知识发现与数据挖掘分析
数据挖掘与知识发现技术在信息科学中的应用与挑战
数据挖掘与知识发现技术在信息科学中的应用与挑战概述信息科学作为一门跨学科的学科，涵盖了众多领域，从计算机科学到社会学，都需要处理大量的数据。
为了从这些数据中挖掘有价值的信息和知识，数据挖掘与知识发现技术应运而生。
本文将重点探讨这些技术在信息科学中的应用以及面临的挑战。
一. 数据挖掘与知识发现技术的基本概念数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式，从大规模数据集中获取有用信息的过程。
它通过应用各种算法和技术，识别出隐藏在数据背后的模式、关联以及规律。
知识发现则是从挖掘到的信息中构建出有意义的知识，并进行分析和解释。
这些技术在信息科学领域发挥着重要的作用。
二. 数据挖掘与知识发现技术的应用1. 商业和市场分析数据挖掘技术在商业和市场分析中被广泛应用。
通过分析大量的销售数据、用户行为数据和市场调研数据，企业可以了解市场趋势、消费者需求和产品改进的机会。
例如，通过分析用户购买行为，可以为用户个性化推荐产品，提升用户满意度和销售额。
2. 医疗诊断与预测医疗领域是一个典型的数据密集型行业。
利用数据挖掘技术，医疗专业人员可以从大量的病历数据、影像数据和基因数据中挖掘出疾病的早期预警信号、诊断依据和治疗方案。
例如，利用数据挖掘技术，可以从基因数据中发现与肿瘤相关的突变，帮助医生提前预测患癌风险。
3. 社交网络分析社交网络已成为人们生活中重要的一部分，其中包含了大量的社交互动数据。
数据挖掘技术可以帮助我们理解社交网络中人与人之间的关系，预测用户的兴趣和行为。
例如，在社交媒体平台上通过挖掘用户的社交关系和兴趣爱好，可以为用户推荐更加相关的内容和朋友。
三. 数据挖掘与知识发现技术面临的挑战1. 高维数据随着数据的积累和获取能力的提升，我们面临的是越来越高维度的数据。
高维数据带来了维度灾难的问题，传统的数据挖掘技术可能无法应对。
因此，我们需要研发更加高效和有效的算法来处理高维数据。
2. 数据隐私和安全随着数据挖掘技术的广泛应用，数据隐私和安全成为了一个十分重要的问题。
信息科学中的数据挖掘与知识发现
信息科学中的数据挖掘与知识发现引言：在当今信息爆炸的时代，大量的数据被持续地产生和积累。
这些数据蕴含着宝贵的知识和信息，但如何从海量的数据中获取有用的信息成为一个挑战。
数据挖掘与知识发现作为信息科学领域的重要技术，可以帮助人们从海量数据中提取出有价值的知识。
本文将从数据挖掘的基本概念和流程、常用的数据挖掘技术、数据挖掘的应用以及数据挖掘的挑战与发展趋势等方面进行论述，旨在探讨数据挖掘与知识发现在信息科学中的重要性和应用前景。
一、数据挖掘的基本概念和流程数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘的基本流程包括问题定义、数据收集和预处理、数据挖掘模型的构建、模型验证和评估以及应用结果的解释与应用。
问题定义是数据挖掘流程的起点，它确定了数据挖掘的目标和需求。
在问题定义阶段，挖掘者需要明确自己想要从数据中获得的知识，并考虑如何实现这个目标。
数据收集和预处理是数据挖掘流程的重要环节。
在这个阶段，挖掘者需要收集和整理相关的数据，并进行数据清洗、数据集成、特征选择和数据变换等步骤，以准备挖掘所需的数据。
数据挖掘模型的构建是数据挖掘流程的核心步骤。
在这个阶段，挖掘者需要选择合适的数据挖掘算法，并通过算法建立数据挖掘模型。
常用的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
模型验证和评估是数据挖掘流程的重要环节。
在这个阶段，挖掘者需要对构建的数据挖掘模型进行验证和评估，以确保模型的准确性和可靠性。
应用结果的解释与应用是数据挖掘流程的最后一步。
在这个阶段，挖掘者需要解释和应用所挖掘出的知识和信息，从而为实际问题的解决提供参考和支持。
二、常用的数据挖掘技术在数据挖掘的过程中，有许多常用的数据挖掘技术可以帮助挖掘者从数据中发现有价值的知识。
常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
分类是一种常用的数据挖掘技术，它将数据划分为不同的类别，从而建立起不同类别之间的关系模型。
数据挖掘基础
在广义线性模型中，因变量Y 的变化速率是Y 均 值的一个函数；这一点与线性回归不同。常见的 广义线性模型有：对数回归和泊松回归。
对数回归模型是利用一些事件发生的概率作为自 变量所建立的线性回归模型。
泊松回归模型主要是描述数据出现次数的模型， 因为它们常常表现为泊松分布。
剪枝步：但Ck可能很大，这样所涉及的计算量就 很大。根据Apriori性质如果一个候选k-项集的(k1)-子集不在Lk-1中，则该候选也不可能是频繁的， 从而可以由Ck中删除。
Apriori性质(逆反描述)：任何非频繁的(k-1)-项集 都不是可能是频繁k-项集的子集。
3.2 决策树
决策树学习是归纳推理算法。它是一种逼近离散 函数的方法，且对噪声数据有很好的健壮性。在 这种方法中学习到的知识被表示为决策树，决策 树也能再被表示为多个if-then的规则，以提高可 读性。
（4）可视化：将数据、知识和规则转化为图 形表现的形式。
1.6 数据仓库
（1）数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变 化的、非易失性数据的集合，用于支持管理人员的 决策。
（2）数据仓库是一种多个异种数据源在单个站点以统 一的模式组织的存储，以支持管理决策。数据仓库 技术包括数据清理、数据集成和联机分析处理 （OLAP）。
1.7 数据仓库的模型
（1）星形模式：最常见模型；其中数据仓库包 括一个大的、包含大批数据、不含冗余的中心 表（事实表）；一组小的附属表（维表），每 维一个。
（2）雪花模式：雪花模式是星型模式的变种， 其中某些维表是规范化的，因而把数据进一步 分解到附加的表中。
（3）星系模式：多个事实表共享维表。这种模 式可以看作星形模式集，因此称为星系模式， 或事实星座。
数据挖掘与知识发现技术的应用
数据挖掘与知识发现技术的应用随着互联网的飞速发展，数据的规模和复杂性不断地增加，如何从这些数据中获取有价值的信息成为了一个亟待解决的问题。
数据挖掘和知识发现技术应运而生，成为了处理大规模、高维度、多种类型数据的有效手段。
本文将从数据挖掘和知识发现技术的定义、应用和前景三个方面介绍其重要性。
一、数据挖掘和知识发现技术的定义数据挖掘和知识发现技术常被用来描述从大量数据中抽取有价值的信息、模式和关系的方法。
具体而言，数据挖掘是一种通过使用先进的统计、机器学习和算法来发现隐藏在数据中的模式、规律和趋势的过程；而知识发现则强调利用已有的数据和知识来产生新的知识或洞见的过程。
两种技术通常结合使用，以便更好地了解和解释现实世界中的数据，从而帮助人们做出更好的决策。
二、数据挖掘和知识发现技术的应用数据挖掘和知识发现技术可以应用于各种领域，包括商业、金融、医疗、教育等。
以下是几个典型的应用示例：1. 市场营销市场营销是数据挖掘和知识发现技术的典型应用领域之一。
通过分析消费者购买历史记录、行为和偏好，企业可以更好地了解其目标受众，进而设计更具针对性的广告和宣传活动。
例如，企业可以通过挖掘数据来确定其最喜欢的产品类别、购买时间和购买地点，以便提供更好的营销策略。
2. 金融风险管理另一个数据挖掘和知识发现技术典型应用是金融风险管理。
公司或银行可以通过分析大量的金融数据来识别风险因素，帮助他们做出更好的投资决策。
例如，银行可以通过数据挖掘技术来检测欺诈行为，从而防止客户账户被盗用。
3. 医疗诊断近年来，在医疗诊断领域，数据挖掘和知识发现技术得到了广泛的应用。
医院可以利用这些技术来分析大量的患者病历和医学图像，以更好地诊断和治疗疾病。
例如，通过利用机器学习算法，医生可以更精确地诊断肿瘤并提供更好的治疗方案。
三、数据挖掘和知识发现技术的前景数据挖掘和知识发现技术的前景非常广阔。
尤其是随着人工智能技术的不断发展，利用大数据来洞悉现实世界的可能性越来越大。
基于知识图谱的数据挖掘与知识发现
基于知识图谱的数据挖掘与知识发现在当今信息爆炸式增长的时代，如何从庞杂的数据中挖掘出有价值的信息并进行知识发现成为了一个重要的课题。
传统的数据挖掘技术往往依赖于统计学和机器学习等方法，但这些方法在处理复杂的领域知识时存在一定的局限性。
而基于知识图谱的数据挖掘与知识发现则可以通过构建结构化的知识库，将数据语义化，从而提高信息的准确性和可用性。
本文将介绍基于知识图谱的数据挖掘与知识发现的原理、应用和未来发展趋势。
一、基于知识图谱的数据挖掘原理知识图谱是一种以图为基础的知识表示方法，它通过在图中定义实体、属性和关系，将事物之间的关系可视化表示。
基于知识图谱的数据挖掘与知识发现是在这个基础上，通过对知识图谱的拓展、更新和分析，从中发现隐藏在数据中的规律和知识。
具体而言，基于知识图谱的数据挖掘可以分为以下几个步骤：1. 知识图谱构建：建立一个包含实体、属性和关系的知识图谱，可以通过人工标注或者自动化方法从各种数据源中提取。
2. 数据预处理：对原始数据进行清洗、融合和转换，使得数据能够符合知识图谱的规范要求，并且去除冗余和噪声。
3. 知识图谱拓展：利用数据挖掘技术，从外部数据源或者已有的知识图谱中，不断扩充和完善知识图谱的内容。
4. 知识图谱分析：通过图算法和数据挖掘方法，对知识图谱进行结构化分析、关系抽取、实体识别等操作，从中发现隐藏在数据中的模式和规律。
5. 知识发现与推理：通过对知识图谱的分析和推理，挖掘出其中的知识，形成新的洞见和发现。
二、基于知识图谱的数据挖掘与知识发现应用1. 智能搜索和问答系统：基于知识图谱的数据挖掘可以帮助搜索引擎和问答系统更准确地回答用户的问题，提供更有价值的搜索结果。
2. 专家推荐和匹配：在专业领域中，基于知识图谱的数据挖掘可以帮助找到与专家相关的文献、论文和项目，并进行专家推荐和匹配。
3. 金融风控和反欺诈：基于知识图谱的数据挖掘可以将金融机构的客户信息、交易记录以及外部数据进行综合分析，提高风险控制和反欺诈能力。
论空间数据挖掘和知识发现
论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。
随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。
本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。
本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。
然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。
接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。
通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。
本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。
本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。
通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。
这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。
这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。
空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。
空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。
知识发现与数据挖掘分析
文献标识码 ： Ａ
ｄ ｉ１ ． ６ ／．ｓ． ０ — ０ ５２ １．１ ３ ｏ ：０３ ９ ｊｓｎ１ ５ ８ ９ ． １ ． ４ ９ ｉ ０ ０ ００
ｌ 知 识发 现 的过程
知 识 发现 （ Ｄ 是 从 数据 中发 现有 用知 识 的整 Ｋ Ｄ） 个 过 程 ； 据挖 掘 （ 数 ＤＭ） Ｋ Ｄ过 程 中 的 一 个 特 定 是 Ｄ 步骤 ， 它用 专 门算 法从 数 据 中抽取 模式 。１９ ９ ６年 ， 国 外 一些 专 家学 者将 Ｋ Ｄ过程 定义 为 ： 数 据 中鉴别 Ｄ 从 出有效 模 式 的非平 凡过 程 ， 模式 是 新 的 、 能有 用 该 可 的和最 终可 理解 的。 Ｋ Ｄ过 程是 多 个 步 骤相 互 连 接 、 Ｄ 反复 进 行 人 机 交 互 的过程 。具 体包 括 ： （ ） 习某 个应 用 领域 ， 括 应 用 中 的预先 知识 １学 包 和 目标 。 （ ） 立 目标数 据集 。 ２建 选择 一个 数 据集 或 在 多数 据集 的子 集 上聚焦 。 （ ） 据预 处理 。去 除噪声 或 无关 数 据 ， 除空 ３数 去 白数 据域 ， 虑 时间顺 序 和数据 变 化等 。 考 （ ） 据转换 。 ４数 找到数 据的特征 表示 ， 用维 变换或 转 换 方法减 少有效变 量 的数 目或找 到数 据 的不变式 。 （ ） 定 数据 挖掘 功 能 ， 定数 据挖 掘 的 目的 。 ５选 决 （ ） 定 数据 挖掘 算法 。 Ｋ Ｄ过 程 中的 准则 ， ６选 用 Ｄ 选择 某个 特 定数 据挖 掘 算法 （ 汇 总 、 如 分类 、 回归 、 聚 类 等 ） 为搜 索数 据 的模式 。 作 （ ） 据 挖掘 。 ７数 搜索 或产 生一 个特 定 的感 兴 趣 的 模 式 或一个 特 定 的数据 集 。 （） ８ 解释 。 释某个 发现 的模式 ． 解 去掉 多余 的不切 题 意 的模 式 ， 转换 某个有 用 的模式 ， 以使用 户 明 白［。 １ ］ （ ） 现 知识 。把 知识 结 合 到运 行 系统 中 ， 预 ９发 用 先 、可 信 的知 识检 查 和解 决 所获 知 识 中可 能存 在 的
多媒体数据挖掘与知识发现技术研究
多媒体数据挖掘与知识发现技术研究在当今数字化时代，大量的多媒体数据如音频、图像和视频等以惊人的速度产生和积累。
然而，这些数据中蕴含着大量有价值的信息和知识，如何从中挖掘出这些宝贵的资源成为了研究者们面临的重要挑战。
因此，多媒体数据挖掘与知识发现技术的研究备受关注。
多媒体数据挖掘与知识发现技术研究致力于在大量的多媒体数据中发现隐藏的模式、规律和关联，从而提取出有用的知识。
这项技术正日益广泛应用于图像识别、音频分类、视频检索和内容推荐等领域。
其中一个研究的重要方向是图像识别。
通过对图像进行特征提取和图像比对，可以实现图像分类、图像检索和图像推荐等功能。
例如，在电子商务领域，通过对商品图像进行识别和分类，可以帮助用户快速找到所需商品，提高用户购物体验。
在音频分类方面，多媒体数据挖掘技术可以对音频进行频谱分析和特征提取，从而实现音频的分类和检索。
这一技术在音乐推荐和语音识别等方面都具有广泛的应用。
例如，在音乐推荐系统中，根据用户的听歌记录和喜好，通过分析音频的特征，可以帮助用户发现他们可能喜欢的新歌曲和音乐类型。
视频检索是多媒体数据挖掘领域中的另一个重要研究方向。
随着人们对视频内容需求的增加，通过对视频进行自动化的索引和检索已经成为一项重要的挑战。
多媒体数据挖掘技术可以通过对视频的特征提取和分析，实现对视频内容的分类、搜索和推荐。
这对于视频分享平台和在线教育平台等的发展具有重要意义。
例如，在教育领域，通过对教学视频进行自动化的索引和分类，可以帮助学生更好地查找相关的教学资源和知识点，提高学习效果。
除了多媒体数据挖掘技术在图像、音频和视频等方面的应用外，还有一些研究关注于跨媒体数据挖掘。
这是指通过对多种类型的媒体数据进行联合分析和挖掘，发现不同类型数据之间的关联和模式。
例如，在社交媒体数据分析领域，通过对文本、图像和视频等多种媒体数据的分析，可以实现对用户的情感分析、网络社群的演化和信息传播过程的建模等。
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收稿日期：2010-03-30作者简介：邱晓辉（1960—），男，本科，副研究馆员，已发表论文11篇。
1知识发现的过程知识发现（KDD ）是从数据中发现有用知识的整个过程；数据挖掘（DM ）是KDD 过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式。
1996年，国外一些专家学者将KDD 过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。
KDD 过程是多个步骤相互连接、反复进行人机交互的过程。
具体包括：（1）学习某个应用领域，包括应用中的预先知识和目标。
（2）建立目标数据集。
选择一个数据集或在多数据集的子集上聚焦。
（3）数据预处理。
去除噪声或无关数据，去除空白数据域，考虑时间顺序和数据变化等。
（4）数据转换。
找到数据的特征表示，用维变换或转换方法减少有效变量的数目或找到数据的不变式。
（5）选定数据挖掘功能，决定数据挖掘的目的。
（6）选定数据挖掘算法。
用KDD 过程中的准则，选择某个特定数据挖掘算法（如汇总、分类、回归、聚类等）作为搜索数据的模式。
（7）数据挖掘。
搜索或产生一个特定的感兴趣的模式或一个特定的数据集。
（8）解释。
解释某个发现的模式，去掉多余的不切题意的模式，转换某个有用的模式，以使用户明白［1］。
（9）发现知识。
把知识结合到运行系统中，用预先、可信的知识检查和解决所获知识中可能存在的问题。
2知识发现的核心———数据挖掘所谓数据挖掘，就是从数据库中抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的信息的过程。
数据挖掘是KDD 最核心的部分。
与传统分析工具不同的是数据挖掘使用的是基于发现的方法，运用模式匹配和其它算法决定数据之间的重要联系。
数据挖掘算法的好坏将直接影响到所发现知识的价值。
目前大多数的研究都集中在数据挖掘算法和应用上。
需要说明的是，有的学者认为，数据开采和知识发现含义相同，表示成KDD/DM 。
它是一个反复的过程，通常包含多个相互联系的步骤：预处理、提出假设、选取算法、提取规则、评价和解释结果、将模式构成知识，最后是应用。
现实中，人们往往不严格区分数据挖掘和数据库中的知识发现，把两者混淆使用。
一般在科研领域中称为KDD ，而在工程领域则称为数据挖掘。
3数据挖掘常用技术目前数据挖掘应用方面有着种类繁多的商品工具和软件，大致可以归纳为下列主要类型：（1）传统主观导向系统。
这是针对专业领域应用的系统。
如基于技术分析方法对金融市场进行分析，采用的方法有简单的走向分析也有基于高深数学基础的分形理论和谱分析。
这种技术需要有经验模型为前提。
（2）传统统计分析。
这类技术包括相关分析、回归分析及因子分析等。
一般先由用户提供假设，再由系统利用数据进行验证。
缺点是需经培训后才能使用，同时在数据探索过程中，用户需要重复进行一系列操作。
属于这类商品有美国的SAS 、SPSS 和Star -graphis 等。
由于近年来更先进的DM 方法的出现和使用，使这些厂商在原有系统中综合一些DM 部件，以获得更完善的功能。
以上2种技术主要基于传统的数理统计等数学基础上，一般早已开始用于数据分析方面。
（3）神经元网络（NN ）技术。
神经元网络技术是属于软计算领域内一种重要方法，它是多年来科研人员进行人脑神经学习机能模拟的成果，已成功地应用于各工业部门。
在DM （KDD ）的应用方面，利用神经网络技术特别有效。
经过训练后的NN 可以想像具有某种专门知识的“专家”，因此可以像人一样从经验中学习。
NN 有多种结构，但最常用的是多层BP （BackproPagation ）模型。
它已广泛地应用于各种DM （KDD ）工具和软件中。
其缺点是用它来分析复杂的系统如金融市场，NN 就需要复杂的结构为数众多知识发现与数据挖掘分析邱晓辉（济宁市图书馆山东272037）摘要：介绍了知识发现过程和数据挖掘的常用技术，并对数据挖掘技术应用进行了探讨。
关键词：知识发现数据挖掘数字图书馆中图分类号：TP311.13文献标识码：Adoi ：10.3969／j.issn.1005-8095.2011.01.03499神经元以及连接数，从而使现有的事例数（不同的纪录数）无法满足训练的需要。
另外由受训后的NN所代表的预测模型的非透明性也是其缺点，尽管如此，它还是广泛而成功地为各种金融应用分析系统所采用。
（4）决策树。
在知识工程领域，决策树是一种简单的知识表示方法，它将事例逐步分类成代表不同的类别。
由于分类规则是比较直观的，因而比较易于理解。
这种方法一般限于分类任务［2］。
（5）进化式程序设计。
这种方法的独特思路是：系统自动生成有关目标变量对其他多种变量依赖关系的假设，并形成以内部编程语言表示的程序。
内部程序（假设）的产生过程是进化式的，类似于遗传算法过程。
当系统找到较好地描述依赖关系的一个假设时，就对这程序进行各种不同的微小修正，生成子程序组，再在其中选择能更好地改进预测精度的子程序。
如此依次进行，最后获得达到所需精度的最好程序时，由系统的专有模块将所找到的依赖关系由内部语言形式转换成易于为人们理解的显式形式，如数学公式、预测表等。
由于采用通用编程语言，这种方法在原则上能保证任何一种依赖关系和算法都能用这种语言来描述。
（6）基于事例的推理方法（CBR）。
这种方法的思路非常简单，当预测未来情况或进行正确决策时，系统寻找与现有情况相类似的事例，并选择最佳的相同的解决方案。
这种方法能用于很多问题求解，并获得好的结果。
其缺点是系统不能生成汇总过去经验的模块或规则。
采用这种方法的系统有美国的Pat-ternRecognitionWorkbench和法国的KATEtools。
（7）遗传算法（GA）。
严格说来，数模转换（DA）不是GA应用的主要领域，它是解决各种组合或优化问题的强有力的手段，但它在现代标准仪器表中也用来完成DA任务。
这种方法的不足之处是：只有专业人员才能提出染色体选择的准则和有效地进行问题描述与生成。
在系统中包含遗传算法的有美国的GeneHunter。
（8）非线性回归方法。
这种方法的基础是，在预定的函数的基础上，寻找目标度量对其它多种变量的依赖关系。
这种方法在金融市场或医疗诊断的应用场合，比较好的提供可信赖的结果。
以上所列DM技术不可能是详尽的囊括，因为多年来数理统计分析以及AI与KE的研究提供了种类繁多特点各异的手段，DM开发人员完全可以根据不同任务加以选择使用。
另外近年来在软计算和不确定信息处理方法的研究，促使DM（KDD）技术向更深层次发展。
需要说明的是，DM中的数据是指数据库中表格形式中的记录和条目，这种数据称作结构型数据。
在一个企业中，还有一类像文本和网页形式的数据，称作非结构型数据。
它来自不同的信息源，如文本图像影视和音响等。
随着Internet的扩展和大量在线文本的出现，将标志这巨大的非结构型数据海洋中蕴藏着极其丰富的有用信息即知识。
开发一种工具能协助用户从非结构数据中抽取关键概念以及快速而有效地检索到关心的信息，这将是一个非常引人入胜的研究领域。
目前，基于图书索引检索以及超文本技术的各类搜索引擎，能协助用户寻找所需信息，但要深入发掘这类数据中的有用信息，尚需要更高层次的技术支持，人工智能领域有关知识表示及获取的方法（如语义网络概念映射等）和自然语言理解的研究成果，可望被采用。
还可能要涉及到语言学心理学等领域。
4数据挖掘技术的应用Web挖掘是一个前景非常看好的工具。
我们知道，传统的效率低下的搜索引擎检索出的信息往往索引不完全、有大量的无关信息或没有进行可靠性验证。
用户能够快速方便地从Web中检索出相关的可靠的信息是一个系统的最基本的要求。
Web挖掘不仅能够从WWW的大量的数据中发现信息，而且它监视和预测用户的访问习惯。
这样给设计人员在设计Web站点时有更多的可靠的信息。
Web挖掘技术能够帮助图书馆员在设计站点时朝着方便用户、节省时间和高效率方向发展。
Web挖掘技术为图书馆员进行信息服务提供了先进的工具。
有了这个工具，图书馆员能够按照各个用户的要求或习惯，为用户组织更多、更好的高质量信息。
（1）网站的数据挖掘。
随着Web技术的发展，各类电子商务网站风起云涌。
建立一个电子商务网站并不困难，困难的是如何让您的电子商务网站有效益。
要想有效益就必须吸引客户，增加能带来效益的客户忠诚度。
电子商务业务的竞争比传统的业务竞争更加激烈，原因有很多方面，其中一个因素是客户从一个电子商务网站转换到竞争对手那边，只需要点击几下鼠标即可。
网站的内容和层次、用词、标题、奖励方案、服务等任何一个地方都有可能成为吸引客户同时也可能成为失去客户的因素。
而电子商务网站每天都可能有上百万次的在线交易，生成大量的记录文件和登记表，如何对这些数据进行分析和挖掘，充分了解客户的喜好、购买模式，甚至是客户一时的冲动，设计出满足不同客户群体需要的个性化网站，进而增加其竞争力，几乎变得势在必行。
若想在竞争中生存进而获胜，就要比你的竞争对手更了解客户。
在对网站进行数据挖掘时，所需要的数据主要来自于2个方面：一方面是客户的背景信息，此部分信息主要来自于客户的登记表；另一方面数据主要100来自浏览者的点击流，此部分数据主要用于考察客户的行为表现。
但有的时候，客户对自己的背景信息十分珍重，不肯把这部分信息填写在登记表上，这就会给数据分析和挖掘带来不便。
在这种情况之下，就不得不从浏览者的表现数据中来推测客户的背景信息，进而再加以利用。
（2）生物医学和DNA的数据挖掘。
生物信息或基因数据挖掘对人类受益非浅。
例如，基因的组合千变万化，得某种疾病的人的基因和正常人的基因到底差别多大，能否找出其中不同的地方，进而对其不同之处加以改变，使之成为正常基因，这都需要数据挖掘技术的支持。
对于生物信息或基因的数据挖掘和通常的数据挖掘相比，无论在数据的复杂程度、数据量还有分析和建立模型的算法而言，都要复杂得多。
从分析算法上讲，更需要一些新的和好的算法。
现在很多厂商正在致力于这方面的研究。
但就技术和软件而言，还远没有达到成熟的地步。
（3）气象预报中的数据挖掘。
农业生产与气候、气象有着密切的联系。
我国是一个农业大国，农业生产关系到国家经济命脉和人民生活。
天气系统是一个复杂系统，其影响因素多，时空状态变化大。
气象数据中蕴含着复杂非线性动力学机制。
各个因素之间的关系十分复杂，并具有复杂多变的时空特征。
因而，采用新的技术和方法进行相关研究有实际意义，也是应用发展及需求的驱动，数据挖掘技术可以用来解决此问题。
总之，数据挖掘就是从大量的、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、人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程。
还有很多和这一术语相近似的术语，如从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合以及决策支持等。