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数据挖掘技术论文开题报告--第1页
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数据挖掘技术论文开题报告
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数据挖掘技术综述
数据挖掘(DataMining)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
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(DataMining)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(DataMining)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
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数据挖掘技术论文开题报告--第2页
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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
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