数据挖掘与知识发现关系探析_化柏林

数据挖掘与知识发现关系探析_化柏林
数据挖掘与知识发现关系探析_化柏林

○化柏林(中国科学技术信息研究所,北京100038)

数据挖掘与知识发现关系探析

理论与探索

切的,准确的说法是数据库知识发现,或者说知识发现是

数据库知识发现的简化说法。

第二种观点:数据挖掘是知识发现的一个步骤,数据

库知识发现指从数据中获取有用知识的整个过程。数据挖

掘是从数据中抽取模式的具体算法的应用。KDD过程除

了数据挖掘之外,还有数据预处理、数据筛选、数据清

洗、已有匹配知识的吸收、结果的解释与评估,以确保从

数据中抽取的知识是有用的[9]。数据挖掘首先从数据集中

选出目标数据,经过滤重、去噪、数据清洗等预处理后,

进行降维,减少后续过程中需要考虑的特征或变量个数,

然后从变换后的数据中挖掘出模式(Pattern),最后经过

解释与评价以后变成有用的知识[9]。数据挖掘方法的盲目

应用会导致发现一些无意义或者无效的模式。

第三种观点:数据挖掘与知识发现是完全不同的两个

概念。数据挖掘主要针对结构化数据,其数据项是不可分

割的,符合一范式(1NF);而知识发现的处理对象是半

结构化与非结构化的知识,数据项可以进一步分割,不符

合1NF。数据挖掘主要运用回归分析、主成分分析、多元

分析、关联规则、支持向量机、模糊集等方法[1],走统计

与规则的技术路线;而知识发现主要是通过神经网络、遗

传算法、决策树、范例推理、贝叶斯信念网络等方法[10],

走归纳与演绎的推理过程。数据挖掘的结果往往是精确

的、定量的(尽管有置信度这样一个指标);知识发现的

结果往往是模糊的、定性的。数据挖掘主要应用于统计、

数据分析等领域;而知识发现主要应用于人工智能领域。

关于数据挖掘与知识发现的对比分析如表1所示。

表1数据挖掘与知识发现对比分析

数据挖掘知识发现

处理对象数据知识

数据项不可分割可以分割

数据特点结构化半结构化、非结构化

技术路线统计、规则推理、归纳与演绎

主要方法

回归分析、主成分分析、多

元分析、关联规则、支持向

量机、模糊集等

神经网络、遗传算法、决

策树、范例推理、贝叶斯

信念网络等

结果精确的、定量的模糊的、定性的

应用领域统计、数据分析人工智能

5知识挖掘与文本挖掘

如果认同数据挖掘是从数据中挖掘,最终发现新知识

的话,那么知识挖掘应该是从知识中挖掘,从知识中挖掘

什么呢?所以知识挖掘不是从知识中挖掘某某东西,而是

从某某东西中挖掘知识。从这个角度讲,知识挖掘与知识

发现的本质是一回事。

知识元也就是知识点,所以知识元挖掘与知识发现也

是一回事,只不过更加突出知识组织的粒度以知识元为单位,即一条一条的知识。温有奎教授的系列论文[13]与

《知识元挖掘》[14]一书中,把知识抽取的过程与知识发现的过程合在一起,统称为知识元挖掘。先从文本数据中把

显性表示的知识元抽取出来,形成以知识元为单位组织起

来的知识库,然后试图从知识库中找出新知识。下面从非

相关文献的知识发现的经典案例分析知识抽取与知识发现的关系。“文献x中论述到,材料A可以提取成分B,文

献y中论述到成分B可以治疗疾病C”。

可以得出:

R1=材料A可以提取成分B

R2=成分B可以治疗疾病C

那么根据R1和R2可以推断出:

R3=材料A可以治疗疾病C

根据R1和R2推出R3是知识发现的过程,R1和R2

的来源问题属于知识抽取的过程。R1和R2是从文献中抽取的知识,是用文本来表述的。绝大多数知识都是以文本

形式展现的,因此知识挖掘主要指文本挖掘。同样,知识

挖掘是指从文本中挖掘知识,文本挖掘强调处理对象,知

识挖掘强调处理结果。

6结束语

无论哪一种观点都各有其道理,取决于研究背景、研

究范畴与研究目标。总体上来讲,更多的学者认同数据挖

掘是知识发现的一个步骤。

无论是数据挖掘还是知识发现,目前还没有形成完整

的适合中文信息处理的挖掘理论与技术框架。中文文本的特征提取与表示大多数采用“词袋”法[15]。基于词的层面进行信息处理还有很大的问题,因为词很难表达完整的

规则知识。大规模文本处理不可能绕过自然语言处理,自

然语言处理的过程较为复杂,从分析层面来讲,包括语形

分析、语法分析、语义分析和语用分析。基于文本数据的知识发现的分析处理过程不仅仅停留在词法分析、语法分析层面上,还要深入到语义分析甚至语用分析。

数据挖掘更多地集成异构数据,包括数值型数据、文

本型数据、图形图像数据、音频数据、视频数据,除此之外,还将深入挖掘空间数据、生物数据等,大型异构异质

数据之间的集成与融合将会为数据挖掘提供更多的信息与知识。数据挖掘除关键字匹配技术、统计学技术以外,更多地利用自然语言理解技术实现概念挖掘、结构挖掘、外形挖掘等高级挖掘。如何将模糊技术、免疫进化、粗糙集、支撑向量机理论和技术运用于数据挖掘,实现柔性的数据挖掘是以后的研究方向。挖掘的结果将更倾向于可视化、可理解化。知识发现的数据集合会由单一的数据库向集成的跨库跨系统发展[16],会由非相关文献的知识发现—509—·情报理论与实践·

与探索ITA

除了分析数据之间的关系外,还要对每个数据元素本身进行深入分析,包括形态分析、结构分析以及语义分析。当数据挖掘泛指各种类型数据时,文本挖掘是数据挖掘的一个分支,是它的一个下位类。文本挖掘除了继承数据挖掘的通用方法外,有自己的处理过程与分析方法。

2知识发现

海量数据与知识贫乏导致了数据挖掘和知识发现研究

的出现。知识发现是从数据中识别出有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程[9]。现在的知识发现主要有两大分支,分别为数据库知识发现与基于文献的知识发现。

知识发现的方法分为统计方法、机器学习方法与神经

计算方法。统计方法除了回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费舍尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)及探索性分析(主成分分析、相关分析)等方法以外,还包括模糊集方

法,支持向量机方法、粗糙集等方法。常用的机器学习方法包括规则归纳、决策树、范例推理、遗传算法等。常用的神经计算方法包括自组织映射网络、反传网络等[10]。数据库知识发现主要针对结构化数据,统计领域研究

的较多,数据库管理系统主要是关系型数据库。基于文献的知识发现主要针对非结构化数据,按照文献的相关性分为基于相关文献的知识发现、基于非相关文献的知识发现和基于全文献的知识发现[11],但无论是基于何种文献集

合的知识发现,针对全文数据是其共同特征。

既然是非相关文献的知识发现,那么这些文献是不能

聚类到一起,或者是文献集合聚类之后,不同类的文献之

间进行知识发现。知识发现可以由人来进行,也可以由计算机来进行。如果人来发现,那么由谁来阅读非相关的文献呢(往往是不同领域的文献)?找不到这样的专家,那

么该由计算机来完成。由计算机直接从非相关文献中发现新知识是非常困难的,应由计算机首先把文献中的知识元

抽取出来,构成知识库,然后再在知识库里进行发现。因

此知识抽取是知识发现的前提。

基于文献的知识发现在图书情报领域研究较多。非相

关文献的知识发现属于知识发现的一类,从分类学的思想来看,非相关文献的知识发现属于知识发现的下位类,而

与非相关知识发现的同位类应该还有相关文献的知识发现。因此,根据数据挖掘的定义,知识发现应该是处理之

前看起来并不相关的,也就是说,这种相关性是新颖的。

正如发现了啤酒和尿布的关系属于知识发现,而面包和牛奶的关系不能属于知识发现。

3关联规则挖掘与非相关文献知识发现的差异性

数据挖掘中,关联规则用得最多,而知识发现中,基

于非相关文献的知识发现受到了越来越多的关注。

数据挖掘中的关联规则与非相关文献的知识发现的本

质也是相同的。正如啤酒和尿布没有直接关系,这类似于两篇不同领域的非相关文献。买啤酒的人同时也往往买尿布是新发现的结果,但处理的原始数据并非如此,把它拆

开来看,某些人(集合A1)买啤酒(B)是一条信息

(I1),某些人(集合A2)买尿布(C)也是信息(I2),

这两条信息中有共同的概念实体,A1和A2这两个集合所形成的交集,啤酒和尿布没有直接关系,但是这两个概念

通过概念A建立了关系,A就是A1与A2的交集,I1中

包含概念A与B,I2中包含概念A与C,两条信息中包括3个概念,就概念数量及概念之间的关系来讲,关联规则

的数据挖掘与非相关文献的知识发现存在着共同之处。所不同的是,关联规则中不同的信息元之间往往使用相同的概念关系(如例中的购买)。

非相关文献的知识发现,在两个知识元之间有个共同

的主题[12],每个知识元一般有两个及以上的概念,用一

个概念关系把两个概念联系起来形成一个知识元,如知识元K1:材料A中可以提取成分B;知识元K2:成分B可

以治疗疾病C,而在另一个知识元中用另外一个概念关系把两个概念联系起来形成另一个知识元,每个知识元中蕴涵着两个概念,但两个知识元却只有3个概念。

无论是基于数据挖掘的关联规则还是基于非相关文献

的知识发现,两个(信息或知识)元之间必然存在共同

的概念或概念关系。这种共同关系是挖掘与发现的前提, 共同概念的识别是比较容易的。一般来讲,都是基于形式的分析,只是个别情况需要进行语义验证。

4数据挖掘与知识发现的关系

关于数据挖掘与知识发现的关系主要有3种观点:数

据挖掘就是知识发现;数据挖掘是知识发现的一个步

骤[1,9];数据挖掘与知识发现是完全不同的两个概念。

第一种观点:数据挖掘就是知识发现。数据挖掘是从

数据中挖掘,知识发现并不是从知识中发现,而是发现知

识。知识是从数据中发现的,是经过挖掘发现的。数据挖

掘是从源头入手,知识发现视目标而论。前者强调过程,

后者强调结果,应该是一个概念的两种表述,强调重点有

所不同而已。如果认为知识发现是从知识中发现的话,按

照信息链或信息转化理论,发现的结果应该是智能或情

报,而不是知识。从知识中发现新的知识,叫知识创新,

所经过的过程叫知识推理。所以说知识发现的概念是不确

—508—·第31卷2008年第4期·

摘要:以数据挖掘与知识发现的分类为切入点,详细探讨数据挖掘与知识发现的关系。总结出关于

数据挖掘与知识发现的关系问题有三种观点,即数据挖掘就是知识发现,数据挖掘是知识发现的一个步

骤,数据挖掘与知识发现是完全不同的两个概念。三种观点各有道理,取决于研究者的研究背景、研究范

畴与目标。最后对数据挖掘与知识发现的发展趋势进行探讨。

关键词:数据挖掘;知识发现;相关性研究;规则

Abstract:Proceedingfromtheclassificationofdataminingandknowledgediscovery,thispaperdiscussesthe

relationshipbetweenDataMining(DM)andKnowledgeDiscovery(KD)indepth.Thereare3viewpointsaboutthe

relationshipbetweenDMandKD,thatis,DMisKD,DMisastepofKD,andDMisentirelydifferentfromKD.

The3viewpointsareallreasonable.Itdependsontheresearchbackground,researchscopeandgoaloftheresearch-

ers.Finally,thepaperdiscussesthedevelopmenttrendofDMandKD.

Keywords:datamining;knowledgediscovery;relativityresearch;rules

与数据挖掘与知识发现相近或相关的概念有很多,包

括数据挖掘(DataMining)、知识发现(KnowledgeDiscov-

ery)、数据库知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabas- es,KDD,)、知识挖掘(KnowledgeMining)、知识元挖

掘、知识抽取(KnowledgeExtraction)、信息抽取(Infor-

mationExtraction)、信息发现(InformationDiscovery)、智

能数据分析(IntelligentDataAnalysis)、探索式数据分析

(ExploratoryDataAnalysis)、信息收获(InformationHar-

vesting)、数据考古(DataArcheology)等。这些概念看似

相近,实则不同。在这些概念中,认可度最高的当属数据

挖掘与知识发现。数据挖掘与知识发现是否相同,或者存

在某种内在的联系,这一关系问题值得深入探讨。

1数据挖掘

数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊

的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的但又是潜

在有用的信息和知识的过程。现有的数据挖掘技术分为5 类,即预测模型化、聚类、数据归纳、依赖模型化以及发

现变化和偏差。按照数据类型,数据挖掘分为数值挖掘,

文本挖掘、Web挖掘、图形图像挖掘、音频挖掘、视频挖掘[1]。数值挖掘是数据挖掘的主流,已有成熟的商业应

用,如零售业、金融保险业等。文本挖掘由构造文本集

合、文本分析和特征修剪3个步骤构成,文本挖掘的过程

可以细化为从文献源到初始文献集的子过程,从初始文献

集到中间词集的子过程,从中间词集到关联词集的子过

程[2],文本挖掘有一定难度。Web挖掘指在人为构造的万维网中挖掘有趣的、潜在的、有用的模式及隐藏的信息的过程。Web挖掘分为Web内容挖掘、结构挖掘、用法挖掘[3]。挖掘一般在内容分析的基础上进行。图形图像、音频、视频的内容分析还很难,所以挖掘就更难了。而在这

些不同类型的数据中,人们最习惯用文本型数据来描述知识,所以从文本中挖掘知识就成为挖掘的重点。

数据挖掘按照数据库模型分为基于关系数据库的数据

挖掘、基于面向对象数据库的数据挖掘等。伴随数据库技术的发展,多媒体数据库的数据挖掘、时态数据库的数据

挖掘、空间数据库的数据挖掘等也引起了许多人的关

注[1]。数据挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。数据挖掘的方法分为统计方法、机器学习方法、神经网络方法等类别。在众多的数据挖掘方法中,关联规则一直是众多学者的研究热

点。关联规则的挖掘包括确定性关联规则的挖掘、不确定关联规则的挖掘[4]、量化关联规则的挖掘[5]、增量式关

联规则的挖掘[6]、模糊关联规则的挖掘[7]、广义关联规

则的挖掘[8]等。关联规则挖掘的目的是在数据库中发现各数据项之间的关联关系。

如果认定数据挖掘是从数据中挖掘的话,那文本挖掘

就是从文本数据中挖掘。当数据挖掘特指数值型数据时,

那么文本挖掘与数据挖掘是并列的关系,只不过文本挖掘

从技术上更难一些。数据值型数据挖掘只考虑数据之间的关系,对某个数据元素本身不需要深入分析。而文本挖掘—507—·情报理论与实践·

理论与探索ITA

向着全文献的知识发现集合发展。知识发现的方法更多地运用人工智能理论方法,更多地研究人类思维与计算机思

维的差异与共性,更多地运用逻辑推理、神经计算、遗传

算法等理论,将进一步借助自然语言处理技术,从语义的

角度深入内容分析,研究方法与研究结果将更多地体现出

多学科特性。◆

参考文献

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[16]黄晓斌,邓爱贞.现代信息管理的深化———数据挖掘和知

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作者简介:化柏林,男,1977年生,硕士,助理研究员。

研究方向:自然语言处理。

收稿日期:2008-03-27

(上接第491页)

如何推动隐性知识的显性化既是一个系统的社会问题,也

是复杂的技术难题,有待深入探讨。

3.3知识创新

知识资源建设和知识提供保障的最终目的都是为了支

持知识创新。知识创新过程是人能动地认识世界和改造世

界的过程,产出具有相当大的不确定性。因此,笔者认为

不存在绝对的保障,用“支持”一词似乎更确切。

虽然所有知识服务主体都努力将业务向知识创新层拓

展,渴望成为社会知识创新体系的核心。但笔者认为,

“授人以鱼,不如授人以渔”,最好的保障不是提供创新

成果,而是培育各社会主体的持续创新能力。从营造组织

知识创新微生态,到形成整个国家和社会的良好知识生

态,才是最全面的知识创新保障。这是一个有待开发的广

阔空间,似乎谁都可以介入,但谁都没成为引领和主导

者,这里没有垄断,甚至不存在竞争。

综上所述,知识资源应当由国家投资建设,政府机构

和图书情报机构是提供保障的主体,这是当前国家知识保

障工作的重心。知识提供保障必须借助国家和市场两种力

量,即以法律和制度确定政府机构和高等院校的知识提供

义务,以市场作为利益分享机制,调动各方面的主动性和

积极性,实现需求与供给的均衡;知识创新是社会的共同

责任,国家知识创新保障不可能依靠少数主体实现,但

是,知识服务机构作为营造社会和谐知识生态的主导力量

将发挥举足轻重的作用。◆

参考文献

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24/content592937.htm作者简介:段宇锋,男,博士,副教授。收稿日期:2008-01-14

《数据挖掘》试题与标准答案

一、解答题(满分30分,每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据,并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估,并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程,其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识,接着建立目标数据集,并专注所选择的数据子集;再作数据预处理,剔除错误或不一致的数据;然后进行数据简化与转换工作;再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型;最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些,请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: 1)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说,假设未来行为与现在的行为有关,利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如,要预测下周某种商品的销售额,可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2)、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Regressive,简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average,简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average,简称ARMA)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练,通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值,就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。

数据挖掘简介

数据挖掘综述

数据挖掘综述 摘要:数据挖掘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,阐明数据挖掘产生的背景,数据挖掘的步骤和基本技术是什么,然后介绍数据挖掘的算法和主要应用领域、国内外发展现状以及发展趋势。 关键词:数据挖掘,算法,数据库 ABSTRACT:Data mining is a relatively new database technology, it is based on database, which is constituted by a large number of data coming from daily accumulation, and find potential, valuable information - called knowledge from it, used to support decision-making. Data mining is a database application technology, this article first outlines, expounds the background of data mining , the steps and basic technology, then data mining algorithm and main application fields, the domestic and foreign development status and development trend. KEY WORDS: data mining ,algorithm, database 数据挖掘产生的背景 上世纪九十年代.随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展,数据库技术也进入一个全新的阶段,即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据,并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时,也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代.海量信息给人们带来许多负面影响,最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-state Transition,信息状态转移距离,是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度。简称DIST或DIT)和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特(John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此,人们迫切希望能对海量数据进行深入分析,发现并提取隐藏在其中的信息.以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能,无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下,数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘的步骤 在实施数据挖掘之前,先制定采取什么样的步骤,每一步都做什么,达到什么样的目标是必要的,有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型,来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。比如SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。 数据挖掘过程模型步骤主要包括:1定义商业问题;2建立数据挖掘模型;3分析数据;4准备数据;5建立模型;6评价模型;7实施。 1定义商业问题。在开始知识发现之前最先的同时也是最重要的要求就是了

数据挖掘与预测分析

数据挖掘是一个多学科交叉研究领域,它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题,所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程,高度自动化地分析企业的数据,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率,预测未来业绩并采取预防措施。 数据挖掘的含义是广泛的,每个人有每个人不同的体会,每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的,从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义:从技术角度,数据挖掘(Data Mining)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。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同,这个定义可以被解读为以下几个层次:①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的;②发现的是用户感兴趣的知识;③发现的知识要可接受、可理解、可运用;④这些知识是相对的,是有特定前提和约束条件的,在特定领域中具有实际应用价值。 预测是大数据的核心,数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案,包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率,以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息,并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析,使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供

数据挖掘试题与答案

一、解答题(满分30分,每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据,并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估,并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程,其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识,接着建立目标数据集,并专注所选择的数据子集;再作数据预处理,剔除错误或不一致的数据;然后进行数据简化与转换工作;再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型;最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些,请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: 1)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说,假设未来行为与现在的行为有关,利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如,要预测下周某种商品的销售额,可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2)、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Regressive,简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average,简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average,简称ARMA)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练,通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值,就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。

机器学习_KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘杯1999数据集)

KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘 杯1999数据集) 数据摘要: This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction with KDD-99 中文关键词: 多变量,分类,知识发现和数据挖掘,UCI, 英文关键词: Multivariate,Classification,KDD,UCI, 数据格式: TEXT 数据用途: This data set is used for classification. 数据详细介绍:

KDD Cup 1999 Data Data Set Abstract: This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction Data Set Information: Please see task description. Relevant Papers: Salvatore J. Stolfo, Wei Fan, Wenke Lee, Andreas Prodromidis, and Philip K. Chan. Cost-based Modeling and Evaluation for Data Mining With Application to Fraud and Intrusion Detection: Results from the JAM Project. [Web Link] 数据预览:

数据挖掘复习章节知识点整理

数据挖掘:是从大量数据中发现有趣(非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用)模式,这些数据可以存放在数据库,数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程: 1.学习应用域 2.目标数据创建集 3.数据清洗和预处理 4.数据规约和转换 5.选择数据挖掘函数(总结、分类、回归、关联、分类) 6.选择挖掘算法 7.找寻兴趣度模式 8.模式评估和知识展示 9.使用挖掘的知识 概念/类描述:一种数据泛化形式,用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念,通过(1)数据特征化:目标类数据的一般特性或特征的汇总; (2)数据区分:将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较; (3)数据特征化和比较来得到。 关联分析:发现关联规则,这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件,通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类:找出能够描述和区分数据类或概念的模型,以便能够使用模型预测类标号未知的对象类,导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法:决策树、神经网络、贝叶斯、(遗传、粗糙集、模糊集)。 预测:建立连续值函数模型,预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点:与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类:分析数据对象,而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记,对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组,从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合,支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息,存放在一个一致的模式下,并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题:排除无用数据,提供特定主题的简明视图。集成的:多个异构数据源。时变的:从历史角度提供信息,隐含时间信息。非易失的:和操作数据的分离,只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP:主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP:数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术,具有汇总、合并和聚集功能,以及从不同的角度观察信息的能力。

数据挖掘

一、数据挖掘概述 1、数据挖掘 定义:通过自动或半自动化的工具对大量的数据进行探索和分析的过程,其目的是发现其中有意义的模式和规律。 ——数据挖掘是一门技能,不是一种现成的产品。 2、数据挖掘能做什么 6种方法:分类(classification)、估计(estimation)、预测(prediction)、组合或关联法则(affinity grouping or association rules)、聚类(clustering)、描述与可视化(description and visualization) 前三种方法属于直接的数据挖掘,目标是应用可得到的数据建立模型,用其他可得到的数据来描述我们感兴趣某一变量。 后三种方法属于间接的数据挖掘,没有单一的目标变量,目标是在所有变量中发现某些联系。 1)分类:其特点是先对不同的类别加以定义,并由预先分类的样本构成训练集。任务是建立一个模型并应用这一模型对未分类数据进行分类。分类处理的是离散的结果。 2)估计处理的是连续的结果。 3)组合法的任务是确认哪些事物会一起出现。 4)聚类的任务是将相似的事物分成一类,差异较大的事物分在不同的类中。聚类与分类的区别是聚类并不依赖于事先确定好的组别。 3、技术层面的数据挖掘 1)算法与技巧 2)数据 3)建模实践 二、数据挖掘方法论:互动循环系统 1、数据挖掘的两种类型 一种是自上而下的方法,称之为有监督的数据挖掘方法,当明确知道要搜索的目标时,可以是用这种方法。 一种是自下而上的方法,称之为无监督的数据挖掘方法,实际就是让数据解释自己。此方法是在数据中寻找模式,然后把产生的结果留给使用者去判断其中哪些模式重要。 数据挖掘的结果通常是这两种方法的结合。 1)有监督的数据挖掘 黑匣子模型:使用一个或多个输入值产生一个输出的模型。我们并不关心模型如何运作,那只是黑盒子,我们只关心可能的最优结果。 我们根据已知事例,分析其相关资料,将分析结果用在从未联络的潜在客户,这样的模型称之为预测模型。预测模型使用历史记录来计算某些相应结果中的得分。成功预测的要领之一是拥有足够支持结果的数据来训练模型。 2)无监督的数据挖掘 半透明模型:有时需要使用模型能够得到与数据相关的重要信息,我们也需要了解模型的运作细节,这就好比一组半透明的盒子。 2、数据挖掘的互动循环过程 数据挖掘的互动过程是一种高层次的流程,由四个重要的业务过程所构成: 理解业务问题; 将数据转换成可执行的结果;

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要:从数据挖掘的定义出发,介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点;详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点,指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词:数据挖掘;挖掘算法;神经网络;决策树;粗糙集;模糊集;研究现状;发展趋势 Abstract:From the definition of data mining,the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm,decision tree algorithm,genetic algorithm,rough set method,fuzzy set method and association rule method of data mining,summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details,and pointed out the development trend of data mining. Key words:data mining,algorithm of data mining,neural network,decision tree,rough set,fuzzy set,research situation,development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展,许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息,仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息,迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息,从而达到为决策服务的目的。在这种情况下,一个新的技术———数据挖掘(Data Mining,DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域,它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果,其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库,都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点,并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结,最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

知识发现与数据挖掘

知识发现与数据挖掘 https://www.360docs.net/doc/dd1098361.html, 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。

数据挖掘和知识工程

1、给出KDD的定义和处理过程。 答:KDD的定义是:从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的且可以被人理解的模式的高级处理过程。因此,KDD是一个高级的处理过程,它从数据集中识别出以模式形式表示的知识。这里的"模式"可以看成知识的雏形,经过验证、完善后形成知识:"高级的处理过程"是指一个多步骤的处理过程,多步骤之间相互影响反复调整,形成一种螺旋式上升的过程。 KDD的全过程有五个步骤:1、数据选择:确定发现任务的操作对象,即目标数据,它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据;2、数据预处理:一般可能包括消除噪声、推到技术却只数据、消除重复记录、完成数据类型转换等;3、数据转换:其主要目的是消减数据维数或降维,即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数;4、数据挖掘:这一阶段包括确定挖掘任务/目的、选择挖掘方法、实施数据挖掘;5、模式解释/评价:数据挖掘阶段发现出来的模式,经过用户或机器的评价,可能存在冗余或无关的模式,需要剔除;也有可能模式不满足用户的要求,需要退回到整个发现阶段之前,重新进行KDD过程。 2、阐述数据挖掘产生的背景和意义。 答:数据挖掘产生的背景:随着信息科技的进步以及电子化时代的到来,人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据,使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计,一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数据量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多,剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望对其进行更高层次的分析,以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系与规则,无法根据现有的数据来预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。导致了"数据爆炸但知识贫乏"的现象。于是人们开始提出"要学会选择、提取、抛弃信息",并且开始考虑:如何才能不被信息淹没?如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率?如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息?这给我们带来了另一些头头疼的问题:第一是信息过量,难以消化;第二是信息真假难以辨别;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。面对这一挑战,面对数量很大而有意义的信息很难得到的状况面对大量繁杂而分散的数据资源,随着计算机数据仓库技术的不断成熟,从数据中发现知识(Knowledge Discovery in Database)及其核心技术--数据挖掘(Data Mining)便应运而生,并得以蓬勃发展,越来越显示出其强大的生命力。 数据挖掘的意义:数据挖掘之所以被称为未来信息处理的骨干技术之一,主要在于它正以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式。在20世纪,数据库技术取得了重大的成果并且得到了广泛的应用。但是,数据库技术作为一种基本的信息储存和管理方式,仍然是以联机事务处理为核心应用,缺少对决策、分析、预测等高级功能的支持机制。众所周知,随着硬盘存储容量及的激增以及磁盘阵列的普及,数据库容量增长迅速,数据仓库以及Web 等新型数据源出现,联机分析处理、决策支持以及分类、聚类等复杂应用成为必然。面对这样的挑战,数据挖掘和知识发现技术应运而生,并显现出强大的生命力。数据挖掘和知识发现使数据处理技术进入了一个更加高级的阶段。它不仅能对过去的数据进行查询,而且能够找出过去数据之间的潜在联系,进行更高层次的分析,以便更好地作出决策、预测未来的发展趋势等等。通过数据挖掘,有价值的知识、规则或更高层次的信息就能够从数据库的相关数据集合中抽取出来,从而使大型数据库作为一个丰富、可靠的资源为知识的提取服务。3、给出一种关联规则的算法描述,并举例说明。

数据挖掘与数据仓库知识点总结

1、数据仓库定义:数据仓库是一种新的数据处理体系结构,它与组织机构的操作数据库分别维护,允许将各种应用系统一起,为统一的历史数据分析提供坚实的平台,对信息处理提供支持。数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,为企业决策支持系统提供所需的集成信息。设计和构造步骤:1)选取待建模的商务处理;2)选取商务处理的粒变;3)选取用于每个事实表记录的维;4)选取事实表中每条记录的变量 系统结构:(1)底层是仓库数据服务器,总是关系数据库系统。(2)中间层是OLAP服务器,有ROLAP 和MOLAP,它将对多维数据的操作映射为标准的关系操作(3)顶层是前端客户端,它包括查询和报表工具、分析工具和数据挖掘工具 2、数据仓库的多维数据模型:(1)星形模式:在此模型下,数据仓库包括一个大的包含大批数据并且不含冗余的中心表,一组小的附属表,维表围绕中心事实表显示的射线上。特征:星型模型四周的实体是维度实体,其作用是限制和过滤用户的查询结果,缩小访问围。每个维表都有自己的属性,维表和事实表通过关键字相关联。【例子:sales数据仓库的星形模式,此模式包含一个中心事实表sales,它包含四个维time, item, branch和location。 (2)雪花型模式:它是星形模式的变种,其中某些维表是规化的,因而把数据进一步分解到附加的表中。特征:雪花模型通过最大限度地减少数据存储量和联合较小的维表来改善查询性能,增加了用户必须处理的表数量和某些查询的复杂性,但同时提高了处理的灵活性,可以回答更多的商业问题,特别适合系统的逐步建设要求。【例子同上,只不过把其中的某些维给扩展了。 (3)事实星座形:复杂的应用可能需要多个事实表共享维表,这种模式可看作星形模式的汇集。 特征:事实星座模型能对多个相关的主题建模。例子:有两个事实表sales和shipping,它们可以共享维表time, item和location。 3、OLAP:即联机分析处理,是在OLTP基础上发展起来的、以数据仓库基础上的、面向高层管理人员和专业分析人员、为企业决策支持服务。特点:1.实时性要求不是很高。2.数据量大。3.因为重点在于决策支持,所以查询一般是动态的,也就是说允许用户随机提出查询要求。 OLAP操作:上卷:通过沿一个维的概念分层向上攀登,或者通过维归约,对数据立方体进行类聚。下钻:是上卷的逆操作,它由不太详细的数据得到更详细的数据,下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入附加的维来实现。切片:对给定方体的一个维进行进行选择,导致一个子立方体。切块:通过对两个或多个维执行选择,定义子立方体。转轴:是一种可视化操作,它转动数据的视角,提供数据的替代表示。 OLTP:即联机事务处理,是以传统数据库为基础、面向操作人员和低层管理人员、对基本数据进行查询和增、删、改等的日常事务处理。OLTP的特点有:a.实时性要求高;b.数据量不是很大。C.交易一般是确定的,是对确定性数据进行存取。d.并发性要求高且严格的要求事务的完整性,安全性。 OLTP和OLAP的区别:1)用户和系统的面向性:OLTP面向顾客,而OLAP面向市场;2)数据容:OLTP 系统管理当前数据,而OLAP管理历史的数据;3)数据库设计:OLTP系统采用实体-联系(ER)模型和面向应用的数据库设计,而OLAP系统通常采用星形和雪花模型;4)视图:OLTP系统主要关注一个企业或部门部的当前数据,而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据;5)访问模式:OLTP访问主要有短的原子事务组成,而OLAP系统的访问大部分是只读操作,尽管许多可能是复杂的查询。 7、PageRank算法原理:1)在初始阶段:构建Web图,每个页面初始设置相同的PageRank 值,通过迭代计算,会得到每个页面所获得的最终PageRank值。2)在一轮中更新页面 PageRank得分的计算方法:每个页面将其当前的PageRank值平均分配到本页面包含的出 链上。每个页面将所有指向本页面的入链所传入的权值求和,即可得到新的PageRank得分。 优点:是一个与查询无关的静态算法,所有网页的PageRank值通过离线计算获得;有效减 少在线查询时的计算量,极大降低了查询响应时间。 缺点:1)人们的查询具有主题特征,PageRank忽略了主题相关性,导致结果的相关性和主 题性降低。2)旧的页面等级会比新页面高。因为即使是非常好的新页面也不会有很多上游, 除非它是某个站点的子站点。

数据挖掘主要工具软件简介

数据挖掘主要工具软件简介 Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料,以找出不同的客户或市场划分,分析出消费者喜好和行为的方法。前面介绍了报表软件选购指南,本篇介绍数据挖掘常用工具。 市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分: a、通用型工具; b、综合/DSS/OLAP数据挖掘工具; c、快速发展的面向特定应用的工具。 通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义,采用通用的挖掘算法,处理常见的数据类型,其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统,SGI 公司开发的MineSet 系统,加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘,挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。 面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展,在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。这些工

具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面,其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option&Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。 下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具: 1. QUEST QUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统,目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点: (1)提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能:关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 (2)各种开采算法具有近似线性(O(n))计算复杂度,可适用于任意大小的数据库。 (3)算法具有找全性,即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 (4)为各种发现功能设计了相应的并行算法。 2. MineSet MineSet 是由SGI 公司和美国Standford 大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet 集成多种数据挖掘算法和可视化工具,帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet 2.6 有如下特点: (1)MineSet 以先进的可视化显示方法闻名于世。MineSet 2.6 中使用了6 种可视化工具来表现数据和知识。对同一个挖掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示,用户也可以按照个人的喜好调整最终效果, 以便更好地理解。MineSet 2.6 中的可视化工具有Splat Visualize、Scatter Visualize、Map

数据挖掘相关论文

数据挖掘论文 题目:数据挖掘技术在电子商务中的应用系别:计算机学院 专业:11网络工程1班 学生姓名:黄坤 学号:1110322111 指导教师:江南 2014年11月06 日

数据挖掘技术在电子商务中的应用 一、研究原因 电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要,随着大数据时代的到来,商务信息显得尤为重要,在电子商务中谁掌握了有利的市场信息,谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。而数据挖掘技术是获取信息的最有效的技术工具。本文讨论了数据挖掘的主要方法,具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。 在信息经济时代,对企业来说,谁对市场变化反应速度快,谁将在激烈的市场竞争中占据有利的地位,竞争的结果最终将促使企业价值从市场竞争输家转移到赢家,这样就使企业面临一个问题:如何才能把大量的数据资源,转化成自身价值呢?要想使数据真正成为一个公司的资源,只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行,否则大量的数据可能成为包袱,甚至成为垃圾。因此,面对“人们被数据淹没,人们却饥饿于知识”的挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并得以蓬勃发展,越来越显示出其强大的生命力。 二、2.1国内研究现状 KDD(从数据库中发现知识)一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。迄今为止,由美国人工智能协会主办的KDD已经召开了7次,规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会,人数由二三十人到七八百人,论文收录比例从2X1到6X1,研究重点也逐渐从发现方法转向系统应用,并且注重多种发现策略和技术的集成,以及多种学科之间的相互渗透。其他内容的专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一,成为当前计算机科学界的一大热点。此外,数据库、人工智能、信息处理、知识工程等领域的国际学术刊物也纷纷开辟了KDD专题或专刊。IEEE的Knowledge and Data Engineering 会刊领先在1993年出版了KDD技术专刊,所发表的5篇论文代表了当时KDD研究的最新成果和动态,较全面地论述了KDD 系统方法论、发现结果的评价、KDD系统设计的逻辑方法,集中讨论了鉴于数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题,KDD系统与其它传统的机器学习、专家系统、人工神经网络、数理统计分析系统的联系和区别,以及相应的基本对策。6篇论文摘要展示了KDD在从建

数据挖掘复习知识点整理超详细

必考知识点: 信息增益算法/ ID3决策树(计算) (详细见教材) 使用朴素贝叶斯分类预测类标号(计算) FP-TREE(问答) (详细见教材) 数据仓库的设计(详见第二章)(问答) (见PPT) 数值规约Equi-depth、equi-width、v-optimal、maxdiff(问答) (详细见教材) BUC (这个也要考,但不记得怎么考的了) 后向传播神经网络(名词解释) K-平均,K-中心点,DBSCAN 解析特征化(这个也要考) 总论 数据挖掘:是从大量数据中发现有趣(非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用)模式,这些数据可以存放在数据库,数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程: (1)学习应用域(2)目标数据创建集(3)数据清洗和预处理(4)数据规约和转换(5)选择数据挖掘函数(总结、分类、回归、关联、分类)(6)选择挖掘算法(7)找寻兴趣度模式(8)模式评估和知识展示(9)使用挖掘的知识 概念/类描述:一种数据泛化形式,用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念,通过(1)数据特征化:目标类数据的一般特性或特征的汇总;(2)数据区分:将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较;(3)数据特征化和比较来得到。 关联分析:发现关联规则,这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件,通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类:找出能够描述和区分数据类或概念的模型,以便能够使用模型预测类标号未知的对象类,导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法:决策树、神经网络、贝叶斯、(遗传、粗糙集、模糊集)。 预测:建立连续值函数模型,预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点:与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类:分析数据对象,而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记,对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组,从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合,支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息,存放在一个一致的模式下,并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题:排除无用数据,提供特定主题的简明视图。集成的:多个异构数据源。时变的:从历史角度提供信息,隐含时间信息。非易失的:和操作数据的分离,只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP:主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP:数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术,具有汇总、合并和聚集功能,以及从不同的角度观察信息的能力。

全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法

全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情(分析方法): ?分类(Classification) ?估值(Estimation) ?预言(Prediction) ?相关性分组或关联规则(Affinitygroupingorassociationrules) ?聚集(Clustering) ?描述和可视化(DescriptionandVisualization) ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像,视频,音频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类:直接数据挖掘;间接数据挖掘?直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。 ?间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘;后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类(Classification) 首先从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类。 例子: a.信用卡申请者,分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片 注意:类的个数是确定的,预先定义好的 ?估值(Estimation) 估值与分类类似,不同之处在于,分类描述的是离散型变量的输出,而估值处理连续值的输出;分类的类别是确定数目的,估值的量是不确定的。 例子: a.根据购买模式,估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式,估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值

数据挖掘 - 知识点

1、数据库与数据仓库的对比 数据库数据仓库 面向应用面向主题 数据是详细的数据是综合和历史的 保持当前数据保存过去和现在的数据 数据是可更新的数据不更新 对数据的操作是重复的对数据的操作是启发式的 操作需求是事先可知的操作需求是临时决定的 一个操作存取一个记录一个操作存取一个集合 数据非冗余数据时常冗余 操作比较频繁操作相对不频繁 查询基本是原始数据查询基本是经过加工的数据 事务处理需要的是当前数据决策分析需要过去和现在的数据 很少有复杂的计算有很多复杂的计算 支持事务处理支持决策分析 2、OLTP与OLAP 联机事物处理(On Line Transaction Processing,OLTP)是在网络环境下的事务处理工作,以快速的响应和频繁的数据修改为特征,使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。 OLTP OLAP 数据库数据数据仓库数据 细节性数据综合性数据 当前数据历史数据 经常更新不更新,但周期刷新 对响应时间要求高响应时间合理 用户数量大用户数量相对较小 面向操作人员,支持日常操作面向决策人员,支持决策需要 面向应用,事务驱动面向分析,分析驱动 3、数据字典和元数据: 数据字典:是数据库中各类数据描述的集合,它在数据库设计中具有很重要的地位。由:数据项;数据结构;数据流;数据存储;处理过程5部分组成。 元数据(metadata)定义为关于数据的数据(data about data),即元数据描述了数据仓库的数据和环境。数据仓库的元数据除对数据仓库中数据的描述(数据仓库字典)外,还有以下三类元数据:(1) 关于数据源的元数据(2) 关于抽取和转换的元数据(3) 关于最终用户的元数据

数据挖掘项目介绍

目录 1.数据挖掘概述 (2) 1.1现实情况 (2) 1.2 数据挖掘定义 (3) 1.3 数据挖掘技术发展 (3) 1.4 数据挖掘在业务方面的应用(以金融业为例) (4) 1.4.1客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 (4) 1.4.2客户流失―挽留有价值的客户 (4) 1.4.3交叉销售 (5) 1.4.4 开发新客户 (5) 2.数据挖掘项目实施步骤 (5) 2.1数据理解 (6) 2.2数据准备 (6) 2.3建立模型 (6) 2.4模型评估 (6) 2.5发布结果 (6)

1.数据挖掘概述 1.1现实情况 ①.业务中的数据量呈现指数增长(GB/小时) ②.传统技术难以从这些大量数据中发现有价值的规律 ③.数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现有价值的规律 社会需求:著名的“啤酒尿布”案例:美国加州某个超级卖场通过数据挖掘发现,下班后前来购买婴儿尿布的男顾客大都购买啤酒。于是经理当机立断,重新布置货架,把啤酒类商品布置在婴儿尿布货架附近,并在二者之间放置佐酒食品,同时还把男士日常用品就近布置。这样,上述几种商品的销量大增。

1.2 数据挖掘定义 数据挖掘技术定义: 数据挖掘(Data Mining,DM)是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念(Concepts)、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 数据挖掘商业定义: 按企业既定业务目标,对大量的企业数据进行探索和分析,揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性,并进一步将其模型化的先进有效的方法。 数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。它可以帮助企业对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理,从而利用已有数据预测未来,帮助企业赢得竞争优势。 1.3 数据挖掘技术发展 数据挖掘是一个交叉学科领域,受多个学科影响,包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学。 技术分类 一、预言(Predication):用历史预测未来 二、描述(Description):了解数据中潜在的规律

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