数据挖掘综述

大数据时代的数据挖掘综述一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到社会生活的各个领域，成为现代社会发展的重要基石。

大数据时代的来临，不仅带来了海量的数据资源，也对数据挖掘技术提出了更高的要求。

数据挖掘，作为从海量数据中提取有用信息、发现潜在规律的重要手段，已经成为当前研究的热点和前沿领域。

本文旨在对大数据时代的数据挖掘技术进行全面而系统的综述，分析当前数据挖掘领域的研究现状，探讨面临的挑战和未来的发展趋势。

本文将首先介绍大数据和数据挖掘的基本概念，阐述数据挖掘在大数据时代的重要性和应用价值。

接着，本文将重点回顾数据挖掘的发展历程，介绍数据挖掘的主要方法和技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测模型等，并结合具体案例进行说明。

同时，本文还将对数据挖掘在各个领域的应用进行梳理和总结，如商业智能、医疗健康、金融风控等。

在此基础上，本文将深入探讨大数据时代数据挖掘面临的挑战，如数据规模巨大、数据类型多样、数据质量参差不齐等问题，并分析这些问题对数据挖掘算法和性能的影响。

为解决这些问题，本文还将介绍一些新兴的数据挖掘技术和方法，如深度学习、强化学习、迁移学习等，并探讨它们在大数据时代的应用前景。

本文将展望数据挖掘未来的发展趋势，预测未来可能的研究热点和方向，为相关领域的研究人员和实践者提供参考和借鉴。

通过本文的综述，希望能够为大数据时代的数据挖掘研究提供全面而深入的理解，推动数据挖掘技术的进一步发展和应用。

二、数据挖掘相关概念及理论基础在大数据时代，数据挖掘成为了一个不可或缺的工具，它帮助我们从海量的、复杂的、多样化的数据中提取出有价值的信息和模式。

数据挖掘是一门涉及多个学科的交叉学科，其理论基础涵盖了统计学、机器学习、模式识别、数据库管理等多个领域。

数据挖掘的基本概念是通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现其中的关联规则、分类模式、聚类结构、异常检测以及预测趋势等。

这一过程中，数据预处理是极其关键的一步，它包括对数据的清洗、转换、降维等操作，以确保数据的质量和有效性。

数据挖掘综述引言：数据挖掘是一种通过自动或者半自动的方法，从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息的过程。

随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。

本文将对数据挖掘的概念、应用领域、技术方法、挑战和未来发展进行综述。

一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中提取出实用的信息和模式的过程。

1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持，并发现新的商业机会。

1.3 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集和清洗、特征选择和变换、模型构建、模型评估和应用。

二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。

2.2 零售领域数据挖掘在零售领域中可以匡助企业进行销售预测、市场细分、推荐系统等。

2.3 医疗领域数据挖掘在医疗领域中可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。

三、数据挖掘的技术方法3.1 分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的技术方法，通过构建模型来预测未来的结果或者分类新的数据。

3.2 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。

3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻觅数据集中的频繁项集和关联规则，用于发现数据中的相关性和规律。

四、数据挖掘的挑战4.1 数据质量问题数据挖掘的结果受到数据质量的影响，数据质量不高会导致挖掘结果不许确。

4.2 隐私保护问题在数据挖掘过程中，可能涉及到用户的隐私信息，如何保护用户隐私是一个重要的挑战。

4.3 大数据处理问题随着数据量的增加，如何高效地处理大规模数据成为数据挖掘中的难题。

五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习与数据挖掘的结合深度学习作为一种强大的机器学习方法，与数据挖掘的结合将会进一步提升数据挖掘的能力。

5.2 增强学习的应用增强学习是一种通过试错来优化决策的方法，将其应用于数据挖掘领域可以发现更多的隐藏规律。

数据挖掘功能的特点及主要挖掘方法一、数据挖掘功能的特点及主要挖掘方法数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下几类功能：(1)概念描述概念描述又称数据总结，其目的是对数据进行浓缩，给出它的综合描述，或者将它与其它对象进行对比。

通过对数据的总结，可以实现对数据的总体把握。

最简单的概念描述就是利用统计学中的传统方法，计算出数据库中各个数据项的总和、均值、方差等，或者利用OLAP(0n Line Processing，联机分析处理技术)实现数据的多维查询和计算，或者绘制直方图、折线图等统计图形。

(2)关联分析关联分析就是从大量数据中发现项集之间有趣的关联或相关联系。

随着大量数据不停地收集和存储，许多业界人士对于从他们的数据库中挖掘关联规则越来越感兴趣。

从大量商务事务记录中发现有趣的关联关系，可以帮助许多商务决策的制定。

关联分析的主要方法有Apriori算法、AprioriTid算法、FP-growth算法等。

(3)分类和预测分类和预测是两种数据分析形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测数据未来的趋势。

就是研究已分类资料的特征，分析对象属性，据此建立一个分类函数或分类模型，然后运用该模型计算总结出的数据特征，将其他未经分类或新的数据分派到不同的组中。

计算结果通常简化为几个离散值，常用来对资料作筛选工作。

分类和预测的应用十分广泛，例如，可以建立一个分类模型，对银行的贷款客户进行分类，以降低贷款的风险；也可以通过建立分类模型，对工厂的机器运转情况进行分类，用来预测机器故障的发生。

分类的主要方法有ID3算法、C4.5算法、SLIQ算法、SPRINT算法、RainForest 算法、Bayes分类算法、CBA(Classification Based on Association)算法、MIND(Mining in Database)算法、神经网络方法、粗糙集理论方法、遗传算法等。

(4)聚类分析当要分析的数据缺乏描述信息，或是无法组成任何分类模式时就采用聚类的方法，将异质母体区隔为较具同构性的群（Cluster)，即将组之间的差异识别出来，并对个别组内的相似样本进行挑选，实现同组数据相近，不同组数据相异。

收稿日期:2003-09-281 作者简介:郭秀娟(1961～),女,吉林省德惠市人,副教授,在读博士研究生.文章编号:100920185(2004)0120049205数据挖掘方法综述郭　秀　娟(吉林建筑工程学院计算机科学与工程系,长春　130021)摘要:数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学习、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式.数据挖掘技术的常见方法,关联规则、决策树、神经网络、粗糙集法、聚类方法、遗传算法和统计分析方法被应用到各个领域,数据挖掘技术具有广泛的应用前景.关键词:数据挖掘;挖掘工具;挖掘方法;挖掘理论中图分类号:N 37 文献标识码:A 数据挖掘(Data Mining )是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程[1-2].人们把原始数据看作是形成知识的源泉,就像从矿石中采矿一样,原始数据可以是结构化的,如关系数据库中的数据,也可以是半结构化的,如文本、图形、图像数据,甚至是分布在网络上的异构型数据.发现知识的方法可以是数学的,可以是非数学的,也可以是演绎的或是归纳的.发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等,还可以用于数据自身的维护.可以说数据挖掘是一门很广义的交叉学科,它汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员[2].数据挖掘技术从一开始就是面向应用领域,它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用,而且,要对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理,以指定实际问题的求解,企图发现事件间的相互关联,甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测.1　数据挖掘的方法 研究的对象是大量的隐藏在数据内部的有用信息,如何获取信息是我们所要解决的问题.数据挖掘从一个新的角度把数据库技术、人工智能、统计学等领域结合起来,从更深层次发掘存在于数据内部新颖、有效、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式.在数据挖掘中,数据分为训练数据、测试数据和应用数据3部分.数据挖掘的关键是在训练数据中发现事实,以测试数据作为检验和修正理论的依据,把知识应用到数据中.数据挖掘利用了分类、关联规则、序列分析、群体分析、机器学习、知识发现及其他统计方法,能够通过数据的分析,预测未来.数据挖掘有以下几种常用方法:111　关联规则挖掘 1993年,R 1Agrawal 等人首先提出了关联规则挖掘问题,他描述的是数据库中一组数据项之间某种潜在关联关系的规则.一个典型的例子是:在超市中,90%的顾客在购买面包和黄油的同时,也会购买牛奶.直观的意义是:顾客在购买某种商品时有多大的倾向会购买另外一些商品.找出所有类似的关联规则,对于企业确定生产销售、产品分类设计、市场分析等多方面是有价值的.关联规则是数据挖掘研究的主要模式之一,侧重于确定数据中不同领域之间的关系,找出满足给定条件下的多个域间的依赖关系.关联规则挖掘对象一般是大型数据库(Transactional Database ),该规则一般表示式为:A 1∧A 2∧…A m =>B 1∧B 2∧…B m ,其中,A k (k =1,2,…,m ),B j (j =1,2,…,n )是数据库中的数据项.有Support (A =>B )=P (A ∪B ),Confidence (A =>B )=P (A|B )1数据项之间的　第21卷　第1期2004年3月吉　林　建　筑　工　程　学　院　学　报Journal of Jilin Architectural and Civil Engineering Institute Vol.21　No.1Mar 12004　05吉　林　建　筑　工　程　学　院　学　报第21卷关联,即根据一个事务中某些数据项的出现可以导出另一些数据项在同一事务中的出现[3-4].在关联规则挖掘法的研究中,算法的效率是核心问题,如何提高算法的效率是所要解决的关键.最有影响的是Apriori算法,它探查逐级挖掘,Apriori的性质是频繁项集的所有非空子集都必须是频繁的.112　决策树方法 决策树(decision tree)根据不同的特征,以树型结构表示分类或决策集合,产生规则和发现规律.利用信息论中的互信息(信息增益)寻找数据库中具有最大信息量的字段,建立决策树的一个结点,再根据字段的不同取值建立树的分枝.在每个分枝子集中,重复建立树的下层结点和分枝的过程,即可建立决策树.决策树起源于概念学习系统CL S(Concept Learning System)[5],其思路是找出最有分辨能力的属性,把数据库划分为多个子集(对应树的一个分枝),构成一个分枝过程,然后对每一个子集递归调用分枝过程,直到所有子集包含同一类型的数据.最后得到的决策树能对新的例子进行分类.CL S的不足是它处理的学习问题不能太大.为此,Quinlan提出了著名的ID3学习算法[6],通过选择窗口来形成决策树.从示例学习最优化的角度分析,理想的决策树分为3种:①叶子数最少;②叶子结点深度最小;③叶结点数最少且叶子结点深度最小.寻优最优决策树已被证明是N P困难问题.ID3算法借用信息论中的互信息(信息增益),从单一属性分辨能力的度量,试图减少树的平均深度,却忽略了叶子数目的研究.其启发式函数并不是最优的,存在的主要问题有:(1)互信息的计算依赖于属性取值的数目多少,而属性取值较多的属性并不一定最优.(2)ID3是非递增学习算法.(3)ID3决策树是单变量决策树(在分枝结点上只考虑单个属性),许多复杂概念表达困难,属性间的相互关系强调不够,容易导致决策树中子树的重复或有些属性在决策树的某一路径上被检验多次.(4)抗噪声性差,训练例子中,正例和反例的比例较难控制.针对上述问题,出现许多较好的改进算法,刘晓虎等在选择一个新属性时,并不仅仅计算该属性引起的信息增益,而是同时考虑树的两层结点,即选择该属性后继续选择属性带来的信息增益.Schlimmer和Fisher设计了ID4递增式算法,通过修改ID3算法,在每个可能的决策树结点创建一系列表,每个表由未检测属性值及其示例组成,当处理新例时,每个属性值的正例和反例递增计量.在ID4的基础上,Utgoff 提出了ID5算法,它抛弃了旧的检测属性下面的子树,从下面选择属性构造树.此外,还有许多算法使用了多变量决策树的形式,著名的C415系统也是基于决策树的.113　神经网络方法 模拟人脑神经元方法,以MP模型和HEBB学习规则为基础,建立了3大类多种神经网络模型,即前馈式网络、反馈式网络、自组织网络.它是一种通过训练来学习的非线性预测模型,可以完成分类、聚类等多种数据挖掘任务.神经网络(neural network)是由大量的简单神经元,通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应非线性动态系统,并具有分布存储、联想记忆、大规模并行处理、自组织、自学习、自适应等功能[7].网络能够模拟人类大脑的结构和功能,采用某种学习算法从训练样本中学习,并将获取的知识存储于网络各单元之间的连接权中,神经网络和基于符号的传统A I技术相比,具有直观性、并行性和抗噪声性.目前,已出现了许多网络模型和学习算法,主要用于分类、优化、模式识别、预测和控制等领域.在数据挖掘领域,主要采用前向神经网络提取分类规则.神经网络模拟人的形象直觉思维,其中,最大的缺点是“黑箱”性,人们难以理解网络的学习和决策过程.因此,有必要建立“白化”机制,用规则解释网络的权值矩阵,为决策支持和数据挖掘提供说明,使从网络中提取知识成为自动获取的手段.通常有两种解决方案:①建立一个基于规则的系统辅助.神经网络运行的同时,将其输入和输出模式给基于规则的系统,然后用反向关联规则完成网络的推理过程.这种方法把网络的运行过程和解释过程用两套系统实现,开销大,不够灵活;②直接从训练好的网络中提取(分类)规则.这是当前数据挖掘使用得比较多的方法.从网络中采掘规则,主要有以下倾向:(1)网络结构分解的规则提取.它以神经网络的隐层结点和输出层结点为研究对象,把整个网络分解为许多单层子网的组合.这样研究较简单的子网,便于从中挖掘知识.Fu 的KT 算法和Towell 的MofM 算法是有代表性的方法.KT 方法的缺点是通用性差,且当网络比较复杂时,要对网络进行结构的剪枝和删除冗余结点等预处理工作.(2)神经网络的非线性映射关系提取规则.这种方法直接从网络输入和输出层数据入手,不考虑网络的隐层结构,避免了基于结构分解的规则提取算法的不足.Sestito 等人的相似权值法,以及CSW 算法(将网络输入扩展到连续取值),是其中的两种典型算法.当然,在数据挖掘领域,神经网络的规则提取还存在许多问题,即如何进一步降低算法的复杂度,提高所提取规则的可理解性及算法的适用性,研究提取规则集的评估标准和在训练中从神经网络动态提取规则,以及及时修正神经网络并提高神经网络性能等,都是进一步研究的方向.114　粗集方法粗集(rough set )理论的特点是不需要预先给定某些特征或属性的数量描述[4,8],如统计学中的概率分布,模糊集理论中的隶属度或隶属函数等,而是直接从给定问题出发,通过不可分辨关系和不可分辨类确定问题的近似域,从而找出该问题中的内在规律.粗集理论同模糊集、神经网络、证据理论等其它理论均成为不确定性计算的一个重要分支.粗集理论是根据目前已有的给定问题的知识,将问题的论域进行划分,然后对划分后的每一个组成部分确定其对某一概念的支持度,即肯定支持此概念或不支持此概念.在粗集理论中,上述情况分别用3个近似集合来表示正域、负域和边界.在数据挖掘中,从实际系统采集到的数据可能包含各种噪声,存在许多不确定的因素和不完全信息有待处理.传统的不确定信息处理方法,如模糊集理论、证据理论和概率统计理论等,因需要数据的附加信息或先验知识(难以得到),有时在处理大量数据的数据库方面无能为力.粗集作为一种软计算方法,可以克服传统不确定处理方法的不足,并且和它们有机结合,可望进一步增强对不确定、不完全信息的处理能力.粗集理论中,知识被定义为对事物的分类能力.这种能力由上近似集、下近似集、等价关系等概念体现.因为粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表(决策表).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,为粗集的数据挖掘奠定了坚实的基础.粗集从决策表挖掘规则,辅助决策,其关键步骤是求值约简或数据浓缩,包括属性约简Wong SK 和Ziarko W 已经证明求最小约简是一个N P hard 问题[9].最小约简的求解需要属性约简和值约简两个过程,决策表约简涉及到核和差别矩阵两个重要概念.一般来讲,决策表的相对约简有许多,最小约简(含有最小属性)是人们期望的.另一方面,决策表的核是唯一的,它定义为所有约简的交集,所以,核可以作为求解最小约简的起点.差别矩阵突出属性的分辨能力,从中可以求出决策表的核,以及约简规则.借助启发式搜索解决,苗夺谦等人从信息论的角度对属性的重要性作了定义,并在此基础上提出了一种新的知识约简算法M IBAR K ,但其对最小约简都是不完备的.此外,上述方法还只局限于完全决策表.Marzena K 应用差别矩阵,推广了等价关系(相似关系)、集合近似等概念,研究了不完全决策表(属性的取值含有空值的情况)的规则的发展问题,从而为粗集的实用化迈出了可喜的一步.Marzena K 还比较了几种不完全系统的分析方法,得出如下结论:①一个规则是确定的,如果此规则在原不完全系统的每个完全拓展中是确定的;②删除从不完全决策表包含空值的对象后,采掘的知识可能成为伪规则.粗集的数学基础是集合论,难以直接处理连续的属性.而现实决策表中连续属性是普遍存在的,因此,连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点之一,这个问题一直是人工智能界关注的焦点.连续属性的离散化的根本出发点,是在尽量减少决策表信息损失的前提下(保持决策表不同类对象的可分辨关系),得到简化和浓缩的决策表,以便用粗集理论分析,获得决策所需要的知识.最优离散化问题(离散的切点数最少)已被证明是N P -hard 问题,利用一些启发式算法可以得到满意的结果.总体上讲,现有15　第1期郭秀娟:数据挖掘方法综述25吉　林　建　筑　工　程　学　院　学　报第21卷离散化方法主要分为非监督离散化和监督离散化.前者包括等宽度(将连续值属性的值域等份)和等频率离散化(每个离散化区间所含的对象相同).非监督离散化方法简单,它忽略了对象的类别信息,只能用在属性具有特殊分布的情况.针对上述问题,监督离散化方法考虑了分类信息,提高了离散效果.目前,比较有代表性的监督离散化方法有以下几种:①Holte提出了一种贪婪的单规则离散器(one rule dis2 cretizer)方法;②统计检验方法;③信息熵方法等.这些方法各有特点,但都存在一个不足,即每个属性的离散化过程是相互独立的,忽略了属性之间的关联,从而使得离散结果中含有冗余或不合理的分割点.针对这个问题,有人给出了一种连续属性的整体离散化方法,实验表明,不仅能显著减少离散化划分点和归纳规则数,而且提高了分类精度.连续属性离散化目前还存在的问题是缺乏递增的离散化方法,即当新的对象加入决策表时,原有的分割点可能不是最优或最满意的.粗集理论和其它软计算方法的结合,能够提高数据挖掘能力.Mohua Banerjee等利用集理论获得初始规则集,然后,构造对应的模糊多层神经网络(规则的置信度对应网络的连接权)[10],训练后可得到精化的知识.粗集与其它软计算方法的集成是数据挖掘的一种趋势.目前,基于粗集的数据挖掘在以下方面有待深化.(1)粗集和其它软计算方法的进一步结合问题;(2)粗集知识采掘的递增算法;(3)粗集基本运算的并行算法及硬件实现,将大幅度改善数据挖掘的效率.已有的粗集软件适用范围还很有限.决策表中的实例数量和属性数量受限制.面对大量的数据,有必要设计高效的启发式简化算法或研究实时性较好的并行算法;(4)扩大处理属性的类型范围,实际数据库的属性类型是多样的,既有离散属性,也有连续属性;既有字符属性,也有数值属性.粗集理论只能处理离散属性,因此,需要设计连续值的离散算法.115　遗传算法遗传算法(G A:genetic algorithms)是模拟生物进化过程,利用复制(选择)、交叉(重组)和变异(突变)3个基本算子优化求解的技术.遗传算法类似统计学,模型的形式必须预先确定,在算法实施的过程中,首先对求解的问题进行编码,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,优胜劣汰,适者生存,直到最佳方案出现为止.遗传算法在执行过程中,每一代都有许多不同的种群个体同时存在,这些染色体中个体的保留与否取决于它们对环境的适应能力,适应性强的有更多的机会保留下来,适应性强弱是由计算适应性函数f (x)的值决定的,这个值称为适应值(fitness).适应函数f(x)的构成与目标函数有密切的关系,这个函数基本上是目标函数的变种.应用遗传算法解决实际问题,存在以下几方面的问题:(1)编码.把问题参数按某种形式进行编码形成个体,一组个体构成一个种群,编码是一项有创造性的工作,也是遗传算法应用的关键.(2)适应值函数.适应值是对种群中每个个体的评价.它涉及到的问题包括:问题的目标函数的确定、目标函数到适应值函数的映射、适应值函数调整等.(3)交叉.以一定概率P c,对两个个体进行交叉.好的交叉策略能够使种群迅速收敛到最优解.(4)变异.以一定概率P c,对个体上的某种基因(对应于位串上的某位)进行改变.变异是使当前种群进化的必不可少的条件.遗传算法的研究方向遗传算法是多学科结合与渗透的产物,它已发展成为一种自组织、自适应的综合技术,广泛应用在计算机科学、工程技术和社会科学等领域[11].它的研究工作主要集中在以下几个方面:(1)基础理论.包括进一步发展遗传算法理论的数学基础,从理论和试验方面研究它们的计算复杂性.怎样阻止过早收敛也是人们正在研究的问题之一.(2)分布并行遗传算法.遗传算法在操作上具有高度的并行性,许多研究人员都在探索在并行机和分布式系统上高效执行遗传算法的策略.(3)分类系统.分类系统是基于遗传算法的机器学习中的一类,它包括一个简单的基于串规则的并行生成子系统、规则评价子系统和遗传算法子系统.分类系统正在被人们越来越多地应用于科学、工程和经济领域中,是目前遗传算法研究领域中一个非常活跃的领域[12].(4)遗传神经网络.它包括联接权、网络结构和学习规则的进化.遗传算法与神经网络相结合,成功地从时间序列分析来进行财政预算.Muhienbein 分析了多层感知机网络的局限性,并预测下一代神经网络将会是遗传神经网络.(5)进化算法.模拟自然进化过程可以产生鲁棒的计算机算法———进化算法.除上述方法外,还有把数据与结果转化和表达成可视化形式的可视化技术、统计分析方法、云模型方法和归纳逻辑程序等方法[13].2　结语 数据挖掘算法是对上述挖掘方法的具体体现.数据挖掘研究具有广泛的应用前景,它既可应用于决策支持,也可应用于数据库管理系统(DBMS )中.数据挖掘作为决策支持和分析的工具,可以用于构造知识库,在DBMS 中,数据挖掘可以用于语义查询优化、完整性约束和不一致检验.参　考　文　献 [1]Han J ,K ambr M.Data Mining :Concepts and Techniques 〔M 〕.Beijing Higher Education Press ,2001. [2]　张　伟,廖晓峰,吴中福1一种基于遗传算法的聚类新方法〔J 〕1计算机科学,2002,29(6):114-1161 [3]Agrawal R ,Mannila H ,Srikant R ,et al.Fast discovery of association rules :Advances in knowledge discovery and data mining 〔M 〕.California :MIT Press ,1996:307-328. [4]Sanjay Soni Unisys ,Zhaohui Tang Microsoft Corporation ,Jim Y ang Microsoft Corporation Performance Study of Microsoft Data Mining Algorithms August ,2001. [5]　唐华松,姚耀文1数据挖掘中决策树算法的探讨〔J 〕1计算机应用研究,2001,(8):18-221 [6]　李德仁,王树良,李德毅,王新洲1论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法〔J 〕1武汉大学学报・信息科学版,2002(6):221-2331 [7]　周志华,陈世福1神经网络集成〔J 〕1计算机学报,2002(6):587-5901 [8]　李永敏,朱善君等1基于粗糙理论的数据挖掘模型〔J 〕1清华大学学报(自然科学版),1999,39(1):110-1131 [9]Pawlak Z.Rough Set Theory and its Applications to Data Analysi 〔J 〕.Cybernetics and syst ,1998,29(7):661-688. [10]Tsumoto S.Automated discovery of positive and negative knowledge in clinical database based on rough set model 〔J 〕.IEEE EMB Mag 2azine ,2000,19(4):415-422. [11]　糜元根1数据挖掘方法的评述〔J 〕1南京化工大学学报,2001(9):105-1091 [12]　吉根林,帅　克,孙志辉1数据挖掘技术及其应用〔J 〕1南京师大学报(自然科学版),2000,23(2):25-271 [13]　李德毅,史雪梅,孟海军1隶属云和隶属云发生器〔J 〕1计算机研究与发展,1995,42(8):32-411Summary of Data Mining MethodsGUO Xiu 2juan(Depart ment of Com puter Engineering ,Jilin A rchitectural and Civil Engineering Institute ,Changchun 130021)Abstract :The good methods and technologies of data mining may get excellent knowledge.This paper presents an overview on data mining methods.First ,the concept of data mining is discussed.Then ,this paper de 2scribes the theories and technologies on data mining ,such as relational rules ,decision tree ,neural network ,rough sets ,clustering analysis ,genetic algorithms ,and statistics analysis.Finally ,how to study data mining is forecasted.K eyw ords :data mining ;mining tools ;mining methods ;data mining theories 35　第1期郭秀娟:数据挖掘方法综述。

噪声数据处理综述摘要：噪声数据是指数据中存在着错误或异常(偏离期望值)的数据,不完整数据是指感兴趣的属性没有值.不一致数据则是数据内涵出现不一致的情况。

为了更好的论述什么是噪声数据处理，给出了两种噪声数据处理的算法：在属性级别上处理噪声数据的数据清洗算法和一种改进的应用于噪声数据中的KNN算法。

关键词： 噪声数据 噪声数据处理 数据清洗 KNN算法1. 概述噪声数据（noisy data）就是无意义的数据（meaningless data）。

这个词通常）的同义词使用。

但是，现在它的意义已经扩展到包作为损坏数据（corrupt data含所有难以被机器正确理解和翻译的数据，如非结构化文本。

任何不可被创造它的源程序读取和运用的数据，不管是已经接收的、存储的还是改变的，都被称为噪声。

噪声数据未必增加了需要的存储空间容量，相反地，它可能会影响所有数据挖掘（data mining）分析的结果。

统计分析可以运用历史数据中收集的信息来清除噪声数据从而促进数据挖掘。

引起噪声数据（noisy data）的原因可能是硬件故障、编程错误或者语音或光学字符识别程序（OCR）中的乱码。

拼写错误、行业简称和俚语也会阻碍机器读取。

噪声数据处理是数据处理的一个重要环节，在对含有噪声数据进行处理的过程中，现有的方法通常是找到这些孤立于其他数据的记录并删除掉，其缺点是事实上通常只有一个属性上的数据需要删除或修正，将整条记录删除将丢失大量有用的、干净的信息。

在数据仓库技术中，通常数据处理过程应用在数据仓库之前，其目的是提高数据的质量，使后继的联机处理分析(OLAP)和数据挖掘应用得到尽可能正确的结果。

然而，这个过程也可以反过来，即利用数据挖掘的一些技术来进行数据处理，提高数据质量。

2.噪声数据处理2.1在属性级别上噪声数据处理的数据清洗算法2.1.1 数据清洗和聚类分析介绍数据清洗包括许多的内容，文献【l】给出了详尽的介绍，其中噪声数据(包含错误或存在偏离期望的孤立点值)的处理是其中重要的一部分。

数据挖掘综述数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、关联和趋势来提取有价值信息的过程。

它是一种将统计学、机器学习和数据库技术相结合的跨学科领域。

数据挖掘可以帮助企业和组织发现隐藏在海量数据中的商业机会、优化业务流程、提高决策效率等。

在数据挖掘的过程中，主要涉及以下几个步骤：1. 数据收集和预处理：数据挖掘的第一步是收集相关的数据，并对数据进行预处理。

这包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。

数据清洗是指去除数据中的噪声和异常值，数据集成是将来自不同来源的数据整合在一起，数据转换是将数据转换为适合挖掘的形式，数据规约是通过选择、抽样或聚集等方法减少数据集的规模。

2. 特征选择和提取：在数据挖掘中，特征是指用于描述数据的属性或变量。

特征选择是从原始数据中选择最具有代表性的特征，以减少数据维度和提高挖掘效果。

特征提取是通过对原始数据进行变换和组合，生成新的特征。

3. 数据挖掘模型选择和建立：数据挖掘模型是用来描述数据中的模式和关系的数学模型。

在选择模型时，需要根据具体的问题和数据特点来确定。

常用的数据挖掘模型包括分类、聚类、关联规则、预测和异常检测等。

4. 模型评估和优化：在建立数据挖掘模型之后，需要对模型进行评估和优化。

评估模型的性能可以使用准确率、召回率、精确率等指标来衡量。

优化模型的方法包括参数调整、特征选择和算法改进等。

5. 结果解释和应用：数据挖掘的最终目标是得到有意义的结果，并将其应用于实际问题中。

结果解释是对挖掘结果进行解释和理解，以便为决策提供支持。

应用数据挖掘的领域包括市场营销、金融风险管理、医疗诊断、网络安全等。

数据挖掘的应用越来越广泛，对于企业和组织来说，它可以帮助他们更好地理解和利用自己的数据资产。

然而，数据挖掘也面临一些挑战和问题，如数据质量、隐私保护和模型解释等。

因此，在进行数据挖掘之前，需要仔细考虑这些问题，并采取相应的措施来解决。

总之，数据挖掘是一门强大的技术，可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。

2008年第6期牡丹江教育学院学报N o．6，2008 (总第112期)J ouR N A L oF M uD A N J I A N G co L L E G EoF E D ucA T I oN s e“aI N o．112数据挖掘技术综述高翔侯小静(洛阳理工学院，河南洛阳471003)[摘要]在对数据仓库与数据挖掘的概念及数据挖掘的功用与分类进行介绍的基础上．阐述了串行关联规则算法和并行关联算法的目标与内容．详细分析了A pr i or i算法、神经网络、遗传算法等数据挖掘算法。

[关键词]数据挖掘f关联规则I apr i ori算法；神经网络l遗传算法[中图分类号]T P31[文献标识码]A[文章编号]1009—2323(2008)06一0109一02数据挖掘是信息技术自然进化的结果。

自上世纪六十年代以来，信息技术已经从原始的文件处理发展到复杂的、功能强大的数据库系统。

而数据仓库是近年来数据库研究领域中迅速发展起来的新技术。

利用数据仓库技术可以将现实中的海量数据存放在异构的数据库中。

为了从数据中有效地提取和发现知识．需要对数据仓库中存储的数据进行“挖掘”。

数据挖掘是从大量数据中抽取出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。

数据挖掘技术由数据清理、数据集成、数据选择、数据交换、数据挖掘、模式评估六个步骤组成。

通过这六个步骤的提纯与处理向用户提供有价值的信息。

数据挖掘提供的数据模式有概念描述、关联规则、分类与预测、聚类分析、异类分析、演化分析等六类。

1．数据仓库与数据挖掘数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户和“知识工人”提供服务。

这种系统与传统的联机事务处理(0L TP)系统不同．它可以用不同的格式组织和提供数据，以满足不同用户的形形色色需求．这种系统称为联机分析处理(oL A P)系统。

数据仓库和oL A P工具均基于多维数据模型．这种模型可以以星形模式、雪花模式或事实星座模式等形式存在。

大数据处理中的非结构化数据挖掘与分布式存储架构综述随着互联网和信息技术的迅速发展，大数据处理已经成为一个备受关注且重要的领域。

随着数据量的不断增加，传统的结构化数据存储和处理方法已经无法满足现代企业和组织对数据的需求。

非结构化数据的挖掘和分布式存储架构因此变得尤为重要。

本文将对大数据处理中的非结构化数据挖掘与分布式存储架构进行综述。

一、非结构化数据的定义与挖掘1.1 非结构化数据的定义非结构化数据是指那些无法被传统数据库所处理和存储的数据形式。

这些数据的特点是不符合传统的表格或关系型数据库的结构化形式，并且往往包含大量的文本、图像、音频或视频等数据形式。

1.2 非结构化数据的挖掘技术非结构化数据的挖掘是从这些海量数据中提取有价值的信息和知识的过程。

传统的机器学习和数据挖掘方法往往无法直接应用于非结构化数据，因此需要开发新的算法和技术来解决这一问题。

目前常用的非结构化数据挖掘技术包括自然语言处理、文本分析、图像识别和语义分析等。

二、分布式存储架构的概念与应用2.1 分布式存储架构的概念分布式存储架构是一种将数据分散存储于多个存储设备中的方法。

与传统的集中式存储架构不同，分布式存储架构具有容错性强、可扩展性好和高性能等优势。

它将数据分成多个部分并存储于不同的节点上，实现了数据的分布式处理和计算。

2.2 分布式存储架构的应用分布式存储架构在大数据处理领域有着广泛的应用。

它为大数据的存储、处理和分析提供了良好的基础平台。

常见的分布式存储架构包括Apache Hadoop、Google File System（GFS）和HBase等。

这些架构不仅能够处理大规模的数据，还具备容错性和高可靠性。

三、非结构化数据挖掘与分布式存储框架的结合3.1 非结构化数据挖掘基于分布式存储非结构化数据挖掘需要处理大量的数据，而传统的单机存储和处理方法已经无法满足这一需求。

通过将非结构化数据存储于分布式存储架构中，可以提高数据的处理速度和容错性，并减少单点故障的风险。