数据挖掘研究的现状与发展趋势

2 1 6月 00年

思茅师范高等专科学校学报

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2卷第 3 6期

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数据挖掘研究的现状与发展趋势郑继刚，边疆王 (山学院数学系，南保山 6 80 )保云 700

[要]数据挖掘是提取知识的过程。概述了摘数据挖掘研究的过去和现状，着重分析了目前数据挖掘的分支方向，并对数据挖掘技术的发展趋势作了展望。 [关键词]数据挖掘；支；究；分研现状；势趋[中图分类号]P 1.3[ T 311文献标识码][ A文章编号] 0一￣ 9 21)3 O3 0 1 8￣5 (000 - O6- 4 0 )

进入信息时代，保存在计算机中的文件和数

取、转换、析以及模型化处理，中提取辅助决分从

据库中的数据量正在以指数速度增长，同时人们期望从数据中获得更有用的信息。实际上，些这数据中只有一小部分有用，们正面临“据丰人数富而知识贫乏”的问题，以迫切需要一种新的所技术从海量数据中自动、效地提取所需的有用高知识，据挖掘技术由此而生。数数据挖掘所要处理的问题，是在庞大的数就据库中找出有价值的隐藏事件，且加以分析，并其主要的贡献在于从数据库中获取有意义的信息以及对数据归纳出有用的结构，为企业进行决策作

策的关键性数据。数据挖掘可以帮助决策者寻找规律，发现被忽略的要素，预测趋势，行决策，进也是对数据内在和本质的高度抽象与概括，对数是据从理 f认识到感性认识的升华。数据挖掘是一生门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的

简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。是建立在数据库、工智能、器学习、经人机神网络、计学、式识别、统模高性能计算等技术基础上的一门新兴技术。因此，在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，吸引了数据库技术、人工

的依据。此外，据挖掘的也是发现数据库拥有数者先前关心却未曾知悉的有价值信息。事实上，数据挖掘并不只是一种技术或是一套软件，而是一

智能技术、理统计、数可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员投身到数据挖掘这一新

兴的研究领域，形成新的技术热点。

种结合数种专业技术的应用。l, J 数据挖掘又叫做数据库中发现知识 ( nw. K o1

原始数据经过数据挖掘后提取的知识，特有定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解，好能用自然语言表达所发最

l数据挖掘的定义 eg i oey nD t ae简称 K D, 2纪 deDs vr i a bs, c a D )是 0世

现的结果，以是概念、则、式、律和约束可规模规

9年代以来发展起来的数据库系统和数据库应 0用领域一个欣欣向荣的前沿学科，是从大量的、不完全的、噪声的、糊的、有模随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的潜在有用的信息和知识的过程。它涉及到对数据库中的大量数据进行抽 ①[收稿日期】00— l 2 2 1 0一1

等。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据，可以是半结构化的，也如文本、图形和图像数据，甚至可以是分布在网络上的异构型数据，如 w b网页。发现知识的方法可以是数学的， e也

可以是非数学的，以是演绎的，可以是归纳可也