【大学课件】数据挖掘研究的新进展
数据挖掘技术的最新进展
数据挖掘技术的最新进展第一节：介绍随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，如何从海量的数据中挖掘出有价值的信息，成为了亟待解决的问题。
数据挖掘（Data Mining）技术的发展则为解决此问题提供了一种全新的思路。
数据挖掘技术主要通过建立数学模型、使用算法和技术进行大规模的数据挖掘，从而发现隐藏在数据中的规律和知识。
第二节：机器学习机器学习已经成为了当前数据挖掘领域的核心技术之一。
近年来，深度学习（Deep Learning）在机器学习领域中的应用不断扩大，大幅提升了人工智能的应用水平。
深度学习算法能够自动从数据中学习复杂的特征表示和特征提取方法，进而用于诸如图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
近年来，深度学习技术已经成为了各类赛事中的主角，在众多领域中大放异彩。
第三节：大数据在当前大数据时代，实时数据的处理已经成为了一个关键问题。
因此，流式数据（Streaming Data）成为了一个备受关注的领域。
流式数据是指一种连续不断产生的数据，这些数据通常来源于传感器、网络设备、传输（Transport）层、Web 浏览器等等，由于其时效性和规模性的特点，推动了流式数据处理技术的突破。
近年来，各大厂商纷纷推出了相关的流式计算产品和解决方案，如Google Cloud Dataflow、Storm、Spark Streaming、Flink 等等。
第四节：人工智能数据挖掘和人工智能技术是密不可分的。
人工智能的目标是实现智能化，而实现智能化的核心则是不断地学习和迭代。
这恰恰是数据挖掘技术的长处，数据挖掘技术能够从海量数据中学习和发现有价值的信息。
并且，数据挖掘技术也能够对人工智能的应用进行优化，提升人工智能的性能，如构建智能客服、智能推荐等应用场景。
第五节：可解释性在数据挖掘技术中，很少有人关注模型的可解释性，而这个问题又至关重要。
如何让计算机输出的结果能更容易让人理解，是解释性的核心问题。
对于有些场景，计算机需要给用户一个可以理解的那样的解释，比如医学诊断、金融分析、自然语言处理等领域。
数据挖掘技术的最新研究进展
数据挖掘技术的最新研究进展数据挖掘技术是指通过分析数据中隐藏的模式和关联来提取有用信息的过程。
随着信息技术的发展，数据挖掘技术日益成熟，正在不断地向更高效、更智能、更全面的方向发展。
一、机器学习算法的应用机器学习是指计算机系统通过学习数据样本来提高性能的一种方法。
数据挖掘中，常用的机器学习算法包括决策树、神经网络、朴素贝叶斯等。
这些算法可以用于分类、聚类、预测等任务。
例如，在电商领域，机器学习可以用来预测消费者的购买行为，优化推荐算法，提高用户的满意度。
二、深度学习技术的发展深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，是目前计算机视觉和语音识别等领域中最强大的技术之一。
与传统机器学习算法相比，深度学习可以处理大规模的复杂数据，并能自主学习和提高性能。
最近的研究成果表明，深度学习在图像分类、语音识别、自然语言处理等领域的应用具有很高的准确性和效率。
例如，在图像分类方面，人工智能已经可以通过深度学习算法实现对图片中物体的自动识别和分类，这为智能驾驶、智慧城市等领域带来了无限的可能性。
三、人工智能技术的应用人工智能技术是目前最为热门、最为关注的技术之一，它通过模拟人类的感知、推理和决策过程来实现自主学习和自主决策。
在数据挖掘领域，人工智能技术可以用于数据分析、模型预测、风险识别等。
例如，在金融领域，人工智能技术可以通过数据挖掘技术实现对金融市场的预测和风险识别，及时发现异常情况并进行预警。
此外，在医疗保健领域，人工智能技术可以通过对医疗数据的分析，提高疾病的诊断和治疗效果。
四、可视化分析技术的应用可视化分析技术是一种通过图形、图像、视频等形式来展示复杂数据的技术。
在数据挖掘领域，可视化技术可以有效地展示数据的特征、规律和变化趋势，帮助人们更好地理解和利用数据。
例如，在市场营销领域，可视化分析技术可以通过对消费者的分析，展示不同消费者的人口、地理、行为等信息，帮助企业更好地了解不同消费者群体的需求和喜好，从而制定更好的营销策略。
大数据时代下的数据挖掘简易ppt课件
为深入学习习近平新时代中国特色社 会主义 思想和 党的十 九大精 神,贯彻 全国教 育大会 精神,充 分发挥 中小学 图书室 育人功 能
“更杂”——不是精确性，而是混杂性 执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是有
➢大数据价值的3大构成 ➢大数据掌控公司 ➢大数据技术公司 ➢大数据思维公司和个人 ➢全新的数据中间商 ➢专家的消亡与数据科学家的崛起 ➢大数据，决定企业的竞争力
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如何利用大量数据
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数据挖掘定义
演变历程
20世纪 60年代前
原始 文件
20世纪 60年代
数据库
20世纪 80年代
数据 仓库
现在
数据 挖掘
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数据挖掘受多学科的影响
数据库技术
B
统计学 A
数据挖掘
C 信息科学
框架且能适用于传统数据库的。如果不能接受混乱，剩下95%的非框架数 据都无法被利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界 的窗户。
数据挖掘现状及未来发展趋势ppt课件
• 结束语
不管怎样，需求牵引与市场推动是永恒的，DMKD将首先满 足信息时代用户的急需，大量的基于DMKD的决策支持软件 产品将会问世。 只有从数据中有效地提取信息，从信息中及时地发现知识， 才能为人类的思维决策和战略发展服务。也只有到那时，数 据才能够真正成为与物质、能源相媲美的资源，测AAA
存在的问题
• 存在的问题
同时数据挖掘技术也面临着许 多的问题数，据挖这掘的也基为本问数题就据在挖于数掘据未的数量和维数，数据结 来的发展构提也因供此显了的更非常大复杂的，空如何间进。行探索，选择分析变量，
01 也就成为首先要解决的问题。
面对如此大的数据，现有的统计方法等都遇到了问题， 我们直接的想法就是对数据进行抽样，那么怎么抽样， 抽取多大的样本，又怎样评价抽样的效果，这些都是值
保留客户，提供个性化服务，
• 成功典例
Reuteres用SPSS的数 据挖掘工具 SPSS/Clementine， 建立数据挖掘模型， 极大地提高了错误的 检测，保证了信息的 正确和权威性。
AutoTr ader.c
om
Reuter Bass es Export
其运用了SAS软件 进行数据挖掘， 每天对数据进行 分析，找出用户 的访问模式，对 产品的喜欢程度 进行判断，并设 特在定海服外务8，0多取个得市 了场成从功事。交易，每 个星期传送23000 份定单，这就需 要了解每个客户 的习惯，如品牌 的喜好等，Bass Export用IBM的 Intelligent Miner很好的解决
数据挖掘所能发现的知识：
功能
• 功能
分类
按照分析对象的属性、特征，建立不同的 组类来描述事物。。
聚类ABC
识别出分析对内在的规则，按照这些规 则把对象分成若干类。。
《数据挖掘技术》课件
拆分时间序列成趋势、周期和随机成分，了解时间序列的特征。
2
时间序列预测
通过历史数据建模和预测，预测未来时间点的趋势和模式。
3
金融市场预测
应用时间序列挖掘来预测股票价格、汇率等金融指标。
大数据时代下的挖掘技术发展趋势
人工智能
深度学习、自然语言处理等在数 据挖掘中的应用。
云计算
通过弹性计算和分布式存储实现 大规模数据挖掘。
医疗诊断
利用医疗数据挖掘技术来辅助医生进行疾病诊断。
社交网络分析
挖掘社交网络中的关系和用户行为模式。
数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约。
特征选择
评估特征的重要性，剔除冗余和无关特征，提高模型准确性。
数据质量
解决数据缺失、异常数据和噪声数据，保证数据的准确性和完整性。
聚类算法与分类算法
聚类算法
基于距离或相似性将数据划分为 不同的群集，发现数据的内在结 构。
分类算法
通过训练数据构建决策树，对新 的未知数据进行分类或预测。
物联网
连接设备和传感器的数据挖掘和 分析。
数据可视化技术与数据分析
可视化工具
使用图表、地图和仪表盘等可视化工具
数据分析
2
来展现数据。
通过统计分析和交互式探索来发现数据
的隐藏关系。
3
故事呈现
通过数据可视化技术将数据转化为有意 义的故事。
数据挖掘案例分析和应用实践
市场营销
通过分析客户购买数据来制定营销策略。
支持向量机
通过在特征空间中创建超平面将 不同类别的数据分隔开。
关联规则挖掘及其应用
1 频繁项集
发现同时出现频率较高的 商品或事物组合。
数据挖掘精品PPT课件
（2）聚类分析 物以类聚，人以群分，聚类分析技术试图找出数据 集中的数据的共性和差异，并将具有共性对象聚合 在相应的簇中。聚类分析已广泛应用与客户细分、 定向营销、信息检索等领域。 聚类与分类是容易混淆的两个概念。聚类是一种无 指导的观察式学习，没有预先定义的类。 （3）关联分析 关联分析是发现特征之间的相互依赖关系，通常是 在给定的数据集中发现频繁出现的模式知识（又称 关联规则）。关联规则广泛用于市场营销、事务分 析等领域。
数据挖掘概念首次出现在1989年举行的第十一届 国际联合人工智能学术会议上，其思想主要来自 于机器学习、模式识别、统计和数据库系统。国 内对数据挖掘的研究起步较晚，1993年国家自然 科学基金首次支持该领域的研究。此后，国家、 各省自然科学基金委，国家社科基金，“863”、 “973”项目，国家、各省的科技计划，每年都 有相关项目支持。众多研究机构和大学都成立专 门的项目组。从事数据挖掘研究与应用的人员越 来越多。现今，数据挖掘的基本理论问题逐步得 到了解决，现在更多的是数据挖掘的应用。
7.2.2 基于规则的分类器 基于规则的分类器是使用一组“if...then...” 规则来对记录进行分类的技术。为了建立基于规则 的分类器，需要提取一组规则来识别数据集的属性 和类标号之间的关键联系。提取分类规则的方法有 两大类，直接方法和间接方法。直接方法是直接从 数据中提取分类规则，间接方法是从其他分类模型 中提取分类规则。
7.2 分类 分类任务就是确定对象属于哪个预定义的目标类。 分类问题是一个普遍存在的问题，有许多不同的 应用。例如，根据电子邮件的标题和内容检查出 垃圾邮件，对一大堆照片区分出哪些是猫哪些是 狗。分类任务就是通过学习得到一个目标函数， 把每个属性集x映射到一个预先定义的类标号y。 目标函数也称分类模型。
《数据挖掘》PPT课件
2020/12/9
数据库研究所
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高级数据挖掘
课程的教学目的
➢ 让学生掌握数据挖掘的基本概念、算法和高级技术； ➢ 将这些概念、算法和技术应用于实际问题。
复旦大学计算机科学技术学 院基本情况
➢ 主要研究方向
▪ 媒体计算 ▪ 数据库与数据科学 ▪ 网络与信息安全 ▪ 智能信息处理 ▪ 人机接口和服务计算 ▪ 理论计算机科学 ▪ 软件工程与系统软件
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数据库研究所
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复旦大学数据挖掘课程的设置
总体目标
➢ 掌握大规模数据挖掘与分析的基本流程 ➢ 掌握数据挖掘的基本算法 ➢ 掌握对实际数据集进行挖掘的系统能力
数据仓库与数据挖掘
数据库系统
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数据库研究所
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数据仓库与数据挖掘
课程的教学目的
➢ 掌握数据仓库数据挖掘原理、技术和方法，掌握建立数据挖掘应用 系统的方法，了解相关前沿的研究。
教学内容
➢ 数据挖掘、数据仓库的基本概念
▪ 数据仓库设计和应用 ▪ 数据挖掘的基本技术
• 关联分析、分类分析、聚类分析、异常分析和演化分析等；联机分析处理OLAP技术；
➢ involving methods at the intersection of artificial intelligence, machine learning, statistics, and database systems.
➢ The overall goal of the data mining process is to extract information from a data set and transform it into an understandable structure for further use.
数据挖掘与分析技术的创新与前沿 (2)
关联性分析
总结词
关联性分析是一种探索数据集中变量之间关系的分析方法，它可以帮助我们发现数据之间的有趣联系和模式。
详细描述
关联性分析通过使用关联规则挖掘、聚类分析和可视化技术等手段，揭示数据集中不同变量之间的相互影响和关 联。这种方法在市场篮子分析、推荐系统和社交网络分析等领域有广泛应用，有助于发现隐藏在大量数据中的有 价值的信息。
数据挖掘与分析技术的创新 与前沿
Hale Waihona Puke 目 录• 数据挖掘与分析技术概述 • 创新的数据挖掘技术 • 前沿的数据分析方法 • 数据挖掘与分析技术的挑战与未来展望
01
数据挖掘与分析技术 概述
数据挖掘的定义与重要性
定义
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，这些信息可以是未知的、潜在 的、有用的。
重要性
医疗健康
数据挖掘可以用于疾病诊断和治疗方 案优化，同时还可以分析流行病趋势 和健康状况。
金融投资
数据挖掘可以帮助投资者分析市场趋 势和股票价格波动，从而制定更有效 的投资策略。
02
创新的数据挖掘技术
深度学习在数据挖掘中的应用
深度学习技术
利用神经网络模型对大量数据进行训练，自动提取特征，提高数据挖掘的准确性和效率。
04
数据挖掘与分析技术 的挑战与未来展望
数据安全与隐私保护
数据加密与安全存储
采用先进的加密算法和安全存储技术 ，确保数据在传输和存储过程中的机 密性和完整性。
隐私保护
通过匿名化、去标识化等技术手段， 保护用户隐私，避免数据泄露和滥用 。
数据质量与数据清洗
数据质量评估
建立数据质量评估体系，对数据进行 有效性、准确性和完整性检查，确保 数据质量。
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流数据分析 隐私保护 …
• 新的数据类型
文本数据 图数据 XML数据 …
• 数据挖掘的进一步深入
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生物数据挖掘
应用领域
• 生物序列数据分析 • 基因芯片分析
主要难点பைடு நூலகம்
• 数据规模大 • 数据的模糊性
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生物数据挖掘-序列分析
主要问题
• 从大规模的基因序列中提取相关模式
基因序列的特征
• 序列长 • 每个单元不同的取值少
研究内容
• 基因序列中频繁模式的发现
重复序列的发现
• 基因序列的聚类 • 基因序列的高效组织方法
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生物数据挖掘-基因芯片分析
主要问题
• 从大量的芯片数据中提取相关模式
芯片数据的特征
• 序列短、序列数量长 • 有时采用的是局部信息
面向隐私保护的数据挖掘
主要研究内容
• 数据的转换
挖掘前对数据进行转换
• 基于一定的模式对数据进行变化 • 添加一些错误数据
基于变化后的数据进行数据挖掘 将结果进行恢复
• 数据挖掘流程的再造
在多个结点之间进行数据的传递 每个结点只了解局部的信息和部分全局信息 单个结点无法推出其它节点的信息
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图数据挖掘
主要应用领域
• 生物信息学 • 社会网络 • 分子结构 • WEB网页分析
•…
主要困难
• 结构复杂 • 子图同构的匹配计算复杂性高
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图数据挖掘
研究内容
• 频繁子图挖掘 • 图索引结构 • 具有某些特征的子图模式挖掘
直径要求 连通性
• 挖掘的应用
图数据的管理技术
研究内容
• 基因表达数据的聚类 • 基因表达数据的分类
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流数据分析
应用领域
• 数据监控 • 超大规模数据处理
主要特点
• 数据只能扫描一遍 • 最多只有o(lgn)的空间可用来存储临时数据
主要难点
• 无法形成一个精确的整体状态 • 现有的挖掘算法需要重新研究
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流数据分析
研究内容
• 分类
构造一个分类器，不断修正 构造多个分类器，通过投票的方法进行预测
• 聚类
针对流过信息建立数据摘要的方法 动态调整现有分类
• 对新增类的判断方法和对老类的合并
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流数据分析
研究内容
• 关联规则挖掘
频繁模式的更新 精确度分析
• 变化监测
变化发生时刻的确定 数据变化模式
数据挖掘研究的新进展
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数据挖掘研究
数据挖掘研究的基础
• 机器学习 • 统计分析 • 数据库
数据挖掘技术的产生
• 大规模的数据 • 数据分析的需要
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当前数据挖掘研究的主要方向
数据挖掘研究的发展方向
• 新的应用领域
WEB访问分析 入侵检测 生物信息学 …
• 新的工作形式
• 高速流的处理方法
数据采样 并行处理
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面向隐私保护的数据挖掘
主要背景
• 防止通过挖掘结果对原始细节数据进行反推理 • 主要应用于医疗数据的管理
主要研究内容
• 敏感数据的标示 • 挖掘结果的裁减
通过规则的推导预测生成的细节数据 对挖掘结果进行裁减
• 裁减的效率研究
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数据挖掘研究所面临的问题
数据挖掘研究已经开展了10年 今后的路：推进数据挖掘技术的广泛应用
• 企业界已经开始关注数据挖掘技术
研究部门应该做什么？
• 同现有应用领域相结合
金融业 生物信息学 信息检索
• 自身技术的研究
易用性 可用性
• 新的应用领域
…
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谢谢!