的問題，全年共進行各類檢查、走訪30余次，開展各種維修400余次。今年將車輛分配進行了小范圍調(diào)整，重點向生產(chǎn)一線傾斜，全力保障網(wǎng)絡(luò)部門及縣分公司車輛的供應(yīng)。同時，還協(xié)助公司工會做好節(jié)電工作，制定了節(jié)約用電管理辦法和空調(diào)使用管理規(guī)定，并加大節(jié)約宣傳，制作了節(jié)約宣傳標(biāo)語和節(jié)電提示牌。

XX年，公司還榮獲了省級"誠信單位"和省級"重合同，守信譽"榮譽稱號。

二、安全保衛(wèi)工作

1、加強安全基礎(chǔ)工作管理，落實安全生產(chǎn)責(zé)任制。

年初，公司與各單位簽定了安全保衛(wèi)、安全防火責(zé)任狀，落實任務(wù)，明確責(zé)任，切實加強了對安全工作的領(lǐng)導(dǎo)。同時，進一步加強安全檔案的管理，及時完善消防資料，把需要保存的消防圖紙、說明書、資質(zhì)證明等材料裝訂成冊，歸檔保管，便于以后安保工作的順利開展。

第9篇：述職述廉述德述范文

[關(guān)鍵詞] 粘連性腸梗阻；腹腔鏡；手術(shù)

[中圖分類號] R574.2[文獻標(biāo)識碼]A [文章編號]1673-7210（2009）03（a）-032－02

粘連性腸梗阻是胃腸道術(shù)后最常見的腸梗阻，而近一個世紀(jì)以來，傳統(tǒng)的外科手術(shù)后腹膜粘連的預(yù)防模式無確切效果[1]。因此，胃腸道術(shù)后粘連性腸梗阻的治療就成為各基層醫(yī)師感興趣的課題，為此，2007年2月～2008年2月，筆者對我院部分胃腸道術(shù)后粘連性腸梗阻患者分別采用了常規(guī)手術(shù)治療和腹腔鏡技術(shù)下新手術(shù)治療的對照研究，現(xiàn)報道如下：

1資料與方法

1.1一般資料

2007年2月～2008年2月，在本院就診的胃腸道術(shù)后粘連性腸梗阻患者48例隨機分成觀察組(腹腔鏡技術(shù)下新手術(shù)方案，n=24)和對照組(傳統(tǒng)手術(shù)方案，n=24)兩組。兩組患者的一般情況見表1，兩組患者的男女比例、平均年齡、體重、癥狀等情況相似，無顯著性差異，具有可比性(P>0.05)。

1.1.1入選標(biāo)準(zhǔn)①胃腸道術(shù)后粘連性腸梗阻患者；②年齡18～60歲。

1.1.2剔除標(biāo)準(zhǔn)①合并有肝腎、心腦血管疾病等嚴(yán)重危及生命的疾病和精神病患者；②妊娠及哺乳期婦女；③有腹腔鏡手術(shù)禁忌證的患者；④拒絕簽署知情同意書或者依從性差者。

表1 兩組患者的一般情況比較(x±s)

1.2腹腔鏡技術(shù)下新手術(shù)方案

術(shù)前全面體檢，排除腹腔鏡手術(shù)禁忌證，向患者及其家屬講明根據(jù)術(shù)中探查情況決定手術(shù)方式。本組全部采用氣管插管全身麻醉。在臍上或臍下插入10 mm穿刺套管作為觀察孔，盡可能遠(yuǎn)離原切口。進入腹腔鏡后，根據(jù)探查情況決定操作孔和輔助操作孔，一般2～4個。術(shù)中對于薄的膜狀粘連，行銳性分離，以擴大視野；束帶粘連致小腸梗阻者，鏡下切斷束帶；小腸與腹壁粘連成角及小腸、網(wǎng)膜與腹壁粘連者，用超聲刀或剪刀分離；腸與腸間的粘連，常用分離剪及分離鉗分離，或用超聲刀切斷其粘連。

1.3療效標(biāo)準(zhǔn)

治愈：治療24 h內(nèi)梗阻完全解除，腹痛、腹脹消失，無陽性體征，已通氣排便，腹部立位片檢查腹部氣液平消失。1年內(nèi)正常工作、生活，無復(fù)發(fā)。有效：治療24～48 h內(nèi)腹痛、腹脹明顯減輕，排氣排便，癥狀基本緩解，腹部立位片檢查氣液平明顯減輕或僅有少量積氣。1年內(nèi)有復(fù)發(fā)。無效：治療48 h后梗阻不能解除或癥狀體征加重，腹部立位片氣液平明顯增加。

1.4統(tǒng)計學(xué)處理

本研究數(shù)據(jù)采用SPSS 10.0統(tǒng)計學(xué)軟件分析。計量資料以均值±標(biāo)準(zhǔn)差(x±s)表示，采用方差分析(Dunnett-t檢驗)，計數(shù)資料用χ2檢驗，P

2結(jié)果

觀察組和對照組總有效病例分別為22例(91.67%)和16例(66.67%)，兩組療效經(jīng)統(tǒng)計學(xué)處理，差異有顯著性(χ2=4.547 4，P

表2 觀察組和對照組臨床療效比較[n(%)]

3討論

粘連性腸梗阻是腸粘連或腹腔內(nèi)粘連所致的腸梗阻，可引起全身病理生理改變，是一種復(fù)雜的疾病。較為常見，其發(fā)生率占各類腸梗阻的20％～40％[2-4]。我們的研究也表明，觀察組和對照組治療后(表2)觀察組總有效22例(91.67%)要明顯好于對照組的總有效16例(66.67%)。說明了觀察組治療效果要明顯要優(yōu)于對照組，腹腔鏡技術(shù)下新手術(shù)方案治療粘連性腸梗阻的方式值得在臨床推廣。

對于腹腔鏡手術(shù)治療粘連性腸梗阻的時機選擇，筆者認(rèn)為腹腔鏡手術(shù)的創(chuàng)傷小，對腹腔內(nèi)臟器干擾少，發(fā)生再粘連的可能性極小，手術(shù)安全性高，故一旦確定為粘連性腸梗阻，即可盡早施行腹腔鏡手術(shù)，無需等到有腸絞窄跡象時再手術(shù)。這樣，不僅可以減少患者的痛苦，還可降低治療風(fēng)險。預(yù)防術(shù)后再粘連的措施：分離時，操作要輕柔，盡量勿傷腸管；術(shù)中止血要徹底，避免發(fā)生血腫，取盡血凝塊；避免用鉗夾鉗夾大塊組織；術(shù)后于創(chuàng)面上留置防粘連藥物，可用生物蛋白膠、醫(yī)用幾丁糖封閉膜性創(chuàng)面。

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