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数据挖掘技术范文1
数据挖掘（DataMining，DM），是随着数据库和人工智能发展起来的新兴的信息处理技术。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、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，并从中提取辅助决策的关键性数据。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘是一门涉及面很广的交叉性新兴学科，涉及到数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等领域。
2、数据挖掘技术
2.1关联规则方法
关联规则是一种简单，实用的分析规则，描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，所挖掘出的关联规则量往往非常巨大，但是。并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，对这些关联规则进行有效的评价。筛选出用户真正感兴趣的。有意义的关联规则尤为重要。
2.2分类和聚类方法
分类就是假定数据库中的每个对象属于一个预先给定的类。从而将数据库中的数据分配到给定的类中。而聚类分析是根据所选样本间关联的标准将其划分成几个组，同组内的样本具有较高的相似度，不同组的则相异。分类和聚类的区别在于分类事先知道类别数和各类的典型特征，而聚类则事先不知道。聚类方法适合于探讨样本间的内部关系，从而对样本结构做出合理的评价。
2.3数据统计方法
使用这些方法一般首先建立一个数据模型或统计模型，然后根据这种模型提取有关的知识。传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法。贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术是许多挖掘应用中有力的工具之一。
2.4神经网络方法
神经元网络，具有非线形映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体的作用、高度的自学习、自组织和自适应能力的种种优点。这些优点使得神经元网络非常适合解决数据挖掘的问题。因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类；用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；用于聚类的自组织映射方法。
2.5决策树方法
决策树学习是一种通过逼近离散值日标函数的方法，把实例从根结点排列到某个叶子结点来分类实例。叶子结点即为实例所属的分类，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；在每个分枝子集中，重复建立树的下层结点和分支的过程，即可建立决策树。
数据挖掘技术范文2
关键词:数据挖掘;应用;发展
1数据挖掘技术的概述
数据挖掘是通过对各种数据信息进行有选择的统计、归类以及分析等挖掘隐含的有用的信息,从而为实践应用提出有用的决策信息的过程。通俗的说数据挖掘就是一种借助于多种数据分析工具在海量的数据信息中挖掘模数据信息和模型之间关系的技术总裁,通过对这种模型进行认识和理解,分析它们的对应关系,以此来指导各行各业的生产和发展,提供重大决策上的支持。数据挖掘技术是对海量数据信息的统计、分析等因此数据挖掘技术呈现以下特点:一是数据挖掘技术主要是借助各种其它专业学科的知识,从而建立挖掘模型,设计相应的模型算法,从而找出其中的潜在规律等,揭示其中的内在联系性;二是数据挖掘主要是处理各行数据库中的信息,因此这些信息是经过预处理的;三是以构建数据模型的方式服务于实践应用。当然数据挖掘并不是以发现数据理论为目的,而是为了在各行各业的信息中找出有用的数据信息,满足用户的需求。
2数据挖掘的功能
结合数据挖掘技术的概述,数据挖掘主要具体以下功能:一是自动预测趋势和行为。数据挖掘主要是在复杂的数据库中寻找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通过数据挖掘可以快速的将符合数据本身的数据找出来;二是关联分析。关联性就是事物之间存在某种的联系性,这种事物必须要在两种以上,数据关联是在复杂的数据中存在一类重要的可被发现的知识;三是概念描述。概念描述分为特征性描述和区别性描述;四是偏差检测。
3数据挖掘技术的步骤分析
3.1处理过程
数据挖掘虽然能够实现在复杂的数据库中寻求自己的数据资源,但是其需要建立人工模型,根据人工模型实现对数据的统计、分析以及利用等。
3.2关键技术
由于数据挖掘涉及到很多专业学科,因此相对来说,数据挖掘技术融合多门专业技术学科的知识,结合实践,数据挖掘技术主要应用到以下算法和模型:一是传统统计方法。采取传统的统计方法主要有抽样技术,也就是采取相应的策略对数据进行合理的抽样。多元化统计和统计预测方法;二是可视化技术,可视化技术是数据挖掘技术的热点,它是采取可视化技术与数据挖掘过程的结合,以直观的图形等使人们更好地进行数据挖掘技术;三是决策树。决策树需要对数据库进行几遍的扫描之后,才能完成,因此其在具体的处理过程中可能会包括很多的预测变量情况;四是4)聚类分析方法。聚类分析方法是一种非参数分析方法,主要用于分析样本分组中多维数据点间的差异和联系。判别分析法需要预先设定一个指针变量,假设总体为正太分布,必须严格遵守数理依据。而聚类分析则没有这些假设和原则,只需要通过搜集数据和转换成相似矩阵两个步骤,就能完成聚类分析的全过程。聚类分析主要用于获取数据的分布情况,能够简单方便的发现全局的分布模式,识别出密集和系数区域;此外,对于单个类的分析也有很强的处理能力,能深入分析每个类的特征,并找出变量和类之间的内在联系。基于距离、层次、密度和网络的方法是最常用的聚类分析方法。
4数据挖掘技术的实践应用
数据挖掘技术虽然在我国发展的时间还不长,但是其在实践中的应用已经非常的广泛,因为数据挖掘技术在实践中的应用价值是非常大的,其可以提取隐藏在数据背后的有用信息,具体来看,其主要应用在:(1)在医学上的应用。人体的奥秘是无穷无尽的,人类遗传密码的信息、人类疾病史和治疗方法等,都隐含了大量数据信息。采用数据挖掘来解决这些问题,将给相关工作者的工作带来很大方便。此外,医院内部医药器具的管理、病人档案资料的整理、医院内部结构的管理等,也是庞大的数据库。将数据挖掘技术应用于医学领域,深入分析人类疾病间的内在联系和规律,帮助医生进行诊断和治疗,能够有效提高医生诊断的准确率,对人类的健康和医疗事业的发展有十分重要的作用。(2)在电信业中的应用。随着三网融合技术的不断发展,传统的电信业务已经不能满足当前社会发展的需求,而是侧重通信、图像以及网络等业务的融合,而实现“三网融合”的关键技术是实现对数据的分析与统计,因为三网融合会带来更多的数据,这些数据都需要充分的挖掘,以此实现“三网融合”战略的实现。将数据挖掘技术与电信业务有效的结合起来,能够提高资源利用率,更深入的了解用户的行为,促进电信业务的推广,帮助各行各业获取更大的经济效益。(3)在高校贫困生管理的应用。贫困生管理分析系统主要应用了数据仓库技术以及数据挖掘技术,其主要是将高校贫困生的各种信息统一纳入到高校信息管理平台中,然后根据具体的贫困生划分标准,建立模型,进而对学生的信息进行统计与分析,实现对贫困生信息的科学管理,便于高校管理者及时了解学生的信息。
5结语
总之数据挖掘技术在实践中的广泛应用,为我国互联网+战略提供了关键技术支撑,但是由于数据挖掘技术在实践中还存在某些技术问题,比如各种模型和技术难于集成、缺少与数据库系统耦合的通用API或挖掘系统仅提供孤立的知识发现功能,难于嵌入大型应用等问题导致挖掘技术在实践中的应用还存在缺陷,因此需要我们加大对数据挖掘技术的进一步研究,以此更好地实现“互联网+”战略。
作者:陈建伟 李丽坤 单位:安阳职业技术学院
参考文献
数据挖掘技术范文3
关键词：大数据 数据挖掘 营销
中图分类号：F49 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2015）030-0209-01
近几年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。2012 年3 月，奥巴马公布了美国《大数据研究和发展计划》，标志着大数据已经成为国家战略，上升为国家意志。从硅谷到北京，大数据的话题传播迅速。
1 大数据时代
随着计算机技术全面融入社会生活，经过半个多世纪的发展，信息爆炸已经积累到了一个开始引发变革的程度。它不仅使世界充斥着比以往更多的信息，而且其增长速度也在加快。最先经历信息爆炸的学科，如天文学和基因学，创造出了“大数据”这个概念。
1.1 大数据时代产生的背景
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”大规模生产、分享和应用海量数据的时代之所以能够开启，源于信息科技的进步、互联网与云计算技术和物联网的发展。
（1）信息科技的进步。信息处理、信息存储和信息传递是信息科技的三个主要支撑，存储设备性价比不断提升、网络带宽的持续增加，为大数据的存储和传播提供了物质基础。
（2）互联网与云计算技术。互联网时代，电子商务、社交网络和移动通信产生了大量结构化和非结构化的数据，以云计算为基础的信息存储、分享和挖掘手段，可以便宜、有效地将这些大量、高速、多变化的终端数据存储下来，并随时进行分析与计算。互联网领域的公司最早重视数据资产的价值，他们从大数据中淘金，并且引领着大数据的发展趋势。
（3）物联网的发展。众所周知，物联网时代所创造的数据不是互联网时代所能比拟的，而且物联网的数据是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，最显著的特点是是它的高增长率。大数据是物联网中的关键技术，物联网对大数据技术的要求更高，它的发展离不开大数据。
1.2 大数据与数据挖掘
Google、Amazon、Facebook、Twitter，这些称霸全球互联网的企业，它们的成功都具备一个共同的因素，就是收集分析海量的各种类型的数据，并能够快速获取影响未来的信息的能力。“购买了此商品的顾客还购买了这些商品”，这恐怕是世界上最广为人知的一种商品推荐系统了，而创造出这个系统的正是Amazon。Amazon 通过分析商品的购买记录、浏览历史记录等庞大的用户行为历史数据，并与行为模式相似的其他用户的历史数据进行对照，提供出最适合的商品推荐信息。Facebook 可以为用户提供类似“也许你还认识这些人”的提示，这种提示可以准确到令人恐怖的程度，而这正是对庞大的数据进行分析而得到的结果。这种以数据分析为核心的技术就是数据挖掘（data mining）。
从技术角度看，数据挖掘是从大量的、复杂的、不规则的、随机的、模糊的数据中获取隐含的、人们事先没有发觉的、有潜在价值的信息和知识的过程。从商业角度来说，数据挖掘是从庞大的数据库中抽取、转换、分析一些潜在规律和价值，从中获取辅助商业决策的关键信息和有用知识。大数据概念的提出，将为数据挖掘技术的发展和应用带来一个很大的机遇。
2 数据挖掘
数据挖掘旨在从大数据中提取隐藏的预测性信息，用便于理解和观察的方式反映给用户，作为决策的依据。
2.1 数据挖掘原理
数据挖掘又称为数据库中的知识发现（Knowledge Diseoveryin Databases，KDD），是一个从数据库或数据仓库中发现并抽取隐含的、明显未知的、具有潜在用处的信息的过程。数据挖掘一般流程主要包括三个阶段：数据准备、数据挖掘、结果解释和评价。在数据挖掘的处理过程中，数据挖掘分析方法是最为关键的。
（1）数据准备。数据准备是从海量数据源得到数据挖掘所用的数据，将数据集成到一起的过程。由于数据收集阶段得到的数据可能有一定的污染，即数据可能存在不一致，或有缺失数据、脏数据的存在，因此需通过数据整理，对数据进行清洗及预处理。
（2）数据挖掘。是数据挖掘中最关键的一步，使用智能的方法提取数据模式，例如决策树、分类和聚类、关联规则和神经网络等。首先决定要提取什么样的模型，然后选取相应的算法参数，分析数据从而得到可能形成知识的模式模型。
（3）结果解释和评价。数据挖掘后的结果需要转换成用户能够理解的规则或模式，并根据其是否对决策问题具有实际意义进行评价。
2.2 数据挖掘技术在营销中的应用
无差别的大众媒体营销已经无法满足零和的市场环境下的竞争要求。精准营销是企业现在及未来的发展方向，在精准营销领域，最常用的数据挖掘分析方法包括分类、聚类和关联三类。
（1）关联规则。挖掘关联规则就是发现存在于大量数据集中的关联性或相关性，例如空间关联挖掘出啤酒与尿布效应；时间关联挖掘出孕婴用品与家居装修关系；时间关联挖掘出调味品、纸巾与化妆品的消费等。
此外，关联规则发现也可用于序列模式发现。序列模式发现的侧重点在于分析数据项集在时间上或序列上的前后（因果）规律，可以看作是一种特定的关联规则。例如顾客在购买了打印机后在一段时间内是否会购买墨盒。
（2）分类分析。分类是假定数据库中的每个对象属于一个预先给定的类，从而将数据库中的数据分配到给定的类中。它属于预测性模型，例如在银行业，事先定义用户的信用状况分为两类：信用好和信用坏，对于一个信用状态未知的用户，如果需要确定其信用度，可以采用“决策树”法构建一个分类模型，决策树方法着眼于从一组无次序、无规则的客户数据库中推理出决策树表现形式的分类规则。决策树的非叶子节点均是客户的一些基本特征，叶子节点是客户分类标识，由根节点至上而下，到每个叶子节点，就生成了一条规则，由该决策树可以得到很多规则，构成了一个规则集合，从而进行数据分析。
（3）聚类分析。聚类是将物理或抽象对象的集合进行分组，然后组成为由类似或相似的对象组成的多个分类的分析过程，其目的就是通过相似的方法来收集数据分类。为品牌找客户，回答品牌“谁来卖”是精准营销首先要解决的问题，科学细分客户是解决这一问题的有效手段。聚类可以将目标客户分成多个类，同一个类中的客户有很大的相似性，表现在购买行为的高度一致，不同类间的客户有很大的相异性，表现在购买行为的截然不同。
3 结语
大数据时代背景下“数据成为资产”，数据挖掘技术作为支撑精准营销的重要手段，将它应用于营销行业的决策中，不仅拓展了数据挖掘技术的应用范围，而且大数据时代的数据挖掘技术可以帮助企业获得突破性回报。
参考文献
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数据挖掘技术范文4
关键词： Web数据挖掘；PageRank算法；网络数据
中图分类号：TP311.12 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）22-4992-02
1 概述
当前，人们随时随地都在利用网络获取信息，不断利用网络进行着上传和下载的操作，这些信息数据在网络上传播和储存着。因此，网络就形成了一个庞大的数据存储集散地。如何从海量的网络数据中快速有效地对数据进行分析和检索，并在其中发觉潜在有用的信息，是当今社会需要解决的问题。Web数据挖掘技术正是很好的解决了这个问题，以下将探讨一下Web数据挖掘技术。
2 Web数据挖掘概念
2.1数据挖掘
Web数据挖掘是数据挖掘的一个分支，首先需要了解什么是数据挖掘。数据挖掘（Data Mining， DM），是指从大量数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可被理解的知识的过程。在数据库系统中称其为知识发现（Knowledge Discovery in Database， KDD）。Web数据挖掘技术融合了数据库系统、统计学、信息科学、人工智能、机器学习等，是一个新兴的多学科交叉应用领域。
2.2 Web数据挖掘
Web数据挖掘是在数据挖掘技术的基础上，针对网络数据主要是Web文档和服务日志文件进行的数据分析、归纳和汇总并在其中发现和提取潜在有用的信息及知识的技术。
3 Web数据挖掘的分类
根据 Web 数据挖掘的对象，可将 Web 数据挖掘划分为三种类型。
3.1 Web 内容挖掘（Web Content Mining）
Web内容挖掘指从Web网站的内容中发现潜在的有价值的信息和抽取知识的过程。Web网站的内容分为：文本、图像、音频、视频和动画等。因此，Web 内容挖掘又可分为文本数据挖掘（包括文本和网页文件格式）和多媒体数据挖掘（图像、音频、视频等多媒体数据），Web内容挖掘主要应用于文献检索系统、垃圾邮件的处理、信息过滤、电子资源检索等。
3.2 Web 结构挖掘（Web Structure Mining）
Web 结构挖掘是对网站的超级链接进行分析和处理，从各个超级链接中发现权威网页和有价值的网页，并根据此标准对网页和网站进行评级、分类。Web结构挖掘主要任务是查找权威网页，并识别各网页之间的相互关系，从而发现网站的结构，获取不同网页相似度和网站的关联度。Web结构挖掘主要应用于搜素引擎，对同一主题的网页进行排序。
3.3 Web 使用挖掘（Web Usage Mining）
Web 使用挖掘是通过对计算机上的日志文件，如在服务器的 Log 文件和 cookies 文件等，涉及关联规则的挖掘，从中发现频繁使用的网页模式。如购买计算机的用户过一段时间购买打印机的概率，或者买计算机同时买电脑包的概率等.通过挖掘用户的访问模式，发现日志记录中的规则，如通过经常访问的路径，对网站的结构进行改进.通过聚类把不确定形式的用户和数据进行归类，发现潜在的客户和隐含群体，针对用户进行相关的营销等策略，提供针对性的活动，从而提高服务质量。Web使用挖掘主要应用于商业营销，并为商业决策提供依据。
4 Web数据挖掘的过程
5 常用Web数据挖掘算法
Web数据挖掘有很多算法，其中 Web 结构挖掘有 PageRank 、HITS和 CLEVER等很多经典算法。其中PageRank算法是1998 年斯坦福大学的博士研究生 Sergey Brin 和Lawrence Page最早提出利用超链接信息进行Web 结构挖掘的算法。PageRank是超链接结构分析中最成功的代表之一，是评价网页权威性的一种重要工具，搜索引擎 Google 公司就是利用 PageRank 算法和其他统计因素相结合的方法，对检索出来的大量结果进行相关度的排序。下面简单介绍一下PageRank算法。
5.1 算法思想
PageRank算法的基本思想是：如果网页M 被网页N 超级链接，则N 就认为M是重要的，也就相当于N 投了M一票，如果网页M被多个网页超级链接，则是多个网页投了网页 M 的票，它们都认为网页M 是重要的，那么网页M 一定是重要的；一个网页即使没有被其他网页多次超级链接到，但在一个重要的网页中使用了指向它的超级链接，则这个网页很可能也是重要的，因为PageRank 算法把每一个网页的重要性均分并被传递到它所链接的网页中，这样被重要网页链接的网页就可以分到更多的重要性值，它被列入推荐的能力值就越大。因此，网页之间的超级链接关系在一定程度上能表明 Web 文档的重要性。
6 小结
近年来网络的迅猛发展，使网络数据成几何级数增长，Web数据挖掘技术也得到了长足发展，为网络数据的检索提供了可靠地技术保证。但是随着多媒体和流媒体在网络上的大量使用，Web数据挖掘技术在这些领域还存在一定不足。因此，Web数据挖掘技术还有很大的提升空间，相信随着研究的不断深入Web数据挖掘会有更广阔的发展前景。
参考文献：
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数据挖掘技术范文5
关键词：大数据 数据挖掘 互联网
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2016）04-0000-00
20世纪80年代，计算机和互联网技术的发展使得数据量飞速增长，大数据是互联网技术发展到一定程度后必然出现的一种现象。
1数据挖掘的概念及功能
1.1 数据挖掘概念
数据挖掘是从大量的随机、模糊并带有噪声的数据集合中通过采用一定的算法对信息进行提取，发现规律和有用的价值信息的过程。一个完整的数据库挖掘系统主要包括了：数据库、数据库服务器、知识库、数据库挖掘引擎、模式评估模块、可视化用户界面。
1.2 数据挖掘方法和步骤
数据库挖掘的主要方法有基于遗传算法，粗集方法，决策树方法和神经网络方法。数据挖掘的一般步骤为：分析问题，判定源数据库是否满足数据挖掘的标准；提取、清洗和校验数据，去除数据中的噪声，得到数据完整、格式统一的数据；创建和调试模型，将选用的数据挖掘算法应用到数据中创建模型，通过数据来对模型进行校验和调整，得到满足使用要求的数据模型；维护数据挖掘模型，随着数据量的增加，需要对模型进行调整和维护，一些关键信息的改变有可能严重模型的精度，模型维护是数据挖掘的重要环节，通过模型维护可以保持模型的活力，不断完善模型。
1.3 数据挖掘的主要功能
数据挖掘的功能主要可以分为五大类：自动预测趋势和行为，关联分析，聚类分析，概念描述，偏差检测。采用数据挖掘技术在大型的数据库中寻找预测性信息，市场预测就是数据挖掘技术在自动预测趋势和行为方面的典型应用；关联分析是采用数据挖掘技术研究数据空中自变量和因变量之间的某种规律，找出数据库中存在的隐藏的关联网；聚类分析通过数据挖掘定义具有共同特征的子集，增强人们对于客观事实的理解和认识，数据挖掘技术避免了传统的模式识别和数学分类方法的片面性，是一个更加先进的聚类分析方法；概念描述建立在聚类分析的基础上，提取对象的特征，形成对概念的描述；偏差检测，数据库中的数据很可能存在着异常记录或者是数据噪声，通过偏差检测提出异常数据。
2数据挖掘技术的应用
数据挖掘技术已经应用在了各个行业中，数据量巨大的互联网行业、天文学、气象学、生物技术，以及医疗保健、银行、金融、零售等行业。通过数据挖掘技术将大数据融合在各种社会应用中，数据挖掘的结果参与到政府、企业、个人的决策中，发挥数据挖掘的社会价值，改变人们的生活方式，最大化数据挖掘的积极作用。以互联网行业为例，探究数据挖掘技术在社交网络中的应用。
互联网时代的信息爆炸给互联网用户的使用需求带来了一定的不便，用户如何快速获取有用信息，网站如何快速定位用户需求成为了研究课题。以社交网络为例，社区中的视频、音频、图片、文字等信息各式各样，每个人的兴趣、习惯不同，要得到的内容也不同。采用数据挖掘技术对社交网络数据分析，通过细分用户，挖掘不同用户的需求，开出出符合不同用户个性特征的服务和产品，满足WEB2.0时代对于网络个性化智能化的要求。
数据的采集和预处理是数据挖掘技术实现的前提，数据的预处理内容主要包括数据收集与录入、数据清洗与净化、用户识别、会话识别、文本提取。数据收集与预处理的系统结构图如图1所示。采集的数据一般会存放在数据库中，数据库中的数据具有组织性、结构性、易存取的特点，数据为了达到数据挖掘的要求还需要进行数据清洗、数据集成、数据转换和数据简化。
数据挖掘器的设计目的是对文本数据的内容进行分析与挖掘，提取能够代表和概括整个文本内容的标签。文本挖掘的步骤包括识别中文词，去除停用词，检测短语，检查同义词，创建单词向量。中文中字、句、段之间都有间隔，只有词之间没有，本文采用机械分词法进行识别处理，通过扫面句中字符串，将其余词典词语进行匹配，识别出词汇。去除停用词是将文本中常用的词汇去除，这些词汇在文本数据挖掘中属于无用词汇，去除后能够减小数据处理的复杂程度。检测短语和检测同义词的方法类似，都是通过类来实现，检测短语通过类PhrasesCache实现，检测同义词通过类SynonymousCache实现，通过词汇和记号词的匹配实现短语和同义词的识别。构建单词向量，通过单词向量来表示一个项目，单词向量是通过文本单词及其权重来构成的，通过单词检索可以得到用户想要获得的文档和信息。
3结语
本文主要分析了大数据的含义和特点，数据挖掘的概念和主要功能，着重探究了数据挖掘技术的主要应用，并结合数据挖掘技术在互联网社交网络中的应用进行了实例分析，通过数据挖掘技术更好的匹配用户想要得到的信息。
参考文献
[1]郭春.基于数据挖掘的网络入侵检测关键技术研究[D].北京邮电大学，2014.
[2]樊嘉麒.基于大数据的数据挖掘引擎[D].北京邮电大学，2015.
数据挖掘技术范文6
[关键词]数据挖掘数据挖掘方法
随着信息技术迅速发展，数据库的规模不断扩大，产生了大量的数据。但大量的数据往往无法辨别隐藏在其中的能对决策提供支持的信息，而传统的查询、报表工具无法满足挖掘这些信息的需求。因此，需要一种新的数据分析技术处理大量数据，并从中抽取有价值的潜在知识，数据挖掘（DataMining）技术由此应运而生。
一、数据挖掘的定义
数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程，这些信息的表现形式为：规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据，并从中发现隐藏的关系和模式，进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的过程也叫知识发现的过程。
二、数据挖掘的方法
1.统计方法。传统的统计学为数据挖掘提供了许多判别和回归分析方法，常用的有贝叶斯推理、回归分析、方差分析等技术。贝叶斯推理是在知道新的信息后修正数据集概率分布的基本工具，处理数据挖掘中的分类问题，回归分析用来找到一个输入变量和输出变量关系的最佳模型，在回归分析中有用来描述一个变量的变化趋势和别的变量值的关系的线性回归，还有用来为某些事件发生的概率建模为预测变量集的对数回归、统计方法中的方差分析一般用于分析估计回归直线的性能和自变量对最终回归的影响，是许多挖掘应用中有力的工具之一。
2.关联规则。关联规则是一种简单，实用的分析规则，它描述了一个事物中某些属性同时出现的规律和模式，是数据挖掘中最成熟的主要技术之一。关联规则在数据挖掘领域应用很广泛适合于在大型数据集中发现数据之间的有意义关系，原因之一是它不受只选择一个因变量的限制。大多数关联规则挖掘算法能够无遗漏发现隐藏在所挖掘数据中的所有关联关系，但是，并不是所有通过关联得到的属性之间的关系都有实际应用价值，要对这些规则要进行有效的评价，筛选有意义的关联规则。
3.聚类分析。聚类分析是根据所选样本间关联的标准将其划分成几个组，同组内的样本具有较高的相似度，不同组的则相异，常用的技术有分裂算法，凝聚算法，划分聚类和增量聚类。聚类方法适合于探讨样本间的内部关系，从而对样本结构做出合理的评价，此外，聚类分析还用于对孤立点的检测。并非由聚类分析算法得到的类对决策都有效，在运用某一个算法之前，一般要先对数据的聚类趋势进行检验。
4.决策树方法。决策树学习是一种通过逼近离散值目标函数的方法，通过把实例从根结点排列到某个叶子结点来分类实例，叶子结点即为实例所属的分类。树上的每个结点说明了对实例的某个属性的测试，该结点的每一个后继分支对应于该属性的一个可能值，分类实例的方法是从这棵树的根结点开始，测试这个结点指定的属性，然后按照给定实例的该属性值对应的树枝向下移动。决策树方法是要应用于数据挖掘的分类方面。
5.神经网络。神经网络建立在自学习的数学模型基础之上，能够对大量复杂的数据进行分析，并可以完成对人脑或其他计算机来说极为复杂的模式抽取及趋势分析，神经网络既可以表现为有指导的学习也可以是无指导聚类，无论哪种，输入到神经网络中的值都是数值型的。人工神经元网络模拟人脑神经元结构，建立三大类多种神经元网络，具有非线形映射特性、信息的分布存储、并行处理和全局集体的作用、高度的自学习、自组织和自适应能力的种种优点。
6.遗传算法。遗传算法是一种受生物进化启发的学习方法，通过变异和重组当前己知的最好假设来生成后续的假设。每一步，通过使用目前适应性最高的假设的后代替代群体的某个部分，来更新当前群体的一组假设，来实现各个个体的适应性的提高。遗传算法由三个基本过程组成:繁殖(选择)是从一个旧种群(父代)选出生命力强的个体，产生新种群(后代)的过程；交叉〔重组)选择两个不同个体〔染色体)的部分(基因)进行交换，形成新个体的过程；变异(突变)是对某些个体的某些基因进行变异的过程。在数据挖掘中，可以被用作评估其他算法的适合度。
7.粗糙集。粗糙集能够在缺少关于数据先验知识的情况下，只以考察数据的分类能力为基础，解决模糊或不确定数据的分析和处理问题。粗糙集用于从数据库中发现分类规则的基本思想是将数据库中的属性分为条件属性和结论属性，对数据库中的元组根据各个属性不同的属性值分成相应的子集，然后对条件属性划分的子集与结论属性划分的子集之间上下近似关系生成判定规则。所有相似对象的集合称为初等集合，形成知识的基本成分。任何初等集合的并集称为精确集，否则，一个集合就是粗糙的(不精确的)。每个粗糙集都具有边界元素，也就是那些既不能确定为集合元素，也不能确定为集合补集元素的元素。粗糙集理论可以应用于数据挖掘中的分类、发现不准确数据或噪声数据内在的结构联系。
8.支持向量机。支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展出来的一种新的机器学习方法。它基于结构风险最小化原则上的，尽量提高学习机的泛化能力，具有良好的推广性能和较好的分类精确性，能有效的解决过学习问题，现已成为训练多层感知器、RBF神经网络和多项式神经元网络的替代性方法。另外，支持向量机算法是一个凸优化问题，局部最优解一定是全局最优解，这些特点都是包括神经元网络在内的其他算法所不能及的。支持向量机可以应用于数据挖掘的分类、回归、对未知事物的探索等方面。
事实上，任何一种挖掘工具往往是根据具体问题来选择合适挖掘方法，很难说哪种方法好，那种方法劣，而是视具体问题而定。
三、结束语
目前，数据挖掘技术虽然得到了一定程度的应用，并取得了显著成效，但仍存在着许多尚未解决的问题。随着人们对数据挖掘技术的深人研究，数据挖掘技术必将在更加广泛的领域得到应用，并取得更加显著的效果。
