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发布时间:2023-10-30 16:37:26 来源:
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数据挖掘技术论文开题报告
本科毕业论文都是需要进行论文的写作,数据挖掘技术论文的开
题报告怎么写?下面是整理的数据挖掘技术论文拟订开题报告,欢迎
阅读!
数据挖掘技术综述
数据挖掘(
Data Mining
)是第二项较新的数据库技术,它基于由
日常积累基本概念的大量数据所构成的数据库,从中发现潜在的、有
价值的信息——称为知识,用于支持决策。数据挖掘是一项数据库可
视化应用技术,王美岩首先对数据挖掘进行概述,阐明什么是数据挖
掘,数据挖掘的技术是什么,然后介绍数据挖掘纳米技术的常用技术,
数据挖掘的主要过程
,
如何进行数据挖掘
,
主要应用领域以及国内外现
状分析。
一
.
研究背景及意义
近十几年来,随着数据库系统的广泛流行以及计算机技术的快速
发展,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。千万个
数据库被管理做为商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等,特
别是网路系统的流行,使得信息爆炸性增长。但此趋势将持续发展下
去。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆的问题:第一
是信息过量,难以消化;第二是信息真假难以辨认;第三是信息安全
难以保证;第四是内部信息形式不一致,难以统一处理。面对这种状
况,一个星毛挑战被提出来:如何才能不被信息的汪洋大海所淹没,
从中及时发现有用的知识,提高信息利用率呢?这时出现了新的技术
——数据挖掘(
Data Mining
)技术便应用而生了。
面对海量的存储数据,如何从中发现有价值的信息或知识,成为
一份非常艰巨的任务。数据挖掘就是为讨好这种要求而产生并迅速发
展诱发起来的。数据挖掘研究的目的主要是发现知识、使数据可视化、
纠正数据。
二
.
概述
1
,数据挖掘
数据挖掘
(Data Mining
就是从大量的、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讯息过程。这些数据可以是结构化的
,
如关
系数据库中的数据,也可以是半结构化的,如文本,图形,图像数据,
甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的,
也可以是非数学的,可以是演绎的,也可以是归纳的。发现了的知识
可以被用于描述概称信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等,
还可以进行
数据自身的维护。数据挖掘借助了多年来数理统计技术和人工智
能以及专业领域工程等知识的研究成果探索自己研究成果的理论体系,
是一个交叉学科重要领域,可以集成数据数据库、人工智能、数理统
计、可视化、并行计算等技术。
2
,数据挖掘技术
数据挖掘就是对观测到的数据集进行分析,目的是发现未知的关
系和以数据拥有者可以理解并对其发现有价值的新奇方式来总结数据。
它利用各种分析方法和分析工具在大规模海量数据中建立模型和数据
间关系的操作过程,这些模型和关系可以用来决策和预测。
数据挖掘的过程就是知识发现的数据管理过程,其所能下述发现
的知识有如下几种:广义型知识,述说同类事物共同性质的知识;特
征型知识,反映话语各方面的特征知识;差异型知识,揭示反映不同
事物之间属性差别的知识;关联型知识,反映印证事物之间依赖或关
联的知识;预测型知识,根据历史的和当前的数据推测未来数据;偏
离型知识,揭示事物偏离常规的异常现象。所有这些知识都可以在不
同的概念层次上被发现,随着概念树的大幅提升,从微观到中观再到
宏观经济运行,以满足不同用户、不同自由度决策的需要。
本文来源:
https://www.2haoxitong.net/k/doc/fcaf9c24571810a6f524ccbff121dd36a22dc421.html
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