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数据挖掘技术开题报告数据挖掘技术开题报告一、引言数据挖掘技术是一种通过从大量数据中发现潜在模式、关联和趋势的方法。
随着互联网的发展和信息技术的进步，我们所面对的数据量呈指数级增长，因此数据挖掘技术的应用变得越来越重要。
本文将探讨数据挖掘技术的概念、应用领域以及挖掘过程中的挑战和方法。
二、数据挖掘技术的概念数据挖掘技术是一种从大规模数据集中提取知识和信息的过程。
它基于统计学、机器学习和数据库技术，通过使用各种算法和模型来发现数据中的隐藏模式和关联规则。
数据挖掘技术可以帮助人们更好地理解数据，预测未来趋势，做出更明智的决策。
三、数据挖掘技术的应用领域1. 商业领域：数据挖掘技术可以帮助企业发现市场趋势、分析客户行为、预测销售量等，从而优化产品定位和市场策略。
2. 医疗领域：通过挖掘医疗数据，可以帮助医生诊断疾病、预测患者风险、提供个性化治疗方案等，提高医疗服务的质量和效率。
3. 金融领域：数据挖掘技术可以用于风险评估、信用评级、欺诈检测等，帮助金融机构更好地管理风险和提供个性化的金融服务。
4. 社交媒体：通过挖掘社交媒体数据，可以了解用户兴趣、社交网络结构等，从而优化广告投放和个性化推荐。
四、数据挖掘的过程数据挖掘的过程可以分为以下几个步骤：1. 数据收集：收集需要挖掘的数据，可以是结构化数据（如数据库中的表格）或非结构化数据（如文本、图像等）。
2. 数据预处理：对数据进行清洗、集成、转换和规范化，以去除噪声和冗余，使数据适合挖掘。
3. 特征选择：选择最相关的特征，以减少数据维度和提高挖掘效果。
4. 模型选择与建立：选择适合的数据挖掘算法和模型，并根据实际情况建立模型。
5. 模型评估与优化：对建立的模型进行评估和优化，以提高预测准确性和可解释性。
6. 结果解释与应用：解释挖掘结果，并将其应用于实际问题中，为决策提供支持。
五、数据挖掘的挑战和方法在数据挖掘过程中，会面临以下挑战：1. 数据质量：数据可能存在噪声、缺失值和不一致性，需要进行数据清洗和预处理。
数据挖掘开题报告数据挖掘开题报告在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为了各个领域的关键词之一。
然而，海量的数据中蕴含着大量有价值的信息，如何从中提取出这些信息并进行分析，成为了一个重要的课题。
数据挖掘作为一种重要的技术手段，被广泛应用于商业、医疗、金融等领域。
本文将就数据挖掘的概念、应用领域和方法进行探讨。
一、数据挖掘的概念数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中的模式、关联和规律的过程。
它是通过运用统计学、机器学习和人工智能等技术，对数据进行分析和建模，以帮助人们做出决策、预测未来趋势、发现新的商机等。
数据挖掘的目标是从数据中提取有价值的信息，并将其转化为可用的知识。
二、数据挖掘的应用领域1. 商业领域在商业领域，数据挖掘被广泛应用于市场营销、客户关系管理、销售预测等方面。
通过对客户数据的挖掘，企业可以了解客户的购买习惯、喜好和需求，从而制定针对性的营销策略。
同时，数据挖掘还可以帮助企业预测销售趋势，优化供应链管理，提高运营效率。
2. 医疗领域在医疗领域，数据挖掘可以帮助医生发现疾病的早期预警信号、预测疾病的发展趋势，为患者提供个性化的治疗方案。
此外，数据挖掘还可以帮助医院进行资源调配，优化医疗服务流程，提高医疗质量和效率。
3. 金融领域在金融领域，数据挖掘可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测。
通过对客户的交易数据进行分析，可以发现异常交易行为，及时采取措施防止欺诈事件的发生。
此外，数据挖掘还可以帮助金融机构预测股市走势、优化投资组合，提高投资收益。
三、数据挖掘的方法数据挖掘的方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
1. 分类分类是将数据集划分为若干类别的过程。
常见的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
分类算法可以用于预测客户的购买意向、判断疾病的类型等。
2. 聚类聚类是将数据集中的对象划分为若干个组的过程。
聚类算法可以帮助人们发现数据集中的潜在分组结构，如将顾客划分为不同的购买群体。
教务分析系统中数据挖掘技术的应用研究的开题报告一、选题背景教育是国家的重要事业，教育行政部门和学校需要全面、系统地掌握和分析各类教育数据，以指导教育决策和管理。
教务分析系统是一个涵盖教育信息管理、数据分析、效果评估等多功能的教学管理系统。
教务分析系统可以监测学生的学习状况，分析学生的学习特点、强项和难点，以此为基础来进行有效的教学设计和课程改进。
数据挖掘技术能够从大量的数据中挖掘出有价值的信息和知识，为教育行政部门和学校提供重要的决策支持和管理参考。
因此，在教务分析系统中采用数据挖掘技术来分析学生、课程等多个方面的数据，具有很大的应用价值。
二、研究目的和意义本研究旨在探究教务分析系统中数据挖掘技术的应用，分析其在教育决策支持和管理中的作用和价值，具体包括：1. 探究教务分析系统的基本特点和功能，分析其运作模式和数据来源。
2. 介绍数据挖掘技术的基本原理和方法，以及在教务分析系统中的具体应用。
3. 分析数据挖掘技术在教务分析系统中的应用案例，包括学生学习行为的分析、教学资源的分布情况、课程评估和预测，以及学生评价等多个方面。
4. 探讨数据挖掘技术在教育决策和管理中的作用和价值，分析其优点和不足之处。
5. 提出相关建议，以进一步完善教务分析系统中的数据挖掘应用和教育决策支持和管理。
三、研究内容和步骤本研究主要包括以下内容和步骤：1. 教务分析系统及数据挖掘技术相关文献的综述。
通过查阅相关文献，了解教务分析系统的基本特点和功能，以及数据挖掘技术的基本原理和方法。
2. 教务分析系统中数据挖掘技术的应用。
通过实例介绍教务分析系统中数据挖掘技术的应用，如学生学习行为的分析、教学资源的分布情况、课程评估和预测，以及学生评价等多个方面。
尤其是通过大数据技术来深度挖掘学生的课堂行为和心理特征，为教学改进、教学管理和个性化辅导提供参考。
3. 数据挖掘技术在教育决策和管理中的作用和价值。
结合实际的应用案例，分析数据挖掘技术在教育决策和管理中的作用和价值，对教育决策和管理提供重要的决策支持和参考。
开题报告国内外研究状况数据挖掘技术使得在大量数据中找出有价值的内在的规律以及知识成为现实，当前国内外众多学者从事该数据挖掘技术的研究，国外较为成功的有R. AggrawaI所带领的IBM Almaden实验室，加拿大SilnOnFraSter大学成立的KDD课题研究小组，其研究了多种数据挖掘算法，在各个行业取得了较为成功的应用，同时也吸引了众多的商业机构以及研究学者开展数据挖掘技术的研究，同时也涌现出各种类型的数据挖掘系统，并且成功的在金融、经济、商业等行业取得成功应用。
［5］徐毂.数据挖掘技术在人力资源管理中的应用研究［J］.中国市场，2017(32).[6]王琳.基于数据挖掘的Y汽车学院教科研人员管理对策研究[D].大连海事大学，2016.[7]李会欣.数据仓库为中心的人力资源统计信息系统运用探究[J].关爱明天，2016(5).[8]张金艳.数据挖掘在人力资源离职管理中的应用一以GST公司为例[D].首都经济贸易大学, 2016.2.3基于初始聚类中心选取的K∙means算法改进2.3.1改进初始聚类中心的选取2.3.2基于规则初始聚类中心的k∙means聚类算法233对噪声以及孤立点处理能力的改进2.3.4基于改进算法的实验分析3基于数据挖掘技术的矿井人员管理系统设计3.1基于改进的K∙means聚类算法的矿井人员管理系统3.1.1软件总体功能结构方案3.1.2系统软件实现流程3.2运行界面及结果分析3.2.1系统运行情况分析3.2.2基于改进的K-means聚类结果分析4结论参考文献3.总体安排和进度（包括阶段性工作内容及完成日期）:2018年1月―2018年2月：选题2018年2月―2018年3月：需求分析2018年3月―2018年4月：总体设计2018年4月―2018年5月：详细设计2018年5月―2018年6月：实现2018年6月―2018年7月撰写论文2015年7月―2015年8月：准备答辩2017年12月25日学生（签名）：。
第1篇一、实验概述本次数据挖掘实验以Apriori算法为核心，通过对GutenBerg和DBLP两个数据集进行关联规则挖掘，旨在探讨数据挖掘技术在知识发现中的应用。
实验过程中，我们遵循数据挖掘的一般流程，包括数据预处理、关联规则挖掘、结果分析和可视化等步骤。
二、实验结果分析1. 数据预处理在实验开始之前，我们对GutenBerg和DBLP数据集进行了预处理，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
通过对数据集的分析，我们发现了以下问题：（1）数据缺失：部分数据集存在缺失值，需要通过插补或删除缺失数据的方法进行处理。
（2）数据不一致：数据集中存在不同格式的数据，需要进行统一处理。
（3）数据噪声：数据集中存在一些异常值，需要通过滤波或聚类等方法进行处理。
2. 关联规则挖掘在数据预处理完成后，我们使用Apriori算法对数据集进行关联规则挖掘。
实验中，我们设置了不同的最小支持度和最小置信度阈值，以挖掘出不同粒度的关联规则。
以下是实验结果分析：（1）GutenBerg数据集在GutenBerg数据集中，我们以句子为篮子粒度，挖掘了林肯演讲集的关联规则。
通过分析挖掘结果，我们发现：- 单词“the”和“of”在句子中频繁出现，表明这两个词在林肯演讲中具有较高的出现频率。
- “and”和“to”等连接词也具有较高的出现频率，说明林肯演讲中句子结构较为复杂。
- 部分单词组合具有较高的置信度，如“war”和“soldier”，表明在林肯演讲中提到“war”时，很可能同时提到“soldier”。
（2）DBLP数据集在DBLP数据集中，我们以作者为单位，挖掘了作者之间的合作关系。
实验结果表明：- 部分作者之间存在较强的合作关系，如同一研究领域内的作者。
- 部分作者在多个研究领域均有合作关系，表明他们在不同领域具有一定的学术影响力。
3. 结果分析和可视化为了更好地展示实验结果，我们对挖掘出的关联规则进行了可视化处理。
通过可视化，我们可以直观地看出以下信息：（1）频繁项集的分布情况：通过柱状图展示频繁项集的分布情况，便于分析不同项集的出现频率。
数据挖掘实验报告总结引言数据挖掘是一种从大规模数据集中提取有用信息和模式的过程。
本实验是基于Python的数据挖掘实验，旨在使用已掌握的数据挖掘算法对给定的数据集进行分析和预测。
本报告将对实验过程进行总结，并对结果进行评估和分析。
实验步骤实验过程主要包括以下步骤：1.数据集的加载与探索：首先，我们需要加载数据集并对其进行初步的探索。
这包括查看数据的前几行，了解数据的结构和特征等。
2.数据预处理：在进行数据挖掘之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据变换等。
这有助于提高数据质量和模型的准确性。
3.特征选择与降维：选择合适的特征对于数据挖掘的准确性和效率至关重要。
本实验中，我们将使用特征选择算法和降维技术来减少特征的数量并保留最具代表性的特征。
4.模型选择与训练：在经过特征选择和降维之后，我们需要选择合适的数据挖掘算法来进行模型训练。
本实验将使用常见的分类算法和聚类算法进行模型选择和训练。
5.模型评估与优化：最后，我们将评估模型的性能并进行优化。
通过对模型结果进行评估，我们可以了解模型在不同指标下的表现，并针对具体问题优化模型的参数和算法选择。
实验结果经过以上步骤，我们得到了以下实验结果：1.数据集加载与探索结果：通过查看数据集，我们了解到数据集包含X个特征和Y个样本。
数据的结构和特征分布情况也得到了初步的了解。
2.数据预处理结果：在数据预处理过程中，我们对数据进行了清洗，处理了缺失值，并进行了特征变换。
这些处理操作使数据集更加干净和整洁，为后续的数据挖掘建模做了准备。
3.特征选择与降维结果：通过特征选择算法和降维技术，我们成功减少了数据集的维度，并保留了最具代表性的特征。
这有助于提高模型的训练效率和准确性。
4.模型选择与训练结果：在模型选择和训练阶段，我们尝试了多个经典的分类算法和聚类算法。
经过比较和实验，我们选择了X算法进行模型训练。
模型的训练结果显示，模型在训练集上的准确率为X％。
数据挖掘总结汇报
数据挖掘是一种通过分析大量数据来发现隐藏模式、关系和趋
势的过程。
在过去的一段时间里，我们团队进行了一项数据挖掘项目，旨在利用数据挖掘技术来发现对我们业务有益的信息。
在这篇
文章中，我将对我们的数据挖掘项目进行总结汇报。
首先，我们收集了大量的数据，包括客户的购买记录、网站浏
览行为、市场营销活动的效果等。
然后，我们使用了各种数据挖掘
技术，如聚类分析、关联规则挖掘、预测建模等，来分析这些数据
并发现其中的模式和趋势。
通过我们的数据挖掘项目，我们得出了一些重要的结论。
首先，我们发现了一些客户群体的行为模式，这有助于我们更好地了解客
户的需求和偏好。
其次，我们发现了一些产品之间的关联规则，这
有助于我们设计更加有效的市场营销策略。
最后，我们建立了一些
预测模型，可以帮助我们预测客户的购买行为和市场趋势，从而更
好地制定业务决策。
总的来说，我们的数据挖掘项目取得了一些重要的成果，为我
们的业务发展提供了有力的支持。
通过对大量数据的分析和挖掘，
我们发现了一些隐藏的信息和规律，这有助于我们更好地理解客户和市场，并为我们的业务决策提供了更加可靠的依据。
我们将继续深入挖掘数据，不断优化我们的数据挖掘技术，以更好地服务于我们的业务发展。
数据挖掘开题报告数据挖掘开题报告1. 引言数据挖掘是一种通过从大量数据中提取知识和信息的过程。
在当今信息爆炸的时代，大量的数据被生成和存储，如何从这些数据中发现有价值的信息成为了一个重要的课题。
因此，本文将探讨数据挖掘的意义、应用领域以及研究目标。
2. 数据挖掘的意义数据挖掘可以帮助人们从大数据中发现隐藏的模式、关联和趋势，以支持决策和预测未来的趋势。
通过数据挖掘，我们可以从海量数据中提取有用的信息，帮助企业提高效率、降低成本，以及改善产品和服务的质量。
同时，数据挖掘也可以应用于学术研究领域，帮助科学家发现新的规律和知识。
3. 数据挖掘的应用领域数据挖掘在各个领域都有广泛的应用。
在商业领域，数据挖掘可以用于市场营销、客户关系管理、风险管理等方面。
在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病预测、药物研发等方面。
在社交媒体领域，数据挖掘可以用于用户行为分析、舆情监测等方面。
在金融领域，数据挖掘可以用于欺诈检测、股市预测等方面。
总之，数据挖掘几乎可以应用于任何领域，帮助人们从数据中获得有用的信息。
4. 研究目标本文的研究目标是探索数据挖掘在电商领域的应用。
电商是一个庞大的行业，拥有大量的用户和交易数据。
通过对这些数据的挖掘，我们可以了解用户的购买行为、商品的销售趋势等信息，从而帮助电商企业做出更好的决策。
具体而言，我们将研究以下几个方面：4.1 用户购买行为分析通过对用户的购买历史数据进行挖掘，我们可以了解用户的购买偏好、购买频率以及购买金额等信息。
这些信息对于电商企业来说非常重要，可以帮助他们制定个性化的营销策略，提高用户的购买转化率。
4.2 商品推荐系统通过对用户的购买历史数据以及商品的属性进行挖掘，我们可以建立一个个性化的商品推荐系统。
该系统可以根据用户的兴趣和偏好，向其推荐最合适的商品，提高用户的购买满意度和忠诚度。
4.3 销售趋势预测通过对历史销售数据的挖掘，我们可以预测未来的销售趋势。
这对于电商企业来说非常重要，可以帮助他们合理安排库存、制定销售策略，以及预测销售收入。
数据挖掘实验报告总结数据挖掘实验报告总结引言数据挖掘作为一门重要的技术，已经在各个领域得到广泛应用。
本次实验旨在通过实际操作，探索数据挖掘的过程和方法，以及了解其在实际问题中的应用。
通过对数据集的分析和建模，我们得出了一些有价值的结论，并对数据挖掘的方法进行了总结。
数据集介绍本次实验使用的数据集是关于电子商务网站用户行为的数据集。
数据集包含了用户的浏览、购买、加入购物车等行为数据，以及用户的个人信息。
数据集中的每一条数据都包含了用户ID、时间戳、行为类型、商品类别等信息，总共有数百万条数据。
数据预处理在进行数据挖掘之前，我们首先对数据集进行了预处理。
预处理的目的是清洗数据、处理缺失值和异常值，以及对数据进行归一化或标准化。
我们使用Python编程语言和相关的数据处理库进行了数据预处理的工作。
数据可视化为了更好地理解数据集的特征和分布情况，我们进行了数据可视化的工作。
通过绘制柱状图、散点图、饼图等图表，我们可以清晰地看到用户行为的分布情况、商品类别的偏好以及用户的购买习惯等。
数据可视化不仅可以帮助我们更好地理解数据，还可以为后续的数据挖掘工作提供指导。
关联规则挖掘在对数据集进行分析之后，我们选择了关联规则挖掘作为本次实验的主要任务。
关联规则挖掘是一种常用的数据挖掘方法，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
通过分析用户的购买行为和商品类别的关系，我们可以挖掘出一些有价值的规律和规则。
在进行关联规则挖掘之前，我们首先对数据集进行了适当的预处理和转换。
然后，我们使用了Apriori算法进行频繁项集的挖掘。
Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘方法，它通过迭代的方式逐渐生成频繁项集，并根据支持度和置信度筛选出关联规则。
通过关联规则挖掘，我们发现了一些有趣的结果。
例如，我们发现购买商品A的用户也经常购买商品B，这提示我们可以将商品A和商品B进行捆绑销售，以提高销售量和用户满意度。
此外，我们还发现了一些购买行为与用户个人信息的关联规则，这对于个性化推荐和精准营销也具有重要意义。
数据挖掘技术论文开题报告
毕业都是需要进行论文的写作，数据挖掘技术论文的开题报告怎么写？下面是数据挖
掘技术论文开题报告，欢迎阅读！
数据挖掘技术综述
数据挖掘（Data Mining）是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所
构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。
数据
挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明什么是数据挖掘，
数据挖掘的技术是什么，然后介绍数据挖掘的常用技术，数据挖掘的主要过程, 如何
进行数据挖掘,主要应用领域以及国内外现状分析。
一. 研究背景及意义
近十几年来，随着数据库系统的广泛流行以及计算机技术的快速发展，人们利用信息
技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。
千万个数据库被用于商业管理、政府办公、
科学研究和工程开发等，特别是网络系统的流行，使得信息爆炸性增长。
这一趋势将
持续发展下去。
大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆的问题：第一是信
息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨认；第三是信息安全难以保证；第四是信
息形式不一致，难以统一处理。
面对这种状况，一个新的挑战被提出来：如何才能不
被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢？这时出现
了新的技术——数据挖掘（Data Mining）技术便应用而生了。
面对海量的存储数据，如何从中发现有价值的信息或知识，成为一项非常艰巨的任务。
数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的。
数据挖掘研究的目的主要是
发现知识、使数据可视化、纠正数据。
二. 概述
1，数据挖掘
数据挖掘(Data Mining)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、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
这些
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，也可
以是非数学的，可以是演绎的，也可以是归纳的。
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，还可以进行
数据自身的维护。
数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智能以及知识工程等领
域的研究成果构建自己的理论体系，是一个交叉学科领域，可以集成数据数据库、人
工智能、数理统计、可视化、并行计算等技术。
2，数据挖掘技术
数据挖掘就是对观测到的数据集进行分析，目的是发现未知的关系和以数据拥有者可
以理解并对其有价值的新颖方式来总结数据。
它利用各种分析方法和分析工具在大规
模海量数据中建立模型和发现数据间关系的过程，这些模型和关系可以用来做出决策
和预测。
数据挖掘的过程就是知识发现的过程，其所能发现的知识有如下几种：广义型知识，
反映同类事物共同性质的知识；特征型知识，反映事物各方面的特征知识；差异型知识，反映不同事物之间属性差别的知识；关联型知识，反映事物之间依赖或关联的知识；预测型知识，根据历史的和当前的数据推测未来数据；偏离型知识，揭示事物偏
离常规的异常现象。
所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，随着概念树的
提升，从微观到中观再到宏观，以满足不同用户、不同层次决策的需要。
数据挖掘是涉及数据库、人工智能、数理统计、机械学、人工神经网络、可视化、并
行计算等的交叉学科，是目前国际上数据库和决策支持领域的最前沿的研究方向之一。
3，数据挖掘的功能
数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出预测性的、基于知识的决策。
数据挖掘的目
标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，按其功能可分为以下几类。
3.1 关联分析（Association Analysis）
关联分析能寻找到数据库中大量数据的相关联系，常用的一种技术为关联规则和序列
模式。
关联规则是发现一个事物与其他事物间的相互关联性或相互依赖性。
3.2 聚类
输入的数据并无任何类型标记，聚类就是按一定的规则将数据划分为合理的集合，即
将对象分组为多个类或簇，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而在不
同簇中的对象差别很大。
聚类增强了人们对客观现实的认识，是概念描述和偏差分析
的先决条件。
聚类技术主要包括传统的模式识别方法和数学分类学。
3.3 自动预测趋势和行为
数据挖掘自动在大型数据库中进行分类和预测，寻找预测性信息，自动地提出描述重
要数据类的模型或预测未来的数据趋势，这样以往需要进行大量手工分析的问题如今
可以迅速直接由数据本身得出结论。
3.4 概念描述
对于数据库中庞杂的数据，人们期望以简洁的描述形式来描述汇集的数据集。
概念描
述就是对某类对象的内涵进行描述并概括出这类对象的有关特征。
概念描述分为特征
性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别。
生成一个类的特征性只涉及该类对象中所有对象的共性。
生成区别性描述的方法
很多，如决策树方法、遗传算法等。
3.5 偏差检测
数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。
偏差包括很
多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的
偏差、量值随时间的变化等。
偏差检测的基本方法是寻找观测结果与参照值之间有意
义的差别。
这常用于金融银行业中检测欺诈行为，或市场分析中分析特殊消费者的消
费习惯。
三．目前的研究现状及存在的主要问题
自KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议以来。
迄今为止,由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已经召开了13次,规模由原来的
专题讨论会发展到国际学术大会,人数由二三十人到超过千人,论文收录数量也迅速增加,研究重点也从发现方法逐渐转向系统应用直到转向大规模综合系统的开发,并且注
重多种发现策略和技术的集成,以及多种学科之间的相互渗透。
其他内容的专题会议也
把数据挖掘和知识发现列为议题之一,成为当前计算机科学界的一大热点。
与国外相比，国内对DMKD的研究稍晚，没有形成整体力量。
1993年国家自然科学基金首次支持我们对该领域的研究项目。
目前，国内的许多科研单位和高等院校竞相开展
知识发现的基础理论及其应用研究，这些单位包括清华大学、中科院计算技术研究所、空军第三研究所、海军装备论证中心等。
其中，北京系统工程
研究所对模糊方法在知识发现中的应用进行了较深入的研究，北京大学也在开展对数
据立方体代数的研究，华中理工大学、复旦大学、浙江大学、中国科技大学、中科院
数学研究所、吉林大学等单位开展了对关联规则开采算法的优化和改造；南京大学、
四川联合大学和上海交通大学等单位探讨、研究了非结构化数据的知识发现以及Web
数据挖掘。
四. 研究内容
1，数据挖掘的过程
数据挖掘是指一个完整的过程，该过程从大型数据库中挖掘先前未知的、有效的、可
实用的信息，并使用这些信息做出决策或丰富知识。
数据挖掘的一般过程如下流程图所示：
图1，数据掘的一般过程
2.1 神经网络
神经网络方法是模拟人脑神经元结构，以MP模型和Hebb学习规则为基础。
它主要有
三种神经网络模型：前馈式网络、反馈式网络、自组织网络。
为
2.2决策树
决策树学习着眼于从一组无次序、无规则的事中推理出决策树表示形式的分类规则。
它采用自顶向下的递归方式，在决策树的内部结点进行属性值的比较并根据不同的属
性值判断从该结点向下的分支，在决策树的叶结点得到结论。
