數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。 數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān),并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。
數(shù)據(jù)挖掘(計(jì)算機(jī)科學(xué))
數(shù)據(jù)挖掘是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。
數(shù)據(jù)挖掘通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān),并通過(guò)統(tǒng)計(jì)、在線分析處理、情報(bào)檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)、專家系統(tǒng)(依靠過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)法則)和模式識(shí)別等諸多方法來(lái)實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。
產(chǎn)生背景
20世紀(jì)90年代,隨著數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展,數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)也進(jìn)入一個(gè)全新的階段,即從過(guò)去僅管理一些簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)發(fā)展到管理由各種計(jì)算機(jī)所產(chǎn)生的圖形、圖像、音頻、視頻、電子檔案、Web頁(yè)面等多種類型的復(fù)雜數(shù)據(jù),并且數(shù)據(jù)量也越來(lái)越大。數(shù)據(jù)庫(kù)在給我們提供豐富信息的同時(shí),也體現(xiàn)出明顯的海量信息特征。信息爆炸時(shí)代,海量信息給人們帶來(lái)許多負(fù)面影響,最主要的就是有效信息難以提煉,過(guò)多無(wú)用的信息必然會(huì)產(chǎn)生信息距離(信息狀態(tài)轉(zhuǎn)移距離)是對(duì)一個(gè)事物信息狀態(tài)轉(zhuǎn)移所遇到障礙的測(cè)度,簡(jiǎn)稱DIST或DIT)和有用知識(shí)的丟失。這也就是約翰·內(nèi)斯伯特( John Nalsbert)稱為的“信息豐富而知識(shí)貧乏”窘境。因此,人們迫切希望能對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,發(fā)現(xiàn)并提取隱藏在其中的信息,以更好地利用這些數(shù)據(jù)。但僅以數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的錄入、查詢、統(tǒng)計(jì)等功能,無(wú)法發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中存在的關(guān)系和規(guī)則,無(wú)法根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì),更缺乏挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏知識(shí)的手段。正是在這樣的條件下,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。
數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο?/strong>
數(shù)據(jù)的類型可以是結(jié)構(gòu)化的、半結(jié)構(gòu)化的,甚至是異構(gòu)型的。發(fā)現(xiàn)知識(shí)的方法可以是數(shù)學(xué)的、非數(shù)學(xué)的,也可以是歸納的。最終被發(fā)現(xiàn)了的知識(shí)可以用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持及數(shù)據(jù)自身的維護(hù)等。
數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)象可以是任何類型的數(shù)據(jù)源??梢允顷P(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),此類包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源;也可以是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文本、多媒體數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)、Web數(shù)據(jù),此類包含半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)甚至異構(gòu)性數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源。
發(fā)現(xiàn)知識(shí)的方法可以是數(shù)字的、非數(shù)字的,也可以是歸納的。最終被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)可以用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持及數(shù)據(jù)自身的維護(hù)等。
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