数据挖掘技术调研

1.定义：

数据挖掘（Data Mining，或称DM）又称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery from Database，简称KDD）数据挖掘是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中潜在有用的知识或模式的过程。

2.基本概念：

文献：《数据挖掘算法及其应用研究》《数据挖掘中聚类分析算法的研究与应用》近十多年来，数据挖掘在全世界信息产业界受到了极大的关注，并飞速发展，究其原因，在于全球信息技术的迅速发展和互联网的快速普及造成了数据过量和信息爆炸，人们迫切需要有这样一种技术可以帮助他们从浩如烟海的信息中找出他们真正需要的、有价值的那一部分信息和知识。而数据挖掘正是解决以上问题的有效手段。关于数据挖掘，最简单明确的表述是从海量、混杂的数据里挖掘或者提取有用模式或知识的一个过程。数据挖掘可以说是一门跨多个学科和知识领域的新兴课题，它将人们应用数据的方式从原本简单的查询提升至在数据里挖掘与发现知识以对决策行为提供支持。而为了能满足人们从数据里发现知识的需求，来自不同领域，如数据库领域、模式识别领域、机器学习领域、人工智能领域、统计学领域、可视化领域和并行计算领域等的诸多优秀的研究者和技术专家都致力于研究这个新兴的课题——数据挖掘，不断研究和创造出优秀的研究成果，也使得数据挖掘成为了新的技术热点。通过数据挖掘可得到多种知识，而这些知识最终可以应用到多个方面，包括给相关组织和个人提供决策支持。在一般情况下用户并不了解大量的数据中蕴藏了哪些有意义有价值的信息，所以，对数

据挖掘系统来说，应该同时能够搜索发现多种形式的信息知识，进而满足用户的实际要求和期望。

。其主要有三个特点：

（1）海量数据。

（2）未知的有价值的规律。数据挖掘所发现的规律，应该是有用的并且不应该是显而易见的，应该是对不同的任务来说有意义的、隐藏的规律。

（3）数据挖掘是一个过程。他需要数据理解、业务理解、数据准备、评估、建模、部署等一系列步骤，数据挖掘人员的业务能力和分析能力对成功有重要的影响。

数据挖掘的主要有任务有两点：描述型和分类预测型的任务。描述型的任务是指通过数据库数据的自身内部联系，从而得到数据库中数据关系或者数据库的概要描述。分类预测型的任务是指通过现有的已经知道的分类的数据学习模型以及类的标签的区别，称作为预测型和分类型。

3.数据挖掘的由来：

上世纪九十年代, 随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展, 数据库技术也进入一个全新的阶段, 即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据, 并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时, 也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代, 海量信息给人们带来许多负面影响, 最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离( 信息状态转移距离, 是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度, 简称DIST或DIT )和有用知识的

丢失。这也就是约翰·内斯伯特( John Naisbert) 称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此, 人们迫切希望能对海量数据进行深入分析, 发现并提取隐藏在其中的信息, 以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能, 无法发现数据中存在的关系和规则, 无法根据现有的数据预测未来的发展趋势, 更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下, 数据挖掘技术应运而生。

4.数据挖掘的研究及其应用现状：

文献：《数据挖掘研究现状及发展趋势》《数据挖掘研究现状综述》《数据挖掘综述》

每年有KDD、PAKDD和ECML&PKDD三大学术会议

( 1) KDD( Knowledge Discovery in Databases) 国际学术大会数据挖掘技术出现于20世纪80年代末, 它促成了数据库中的知识发现( KDD) 产生。在1989年美国底特律召开的第十一届国际联合人工智能学术会议上首次提到知识发现这一概念, 到1993年, 美国电气电子工程师学会( IEEE) 的知识与数据工程( Knowledge and Data Engineering) 会刊出版了KDD技术专刊, 发表的论文和摘要体现了当时KDD的最新研究成果和动态。据统计显示, 从1995年至2007年召开的13次KDD国际学术大会中, 9次都在美国主要城市( 如纽约、芝加哥、华盛顿等) 举办, 其余4次均在加拿大举办，从未在北美以外地区举办过。

( 2) PAKDD( Pacific- Asia Conference on KDD) 学术会议

1997年, 也就是首届蒙特利尔KDD国际学术大会召开之后的两年，

PAKDD学术会议在亚太地区顺利召开, 这标志着亚太地区数据挖掘研究进入发展时期。PAKDD会议每年召开一次, 从1997年至2007年的11年中, 亚洲和大洋洲的主要国家都成功举办过该项会议。

（3）ECML/PKDD学术会议( European Conference on Machine Learning

&European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases)是主要由欧洲大陆范围内的一项关于机器学习、数据库中知识发现的原理与实践欧洲会议的国际会议。

数据挖掘主要应用领域

①市场分析和预测:大型超市销售分析与预测、销售渠道与价格分析等;

②金融、银行; 如自动投资系统、可预测最佳投资时机;

③工业生产: 主要用于发现最佳生产过程;

④科学研究:天文定理的发现、用于分析地壳的构造活动等;

⑤Web数据挖掘; 站点访问模式分析、网页内容自动分类;

表1.数据挖掘应用比重表2.数据挖掘不同领域增长率

数据挖掘的算法平台发展

第一代数据挖掘软件, 支持一个或少数几个数据挖掘算法, 这些算法设计用于数据向量挖掘, 多用于商业系统。Salford Systems公司早期的CART系统就属于这种系统。新加坡国立大学研制的CBA, 其基于关联规则的分类算法, 能从关系数据或者交易数据中挖掘关联规则, 利用关联规则进行分类和预测。

第二代数据挖掘软件系统与数据库管理系统( DBMS) 集成, 支持数据库和数据仓库, 具有高性能的接口, 具有较高的可扩展性。能够挖掘大数据集以及更复杂的数据集和高维数据, 但这一代的数据挖掘软件只注重模型的生成, 典型代表有DB Miner和SAS Enterprise Miner。

第三代数据挖掘系统的特点是和预言模型系统之间能够实现无缝的集成, 使得

由数据挖掘软件产生的模型的变化能够及时反映到语言模型系统中, 由数据挖

掘软件产生的预言模型能够自动地被操作系统吸收, 从而与操作型系统中的语

言模型相联合提供决策支持的功能。它能够挖掘网络环境下

( Internet/Intranet/Extranet) 的分布式和高度异质的数据, 并且能够有效地和操作型系统集成。其缺点是不能支持移动环境。这一代数据挖掘系统关键的技术之一是提供对建立在异

质系统上的多个预言模型以及管理这些预言模型的元数据提供第一级别的支持。SPSS Clementine 就是属于这一代的产品。

第四代软件能够挖掘嵌入式系统、移动系统和普遍存在的计算设备产生的各种类型的数据。

目前国外技术成熟、有较强产业化能力的数据挖掘软件, 其中主要的有:

①SAS Enterprise Miner: SAS系统全称为Statistics Analysis System, 是美国使用最为广泛的三大著名统计分析软件( SAS, SPSS和SYSTAT) 之一, 被誉为统计分析的标准软件。1997年SAS发布了SAS Enterprise Miner, 这个工具为用户提供了用于建模的一个图形化流程处理环境, 并且它有一组常用的数据挖掘算法, 包括决策树、神经网络、回归、关联等, 还支持文本挖掘。

SAS 主页地址：

https://www.docsj.com/doc/5d8921501.html,/

②SPSS Clementine: SPSS是世界上最早的统计分析软件之一。1998

年末SPSS收购了英国ISL公司, 通过继承获得了这家公司的Clementine数据挖掘包。Clementine是首次引入数据挖掘流概念的产品之一。它允许用户在同一个工作流环境中清理数据、转换数据和构建模型。

https://www.docsj.com/doc/5d8921501.html,/software/analytics/spss/

③IBM Intelligent Miner: 包括分析软件工具Intelligent Miner for Data和Intelligent Miner for Text, 不仅可以寻找包含于传统文件、数据库、数据仓库和数据中心中的隐含信息, 更允许企业从文本信息中获取有价值的客户信息。Intelligent Miner 使用预测模型标记语言( Predictive Modeling Markup Language, PMML) 来导出

挖掘模型, 这种语言由数据挖掘协会( Data Mining Group, DMG) 定义。

④Insightful Miner( I-Miner) : 由美国Insightful公司开发的具有高度可扩展性的数据分析和数据挖掘软件。目前在金融、生物科技、政府机构等企事业单位应用非常广泛。

此外, 还有Oracle公司从Thinking Machines公司取得的Darwin; Unica公司开发的Affinium Model; Angoss Software所开发的Knowledge SEEKER; 加拿大Simon Fraser大学开发的DBMiner;SGI公司和美国Standford大学联合开发的Minset; HNC公司开发的用于信用卡诈骗分析的Database Mining Workstation;IBM公司Almaden研究中心开发的Quest; Neo Vista开发的Decision Series; 以及KEFIR系统、SKICAT系统等。

国内也有不少新兴的数据挖掘软件，如:

D Miner , iD Miner , Ms Miner , AR Miner, Scope Miner ,Open Miner等

相关的一些企业、机构主要有：复旦德门，数海时代，华院数据，海尔青大，宇动源，亦策，中科院计算技术所，东北大学等等。

数据挖掘平台软件份额2007截止

·排名前10位中没有国内研发的数据挖掘软件；

·我国研发的DM平台尚未被国际市场认可, 国内DM软件产业还不够成熟

5.数据挖掘常用建模算法

文献：《数据挖掘算法及其应用研究》《数据挖掘中聚类分析算法的研究与应用》《数据挖掘中的聚类方法及其应用》《聚类算法研究》

（1）决策树方法(Decision Tree)

定义：决策树是一个利用像树一样的图形或决策模型的决策支持工具，包括随机事件结果，资源代价和实用性。

决策树方法主要用

于数据分类，一般分

成两个阶段:树的构

造和树的修剪。首先

利用训练数据生成

一个测试函数,根据不同取值建立树的分支;在每个分支子集中重复建立下层结点和分支,从而生成一棵决策树。然后对决策树进行剪枝处理,最后把决策树转化为规则,利用这些规则可以对新事例进行分类。基于决策树的分类方法与其它分类方法比较起来,具有速度较快!较易转化成简单且容易理解的分类规则。较易转换成数据库查询语句等优点,尤其在问题维数高的领域可以得到很好的分类结果。特点在于简单易于理解且应用广泛，是一种分类函数逼近手段。缺点在于每个分支的判定条件过于严格，实际应用中可能会带来麻烦。

（2）遗传算法(Genetic Algorithm)

遗传算法是一种优化技术,它利用生物进化的一系列概念进行问题的搜索,最终达到优化的目的。在遗传算法的实施中,首先要对求解的问题进行编码(称为染色体),产生初始群体,然后计算个体的适应度,再进行染色体的复制、交换、突变等操作,产生新个体。重复这个操作,直到求得最佳或较佳个体。在数据挖掘中,往往把数据挖掘任务表达为一种搜索问题,使用遗传算法强大的搜索能力,找到最优解。遗传算法广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制等领域。

算法主要步骤：

1.把问题的解表示成“染色体”，在算法中以二进制编码成串。

2.在执行遗传算法之前，给出一群“染色体”，也即是假设解。

3.把这些假设解置于问题的“环境”中。

4.按适者生存的原则，从中选择出较适应环境的“染色体”进行复制，再通过交叉，变异过程产生更适应环境的新一代“染色体”群。

5. 最后进化到最适应环境的一个“染色体”上，它就是问题的最优解。

（3）关联挖掘

数据中迅速找出各个数据对象之间潜在的有价值有意义联系，也就是在大型的数据库中，快速找到各种事物之前潜在的有价值有意义的联系，并且用一定的规则表现出来，通过推理、积累形成知识之后，得出非常重要的相关联的结论，进而给当前的市场管理者提供决策依据。例如：沃尔玛进行的有关“牛奶与尿不湿”的关联结果。因为在实际生活应用中有很多关联挖掘成功的范例，以及关联挖掘非常好的实用性，使得目前有关关联挖掘的应用和研究成为一个研究非常深入和十分活跃的研究领域，目前，已经研究出了很多关联挖掘的算法并且新的算法也在不断的出现，并且实际应用的领域也在不断扩大。关联规则挖掘技术已经被广泛应用在商业金融行业中，一些知名的电子商务站点也从强大的关联规则挖掘中的受益。

（4）神经网络法(Neural Networks )

神经网络来源于神经生物学和生理学中有关神经细胞计算本质的研究工作。有很多种不同的神经网络，可以给不同的学习目的提供应用。前馈神经网络是一种常见的用于分类的算法。神经网络有很好的抗噪音的能力，并且针对未知数据也一样有很好的预测分类能力，有很高的分类精准度。不过，训练过程一般比较长是

神经网络的一大缺点。另外，神经网络算法所得到的结果可解释性很差，差不多相当于黑盒。已有近40种神经网络模型，包含反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等等。

BP（Back Propagation）网络，又名误差

反向传播算法，是其中最为成熟的神经

网络算法，由Rumelhart 等人于1985

年提出，它是一种通过误差反向传播算

法训练数据的多层前馈神经网络，同样

也是人们当前最广泛运用的神经网络模

型。BP 神经网络可以学习和存储大量的输入-输出模式映射关系，而不需要预先揭示表现此种映射关系的数学模型。其学习规则为最速下降法，利用反向传播来不断修正网络的阈值和权值，使建立的神经网络误差的平方和最小。BP 神经网络的误差反向传播算法的学习过程包括信息的正向传播过程与误差的反向传播过程。输入层的各个神经元接受外界的输入信息，再将其传送到隐含层各个神经元。中间的隐含层是内部信息转换层，对信息进行处理。依据对信息变化能力的需要可以将中间层设计为单个隐含层或者多个隐含层的结构；最后的隐含层将信息通过进一步处理之后传送给输出层各神经元，这样就完成了一次学习的正向传播过程，最后输出层对外界输出信息处理后的结果。若实际的输出结果与预期不同，则进行误差反向传播过程。误差首先通过输出层，再根据误差梯度下降的方法调整各层神经元的权值，依次向隐含层和输入层逐层反向执行。反复进行信息正向传播与误差反向传播是各层神经元不断修正权值的过程，也同样是神经网络进行学习训练的过程，这个过程会不断执行到该网络的输出数据的误差减小至满

足需求的程度，或学习次数达到事先定义的值为止。只要给定足够多的隐含单元，BP 神经网络可以逼近任何多元非线性连续函数。反向传播算法通过不断处理一个训练样本集,将每次的处理结果与该样本已知类别进行比较,用所得的误差帮助完成学习。对于每个训练样本，反向修改其权值，即从输出层开始，通过之后的隐含层，直到最前面的隐含层，通过迭代修改，当权值收敛时学习过程终止，因此它可以得出误差值非常小的输出结果，将其用于分类、预测等往往会达到非常好的效果。

（5）聚类规则

聚类分析是数据挖掘技术中非常重要的一个部分，而它的实现通常和最近邻技术紧密相关。聚类分析指将物理或者抽象数据对象集合分组成由相似的数据对象组成的多个类的分析过程，它的目的就是在相似的基础上收集数据来进行分类。聚类分析就是依据数据彼此之间的相似性将其分类到不同的类或簇（Cluster）这样的一个过程，在同一个类中的对象彼此之间非常相似，而不同类间的对象之间具有较高的相异性。聚类是一个与分类不同的无监督的学习过程，并且与分类不同，分类学习必须事先对数据进行类别标记，而聚类的无监督学习则不需要预先对训练数据进行预处理，如事先定义类以及对训练实例做类标记，它能够在聚类算法执行过程中自动对数据进行标记。聚类不是示例型学习，是观察型学习。聚类分析是一个不断探索的分析过程，分类时根据数据本身进行分类而无需预先确定分类标准。采用不同的方法进行聚类分析得到的结果往往不尽相同。从现实应用角度分析，聚类无疑为数据挖掘的重要任务之一。它不仅可以作为一个单独的工具，有效获取数据的分布状况，观察每个类中数据的特征，从而进一步分析所研究的特定的聚类集合，也能够作为分类和相关性分析等其他算法的预处理步骤。聚类

能够发现数据之间的潜在关系，从而进一步得到数据的分布模式，因此在数据分析、图像处理、模式识别、市场分析等领域中它已被广泛应用。聚类分析所涉及的领域包括: 统计学、机器学习、市场学、生物学、空间数据技术和数据挖掘等。因为聚类可以在多个领域广泛应用，至今相关研究者已提出了大量的、各不相同的聚类算法，可以将其概括为五大类：划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法与基于模型的方法等。

1）划分法(partitioning methods)

给定一个数据集，共包含N 条记录，划分法把它划分成K 个分组，一个分组即为一个聚类，K≤N。并且这K 个分组满足以下条件:

①每个分组包含数据记录数目必须大于等于一；

②每条数据记录仅能属于一个分组。

需要注意的是，部分模糊聚类算法可以不满足条件②。预先设定K 之后算法会进行初始分组，然后反复迭代改变分组以使得每次改进的分组方法表现更好。标准为：每个分组内的数据记录之间的距离越小越好，不同分组之间的数据记录的

距离越大越好。使用此基本思想的算法主要有

K-MEANS 算法、CLARANS 算法、K-MEDOIDS

算法，由于K-MEANS算法是其中最著名也是最

常用的，所以在此以K-MEANS算法为例进行分

析。

以数据点到所在类中心的某种距离(坐标中的欧氏

距离)作为优化的目标函数，并利用求函数极值的方

法得到迭代运算的调整规则。

1）从N个数据对象中随机选取K个对象作为初始聚类的中心点(K

2）根据每个聚类对象的中心点，计算每个类中对象与各自中心点的距离；并根据最小距离重新对相应对象进行划分；

3）重新计算已经得到的各个类的中心

4）迭代循环2～3步直至每个聚类中心不再发生明显变化为止。

此类算法的优点是可伸缩和效率高，并且在数据分布平均的情况下聚类效果良好。但是它需要人工预先设定要得到的类的数目k，在用于发现大小差别很大的类、或者类呈现非凸面形状的情况下效果很不理想，而且它对于噪声和离群数据敏感，即使只存在较少的该类数据也会对聚类效果产生很大的影响。

2）层次法(hierarchical methods)

层次法是将给定的数据集层次似的分解，直至满足某种条件为止。它可以分成“自底向上”（合并）和“自顶向下（分裂）”两类方案。在“自底向上”方案中，初始时每条数据记录都组成一个单独的组，在之后的迭代过程中，它将那些距离相近的组合并为一个组，直至全部的记录组成一个分组或满足某个条件为止。而“自顶向下”方案，初始时把全部数据对象放入一个组，在每一步迭代中将一个组分裂成更小的组，直至每条数据记录在单独的一个分组或满足某个条件为止。代表算法有：BIRCH 算法、CURE 算法、CHAMELEON 算法等，其中CURE 算法最具代表性。CURE 算法是基于代表对象方法和基于质心方法中间的策略，它选择数据空间中具有代表性的固定数目的点，而非单个对象或质心来代表一个类。类的代表点产生方式：首先选择类中分散的数据对象，之后按照收缩因子（通常取值为某个特定分数）向类的中心进行收缩。算法进行的每一步中有最小距离的代表点对的两个类合并，其中每对点彼此来自不同的类。算法核心步骤如下：

（1）从原始数据对象集中抽取部分数据对象作为一个随机样本S；

（2）对样本S 进行划分；

（3）将每个划分进行局部的聚类；

（4）使用随机取样方法排除离群点。若某个类增长速度过慢，则删除它；（5）对局部的类再进行聚类。落在每个新形成的类中的代表点按照用户设定的收缩因子α进行收缩即向类的中心移动；

（6）使用对应的类标签标记数据。算法优点在于复杂度不高、高效；对离群点的处理更为健壮；能够识别大小变化较大及数据分布呈非球形的类；对大型数据库同样具有较好的伸缩性；支持不同大小及复杂形状的聚类；敏感度低。缺点为不能处理分类属性。

3）基于密度的方法(density-based methods)

基于密度的方法和其它方法相比，最根本区别在于：它对数据对象聚类的依据是基于密度，而并非基于各种各样的距离。因此，它可以解决基于距离一类的算法仅能够发现接近圆形的凸面形聚类的问题。它的指导思想为只要某个区域内数据点的密度大于某个设定阈值则该数据点就可以被添入与它相近的聚类中。代表算法有：DBSCAN 算法、DENCLUE 算法、OPTICS 算法等，其中DBSCAN 算法是最具代表性和最被广泛应用的。

4）基于网格的方法(grid-based methods)

基于网格的方法把数据空间分割为具有有限个单元(cell)的网格结构,处理对象都为单个单元，在网格结构上进行处理。代表算法有：STING 算法、CLIQUE 算法、WA VE-CLUSTER算法。其中，STING 算法是该类方法中最典型的算法之一。STING 算法将空间区域分割成矩形单元，是一种基于网格的多分辨率聚类

技术。不同等级的分辨率往往会存在多个等级的矩形单元，这些不同等级的矩形单元组成一个层次结构，即高层的每一个单元分割成多个低一层的单元。所有网格单元属性的统计信息会被预先单独计算并贮存。该算法的优点为处理速度较快，并且它与目标数据库内数据对象个数无关，只与数据空间分割的单元数有关；因为贮存在各个单元中的统计信息就能提供单元中的数据，而无需依赖查询的汇总信息，由此其计算过程独立于查询；其网格结构还对并行处理与增量更新提供了便利。缺点为该算法聚类质量的好坏取决于其网格结构的最底层粒度的大小，对粒度设置敏感；聚类的边界是水平或垂直的，无不规则分界，因此虽然它处理速度很快，但是聚类的精度和质量不甚理想。

5）基于模型的方法(model-based methods)

这种方法为每个聚类假设一个模型，再去找到可以合适的匹配这个模型的数据对象集合，找到的模型可以为其数据对象在空间上的密度分布函数或其它函数。它潜在的假定前提为：目标数据集由一系列概率分布决定。通常其具有两种类别：神经网络方法和统计学方法。代表算法有：COBWEB 算法、CLASSIT 算法、Mrkd- trees 算法、SOM 算法。其中的COBWEB 算法是一个典型的简单增量概念聚类算法，用于在分类对象属性和对应属性值集合处理方面。它产生聚类树状图，也被称为分类树，树的各个节点都是数据对象属性等信息的描述。分类树以概率描述呈现整个聚类，指导该树构建的方法为启发式估算度量-分类效用，其过程如下：对于给定的某个新对象，COBWEB 算法顺着一条适当的路径向下，不断修改计数从而找到能够分类该对象的最好节点。寻找最好节点的评定标准是把该对象临时置于每个节点位置再计算出其结果划分的分类效用的大小，得到最大分类效用的位置则为该对象的一个好选择。算法优点在于不需要用户事先设定

类的数目，聚类效果较好，可以发现任意形状的聚类，由于通过建立分类树进行聚类，聚类过程及结果直观、易理解。算法缺点为聚类结果对原始数据要求较高，处理大型数据集时，时间、空间复杂度很高。

浅析计算机数据挖掘技术

龙源期刊网 https://www.docsj.com/doc/5d8921501.html, 浅析计算机数据挖掘技术 作者：刘艳娇 来源：《中国科技博览》2015年第33期 [摘要]目前，计算机挖掘技术作为一种新兴的不断发展进步的一门新技术，在我们的社会生活、生产中在不同的领域发挥着其重要的作用。计算机数据挖掘技术不仅仅具有较强的系统性，更是拥有对数据库不同数据的强大处理能力。本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法、应用领域及其面临的挑战。 [关键词]计算机；数据；挖掘技术 中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2015）33-0244-01 计算机数据挖掘技术的产生是社会的一种进步，了解计算机数据挖掘对我们来说非常的重要，计算机数据挖掘技术对于庞大的数据有着整理分析的作用，这不仅仅对于企业的工作产生了巨大的作用，还对日常工作生活等也提供重要的帮助。 1 计算机数据挖掘的概念及对象 1.1 计算机数据挖掘的概念 计算机数据挖掘是在社会的发展进入了网络信息时代之后产生的网络衍生产品，计算机数据挖掘主要是通过一定的手段对企业内部进行数据挖掘，然后通过一定的分析，对那些通过数据挖掘得到的数据进行整理，进而分析企业的市场以及企业的发展等等问题。计算机数据挖掘对处于网络信息时代之中的企业来说非常重要，它是处于网络信息时代之中的企业长远发展的助推器，作为处于信息时代的企业要抓住这个促进自己发展的大好契机。 1.2 计算机数据挖掘的对象 计算机数据挖掘具有一定的针对性，计算机数据挖掘的对象（目标数据）并不是所有的数据，它是具有选择性的，计算机数据挖掘的对象主要是指企业中能够揭示一些未发现的隐藏信息和企业中比较有意义和研究价值的数据，明确这一点非常的重要，计算机数据挖掘的对象的选择性是影响计算机数据挖掘效率的主要因素，对于一个没有充分认识计算机数据挖掘对象的选择性的企业来说，它的计算机数据挖掘的效率会比成熟的计算机数据挖掘的企业或者是充分认识到计算机数据挖掘的对象的选择性的企业要低得多。同时，明确目标数据的类型也非常重要，它直接决定了要使用的数据挖掘技术和方法，大体上数据类型分为三类：记录数据，给予图形的数据和有序的数据。 2 计算机数据挖掘的任务及过程

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

浅析数据挖掘概念与技术1

浅析数据挖掘概念与技术1本页仅作为文档页封面，使用时可以删除 This document is for reference only-rar21year.March

浅析数据挖掘概念与技术 穆瑞辉，付欢 (新乡教育学院计算机系，河南新乡 453000) 摘要：随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘有效信息的需求，因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，即数据挖掘技术。本文深入浅出地阐述了数据挖掘技术的产生，概念以及数据挖掘的常用技术。 关键词：数据库数据挖掘知识发现 DM KDD 一、数据挖掘技术概述 随着信息技术的迅速发展，数据库的规模不断扩大，从而产生了大量的数据。为了给决策者提供一个统一的全局视角，在许多领域建立了数据仓库，但大量的数据往往使人们无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（Data Mining）技术由此应运而生，数据挖掘技术也正是伴随着数据仓库技术的发展而逐步完善起来的。但是并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘，例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。 数据挖掘是一个以数据库、人工智能、数理统计、可视化四大支柱技术为基础，我们知道，描述或说明一个算法设计分为三个部

分：输入、输出和处理过程。数据挖掘算法的输入是数据库，算法的输出是要发现的知识或模式，算法的处理过程则设计具体的搜索方法。从算法的输入、输出和处理过程三个角度分，可以确定数据挖掘主要涉及三个方面：挖掘对象、挖掘任务、挖掘方法。挖掘对象包括若干种数据库或数据源，例如关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据库、多媒体数据库、历史数据库，以及万维网（WEB）等。挖掘方法可以粗分为：统计方法、机器学习方法、神经网络方法和数据库方法。统计方法可细分为：回归分析、判别分析等。机器学习可细分为：遗传算法等。神经网络方法可细分为：前向神经网络、自组织神经网络等。数据库方法主要是多维数据分析方法等。 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现（KDD Knowledge Discovery in Database）的过程，它是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。数据挖掘是知识发现（KDD）过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns），它并不是用规范的数据库查询语

浅谈数据挖掘技术

浅谈数据挖掘技术 李 瑛 包头轻工职业技术学院 【摘 要】数据挖掘技术为应对信息爆炸、海量信息的处理提供了科学和有效的手段。本文介绍了数据挖掘的概念、对象、任务、过程、方法和应用领域。 【关键词】数据挖掘 信息分析 提取 知识 【中图分类号】TP311.1 【文献标识码】A 【文章编号】1674－4810（2011）01－0068－02 社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏着许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种技术称为数据挖掘。数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 一 数据挖掘的对象 数据挖掘可以在任何类型的数据上进行，既可以来自社会科学，又可以来自自然科学产生的数据，还可以是卫星观测得到的数据。数据形式和结构也各不相同，可以是传统的关系数据库、面向对象的高级数据库系统，也可以是面向特殊应用的数据库，如空间数据库、时序数据库、文本数据库和多媒体数据库等，还可以是Web数据信息。 二 数据挖掘的任务 数据挖掘的目标是从海量数据中发现隐含的、有意义的知识。它的任务主要是分类、预测、时间序列模式、聚类分析、关联分析预测和偏差分析等。 1．分类 分类就是按照一定的标准把数据对象划归成不同类别的过程。 2．预测 预测就是通过对历史数据的分析找出规律，并建立模型，通过模型对未来数据的种类和特征进行分析。 3．时间序列模式 时间序列模式就是根据数据对象随时间变化的规律或趋势来预测将来的值。 4．聚类分析 聚类分析是在没有给定划分类的情况下，根据数据信息的相似度进行数据聚集的一种方法。 5．关联分析预测 关联分析就是对大量的数据进行分析，从中发现满足一定支持度和可信度的数据项之间的联系规则。 6．偏差分析 偏差分析就是通过对数据库中的孤立点数据进行分析，寻找有价值和意义的信息。 三 数据挖掘的过程 数据挖掘使用一定的算法从实际应用数据中挖掘出未知、有价值的模式或规律等知识，整个过程由数据准备、数据挖掘、模式评估、巩固知识和运用知识等步骤组成。 1．数据准备 数据挖掘的处理对象是数据，这些数据一般存储在数据库系统中，是长期积累的结果。但往往不适合直接在这些数据上进行知识挖掘，首先要清除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据；其次将来自多数据源中的相关数据组合并；然后将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式，这就是数据准备。 2．数据挖掘 数据挖掘就是根据数据挖掘的目标，选取相应算法及参数，分析准备好的数据，产生一个特定的模式或数据集，从而得到可能形成知识的模式模型。 3．模式评估 由挖掘算法产生的模式规律，存在无实际意义或无实用价值的情况，也存在不能准确反映数据的真实意义的情况，甚至在某些情况下与事实相反，因此需要对其进行评估，从挖掘结果中筛选出有意义的模式规律。在此过程中，为了取得更为有效的知识，可能会返回前面的某一处理步骤中以反复提取，从而提取出更有效的知识。 四 数据挖掘的常用方法 1．决策树方法 决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过一系列规则将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的、潜在的信息。它的主要优点是描述简单、分类速度快、易于理解、精度较高，特别适合大规模的数据处理，在知识发现系统中应用较广。它的主要缺点是很难基于多个变量组合发现规则。在数据挖掘中，决策树方法主要用于分类。 2．神经网络方法 神经网络是模拟人类的形象直觉思维，在生物神经网络研究的基础上，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳、提炼总结出来的一类并行处理网络，利用其非线性映射的思想和并行处理的方法，用神经网络本身结构来表达输入和输出的关联知识。 3．粗糙集方法 粗糙集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗糙集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统，为粗糙集的数据挖掘奠定了坚实的基础。粗糙集理论能够在缺少先验知识的情况下，对数据进行分类处理。在该方法中知识是以信息系统的形式表示的，先对信息系统进行归约，再从经过归约后的知识库抽取得到更有价值、更准确的一系列规则。 因此，基于粗糙集的数据挖掘算法实际上就是对大量数据构成的信息系统进行约简，得到一种属性归约集的过程，最后抽取规则。 （下转第70页）

数据挖掘技术及应用综述

作者简介：韩少锋，男，１９８０年生，中北大学在读硕士研究生。研究方向：人工智能技术。 引言 “人类正被信息淹没，却饥渴于知识．”这是１９８２年 趋势大师ＪｏｈｎＮａｉｓｂｉｔｔ的首部著作《大趋势》（Ｍｅｇａ－ｔｒｅｎｄｓ）中提到的。 随着数据库技术的迅速发展，如何从含有海量信息的数据库中提取更有价值、更直观的信息和知识？人们结合统计学﹑数据库﹑机器学习﹑神经网络﹑模式识别﹑模糊数学﹑粗糙集理论等技术，提出‘数据挖掘’这一新的数据处理技术来解决这一难题。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ）就是从大量的﹑不完全的﹑有噪声的﹑模糊的﹑随机的数据中，提取隐含在其中的﹑人们事先不知道的﹑但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这些数据可以是：结构化的，半结构化的，分布在网络上的异构性数据。数据挖掘在许多领域得到了成功的应用，使数据库技术进入了一个更高级的发展阶段，很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一。 １数据挖掘技术概述 １．１数据挖掘的概念 数据挖掘的概念有多种描述，最常见的有两种：（１）Ｇ．ＰｉａｔｅｔｓｋｙＳｈａｐｉｏｒ，Ｗ．Ｊ．Ｆｒａｗｌｅｙ数据挖掘定义为：从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先进而未知的、潜在有用信息的频繁过程。（２）数据挖掘的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘的特点有：１）用户需要借助数据挖掘技术从大量的信息中找到感兴趣的信息；２）处理的数据量巨大；３）要求对数据的变化做出及时的响应；４）数据挖掘既要发现潜在的规则，也要管理和维护规则，规则的改变随着新数据的不断更新而更新；５）数据挖掘规则的发现基于统计规律，发现的规则不必适用于全部的数据。 数据挖掘要面对的是巨大的信息来源；通过数据挖 掘，有价值的知识、规则或高层次的信息就能从数据库的相关数据集合中抽取出来，并从不同角度显示，从而使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识归纳服务。 １．２数据挖掘的简史 从数据库中知识发现（ＫＤＤ）一词首先出现在１９８９ 年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。目前为止，由美国人工智能协会主办的ＫＤＤ国际研讨会已经召开了８次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，研究重点也从发现方法转向系统应用。１９９９年，亚太地区在北京召开的第三届ＰＡＫＤＤ会议收到１５８篇论文，研讨空前热烈。 目前，数据挖掘技术在零售业的购物篮分析﹑金融风险预测﹑产品质量分析﹑通讯及医疗服务﹑基因工程研究等许多领域得到了成功的应用。 １．３数据挖掘的对象 数据挖掘的对象包含大量数据信息的各种类型数 据库。如关系数据库，面向对象数据库等，文本数据数据源，多媒体数据库，空间数据库，时态数据库，以及 Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等类型数据或信息集均可作为数据挖掘的对 象。 １．４数据挖掘的工具 许多软件公司和研究机构，根据商业的实际需要 开发出许多数据挖掘工具。例如：有多种数据操控和转换特点的ＳＡＳＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭｉｎｅｒ；采用决策树、神经网络和聚类技术综合的数据挖掘工具集－ＩＢＭＩｎｔｅｒｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｅｒ；可以提供多种统计分析、 决策树和回归方法，在Ｔｅｒａｄａｔａ数据库管理系统上原地挖掘的Ｔｅｒａｄａｔａ ＷａｒｅｈｏｕｓｅＭｉｎｅｒ；以及同时具有数据管理和数据概括能力，能够用于多种商业平台的ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ。以上 主流数据挖掘工具都能提供常用的挖掘过程和挖掘模 数据挖掘技术及应用综述 韩少锋 陈立潮 （中北大学计算机科学与技术系 山西 太原 ０３００５１） 【摘要】介绍了数据挖掘技术的背景、概念、流程、数据挖掘算法，并阐述了数据挖掘技术的应用现状。 【关键词】数据挖掘 知识发现 人工智能 数据仓库 【中图分类号】ＴＰ３１１．１３８ 【文献标识码】Ｂ 【文章编号】１００３－７７３Ｘ（２００６）０２－００２３－０２ 第２期（总第８９期）机械管理开发 ２００６年４月Ｎｏ．２（ＳＵＭＮｏ．８９）ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ Ａｐｒ．２００６ ２３??

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

浅析视频数据挖掘技术在监控系统中的应用

浅析视频数据挖掘技术在监控系统中的应用 近年来，随着视频监控系统的大量普及安装，监控系统所获取并存储的视频数据容量正以惊人的速度增长。从理想角度看，这些视频包含了现实世界中的大量信息，应该为我们的管理及安保工作带来巨大的价值。但是从现实角度看，依靠人工处理包含数以万计的视频数据集,并从中获取信息，是非常困难、甚至是不可能的。也因此，监控系统所获取并存储的绝大部分视频数据成了存储在硬盘中无人使用的数据，使我们陷入了一个数据爆炸却信息匮乏的困境。 视频数据之所以无法成为我们能够直接使用的信息，是因为两者之间存在着“语义鸿沟”，即计算机所理解的低层次图像特征与人类所理解的高层次语义信息之间的差异。举例来说，人类在观看一段监控视频时，可以迅速结合先验知识判断出视频中奔跑的行人、交谈的人群、甚至行人之间的相互关系及情绪等更加细节的信息，而计算机只能获取图像色块、区域纹理或者运动方向等图像特征。 数据挖掘技术架起人机“沟通桥梁” 数据挖掘技术正是一座架在“语义鸿沟”之上的桥梁，使我们能够从无法直接理解的图像特征信息中获取到能够应用的语义信息。但是现阶段视频数据的挖掘在数据挖掘技术领域还是一个难题，与文本数据不同，视频数据是非规则的且信息量非常庞大的数据格式，它不具备文本数据那样的语法及段落等规则；另外，视频中包含的信息量相当庞大，对于视频数据的特征融合及信息提取具有较高的难度。所以总体来看，视频数据挖掘技术目前还处于初级阶段，但是有部分技术已经到了较成熟的规模化应用阶段，例如车牌识别技术、视频入侵检测技术等。 视频数据挖掘解决方案的用户需求 如何从海量视频数据中提取到我们所能应用的信息，甚至是经过归纳总结的知识，无疑是监控系统各个行业用户都迫切需要解决的问题。但是视频包含了非常庞大的信息量，不同行业客户对于视频信息的提取及使用方式有很大的差异性。这就要求监控技术的供应商能够针对不同行业客户的需求提供不同的视频数据挖掘解决方案。举例来说，公安行业用户在日常治安管理工作中需要从视频中及时的获取治安异常事件的信息，例如斗殴事件或者群聚性事件，从而可以及时进行处理；在进行刑侦工作时要对大量视频进行目标查找，需要从视频中获取目标的身份信息，例如人员身份信息及车辆牌照信息等。而高速公路行业用户需要在收费处获取车辆牌照信息，在道路监控视频中获取异常事件信息，例如拥堵事件、停车等，还需要提取例如车流量、平均车速等统计类信息以实现管理优化。还有一些视频信息是各行业用户都需要的，例如视频质量信息，即从视频数据中获取的当前视频设备运行状态是否正常的信息量，这对于各行业监控系统的运行维护都有着重要实用价值。 根据实际应用需求及应用方式的不同，可以将视频中挖掘的信息分为五类，分别是：事件语义信息、目标身份信息、目标图像特征信息、视频统计信

数据挖掘系统设计技术分析

数据挖掘系统设计技术分析 【摘要】数据挖掘技术则是商业智能（Business Intelligence）中最高端的，最具商业价值的技术。数据挖掘是统计学、机器学习、数据库、模式识别、人工智能等学科的交叉，随着海量数据搜集、强大的多处理器计算机和数据挖掘算法等基础技术的成熟，数据挖掘技术高速发展，成为21世纪商业领域最核心竞争力之一。本文从设计思路、系统架构、模块规划等方面分析了数据挖掘系统设计技术。 【关键词】数据挖掘；商业智能；技术分析 引言 数据挖掘是适应信息社会从海量的数据库中提取信息的需要而产生的新学科。它可广泛应用于电信、金融、银行、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、远程通讯、软件开发、运输等各个企事业单位及国防科研上。数据挖掘应用的领域非常广阔，广阔的应用领域使用数据挖掘的应用前景相当光明。我们相信，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使企业管理者得到更多的商务智能。 1、参考标准 1.1挖掘过程标准：CRISP-DM CRISP-DM全称是跨行业数据挖掘过程标准。它由SPSS、NCR、以及DaimlerChrysler三个公司在1996开始提出，是数据挖掘公司和使用数据挖掘软件的企业一起制定的数据挖掘过程的标准。这套标准被各个数据挖掘软件商用来指导其开发数据挖掘软件，同时也是开发数据挖掘项目的过程的标准方法。挖掘系统应符合CRISP-DM的概念和过程。 1.2ole for dm ole for dm是微软于2000年提出的数据挖掘标准，主要是在微软的SQL SERVER软件中实现。这个标准主要是定义了一种SQL扩展语言：DMX。也就是挖掘系统使用的语言。标准定义了许多重要的数据挖掘模型定义和使用的操作原语。相当于为软件提供商和开发人员之间提供了一个接口，使得数据挖掘系统能与现有的技术和商业应用有效的集成。我们在实现过程中发现这个标准有很多很好的概念，但也有一些是勉为其难的，原因主要是挖掘系统的整体概念并不是非常单纯，而是像一个发掘信息的方法集，所以任何概念并不一定符合所有的情况，也有一些需要不断完善和发展中的东西。 1.3PMML

数据挖掘技术在软件工程中的应用研究

数据挖掘技术在软件工程中的应用研究 发表时间：2018-06-20T10:03:11.023Z 来源：《电力设备》2018年第5期作者：张佳鑫李爱萍 [导读] 摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。 （太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原 030024） 摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。数据挖掘技术作为一种新型的网络技术，在软件工程的大数据分析中占据核心地位，有利于提高数据的可靠性与安全性。本文主要分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略。 关键词：数据挖掘；软件工程；策略；发展 随着信息技术的不断发展，日常生活中人们所接触的信息量越来越多，如何在众多信息量中找到自己有用的信息，成为影响人们工作效率和工作质量的关键因素，而数据挖掘技术的应用则能很好的解决这个问题。所谓数据挖掘是指在大量、无序、模糊的数据中挖掘出其中有用的信息的过程，它能实现信息的分类、聚类并进行偏差分析。数据挖掘技术一般流程为数据预处理、数据挖掘、模式评估与知识表示等等，笔者结合实际经验，分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略，对数据挖掘技术的发展提出了几点思考。 1数据挖掘技术概述 1.1数据挖掘技术的定义 数据挖掘技术，也成为数据库中的知识发现，发展于上个世纪末，是当前数据库领域内最新的应用研究技术。历经多年的发展，数据挖掘技术已成为当前数据库领域内最为关键的组成部分，但是还没有较为统一的定义。当前数据挖掘技术定义认可度最高的便是由W.J.Frawley等人所提出的，将数据挖掘技术理解为从数据中提炼出更为高效、更为新颖、更具潜在应用价值，并最终可理解模式的非平凡过程中。主要具有如下多方面内容： （1）数据源务必真实、数据量较大、并含噪音，不完全； （2）应用于获取终端用户兴趣较高的未知知识信息； （3）所获取的知识具备有效性、新颖性，且为潜在的； （4）更用于发现特定的问题，对知识量没有过多要求； 综合而言，数据挖掘属于复杂度较高的交叉学科，包括人工智能、模式识别、统计学、数据可视化等等交叉性相对较大的新型学科，未来拥有良好的发展空间。 1.2数据挖掘技术一般流程 一般而言，数据挖掘主要由数据预处理、数据挖掘以及模式评估和知识表示等三阶段组成。具体如下： （1）数据预处理。主要由原始信息获取、数据清洗、数据抽取及数据交换等构成。原始数据获取在于获取发现任务的处理对象，主要按照相应的需求而获取数据。数据清洗目的在于完善原始数据所缺失的数据。数据抽取指将特定的数据源中获取与分析任务相关的数据。数据转换在于规格化数据，以满足特定范围要求。 （2）数据挖掘，第一步便是明确挖掘任务，包括数据分类、数据总结等等，紧接着便是确定挖掘算法，应结合数据实际特点以及具体系统特定需求来确定算法。 （3）模式评估与知识表示。模式用于表示数据挖掘所形成的结果，用特定的兴趣度进行度量，用于识别表示知识的真正有趣模式。在此之中所使用的度量特定值通常由领域专家、用户标准等给出 2数据挖掘技术在软件工程中的应用情况 2.1执行记录 对于执行记录挖掘来说，就是分析程序执行路径，找寻存在于程序中的代码关系，将数据挖掘及时应用到软件工程中就是跟踪相关执行路径，在逆向建模的作用下达到既定目标，其主要作用是维护与验证程序。在执行记录的过程中，主要是插装系统，然后用相关软件接口编程，同时记录相关变量等，最终将收集来的信息整合在一起，构建相应的系统模型。 2.2漏洞检测 在软件工程中利用数据挖掘技术进行漏洞检测，主要是为了及时发现存在于软件开发中的问题，这样就可以尽快将漏洞弥补，对提高软件质量有很好的作用。通常情况下，利用数据挖掘及时检测软件漏洞看，就是先对软件进行系统测试看，同时根据用户需求制定出科学合理的应对措施。然后将各种漏洞数据收集整理在一起，逐一做好数据清理与转换。通过分析这些数据信息能够得知，为做好数据清理工作，就需要将多余数据清理出去，然后对丢失项目进行补充，这样再将数据属性以数值的形式体现出来。其次，要构建合适的数据模型，做好验证与训练。在这一过程中应重视与项目实际的联系，选择与之相匹配的挖掘方式，以便构成测试集，获得相应结果。此外，还要做好漏洞扫描与分类，将所有漏洞整理起来构成漏洞库，然后再次扫描，防止漏洞遗失，最后将通过挖掘得来的数据知识应用到软件测试中。 2.3开源软件 对于开源软件来说，其挖掘环境带有明显的开放性与全面性特征，所以，在管理这样的软件时，就不能使用传统软件的开发方式。一般而言，较为成熟的开源软件，能够详细记录开发中所遇到的错误，同时也包括软件开发者的一些活动，以及软件在市场中的应用情况。对于参与软件开发的人员来说，他们是社会网络的主要创造者，然而，由于开源软件的开放特征较为明显，所以也就让这些参与人员随之发生变化。同时，由于开源软件还带有动态特征，所以就需要重视开源项目的进一步管理，也就是由专业人士管理软件系统，在这项工作中做的最好的莫过于英国牛津大学的Sima系统。 2.4版本信息控制 在版本信息控制应用中，主要是确保项目参与者所使用的档案相同，这样也有利于全面更新。对于软件工程开发来说，通常会用版本控制系统管理与开发软件。同时利用版本信息控制，选择合适的变更历史信息的方法，以便获取不同模块，在这种情况下子系统也可以相互映衬，这对深度挖掘程序变化，做好漏洞检测具有重要作用。随着数据挖掘技术在软件工程中的应用，不仅可以有效减少系统维护资

基于大数据的数据挖掘技术与应用

基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大

什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析

什么叫数据挖掘_数据挖掘技术解析 数据挖掘（data mining）是指从大量的资料中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关联性的信息的过程。在全世界的计算机存储中，存在未使用的海量数据并且它们还在快速增长，这些数据就像待挖掘的金矿，而进行数据分析的科学家、工程师、分析员的数量变化一直相对较小，这种差距称为数据挖掘产生的主要原因。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及神经网络、遗传算法、回归、统计分析、机器学习、聚类分析、特异群分析等，开发挖掘大型海量和多维数据集的算法和系统，开发合适的隐私和安全模式，提高数据系统的使用简便性。 数据挖掘与传统意义上的统计学不同。统计学推断是假设驱动的，即形成假设并在数据基础上验证他；数据挖掘是数据驱动的，即自动地从数据中提取模式和假设。数据挖掘的目标是提取可以容易转换成逻辑规则或可视化表示的定性模型，与传统的统计学相比，更加以人为本。 数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，基于历史的分析，遗传算法，聚集检测，连接分析，决策树，神经网络，粗糙集，模糊集，回归分析，差别分析，概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。 1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型（例如一个正态分布）然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。 2、关联规则数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。 3、基于历史的MBR（Memory-based Reasoning）分析先根据经验知识寻找相似的情况，

海洋数据挖掘技术应用研究

第 27 卷第 6 期海洋通报V ol. 27，No.6 2008 年 12 月 MARINE SCIENCE BULLETIN Dec. 2008 海洋数据挖掘技术应用研究 魏红宇1, 2，张峰2，李四海2 ( 1．中国海洋大学，山东青岛 266003；2．国家海洋信息中心，天津 300171 ) 摘 要：在研究中外数据挖掘技术在海洋应用的现状和进展的基础上，结合海洋数据特点及应用需求，提出了海洋数据挖掘技术应 用模式，并介绍了基于计算机技术、数据库技术、GIS 技术的海洋数据挖掘应用系统的主要功能和系统架构。最后通过对赤潮预测 的数据挖掘应用分析，验证了系统应用的科学合理性。 关键词：海洋；数据挖掘；系统应用；赤潮 中图分类号：P717；TP311 文献标识码：A 文章编号：1001-6932(2008)06-0082-0006 数据挖掘( Data Mining ) 技术的概念，产生于 20 世纪 90 年代初，它是指从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程[1]。通俗地讲，数据挖掘就是利用各种分析工具在海量数据中寻找和发现模型和数据间关系的过程，可以利用这些模型和关系对数据的潜在规律做出预测。在实际应用中，数据挖掘概念有两个方面的意思。一方面它有数据提取的含义，即从各种类型的原始数据中精确定位符合各种查询条件的数据集；另一方面，它有数据处理的含义，即利用各种相关的模型和算法，对提取到的数据集进行各种分析处理，从而得到想要的信息和规律。目前，常用的数据挖掘算法主要有聚类分析、回归分析、主成分分析、插值分析、关联分析、神经网络等。 经过多年的海洋调查和资料收集，我国已拥用了大量珍贵的海洋科学数据和相关信息，这些数据包括海洋水文、海洋表面气象、海洋生物、海洋化学、海洋环境质量、海洋地质、海洋地球物理、海洋基础地理、海洋航空与卫星遥感、海洋经济、海洋资源等各个海洋学科领域，数据总量多达千亿字节 [2]。如何有效地利用专家知识及各类统计分析算法、模型，对各学科类型的海洋数据资源进行数据挖掘，从中发现有用信息，分析海洋现象并预测海洋规律，为海洋科学研究和综合管理提供信息决策支持一直是广大海洋科技工作者的重要研究方向。经过多年的不断努力，国内外关于数据挖掘技术在海洋领域的应用研究已经取得了许多实质性进展。如 Wooley B 等人将海洋数据作为数据源开展了分类规则挖掘的研究[3]；Ding Q 针对遥感图像的关联规则挖掘进行了深入研究[4]；冯剑丰研究了国内外的主要赤潮预测方法：单因子指数法、综合指数法、建立赤潮生态仿真模型、运用人工智能技术进行预测等[5]；杨建强探讨了应用人工神经网络原理进行赤潮预报的方法，指出人工神经网络方法在模拟和预测方面优于传统的统计回归模型，具有较强的模拟预测能力及实用性[6]等。由此可见，对于海洋领域的数据挖掘技术研究已经由单纯理论研究进入到应用研究的阶段，并已取得了一些实质性的研究成果。但是，由于海洋数据特征的复杂性及海洋专题应用研究的复杂情况，海洋数据挖掘技术离大规模地业务化应用推广还有一定距离。 1 海洋数据挖掘技术应用需求 对于海洋领域的数据挖掘技术的应用研究较其它领域更为复杂，数据挖掘的成熟应用与业务化推广还存在许多困难，这与海洋数据自身特点的复杂性有关，概括来看，海洋数据大致有以下一些特点： a ) 数据类型复杂多样。海洋数据包括海洋基础环境数据、海洋遥感数据、海洋经济统计数据等几个大类数据。而每个大类数据下又有很多子类。比如：海洋环境数据又分为海洋水文、海洋气象、海洋物理、海洋化学、海洋生物、海洋地质、海洋地形与海洋地球物理等子类，每个子类又可进一步划分。可见，海 收稿日期：2008-05-28 基金项目：国家海洋局 908 专项( 908-03-01-13 )

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多