数据挖掘技术范文精选

摘 要 随着社会的进步，数据信息量的增加，人们对数据信息有了更高的要求。本文从数据挖掘技术定义，常用的技术方法以及数据挖掘的应用做了简单的介绍，最后介绍了对数据挖掘技术的展望。

关键词 数据挖掘；方法；应用

中图分类号TP3 文献标识码A 文章编号 1674—6708（2012）76—0209—02

近几年来，随着数据库技术的不断发展，数据挖掘引起了信息产业界和整个社会的极大关注。因为人们所拥有的数据量在不断的增长，这就对数据的管理和分析提出了更高的要求，急需新的技术从大量的信息中提取或“挖掘”知识，于是数据挖掘（Data Mining）技术被受人们关注和使用。

1 数据挖掘技术定义

数据挖掘技术是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的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。在大多数情况下，人们只知道储存数据，数据越来越多，可是不知道数据中存有很多重要的信息，数据挖掘就可以从这大量的数据中搜索出重要的信息。

2 数据挖掘常用的方法

1）决策树。决策树方法是把数据分类，构成测试函数，建立树每一层分支，重复下去就构成了决策树。在构造决策树时，树尽可能精度高，规模小。商业银行在对风险决策时经常用此方法；

摘要:该文对Web数据挖掘技术的基本思想进行了介绍,描述了对内容、结构、使用等进行挖掘的三种主要Web数据挖掘类型,并对典型Web数据挖掘的处理流程进行了说明。

关键词:Web数据挖掘;分类;流程

中图分类号:TP311文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2009)26-7335-01

WebData Mining Technology

SONG Yu

(Wuhan Institute of Shipbuilding Technology, Wuhan 430050, China)

Abstract: In this paper, Webdata mining technology, the basic idea was introduced to describe the content, structure, excavation of the use of three main types of Webdata mining, and a typical Webdata mining process are described.

Key words: Webdata mining; classification; process

摘要：数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题，是目前广泛研究的数据库技术，它可以从大量的数据提炼出有用、潜在的信息，经过十几年的研究与应用，已经建立了比较扎实的理论基础，目前正在向与应用领域紧密结合，对现有技术进一步改造方面发展。

关键词：数据挖掘；方法；数据挖掘技术；数据仓库

中图分类号：TP311文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2008)34-2030-03

Brief Analysis of Data Mining Techniques

WEI Xiao-ling

(Department of Primary education, Qinzhou University, Qinzhou 535000, China)

Abstract: Data mining techniques is an emerging research field in database and artificial intelligence．Is present widespread research data bank technology Is present widespread research data bank technology, It may refine usefully, the latent information from the massive data, After ten several years research and application, Had already established the quite solid rationale, at present, is closely integrated with applications, Further reform of the existing technology development.

Key words: data mining; methods; data mining; techniques data warehouse

摘要：数据挖掘是当前热门的数据处理技术。本文介绍了数据挖掘概念、数据挖掘过程及数据挖掘系统的体系框架与结构，阐述了数据挖掘的方法，并对数据挖掘应用进行了简单的介绍。

关键词：数据挖掘；神经元；方法；应用；发展

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 (2012) 12-0000-02

一、引言

伴随信息技术的迅猛发展，数据库规模与应用的不断扩大，大量数据随之产生。新增的数据包含了重要的信息，人们希望更好地利用这些数据，并通过进行更高层次的数据分析，为决策者提供更宽广的视野。

现今，很多领域已建立了相应的数据仓库。但人们无法辨别隐藏在海量数据中有价信息，传统的查询方式无法满足信息挖掘的需求。因此，伴随着数据仓库技术不断发展并逐渐完善的一种从海量信息中提取有价潜在信息的崭新数据分析技术------数据挖掘（Data Mining）技术应运而生。

二、数据挖掘概念

数据挖掘技术从1990年左右开始，发展速度很快，数据挖掘技术的产生和不断发展可使得人们对当今世界的海量数据中隐藏着人们所需要的商业和科学信息等重要信息进行挖掘。数据挖掘运用到交叉学科，涉及到，包括Database、AI、Machine Learning、人工神经网络（Artificial Neural Networks）、统计学（statistics）、模式识别(Pattern Recognition)、信息检索（Information Retrieval）和数据库可视化等，因此数据库目前还没有明确的定义。通常普遍认可的数据挖掘定义是：从数据库中抽取隐含的、以前未知的、有潜在应用价值的模型或规则等有用知识的复杂过程，是一类深层次的数据分析方法。

摘要: 计算机和网络技术的发展,使得信息的与传播不再受到时间和空间的限制。然而,网络在带来大量信息的同时,也带来了很多问题:诸如信息过量难以消化;信息真假难以辨识;信息形式不一致等等。解决这些问题可以将传统的数据挖掘(Date Mining)同Web结合起来,即从Web文档和Web活动中抽取用户感兴趣的潜在的有用模式和隐藏的信息,为用户提供具备自适应性和智能的信息服务。

关键词 ;数据挖掘; web;挖掘;网络技术

中图分类号:G642文献标识码:A文章编号:1003-2851(2009)12-0174-01

近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。数据挖掘是面向发现的数据分析技术,通过对大型的数据集进行探查。可以发现有用的知识,从而为决策支持提供有力的依据。

一、 Web数据挖掘定义及分类

Web数据挖掘(Web Date Mining),简称Web挖掘,是数据挖掘技术在Web环境下的应用,是从数据挖掘、计算机技术、信息科学等多个领域进行的一项技术。

Web 数据挖掘的分类根据数据挖掘对象的不同可以将Web数据挖掘分为Web 内容挖掘、Web 结构挖掘和Web 访问信息挖掘三类(见图1)。Web 内容挖掘就是指从Web 的文档中发现提取有用信息; Web 结构挖掘是指对html 页面间的链接结构进行挖掘; Web 访问信息挖掘是从网络访问者的交谈或活动中提取信息。

二、 Web数据挖掘的过程

摘 要

数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题， 本文首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行概略介绍，包括数据挖掘技术产生背景、应用领域、分类；然后详细阐述了数据挖掘的各种技术方法，并对数据挖掘的应用领域做了相关介绍。

【关键词】数据挖掘 决策支持 关联规则 模式

1 前言

数据挖掘含义是指从大量、模糊、随机的实际应用数据中，提取隐藏在其内部中、人

们原先不知晓的、却潜在有用的信息和知识的过程。我们把提取出的信息和知识表示为规律、概念、模式、规则等形式。数据挖掘被认为是一门跨多知识领域和学科的新兴课题，它为我们使用数据从简单查询将变为在数据里挖掘与发现知识从而产生对决策行为提供支持。为了能够满足人们从大量数据里发现知识的需求，来自不同领域的专家学者，都致力于研究这个热点课题――数据挖掘，不断研究和产生出新的研究成果。自从加拿大蒙特利尔在1995年召开了首届KDD&Data Mining国际学术会议，此后每年举办一次。通过数年努力， 数据挖掘技术研究取得了丰硕的成果，不少数据挖掘的软件产品，已在欧洲、北美等国家得到广泛的应用。目前，应用广泛的数据挖掘系统有：IBM公司的Intelligent Miner、SGI公司的SetMiner、SPSS公司的Clementine、SAS公司的Enterprise Miner、Sybase公司的Warehouse Studio、RuleQuest Research公司的See5、还有CoverStory、EXPLORA、Knowledge Discovery Workbench、DBMiner、Quest等。在我国，数据挖掘技术的研究也取得了相当客观的成果。

2 数据挖掘的技术方法

通常情况下，我们把数据挖掘方法分为两大方面，一是统计类型，有概率分析、相

随着互联网技术的普及，电子技术发展速度不断加快，软件技术的也得到前所未有的发展，但传统的计算机软件维修维护变得更加困难。通过数据挖掘技术将软件中的数据提取出来，将有助后续软件技术的发展。所以软件数据挖掘技术的发展与探究有十分重大的现实意义。本文通过介绍软件数据挖掘技术，分析未来软件工程数据挖掘的发展方向，为后续的研究人员提供参考和借鉴。

【关键词】工程数据 挖掘 发展方向

1 引言

软件数据挖掘技术是在软件储存的大量数据中寻找所需信息的技术。软件数据挖掘技术是软件工程研发中数据搜索领域中一项重要研究方向。数据挖掘技术不仅可以有效缩短开发的周期，同时也能够增加软件的延伸性和稳定性。随着电子行业的快速发展，软件开发领域不断受到重视，其数据搜索技术将得到更加广阔的发展和重要应用。因此软件数据挖掘技术的发展不仅具有重要的学术研究价值，同时也具有十分重要的应用价值。本文主要介绍软件数据挖掘技术的研究现状、所遇到的发展问题及未来的发展方向。

2 软件数据挖掘技术

2.1 软件数据挖掘技术的发展背景

软件数据主要是在软件研发过程中，研究人员对软件的开发进行模拟，分析，对软件开发，升级进行操作性分析，其重要编码、代码等相关数据。这些重要的信息数据是研究人员获取软件开发信息的唯一来源。随着软件技术的发展和软件的升级更新，软件中其重要的研发编码和工程信息将出现指数性增长。例如：Kumia软件研发数据中，其编码超过600万行。随着软件的升级更新，这对研究者对软件价值数据开发的有很高要求。因此利用软件数据挖掘技术获取软件工程数据对研发人员开发和软件升级是十分重要的。

2.2 软件数据挖掘技术的过程

摘要:万维网是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心,它包含了丰富的信息资源。Web挖掘可以快速有效地从互联网上获取所需要的信息。该文从Web数据挖掘的基本概念出发,结合Web数据的特点介绍了Web数据挖掘的类型、过程和技术,并对Web挖掘的应用前景进行了展望。

关键词:Web数据挖掘;挖掘过程;挖掘技术

中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2009)15-3852-02

The Summary of Web Mining Technology

PAN Zheng-gao1,2

(1.School of Information and Computer,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China;2.the Lab of Artificial Intelligence and Data Mining,Suzhou University,Suzhou 234000,China)

Abstract:WWW contains abundant information,as a enormous,extensive and global service center of information.Web Mining can be assumed speedinessly and effectively the information what we needed.This text introduce the types,procession and technologys of Web Mining,except the foreground of it's application.Those work based on the basic concept and characteristic of Web Mining.

Key words:Web Mining; Mining Course; Mining Technology

[摘要] 随着Internet的发展，Web数据挖掘有着越来越广泛的应用,Web数据挖掘是数据挖掘技术在Web信息集合上的应用。本文阐述了Web数据挖掘的定义、特点和分类，并对Web数据挖掘中使用的技术及应用前景进行了探讨。

[关键词] 数据挖掘Web挖掘路径分析电子商务

一、引言

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。数据挖掘是面向发现的数据分析技术，通过对大型的数据集进行探查。可以发现有用的知识，从而为决策支持提供有力的依据。

Web目前已成为信息、交互和获取的主要工具,它是一个巨大的、分布广泛的、全球性的信息服务中心。它涉及新闻、广告、消费信息、金融管理、教育、政府、电子商务和其他许多信息服务。面向Web的数据挖掘就是利用数据挖掘技术从Web文档及Web服务中自动发现并提取人们感兴趣的、潜在的有用模型或隐藏的信息。

二、概述

1.数据挖掘的基本概念

数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库、电子表格或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘基于的数据库类型主要有: 关系型数据库、面向对象数据库、事务数据库、演绎数据库、时态数据库、多媒体数据库、主动数据库、空间数据库、遗留数据库、异质数据库、文本型、Internet 信息库以及新兴的数据仓库等。

摘要Web数据挖掘是目前信息技术中的研究热点,它是现代科学技术相互渗透融合的必然结果。文章首先介绍了web 数据挖掘的含义,重点讨论了web 数据挖掘的类型以各种类型的web 数据挖掘的基本过程以及它们所使用的一些相关技术及应用，并对数据挖掘的发展前景和方向进行了展望。

关键词数据挖掘；Web数据挖掘；相关技术

引言

随着Internet 的进一步发展和完善,各种基于Internet的应用业务也如雨后春笋般的发展起来,例如网上商店、网上银行、远程教育、远程医疗等。我们应该看到Internet在给我们带来机遇的同时也带来了挑战,它使得WWW 上的一些主要工作, 例如Web 站点设计、Web 服务设计、Web 站点的导航设计、电子商务等工作变得更为复杂更为繁重。对于网站经营方来说,他们需要更好的自动辅助设计工具, 可以根据用户的访问兴趣、访问频度、访问时间动态的调整页面结构,改进服务, 开展有针对性的电子商务以更好的满足访问者的需求。解决这种需求的一个有利的工具就是Web 数据挖掘。

1. Web 数据挖掘概述

Web挖掘是一项综合技术,涉及Web、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域。Web挖掘就是从Web 文档、Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏信息。Web 挖掘是指从大量Web文档结构和使用的集合C中发现隐含的模式p。如果将C看作输入,p看作输出,那么Web挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射ξ:Cp

Web挖掘从数据挖掘发展而来,因此其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似,都是在对大量的数据进行分析的基础上,作出归纳性的推理,预测客户的行为,帮助企业的决策者调整市场策略,减少风险,作出正确的决策的过程。但是对Web 进行有效的资源和知识挖掘面临极大的挑战:(1)对有效的数据仓库和数据挖掘而言,Web 似乎太庞大了。(2)Web页面的复杂性高于任何传统的文本文件。(3) Web是一个动态性极强的信息源。(4) Web上的信息只有很小的一部分是相关的或有用的。这些挑战推动了如何有效地发现和利用Internet 的资源的研究工作。

1.1 与传统的数据挖掘相比较