机器学习_KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘杯1999数据集)

知识发现定义：知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Databases）是他是从大量的、不完整的、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、但又是可信的、潜在的和有价值的信息和知识的过程。

知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。

知识发现与数据挖掘的关系：数据挖掘（Data Mining），就是从海量的数据中挖掘出隐含在其中的矿藏——知识。

一般认为广义的数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database），简称知识发现（KDD）。

狭义的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关系之间关系的过程，是知识发现过程的一个步骤，一个完整的知识发现过程如图所示：从图可见，数据挖掘只是只是发现过程中一个发现模式的子过程，并且是最核心的过程。

知识发现的过程模型：KDD基本过程(the process of the KDD)完成从大型源数据中发现有价值知识的过程可以简单概括为：首先从数据源中抽取出感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后调用相应的算法生成所需要的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。

作为一个KDD的工程而言,KDD通常包含一系列复杂的挖掘步骤.Fayyad,Piatetsky-Shapiro 和Smyth 在 1996年合作发布的论文<From Data Mining to knowledge discovery>中总结出了KDD包含的5个最基本步骤.1: selection: 在第一个步骤中我们往往要先知道什么样的数据可以应用于我们的KDD工程中.2: pre-processing: 当采集到数据后,下一步必须要做的事情是对数据进行预处理,尽量消除数据中存在的错误以及缺失信息.3: transformation: 转换数据为数据挖掘工具所需的格式.这一步可以使得结果更加理想化.4: data mining: 应用数据挖掘工具.5: interpretation/evaluation: 了解以及评估数据挖掘结果.2.常用KDD过程模型 (KDD process model)随着Fayyad,Piatetsky-Shapiro 和Smyth 在 1996年总结出的KDD 5个基本步骤, 各种不同的KDD过程模型在此基础上发展以及完善起来.整体来说,KDD过程模型包含"学术模型"(academic research model)以及"工业模型"(industrial model)两大类. 常见的KDD过程模型有: 1996 年Fayyad等人提出的 "9 步骤模型"(nine-steps model). 1999 年european commission 机构起草的CRISP-DM 模型. (cross-industry standard process for data mining)“7步骤模型”KDD过程模型：1.目标定义2.创建目标数据集3.数据预处理4.数据转换5.数据挖掘CRISP-DM（cross-industry standard process for data mining跨行业数据挖掘过程标准）：CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.1:business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估. 3:data preperation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.6:deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)参考文献：2.纪希禹主编.数据挖掘技术应用实例[M].机械工业出版社，2009.1. Richard J.Roiger，Michael W.Geatz.DATA MINING A TUTORIAL-BASED PRIMER[M].清华大学出版社，2003.3.毛国君，段立娟，王实，石云.数据挖掘原理与算法（第二版）[M].清华大学出版社，2007.。

ACM SIGKDD数据挖掘及知识发现会议1清华大学计算机系王建勇1、KDD概况ACM SIGKDD国际会议（简称KDD）是由ACM的数据挖掘及知识发现专委会[1]主办的数据挖掘研究领域的顶级年会。

它为来自学术界、企业界和政府部门的研究人员和数据挖掘从业者进行学术交流和展示研究成果提供了一个理想场所，并涵盖了特邀主题演讲（keynote presentations）、论文口头报告（oral paper presentations）、论文展板展示（poster sessions）、研讨会（workshops）、短期课程（tutorials）、专题讨论会（panels）、展览（exhibits）、系统演示（demonstrations）、KDD CUP赛事以及多个奖项的颁发等众多内容。

由于KDD的交叉学科性和广泛应用性，其影响力越来越大，吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的专家、学者。

KDD可以追溯到从1989年开始组织的一系列关于知识发现及数据挖掘(KDD)的研讨会。

自1995年以来，KDD已经以大会的形式连续举办了17届，论文的投稿量和参会人数呈现出逐年增加的趋势。

2011年的KDD会议（即第17届KDD 年会）共收到提交的研究论文（Research paper）714篇和应用论文（Industrial and Government paper）73篇，参会人数也达到1070人。

下面我们将就会议的内容、历年论文投稿及接收情况以及设置的奖项情况进行综合介绍。

此外，由于第18届KDD年会将于2012年8月12日至16日在北京举办，我们还将简单介绍一下KDD’12[4]的有关情况。

2、会议内容自1995年召开第1届KDD年会以来，KDD的会议内容日趋丰富且变的相对稳定。

其核心内容是以论文报告和展版（poster）的形式进行数据挖掘同行之间的学术交流和成果展示。

KDDCup99⽹络⼊侵检测数据的分析该数据集是从⼀个模拟的美国空军局域⽹上采集来的 9 个星期的⽹络连接数据, 分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。

测试数据和训练数据有着不同的概率分布, 测试数据包含了⼀些未出现在训练数据中的攻击类型, 这使得⼊侵检测更具有现实性。

在训练集中包含了1种正常的标识类型 normal 和 22种训练攻击类型。

1、KDDCup99⼊侵检测实验数据的标识类型标识类型含义具体分类标识Normal正常记录normalDOS拒绝服务攻击back, land, neptune, pod, smurf, teardropProbing监视和其他探测活动ipsweep, nmap, portsweep,satanR2L来⾃远程机器的⾮法访问ftp_write, guess_passwd, imap, multihop, phf, spy, warezclient, warezmasterU2R普通⽤户对本地超级⽤户特权的⾮法访问buffer_overflow, loadmodule, perl, rootkit标识位⽤来表⽰该条连接记录是正常的，或是某个具体的攻击类型；（正常标识有⼀种，攻击标识有22种）DOS：有6种，back,land,neptune,pod,smurf,teardroplProbing：有4种，ipsweep,nmap,portsweep,satan;R2L：有8种，ftp_wrute,guess_passwd,imap,multipod,phf,spy,warezclient,waremaster;U2R：有4种，buffer_overflow,loadmodule,perl,rootkit;2、特征属性在41个固定的特征属性中，9个特征属性为离散型，其他均为连续型；duration,protocol_type,service,flag,src_bytes,dst_bytes,land,wrong_fragment,urgent,ho,num_failed_logins,logged_in,num_compromised,root_shell,su_attempted,num_root,num_file_creations,num_shells,num_access_files,num_outbound_cmds,is_host_login,is_guest_login,count,srv_count,serror_rate,srv_serror_rate,rerror_rate,srv_rerror_rate,same_srv_rate,diff_srv_rate,srv_diff_host_rate,dst_host_count,dst_host_srv_count,dst_host_same_srv_rate,dst_host_diff_srv_rate,dst_host_same_src_port_rate,dst_host_srv_diff_host_rate,dst_host_serror_rate,dst_host_srv_serror_rate,dst_host_rerror_rate,dst_host_srv_rerror_rate,class通过对41个固定特征属性的分析，⽐较能体现出状态变化的是前31个特征属性，其中9个离散型，22个连续型。

前期基础课程：数据库、人工智能参考书：《知识发现》，清华大学出版社，史忠植编，2004第1章概述随着信息社会和知识经济时代的来临，信息正以前所未有的速度膨胀。

面对浩如烟海的信息资源，人类的自然智能越来越显得难于驾驭。

如何用人造的智能去模仿和扩展人类的自然智能，实现信息的智能化处理，是信息社会和知识经济所面临的一个重大课题。

人工智能作为一门研究机器（计算机）智能的学科，其目的是要用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统，来模仿、延伸和拓展人的智能。

因此，人工智能是人类迈向信息、迎接知识经济挑战所必须具备的一项核心技术。

难怪有人把人工智能同原子能技术、空间技术一起称为20世纪的三大尖端科技成就。

但人工智能系统较率低，不能应用于实际。

随着计算机、Internet的普及，以及数据库（DB）技术的迅速发展和数据库管理系统（DBMS）的广泛应用，导致许多领域积累了海量数据（如，从普通的超市业务数据、信用卡记录数据、电话呼叫清单、政府统计数据到不太普通的天体图像、分子数据库和医疗记录等）。

现有的DB技术大多可高效地实现数据查询、统计和维护等管理功能，但却无法发现数据中存在的关联和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。

数据库中存在着大量数据，却缺乏从这些数据中自动、高效地获取知识的手段，出现了“数据丰富，知识贫乏”的现象。

此外，在数据操纵方面：信息的提取及其相关处理技术却远远落后。

为此，针对庞大的数据库及其中的海量数据信息源，仅依靠传统的数据检索机制和统计分析方法已远不能满足需要。

需求是发展之母，数据管理系统（DBMS）和人工智能中机器学习两种技术的发展和结合，促成了在数据库中发现知识这一新技术的诞生，即基于数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）及其核心技术---数据挖掘产生并迅速发展起来。

它的出现为自动和智能地把海量数据转化成有用的信息和知识提供了手段。

K均值聚类算法（K-means clustering algorithm）是一种常用的无监督机器学习算法，常用于将数据集划分成具有相似特征的类别。

K均值聚类算法的核心思想是根据样本之间的相似性（距离）将样本划分到不同的类别中，使得同一类别内的样本相似度最大，不同类别之间的样本相似度最小。

下面是一些关于K均值聚类算法的相关参考文献，讨论了K均值聚类算法的性质、改进方法以及在实际应用中的应用情况。

1.“A Comparative Study on K-means Algorithm” (2004) by M. Hamerlyand C. Elkan. 该文献通过对K均值算法进行了深入的研究，探讨了不同初始点对聚类效果的影响，同时比较了K均值算法与其他聚类算法的性能。

2.“K-means++: The Advantages of Careful Seeding” (2007) by D. Arthurand S. Vassilvitskii. 该文献提出了一种改进的K均值算法初始点选择方法，称为K-means++。

通过使用K-means++方法选择初始点，可以更快地收敛到全局最优解。

3.“A Kernel K-means Clustering Algorithm” (2004) by I. Gath and A. B.Geva. 该文献提出了一种基于核函数的K均值聚类算法，在处理非线性数据时表现出色。

通过将样本数据映射到高维特征空间，可以更好地解决非线性聚类问题。

4.“Robust K-means Clustering with Outliers” (2004) by C. C. Aggarwaland P. S. Yu. 该文献讨论了K均值聚类算法在存在离群点（outliers）情况下的性能问题，并提出了一种鲁棒性更强的K均值聚类算法。

5.“A Comparative Study of K-means Variants on Clustering Algorithm”(2012) by N. K. Jha and S. C. Tripathy. 该文献对多种K均值聚类算法进行了比较研究，包括K-means、K-medoids、K-harmonic means等，分析了它们在不同数据集上的性能差异。

数据挖掘与机器学习（一）Part I 数据挖掘与机器学习一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别1、数据挖掘数据挖掘也就是data mining，是一个很宽泛的概念，也是一个新兴学科，旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。

数据挖掘这个工作BI（商业智能）可以做，统计分析可以做，大数据技术可以做，市场运营也可以做，或者用excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，这也属于数据挖掘。

目前最常见的方式是结合机器学习的算法模型来实现数据挖掘。

2、机器学习machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类、聚类或者回归的工作。

之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。

3、深度学习deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。

总结：数据挖掘是个很宽泛的概念，数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科，深度总结学习也是来源于机器学习的算法模型，本质上是原来的神经网络。

二、数据挖掘体系数据挖掘：统计学、数据库系统、数据仓库、信息检索、机器学习、应用、模式识别、可视化、算法、高性能计算（分布式、GPU计算）三、数据挖掘的流程目前，越来越多的人认为数据挖掘应该属于一种知识发现过程（KDD：Knowledge Discovery in Database）。

KDD过程迭代序列：1、数据清理=》消除噪声和删除不一致数据2、数据集成=》多种数据源可以组合在一起3、数据选择=》从数据库中提取与分析任务相关数据4、数据变换=》通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式5、数据挖掘=》使用一定的模型算法提取数据模式6、模式评估=》根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式7、知识表示=》使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识总结数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。

⼊侵检测数据集⽐较数据集⽐较⽂献M. Tavallaee, E. Bagheri, W. Lu, and A. A. Ghorbani, “A detailed analysis of the kdd cup 99 data set,” in 2009 IEEE Symposium on Computational Intelligencefor Security and Defense Applications, July 2009, pp. 1–6."Nsl-kdd data set for network-based intrusion detection systems", March 2009, [online] Available: .数据集加拿⼤⽹络安全研究所的数据集被世界各地的⼤学、私营企业和独⽴研究⼈员使⽤。

⽬前可⽤的数据集如下：kdd99存在的问题KDD 数据集中的第⼀个重要缺陷是⼤量的冗余记录。

分析 KDD 训练和测试集，我们发现⼤约 78% 和 75% 的记录分别在训练和测试集中重复。

训练集中⼤量的冗余记录会导致学习算法偏向于更频繁的记录，从⽽阻⽌它学习通常对⽹络更有害的⾮频繁记录。

此外，为了分析 KDD 数据集中记录的难易程度，我们使⽤了 21 台学习机（7 个学习器，每台⽤不同的训练集训练 3 次）来标记整个 KDD 训练和测试集的记录，这为我们每条记录有 21 个预测标签。

令⼈惊讶的是，训练集中⼤约 98% 的记录和测试集中⼤约 86% 的记录被所有 21 个学习者正确分类。

我们在 KDD 训练集和测试集上都得到这些统计数据的原因是，在许多论⽂中，KDD 训练集的随机部分被⽤作测试集。

结果，他们使⽤⾮常简单的机器学习⽅法实现了⼤约 98% 的分类率。

即使应⽤ KDD 测试集也会导致最低分类率为 86%。

NSL-KDD数据集为了解决KDD99中遇到的问题，创建了⼀个新的改进版本：由Tavallaee等⼈提出的NSL-KDD数据集。

聚类算法常用的数据集聚类算法常用的数据集一、前言聚类是一种无监督学习方法，它将数据集中的对象分成若干个组，使得每个组内的对象相似度较高而组间的相似度较低。

聚类算法常用于数据挖掘、图像处理、自然语言处理等领域。

在聚类算法中，数据集的选择对结果具有重要影响。

本文将介绍聚类算法常用的数据集，以供研究者和爱好者参考。

二、UCI机器学习库UCI机器学习库（University of California, Irvine Machine Learning Repository）是一个公开的机器学习数据集库，包含了各种各样的数据集，其中不乏适合于聚类算法研究使用的数据集。

1. Iris 数据集Iris 数据集是一个经典的三分类问题，由 Fisher 在 1936 年提出。

该数据集包含了 150 个样本，每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

这四个特征可以用来判断鸢尾花属于哪一种类型：山鸢尾（Iris setosa）、变色鸢尾（Iris versicolor）或维吉尼亚鸢尾（Iris virginica）。

2. Wine 数据集Wine 数据集包含了 178 个样本，每个样本有 13 个特征，其中包括了酒的化学成分。

该数据集是一个三分类问题，用于区分三种不同来源的意大利葡萄酒。

3. Breast Cancer Wisconsin 数据集Breast Cancer Wisconsin 数据集包含了 569 个样本，每个样本有 30 个特征，用于诊断乳腺癌。

该数据集是一个二分类问题，用于区分良性肿瘤和恶性肿瘤。

三、KDD CupKDD Cup 是一个数据挖掘竞赛活动，由 ACM SIGKDD（ACM Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining）主办。

自1997年开始举办以来已经举办了十多次。

在 KDD Cup 中，参赛者需要对给定的数据进行分析和挖掘，并提交结果进行评估。

ACM SIGKDD数据挖掘及知识发现会议1清华大学计算机系王建勇1、KDD概况ACM SIGKDD国际会议（简称KDD）是由ACM的数据挖掘及知识发现专委会[1]主办的数据挖掘研究领域的顶级年会。

它为来自学术界、企业界和政府部门的研究人员和数据挖掘从业者进行学术交流和展示研究成果提供了一个理想场所，并涵盖了特邀主题演讲（keynote presentations）、论文口头报告（oral paper presentations）、论文展板展示（poster sessions）、研讨会（workshops）、短期课程（tutorials）、专题讨论会（panels）、展览（exhibits）、系统演示（demonstrations）、KDD CUP赛事以及多个奖项的颁发等众多内容。

由于KDD的交叉学科性和广泛应用性，其影响力越来越大，吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的专家、学者。

KDD可以追溯到从1989年开始组织的一系列关于知识发现及数据挖掘(KDD)的研讨会。

自1995年以来，KDD已经以大会的形式连续举办了17届，论文的投稿量和参会人数呈现出逐年增加的趋势。

2011年的KDD会议（即第17届KDD 年会）共收到提交的研究论文（Research paper）714篇和应用论文（Industrial and Government paper）73篇，参会人数也达到1070人。

下面我们将就会议的内容、历年论文投稿及接收情况以及设置的奖项情况进行综合介绍。

此外，由于第18届KDD年会将于2012年8月12日至16日在北京举办，我们还将简单介绍一下KDD’12[4]的有关情况。

2、会议内容自1995年召开第1届KDD年会以来，KDD的会议内容日趋丰富且变的相对稳定。

其核心内容是以论文报告和展版（poster）的形式进行数据挖掘同行之间的学术交流和成果展示。

数据科学的常用数据集推荐_光环大数据培训数据科学的常用数据集推荐。

以下是光环大数据培训整理编译的17个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。

菜鸟入门1.Iris数据集在模式识别文献中，Iris数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集了。

要学习分类技术，Iris 数据集绝对是最方便的途径。

如果你之前从未接触过数据科学这一概念，从这里开始一定没错，因为该数据集只有4列150行。

典型问题：在可用属性基础上预测花的类型。

2.泰坦尼克数据集泰坦尼克数据集也是全球数据科学殿堂中出镜率最高的数据集之一。

借助一些教程和指导，泰坦尼克数据集可以让你深入了解数据科学。

通过对类别、数字、文本等数据的结合，你能从该数据集中总结出最疯狂的想法。

该数据集更重视分类问题，共有12列891行。

典型问题：预测泰坦尼克号上生还的幸存者人数。

3.贷款预测数据集在所有行业中，最为倚重数据分析技术的就是保险业。

贷款预测数据集可以让保险公司对即将面对的挑战、选择的应对方式和影响有一个清晰的认识。

与泰坦尼克数据集相同，它也是一个分类问题，该数据集共有13列615行。

典型问题：预测贷款申请能否得到批准。

4.大市场销售数据集零售业也是数据分析技术的重度使用者之一，它们可以利用分析数据来优化整个商业流程。

利用数据科学技术，管理人员可以准确的完成产品分配、库存管理、供货和打包等复杂流程。

这一数据集的名字已经透露出了它的属性，它就是商店的交易记录，主要解决回归问题。

该数据集共有12列8523行。

典型问题：预测销售情况。

5.波士顿数据集该数据集也是模式识别文献中的典型数据集，该数据集得名是因为波士顿的房地产行业，同时它也是一个回归问题。

该数据集共有14列8506行。

因此，即使你手上的笔记本电脑性能较弱也能Hold住该数据集。

典型问题：预测房屋售价的中间值。

进阶级别1.人类活动识别该数据集是由30个受试人智能手机内置的传感器收集的。

KDD Knowledge Discovery in Databases百科名片知识发现知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Databases）是从数据集中别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程。

知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。

该术语于1989年出现，Fayyad定义为"KDD"是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的，以及最终可理解的模式的非平凡过程”。

目录详细解释1.KDD基本过程(the process of the KDD)2.常用KDD过程模型 (KDD process model)编辑本段详细解释数据库知识发现（knowledge discovery in databases，KDD）的研究非常活跃。

在上面的定义中，涉及几个需要进一步解释的概念：“数据集”、“模式”、“过程”、“有效性”、“新颖性”、“潜在有用性”和“最终可理解性”。

数据集是一组事实 F（如关系数据库中的记录）。

模式是一个用语言L来表示的一个表达式E，它可用来描述数据集F的某个子集凡上作为一个模式要求它比对数据子集FE的枚举要简单（所用的描述信息量要少）。

过程在KDD中通常指多阶段的处理，涉及数据准备、模式搜索、知识评价以及反复的修改求精；该过程要求是非平凡的，意思是要有一定程度的智能性、自动性（仅仅给出所有数据的总和不能算作是一个发现过程）。

有效性是指发现的模式对于新的数据仍保持有一定的可信度。

新颖性要求发现的模式应该是新的。

潜在有用性是指发现的知识将来有实际效用，如用于决策支持系统里可提高经济效益。

最终可理解性要求发现的模式能被用户理解，目前它主要是体现在简洁性上。

有效性、新颖性、潜在有用性和最终可理解性综合在一起称为兴趣性。

由于知识发现是一门受到来自各种不同领域的研究者关注的交叉性学科，因此导致了很多不同的术语名称。

第一章1，数据挖掘(Data Mining), 就是从存放在数据库, 数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

2，人工智能(Artificial Intelligence)它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支, 它企图了解智能的实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。

3，机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为, 以获取新的知识或技能, 重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

4，知识工程（Knowledge Engineering）是人工智能的原理和方法, 对那些需要专家知识才能解决的应用难题提供求解的手段。

5，信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来, 并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。

数据可视化(Data Visualization)是关于数据之视觉表现形式的研究；其中, 这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息, 包括相应信息单位的各种属性和变量。

6，联机事务处理系统(OLTP)实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库和其它文件的地位的变化。

在联机事务处理中, 事务是被立即执行的, 这与批处理相反, 一批事务被存储一段时间, 然后再被执行。

7，8, 联机分析处理(OLAP)使分析人员, 管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速一致, 交互地存取, 从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。

决策支持系统(decision support)是辅助决策者通过数据、模型和知识, 以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。

它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境, 调用各种信息资源和分析工具, 帮助决策者提高决策水平和质量。