数据挖掘研究现状综述

数据挖掘中聚类算法研究综述随着数据量的不断增加，数据挖掘成为了探索数据背后规律的一种重要方法。

而聚类算法作为数据挖掘中的一种基本技术，其在数据分析、模式识别、生物信息学、社交网络分析等领域都有着广泛的应用。

本文就对数据挖掘中的聚类算法进行了研究和总结，旨在对聚类算法的原理、特点、应用等方面进行探讨。

一、聚类算法的基本原理聚类算法是指将一组对象划分为若干个组或类，使得组内对象之间的相似度尽可能大，组间对象之间的相似度尽可能小，从而达到数据分类和分析的目的。

聚类算法的基本原理包括以下三个方面：1. 相似度度量：聚类算法的基础在于相似度度量，即将每个对象之间的相似度进行计算。

相似度度量可以采用欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦相似度等多种方法。

2. 聚类分配：聚类分配是指将每个对象划分到合适的聚类中。

聚类分配可以通过最近邻法、k-means算法等实现。

3. 聚类更新：聚类更新是指对各个聚类进行调整，使得聚类内对象之间的相似度尽可能大，聚类间对象之间的相似度尽可能小。

聚类更新可以采用层次聚类法、DBSCAN算法等。

二、聚类算法的分类根据聚类算法的不同特点和应用场景，可以将聚类算法分为以下几种类型：1. 基于距离的聚类算法：包括最近邻法、k-means算法、k-medoid 算法等。

2. 基于密度的聚类算法：包括DBSCAN算法、OPTICS算法等。

3. 基于层次的聚类算法：包括凝聚层次聚类法、分裂层次聚类法等。

4. 基于模型的聚类算法：包括高斯混合模型聚类、EM算法等。

三、聚类算法的应用聚类算法在各种领域中都有着广泛的应用，包括数据分析、模式识别、社交网络分析、生物信息学等。

下面简单介绍一下聚类算法在这些领域中的应用：1. 数据分析：聚类算法可以对数据进行分类和分组，从而提取出数据中的规律和趋势，帮助人们更好地理解和利用数据。

2. 模式识别：聚类算法可以对图像、声音、文本等数据进行分类和分组，从而实现对数据的自动识别和分类。

数据挖掘中的本体应用研究综述摘要：数据挖掘是个交叉领域，与人工智能、信息科学、统计分析等领域有着紧密的联系。

而本体作为一个新兴的研究领域，与数据挖掘在应用的学科领域范围上有着较大的重合，比如在生物科学和化学领域，这两者的结合研究也非常活跃。

在数据挖掘中引入本体能够极大地解决数据挖掘面临的问题。

系统研究了在数据挖掘中本体的应用情况。

关键词：数据管理；数据挖掘；本体0引言摩尔定律见证了过去40多年来计算机技术的发展：芯片的处理速度越来越快，集成电路的体积越来越小、性价比越来越高。

以硬盘为例，机械硬盘存储单位兆的成本不断下降，而性能更好的固态硬盘正在进入民用市场。

计算机的硬件成本越来越低，而硬件的性能越来越好。

存储每兆信息所需要的成本越来越低。

这为大规模的数据存储打下了物质基础。

计算机技术的普及大大提升了数据采集、存储和操作能力。

数据库与DBMS顺应了大规模的数据管理而产生。

从20世纪60年代早期简单的数据收集到建立数据库，到20世纪70年代数据库管理系统的发展，到后来各种新型数据库，到数据仓库与数据挖掘的发展，数据库发展的内在驱动因素正是出于人们对快速增长的数据利用的需求。

身处于大量数据之中，却依然感到缺乏信息，数据挖掘的产生正是为了满足从数据中挖掘信息的需求。

数据挖掘这些年来被广泛应用和研究，比如在生物科学、化学、天文和商业领域等等，这些领域的共同特点都是面临大量数据处理。

数据挖掘也面临者许多问题：处于复杂的数据环境中，需要支持多种数据源类型；挖掘算法的选择容易受使用者个人知识背景影响；产生规则过多；规则难以理解，需要领域知识背景等等。

而本体的引入，从各个方面改进了数据挖掘面临的问题。

1理论背景1.1数据挖掘的定义和KDD过程数据挖掘是“从资料中提取出隐含的过去未知的有价值的潜在信息”（1992年提出），也被认为是“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”（2001年提出），后者是被广泛引用的数据挖掘定义。

基于云计算的数据挖掘之综述研究【摘要】本文针对现下一种新兴的云计算技术，分析当前数据挖掘遇到的问题以及云计算的优势，基于云计算进行海量数据挖掘成为一种解决传统集中式数据挖掘不适应海量数据不断增长的高效、可信方法。

本文先对云计算进行简单介绍，然后对基于云计算的数据挖掘应用进行详细阐述与分析，最后介绍基于云计算的数据挖掘应用平台的构建。

【关键词】云计算；数据挖掘；研究The Summry of Data Mining Research Based Cloud ComputingGUAN Wen-bo1 LI Lei2（1.School of Software Engineering，Tongji University，Shanghai，200092，China；2.School of Software Nanyang Institute of Technology，Nanyang Henan，473000，China）【Abstract】In this paper，holds many lessons for an emerging cloud computing technology to analyze the current data mining problems encountered and the advantages of cloud computing，cloud-based computing for massive data mining to become a solution to the traditional centralized data mining suited to the growing amounts of data efficiently，credible way. This article first briefly introduces the cloud，and the cloud-based data mining applications described and analyzed in detail，and finally introduces cloud-based data mining applications Platform.【Key words】Cloud computing；Data mining；Research0 前言云计算的概念可以追溯到上个世纪Sun和Oracle提出的“网络就是计算机”。

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用信息的过程。

它是一门综合性的学科，结合了统计学、机器学习、数据库技术和人工智能等领域的知识和方法。

数据挖掘在各个行业和领域都有广泛的应用，包括市场营销、金融、医疗保健、社交网络分析等。

数据挖掘的过程通常包括以下几个步骤：1. 问题定义：明确需要解决的问题或目标，例如预测销售额、发现异常行为或推荐系统等。

2. 数据收集：收集与问题相关的数据，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、图像或音频）。

3. 数据清洗：对数据进行清洗和预处理，包括处理缺失值、异常值和重复值，以及转换数据格式和统一数据标准等。

4. 特征选择：选择对问题有预测能力的特征，以减少计算复杂性和提高模型性能。

5. 模型选择：选择适合问题的数据挖掘模型，例如分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析等。

6. 模型训练：使用标记好的训练数据对选定的模型进行训练，以学习模式和关联规则。

7. 模型评估：使用测试数据对训练好的模型进行评估，以确定模型的性能和准确性。

8. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化和调整，以提高模型的预测能力和泛化能力。

9. 结果解释：对模型的结果进行解释和可视化，以便理解和应用。

数据挖掘的技术和算法有很多，常见的包括决策树、神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯、聚类算法、关联规则挖掘等。

选择合适的算法取决于问题的性质和数据的特点。

数据挖掘的应用非常广泛。

在市场营销中，可以通过分析客户购买历史和行为模式来预测客户的购买意愿和需求，从而制定个性化的营销策略。

在金融领域，可以通过分析交易数据和市场趋势来预测股票价格的波动和风险，以辅助投资决策。

在医疗保健领域，可以通过分析病人的病历和基因数据来预测疾病的风险和治疗效果，从而实现个性化的医疗服务。

在社交网络分析中，可以通过分析用户的社交关系和行为模式来发现社交网络中的影响力节点和社群结构，以及预测用户的兴趣和行为。

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 classification method, 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 points out the further research on the robustness of class data mining.Key words: Data mining; methodology; large data; robustness随着⼈类⽣活⽅式的多样化，由此产⽣的数据的规模和复杂性也在急速增长，对于数据的各种分析也应运⽽⽣。

文本数据挖掘综述陈光磊（专业:模式识别与智能系统）摘要:作为从浩瀚的信息资源中发现潜在的、有价值知识的一种有效技术，文本挖掘已悄然兴起，倍受关注。

目前,文本挖掘的研究正处于发展阶段，尚无统一的结论，需要国内外学者在理论上开展更多的讨论。

本文首先引出文本挖掘出现的缘由,再对文本挖掘的的概念、组成及其具体实现过程。

着重分析了文本挖掘的预处理、工作流程与关键技术。

关键词: web挖掘，文本挖掘1引言面对今天浩如烟海的文本信息，如何帮助人们有效地收集和选择所感兴趣的信息，如何帮助用户在日益增多的信息中自动发现新的概念，并自动分析它们之间的关系，使之能够真正做到信息处理的自动化，这已经成为信息技术领域的热点问题。

有数据表明，一个组织80%的信息是以文本的形式存放的，包括WEB页面、技术文档、电子邮件等。

由于整个文本集合不能被方便地阅读和分析，而且由于文本经常改变，要跟上变化的节奏，就要不停地回顾文本的内容，处理数量巨大的文本变得越来越来困难。

人们迫切需要能够从大量文本集合中快速、有效地发现资源和知识的工具。

在这样的需求驱动下，文本挖掘的概念产生了。

2文本挖掘的概述2.1文本挖掘的定义文本挖掘是抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。

1998年底，国家重点研究发展规划首批实施项目中明确指出，文本挖掘是“图像、语言、自然语言理解与知识挖掘”中的重要内容。

文本挖掘是数据挖掘的一个研究分支，用于基于文本信息的知识发现。

文本挖掘利用智能算法，如神经网络、基于案例的推理、可能性推理等，并结合文字处理技术，分析大量的非结构化文本源（如文档、电子表格、客户电子邮件、问题查询、网页等），抽取或标记关键字概念、文字间的关系，并按照内容对文档进行分类，获取有用的知识和信息。

文本挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖了多种技术，包括数据挖掘技术、信息抽取、信息检索，机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。

数据挖掘神经网络法的研究现状和发展趋势综述摘要：随着计算机技术的迅猛发展，数据挖掘技术越来越受到世界的关注。

从数据挖掘的概念出发，介绍了数据挖掘的对象、功能及其挖掘过程，结合数据挖掘的几种常见挖掘算法：决策树法、关联规则法和神经网络法等，对其主要思想及其改进做了相关描述；总结了国内外数据挖掘的研究现状和应用，指出了数据挖掘的发展趋势。

关键词：数据挖掘；决策树法；关联规则法；神经网络法；研究现状；发展趋势0引言数据挖掘作为一个新兴的多学科交叉应用领域，正在各行各业的决策支持活动中扮演着越来越重要的角色。

随着信息技术的迅速发展，各行各业都积累了海量异构的数据资料。

这些数据往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要将这些数据转化成有用的信息和知识，从而达到为决策服务的目的。

数据挖掘分析得到的信息和知识现在已经得到了广泛的应用，例如商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。

数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果。

本文主要介绍了数据挖掘的几种主要算法及其改进，并对国内外的研究现状及研究热点进行了总结，最后指出其发展趋势^[1]。

1研究背景1.1数据挖掘目前数据挖掘是人工智能和数据库领域的研究热点，数据挖掘是发现数据库中隐含知识的重要步骤。

数据挖掘出现于20世纪80年代末，早期主要研究从数据库中发现知识（Knowlegde Discovery in Database，KDD），数据挖掘的概念源于1995年在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘国际会议^[2]。

数据挖掘作为一种多学科综合的产物，综合利用人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，自动分析数据并从中得到潜在隐含的知识，从而帮助决策者做出合理并正确的决策。

大数据分析与挖掘技术综述随着数字化时代的到来，大数据已经成为了我们生活中不可忽视的一部分。

大数据的产生日益增长，如何从这海量的数据中获取有用的信息，成为了一个亟待解决的问题。

因此，大数据分析与挖掘技术应运而生，成为了各行各业中不可或缺的工具。

本文将对大数据分析与挖掘技术进行综述，探讨其应用现状及未来发展趋势。

1. 大数据分析的意义和应用大数据分析的意义在于从庞大的数据中挖掘出有用的信息，为决策者提供依据。

不仅仅是数量的积累，还要重视数据的质量和准确性。

利用大数据分析技术，可以对市场趋势、消费者需求等进行精准预测，为企业提供战略指导。

同时，在医疗领域，大数据分析技术可以帮助医生诊断疾病，提高医疗水平。

此外，大数据分析还应用于金融、交通等领域，促进社会经济的发展。

2. 大数据分析的技术和方法大数据分析的技术和方法主要包括数据采集、数据存储与管理、数据挖掘和数据可视化等。

数据采集是获取数据的关键一步，通过传感器、物联网等手段进行数据的实时采集。

数据存储和管理是对数据进行整理和管理，建立数据库或数据仓库，确保数据的可靠性和安全性。

数据挖掘则是从大数据中提取有意义的模式和规律，使用机器学习、聚类分析、关联分析等方法进行数据的挖掘。

最后，数据可视化将分析结果以图表、图像等形式呈现，使得数据更加直观易懂。

3. 大数据挖掘的技术和方法大数据挖掘是在大数据背景下的数据挖掘过程，主要包括特征提取、模型建立、模型评估和模式发现等步骤。

特征提取是将原始数据转化为可用于分析的特征向量，常用的方法包括主成分分析、卡方检验等。

模型建立是建立数学模型，对数据进行预测和分类，常用的方法有决策树、神经网络等。

模型评估是对建立的模型进行评价，以判断模型的准确性和可靠性。

模式发现则是从大数据中挖掘出潜在的模式和关系，以寻找隐藏在数据背后的规律。

4. 大数据分析与挖掘技术的未来发展趋势随着大数据的不断积累，如何更好地利用大数据分析与挖掘技术将成为一个持续关注的问题。

电力系统中的数据挖掘与大数据分析综述随着科技的发展和应用场景的不断拓展，电力系统中的数据挖掘与大数据分析也变得越来越重要。

本文将从电力系统中数据挖掘的目的、挖掘方法和应用领域等方面，对当前电力系统中的数据挖掘与大数据分析进行综述。

1. 数据挖掘在电力系统中的目的在电力系统中，数据挖掘主要用来发现隐藏在大量数据中的有价值的信息和模式。

通过挖掘电力系统中的各种数据，系统管理者可以获得对电力系统运行状态、能源消耗、设备健康状况等方面的深入理解。

这些信息可以为电力系统的运行和规划提供重要的参考依据，从而提高电力系统的效率和可靠性。

2. 电力系统中的数据挖掘方法在电力系统中，数据挖掘主要采用以下方法：（1）聚类分析：通过对电力系统中的各种数据进行聚类，将相似的数据点划分为同一类别，从而识别出电力系统中的不同模式和群体。

例如，通过聚类分析可以发现电力负荷的不同类型和规律，为电力调度和负荷预测提供支持。

（2）关联规则挖掘：通过分析电力系统中的各种数据之间的关联关系，挖掘出频繁出现的数据项之间的规则，从而发现数据背后的规律和关系。

例如，通过关联规则挖掘可以发现电力系统中不同设备之间的相互作用和影响，从而加强设备的管理和维护。

（3）分类与预测：通过对电力系统中的历史数据进行学习和建模，构建分类器和预测模型，从而对未来的状态和趋势进行预测。

例如，可以通过分类与预测方法来预测电力系统中各个节点的电压和负荷变化，为电力调度和运行提供指导。

（4）异常检测：通过对电力系统中的各种数据进行分析和比对，检测出异常数据点和异常事件，从而及时发现和处理电力系统中的故障和异常情况。

例如，可以通过异常检测方法来识别电力系统中的设备故障和不正常负荷变化，从而提高系统的可靠性和安全性。

3. 电力系统中的数据挖掘应用领域在电力系统中，数据挖掘与大数据分析已经被广泛应用于以下领域：（1）负荷预测与优化：通过对历史负荷数据的挖掘与分析，可以建立负荷预测模型，从而对未来负荷进行准确预测，并实现电力供需的优化调度。

1Web 数据挖掘的概念Web Mining(Web 挖掘是由Oren Etzioni 在1996年首先提出的[1],“因特网的数据挖掘”、“Web 知识发现”、“网络信息挖掘”、“Web 信息挖掘”等也可以认为是Web 挖掘的同义词。

一般,对Web 数据挖掘做如下定义:Web 数据挖掘是指Web 从文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式P。

如果将C 看作输入,P 看作输出,那么Web 挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射[2]。

W e b 数据挖掘是一项综合技术,是从W W W 资源上抽取信息(或知识的过程,是对Web 资源中蕴涵的、未知的、有潜在应用价值的模式的提取。

它反复使用多种数据挖掘算法,从观测数据中确定模式或合理模型,也是将数据挖掘技术和理论应用于对W W W 资源进行挖掘的一个新兴的研究领域[3]。

Web 挖掘研究覆盖了多个研究领域,包括数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等。

2Web 数据挖掘流程Web 数据挖掘过程是一个完整的KDD 过程,但与传统数据和数据仓库相比,Web 上的信息是非结构化或半结构化的、动态的、并且是容易造成混淆的,所以很难直接以Web 网页上的数据进行数据挖掘,而必须经过必要的数据处理。

典型Web 挖掘的处理流程包括如下四个步骤:2.1查找资源:根据挖掘目的,从Web 资源中提取相关数据,构成目标数据集,Web 数据挖掘主W e b 数据挖掘研究综述李森1,2胡学钢1李正吉2(1合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230009;2山东信息职业技术学院信息工程系山东潍坊261041摘要:随着Internet/Web技术的快速普及和迅猛发展,各种信息可以以非常低的成本在网络上获得,如何在这些信息中找到用户真正需要的内容,成为数据组织和Web相关领域专家学者关注的焦点。

Web数据挖掘旨在发现隐藏在Web数据中潜在的有用知识、提供决策支持,已经成为数据挖掘领域中新兴的研究热点。