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科技广场 2011.11 初析数据挖掘技术 Administration Data Mining Technology 吕达 Lv Da (华东交通大学, 江西南昌330013) (East China Jiaotong Univeristy, Jiangxi Nanchang 330013) 摘 要：数据挖掘是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果，是当前计算机科学研究的活跃领 域。数据挖掘技术能快速有效地从海量的网络信息中，挖掘出潜在的、有价值的信息，使之有效地在管理和决 策中发挥作用。数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学、统计学等领域的知识，从深层次挖掘有效的模式。 数据挖掘技术具有广泛的应用前景。 关键词：数据仓库;数据挖掘;方法挖掘理论 中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1671-4792-(2011)11-0068-04 Abstract: Data mining is a long-database technology research and development results and an active area of computer science. Data mining technology can quickly and efficiently from the massive network of information, and tap the potential, valuable information, to be effective in the management and decision-making role. Data min- ing method combines database technology, machine learning, statistics and other fields of knowledge, deeper exca- vation effective model. Data mining technology has broad application prospects. Keywords: Data Warehouse;Data Mining;Mining Theory 0 引言 数据挖掘，又称为数据采掘、数据开采，相近的 随着信息时代的来临，人们要面对越来越庞大 术语有KDD(数据库知识发现)、数据分析、数据融 的数据，当数据量极度增长时，人们感到面对信息海 合、决策支持等。根据W.J.Frawley 和G.P.Shapiro 等 洋像大海捞针一样束手无策，因此，需要一种从大量 人的定义，数据挖掘是指从大型数据库的数据中提 数据中去粗存精、去伪存真的技术。数据挖掘(Data 取人们感兴趣的知识，而这些知识是隐含的、事先未 Mining) 技术就是人们长期对数据库技术进行研究 知的、潜在的有用信息。原始数据可以是结构化的， 和开发的结果，是信息技术自然演化的结果。它是从 如关系型数据库中的数据，也可以是半结构化的，如 大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识、模型 文本、图形、图像数据，甚至是分布在网络上的异构 或规则的过程。经过十几年的研究和发展，数据挖掘 型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非 技术进入了一个更高级的阶段，数据挖掘算法也已 数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知 基本成熟、稳定。如今数据挖掘研究正蓬勃开展，在 识可以用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控 今后还会掀起更大的波澜，这门新兴的学科会有更 制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘 加广阔的前景。 是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究 1 数据挖掘技术概述 者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并 68 行计算等方面的学者和工程技