数据挖掘技术的研究现状及发展方向_陈娜
数据挖掘的发展趋势
数据挖掘的发展趋势数据挖掘是一项利用统计学、人工智能和机器学习等方法从大量数据中发现模式和规律的过程。
近年来，随着计算能力的提高和大数据技术的发展，数据挖掘在各个领域中得到了广泛的应用和发展。
未来，数据挖掘的发展趋势主要包括以下几个方面。
首先，数据挖掘技术将更加智能化和自动化。
目前的数据挖掘往往需要专家的参与，需要手动选择算法、调参等。
未来，随着深度学习等技术的发展，数据挖掘将变得更加智能化，能够自动选择合适的算法并进行参数优化，大大减少人工干预的需求。
其次，数据挖掘将更加注重隐私保护和数据安全。
随着人们对隐私和数据泄露越来越关注，数据挖掘将面临更多隐私保护和数据安全的挑战。
未来，数据挖掘技术将不仅仅关注模式发现和规律挖掘，还要注重隐私保护和数据安全，采用更加安全可靠的算法和方法，确保数据的安全和隐私的保护。
再次，数据挖掘将更加注重多源数据的挖掘和整合。
目前，很多领域的数据来源于多个不同的数据源，如社交网络、传感器等。
未来，数据挖掘需要从多个数据源中寻找和挖掘有价值的信息，将不同数据源的信息整合起来，为决策提供更加全面和准确的数据支持。
此外，数据挖掘将更加注重实时性和动态性。
现在，数据挖掘主要关注静态数据集的挖掘和分析，很少关注动态数据和实时数据的挖掘。
未来，随着物联网和移动互联网的普及，数据挖掘将不仅仅关注静态数据，还要处理和挖掘大量的动态数据和实时数据，为决策提供及时的数据支持。
最后，数据挖掘将更加注重可解释性和可理解性。
现在的数据挖掘算法往往是黑盒子，很难解释和理解其结果和决策过程。
未来，随着人们对算法决策的要求越来越高，数据挖掘将更加注重可解释性和可理解性，研究开发更好的算法和方法，使数据挖掘的结果更加可解释和可理解。
综上所述，数据挖掘的发展趋势包括智能化、隐私保护和数据安全、多源数据挖掘与整合、实时性与动态性以及可解释性和可理解性。
随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，数据挖掘将在未来继续发展壮大，并为各个领域的决策和创新提供更加强大和可靠的支持。
数据挖掘现状与前景
数据挖掘，这是个听起来既神秘，又具有诱惑性的词。
就好像要去一片热带沙漠搜寻宝藏，宝藏的诱惑性很强，但是黄沙远处却看不透彻，不知此行是对是错，看到的光亮又是否只是虚幻的海市蜃楼。
所以很多学习数据挖掘的，或是想选择数据挖掘方向的人会在是否踏出第一脚时犹豫不决。
以下，我们就来分析看看数据挖掘的现状及前景。
首先看看百科中数据挖掘的定义：数据挖掘（Data Mining，DM）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。
基于数据挖掘可能产生的巨大价值，我国的各大重点院校都针对数据挖掘开了专业课程以及研究课题，不仅如此，政府以及大型企业也开始重视这一领域，投资人力物力支持数据挖掘项目。
或许这样说还不够直观，那就就数字佐证。
据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。
调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。
因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。
国外如此，那中国呢？随着我国信息化的发展，数据的积累及计算机的广泛应用，加上来自外资企业商业智能数据挖掘应用带来的竞争压力，商业智能及数据挖掘也逐渐在中国也形成了一个产业。
随着成功案例的增多，不仅仅是金融保险电信等行业或是政府机构，中小企业也逐渐将商业智能应用于业务之中。
信息化时代数据的潜力不容小觑，IT部门一直是企业的核心，而数据挖掘技术更是得到了前所未有的重视和期待。
目前我国数据挖掘、商业智能技术的人才培养体系还未健全，而企业对这方面的需求却一直在增长。
数据知识发展为核心竞争力是现在及未来必然的形势。
因此数据挖掘、商业智能行业的前景还是非常可观的。
数据挖掘商业运用现状和发展新思路
数据挖掘商业运用现状和发展新思路在当今数字化时代，数据已成为企业和组织最宝贵的资产之一。
数据挖掘作为从大量数据中提取有价值信息的技术手段，在商业领域发挥着日益重要的作用。
本文将探讨数据挖掘在商业中的运用现状，并提出一些未来发展的新思路。
一、数据挖掘商业运用现状1、客户关系管理数据挖掘在客户关系管理（CRM）中得到了广泛应用。
通过分析客户的购买历史、行为模式和偏好，企业能够更好地了解客户需求，从而实现精准营销和个性化推荐。
例如，电商平台根据用户的浏览和购买记录，为其推荐相关的商品；金融机构根据客户的信用记录和交易行为，提供个性化的金融产品和服务。
2、市场预测与分析企业利用数据挖掘技术对市场趋势、销售数据和竞争对手信息进行分析，以预测市场需求和制定营销策略。
通过对历史销售数据的挖掘，企业可以预测产品的销售趋势，优化库存管理，降低成本。
同时，对市场竞争态势的分析有助于企业制定差异化的竞争策略，提高市场竞争力。
3、风险管理在金融领域，数据挖掘用于评估信用风险、市场风险和操作风险。
银行和金融机构通过分析客户的信用评分、财务状况和交易记录，判断贷款违约的可能性。
此外，数据挖掘还可以帮助保险公司识别欺诈行为，降低赔付风险。
4、供应链优化数据挖掘可以帮助企业优化供应链管理。
通过分析供应商的表现、库存水平和物流数据，企业能够优化采购决策，提高供应链的效率和灵活性，降低供应中断的风险。
二、当前数据挖掘商业运用面临的挑战1、数据质量和完整性问题数据的质量和完整性是数据挖掘成功的关键。
然而，在实际应用中，企业往往面临数据不准确、缺失和重复等问题。
这些问题可能导致数据分析结果的偏差，影响决策的准确性。
2、数据隐私和安全问题随着数据挖掘的广泛应用，数据隐私和安全问题日益受到关注。
企业在收集、存储和分析数据时，必须遵守相关法律法规，保护客户的隐私信息。
同时，防止数据泄露和黑客攻击也是企业面临的重要挑战。
3、技术人才短缺数据挖掘需要具备统计学、数学、计算机科学和业务知识的复合型人才。
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。。
计算机软件工程数据挖掘及发展趋势分析
计算机软件工程数据挖掘及发展趋势分析随着计算机技术的不断发展，数据成为了当今社会的一个重要资源。
越来越多的信息被数字化存储，这为数据挖掘技术的发展提供了更多的机会和挑战。
数据挖掘是一种通过利用计算机技术和统计学方法来发现数据之间的潜在联系和规律的过程，其在计算机软件工程中扮演着重要的角色。
本文将从计算机软件工程数据挖掘的定义、技术及应用实例入手，探讨其发展趋势，并对未来的发展做出一些展望。
一、计算机软件工程数据挖掘的定义计算机软件工程数据挖掘是指通过对软件工程领域的数据进行分析和挖掘，从中发现其中的规律和蕴含的知识。
这些数据包括软件开发过程中的代码、文档、用例、需求和质量指标等，以及软件运行过程中的日志、错误报告、用户行为等。
通过对这些数据的挖掘，可以帮助软件工程师发现软件开发和维护过程中的问题，提高软件质量和效率。
1.数据预处理数据挖掘的第一步是对原始数据进行清洗和预处理。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。
数据清洗是指发现并纠正数据中的错误或不完整的部分，数据集成是指将来自不同源头的数据整合到一个统一的数据源中，数据变换是指将数据映射到合适的表达方式，数据规约是指减少数据量以提高挖掘效率。
2.数据挖掘技术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。
分类是将数据分成不同的类别，聚类是将数据分成不同的簇，关联规则挖掘是找出数据中的关联关系，时序模式挖掘是发现数据中的时间模式。
这些技术可以帮助软件工程师发现软件开发和运行中的问题，并提供解决方案。
目前市面上有很多优秀的数据挖掘工具，如RapidMiner、Weka、Knime等，这些工具提供了丰富的数据挖掘算法和可视化界面，可以帮助软件工程师快速地完成数据挖掘任务。
这些工具的推出，使得数据挖掘技术在软件工程领域得到了更广泛的应用。
1.缺陷预测通过对软件开发过程中的数据进行挖掘，可以帮助软件工程师预测软件中的缺陷。
可以通过代码静态分析和软件可靠性模型来发现代码中的潜在问题，从而提前进行修复，降低软件的风险。
大数据时代下的数据挖掘技术发展趋势
大数据时代下的数据挖掘技术发展趋势在信息技术发展的今天，数据挖掘技术已经成为了大数据时代不可或缺的核心技术之一。
数据挖掘技术的出现，不仅带来了信息的便捷获取和分析，还对人们的生产生活带来了重大的影响。
在未来的发展趋势中，数据挖掘技术将发生哪些改变，今天我们就来探讨一下。
一、数据挖掘技术应用范围的扩大在互联网时代，数据挖掘技术已经广泛应用于网络安全、电子商务、金融等领域。
而在大数据时代，数据挖掘技术的应用范围将会更加广泛。
比如，在医疗方面，数据挖掘技术可以用于病历分析、医疗诊断等方面。
通过大数据的分析，可以更好地了解疾病的特点和治疗方案，提高医疗效率和质量。
此外，在公共安全领域，数据挖掘技术也可以提高公共安全的水平，例如通过视频监控等方式，对实施犯罪的人员进行有效的预测和打击。
二、人工智能技术的结合人工智能技术是目前科技领域最受关注的领域之一，而数据挖掘技术与人工智能的结合将会成为未来的趋势。
在未来，人工智能技术将会长足发展。
它将会通过学习分析数据，不断优化自身的算法和模型，实现更加智能化和效率化的数据挖掘。
三、深度学习技术的广泛应用深度学习是人工智能发展的重要分支之一。
通过深度学习技术，数据挖掘技术可以实现更加高效的海量数据处理。
随着深度学习技术的不断发展，数据挖掘技术也将随之受益。
数据挖掘技术将会通过深度学习技术，不断更新自身的算法和模型，实现更加高效的数据挖掘和分析。
深度学习技术还可以用于图像识别、语音识别等领域，实现更加智能化的场景识别和分析。
四、大数据安全性的加强大数据时代，数据的存储和传输安全性是一个非常重要的问题。
虽然数据挖掘技术可以分析大量的数据，但是数据挖掘技术的安全性也同样重要。
未来，数据挖掘技术需要加强数据的安全保障和隐私保护，以避免大数据应用被恶意利用。
总之，数据挖掘技术将会成为大数据时代的核心技术之一，它的发展将会给我们带来更多的便利和改变。
随着技术的不断发展，数据挖掘技术也将会不断更新和优化，实现更加高效、智能化的数据挖掘和分析，为我们的生产生活带来更多的贡献。
简述数据挖掘技术的发展趋势
简述数据挖掘技术的发展趋势随着信息时代的到来，数据的产生量不断增加，数据挖掘技术逐渐成为了信息处理和利用的重要手段。
数据挖掘技术的发展趋势也随之不断发展和变化。
数据挖掘技术的应用领域不断扩大。
从最初的商业应用，如市场营销和客户关系管理，到医疗保健、金融、安全等领域，数据挖掘技术的应用正在逐渐涵盖更多的领域。
特别是在智能制造、工业互联网等领域，数据挖掘技术也有了广泛的应用。
数据挖掘技术的算法不断优化和改进。
从最初的关联规则、分类、聚类算法，到现在的深度学习、神经网络等算法，数据挖掘技术的算法不断地在不断地更新和创新，以满足不同领域的需求。
第三，数据挖掘技术与其他技术的结合不断深入。
随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，数据挖掘技术与这些技术的结合越来越紧密。
例如，大数据技术提供了更好的数据存储和管理，云计算技术提供了更好的计算资源，人工智能技术提供了更高级的数据分析和决策支持，这些技术的结合都进一步提升了数据挖掘技术的效率和应用价值。
第四，数据挖掘技术的可视化和交互性不断加强。
传统的数据挖掘技术通常需要专业的数据分析师进行操作和分析，但是随着数据可视化和交互性的发展，普通用户也可以通过图表、仪表盘等方式进行数据分析和决策支持，提高了数据挖掘技术的普及性和适用性。
数据挖掘技术的隐私保护和安全性问题越来越突出。
在大数据时代，涉及个人隐私的数据越来越多，数据挖掘技术的隐私保护和安全性问题也越来越受到关注。
因此，数据挖掘技术的研究和应用必须兼顾数据挖掘效率和隐私保护、安全性等方面的需求，以确保数据的安全和有效利用。
数据挖掘技术的发展趋势包括应用领域不断扩大、算法不断优化、与其他技术的结合不断深入、可视化和交互性不断加强以及隐私保护和安全性问题越来越突出等方面。
这些趋势都表明，数据挖掘技术的未来将会更加广泛和深入地应用于各个领域，为人们的生产和生活带来更多的便利和价值。
数据挖掘的现状及趋势研究
数据挖掘的现状及趋势研究近些年来，信息行业的发展带动了数据挖掘的快速兴起，面对数据挖掘的发展潮流趋势，数据挖掘领域已然成为各行业关注的焦点问题。
通过对数据挖掘研究现状和基本理论知识的介绍，着重分析了数据挖掘在市场、金融、电商等主要数据领域的一些应用现状，旨在突出数据挖掘的应用优势，为企业决策者监督和管理企业提供理论依据。
并针对发展过程中出现的数据挖掘方法不足、性能不足、缺少用户交互意识以及数据库与挖掘系统不匹配等一系列问题提出解决对策。
最后展望数据挖掘在未来的发展趋势，总结数据挖掘语言的标准化、数字化以及多种技术合作集成的发展趋势，有助于行业内竞争与发展，为未来的数据挖掘研究提供参考。
1.1 背景科学的发展，技术的更新，信息时代悄然走进我们的生活，各种网络新技术也随着而来，由各个行业搜集、储存的很多数据组成的大数据仓库，由于数据量巨大，之前的数据挖掘方法已经不适用发掘关键信息，导致很多数据无法显示出对行业发展有用的信息，所以迫于行业形势，决策者急需能够深入数据库内部快速分析、整理未被发现的价值信息的创新技术，以便指导企业的发展。
于是在这种情形下，全新的科学技术——数据挖掘（Data Mining.DM）技术被发现，并且发展成势不可挡。
数据挖掘是数据库知识发现（Knowledge-Discovery in Databases.KDD）里的一个步骤，两者有着紧密的关系，数据挖掘技术之所以受欢迎，是因为它能解决其它技术完不成的挖掘信息的问题，它能够在海量数据中获取藏匿其中的信息，这些信息的价值远远超过之前所挖掘出来的，在深入分析之后总结价值规律，提供给企业决策者，作为未来企业发展规划的理论根据。
伴随着二十多年的数据挖掘技术的发展，同时在研究人员的共同努力下，在理论研究方面，由于数据挖掘是综合性技术，必须与其他新技术相结合，所以DM 技术深入发掘理论基础，更新所需要的理论技术，完善自身不足；在实际应用上，基于自身的优势，使得应用广泛，前景大好，像一些行业如市场营销、保险金融等，数据仓库大，信息价值高。
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数据挖掘技术的研究现状及发展方向 陈娜1.2 （1. 北京交通大学计算机学院，北京100044；2.石家庄铁路运输学校，河北石家庄050021） 第 !" 电脑与信息技术卷 （ ! ）可视化技术 ［ " ］ 通过直观的图形方式将 信息数据、关联关系以及发展趋势呈现给决策者， 使用最多的方法是直方图、数据立方体、散点图。 其中数据立方体可以通过 #$%& 操作将更多用户 关心的信息反映给用户。 （ ’ ）遗传算法 ［ ( ］ 是一种模拟生物进化过程 的算法，最早由 )*++,-. 于 /0 世纪 (0 年代提出。 它是基于群体的、具有随机和定向搜索特征的迭 代过程，包括 ! 种典型的算子：遗传、交叉、变异和 自然选择。遗传算法作用于一个由问题的多个潜 在解（个体）组成的群体上，并且群体中的每个个 体都由一个编码表示，同时个体均需依据问题的 目标函数而被赋予一个适应值。另外，为了应用遗 传算法，还需要把数据挖掘任务表达为一种搜索 的问题，以便发挥遗传算法的优势搜索能力。同时 可以用遗传算法中的交叉、变异完成数据挖掘中 用于异常数据的处理。 （ "）统计学方法 ［ 1 ］ 在数据库字段项之间存 在着两种关系：函数关系（能用函数公式表示的确 定性关系）和相关关系（不能用函数公式表示，但 仍是相关确定关系）。对它们的分析采用如下方 法：回归分析、相关分析、主成分分析。主要用于数 据挖据的聚类方法中。 （ (）模糊集（23445 678）方法利用模糊集理 论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式 识别和模糊聚类分析。模糊性是客观存在的。系统 的复杂性越高，精确化能力就越低，即模糊性就越 强，这是 9,.7: 总结出的互克性原理。 / 数据挖掘的算法 （ ;）关联规则中的算法 %<=>*=>算法是一种最具有影响力的挖掘布 尔关联规则频繁项集的算法，该算法是一种称为 主层搜索的迭代方法，它分为两个步骤： ,?通过多趟扫描数据库求解出频繁 ;@项集的 集合 $ ; ； A?不断的寻找到 /@项集 $ / „ -@项集 $ - ，最后 利用频繁项集生成规则。 随后的许多算法都沿用 %<=>*=>中“频繁项集 的子集必为频繁项集”的思想，在频繁项集 $ B@; 上 进行 C*>- 运算构成潜在 B 项集 D B 。由于数据库和 D B 的规模较大，需要相当大的计算量才能生成频 繁项集。 一旦由数据库 E 中的事物找出频繁项集，由 它们产生强关联规则是直截了当的（强关联规则 满足最小支持度和最小置信度）。对于置信度，可 以用下式，其中条件概率用项集支持度计数表示。 F*-G>.7-F7 （ %HIJ ） H& （ %KJ ） H 63<<*=8LF*3-（8%!J） 63<<*=8LF*3-（8%） 其中， 63<<*=8LF*3-（8%!J）是包含项集 %!J 的事务数， 63<<*=8LF*3-8 （ % ）是包含项集 % 的事务 数，关联规则可以表示如下： ·对于每个频繁项集 +，产生 + 的所有非空子 集。 ·对于 + 的每个非空子集 6，如果 63<<*=8LF*3-8 （ %!J ） 63<<*=8LF*3-（8%） "M>-LF*-G，则输出“6HI（+@ 6）”，其中 M>-LF*-G 是最小置信度阈值。 由于规则由频繁项集产生，每个规则都自动 满足最小支持度。频繁项集连同它们的支持度预 先存放在列表中，使得他们可以快速地被访问。 （ /）分类规则中的算法 决策树是一种常用于分类、预测模型的算法， 它通过将大量数据有目的的分类，从而找到一些 有价值的、潜在的信息。它的主要优点是描述简 单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。最 有影响和最早的决策树方法是由 N3>-+,- 提出的 著名的基于信息熵的 OEP 算法。它的主要问题是： OEP 是非递增学习算法；OEP 决策树是单变量决策 树，复杂概念的表达困难；同性间的相互关系强调 不够；抗噪性差。针对上述问题，出现了许多较好 的改进算法，如 QF:+>MM7= 和 2>6:7= 设计了 OE! 递增式学习算法；钟鸣，陈文伟等提出了 OJ$R 算 法等。图 / 是顾客是否购买计算机的判定树。 沿着由根节点到树叶节点的路径，图 / 的判 定树可以转化为 O2LS)RT 分类规则。其规则如 图 / 概念 A356LF*M<387= 的判定树 D=7.>8L=,8>-U？ T*V76 RWF7++7-82,>+ Q83.7-8 T*V76 T*V76 %U7 XHP0I!0 P;???!0 V76 · "# ·! 期 （ !"" ： !#$%&’()’ "*+,$-’./ *# "01020+’ ），可自 动或方便的进行模式提取。这些模式是指从大型 数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，当 然这些知识是隐含的、事先未知的、潜在有用的信 息，提取的知识一般可表示为概念、规则、规律、模 式等形式。数据挖掘是一个多学科领域，从多个学 科汲取营养，涉及到数据库技术、人工智能、机器 学习、神经网络、模式识别、归纳推理、统计学、数 据库、数据可视化、信息检索、高性能计算等多个 领域。从 3454 年 5 月在美国底特律召开的第 33 届国际人工智能会议上首先出现 !"" 这个术语， 到 3446 年在加拿大蒙特利尔召开的首届 !"" 7 "010 8*#*#) 国际学术会议，再到以后每年都要召 开一次的 !"" 7 "010 8*#*#) 国际学术会议，经 过十多年的努力，数据挖掘技术的研究已经取得 了丰硕的成果，不少软件公司已研制出数据挖掘 软件产品，并在北美、欧洲等国家得到应用。例 如， 9:8 公司 ;).0%0&等人最早取得了关联规则 挖掘有关的两项专利 ［ 3 ］ 。将数据挖掘技术中的关 联规则应用在实际工程中，获得了很好的效果。同 时互联网挖掘技术也应用在网络搜索和电子商务 中，并显现出卓越的效果。在我国，数据挖掘技术 的研究也引起了学术界的高度重视，已成为信息 科学界的热点课题。数据挖掘研究具有广泛的应 用前景，因为数据挖掘产生的知识可以用于决策 支持、信息管理、科学研究等许多领域。 3 数据挖掘的分类 数据挖掘技术的分类标准有根据发现知识 的种类分类、根据挖掘的数据库种类分类、根据 采用的技术分类等几种分类方法 ［ <］ 。 根据发现知识的种类分类： ·根据数据挖掘的功能可分为特征规则挖 掘、区分规则挖掘、关联规则挖掘、分类聚类挖掘、 孤立点分析、趋势分析、演变分析、偏差分析、模式 分析、类似性分析等。 ·按照所挖掘的知识的粒度或抽象层进行区 分，包括概化知识、原始知识或多层知识的数据挖 掘。 根据挖掘的数据库分类： ·按数据库类型可分为关系型、事务型、面向 对象型、对象关系型、主动型、异构型。 ·根据所处理的数据的特殊类型可分为时间 型、空间型、文本型、多媒体、数据库和遗留系统 等。 根据数据挖掘采用的技术分类主要有如下几 种： （ 3 ）决策树方法 ［ <=> ］ 用树形结构表示决策集 合，利用信息论中的互信息（信息增益）寻找数据 库中具有最大信息量的字段建立决策树的一个结 点，再根据字段的不同取值建立树的分支；在每个 分支子集中重复建立树的下层结点和分支，即可 建立决策树。国际上最有影响和最早的决策树算 法是 ?@*@&0# 研制的 9">方法，数据库越大它的 效果越好。此后又发展了各种决策树方法，如 9"> 的改进算法 ABC6 和 A6，这两种算法从数据丢失 和数据连续性等方面对 9">算法进行了改进。 （ <）人工神经网络方法 ［ B］ 它从结构上模仿 生物神经网络，是一种通过训练来学习的非线性 预测模型，可以完成分类、聚类、特征挖掘等多种 数据挖掘任务。这种方法是以 8D 模型和 E’ 22 学习规则为基础，用神经网络连接的权值表示知 识，其学习方法表现在神经网络的权值修改上。神 经网络方法主要应用于数据挖据的聚类技术中。 （ >）粗集（F$@)G H’1）方法 ［ 6］ 在数据库中， 将行元素看成对象，列元素看成属性（分为条件属 性和决策属性），等价关系 F 定义为不同对象在 某个（或几个）属性上取值相同，这些满足等价关 系的对象组成的集合称为该等价关系 F 的等价 类。条件属性上的等价类 I 与决策属性上的等价 类 J 之间有>种情况：下近似，J 包含 I；上近似， J 和 I 的交非空；无关，J 和 I 的交为空。对下近 似建立确定性规则，对上近似建立不确定性规则 （含可信度），对无关情况不存在规则。 图 3 典型的数据挖掘系统结构 知