当前位置：文档之家 › 数据挖掘研究生课件--知识发现过程与应用结构

数据挖掘研究生课件--知识发现过程与应用结构

  • 格式：ppt
  • 大小：326.50 KB
  • 文档页数：39

下载文档原格式

  / 39

合集下载

《高级人工智能》第九章知识发现和数据挖掘(2)PPT课件

《高级人工智能》第九章知识发现和数据挖掘(2)PPT课件
➢ 聚类：
根据数据的不同特征，将其划分为不同的类。无导师学习
2020/11/5
高级人工智能 史忠植
7
知识发现的任务(2)
➢ 相关性分析：
发现特征之间或数据之间的相互依赖关系 关联规则
➢ 偏差分析：
基本思想是寻找观察结果与参照量之间的有意义的差别。通 过发现异常, 可以引起人们对特殊情况的加倍注意。
2020/11/级人工智能 史忠植
6
知识发现的任务(1)
➢ 数据总结：
对数据进行总结与概括。传统的最简单的数据总结方法是计 算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计 值,或者用直方图、饼状图等图形方式表示。
➢ 分类：
根据分类模型对数据集合分类。分类属于有导师学习，一般 需要有一个训练样本数据集作为输入。
➢ 神经计算：
神经网络是指一类新的计算模型，它是模仿人脑神经网络的 结构和某些工作机制而建立的一种计算模型。常用的模型： ✓ Hopfield网 ✓ 多层感知机 ✓ 自组织特征映射 ✓ 反传网络
➢ 可视化：
2020/11/5
高级人工智能 史忠植
11
KDD的技术难点
➢ 动态变化的数据 ➢ 噪声 ➢ 数据不完整 ➢ 冗余信息 ➢ 数据稀疏 ➢ 超大数据量
2020/11/5
高级人工智能 史忠植
15
关联规则的相关概念(2)
➢支持度
物品集A的支持度：称物品集A具有大小为s的支持度, 如果D中有s%的事务支持物品集X P(A)
1000个顾客购物，其中200个顾客购买了面包，
支持度就是20％（200/1000）。
关联规则A→B的支持度：关联规则A→B在事务数据 库W中具有大小为s的支持度,如果物品集A∪B的支持 度为s

数据挖掘及应用数据挖掘概述ppt课件

数据挖掘及应用数据挖掘概述ppt课件

Past KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) Meetings
• KDD-2019, 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Jose,
《数据挖掘技术：市场营销、销售与客户关系管理领域的应用》 数据挖掘指的是一种态度，它表明商业活动应该基于认知，分析获得的决 策比没有任何分析所得的决策好得多，经过测算的结果更有利于商业盈利。
• SAS 软件研究所对数据挖掘所下的定义是：
数据挖掘是按照既定的业务目标， 对大量的企业数据进行探索、揭示隐 藏其中的规律性并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
国内数据挖掘研究进展
• 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。
• 2019年度的国家社会科学基金在统计学类中
首次对该领域的研究予以支持。
• 全国数据库学术会议(NDBC，National DataBase Academic Conference)
• 重要的杂志有计算机学报、软件学报和计算机 研究与发展等。
• KDD-99, 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 15-18, 2019, San Diego, CA, USA.
• KDD-98, 4th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 27-31, 2019, New York, NY, USA.

《数据挖掘》PPT课件

《数据挖掘》PPT课件
➢ 数据挖掘应用系统开发 ➢ 数据挖掘技术的新应用 ➢ 数据挖掘软件发展
2020/12/9
数据库研究所
9
高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
2020/12/9
数据库研究所
6
复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
2020/12/9
数据库研究所
8
数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.

《数据挖掘应用》课件

《数据挖掘应用》课件

《数据挖掘应用》PPT课 件
欢迎来到《数据挖掘应用》PPT课件！本课程将介绍数据挖掘的概念、任务、 流程、算法以及应用实例，并展望其发展趋势和应用前景。让我们一起深入 探索数据挖掘的奥秘。
一、介绍数据挖掘的定义
数据挖掘是指从大量数据中发现隐藏在其中有价值的信息和模式的过程。了解数据挖掘的基本概念、优势和局 限性。
二、数据挖掘的主要任务
数据挖掘可以分为不同的任务，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法以及异常检测算法。了解这些任务及 其应用。
三、数据挖掘的流程
数据挖掘的流程包括数据预处理、数据选择和变换、模型选择和建模以及模型评价和应用。了解每个步骤的重 要性和操作方法。
四、常见的数据挖掘算法
掌握一些常见的数据挖掘算法，例如关联规则挖掘、分类算法、聚类算法和 异常检测算法。了解它们的原理和适用场景。五、Fra bibliotek据挖掘的应用实例
数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，包括金融、零售、健康管理等。了解 这些实际应用案例，展示数据挖掘的价值。
六、总结与展望
数据挖掘正处于不断发展的阶段，了解数据挖掘的现状和发展趋势，以及其在未来的应用前景。
致谢
感谢您聆听和支持《数据挖掘应用》PPT课件。希望本课程对您有所启发，祝您在数据挖掘的领域取得巨大成 功！ +

第九章知识发现和数据挖掘PPT课件

第九章知识发现和数据挖掘PPT课件
➢ 可视化：
2021/1/20
11
KDD的技术难点
➢ 动态变化的数据 ➢ 噪声 ➢ 数据不完整 ➢ 冗余信息 ➢ 数据稀疏 ➢ 超大数据量
2021/1/20
12
关联规则
属于知识发现任务中的相关性分析
由于条形码技术的发展,零售部门可以利用前端收款 机收集存储大量的售货数据。因此,如果对这些历史 事务数据进行分析,则可对顾客的购买行为提供极有 价值的信息。例如,可以帮助如何摆放货架上的商品 (如把顾客经常同时买的商品放在一起),帮助如何规 划市场(怎样相互搭配进货)。
2021/1/20
5
2021/1/20
6
知识发现的任务(1)
➢ 数据总结：
对数据进行总结与概括。传统的最简单的数据总结方法是计 算出数据库的各个字段上的求和值、平均值、方差值等统计 值,或者用直方图、饼状图等图形方式表示。
➢ 分类：
根据分类模型对数据集合分类。分类属于有导师学习，一般 需要有一个训练样本数据集作为输入。
2021/1/20
36
数据仓库的定义
信息处理技术的发展趋势是：从大量的事务型数据库中抽取 数据，并将其清理、转换为新的存储格。随着此过程的发展 和完善，这种九十年代初出现的支持决策的、特殊的数据存 储即被称为数据仓库（Data Warehouse）。
Inmon将数据仓库明确定义为：
数据仓库（Data Warehouse）是面向主题的，集 成的，内容相对稳定的、不同时间的数据集合，用以 支持经营管理中的决策制定过程。
2021/1/20
38
数据仓库的特征(2)
➢ 数据仓库中的数据是稳定的
数据仓库的数据主要供决策分析之用，所涉及的 操作主要是数据查询，一般不进行修改操作

数据挖掘ppt课件

数据挖掘ppt课件

2021精选ppt
12
实例——科学数据库
Internet已经成为最大的信息源，但缺乏集中统一 的管理机制, 信息发布具有自由性和任意性, 难于控 制和管理 • 分散、无序、无政府、变动、数量、包罗万象 • 真伪并存, 资源信息和非资源信息难于驾御 • 非规范、非结构 • 检索查全和查准提出新的挑战 • 多媒体、多语种、多类型信息的整合提出新的挑 战 • 跨国界数据传递和流动, 带来政治、文化新问题 • 集成多种(正式和非正式等)交流方式
2021精选ppt
5
中医临床数据——结构化数据采集
2021精选ppt
6
中医临床数据——非结构化数据采集
2021精选ppt
7
中医临床数据
2021精选ppt
8
中医临床数据——全文数据库
2021精选ppt
9
中医临床数据——结构化数据库
2021精选ppt
10
数据及数据分类
1）按照数据所属行业类别分类 科学数据，科学研究过程中产生的数据
12, M, 0, 5, 5, 0, 0, 0, ACUTE, 38.5, 2, 1, 0,15, -,-, 10700,4,0,normal, abnormal, +, 1080, 680, 400, 71, 59, F,-,ABPC+CZX,, 70, negative, n, n, n, BACTERIA, BACTERIA
15, M, 0, 3, 2, 3, 0, 0, ACUTE, 39.3, 3, 1, 0,15, -, -, 6000, 0,0, normal, abnormal, +, 1124, 622, 502, 47, 63, F, -,FMOX+AMK, , 48, negative, n, n, n, BACTE(E), BACTERIA

数据挖掘原理与算法02精品PPT课件

数据挖掘原理与算法02精品PPT课件

2020/10/8
8
数据的选择与整理
没有高质量的数据就不可能有高质量的挖掘结果。为了得 到一个高质量的适合挖掘的数据子集，一方面需要通过数 据清洗来消除干扰性数据，另一方面也需要针对挖掘目标 进行数据选择。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据 集合，缩小处理范围，提高数据采掘的质量。数据选择可 以使后面的数据挖掘工作聚焦到和挖掘任务相关的数据子 集中。不仅提高了挖掘效率，而且也保证了挖掘的准确性。
2020/10/8
3
1.问题定义阶段的功能
KDD是为了在大量数据中发现有用的令人感兴趣 的信息，因此发现何种知识就成为整个过程中第 一个也是最重要的一个阶段。
在问题定义过程中，数据挖掘人员必须和领域专 家以及最终用户紧密协作
一方面了解相关领域的有关情况，熟悉背景知识，弄清 用户要求，确定挖掘的目标等要求；
本章也对KDD系统项目的过程化管理、交互式数据挖掘过 程以及通用的KDD原型系统进行讨论，使读者从软件项目 管理角度来更好地理解KDD过程。最后对数据挖掘语言的 类型和特点进行介绍。

2020/10/8
2
知识发现是一个系统化的工作
从源数据中发现有用知识是一个系统化的工作。 首先必须对可以利用的源数据进行分析，确定合 适的挖掘目标。然后才能着手系统的设计和开发。
2020/10/8
7
数据清洗与预处理
在开始一个知识发现项目之前必须清晰地定义挖掘目标。虽然挖掘的 最后结果是不可预测的，但是要解决或探索的问题应该是可预见的。 盲目性地挖掘是没有任何意义的。如果所集成的数据不正确，数据挖 掘算法输出的结果也必然不正确，这样形成的决策支持是不可靠的。 因此，要提高挖掘结果的准确率，数据预处理是不可忽视的一步。

数据挖掘概述模板.ppt

数据挖掘概述模板.ppt
美国Firstar银行使用数据挖掘工具，根据客 户的消费模式预测何时为客户提供何种产 品。
2019-7-3
谢谢您的观赏
19
银行
汇丰银行需要对不断增长的 客户群进行分类，对每种产 品找出最有价值的客户。。 。。。。
营销费用减少了30％
2019-7-3
谢谢您的观赏
20
C. 基本概念区分
数据挖掘与知识发现 数据挖掘和数据仓库 数据挖掘与信息处理 数据挖掘与联机分析 数据挖掘与人工智能、统计学
找到哪些是对一个问题比较重要的变量，发现异常数据和
互相影响的变量。这都有助于更好地理解数据，加快知识
发现的过程。
2019-7-3
谢谢您的观赏
27
5. 数据挖掘与人工智能、统计学
数据挖掘利用了人工智能和统计分析的进步所带来的好处。 这两门学科都致力于模式发现和预测。
数据挖掘不是为了替代传统的统计分析技术。相反，它是 统计分析方法学的延伸和扩展。大多数的统计分析技术都 基于完善的数学理论和高超的技巧，预测的准确度还是令 人满意的，但对使用者的要求很高。而随着计算机计算能 力的不断增强，我们有可能利用计算机强大的计算能力只 通过相对简单和固定的方法完成同样的功能。一些新兴的 技术同样在知识发现领域取得了很好的效果，如神经元网 络和决策树，在足够多的数据和计算能力下，它们几乎不 需人工干预就能自动完成许多有价值的功能。
论？”
数据挖掘 （正在流行）
“下个月波士顿的 销售会怎么样？为
什么？”
2019-7-3
计算机、磁带和磁盘
关系数据库(RDBMS) 结构化查询语言(SQL)
ODBC
联机分析处理(OLAP) 多维数据库 数据仓库

数据挖掘及应用数据挖掘概述ppt课件-精选文档

数据挖掘及应用数据挖掘概述ppt课件-精选文档
数据挖掘及应用：数据挖掘概述
统计与数学学院：徐雪琪 xqxu1027163 2019-11-30
数据挖掘的原由
数据挖掘
可怕的数据
有价值的知识
数据挖掘的原由
知识SWAห้องสมุดไป่ตู้数据 决策

金融 经济 政府 POS. 人口统计

模式 模型

目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置
Past KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) Meetings
• KDD-2019, 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, San Jose, California, Aug 12, 2019 • • KDD-2019, 12th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 20-23, 2019, Philadelphia, PA, USA. KDD-2019, 11th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 21-24, 2019, Chicago, IL, USA.
•
• • • •
•
• • • • • • • •
KDD-2019, 10th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 22-25, 2019, Seattle, WA, USA. KDD-2019, 9th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 24-27, 2019, Washington, DC, USA. KDD-2019, 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, July 23-26, 2019, Edmonton, Alberta, Canada. KDD-2019, 7th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 26-29, 2019, San Francisco, CA, USA. KDD-2000, 6th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 20-23, 2000, Boston, MA, USA. KDD-99, 5th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 15-18, 2019, San Diego, CA, USA. KDD-98, 4th International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 27-31, 2019, New York, NY, USA. KDD-97, 3rd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 14-17, 2019, Newport Beach, CA KDD-96, 2nd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 4-8, 2019, Portland, OR KDD-95, 1st International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, August 20-21, 2019, Montreal, Canada KDD-94 workshop, Seattle, WA, July 31-Aug 1, 1994 KDD-93 workshop, Washington, D.C., July 11-12, 1993. KDD-91 workshop, Anaheim, CA, July 14-15, 1991. KDD-89 workshop, Detroit, MI, August 20, 1989.

数据挖掘研究生课件--知识发现过程与应用结构教材

数据挖掘研究生课件--知识发现过程与应用结构教材

以用户为中心的处理模型

Brachman和Anand从用户的角度对KDD处理过程进行了分 析。他们认为数据库中的知识发现应该更着重于对用户进 行知识发现的整个过程的支持，而不是仅仅限于在数据挖 掘的一个阶段上。该模型强调对用户与数据库的交互的支 持。
联机KDD模型


实现联机交互式KDD需要可视化技术支撑。这种可视化需 要从数据挖掘过程可视化、数据可视化、模型可视化和算 法可视觉化等方面来理解。 OLAM（On Line Analytical Mining：联机分析挖掘）的概 念是OLAP的发展。
知识发现是一个系统化的工作



从源数据中发现有用知识是一个系统化的工作。 首先必须对可以利用的源数据进行分析，确定合 适的挖掘目标。然后才能着手系统的设计和开发。 完成从大型源数据中发现有价值知识的过程可以 简单地概括为：首先从数据源中抽取感兴趣的数 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。 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般 分为问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖 掘以及模式评估等基本阶段。
Filtering&Integration
Filtering
L0
Data cleaning
Databases Data Warehouse
Data Repository
Data integration
支持多数据源多知识模式的KDD处理模型

数据与方法相对独立。数据不是针对某一特定知识模式， 而是针对某一类问题来抽取。经过预处理后，这些数据对 于某些挖掘算法来说可能存在属性冗余、与目标无关等问 题，因此在后面的阶段再进行相关的数据清洗和选择工作， 这样使得解决同一类问题的不同算法可以在统一的KDD平 台上完成。

知识发现数据挖掘第十二部分课件共108页

知识发现数据挖掘第十二部分课件共108页

型(Muhlenbein 1989)。
2020/3/22
史忠植 高级人工智能
10
进化系统理论的形式模型
进化的主要过程
遗传操作符 后生环境 选择环境
g
p
2020/3/22
史忠植 高级人工智能
11
进化系统理论的形式模型
基因型 G S { 空 g(a间 1,..an .)： ,a ,i A i} 表型 P空 S {p (间 p 1 ,.p .m .： ),p ,i I} R
4
发展历史
• 1975年是遗传算法研究的历史上十分重要的一年。这 一年，Holland出版了他的著名专著《自然系统和人 工系统的适应性》该书系统地阐述了遗传算法的基本 理论和方法，并提出了对遗传算法的理论研究和发展 极为重要的模式理论（schemata theory），该理论 首次确认了结构重组遗传操作对于获得隐并行性的重 要性。
空间。表型是基因型和环境的产物。然后表型通过异
构“选择环境"发生作用。注意，这种多维选择环境与
后生环境空间是不同的。现在，适应性是表型空间和
选择环境空间的产物。它经常被取作一维，表示多少
子孙对下一代作出贡献。
基于这种想法，莫楞贝(Muhlenbein) 和肯德曼
(Kindermann)提出了一种称为进化系统理论的形式模
门德尔遗传学 遗传生态学 进化配子
2020/3/22
史忠植 高级人工智能
14
门德尔遗传学
在门德尔遗传学中，基因型被详细模型化，而表型和 环境几乎被忽略。在遗传生态学中恰好相反。 进化配子论是从社会生物学导出的模型。
首先让我们讨论门德尔遗传学的选择模型。为了
简单起见，我们假设一个基因具有n 等位基因a1,…,an。

UNIT8数据挖掘的概念课件

UNIT8数据挖掘的概念课件

UNIT8数据挖掘的概念
21
数据挖掘的定义
知识发现的过程
C 数据挖掘：对所得到的经过转换的数据进行挖 掘.除了完善从选择合适的挖掘算法外,其余 一切工作都能自动地完成.
D 结果分析：解释并评估结果.其使用的分析方 法一般应作数据挖掘操作而定,通常会用到可 视化技术.
E 知识的同化：将分析所得到的知识集成到业务 信息系统的组织结构中去
的由来
UNIT8数据挖掘的概念
3Байду номын сангаас
数据挖掘技术的由来
信息技术的下一个技术热点 大量信息在给人们带来方便的同时也带来 了一大堆问题： 第一是信息过量，难以消化； 第二是信息真假难以辨识； 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。
UNIT8数据挖掘的概念
4
数据挖掘技术的由来
信息技术的下一个技术热点
UNIT8数据挖掘的概念
17
数据挖掘的定义
技术上的定义及含义
这里所说的知识发现，不是要求发现放之 四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新 的自然科学定理和纯数学公式，更不是什 么机器定理证明。
实际上，所有发现的知识都是相对的，是 有特定前提和约束条件，面向特定领域的， 同时还要能够易于被用户理解。最好能用 自然语言表达所发现的结果
UNIT8数据挖掘的概念
28
数据挖掘的研究内容和本质
分类知识
它反映同类事物共同性质的特征型知识和不同事物之 间的差异型特征知识。最为典型的分类方法是基于决 策树的分类方法。它是从实例集中构造决策树，是一 种有指导的学习方法。该方法先根据训练子集（又称 为窗口）形成决策树。如果该树不能对所有对象给出 正确的分类，那么选择一些例外加入到窗口中，重复 该过程一直到形成正确的决策集。最终结果是一棵树， 其叶结点是类名，中间结点是带有分枝的属性，该分 枝对应该属性的某一可能值。
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

数据挖掘阶段的功能


运用选定的数据挖掘算法，从数据中提取出用户 所需要的知识，这些知识可以用一种特定的方式 表示。 选择数据挖掘算法有两个考虑因素：


一是不同的数据有不同的特点，因此需要用与之相关的 算法来挖掘； 二是用户或实际运行系统的要求，有的用户可能希望获 取描述型的（Descriptive）、容易理解的知识（采用 规则表示的挖掘方法显然要好于神经网络之类的方法）， 而有的用户只是希望获取预测准确度尽可能高的预测型 （Predictive）知识，并不在意获取的知识是否易于理 解。
知识发现是一个系统化的工作



从源数据中发现有用知识是一个系统化的工作。 首先必须对可以利用的源数据进行分析，确定合 适的挖掘目标。然后才能着手系统的设计和开发。 完成从大型源数据中发现有价值知识的过程可以 简单地概括为：首先从数据源中抽取感兴趣的数 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。 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般 分为问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖 掘以及模式评估等基本阶段。
知识发现软件的发展


虽然市场上已经有许多所谓的知识发现系统或工 具，但是，这些工具只能用来辅助技术人员进行 设计和开发，而且知识发现软件本身也正处于发 展阶段，仍然存在各种各样需要解决的问题。 粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独 立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵 向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面 两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方 向。
数据抽取与集成



数据抽取与集成是知识发现的关键性工作。早期的数据抽 取是依靠手工编程来实现的，现在可以通过高效的抽取工 具来实现。即使是使用抽取工具，数据抽取和和装载仍然 是一件很艰苦的工作。 源数据库的选取以及从中抽取数据的原则和具体规则必须 依据系统的任务来界定。主要任务是设计存储新数据的结 构和准确定义它与源数据的转换和装载机制，以便正确地 从每个数据源中抽取所需的数据。这些结构和转换信息应 该作为元数据（Metadata）被存储起来。 来自不同源的数据可能有模式定义上的差异，也可能存在 因数据冗余而无法确定有效数据的情形。此外，还要考虑 数据库系统本身可能存在不兼容的情况
Mining query
An OLAM Architecture Mining result
User GUI API
L3
User Interface
L2 OLAM Engine
Data Cube API
OLAP Engine
OLAP/OLAM
MDDB
Meta Data Database API
L1
MDDB
数据清洗与预处理




在开始一个知识发现项目之前必须清晰地定义挖掘目标。虽然挖掘的 最后结果是不可预测的，但是要解决或探索的问题应该是可预见的。 盲目性地挖掘是没有任何意义的。如果所集成的数据不正确，数据挖 掘算法输出的结果也必然不正确，这样形成的决策支持是不可靠的。 因此，要提高挖掘结果的准确率，数据预处理是不可忽视的一步。 对数据进行预处理，一般需要对源数据进行再加工，检查数据的完整 性及数据的一致性，对其中的噪音数据进行平滑，对丢失的数据进行 填补，消除“脏”数据，消除重复记录等。 数据清洗是指去除或修补源数据中的不完整、不一致、含噪音的数据。 在源数据中，可能由于疏忽、懒惰、甚至为了保密使系统设计人员无 法得到某些数据项的数据。假如这个数据项正是知识发现系统所关心 的，那么这类不完整的数据就需要修补。 常见的不完整数据的修补办法有：
面向大数据集的多模式（关联规则/分类等）挖掘工具。
IBM Intelligent Miner[76] Darwin[76] ReMind
IBM
包含多种技术（神经网络/统计分析/聚类等）的辅助挖掘工具集。 基于神经网络的辅助挖掘工具。 基于实例推理和归纳逻辑的辅助挖掘工具。
Thinking Machines Cognitive System


集成化的知识发现辅助工具集，属于通用辅助工 具范畴，可以帮助用户快速完成知识发现的不同 阶段处理工作。 一些有代表性的原型系统或工具介绍。
名称 DBMiner[1] 等多模式。 Quest[75] 研究机构或公司 Simon Fraser
IBM Almaden
主要特点 以OLAM引擎为核心的联机挖掘原型系统；包含多特征/序列/关联
问题定义阶段的功能


KDD是为了在大量数据中发现有用的令人感兴趣 的信息，因此发现何种知识就成为整个过程中第 一个也是最重要的一个阶段。 在问题定义过程中，数据挖掘人员必须和领域专 家以及最终用户紧密协作


一方面了解相关领域的有关情况，熟悉背景知识，弄清 用户要求，确定挖掘的目标等要求； 另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的学 习算法。后续的学习算法选择和数据集准备都是在此基 础上进行的。
知识评估阶段的功能


数据挖掘阶段发现出来的模式，经过评估，可能存在冗余 或无关的模式，这时需要将其剔除；也有可能模式不满足 用户要求，这时则需要整个发现过程回退到前续阶段，如 重新选取数据、采用新的数据变换方法、设定新的参数值， 甚至换一种算法等等。 KDD由于最终是面向人类用户的，因此可能要对发现的模 式进行可视化，或者把结果转换为用户易懂的另一种表示。 所以知识评估阶段是KDD一个重要的必不可少的阶段，它 不仅担负着将KDD系统发现的知识以用户能了解的方式呈 现，而且根据需要进行知识评价，如果和用户的挖掘目标 不一致就需要返回前面相应的步骤进行螺旋式处理以最终 获得可用的知识。
以用户为中心的处理模型

Brachman和Anand从用户的角度对KDD处理过程进行了分 析。他们认为数据库中的知识发现应该更着重于对用户进 行知识发现的整个过程的支持，而不是仅仅限于在数据挖 掘的一个阶段上。该模型强调对用户与数据库的交互的支 持。
联机K式KDD需要可视化技术支撑。这种可视化需 要从数据挖掘过程可视化、数据可视化、模型可视化和算 法可视觉化等方面来理解。 OLAM（On Line Analytical Mining：联机分析挖掘）的概 念是OLAP的发展。
数据的选择与整理


没有高质量的数据就不可能有高质量的挖掘结果。为了得 到一个高质量的适合挖掘的数据子集，一方面需要通过数 据清洗来消除干扰性数据，另一方面也需要针对挖掘目标 进行数据选择。数据选择的目的是辨别出需要分析的数据 集合，缩小处理范围，提高数据采掘的质量。数据选择可 以使后面的数据挖掘工作聚焦到和挖掘任务相关的数据子 集中。不仅提高了挖掘效率，而且也保证了挖掘的准确性。 利用数据变换或规约等技术可以将数据整理成适合进一步 挖掘的数据格式。数据变换可以根据需要构造出新的属性 以帮助理解分析数据的特点，或者将数据规范化，使之落 在一个特定的数据区间中。数据归约则是在尽可能保证数 据完整性的基础上，将数据以其他方式进行表示，以减少 数据存储空间，使挖掘过程更有效。常用的归约策略有： 数据立方体聚集、维归约、数据压缩、数值压缩和离散化 等。
纵向的知识发现解决方案




随着横向的数据挖掘工具集的使用日渐广泛，人们也发现 这类工具只有精通数据挖掘算法的专家才能熟练使用。如 果对数据挖掘和知识发现技术及其算法不了解，就难以开 发出好的应用 。 纵向的数据挖掘解决方案的核心是针对特定的应用提供完 整的数据挖掘和知识发现解决方案。由于和具体的商业逻 辑相结合，因此，数据挖掘技术专门为了解决某些特定的 问题被使用，成为企业应用系统中一部分。 许多厂商或研究机构可以提供纵向数据挖掘的解决方案。 因此，数据挖掘技术在最近几年开始在一些领域得到应用。 例如，证券系统的趋势预测、银行和电信行业的欺诈行为 检测、在CRM中的应用、在基因分析系统中用于DNA识 别等。 特定领域的数据挖掘工具针对性比较强，只能用于一种应 用；也正因为针对性强，往往采用特殊的算法，可以处理 特殊的数据，实现特殊的目的，发现的知识可靠度也比较 高。
Filtering&Integration
Filtering
L0
Data cleaning
Databases Data Warehouse
Data Repository
Data integration
支持多数据源多知识模式的KDD处理模型

数据与方法相对独立。数据不是针对某一特定知识模式， 而是针对某一类问题来抽取。经过预处理后，这些数据对 于某些挖掘算法来说可能存在属性冗余、与目标无关等问 题，因此在后面的阶段再进行相关的数据清洗和选择工作， 这样使得解决同一类问题的不同算法可以在统一的KDD平 台上完成。
知识发现需要多方合作

实施这样的项目不仅需要充足的资金，而且需要 有良好的技术和人员储备。在整个的知识发现过 程中，需要有不同专长的技术人员支持。



业务分析人员：要求精通业务，能够解释业务对象，并 根据各业务对象确定出用于数据定义和挖掘算法的业务 需求。 数据分析人员：精通数据分析技术，并对统计学有较熟 练的掌握，有能力把业务需求转化为知识发现的各步操 作，并为每步操作选择合适的模型或工具。 数据管理人员：精通数据管理技术，并负责从数据库或 数据仓库中收集数据。
第二章 知识发现过程与应用结构
内容提要



知识发现的基本过程 数据库中的知识发现处理过程模型 知识发现软件或工具的发展 知识发现项目的过程化管理 数据挖掘语言介绍
如何学习本章内容



在上一章我们指出，数据挖掘有广义和狭义两种理解。为 了避免混淆，本章宁愿使用知识发现而把数据挖掘限制在 上面所描述的狭义概念上。 虽然不同企业会有不同的业务逻辑，解决问题的具体方法 有所差异，但是它们进行知识发现的目的和基本思路是一 致的。因此，本章首先对知识发现的基本过程进行分析， 旨在使读者从总体上掌握知识发现的基本步骤和技术。然 后对目前比较流行的KDD过程处理模型进行剖析，使读者 了解KDD系统的应用体系结构。通过对KDD系统的基本技 术环境和主要部件功能分析，使读者对KDD系统的体系结 构有一个更深入的了解。在此基础上对KDD软件和工具进 行归纳、举例和分析，帮助读者在实际应用中学会选择和 使用相应的软件和工具。 本章也对KDD系统项目的过程化管理、交互式数据挖掘过 程以及通用的KDD原型系统进行讨论，使读者从软件项目 管理角度来更好地理解KDD过程。最后对数据挖掘语言的 类型和特点进行介绍。