知识发现与数据挖掘
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。
数据挖掘与知识发现从数据中挖掘有价值的信息
数据挖掘与知识发现从数据中挖掘有价值的信息数据挖掘与知识发现是一项重要的技术，通过分析大量的数据以发现其中潜在的规律、趋势和有价值的信息。
这项技术的应用范围广泛，可以在商业、科学、医疗等领域中发挥重要的作用。
本文将介绍数据挖掘的基本概念、方法以及在实际应用中的案例分析。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是一种自动化的过程，通过使用计算机技术从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。
它结合了统计学、机器学习、人工智能等多个领域的知识和方法，可以帮助人们更好地理解和利用数据。
在数据挖掘中，首先需要明确研究的目标，并确定需要分析的数据集。
然后，通过选择适当的数据挖掘算法，对数据进行处理和分析，最终得出有意义的结论和发现。
常用的数据挖掘算法包括分类、回归、聚类、关联规则等。
二、数据挖掘的方法1.分类分类是数据挖掘中的一种常见方法，它用于根据已有的数据样本将新的数据分为不同的类别。
通过构建分类模型，可以对未知数据进行分类预测。
例如，可以利用历史销售数据来构建一个分类模型，以预测某个产品的销售情况。
2.回归回归分析是数据挖掘中的一种方法，用于预测和建立变量之间的关系模型。
通过对已知数据的观察和分析，可以建立一个数学模型，以预测未知数据的值。
回归分析在金融、市场营销等领域中具有广泛的应用。
3.聚类聚类是一种将相似的数据对象分组的方法，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式和规律。
聚类分析常用于市场细分、用户行为分析等领域，通过将用户分成不同的群体，可以更好地制定个性化的营销策略。
4.关联规则关联规则是一种用于发现数据中项集之间关联关系的方法。
通过分析交易数据等，可以找到经常同时出现的物品，从而可以制定更有效的商品推荐策略。
关联规则在电子商务、超市促销等领域具有重要的应用价值。
三、数据挖掘的实际应用案例分析1.金融行业中的反欺诈金融行业经常受到欺诈活动的影响，通过数据挖掘技术可以发现欺诈的模式和规律。
例如，可以通过分析客户的交易记录和行为模式，建立一个欺诈检测模型，及时发现可疑交易并采取相应的措施。
知识发现与数据挖掘技术研究
知识发现与数据挖掘技术研究随着信息时代的到来，数据资源的爆炸性增长和复杂性不断提高，如何从中发现规律、提取知识已成为了重要的研究方向。
知识发现与数据挖掘技术应运而生，并逐渐形成了一个独立的学科领域。
本文将从几个方面介绍该领域的研究内容和应用价值。
一、知识发现与数据挖掘技术的定义和研究内容知识发现与数据挖掘技术指的是利用计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关学科的理论和方法，通过对数据进行分析、处理、抽象、归纳、推理等操作，从中发现隐藏在数据背后的关联规律、趋势、模型等有价值的知识。
具体来说，知识发现与数据挖掘技术主要包括以下几个方面的研究内容：1.数据预处理：对原始数据进行清洗、过滤、整合、变换等操作，使其符合后续处理的需求。
2.数据挖掘算法：常见的数据挖掘算法包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树、人工神经网络、支持向量机等。
3.知识表示和表达：将挖掘出的知识进行表达，如规则、分类器、模型等。
4.知识评估和验证：对挖掘出的知识进行评估和验证，如准确性、可靠性、可解释性等。
二、知识发现与数据挖掘技术的应用领域知识发现与数据挖掘技术广泛应用于各个领域，其中几个典型的应用领域如下。
1.商业领域：数据挖掘技术被广泛应用于市场营销、客户关系管理、风险管理、供应链管理等方面，帮助企业更好地了解市场需求、优化业务流程、降低运营风险。
2.医疗领域：利用数据挖掘技术可以对医疗数据进行分析和挖掘，从而实现疾病预测、病人群体分类、药物评价等目的，提高医疗服务质量和效率。
3.网络安全领域：数据挖掘技术可以用于网络异常检测、恶意代码分析、入侵检测等方面，帮助企业和政府机构预防和应对网络攻击和信息安全威胁。
4.社交网络领域：社交网络中包含了巨量的用户信息和社交关系，利用数据挖掘技术可以从中挖掘用户兴趣、影响力、社交关系等信息，为营销、推广、舆情监控等提供有力支持。
三、知识发现与数据挖掘技术的研究趋势和挑战在不断发展的知识发现与数据挖掘技术领域，有一些趋势和挑战值得关注。
计算机科学中的数据挖掘与知识发现
计算机科学中的数据挖掘与知识发现数据挖掘与知识发现是计算机科学中一个重要的领域，它通过利用各种技术和方法，从大量的数据中挖掘出有用的模式和知识。
在现代社会中，大数据的快速涌现给我们带来了巨大的机遇和挑战，而数据挖掘与知识发现正是帮助我们应对这些挑战的重要工具。
一、数据挖掘的概念和应用数据挖掘是指从大量的数据中提取隐藏于数据背后的有价值的信息和知识的过程。
它可以帮助我们发现数据中的规律、趋势和关联，从而对未来进行预测和决策。
在计算机科学中，数据挖掘有着广泛的应用。
比如在商业领域中，数据挖掘可以帮助企业进行市场分析、用户行为分析和产品推荐等；在医疗领域中，数据挖掘可以帮助医生进行病情预测和诊断辅助；在金融领域中，数据挖掘可以帮助银行进行风险评估和反欺诈分析。
二、数据挖掘的技术与方法在数据挖掘过程中，我们可以采用不同的技术和方法来挖掘数据中的有用信息。
下面将介绍几种常用的数据挖掘技术和方法。
1.分类与预测分类与预测是数据挖掘中最常见的任务之一。
它可以根据已有的数据对未知的数据进行分类或预测。
常用的分类与预测算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2.关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据集中事物之间的关联性的一种方法。
它通过发现频繁项集和关联规则来揭示数据中的关联关系。
关联规则挖掘在市场篮子分析和推荐系统等领域有着广泛的应用。
3.聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为多个类别的方法。
它可以帮助我们发现数据中的相似性和差异性，并进行群体分析和特征提取。
常用的聚类算法包括k-means、层次聚类等。
三、数据挖掘的挑战和未来发展虽然数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，但是在实际过程中也面临着一些挑战。
首先，数据挖掘需要大量的数据支持。
当前，虽然大数据时代已经到来，但是数据的质量和可用性仍然是一个问题。
如何获取高质量、全面的数据成为了数据挖掘的一个难题。
其次，数据挖掘需要强大的算法和计算能力。
随着数据规模的不断增大，传统的数据挖掘算法可能无法满足实际的需求，因此需要不断研发出更加高效和准确的算法。
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。
知识发现与数据挖掘
高级人工智能 史忠植
21
经典的Apriori算法
(1) L[1]={large 1-itemsets}; (2) for (k=2; L[k-1]不为空; k++) do begin (3) C[k]=apriori-gen(L[k-1]); // 新候选物品集 (4) For all transactions t∈D do begin (5) C=subset(C[k],t); // t中的候选物品集 (6) For all candidates c∈C do
第九章 知识发现和数据挖掘
数据库中知识发现
史忠植 中科院计算所
2019/9/3
高级人工智能 史忠植
1
知识发现 关联规则 数据仓库 知识发现工具
2019/9/3
高级人工智能 史忠植
2
知识发现
知识发现是指从数据集中抽取和精炼新的模式。 范围非常广泛：经济、工业、农业、军事、社会 数据的形态多样化：数字、符号、图形、图像、声音 数据组织各不相同：结构化、半结构化和非结构 发现的知识可以表示成各种形式
(7) c.count++;
(8) end; (9) L[k]={c∈C[k]|c.count>=minsup};
(10) end; (11) Answer = L[1]∪L[2]∪…
2019/9/3
高级人工智能 史忠植
22
apriori-gen(L[k-1]) 分成两步：
join算法：从两个L[k-1]物品集生成候选 物品集C[k]
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。
数据挖掘与知识发现
数据挖掘与知识发现近年来，随着信息技术的不断发展以及大数据时代的来临，数据挖掘与知识发现作为一种重要的数据处理和分析方法，受到了广泛关注。
数据挖掘与知识发现通过从大规模数据集中提取出有用的信息和隐藏的模式，为决策和预测提供了有力支持，具有广泛的应用前景。
1. 数据挖掘的定义与应用领域数据挖掘是从大规模数据中发现并提取出潜在的、先前未知的、有价值的、可理解的知识的过程。
它结合了机器学习、模式识别、统计学等多个领域的技术和方法，可以广泛应用于商业、金融、医疗、交通等各个领域。
2. 数据挖掘的主要任务和过程数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
其中，分类任务是根据已有的特征和标签，对新的数据进行分类。
聚类任务是将数据集中的样本按照相似性分成不同的组别。
关联规则挖掘是寻找数据集中不同项之间的相关性和关联性。
异常检测则是用于发现和识别数据集中的异常或异常事件。
数据挖掘的具体过程包括数据采集和预处理、特征选择和变换、模型建立和评估等。
数据采集和预处理是数据挖掘的第一步，它包括获取数据、清洗数据、选择合适的数据结构等。
特征选择和变换是为了从原始数据中提取出最有用的特征，减少数据的维度。
模型建立和评估是根据所选的任务和方法建立适当的模型，并评估模型的性能和效果。
3. 知识发现的意义和方法知识发现是数据挖掘的目标之一，它通过对数据进行整理、分析、建模和解释，从中发现并提炼出有用的知识。
知识发现的意义在于提高决策的准确性和效率，为业务的发展和创新提供支持。
知识发现的方法包括统计分析、数据可视化、机器学习等。
统计分析是利用统计学中的方法，对数据进行描述性和推断性分析。
数据可视化则通过图表、图像等形式，将数据转化为直观的可视化结果。
机器学习是一种通过训练样本和模型构建，实现从数据中学习并进行预测和决策的方法。
4. 数据挖掘与知识发现的挑战和发展趋势数据挖掘与知识发现面临着数据量大、数据质量差、模型复杂度高等挑战。
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知识发现与数据挖掘2007-6-12宋利【摘要】本文介绍了知识发现及其数据挖掘的发展历史，数据挖掘常用技术及应用。
【关键词】知识发现，数据挖掘１、引言随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。
进入九十年代，伴随着因特网（Internet）的出现和发展，以及随之而来的企业内部网（Intranet）和企业外部网（Extranet）以及虚拟私有网（VPNVirtualPrivatenetwork）的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。
这样，展现在人们面前的已不是局限于本部门，本单位和本行业的庞大数据库，而是浩瀚无垠的信息海洋,数据洪水正向人们滚滚涌来。
当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识，人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。
据估计，一个大型企业数据库中数据，只有百分之七得到很好应用。
这样，相对于“数据过剩”和“信息爆炸”,人们又感到“信息贫乏”（Informationpoor）和数据关在牢笼中”(datainjail)，奈斯伯特(JohnNaisbett)惊呼“Wearedrowningininformation，butstarvingforknowledge”（人类正被数据淹没，却饥渴于知识）。
面临浩渺无际的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精、去伪存真的技术。
从数据库中发现知识(KDD)及其核心技术——数据采掘(DM)便应运而生了。
２、知识发现过程知识发现（KDD）是从数据中发现有用知识的整个过程；数据开采（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（patterns）。
1996年，Fayyad、PiatetskyShapiror和Smyth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）用于搜索数据中的模式。
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。
⑨发现知识：把这些知识结合到运行系统中，获得这些知识的作用或证明这些知识。
用预先、可信的知识检查和解决知识中可能的矛盾。
３、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。
数据挖掘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好坏。
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。
在实际，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。
４、数据挖掘中常用技术目前市面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。
采用的方法从简单的走向分析直到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.属于这类商品有美国的Metastak,SuperCharts,CandlestickForecaster和WallStreetMoney等[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Stargraphis等。
由于近年来更先进的DM方法的出现和使用，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。
以上两种技术主要基于传统的数理统计等数学的基础上，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（SoftComputing)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,当需要复杂或不精确数据中导出概念和确定走向比较困难时，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。
有些是以NN 为主导技术，例如俄罗斯的PolyAnalyst,美国的BrainMaker,Neurosell和OWL等。
NN技术也已广泛地做为一种方法嵌入各种DM成套软件中。
其缺点是用它来分析复杂的系统诸如金融市场，NN就需要复杂的结构为数众多神经元以及连接数，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。
在系统中采用这种方法的有美国的IDIS，法国的SIPINA。
英国的Clementinc 和澳大利亚的C5.0。
[5]进化式程序设计（Evolutionaryprogramming）：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务种假设，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，这种主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。
这种方法的商用产品还只见诸俄罗斯的PolyAnalyst。
据报导，它用于金融到医疗方面军的各种应用于，能获得者很好的结果。
[6]基于事例的推理方法（CBR—Casebasedreasoning）：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PatternRecognitionWorkbench和法国的KATEtools.[7]遗传算法（GA—GeneticAlgorithms）：严格说来，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：这种问题的生成方式使估计所得解答的统计意义的任何一种机会不再存在。
另外一方面，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。
在俄罗斯的PalyAnalyst以及美国的Neuroshell系统中包括了这种技术。
上面所列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（SoftComputing）和不确定信息处理（dealingwithUncertaintyofinformation）方法的研究，促使DM（KDD）技术向更深层次发展。
需要说明的，上面所说的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（Structureddata）。
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(unstructureddata)。
它来自不同的信息源，如文本图像影视和音响等，当然文本是最主要的一种非结构数据。
1995年分析家已预言，像文本这样非结构型数据将是在线存贮方面占支配地位的数据形式。
到1998年初，在Internet上的信息网页数，已超过5亿。
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。
人们从书本中获取知识方法是阅读和理解。
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。
最近已出现针对文本的DM工具的报导。
如IBM公司的TexMiner,NetQuestion,WedCawler和megaputer公司的TextAnalyst等。
５、数据挖掘实际应用DM（KDD）工具和软件已在各个部门得到很好的应用，并收到明显的效益。
[1]金融方面:银行信用卡和保险行业，预测存/贷款趋势，优化存/贷款策略，用DM将市场分成有意义的群组和部门，从而协助市场经理和业务执行人员更好地集中于有促进作用的活动和设计新的市场运动。
[2]在客户关系管理方面:DM能找出产品使用模式或协助了解客户行为，从而可以改进通道管理（如银行分支和ATM等）。
又如正确时间销售（RightTimeMarKeting）就是基于顾客生活周期模型来实施的。