文本数据挖掘及其应用
摘要：随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对文本挖掘进行了概述包括文本挖掘的研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点进行了探讨，然后通过两个例子简单地说明了文本挖掘的应用问题。
关键词：文本挖掘研究现状相关技术应用
1 引言
随着科技的发展和网络的普及，人们可获得的数据量越来越多，这些数据多数是以文本形式存在的。而这些文本数据大多是比较繁杂的，这就导致了数据量大但信息却比较匮乏的状况。如何从这些繁杂的文本数据中获得有用的信息越来越受到人们的关注。“在文本文档中发现有意义或有用的模式的过程"n1的文本挖掘技术为解决这一问题提供了一个有效的途径。而文本分类技术是文本挖掘技术的一个重要分支，是有效处理和组织错综复杂的文本数据的关键技术，能够有效的帮助人们组织和分流信息。
2 文本挖掘概述
2.1文本挖掘介绍
数据挖掘技术本身就是当前数据技术发展的新领域，文本挖掘则发展历史更短。传统的信息检索技术对于海量数据的处理并不尽如人意，文本挖掘便日益重要起来，可见文本挖掘技术是从信息抽取以及相关技术领域中慢慢演化而成的。
1）文本挖掘的定义
文本挖掘作为数据挖掘的一个新主题引起了人们的极大兴趣，同时它也是一个富于争议的研究方向。目前其定义尚无统一的结论，需要国内外学者开展更多的研究以进行精确的定义，类似于我们熟知的数据挖掘定义。我们对文本挖掘作如下定义。
定义 2.1.1 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的可理解的最终可用的信息或知识的过程。直观地说，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文本挖掘。
2 )文本挖掘的研究现状
国外对于文本挖掘的研究开展较早，50年代末，H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，提出了词频统计思想于自动分类。1960年，Maron发表了关于自动分类的第一篇论文，随后，众多学者在这一领域进行了卓有成效的研究工作。研究主要有围绕文本的挖掘模型、文本特征抽取与文本中间表示、文本挖掘算法（如关联规则抽取、语义关系挖掘、文本聚类与主题分析、趋势分析）、文本挖掘工具等，其中首次将KDD中的只是发现模型运用于KDT。
我国学术界正式引入文本挖掘的概念并开展针对中文的文本挖掘是从最近几年才开始的。从公开发表的有代表性的研究成果来看，目前我国文本挖掘研究还处于消化吸收国外相关的理论和技术与小规模实验阶段，还存在如下不足和问题：
(1) 没有形成完整的适合中文信息处理的文本挖掘理论与技术框架。目前的中文文本挖掘研究只是在某些方面和某些狭窄的应用领域展开。在技术手段方面主要是借用国外针对英文语料的挖掘技术，没有针对汉语本身的特点，没有充分利用当前的中文信息处理与分析技术来构建针对中文文本的文本挖掘模型，限制了中文文本挖掘的进一步发展。
(2) 中文文本的特征提取与表示大多数采用“词袋”法，“词袋”法即提取文本高词频构成特征向量来表达文本特征。这样忽略了词在文本（句子）中担当的语法和语义角色，同样也忽略了词与词之间的顺序，致使大量有用信息丢失。而且用“词袋”法处理真实中文文本数据
时，特征向量的维数往往是高维的，这将使挖掘算法效率大大降低。
(3) 知识挖掘的种类和深度有限，一般只是进行文本的分类、聚类或者信息抽取，而且针对开放语料的实验结果也不是很理想。
2.2 文本挖掘主要内容
存储信息使用最多的是文本，所以文本挖掘被认为比数据挖掘具有更高的商业潜力，当数据挖掘的对象完全由文本这种数据类型组成时，这个过程就称为文本数据挖掘，事实上，最近研究表明公司信息有80%包含在文本文档中。
1）文本分类
文本分类指按照预先定义的主题类别，为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档，而且可以通过限制搜索范围来使文档的查找更容易、快捷。目前，用于英文文本分类的分类方法较多，用于中文文本分类的方法较少，主要有朴素贝叶斯分类（Na?ve Bayes），向量空间模型（Vector Space Model）以及线性最小二乘LLSF(Linear Least Square Fit)。
2）文本聚类
聚类与分类的不同之处在于，聚类没有预先定义好的主体类别，它的目标是将文档集合分成若干个簇，要求同一簇内文档内容的相似度尽可能的大，而不同簇之间的相似度尽可能的小。
3）文本结构分析
其目的是为了更好地理解文本的主题思想，了解文本表达的内容以及采用的方式，最终结果是建立文本的逻辑结构，即文本结构树，根结点是文本主题，依次为层次和段落。
4）Web文本数据挖掘[4]
在Web迅猛发展的同时，不能忽视“信息爆炸”的问题，即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计，Web已经发展成为拥有3亿个页面的分布式信息空间，而且这个数字仍以每4-6个月翻1倍的速度增加，在这些大量、异质的Web信息资源中，蕴含着具有巨大潜在价值的知识。人们迫切需要能够从Web上快速、有效的发现资源和知识的工具。
文本挖掘目前面临的问题有挖掘算法的效率和可扩展性、遗漏及噪声数据的处理、私有数据的保护与数据安全性等。
2.3 文本挖掘技术[1,2]
文本挖掘不但要处理大量的结构化和非结构化的文档数据，而且还要处理其中复杂的语义关系，因此，现有的数据挖掘技术无法直接应用于其上。对于非结构化问题，一条途径是发展全新的数据挖掘算法直接对非结构化数据进行挖掘，对于数据非常复杂，导致这种算法的复杂性很高；另一条途径就是将非结构化问题结构化，利用现有的数据挖掘技术进行挖掘，目前的文本挖掘一般采用该途径进行。对于语义关系，则需要集成计算语言学和自然语言处理等成果进行分析。我们按照文本挖掘过程介绍其涉及的主要技术及其主要进展。
1）文本数据预处理技术
预处理技术包括Stemming（英文）/分词（中文）、特征表示和特征提取。与数据库中的结构化数据相比，文本具有有限的结构，或者根本就没有结构。此外，文档的内容是人类所使用的自然语言，计算机很难处理其语义。文本信息源的这些特殊性使得数据预处理技术在文本挖掘中更加重要。
(1)分词技术
在对文档进行特征提取前，需要先进行文本信息的预处理，对英文而言需要进行Stemming处理，中文的情况则不同，因为中文词与词之间没有固定的间隔符（空格），需要进行分词处理。目前主要有基于词库的分词算法和无词典的分词技术两种。
基于词库的分词算法包括正向最大匹配、正向最小匹配、逆向匹配及逐次遍历匹配法等。
这类算法的特点是易于实现，设计简单；但分词的正确性很大程度上取决于所建的词库。因此基于词库的分词技术对于歧义和未登录词的切分有很大的困难。
基于无词典的分词技术的基本思想是：基于词频的统计，将原文中任意前后紧邻的两个字作为一个词进行出现频率的统计，出现的次数越高，成为一个词的可能性就越大，在频率超过某个预先设定的阈值时，就将其作为一个词进行索引。这种方法能够有效地提出未登录词。
(2)特征表示
文本特征指的是关于文本的元数据，分为描述性特征（如文本的名称、日期、大小、类型等）和语义性特征（如文本的作者、机构、标题、内容等）。特征表示是指一定特征项（如词条或描述）来代表文档，在文本挖掘时只需对这些特征项进行处理，从而实现对非结构化的文本处理。这是一个非结构化向结构化转换的处理步骤。特征表示的构造过程就是挖掘模型的构造过程。特征表示模型有多种，常用的有布尔逻辑型、向量空间模型（Vector Space Model，VSM）、概率型以及混合型等。W3C近来制定的XML，RDF等规范提供了对Web 文档资源进行描述的语言和框架。
(3)特征提取
用向量空间模型得到的特征向量的维数往往会达到数十万维，如此高维的特征对即将进行的分类学习未必全是重要、有益的（一般只选择2%-5%的最佳特征作为分类数据），而且高维的特征会大大增加机器的学习时间，这便是特征提取所要完成的工作。
特征提取算法一般是构造一个评价函数，对每个特征进行评估，然后把特征按分值高低排队，预定数目分数最高的特征被选取。在文本处理中，常用的评估函数有信息增益（Information Gain）、互信息（Mutual Information）、文本证据权（The Weight of Evidence for Text）和词频。
2）文本挖掘分析技术
文本转换为向量形式并经特征提取后，便可以进行挖掘分析了。常用的文本挖掘分析技术有：文本结构分析、文本摘要、文本分类、文本聚类、文本关联分析、分布分析和趋势预测等。
(1)文本结构分析
其目的是为了更好地理解文本的主题思想，了解文本所表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构，即文本结构树，根节点是文本主题，依次为层次和段落。
(2)文本摘要
文本摘要是指从文档中抽取关键信息，用简洁的形式对文档内容进行解释和概括。这样，用户不需要浏览全文就可以了解文档或文档集合的总体内容。
任何一篇文章总有一些主题句，大部分位于整篇文章的开头或结尾部分，而且往往是在段首或段尾，因此文本摘要自动生成算法主要考察文本的开头、结尾，而且在构造句子的权值函数时，相应的给标题、子标题、段首和段尾的句子较大的权值，按权值大小选择句子组成相应的摘要。
(3)文本分类
文本分类的目的是让机器学会一个分类函数或分类模型，该模型能把文本映射到已存在的多个类别中的某一类，是检索或查询的速度更快，准确率更高。训练方法和分类算法是分类系统的核心部分。用于文本分类的分类方法较多，主要有朴素贝叶斯分类、向量空间模型、决策树、支持向量机、后向传播分类、遗传算法、基于案例的推理、K-最邻近、基于中心点的分类方法、粗糙集、模糊集以及线性最小二乘等。
厉宇航等指出传统特征提取的方法是基于词形的，并不考察词语的意义，忽略了同一意义下词形的多样性，不确定性以及词义间的关系，尤其是上下位关系。该文的方法在向量空
间模型的基础上，以“概念”为基础，同时考虑词义的上位关系，使得训练过程中可以从词语中提炼出更加概括性的信息，从而达到提高分类精度的目的。
(4)文本聚类
文本分类是将文档归入到已经存在的类中，文本聚类的目标和文本分类是一样的，知识实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习，聚类没有预先定义好的主题类别，它的目标是将文档集合分成若干个簇，要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大，而不同簇间的相似度尽可能小。Hearst等人的研究已经证明了“聚类假设”，即与用户查询相关的文档通常会聚类的比较靠近，而远离与用户查询不相关的文档。
(5)关联分析
关联分析是指从文档集合中找出不同词语之间的关系。Feldman和Hirsh研究了文本数据库中关联规则的挖掘，提出了一种从大量文档中发现数千本在Amazon网站上找不到的新书籍；Wang Ke等以Web上的电影介绍作为测试文档，通过使用OEM模型从这些半结构化的页面中抽取词语项，进而得到一些关于电影名称、导演、演员、编剧的出现模式。
(6)分布分析与趋势预测
分布分析与趋势预测是指通过对文档的分析，得到特定数据在某个历史时刻的情况或将来的取值趋势。Feldman R等使用多种分布模型对路透社的两万多篇新闻进行了挖掘，得到主题、国家、组织、人、股票交易之间的相对分布，揭示了一些有趣的趋势。Wuthrich B等通过分析Web上出版的权威性经济文章对每天的股票市场指数进行预测，取得了良好的效果。
(7)可视化技术
数据可视化（Data Visualization）技术指的是运用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换为图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机辅助设计、计算机视觉及人机交互技术等多个领域。国内外学者已经对信息可视化技术进行了大量的研究，运用最小张力计算、多维标度法、语义分析、内容图谱分析、引文网络分析及神经网络技术，进行了信息和数据的可视化表达。
2.4 文本挖掘热点难点问题
显然，目标不同，文本挖掘的过程也不尽相同。但不论何种目标，都不可忽视如下几个方面的研究：
1)文本建模
向量空间模型，也称为“词袋”法，是目前文本处理的标准模式。简答讲，就是提取文本高频词构成特征向量来表达文本特征的方法，该方法有效描述了词与文档间的频率关系。面对复杂繁琐的自然语言文本，向量空间模型是目前最为简便有效的文本表示方法。
但向量空间模型建模方法最大的问题就是忽略了词在文本中承担的语法和语义上的作用，同时忽略了词与词之间的顺序关系，丢失了大量有用信息，从而减弱了高频词向量表达文本特征的可信度。同时，向量空间模型在处理真实文本数据时形成的特征向量的高维性也严重影响了后续文本挖掘的效率和结果的准确性。
此外，建模前的文本预处理工作作为整个文本挖掘过程的基础尤为重要。而不同的语言处理又常常不同。如何解决多语言混合如中英文混合情况下的文本处理和建模工作日益重要。同时，不同的语言有不同的切词处理方式。并且存在着大量多词同义、一词多义的现象。
2)特征降维
文本模型的高维特性制约了文本挖掘的效果。不论何种语种，由于语言本身的非结构特性以及建模后的高维特性，使得后续挖掘过程中都面临严重的效率问题。因此有效的降维是进行后续文本挖掘的重要一环。
目前的文本降维方法主要采用基于奇异值分解的潜在语义分析技术。该技术通过分析特
征词之间的语义相关性来减少特征向量的维数，通过将词—文档的高维表示投影在低维潜在语义空间中，降低空间的维数，进而得到词—文档的不再稀疏的低维表示。并且，由词袋模型在进行奇异值分解后得到的子空间不再是仅仅反映出词汇出现的频率和分布关系，而进一步揭示了词汇或文档之间的语义联系。
3)挖掘算法的选择
模型创建成功并且进行了有效的降维处理之后，就可以进行具体的挖掘操作了。从狭义的角度理解，也可以说这部分才是真正的挖掘。而广义上来说，整个过程才构成文本挖掘的全部过程。
文本挖掘算法并不是一个新的领域，通常就是数据挖掘方法在文本数据上的应用。因此多数挖掘方法来自机器学习、统计学习、自然语言处理、信息抽取、信息检索以及知识管理等领域，最终目标就是对建模后的文本数据进行分析和处理，找到其中潜在的有用信息。
根据不同的应用目标，挖掘出的知识种类不尽相同，由此可以对文本挖掘的技术和算法进行如下的分类：如根据发现关联规则、聚类、趋势、差异等知识的不同，分别对应不同领域的算法选择。
任何算法技术的研究和设计都离不开开始实验的仿真和具体实例的验证。文本数据挖掘过程亦是如此。由于文本数据的复杂多样性，导致文本数据的挖掘过程相对其他结构化数据要复杂繁琐的多，对数据的敏感性更为严重，在很多情况下，面临对开放语料的实验结果不理想的问题。因此选择更好的评价方法，克服现有语料手工分类不准确带来的误差，以更好地对算法做出评价，同样重要。
4) 模型的理解及可视化表达
多数文本挖掘应用实例的目标同数据挖掘类似，通常是要辅助用户的决策和判断，因此从用户的角度来看，文本挖掘所发现结果的可理解至关重要。而对于各种方法挖掘出的模式、规则等结果，提高可理解性的解决方法通常有两种：一种是以生成人类易于理解的自然语言的方式进行呈现，如对文档进行摘要的方法；另一种方式则是以图形界面方式展示结果，通过提供相对少量的规则，利用计算机图形学、图像处理等可视化技术将结果更加直观的呈现给用户。
近年来，可视化技术作为展示结果的关键一环逐渐成为文本挖掘过程中日益重要的一个分支。大量的研究结合语义分析、内容图谱分析、最小张力计算、神经网络技术、多维标度法等数据分析和处理方法进行了结果的可视化表达。
3文本挖掘的应用
文本挖掘的研究刚刚开始，其应用的研究正逐渐地增多，应用范围也正逐渐地扩大，例如在英文挖掘方面Brin 提出了一种从大量文档中发现一对词语出现模式的算法，并用来在Web 上寻找作者和书名的出现模式，从而发现了数千本在Amazon 网站上找不到的新书籍，Wang 等人以Web 上的电影介绍作为测试文档，通过使用OEM 模型从这些半结构化的页面中抽取词语项进而得到一些关于电影名称、导演、演员、编剧的出现模式。
3.1 基于STCS 的新型信息搜索引擎
人们已经进入信息极大丰富的时代，一方面信息来源广泛，包括Web 文档图书文献数字化资料等，这些异构的信息分布在Internet 空间中；另一方面，信息量巨大。面对信息的海洋，人们觉得力不从心，往往花费了很多时间却所获甚少。在这种情况下，如何有效地提供基于Internet 的资源发现服务，以帮助用户从大量信息资源的集合中找到与给定的查询请求相关的、恰当数目的资源子集，也就成为一项重要而迫切的研究课题。
传统的搜索引擎，例如Alta Vista Yahoo等，试图解决Internet上的资源发现问题，但是，从资源覆盖度、检索精度、检索结果可视化、可维护性等诸多方面来看，其效果远不能够令
人满意。
我们注意到搜索引擎采用的是典型的集中方式它们试图遍历整个Web，对其上所有的文档生成索引，供用户检索。这种集中方式有一些严重的弊端，主要表现在：1、覆盖度有限；2、维护困难；3、消耗太大，包括网络带宽、搜索引擎自身昂贵的硬件设施等。
我们认为Internet上的资源发现更适于采取分布协作的策略。
目前，分布计算以及多Agent 系统等领域的研究已经取得了丰硕的成果，可以用于集成某些自制、异构的协作资源发现系统这正是我们设计新型信息搜索引擎的出发点。
下面给出我们设计的新型信息搜索引擎的原型该模型基于STCS设计，如图3-1所示。
图3-1 基于STCS的搜索引擎
系统的工作流程如下：
(1)特征提取：对用户提交的目标样本（欲查询的文档样本）进行特征提取，生成挖掘目标的特征矢量；
(2)站点查询：在特征矢量中取权值最大的5个特征项作为查询关键字，向多个资源索引系统发送查询请求，将返回的结果URL作为文档采集的起点；
(3)信息采集：运行Robot 程序从查询到的源URL开始进行文档采集；
(4)模式匹配：提取出源文档的特征矢量，并进行特征匹配，把符合阈值条件的文档提交给用户。
采用分布协作的资源发现策略后，各个资源发现子系统所要管理的信息资源相对缩小，消耗降低，便于维护；同时，通过各系统之间的相互协作，覆盖度扩大，这也正是我们设计的新型信息搜索引擎的优点。
3.2 文本挖掘器TextMiner
在第二章，我们已经讨论了文本挖掘的各种功能，现在的研究工作大都专注于某种功能的研究，在一定程度上解决了用户的某些特定需求，如文本的分类、聚类、关联等。然而当用户面对一大堆文档，提出“请帮忙在这些文档中找出一些有趣的东西”这样一个问题的时候，单独的某种功能恐怕就无能为力了，而这种需求是客观存在的。为此，我们认为有必要进行功能齐全的文本挖掘系统的研究，以满足这种需求。
在前面各种文本挖掘功能的基础上，我们设计了文本挖掘器（TextMiner）。TextMiner 采用多agent的体系结构，首次提出文本中央挖掘器TCMU的概念，以帮助用户快速、有效的挖掘各种文本。
下面给出系统原型的组件和系统行为的简要描述。
1) 文本预处理agent；利用启发式规则和自然语言处理技术从文本中抽取出代表其特征的元数据，并存放在文本特征库中，作为文本挖掘的基础。
2) 文本中央挖掘器:文本中央挖掘器(TCMU)有机地整合了能完成各种单一功能的挖掘
agent，如分类、关联、趋势、聚类等单功能agent；另外，TCMU还包括一个数据模型管理器（DMMU）。DMMU 是文本中央开采器的信息库，存放文本挖掘功能的信息和返回信息，如挖掘功能的联结、数据调用、模型和算法等信息，为TCMU的运行提供必要的数据和信息。该库的产生由人工确定，其数据结构基本上是固定的。如：开采功能号、开采类别、名称、参数调用、结构形式、算法。
3) 用户接口agent:在用户与文本中央挖掘器之间起着桥梁作用。它为用户提供可视化接口，将用户的请求转化为专用语言传递给文本中央挖掘器中的DMMU，并将文本中央挖掘器返回的多维文本视图和文档等展示给用户。
每个agent作为系统的一个组件，能够完成相对独立的工作。这些部件可以位于同一台计算机上，也可以分布在网络中的多台计算机上。此外，由于系统高度模块化，具有很好的扩充性，因此适于加入新的部件不断完善TextMiner的功能。同时，各个agent之间通过相互协作来完成挖掘的全过程。
4 结束语
需要指出的是，文本作为一种结构化或非结构化的数据对象，特别像Web 文本等类型，其形式和内容的多样性，或者可以称为非标准化问题，已经成为当今亟需解决的问题。XML 的出现已经为此指明了方向，所以，我们在文本挖掘方面也需应这种新的变化和要求进行进一步地研究。
参考文献
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浅谈数据挖掘技术及其应用 數据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程。数据挖掘技术现已广泛应用于零售业、金融业、电信、网络安全分析、农业、医疗卫生等领域，研究十分广泛。 标签：海量数据；数据挖掘；应用研究 一、数据挖掘概念 数据挖掘比较公认的定义是由U.M.Fayyad等人提出的：数据挖掘就是从海量数据中提取潜在有趣模式的过程[1]。还有一些术语，具有和数据挖掘类似但稍有不同的含义，如数据库中知识挖掘、知识提取、数据/模式分析、数据考古等。数据挖掘技术最初是面向应用层面的，不光可以实现检索和统计专门数据库的操作，还能够在大量的数据集中实现小型、中型乃至大型系统的分析、归纳、推理等工作。 二、数据挖掘的基本任务 数据挖掘的目的就是发现有用的知识（即概念、规则和模式）。数据挖掘的基本任务主要有以下几个方面： （1）分类与预测。 分类属于有监督的学习，在构建分类模型之前，在数据源中选取训练集数据并作分类标记，然后运用分类模型对训练集数据进行分类，实在是按照样本属性相近的划入一类，最后将完成训练的分类模型应用到在未知类别的数据集中，获得相应的分类。预测是依据历史数据和现有的数据建立两种或两种以上变量间相互依赖的函数模型，然后进行预测或控制。 （2）聚类分析。 聚类分析是在识别数据的内在规则后，将数据分成相似数据对象组，从而获得数据的分布规律，划分的原则是不同组间距离尽可能大，组内距离尽可能小。聚类分析进一步是打算从一组杂乱的数据中发掘隐藏其中的分类规则。聚类分析与分类模式模型不同，分类模式是使用有标记样本构成的训练集的一种有监督学习方法，则聚类模型是使用在无标记的数据上的一种无监督学习方法。近年来，聚类分析在图像处理、商业分析、模式识别等有广泛应用。 （3）关联规则。 关联分析是通过对数据集中数据之间隐藏的相互关系的分析，揭露了具有相同类别的数据之间未知的关系。关联分析就是将给定一组项集和一个记录集合，
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术姓名 学号： 指导教师：
数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥
有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据
第 - 1 - 页 共 4 页 数据挖掘试卷 课程代码： C0204413 课程： 数据挖掘A 卷 一、判断题（每题1分，10分） 1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（ ） 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（ ） 3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（ ） 4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward 方法与组平均非常相似。（ ） 5. DBSCAN 是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（ ） 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（ ） 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（ ） 8. 对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（ ） 9. K 均值可以很好的处理不同密度的数据。（ ） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（ ） 二、选择题（每题2分，30分） 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？( ) A.分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. ( )将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 A.MIN(单链) B.MAX(全链) C.组平均 D.Ward 方法 3.数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了( )数据挖掘方法。 A 分类 B 预测 C 关联规则分析 D 聚类 4.关于K 均值和DBSCAN 的比较，以下说法不正确的是( ) A.K 均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN 一般聚类所有对象。 B.K 均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN 使用基于密度的概念。 C.K 均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN 可以处理不同大小和不同形状的簇 D.K 均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN 会合并有重叠的簇 5.下列关于Ward ’s Method 说法错误的是：( )
数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多
数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020
《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我
们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平
１ 数据挖掘的起源 ２数据挖掘的定义 ３数据挖掘的过程 ３．１目标定义阶段 ３．２数据准备阶段 ３．３数据挖掘阶段 ３．４结果解释和评估阶段 面对信息社会中数据和数据库的爆炸式增长，人们分析数据和从中提取有用信息的能力，远远不能满足实际需要。但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，但它却无法发现这些数据中存在的关系和规则，更不能根据现有的数据预测未来的发展趋势。这种现象产生的主要原因就是缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的有力手段，从而导致“数据爆炸但知识贫乏”的现象。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的，可用于开发信息资源的一种新的数据处理技术。数据挖掘（ＤａｔａＭｉｎｉｎｇ），又称数据库中的知识发现（ＫｎｏｗｌｅｄｇｅＤｉｓｃｏｖｅｒｙｉｎＤａｔａｂａｓｅ，简称ＫＤＤ），比较公认的定义是由Ｕ．Ｍ．Ｆａｙｙａｄ等人提出的：数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据集中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程，提取的知识表示为概念（Ｃｏｎｃｅｐｔｓ）、规则（Ｒｕｌｅｓ）、规律（Ｒｅｇｕｌａｒｉｔｉｅｓ）、模式（Ｐａｔｔｅｒｎｓ）等形式。数据挖掘是一种决策支持过程，分析各组织原有的数据，做出归纳的推理，从中挖掘出潜在的模式，为管理人员决策提供支持。ＫＤＤ的整个过程包括在指定的数据库中用数据挖掘算法提取模型，以及围绕数据挖掘所进行的预处理和结果表达等一系列的步骤，是一个需要经过反复的多次处理的过程。整个知识发现过程是由若干挖掘步骤组成的，而数据 挖掘仅是其中的一个主要步骤。整个知识发现的主要步骤有以下几点。要求定义出明确的数据挖掘目标。目标定义是否适度将影响到数据挖掘的成败，因此往往需要具有数据挖掘经验的技术人员和具有应用领域知识的专家以及最终用户紧密协作，一方面明确实际工作中对数据挖掘的要求，另一方面通过对各种学习算法的对比进而确定可用的算法。数据准备在整个数据挖掘过程中占的比例最大，通常达到６０％左右。这个阶段又可以进一步划分成三个子步骤：数据选择（ＤａｔａＳｅｌｅｃｔｉｏｎ），数据预处理（ＤａｔａＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）和数据变换（ＤａｔａＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）。数据选择主要指从已存在的数据库或数据仓库中提取相关数据，形成目标数据（ＴａｒｇｅｔＤａｔａ）。数据预处理对提取的数据进行处理，使之符合数据挖掘的要求。数据变换的主要目的是精减数据维数，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。这一阶段进行实际的挖掘工作。首先是算法规划，即决定采用何种类型的数据挖掘方法。然后，针对该挖掘方法选择一种算法。完成了上述的准备工作后，就可以运行数据挖掘算法模块了。这个阶段是数据挖掘分析者和相关领域专家最关心的阶段，也可以称之为真正意义上的数据挖掘。 浅谈数据挖掘技术及其应用 舒正渝１、２ （１．西北师范大学数信学院计算机系，甘肃兰州７３００７０；２．兰州理工中等专业学校，甘肃兰州７３００５０）摘要：科技的进步，特别是信息产业的发展，把我们带入了一个崭新的信息时代。数据库管理系统的应用领域涉及到了各行各业，但目前所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存储、查询、统计等功能，通过这些数据获得的信息量仅占整个数据库信息量的一小部分，如何才能从中提取有价值的知识，进一步提高信息量利用率，因此需要新的技术来自动、智能和快速地分析海量的原始数据，以使数据得以充分利用，由此引发了一个新的研究方向：数据挖掘与知识发现的理论与技术研究。数据挖掘技术在分析大量数据中具有明显优势，基于数据挖掘的分析技术在金融、保险、电信等有大量数据的行业已有着广泛的应用。关键词：数据挖掘；知识发现 Abstract:Key words:The progress of science and technology,especially the development of the information industry,brings us into a brand-new information age.The application of the data base management system has involved all trades and professions,but only the store,inquire and statistic function can be applied,account a little part of the whole database.How to improve the utilization ratio of the information has initiated a new research direction,the data mining and knowledge found theory and technique.The data mining has the advantage in analyzing a large number of data.The data mining analytical technology has been largely used finance,insurance,telecommunication industry,etc..Data mining;Knowledge discovery 收稿日期：２０１０－０１－１５修回日期：２０１０－０２－１１ 作者简介：舒正渝（１９７４－），女，重庆籍，硕士研究生，研究方向为数据库、多媒体。 中国西部科技２０１０年０２月（中旬）第０９卷第０５期第２０２期 总38
数据挖掘概述 阅读目录 ?何为数据挖掘？ ?数据挖掘背后的哲学思想 ?数据挖掘的起源 ?数据挖掘的基本任务 ?数据挖掘的基本流程 ?数据挖掘的工程架构 ?小结 回到顶部何为数据挖掘？ 数据挖掘就是指从数据中获取知识。 好吧，这样的定义方式比较抽象，但这也是业界认可度最高的一种解释了。对于如何开发一个大数据环境下完整的数据挖掘项目，业界至今仍没有统一的规范。说白了，大家都听说过大数据、数据挖掘等概念，然而真正能做而且做好的公司并不是很多。
笔者本人曾任职于A公司云计算事业群的数据引擎团队，有幸参与过几个比较大型的数据挖掘项目，因此对于如何实施大数据场景下的数据挖掘工程有一些小小的心得。但由于本系列博文主要是结合传统数据挖掘理论和笔者自身在A云的一些实践经历，因此部分观点会有较强主观性，也欢迎大家来跟我探讨。 回到顶部数据挖掘背后的哲学思想 在过去很多年，首要原则模型(first-principle models)是科学工程领域最为经典的模型。 比如你要想知道某辆车从启动到速度稳定行驶的距离，那么你会先统计从启动到稳定耗费的时间、稳定后的速度、加速度等参数；然后运用牛顿第二定律(或者其他物理学公式)建立模型；最后根据该车多次实验的结果列出方程组从而计算出模型的各个参数。通过该过程，你就相当于学习到了一个知识--- 某辆车从启动到速度稳定行驶的具体模型。此后往该模型输入车的启动参数便可自动计算出该车达到稳定速度前行驶的距离。 然而，在数据挖掘的思想中，知识的学习是不需要通过具体问题的专业知识建模。如果之前已经记录下了100辆型号性能相似的车从启动到速度稳定行驶的距离，那么我就能够对这100个数据求均值，从而得到结果。显然，这一过程是是直接面向数据的，或者说我们是直接从数据开发模型的。 这其实是模拟了人的原始学习过程 --- 比如你要预测一个人跑100米要多久时间，你肯定是根据之前了解的他(研究对象)这样体型的人跑100米用的多少时间做一个估计，而不会使用牛顿定律来算。 回到顶部数据挖掘的起源 由于数据挖掘理论涉及到的面很广，它实际上起源于多个学科。如建模部分主要起源于统计学和机器学习。统计学方法以模型为驱动，常常建立一个能够产生数据的模型；而机器学习则以算法为驱动，让计算机通过执行算法来发现知识。仔细想想，"学习"本身就有算法的意思在里面嘛。
基于大数据的数据挖掘技术与应用 发表时间：2019-07-17T12:49:19.997Z 来源：《基层建设》2019年第12期作者：汪洋 [导读] 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。 中国联合网络通信有限公司黄石市分公司湖北黄石 435000 摘要：科技前进的步伐越来越快，数据挖掘与传统行业相结合，在各行各业展现出了十分强大的生命力。本文从数据挖掘的基本概念和功能谈起，进一步再分析其在金融和人力资源两个方面的具体运用。 关键词：数据挖掘；大数据；金融；人力资源 一、数据挖掘的概念和功能 （一）数据挖掘概念。数据挖掘是指从庞大繁杂的数据中通过算法搜索隐藏于表面数据背后信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习和模式识别等多种方法来实现上述目标。 （二）数据挖掘的方法和过程。数据挖掘的理论技术一般可分为传统技术和改良技术两支。就传统技术而言，以统计分析为主要代表；就改良技术而言，以决策树理论、类神经网络和规则归纳法等为主要代表。 （三）数据挖掘的主要功能。数据挖掘的功能十分强大，在与各行各业结合之后，都能为各行业带来新的发展契机。一般来说，数据挖掘的功能分为两类：一类是描述性功能，是指对目标数据的属性进行特征描述；另一类是预测性功能，是指对当前数据进行归纳，以进行发展趋势的预测。 二、数据挖掘技术的应用实践 （一）在金融方面的应用。大数据金融以庞大繁杂的数据作为基础，利用如互联网等信息化技术，分析处理对客户的消费数据，将客户及时全面的信息及时地反馈给金融企业，如此一来，使得金融企业给零散化的客户群体提供定制化的服务成为可能。数据挖掘技术在金融领域的表现十分优异，在第三方支付、p2p网络借贷、供应链金融、互联网消费金融等方面均有广泛的运用。 就第三方支付而言，因为其运用场景多样化，使用方便快捷，因而，第三方支付与上下游的交易者联系紧密。当相关数据累积到一定程度时，便可推出更多的增值服务，进一步增加利润来源。在众多增值服务中，近年来，值得一提的是由蚂蚁金服推出的蚂蚁花呗。蚂蚊花呗本质上而言是一款消费信贷产品。蚂蚁花呗利用大数据，以自身的风控模型为基础，结合对消费者在互联网上的各种网购情况、支付习惯、信用风险等的分析结果，对不同的用户根据其近期的消费情况给予不同数额的消费额度。 第三方互联网支付交易规模由于互联网理财等大额交易场景的推动保持高速增长。在2013年，第三方互联网支付交易额仅为6万亿元，但据可靠预测，在2020年，此交易额可到39万亿元。再看第三方移动支付交易额。由于移动支付场景的多样化、用户渗透率越来越高、各种第三方支付企业进军市场等原因，移动交易量不断上升。在2013年，第三方移动支付交易额仅为1万亿元。但据估计，在2020年，第三方移动支付交易额可达144万亿元。 （二）在人力资源管理方面的运用。 （1）数据挖掘与人力资源规划：通过数据挖掘技术，组织管理者可以利用搜集到的每一个员工的组织内外部的信息资料，联系企业的整体战略目标，以事实为依据，制定未来人力资源规划。 （2）数据挖掘与人才的招聘与配置：招聘时，招聘者对于求职者的了解一般都比较肤浅，对于求职者的专业技能掌握情況、工作效率等无法有效进行认知。而新兴的社交网络呈现了—个人各方面的信息，如工作经历、社会关系、工作效率等，从而能助招聘者一臂之力，达到精准的人岗匹配。 （3）数据挖掘与员工的开发：利用数据挖掘，管理者将职业生涯规划建立在员工全方位数据的基础上，如员工的应聘岗位、晋升意愿和期望薪酬等结构化与非结构化的数据信息，从而精准地为员工提供职业培训。 三、注意区分数据挖掘与个人信息侵犯 当今时代，科学技术的不断提高，使得各种数码产品更新换代速度加快，手机、电脑、照相机等电脑产品基本是一年更新换代一次甚至两三次。其中由于手机应用功能随着经济发展而逐渐增加，从原来的按键机发展到如今的触屏手机乃至折叠手机，其功能也从原来的拨打电话、发送短信、彩信功能而增加到如今的视频通话、语音通话以及上网功能。网络的普遍化丰富了人们的生活，使得人们可以便捷广泛的了解、认知自身以外的整个中国乃至整个世界，可以通过网络媒介了解到其他国家的风土民俗、地形地貌，了解自己所喜欢的明星网红的日常喜好，或是通过网络媒介得到想获得的知识、达到一个学习的作用。但网络媒介是一把双刃剑，通过网络世界了解到诸多信息时，也可能因为自己在网络上所说的一句话、所发的一个定位从而导致自身隐私泄露，个人信息被公布在大众眼中。要运用好大数据时代中网络媒体这一把双刃剑，就必须要求到人们提高自我隐私保护意识，规范网络世界中的一言一语。 （一）大数据时代信息量过大导致信息泄露 当今时代是科技不断发展的时代，是大数据时代。在大数据时代里，各种数码产品纷呈展现其自身的广泛性、普遍性，充斥在人类日常生活中。尤其是手机的发展从原始的只能打电话接电话的大哥大，渐渐变成能够发短信、收短信的按键机，为满足人们日常生活中的娱乐要求，在信息传播的同时又增加了照相机、听音乐、玩游戏等等娱乐功能。在科技发展的基础上，为满足人们日常生活中的各种精神需求，仅仅五六年时间内，按键手机逐渐演变成如今的触屏手机、智能手机。如今的手机已不仅是一个只能打电话、接电话的功能机，在满足了人们的基本通讯要求后，增加了上网的功能。如今微博app、微信app、qqapp各种社交app的崛起，使得人们日常生活充满了娱乐性、便捷性、广泛性，所接收的信息不仅来自自身以外的中国各地，而且也可以接触到中国以外其它国家，甚至来自地球以外的各大恒星的知识。如今你将会看到，越来越多的人在超市里、商场中、地铁上、公园里拿起手机刷微博、拍抖音、视频通话、拍照片等等，在大数据时代，由于网络的普遍，人们上一秒在抖音app上传了一段视频、微博上发布了一篇文章、朋友圈发表了几张照片，以网络传播速度快的特点，下一秒这个视频、这篇文章、这些照片就极有可能出现在大众视线中。网络带来便捷性的同时也带来过大的信息量以及一定性的安全隐患，人们通过信息库了解某一样东西的同时，也可能导致自身定位被人知道、自身隐私被泄露出去。 （二）大数据时代侵犯个人信息方法更多 由于科学技术进步速度快，数码产品更新换代的速度也日益加快。当手机硬件设施提高了，相应的各类软件应用层出不穷，给予了人们日常生活中的精神满足，同时也给予了不法分子有机可图的条件。人们隐私安全问题日益堪忧，由于手机等各种数码产品的普遍性，大
应用 Technology Application D I G I T C W 技术 194DIGITCW 2019.01 1 大数据时代的发展历程及现状表现 通过对大数据的发展历程进行分析，大数据在出现到现在，短短的几年的时间内，大数据的信息容量个数据交流在呈直线上升。目前大数据时代的流量总和能够满足全球人员每天消耗500G 以上。就目前我国大数据发展的过程来说，已经逐渐的应用到我国各行各业中，能够从中获取信息资源。企业可以利用大数据对产品进行综合性分析，还能根据用户的反馈对产品进行更新改造，大数据时代下，采用信息化管理，能够有效的提升企业的管理效率，进而提升企业的生产效益，所以要加强数据挖掘技术在大数据时代下的应用。 2 数据挖掘技术分析 2.1 数据挖掘 数据挖掘技术是在20世纪90年代初提出来的新兴技术，这种技术主要面对的是商业应用中的人工智能化研究方面。大数据时代下数据挖掘技术的应用具有较高的使用价值，在实际应用中，能够及时的掌握产品的具体使用情况，能够在众多的数据信息中进行优化数据信息，进而为企业的发展提供参考方向。在数据挖掘技术发展过程中，由原来的简单、清晰的数据中进行寻找信息到能够从复杂、模糊的数据中去寻找有利用价值的信息，实现了质的突破，说明技术要求较高，需要更好的利用互联网技术。[1]2.2 聚类分析 在进行数据挖掘时，可以采用聚类分析技术来对数据进行处理。聚类分析的主要作用是能够将难以理解的事物进行形象化分组，然后在根据不同性质将其划分为不同组的分析过程。聚类分析的本质能够对庞大的数据进行划分处理，在从中发现可利用的信息资源。但是在实际的使用中，聚类分析是区别于传统的分类方式，它的优势是能够在模糊对象下进行对信息数据进行分组。在目前的聚类分析方式主要有两种分类方式，一种是硬聚类，这种分类方式更加的贴合数据信息。另一种是模糊聚类，这种分类方式能够通过划分模糊数据在对其进行分类。总的来说，这两种的分类方式不一样，但是所能达到的目的是一样的，都能将数据进行划分。 2.3 特征性数据分析法 特征性数据分析方法也是数据挖掘技术的主要方式之一，特征性数据分析方法能够对整体的数据信息，进行特征性的分析，对其进行发掘有利用价值的信息。由于这种技术的方便快捷性，可以应对大多数的数据资源的分析，所以是相关研究者的主要研究方向。在应用中，相关的设计者提出了多种的特征数据分析方法，比如可以利用人工神经网络进行收集数据，在数据终端进行建立神经网络，搜集可利用的信息；采用遗传基因算法对数据进行分析，对庞大的数据进行选择、重组；利用可视化技术对数据进行搜集，挖掘，可以有效的提升数据挖掘技术的实用性。[2] 3 大数据时代中数据挖掘的应用及延展方向 3.1 市场营销领域 根据对大数据时代中数据挖掘技术应用的数据分析，市场营 销领域是应用数据挖掘技术最广的领域。在市场营销中，可以通过数据挖掘技术对市场数据进行相关的提取和总结，能够在大数据下进行分析用户的信息资源，可以根据大数据反馈回的数据信息，进行改变市场营销模式。比如，通过数据挖掘技术能够分析用户点击商品的次数，然后在后台系统中，可以继续为用户推送与此商品相关的衍生品，能够让用户有更多的选择性，提高用户的实际使用感。3.2 制造业领域 随着现代生活水平的不断提高，人们对于生活产品的质量要求也在日益增长着，在制造业领域中应用数据挖掘技术能够更好的提升生活产品的质量。大数据时代中数据挖掘技术应用在制造业中的应用，可以对生活产品生产时进行跟踪性的监管、及时得到产品问题的数据、了解产品的生产效率等。可以为以后产品的生产提供相应的数据分析，针对性的解决产品遇到的问题、提升生产效率，进而提升制造业的经济效益。数据挖掘技术在制造业领域应用，能够促进制造业的发展，是非常有必要的。[1]3.3 电信业领域 现代是信息化的时代，电信行业在蓬勃的发展中，但是电信用户基数大，所需要处理的问题也是最多的，所以需要更好的服务来解决用户的问题，才能给用户带来更好的体验感。电信技术的服务是需要非常庞大的数据进行支持才能更好的处理遇到的问题，但是这种技术服务会被数据流冲击，导致服务质量下降。数据挖掘技术在电信业领域的应用能够有效的改变这种局面，采用数据挖掘技术可以对复杂的电信数据进行分析与研究，能够在其中发现规律，针对用户反馈回的信息，进行改进，提高电信业的服务质量。3.4 教育领域 数据挖掘技术在教育领域中的应用能够有效的提升教育行业的发展，在实际的应用中，能够对全体学生的心理特点进行分析，然后得出相应的教学方案，让教师能够及时的掌握学生的学习情况，从而更好地进行教学活动。采用数据挖掘技术可以对全体学生的考试成绩进行分析，及时发现学生学习的薄弱之处，方便教师对其进行加强化教学。还可以利用数据挖掘技术对教学进行分析，能够更好的利用教学资源，最大化发挥教学资源的作用，从而提升教育领域的教学质量。 4 结束语 综上所述，随着信息化时代的不断发展，我国正在向着大数据时代迈进，要加强大数据时代下数据挖掘技术的应用，才能更好的满足各行业的实际需求。尤其是在市场营销领域、制造业领域、电信业领域、教育领域等，能够利用数据挖掘技术来进行对众多的数据分析与研究，得出可利用的数据，进而促进该行业的发展。参考文献 [1] 刘铭，吕丹，安永灿.大数据时代下数据挖掘技术的应用[J].科技导报，2018，36（09）：73-83. 大数据时代下数据挖掘技术的应用 梁?瀚 （青岛科技大学?中车青岛四方车辆研究所有限公司，青岛 266000） 摘要：随着现代社会信息化技术的不断发展，我国社会正在向信息化时代迈进。在信息化时代中，大数据时代是主要的发展环节。本文主要讲述了大数据时代下数据挖掘技术的应用方式，介绍数据挖掘技术的重要性。 关键词：大数据时代；数据挖掘技术；主要应用及延伸方向doi ：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.01.152中图分类号：TP311.13 文献标示码：A 文章编码：1672-7274（2019）01-0194-01
前言 “啤酒与尿布”的故事是营销届的神话，“啤酒”和“尿布”两个看上去没有关系的商品摆放在一起进行销售、并获得了很好的销售收益，这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布”关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析曾经是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助我们在门店的销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！ 商品相关性分析是购物篮分析中最重要的部分，购物篮分析英文名为market basket analysis(简称MBA，当然这可不是那个可以用来吓人的学位名称)。在数据分析行业，将购物篮的商品相关性分析称为“数据挖掘算法之王”，可见购物篮商品相关性算法吸引人的地方，这也正是我们小组乐此不疲的围绕着购物篮分析进行着研究和探索的根本原因。 购物篮分析的算法很多，比较常用的有A prior/ ?’ p r i ?/算法、FP-tree结构和相应的FP-growth算法等等，上次课我们组的邓斌同学已经详细的演示了购物篮分析的操作流程，因此在这里我不介绍具体的购物篮分析算法，而是在已经获得的结果的基础上剖析一下数据身后潜藏的商业信息。目前购物篮分析的计算方法都很成熟，在进入20世纪90年代后，很多分析软件均将一些成熟的购物篮分析算法打包在自己的软件产品中，成为了软件产品的组成部分，客户购买了这些软件产品后就等于有了购物篮分析的工具，比如我们正在使用的Clementine。 缘起 “啤酒与尿布”的故事可以说是营销界的经典段子，在打开Google搜索一下，你会发现很多人都在津津乐道于“啤酒与尿布”，可以说100个人就有100个版本的“啤酒与尿布”的故事。故事的时间跨度从上个世纪80年代到本世纪初，甚至连故事的主角和地点都会发生变化——从美国跨越到欧洲。认真地查了一下资料，我们发现沃尔玛的“啤酒与尿布”案例是正式刊登在1998年的《哈佛商业评论》上面的，这应该算是目前发现的最权威报道。 “啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。 在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布”故事的由来。 当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal （个人翻译--艾格拉沃）提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提出了商品关联关系的计算方法——A prior算法。沃尔玛从上个世纪90年代尝试将A prior算法引入到POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。 “啤酒和尿布”的故事为什么产生于沃尔玛超市的卖场中
1.前言 随着中国加入WTO，国金融市场正在逐步对外开放，外资金融企业的进入在带来先进经营理念的同时，无疑也加剧了中国金融市场的竞争。金融业正在快速发生变化。合并、收购和相关法规的变化带来了空前的机会，也为金融用户提供了更多的选择。节约资金、更完善的服务诱使客户转投到竞争对手那里。即便是网上银行也面临着吸引客户的问题，最有价值的客户可能正离您而去，而您甚至还没有觉察。在这样一种复杂、激烈的竞争环境下，如何才能吸引、增加并保持最好的客户呢？ 数据挖掘、模式(Patterns>等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 金融业分析方案可以帮助银行和保险业客户进行交叉销售来增加销售收入、对客户进行细分和细致的行为描述来有效挽留有价值客户、提高市场活动的响应效果、降低市场推广成本、达到有效增加客户数量的目的等。 客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 市场全球化和购并浪潮使市场竞争日趋激烈，新的管理需求迫切要求金融机构实现业务革新。为在激烈的竞争中脱颖而出，业界领先的金融服务机构正纷纷采用成熟的统计分析和数据挖掘技术，来获取有价值的客户，提高利润率。他们在分析客户特征和产品特征的同时，实现客户细分和市场细分。 数据挖掘实现客户价值的最大化和风险最小化。SPSS预测分析技术能够适应用于各种金融服务，采用实时的预测分析技术，分析来自各种不同数据源－来自ATM、交易、呼叫中心以及相关分支机构的客户数据。采用各种分析技术，发现数据中的潜在价值，使营销活动更具有针对性，提高营销活动的市场回应率，使营销费用优化配置。 客户流失―挽留有价值的客户 在银行业和保险业，客户流失也是一个很大的问题。例如，抵押放款公司希望知道，自己的哪些客户会因为竞争对手采用低息和较宽松条款的手段而流失；保险公司则希望知道如何才能减少取消保单的情况，降低承包成本。 为了留住最有价值的客户，您需要开展有效的保留活动。然而，首先您需要找出最有价值的客户，理解他们的行为。可以在整个客户群的很小一部分中尽可能多地找出潜在的流失者，从而进行有效的保留活动并降低成本。接着按照客户的价值和流失倾向给客户排序，找出最有价值的客户。 交叉销售 在客户关系管理中，交叉销售是一种有助于形成客户对企业忠诚关系的重要工具，有助于企业避开“挤奶式”的饱和竞争市场。由于客户从企业那里获得更多的产品和服务，客户与企业的接触点也就越多，企业就越有机会更深入地了解客户的偏好和购买行为，因此，企业提高满足客户需求的能力就比竞争对手更有效。 研究表明，银行客户关系的年限与其使用的服务数目、银行每个账户的利润率之间，存在着较强的正相关性。企业通过对现有客户进行交叉销售，客户使用企业的服务数目就会增多，客户使用银行服务的年限就会增大，每个客户的利润率也随着增大。 从客户的交易数据和客户的自然属性中寻找、选择最有可能捆绑在一起销售的产品和服务，发现有价值的产品和服务组合，从而有效地向客户提供额外的服务，提高活期收入并提升客户的收益率。
:号学 题目-一 - -二 二 三四五六七八九十总成绩复核得分 阅卷教师 :名姓班 级 业专 院 学院学学科息信与学数 题试试考末期期学季春年学一320数据挖掘试卷 课程代码：C0204413课程：数据挖掘A卷 一、判断题（每题1分，10分） 1. 从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。（） 2. 数据挖掘的目标不在于数据采集策略，而在于对已经存在的数据进行模式的发掘。（） 3. 在聚类分析当中，簇内的相似性越大，簇间的差别越大，聚类的效果就越差。（） 4. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似。（） 5. DBSCAN是相对抗噪声的，并且能够处理任意形状和大小的簇。（） 6. 属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同。（） 7. 全链对噪声点和离群点很敏感。（） 8. 对于非对称的属性，只有非零值才是重要的。（） 9. K均值可以很好的处理不同密度的数据。（） 10. 单链技术擅长处理椭圆形状的簇。（） 二、选择题（每题2分，30分） 1. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分 离？（） A. 分类 B.聚类 C.关联分析 D.主成分分析 2. （）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值，它是一种凝聚层次聚类技术。 A. MIN（单链） B.MAX（全链） C.组平均 D.Ward方法 3. 数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最 主要是应用了（）数据挖掘方法。 A分类B预测C关联规则分析D聚类 4. 关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（） A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN —般聚类所有对 象。 B. K均值使用簇的基于原型的概念，DBSCAN使用基于密度的概念。 C. K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇 D. K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇 5. 下列关于 Ward 'Method说法错误的是：（） A. 对噪声点和离群点敏感度比较小 B. 擅长处理球状的簇 C. 对于Ward方法，两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差 D. 当两个点之间的邻近度取它们之间距离的平方时，Ward方法与组平均非常相似 6. 下列关于层次聚类存在的问题说法正确的是：（） A. 具有全局优化目标函数 B. Group Average擅长处理球状的簇 C. 可以处理不同大小簇的能力 D. Max对噪声点和离群点很敏感 7. 下列关于凝聚层次聚类的说法中，说法错误的事： （） A. 一旦两个簇合并，该操作就不能撤销 B. 算法的终止条件是仅剩下一个簇 2 C. 空间复杂度为O m D. 具有全局优化目标函数 8规则｛牛奶，尿布｝T｛啤酒｝的支持度和置信度分别为：（）
数据挖掘技术与应用 余友波 数据仓库之路原创资料
1.1 第一章数据挖掘介绍 1.1.1 什么是数据挖掘 数据挖掘（Data Mining）是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据之间关系的过程，这些模型和关系可以被企业用来分析风险、进行预测。 “数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、模式和趋势的过程。它使用模式认知技术、统计技术和数学技术。”（Gartner Group）。 “数据挖掘是一个从大型数据库中提取以前不知道的可操作性信息的知识挖掘过程。”（Aaron Zornes, The META Group）。 数据挖掘能够帮助企业降低成本、减少风险、提高资金回报率。现在很多公司开始采用数据挖掘技术来判断哪些是最有价值客户、重整产品推广策略，以用最小的花费得到最好的销售。电信行业和银行业较先使用数据挖掘，电信公司使用数据挖掘检测话费欺诈行为，银行使用数据挖掘检测信用卡欺诈行为。 数据挖掘模型建立完成后，进行验证和评价非常必要。比如用市场调查得到的客户数据做了一个模型，来预测哪些客户群会对新产品感兴趣。通常情况下还不能用这个模型直接指导行动，更稳妥的做法是，先对一小部分客户做一个实际的测试，得到市场的实际反应情况，然后再大规模的采取市场推广行动。 数据挖掘帮助分析师和决策人员更深入、更容易的分析数据。为了保证数据挖掘结果的价值，用户必须非常了解自己的数据；并且了解数据挖掘工具是如何工作的，了解不同的技术和算法对模型的准确度和模型生成速度的影响。 大部分情况下，数据挖掘的分析数据源可以是数据仓库或数据挖掘数据集市。数据挖掘工具访问数据仓库进行数据挖掘有许多好处。因为导入到数据仓库的数据已经经过了大量的数据清理和转换工作，减少数据挖掘的数据清理过程。