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论文研究模型构建的方法，主要是需要掌握学员的论文构建模式。利用论文的框架结构来完成模式的修改以及模板的操作。 
如何进行数据建模正确完成建模在过去的几十年里，数据建模的努力通常集中在关系数据建模或可扩展标记语言(XML)的建模上。只要数据存储在关系数据库中，关系数据建模就会很好，但除此之外，它很少会有其他的用途。而且XML也不能被可靠地称为建模语言。XML是序列化数据的规范--即定义了如何将数据写入文件。XML为构造数据的序列化提供了一种格式，但它不是一个真正的模型。我所说的“模型”指的是以数学为基础的形式规范。实际上，这意味着是可以使用形式化方法进行验证的东西。通俗地说，这意味着我们可以用数学运算来证明它是正确的，并且我们可以使验证过程自动化。而在XML模式中捕获数据不符合此定义下的模型。但可以肯定的是，我们可以使用软件来验证该XML格式是否良好，是否符合一些XML模式的文档。但这还不足以真正地对数据进行建模。无论是计算机还是人，如果不同时理解数据的语法(结构)和语义(含义)，就无法理解数据。XML可以捕获语法，但它不能天生捕获语义。语义可以用XML格式编写，但是这些语义必须首先在一些更正式的建模方案中被捕获。换句话说，企业需要一个正式的本体。这种建模方案大多基于形式逻辑，通常是公共逻辑或描述逻辑。迄今为止，最常用的语义建模语言是基于描述逻辑的网络本体语言(OWL)。这意味着我们不仅可以正式验证模型及其包含的数据，还可以通过对数据的推理来推断新的事实，并且我们可以证明这些推断的正确性。因为OWL是本体建模的事实上的标准，所以我将把剩下的内容限制在OWL上。但是等等!所有这些都不意味着你需要将你的数据存储为OWL。在你过于担心如何将存储格式强加给不情愿的开发人员之前，先听我说完。
数据模型(Data Model)是现实世界数据特征的抽象，或者说是现实世界的数据模拟。数据库中，用数据模型来抽象地表示现实世界的数据和信息。数据模型的三要素是：数据结构、数据操作及完整性约束条件。
模型是对现实世界的抽象。在数据库技术中，表示实体类型及实体类型间联系的模型称为“数据模型”。 数据模型是数据库管理的教学形式框架，是用来描述一组数据的概念和定义，包括三个方面： 1、概念数据模型（Conceptual Data Model）：这是面向数
可以用关联规则啊，可以挖掘比如每个月消费100元的他订什么套餐合适啊，数据挖掘教程上有很多这样的例子。去图书馆看看吧
