發信人: yaomc (白頭翁&山東大漢), 信區: DataMining
標  題: 數據挖掘概述。
發信站: 南京大學小百合站 (Thu Dec 20 15:24:11 2001), 站內信件

今天從網上又找到一篇數據挖掘的概述，和以前的可以比較一下。


數據挖掘概述
　　 隨著數據庫技術的迅速發展以及數據庫管理系統的廣泛應用，人們積累的數
據越來 越多。激增的數據背后隱藏著許多重要的信息，人們希望能夠對其進行更
高層次的分析 ，以便更好地利用這些數據。目前的數據庫系統可以高效地實現數
據的錄入、查詢、統 計等功能，但無法發現數據中存在的關系和規則，無法根據
現有的數據預測未來的發展 趨勢。缺乏挖掘數據背后隱藏的知識的手段，導致了
“數據爆炸但知識貧乏”的現象。 ----計算機技術的另一領域——人工智能自
1956年誕生之后取得了重大進展。經歷了博 弈時期、自然語言理解、知識工程等
階段，目前的研究熱點是機器學習。機器學習是用 計算機模擬人類學習的一門科
學，比較成熟的算法有神經網絡、遺傳算法等。 ----用數據庫管理系統來存儲數
據，用機器學習的方法來分析數據，挖掘大量數據背后 的知識，這兩者的結合促
成了數據庫中的知識發現（KDD：Knowledge Discovery in Da tabases）的產生。
實際上，數據庫中的知識發現是一門交叉性學科，涉及到機器學習、 模式識別、
統計學、智能數據庫、知識獲取、數據可視化、高性能計算、專家系統等多 個領
域。從數據庫中發現出來的知識可以用在信息管理、過程控制、科學研究、決策支
 持等許多方面。 ----1989年8月在美國底特律召開的第11屆國際人工智能聯合會
議的專題討論會上首次出 現KDD這個術語。隨后在1991年、1993年和1994年都舉行
KDD專題討論會，匯集來自各個 領域的研究人員和應用開發者，集中討論數據統計
、海量數據分析算法、知識表示、知 識運用等問題。隨著參與人員的不斷增多，
KDD國際會議發展成為年會。1998年在美國紐 約舉行的第四屆知識發現與數據挖掘
國際學術會議不僅進行了學術討論，并且有30多家 軟件公司展示了他們的數據挖
掘軟件產品，不少軟件已在北美、歐洲等國得到應用。在 我國，許多單位也已開
始進行數據挖掘技術的研究，但還沒有看到數據挖掘技術在我國 成功應用的案例
。 
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