数据挖掘综述

数据挖掘与知识发现讲稿 主讲：刘以安

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1 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数据挖掘与知识发现讲稿 主讲：刘以安

11

武汉学院

学生论文

题 目： 数据挖掘研究现状及发展趋势

学生姓名： 学号：

专业： 信息与计算机科学（软件工程方向）

中南财经政法大学武汉学院学生论文

-1 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。

数据挖掘的研究对象主要是关系数据库,并逐步进入到空间数据库，时态数据库，文本数据库，多媒体数据库，环球网WEB等；数据挖掘方法是由人工智能、机器学习的方法发展而来，结合传统的统计分析方法、模糊数学方法以及科学计算可视化技术等；数据挖掘的工具和软件已广泛应用于银行金融、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、运输等领域。

本文论及的另外概述了当前数据挖掘的热点领域及未来发展方向：就目前来看，相关的几个热点包括 网站的数据挖掘、生物信息或基因的数据挖掘及其文本的数据挖掘、分布式数据挖掘、可视化的数据挖掘等；而未来研究焦点可能会集中到以下几个方面：即研究专门用于知识发现的数据挖掘语言；寻求数据挖掘过程中的可视化方法；研究在网络环境下的数据挖掘技术，实现分布式数据采掘.

【关键词】： 数据挖掘 数据算法 未来研究方向

中南财经政法大学武汉学院学生论文

2

Abstract

From the definition of data mining , describes the neural network data

mining , decision trees , genetic algorithms, rough sets , fuzzy set of

concepts such as law and the law of association rules and their

respective advantages and disadvantages

数据挖掘技术综述　

蒋励　

（天津师范大学计算机与信息工程学院天津３００３８７）　理论广角　

啊Ｉ　

［摘　要］随着现代信息技术高速发展，数据库应用的规模、范围不断扩大，我们可获得的数据量越来越大，数据的种类也日益繁多。面对如此大　

规模的、并且存在着“噪声”的数据，如何从中提取出隐含其中的有意义的、对决策有用的信息或知识，进一步提高信息利用率，成为“信息时代”急需解决　

的一个问题。因此，一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的“数据挖掘”（Ｄａｔａ　Ｍｉ　ｎｉ　ｎｇ）技术应运而生。　

本文主要介绍了数据挖掘的基本概念，以及数据挖掘技术的起源，数据挖掘过程及方法，最后分析了数据挖掘技术的发展前景。　

［关键词】数据挖掘　知识发现关联规则　决策树　

中图分类号：ＴＰ３１１．１３　文献标识码：Ａ　文章编号：１００９—９１４Ｘ（２０１０）３３—０４７７—０１　

１数据挖掘简介　

１．１基本概念　数据挖掘（Ｄａｔａ　Ｍｉｎｉｎｇ），在人工智能领域中习惯上又称为数据库　

中知识发现（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ　ｉｎ　Ｄａｔａｂａｓｅ，ＫＤＤ），也有人把数据挖掘　

视为数据库中知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程由以下三个阶段　

组成：（１）数据准备（２）数据挖掘（３）结果表达和解释。数据挖掘可以与　

用户或知识库交互。　

１．２数据挖掘的起源　

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是在各　

个科学技术领域都存在着大量的可以广泛应用的数据，并且人们迫切需要将　这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应　

用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。　

数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：（１）来自统计学的抽样、　

估计和假设检验，（２）人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技　

术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包　

数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述

数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述

***

(上海海事⼤学 上海 201306)

摘 要: ⾯对⼤规模多源异构的数据，数据挖掘的⽅法不断的得到改善与发展，同时对于数据挖掘体系的完善也提出了新的挑战。针对当前数

据挖掘在⼤数据⽅⾯的应⽤，本⽂从数据挖掘的各个阶段进⾏了⽅法论的总结及应⽤，主要包括数据准备的⽅法、数据探索的⽅法、关联规

则⽅法、数据回归⽅法、数据分类⽅法、数据聚类⽅法、数据预测⽅法和数据诊断⽅法。最后还指出类数据挖掘在鲁棒性表达⽅⾯的进⼀步

研究。

关键词: 数据挖掘;⽅法论;⼤数据;鲁棒性

Application of Data Mining in Large Data

***

(Shanghai Maritime University,Shanghai 201306)

Abstract: In the face of large-scale multi-source heterogeneous data, data mining methods continue to improve and develop, at the same time for the improvement of data mining system also put forward new challenges. In this paper,the method of data mining, the method of data exploration, the association rule method, the data regression method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classificationmethod, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, Data clustering method, data prediction method and data diagnosis method. Finally, it also pointsout the further research on the robustness of class data mining.