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基于数据挖掘的网上拍卖信誉研究

上海交通大学

硕士学位论文

基于数据挖掘的网上拍卖信誉研究

姓名：彭滢

申请学位级别：硕士

专业：管理科学与工程

指导教师：沈惠璋

20060109

基于数据挖掘的网上拍卖信誉研究

摘要

C2C网上拍卖已成为电子商务中最活跃的领域之一，以eBay为例，1999年网上拍卖市场份额每月增长12%， 2002年交易额达到$148.7亿，2003年商品数量已经超过1.2亿，商品种类超过1.8万。然而，自从C2C网上拍卖产生开始就始终无法摆脱欺诈的发生，National Consumer League 的报告指出eBay在2005年上半年大约有24,318起拍卖投诉，占交易量的81%。根据36,802份网上顾客的投诉，发现网上拍卖的欺诈行为在网上十大欺诈行为中排名第一，占所有网上欺诈行为的90%。为了减少或避免遭受欺诈，诸多学者开始网上信誉评价方面的研究，因此网上信誉评价成为国际性研究热点。

本文首先研究和比较了现有的信誉评价反馈系统, 并选择世界上最大的网上拍卖市场eBay拍卖方的信誉反馈数据进行分析；通过分析发现该数据特征适合采用粗糙集算法进行数据挖掘，通过挖掘eBay拍卖方信誉评价反馈中的数据，找出是哪部分反馈信息对eBay 当前拍卖方的信誉有决定性影响；选用Rosetta软件（实现粗糙集算法的软件工具）对eBay拍卖方的数据进行数据预处理和属性约简，导出对eBay当前拍卖方的信誉有决定性影响的信息规则。

论文详细阐述了选取和处理分析数据的过程及相应的算法，最终

通过实验各种约简算法找出合适的实验算法并导出有效的规则，再通过无序矩阵（confusion matrix）来验证所挖掘出规则的有效性。最后根据挖掘得到的规则，从已知信誉管理系统中的数据更科学、正确地判断出卖方的信誉高低；指出了现有eBay拍卖方的信誉评价反馈系统为不同颜色的星星进行定义时，所作的分类使这些各颜色的星状符号不能正确反映信誉方面的信息，也就是说，买方不能根据它来判断拍卖方的信誉高低，因此根据挖掘所得出的规则给eBay提出完善和改进其星状系统的建议。

最后，对全文工作进行了总结，找出本课题研究中存在的问题和对今后研究工作的展望；并希望本论文的研究结论能被将来国内的网上拍卖市场所借鉴和应用，从而降低国内网上拍卖购物的风险。

关键词：粗糙集，网上拍卖，信誉，数据挖掘

RESEARCH ON REPUTATION IN ONLINE AUCTION MARKET BASED ON DATA MINING

ABSTRACT

The consumer-to-consumer (C2C) online auction is one of the most active segments of e-business in the world at present. eBay, the biggest C2C online auction company, sees the variance of the C2C online auction. The market size of eBay raised 12% per month in 1999(Lucking-Reiley, 2000), and its total amount of trading rose to $14.87 billion in 2002, in 2003 the amount of commodities exceeded 12 million with more than 18,000 categories in any given day. However, online auction market can not keep away from the fraud as C2C online auction market emerged (Albert, 2002). eBay received around 24,318 complains during the first half year of 2005. National Consumer League (2005) reported that, by the end of 2004, 81% of the Americans participating in online auctions had encountered fraud-related problems. The online auction fraud ranked No.1 among the top 10 frauds with a proportion of 90% in 2004. In order to decrease or avoid the auction fraud, many scholars take up the research on the reputation evaluation in online auction market, thus the research on

this aspect becomes an internationally popular research field recently.

This thesis investigated and compared the current reputation feedback systems, and analyzed feedback data from the typical reputation system of eBay. According to the data analysis, we discovered that the Rough Sets (RS) is the proper algorithm to carry out data mining on online reputation. Then we found out which part of the dataset is decisive to judge the reputation of the bargainer based on RS algorithm. We chose Rosetta software as the data mining tool to preprocess data, reduce attributes and generate related rules decisive to the reputation of bargainer.

This thesis elaborated the process of data selection, data analysis and corresponding algorithm in detail, and experimented on the data mining process with each algorithm to get effective rules, then validated the rules with confusion matrix. At last, according to the rules we can judge the bargainers’ reputation rightly；whereas, present classification of Reputation Stars can not reflect the actual reputation properly, that is, the purchaser can not judge the reputation of the bargainer according to the Reputation Star. Therefore, some suggestions are put forward to improve the classification of Reputation Star based on the rules.

In the end, this thesis draws a conclusion of the research, states some problems that haven’t been straighten out in the thesis and advances future research directions. Hopefully, the conclusion of the thesis can be

applied to the domestic online auction market, and reduce the risk of purchasing in the online auction market.

KEY WORDS: rough sets, online auction market, reputation, data mining

上海交通大学

学位论文原创性声明

本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。

学位论文作者签名：彭滢

日期： 2006 年 1 月 9 日

上海交通大学

学位论文版权使用授权书

本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

保密□，在年解密后适用本授权书。

本学位论文属于

不保密□。

（请在以上方框内打“√”）

学位论文作者签名：彭滢指导教师签名：沈惠璋日期：2006年 1 月 9 日日期：2006年 1月 9日

第一章绪论

1.1 研究背景

信誉问题的产生源于信息不对称（asymmetric information），信誉是克服信息不对称的非正式的合约安排。新古典经济学假设，在完全信息市场上，交易双方的行为是完全知晓的，并且交易是瞬间完成的，因此市场上不可能存在欺骗、不守信誉等行为。但在现实的市场交易中，完全化信息受到众多因素的影响和干扰，几乎是不可能实现的。事实上人们经济行为中的许多决策是在不完全信息条件下做出的。

C2C网上拍卖已成为电子商务最活跃的领域，eBay1999年网上拍卖市场每月增长12%[1] ( Lucking-Reiley, 2000)，eBay在2002年交易额达$148.7亿，2003年eBay的商品数量已经超过1.2亿，而商品种类超过1.8万。然而在众多的交易中，自从C2C网上拍卖产生开始就始终无法摆脱欺诈的发生[2](Albert, 2002)。在2001年，3.5亿进行网上交易的美国人中就有41%遭遇过欺诈的问题[3] (National Consumer League 2001)。根据36,802份在线顾客的投诉发现网上拍卖的欺诈行为在网上的十大欺诈行为中排名第一，占所有网上欺诈行为的90%。为了减少或避免遭受欺诈，因此产生了网上信誉评价的研究，使得网上信誉评价成为国际性研究热点。

关于网上信誉方面的研究主要集中在以下几个方面：

Kay-Yut Chen, Tad Hogg（2004）采用实验方法得出结论：网上交易的参与者不讲信誉将会导致市场的低效率和影响到产品的价格[4]。John R. Colon (1995) 则研究在有限次交易前提下，说明过去建立信誉模型采用离散化方法失效，因而研究一种采用连续型方法建立的信誉模型[5]。W.G.Huff和G.Dewit（2001）等人采用博弈论方法分析在发展中环境下的经济快速发展和信誉投资的矛盾，并分别建立一次和多次博弈模型阐述信誉投资的必要性及长期的影响[6]。Minaxi Gupta, Paul Judge和Mostafa Ammar研究为对等分布式的非结构网络创建一个信誉系统，采用信誉计算Agent设计一个基于公钥的系统，以一种安全的、轻量的和部分分布式的定期更新各个交易者的信誉分数，用仿真方法评价他们的交易行为[7]。

Resnick 和 Zeckhauser（2000）研究也表明有信誉的商家更有可能在期望的价格卖出他们的商品[8]。D. B. Klein（2002）指出在重复购买行为中，信誉可以引导信用行为，信誉是电子商务应用中的必要因素[9]。Dellarocas, C.研究了eBay网上信誉评价的经济效益并提出了eBay网上信誉评价的不足(2001) ；并指出在网上社区，信誉系统越来越重要，使得尽管在松散的联系和分散的地理位置中帮助引导好的行为和合作[10]。Paul Resnick（2002）指出eBay作为最大的一个C2C的网上拍卖网站，一次发生4，000，000拍卖交易，但其中总伴随着欺诈和不守信行为[11]。Paul Resnick等人（2004）还提出通过口头（word of mouth）来传播消息是容易遗失大部分信息的，而信誉系统却可以根据信誉的评估指标评价产品及买卖双方的主要信息[12]。Gefen(2002)指出影响信誉的重要因素是网上描述的产品和真实产品的一致性、为在线商品提供产品和服务质量的能力以及为顾客考虑的诚心[13]。Gary E Bolton (2002)采用控制实验研究的方法来估量信誉评价的效果和信誉评价所带来的其它方面的影响[14]。Ko Fujimura和Takuo Nishihara (2004)研究指出现有的信誉评价很难得出正确的信誉报告，他们研究用指标来实现信誉评价[15]。Chang Liu, Jack T. 和 June Lu (2004) 等人提出不同的经济系统应该有不同的信誉评估方法[16]。Lu Chun-xia (2004)等人提出信誉评估系统根据过去的交易历史通过数字签名可以预测风险和匿名的网上欺诈行为。

通过上述文献可知国外对网上信誉的研究很多，但针对网上拍卖信誉评价的研究相对较少，而且有部分信誉评价的方法都是采用较简单的实验方法来评估信誉，得到的结果也是比较常规的、直观的表面结果。

1.2 网上拍卖信誉的概述

1.2.1信誉的起源与功能

信誉（Reputation）是一个从起源到意义都十分丰富的词。它源于拉丁语Integrity，意思是全体或纯洁，因而常常等同于诚实、可靠和公平交易等。同时也意味着一般意义上的责任，一系列义务及自制能力。《现代汉语词典》修订本中对信誉、信用的解释为：“信誉：指信用和名誉。”

关于信誉和诚信，中国历史上的思想家也多有论述。在中国传统伦理中， “信”为儒家伦

理所看重。孔子说：“人而无信，不知其可也。”（《论语?为政》）“民无信不立”（《论语?颜渊》）；“信则人任焉”（《论语?阳货》）；又说：“言忠信，行笃敬，虽蛮貊之邦行矣；言不忠信，行不笃敬，虽州里行乎哉？”（《论语?卫灵公》），认为一个不讲信用的人丧失了做人的起码资格，是不能在社会中立足的。诚实守信表述的是人们诚实无妄、信守诺言，言行一致的美德。政治家以诚取信于民，作为道德典范的君子则以诚取信于人。

民无信无以为民，国无信无以为国。一个民族不能缺乏信誉观念，一个国家不能缺乏信誉制度，一个社会不能缺乏信誉体系，一个企业不能忽视信誉管理。信誉是与社会交往活动或市场交易行为相伴而生，保证交往活动和交易行为顺利进行，并长久持续下去的一种观念。它对人们的行为起着约束的作用，属于意识形态的范畴。经济学认为信誉是在重复博弈中，当事人谋求长远利益最大化的手段。张维迎为“信誉”下的定义[17]是：信誉就是指掌握信息的一方不骗对方的承诺。(张维迎为北京大学光华管理学院副院长、经济学教授，北京大学工商管理研究所所长,同时兼任牛津大学现代中国研究中心研究员)

本文讨论的“信誉”主要指商业信誉，但又不同于狭义的银行信用，它包括企业信誉和个人信誉，因而可与广义的信用、诚信同义。

信誉不同于一些实体属性如尺寸和价格，但是它又确确实实的存在；而信誉评价并不是单方面因素决定的结果，而是各个因素所决定的，如服务、快速的交货、高质量和一些道德因素等等。近年来关于企业信誉的研究是一个重要热点。Fombrun and Shanley (1990)调查了美国292家企业对信誉的建立和公司战略的考虑进行研究[18]。他们是通过经验主义的分析，研究历史行为和其他非经济因素来看这些因素如何影响信誉评价的。McGuire等人 (1990) 通过财富杂志的数据调查公司的信誉和公司品质和行为的影响[19]。Roberts and Dowling (2002) 两人研究了有关公司信誉及公司财政绩效的关系[20]。他们的数据样本来自1984年-1998年美国财富杂志报导的美国最受尊敬公司，他们的主要研究结果是信誉评价好的公司能一直保持较高的盈利。Kotha等人 (2001) 调查了市场投资，信誉和媒体曝光三方面的关系，指出建立信誉是竞争成功的决定因素[21]。Michalisin等人(2000)测试了财富五百强和服务行业五百强获得持久的竞争优势和高盈利，是因为拥有良好的信誉和组织文化等无形资产,他们发现这种无形资产给股东的回报是巨大的。

1.2.2 网上拍卖的背景及机制

网上拍卖(Auction Online) 也称为电子拍卖(Electronic Auction) 或基于互联网的拍卖(Auction Based on Internet)，是指通过Internet 实施的价格谈判交易活动，即利用互联网在网站上公开有关待出售物品或服务的信息，通过竞争投标的方式将它出售给出价最高的投标者。其实质是以竞争价格为核心建立生产者和消费者之间的交流与互动机制，共同确定价格和数量,从而达到均衡的一种市场经济过程[22]。

网上拍卖最早开始于1995年，美国的小程序员Pierre Omidyar建立起一个小网站，他最初建立这个网站是向人们提供变种的埃博拉病毒代码。后来他在网站上加了一个小的拍卖程序，利用这个功能帮助他的女朋友和其他的人交换各自的收藏品。因为网站上的拍卖发展十分迅速，一年后他辞职并开始创建发展网络拍卖业务，于是就诞生了现在全球网上拍卖的巨头--eBay。

随着电子商务的发展，网上拍卖已经成为一种典型的电子交易模式。现在网上拍卖物品的种类范围也由以前的几类发展为现在的近二十类。2004年7月，上海艾瑞市场咨询有限公司发布的《eBay财务研究报告（2003）》表明，eBay2003年营收总额高达2165.1百万美元[23]（原始数据）。

目前网上拍卖的模式主要有四种：消费者之间（C2C）、消费者对企业型（C2B）、卖方企业对买方企业（B2B）、组织对企业型（O2C）；按拍卖的形式分为三种：增价拍卖（英式拍卖）、减价拍卖以及密封递价拍卖。现在大多数网上拍卖公司主要采取的是C2C增价拍卖方式，例如eBay。

1.2.3 网上拍卖下信誉的重要性

长期以来，诚实守信仅仅是道德和法律上要求的基本原则，而没有形成与市场经济体制相适应的信誉制度与信誉体系，这严重导致了个人、企业、社会乃至一些政府部门的失信现象屡屡发生。

同时网上拍卖过程亦是如此，网上拍卖的交易过程，拍卖双方存在严重信息不对称，这正是信誉问题产生的源头。

（1）网上拍卖市场中，拍卖者与竞价投标者之间在拍卖之前互不相识，在拍卖过程中互不碰面，拍卖完成后相遇的概率也几乎为零。

（2）参与网上拍卖的交易人都是以虚拟身份(注册的 ID 号) 出现在拍卖网站中，因此无法详细了解注册用户的真实身份。另外，网络注册用户如果更改自己的ID，其他人根本无法辨认出新的ID 与原有某个旧的ID 是否属于同一个人。

（3）拍卖者完全掌握拍卖物品的信息状况，而竞价投标者在购买拍卖物品之前不能直接检查拍卖物品，所掌握的信息只能从拍卖者对拍卖物品情况做出的描述以及拍卖网站提供的拍卖者的历史信誉记录中获得。

而拍卖网站作为拍卖物品目录提供商，大多不会介入拍卖竞价成功后的交易过程，更不能对交易中发生的纠纷做出判决或者仲裁。因此消费者在享受网上自由购物与便捷购物的同时，也往往因遭受欺诈而懊恼，唯恐上当受骗而却步，诚信缺失犹如一大难以治愈的隐痛，严重阻碍着网上拍卖行业的健康发展。

网上拍卖交易的成功在很大程度上取决于新的信誉机制，这种新的信誉机制记录了网上拍卖交易双方在过去拍卖交易行为中的历史信誉情况,我们简称其为信誉评价分数。信誉评价分数虽然只是记录了历史信誉情况，但交易人可以据此作为对交易对象未来交易行为的一种预期。良好的信誉可以为卖方带来消费者，带来丰厚的利润，树立自己的形象，网上拍卖中的信誉机制对于网上拍卖市场的正常运转发挥着关键性的作用（如图1-1）

。

图1-1 网上拍卖的信誉重要性示图

1.2.4 现有的网上拍卖系统的信誉评价比较

网上拍卖信誉评价系统在一定程度上减少了欺诈的发生，并增强了交易双方的信心和信任度，尤其激励卖方保持良好的信誉来获得自己期望的最大利润。

先介绍eBay，作为第一个在线网上拍卖的电子商场，其大多数的商品都是通过英式拍卖法在网上拍卖的。英式拍卖的这种机制存在很多风险。卖主可以故意只展现商品的部分特征使得信息不对称，或者选择不完成该交易；买方也可以否认他们在拍卖中赢得要买的该商品。

为解决这类问题，eBay通过在线反馈来建设信誉评价系统，鼓励买卖双方给对方评价其信誉。该信誉评价体系为，指定交易者在一个交易中的信誉为正面、负面或中性，并给一个意见文本框。开始时所有的买卖双方在任何时候都可以评价对方；1999年进行了改进，所有的负面评价必须是对某个交易的评价；从2000年2月开始，所有的反馈都必须是完成交易时才能进行，即现在买卖双方完成交易的同时才可以评价对方。

eBay将所有的等级类别汇总到该会员的反馈简介中，eBay的反馈简介包括四个部分： A．会员的总简介组成：在会员参与eBay的整个交易历史过程中，列出该会员正面、负面和中性评价汇总。

B．会员参与eBay的整个交易历史过程，会员的总信誉评价分数等于正面评价之和减去负面评价之和。重复的用户给的同一个等级不给予加入到该客户的总信誉评价分数中。

C．每一个会员都有一个eBay的ID card，包含近六个月所有的正面，负面及中性的评价之和。 D．完整的信誉评价历史，是每一个会员按年倒序排列出该会员每笔交易的信誉评价及对其相关的评论。

下面是美国几个网上拍卖信誉系统的对比[24]。

表1-1网上拍卖信誉系统的对比

信誉系统计算机化两两评分法个性化评价文本评论栏eBay 是买卖双方互评否有GroupLens 是产品评定是无

Elo& Glicko 是买卖结果否无

OnSale 是买方评价卖方否无Fairlsaac 是———是无

Local BBB’s ——————否有

Web of Trust 是自我评定是无

Kasbah 是———是无

Firefly 是推荐评定否无

Amazon 是买卖双方互评否有Bizrate———消费者评价商家否有

PICS ———自我评定否无

从表1-1显然可以看出eBay、GroupLens、Elo& Glicko、OnSale、Fairlsaac、Web of Trust、Kasbah、Firefly、Amazon采用了计算机系统来记录信誉的历史评价，因此相对Bizrate等的信誉评价存储容量更大，查询更方便；但是他们的信誉评分法各不相同，除了买卖方互评，有的是自我评定，有的为产品评定，有的是推荐评定，都是信誉单方面的评价；再者，采用了计算机系统的几个网上拍卖信誉系统中仅有eBay和Amazon设置了了文本意见框。通常，性能良好的信誉系统应该满足以下三个基本条件[24]：①为投标者区别诚信和非诚信的拍卖者提供充分的信息；②激励拍卖者(和投标者) 成为诚信的人；③惩罚不诚信的拍卖行为。用信息不对称理论来讲,其中第二和第三个条件就是要阻止拍卖者的逆向选择和道德风险行为。根据这三个条件来衡量我们目前所见到的大多数拍卖网站，包括eBay 和以上列举的几个网站，我们发现现有的信誉系统不能完全满足以上的三个条件。

1.3 研究目标和论文框架结构

论文的主要研究目标：

一、研究并阐述基于可辨识矩阵方法（粗糙集的一种算法）对网上拍卖信誉进行数据挖掘，通过理论与实证研究，验证这种方法对网上拍卖信誉挖掘的有效性。

二、建立基于粗糙集的网上拍卖信誉数据挖掘理论框架，用Rosetta软件工具实现数据挖掘并采用不同的参数设置和评价指标来进行多次数据挖掘试验，进行数据分析。通过试验和分析，挖掘出网上拍卖信誉评价分数的数据中潜在的、规律性问题。

本论文主要应用数据挖掘算法——Rough Set（RS）对网上拍卖信誉分数进行分析研究。首先讲述了进行网上拍卖信誉评价研究的必要性、国内外研究现状和研究背景。然后介绍信誉及信誉管理的定义和网上拍卖的背景及其机制，并阐述了信誉管理在网上拍卖系统下对买卖双方的影响及其作用。在研究和参考以往比较成熟的信誉理论研究的基础上，通过对eBay数据的分析，基于粗糙集算法的数据挖掘软件ROSETTA对eBay的信誉分数影响买方购买行为进行了分析；并详细阐述了选取和处理分析数据的过程及方法，最终挖掘出对拍卖者信誉有重要影响的信誉分数。

全文结构如下：

第一章，介绍国内外研究现状和研究背景，说明信誉对网上拍卖的重要性，并对现有的网上拍卖信誉评价系统作了比较并指出它们的不足。目前国内外没有专门研究网上拍卖信誉评价体系。

第二章，介绍粗糙集算法的理论概述，论证粗糙集在网上拍卖信誉研究方面的优越性和适用性；阐述基于粗糙集的数据挖掘流程。

第三章，设计一个算例，采用粗糙集各算法试验整个数据挖掘过程。

第四章，采集ebay的数据并进行整理，把选取好的eBay的数据导入Rosetta软件数据库中，进行多次数据挖掘试验，得到潜在的信誉分数规则，并分析评价结果。

第五章，参照国外在本领域的研究后，对国内给予一些网上拍卖信誉评价方面的建议。

第二章粗糙集理论的概述

2.1 粗糙集理论发展概论

粗糙集理论是波兰科学家Pawlak Z.在1982年提出的，借鉴了逻辑学和哲学中对不精确、模糊的各种定义，针对知识库，提出不精确范畴等概念，并在此基础上形成了完整的理论体系——粗糙集理论（RS）。该理论是一种刻画不完整和不确定性的数学工具，能有效地分析不精确(imprecise)、不一致(inconsistent)、不完整（incomplete)等各种不完备的信息，还可以对数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识、揭示潜在的规律[25]。

1991 年Pawlak Z出版了专著“Rough Sets: Theoretical Aspects of Reasoning about Data”[26] ，系统全面地阐述了RS 理论，奠定了严密的数学基础。该书与1992 年出版的RS 理论应用专集，Slowinski R.主编的“Intelligent Decision Support:Handbook of Applications and Advances of Rough Sets Theory”[27]较好地总结了这一时期RS 理论与实践的研究成果，促进了它的进一步发展，现已成为学习和应用RS 理论的重要文献，并推动了国际上粗糙集理论与应用的深入研究。

从1992 年至今，每年都召开以RS 为主题的国际会议，推动了RS 理论的拓展和应用。国际上成立了粗糙集学术研究会，参加的成员来自波兰、美国、加拿大、日本、挪威、俄罗斯、乌克兰和印度等国家。 1992年，第一届关于粗糙集理论的国际学术会议(研讨会)在波兰召开；1993年在加拿大召开了第二届粗糙集与知识发现国际研讨会；1994年在美国召开了第三届粗糙集与软计算国际研讨会；1995年在美国召开了题为“Rough Set Theory, RST'95"的国际会议；1996年在日本召开了第四届粗糙集、模糊集与机器发现国际研讨会；1997年在美国召开了第五届粗糙集与软计算国际研讨会；1998年在美国召开了第六届粗糙集、数据挖掘与粒度计算国际研讨会；1999年在日本召开了第七届粗糙集、模糊集、数据挖掘与粒度一软计算国际研讨会；2001年在日本召开了第八届粗糙集理论与软计算国际研讨会。

除上述国际研讨会以外，1998年在波兰召开了第一界粗糙集与当前的计算发展(The 1st

International Conference on Rough Sets and Current Trends in Computing, RSCTC'98)国际正式会议，由此每两年举行一次，第二届(RSCTC'2000)于2000年在加拿大举行，第三界(RSCTC'2002)在2002年10月在美国宾夕法尼亚举行，第四届（RSCTC’2004）于2004年6月在瑞典的乌普萨拉举行。

粗糙集理论研究主要集中在数学性质、粗糙集拓广、粗糙集理论中度量以及粗糙集中一些有效算法等方面。

粗糙集理论数学性质方面的研究主要集中在讨论粗糙集的代数结构与拓扑结构，粗糙逻辑等问题[28]。一些新的数学概念也不断出现，随着粗糙结构、代数结构、拓扑结构的不断整合，将会出现一些新的数学分枝。

粗糙集理论拓广方面的研究主要有:可变精度粗糙集模型[29]、模糊粗糙集模型与粗糙模糊集模型[30]-基于相似关系的粗糙集模型[31]、基于统一关系的粗糙集模型[32], a -RST模型[33]、基于优先关系的粗糙集模型[34]、不完全信息系统下的粗糙集模型[35]等。

粗糙集理论中的度量方面研究主要集中在粗糙集中粗糙性表示、在粗糙集分析中的度量知识的不确定性度量、粗糙集与粗糙关系数据库的信息度量[36]等。

粗糙集的有效算法研究主要集中于约简的启发算法[37]，规则抽取算法[38]增量挖掘算法[39]，以及粗糙集的基本运算的并行算法[40]等。

RS 理论对于人工智能和认知科学的研究起到重要的作用，特别是在机器学习、专家系统、数据挖掘、决策支持和模式识别等领域。目前，粗糙集理论己被广泛应用于医学诊断、市场分析、冲突分析、决策分析、环境分析、图像处理、信息存储与检索、基因研究等诸多领域。

2.2 粗糙集理论的相关概念

本节介绍基于Z. Pawlak粗糙集理论中的一些基本概念，主要包括信息系统、不可分辨关系、近似空间、属性约简与核等。

2.2.1信息系统

定义2.2.1 信息系统S一般可以表示为>=

r V V ∈=U 是

属性值的集合，r V 表示属性R r ∈的属性值范围，即属性r 的值域； V R U :f →×是一个信息函数，它指定U 中每一个对象X 的属性值。

信息系统的基本成分是研究对象的集合，关于这些对象的知识是通过指定对象的属性（特征）和它们的属性值（特征值）来描述的。为了直观方便，U 也可以写成一个表格形式（如表2-1），纵轴表示实例标记，横轴表示实例属性，实例标记与属性的交汇点就是这个实例在这个属性的值。这个表称为信息表，是表达描述知识的数据表格。基于Rough Set理论的知识发现，主要是借助于信息表这样一种有效的数据表知识表达方式。

表2-1 信息表示例

其中，X1~ X4为该信息表的对象集，a、b、c则是条件属性C 的子集，D 是决策属性，属性值r V 例如200表示对象X1属性c的属性值为200。

2.2.2 不可分辨关系（Indiscernibility Relation）

先介绍一个知识分类的概念：设U是一个论域，R 是U 上的一个等价关系。U/R 表示U 上由R 导出的所有等价类。一个知识库就是一个关系系统}{M U,Y =，M 是论域U的一个定价关系簇，如果M N ?且 φ≠N ,则N I 也是一个等价关系记为)(N IND 。

定义2.2.2 对于每个属性R N ?，一个不可分辨二元关系（不分明关系）N ，即

))}()((,),(|),{()(2

y b x b N b U y x y x N IND =∈?∈=

定义2.2.3 U X ?，当X 能用属性子集A 确切描述，即属性子集A 所确定的U 上的不分

明关系集的并X 时，称X 是A 可定义的，否则称X 是A 不可定义的。

A 可定义集称为A 精确集，A 不可定义集也称为A 非精确集或A 粗糙集。

由不可分辨关系，在此同时介绍一下可辨识矩阵的定义。

定义2.2.4 决策系统表为>=

}{m i a i ,,1M L ==和}{d D =分别为条件属性集和决策属性集，}{n 21x ,,x ,x U L =是论域，

)(j i x a 是样本j x 在属性i a 上的取值。),(j i C D 表示可辨识矩阵中第i行第j列的元素，则可辨识

矩阵D C 定义为：

)

()(,0)

()()},()(|{{

),(j i j i j k i k k k D x d x d x d x d x a x a M a a j i C =≠≠∧∈= 其中n j i ,,1,L =。

2.2.3 近似空间（Approximation space）

定义2.2.5 对每个样例集X 和不分明关系A ，包含X 中最大可定义集合和包含X 的最小可定义集，都是根据A 能够确定。

其中，包含X 中最大可定义集合称为X 的下近似集(lower approximation)记为)_(X B ；包含X 的最小可定义集称为X 的上近似集(upper approximation)记为)(X B 。

定义2.2.6 下近似集(lower approximation)

)})(|(|{)_(X Y B IND U Y Y X B i i i ?∧∈∪=

定义2.2.7 上近似集(upper approximation)

)})(|(|{)(φ≠∧∈∪=X Y B IND U Y Y X B i i i I

空间数据挖掘工具浅谈_汤海鹏

第28卷第3期2005年6月测绘与空间地理信息 G E O M A T I C S ＆S P A T I A LI N F O R M A T I O NT E C H N O L O G Y V o l .28,N o .3 J u n .,2005 收稿日期:2004-09-14 基金项目:国家重点基础研究发展规划(973)资助项目(2001C B 309404) 作者简介:汤海鹏(1979-),男,湖南沅江人,本科,主要从事信息化管理和信息化建设等方面的研究。空间数据挖掘工具浅谈汤海鹏1 ,毛克彪 2,3 ,覃志豪2,吴　毅 4 (1.公安部出入境管理局技术处,北京100741;2.中国农业科学院自然资源与农业区划研究所农业遥感实验室, 北京100081;3.中国科学院遥感所,北京100101;4.黑龙江乌苏里江制药有限公司,黑龙江哈尔滨150060) 摘要:数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据间关系的过程,这些模型和关系可以用来做出预测。空间数据挖掘有十分广阔的应用范围和市场前景,目前已出现大量的数据挖掘工具用于企业决策、科学分析等各个领域。文中对2个数据挖掘工具进行讨论,介绍它们的功能、所使用的技术以及如何使用它们来进行数据挖掘。关键词:数据挖掘;空间数据挖掘;数据立方体;知识库引擎中图分类号:P 208 文献标识码:A 文章编号:1672-5867(2005)03-0004-02 AS u r v e y o f D a t a Mi n i n g T o o l s T A N GH a i -p e n g 1 ,M A OK e -b i a o 2,3 ,Q I NZ h i -h a o 2 ,W UY i 4 (1.B u r e a uo f E x i t a n dE n t r y A d m i n i s t r a t i o n ,M i n i s t r y o f P u b l i c S e c u r i t y ,B e i j i n g 100741,C h i n a ;2.T h e K e y L a b o r a t o r y o f R e m o t e S e n s i n g a n d D i g i t a l A g r i c u l t u r e ,C h i n a A c a d e m y o f A g r i c u l t u r e R e m o t e S e n s i n g L a b o r a t o r y ,B e i j i n g 100081,C h i n a ; 3.I n s t i t u t eo f R e m o t e S e n s i n g A p p l i c a t i o n s ,C h i n e s e A c a d e m y o f S c i e n c e s ,B e i j i n g 100101,C h i n a ; 4.H e i l o n g j i a n g Wu s u l i j i a n g P h a r m a c e u t i c a l C o .L t d .,H a r b i n 150060,C h i n a ) A b s t r a c t : B e c a u s e o f c o m m e r c i a l d e m a n d s a n dr e s e a r c hi n t e r e s t ,a l l k i n d s o f s p a t i a l d a t a m i n i n g s o f t w a r e t o o l s e m e r g e .I n o r d e r t o g e t u s e o f t h e d a t a m i n i n g t o o l s ,t w o o f t h e ma r e i n t r o d u c e d i n t h i s p a p e r a n d m a k e p r o s p e c t o f i n t e g r a t i o n o f G I S ,R S ,G P S a n d d a t a m i n -i n g .K e yw o r d s :d a t a m i n i n g ;s p a t i a l d a t a m i n i n g ;d a t a c u b e ;d a t a b a s e e n g i n e 0　引　言随着数据获取手段(特别是对地观测技术)及数据库技术的快速发展,科研机构、政府部门在过去的若干年里都积累了大量的数据,而且,目前这些数据仍保持迅猛的增长势头。如此大量的数据已远远超过传统的人工处理能力,怎样从大量数据中自动、快速、有效地提取模式和发现知识显得越来越重要。数据挖掘与知识发现作为一个新的研究领域和新的技术正方兴未艾,用于从巨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[1～2],很好地满足了海量数据处理的需要。具体应用中,数据挖掘工具很多。它们在功能和方法等方面差别很大。如何选择适合具体挖掘需求的工具,是进行挖掘工作必须考察的前提。选择某一工具时,应考虑数据类型,主要是考察工具能处理的数据:①关系数据库的数据。包括数据仓库数据、文本文档、空间数据、多媒体数据、W e b 数据等;②功能和方法。数据挖掘功能是数据挖掘工具(或系统)的核心,一些数据挖掘工具仅提供一种功能(如分类),另一些工具可能支持另外的挖掘功能(如描述、关联、分类、预测和聚类等);③其他考虑的方面如:系统问题、数据源、可伸缩性、可视化、数据挖掘查询语言和图形用户接口、工具和数据库或数据仓库系统等。在众多的数据中,有近80%的数据可以通过空间关系表达。现在,通过卫星扫描地球,每天都能获得大量的关于地表的遥感图像。要从大量的数据中判读出每一个图片所潜藏的信息,就必然要用到数据挖掘技术。本文将通过介绍专业的航空遥感图像处理系统E r d a s 和D B -M i n e r 来阐述处理空间数据和关系数据的这一过程及这2种软件的特点。

数据挖掘研究现状综述

数据挖掘引言数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。

目录引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)

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

数据挖掘及其应用

《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数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库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凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据

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ＴｅｒａｄａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＭｉｎｅｒ；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）ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴＡｐｒ．２００６２３??

大数据时代的空间数据挖掘综述

第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。大数据时代的空间数据挖掘综述马宏斌1 ，王柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000）摘要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题，介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫星、飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限，受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将

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

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

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

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 )

数据挖掘技术的研究现状及发展方向_陈娜

数据挖掘技术的研究现状及发展方向陈娜1.2 （1.北京交通大学计算机学院，北京100044；2.石家庄铁路运输学校，河北石家庄050021）第 !" 电脑与信息技术卷（ ! ）可视化技术［ " ］通过直观的图形方式将信息数据、关联关系以及发展趋势呈现给决策者，使用最多的方法是直方图、数据立方体、散点图。其中数据立方体可以通过 #$%& 操作将更多用户关心的信息反映给用户。（ ’ ）遗传算法［ ( ］是一种模拟生物进化过程的算法，最早由 )*++,-. 于 /0 世纪 (0 年代提出。它是基于群体的、具有随机和定向搜索特征的迭代过程，包括 ! 种典型的算子：遗传、交叉、变异和自然选择。遗传算法作用于一个由问题的多个潜

在解（个体）组成的群体上，并且群体中的每个个体都由一个编码表示，同时个体均需依据问题的目标函数而被赋予一个适应值。另外，为了应用遗传算法，还需要把数据挖掘任务表达为一种搜索的问题，以便发挥遗传算法的优势搜索能力。同时可以用遗传算法中的交叉、变异完成数据挖掘中用于异常数据的处理。（ "）统计学方法［ 1 ］在数据库字段项之间存在着两种关系：函数关系（能用函数公式表示的确定性关系）和相关关系（不能用函数公式表示，但仍是相关确定关系）。对它们的分析采用如下方法：回归分析、相关分析、主成分分析。主要用于数据挖据的聚类方法中。（ (）模糊集（23445 678）方法利用模糊集理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊性是客观存在的。系统的复杂性越高，精确化能力就越低，即模糊性就越强，这是 9,.7: 总结出的互克性原理。 / 数据挖掘的算法（ ;）关联规则中的算法 %<=>*=>算法是一种最具有影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，该算法是一种称为主层搜索的迭代方法，它分为两个步骤： ,?通过多趟扫描数据库求解出频繁;@项集的集合 $ ; ； A?不断的寻找到/@项集$ / … -@项集$ - ，最后利用频繁项集生成规则。随后的许多算法都沿用

数据挖掘在中国的现状和发展研究

数据挖掘在中国的现状和发展研究导读：本文以科学引文索引数据库(SCI)、工程索引数据库(EI)以及清华全文数据库(CNKI)中有关“数据挖掘”研究文章的统计数据为研究基础，对数据挖掘在我国研究的总体趋势、研究热点、研究分支三个方面进行分析和研究。本文分析了数据挖掘在我国的发展，并对进一步发展我国数据挖掘的理论研究和实际应用提出了建议。关键字：数据挖掘 0 引言近年来，随着计算机对数据的生成、收集、存贮和处理能力的大大提高，数据量与日俱增，传统的数据分析工具对海量数据的处理力不从心，数据挖掘技术应运而生。中国科研工作者近几年来积极开展了对数据挖掘的研究，并在理论研究和实际应用上取得了一定的成绩，但是有关数据挖掘的成功应用还比较少。本文通过对中国有关数据挖掘研究文章数量的统计，对数据挖掘在中国发展的现状及发展趋势进行分析和研究，通过分析有关论文的发表，对数据挖掘在中国的理论研究和实际应用提出建议。 1 数据挖掘的应用与研究发展数据挖掘是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有用知识的过程。数据挖掘是一门新兴的边缘学科，近年来引起了中国学术界和产业界的广泛关注。数据挖掘出现于20世纪80年代后期，90年代有了突飞猛进的发展。2001年，Gartner Group的一次高级技术调查将数据挖掘和人工智能列为“未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关健技术”之首，并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。美国麻省理工学院在2001年1月份的《科技评论》(Technology Review)提出将在未来5年对人类产生重大影响的10大新兴技术，其中第3项就是数据挖掘。数据挖掘技术已被广泛的应用于各个领域，其中一些典型应用如加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作开发的SKICAT系统，能够帮助天文学家发现遥远的类星体，是人工智能技术在天文学和空间科学上的第一批成功应用之一；生物学研究中用数据挖掘技术对DNA进行分析利用数据挖掘技术识别顾客的购买行为模式，对客户进行了分析；对银行或商业上经常发生的诈骗行为进行预测IBM公司

数据挖掘研究及发展现状

数据挖掘技术的研究现状及发展方向摘要：数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。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方向。关键词：数据挖掘；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展方向 The present situation and future direction of the data mining technology research Abstract: Data mining technology is hot spot in the field of current database and artificial intelligence. 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, neural network, decision tree, rough set, fuzzy set, research situation, development direction 0 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，数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识金砖，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]。数据挖掘正是为了迎合这种需要而产生并迅速发展起来的、用于开发信息资源的、一种新的数据处理技术。数据挖掘通常又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），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。 1 数据挖掘算法数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的知识的非平凡过程[3]。所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。数据挖掘过程如图1所示。这些数据的类型可以是结构化的、半结构化的、甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等[4]。数据选择：确定发现任务的操作对象,即目标对象；预处理：包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；转换：消减数据维数或降维；数据开采：确定开采的任务，如数据总结、分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等，并确定使用什么样的开采算法；解释和评价：数据挖掘阶段发现的模式，经过用户和机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，这时需要剔除，使用户更容易理解和应用。十大经典算法如图2：目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。