一、數(shù)據(jù)挖掘技術的含義

數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)當中發(fā)現(xiàn)趨勢和模式的過程，它融合了現(xiàn)代統(tǒng)計學、知識信息系統(tǒng)、機器學習、決策理論和數(shù)據(jù)庫管理等多學科的知識。它能有效地從大量的、不完全的、模糊的實際應用數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的潛在有用的信息和知識，揭示出大量數(shù)據(jù)中復雜的和隱藏的關系，為決策提供有用的參考。

二、數(shù)據(jù)挖掘的方法和基本步驟

（一）數(shù)據(jù)挖掘的主要方法

常用的數(shù)據(jù)挖掘方法主要有決策樹（DecisionTree）、遺傳算法（GeneticAlgorithms）、關聯(lián)分析（AssociationAnalysis）、聚類分析（ClusterAnalysis）、序列模式分析（SequentialPattern）以及神經(jīng)網(wǎng)絡（NeuralNetworks）等。

（二）數(shù)據(jù)挖掘的基本步驟

[摘要]隨著Internet的發(fā)展，Web數(shù)據(jù)挖掘有著越來越廣泛的應用,Web數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)挖掘技術在Web信息集合上的應用。本文闡述了Web數(shù)據(jù)挖掘的定義、特點和分類，并對Web數(shù)據(jù)挖掘中使用的技術及應用前景進行了探討。

[關鍵詞]數(shù)據(jù)挖掘Web挖掘路徑分析電子商務

一、引言

近年來，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)界的極大關注，其主要原因是存在大量數(shù)據(jù)，可以廣泛使用，并且迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用的信息和知識。數(shù)據(jù)挖掘是面向發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)分析技術，通過對大型的數(shù)據(jù)集進行探查。可以發(fā)現(xiàn)有用的知識，從而為決策支持提供有力的依據(jù)。

Web目前已成為信息、交互和獲取的主要工具,它是一個巨大的、分布廣泛的、全球性的信息服務中心。它涉及新聞、廣告、消費信息、金融管理、教育、政府、電子商務和其他許多信息服務。面向Web的數(shù)據(jù)挖掘就是利用數(shù)據(jù)挖掘技術從Web文檔及Web服務中自動發(fā)現(xiàn)并提取人們感興趣的、潛在的有用模型或隱藏的信息。

二、概述

[摘要]本文主要介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基本概念，以及數(shù)據(jù)挖掘的方法。

[關鍵詞]數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘方法

隨著信息技術迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)庫的規(guī)模不斷擴大，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。但大量的數(shù)據(jù)往往無法辨別隱藏在其中的能對決策提供支持的信息，而傳統(tǒng)的查詢、報表工具無法滿足挖掘這些信息的需求。因此，需要一種新的數(shù)據(jù)分析技術處理大量數(shù)據(jù)，并從中抽取有價值的潛在知識，數(shù)據(jù)挖掘（DataMining）技術由此應運而生。

一、數(shù)據(jù)挖掘的定義

數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)集合中自動抽取隱藏在數(shù)據(jù)中的那些有用信息的非平凡過程，這些信息的表現(xiàn)形式為：規(guī)則、概念、規(guī)律及模式等。它可幫助決策者分析歷史數(shù)據(jù)及當前數(shù)據(jù)，并從中發(fā)現(xiàn)隱藏的關系和模式，進而預測未來可能發(fā)生的行為。數(shù)據(jù)挖掘的過程也叫知識發(fā)現(xiàn)的過程。

二、數(shù)據(jù)挖掘的方法

6.遺傳算法。遺傳算法是一種受生物進化啟發(fā)的學習方法，通過變異和重組當前己知的最好假設來生成后續(xù)的假設。每一步，通過使用目前適應性最高的假設的后代替代群體的某個部分，來更新當前群體的一組假設，來實現(xiàn)各個個體的適應性的提高。遺傳算法由三個基本過程組成:繁殖(選擇)是從一個舊種群(父代)選出生命力強的個體，產(chǎn)生新種群(后代)的過程；交叉〔重組)選擇兩個不同個體〔染色體)的部分(基因)進行交換，形成新個體的過程；變異(突變)是對某些個體的某些基因進行變異的過程。在數(shù)據(jù)挖掘中，可以被用作評估其他算法的適合度。

7.粗糙集。粗糙集能夠在缺少關于數(shù)據(jù)先驗知識的情況下，只以考察數(shù)據(jù)的分類能力為基礎，解決模糊或不確定數(shù)據(jù)的分析和處理問題。粗糙集用于從數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)分類規(guī)則的基本思想是將數(shù)據(jù)庫中的屬性分為條件屬性和結論屬性，對數(shù)據(jù)庫中的元組根據(jù)各個屬性不同的屬性值分成相應的子集，然后對條件屬性劃分的子集與結論屬性劃分的子集之間上下近似關系生成判定規(guī)則。所有相似對象的集合稱為初等集合，形成知識的基本成分。任何初等集合的并集稱為精確集，否則，一個集合就是粗糙的(不精確的)。每個粗糙集都具有邊界元素，也就是那些既不能確定為集合元素，也不能確定為集合補集元素的元素。粗糙集理論可以應用于數(shù)據(jù)挖掘中的分類、發(fā)現(xiàn)不準確數(shù)據(jù)或噪聲數(shù)據(jù)內(nèi)在的結構聯(lián)系。

8.支持向量機。支持向量機(SVM)是在統(tǒng)計學習理論的基礎上發(fā)展出來的一種新的機器學習方法。它基于結構風險最小化原則上的，盡量提高學習機的泛化能力，具有良好的推廣性能和較好的分類精確性，能有效的解決過學習問題，現(xiàn)已成為訓練多層感知器、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡和多項式神經(jīng)元網(wǎng)絡的替代性方法。另外，支持向量機算法是一個凸優(yōu)化問題，局部最優(yōu)解一定是全局最優(yōu)解，這些特點都是包括神經(jīng)元網(wǎng)絡在內(nèi)的其他算法所不能及的。支持向量機可以應用于數(shù)據(jù)挖掘的分類、回歸、對未知事物的探索等方面。

事實上，任何一種挖掘工具往往是根據(jù)具體問題來選擇合適挖掘方法，很難說哪種方法好，那種方法劣，而是視具體問題而定。

三、結束語

目前，數(shù)據(jù)挖掘技術雖然得到了一定程度的應用，并取得了顯著成效，但仍存在著許多尚未解決的問題。隨著人們對數(shù)據(jù)挖掘技術的深人研究，數(shù)據(jù)挖掘技術必將在更加廣泛的領域得到應用，并取得更加顯著的效果。

1數(shù)據(jù)挖掘的任務

數(shù)據(jù)挖掘的任務常見的有4種類型:

分類用于預測事件所屬的類別.其中樣本數(shù)據(jù)中包含標識樣本事件所屬類別的數(shù)據(jù)項,類別是已知的,由數(shù)據(jù)挖掘根據(jù)樣本數(shù)據(jù)構建對這些類別的模式的描述,再利用所發(fā)現(xiàn)的模式,參照新的數(shù)據(jù)的特征變量,將其映射入已知類別中.如在醫(yī)療應用中,可根據(jù)患者的各種特征進行疾病診斷等.

聚類用于描述和發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中以前未知的數(shù)據(jù)類別.其中樣本數(shù)據(jù)中不包含類別變量,數(shù)據(jù)挖掘?qū)⒕哂泄餐厔莺湍Ｊ降臄?shù)據(jù)元組聚集為一類,使類內(nèi)各元組相似程度最高,類間差異最大.常用于市場細分,可根據(jù)已有顧客的數(shù)據(jù),利用聚類技術將市場按顧客的消費模式的相似性分為若干細分市場,以進行有針對性的市場營銷.

關聯(lián)用于發(fā)現(xiàn)給定事件或紀錄中經(jīng)常一起發(fā)生的項目,由此推斷事件間潛在的關聯(lián),識別有可能重復發(fā)生的模式.關聯(lián)分析的典型例子是市場籃子分析,描述顧客的購買行為.如尿布與啤酒的故事就屬于關聯(lián)分析,可幫助零售商決定商品的擺放和捆綁銷售策略.序列模式與關聯(lián)分析類似,只是擴展為一段時間的項目集間的關系,常把序列模式看作由時間變量連接起來的關聯(lián).序列分析可分析長時期的相關紀錄,發(fā)現(xiàn)經(jīng)常發(fā)生的模式.

2數(shù)據(jù)挖掘過程