流数据挖掘综述
数据挖掘中的数据分类算法综述
分析Technology AnalysisI G I T C W 技术136DIGITCW2021.021 决策树分类算法1.1 C 4.5分类算法的简介及分析C4.5分类算法在我国是应用相对较早的分类算法之一，并且应用非常广泛，所以为了确保其能够满足在对规模相对较大的数据集进行处理的过程中有更好的实用性能，对C4.5分类算法也进行了相应的改进。
C4.5分类算法是假如设一个训练集为T ，在对这个训练集建造相应的决策树的过程中，则可以根据In-formation Gain 值选择合理的分裂节点，并且根据分裂节点的具体属性和标准，可以将训练集分为多个子级，然后分别用不同的字母代替，每一个字母中所含有的元组的类别一致。
而分裂节点就成为了整个决策树的叶子节点，因而将会停止再进行分裂过程，对于不满足训练集中要求条件的其他子集来说，仍然需要按照以上方法继续进行分裂，直到子集所有的元组都属于一个类别，停止分裂流程。
决策树分类算法与统计方法和神经网络分类算法相比较具备以下优点：首先，通过决策树分类算法进行分类，出现的分类规则相对较容易理解，并且在决策树中由于每一个分支都对应不同的分类规则，所以在最终进行分类的过程中，能够说出一个更加便于了解的规则集。
其次，在使用决策树分类算法对数据挖掘中的数据进行相应的分类过程中，与其他分类方法相比，速率更快，效率更高。
最后，决策树分类算法还具有较高的准确度，从而确保在分类的过程中能够提高工作效率和工作质量。
决策树分类算法与其他分类算法相比，虽然具备很多优点，但是也存在一定的缺点，其缺点主要体现在以下几个方面：首先，在进行决策树的构造过程中，由于需要对数据集进行多次的排序和扫描，因此导致在实际工作过程中工作量相对较大，从而可能会使分类算法出现较低能效的问题。
其次，在使用C4.5进行数据集分类的过程中，由于只是用于驻留于内存的数据集进行使用，所以当出现规模相对较大或者不在内存的程序及数据即时无法进行运行和使用，因此，C4.5决策树分类算法具备一定的局限性。
大数据时代的数据挖掘综述
大数据时代的数据挖掘综述一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，大数据已经渗透到社会生活的各个领域，成为现代社会发展的重要基石。
大数据时代的来临，不仅带来了海量的数据资源，也对数据挖掘技术提出了更高的要求。
数据挖掘，作为从海量数据中提取有用信息、发现潜在规律的重要手段，已经成为当前研究的热点和前沿领域。
本文旨在对大数据时代的数据挖掘技术进行全面而系统的综述，分析当前数据挖掘领域的研究现状，探讨面临的挑战和未来的发展趋势。
本文将首先介绍大数据和数据挖掘的基本概念，阐述数据挖掘在大数据时代的重要性和应用价值。
接着，本文将重点回顾数据挖掘的发展历程，介绍数据挖掘的主要方法和技术，包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测模型等，并结合具体案例进行说明。
同时，本文还将对数据挖掘在各个领域的应用进行梳理和总结，如商业智能、医疗健康、金融风控等。
在此基础上，本文将深入探讨大数据时代数据挖掘面临的挑战，如数据规模巨大、数据类型多样、数据质量参差不齐等问题，并分析这些问题对数据挖掘算法和性能的影响。
为解决这些问题，本文还将介绍一些新兴的数据挖掘技术和方法，如深度学习、强化学习、迁移学习等，并探讨它们在大数据时代的应用前景。
本文将展望数据挖掘未来的发展趋势，预测未来可能的研究热点和方向，为相关领域的研究人员和实践者提供参考和借鉴。
通过本文的综述，希望能够为大数据时代的数据挖掘研究提供全面而深入的理解，推动数据挖掘技术的进一步发展和应用。
二、数据挖掘相关概念及理论基础在大数据时代，数据挖掘成为了一个不可或缺的工具，它帮助我们从海量的、复杂的、多样化的数据中提取出有价值的信息和模式。
数据挖掘是一门涉及多个学科的交叉学科，其理论基础涵盖了统计学、机器学习、模式识别、数据库管理等多个领域。
数据挖掘的基本概念是通过特定算法对大量数据进行处理和分析，以发现其中的关联规则、分类模式、聚类结构、异常检测以及预测趋势等。
这一过程中，数据预处理是极其关键的一步，它包括对数据的清洗、转换、降维等操作，以确保数据的质量和有效性。
数据挖掘技术及应用综述
维普资讯
第 ２期（ 总第 ８ ９期） Ｎ． Ｓ Ｍ Ｎ ． ） ｏ Ｕ ｏ ９ ２（ ８
机 械 管 理 开 发
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２ｏ ０ ６年 ４月
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“ 类正 被信 息淹 没 。 人 却饥 渴 于 知识 ．这是 １ ８ 年 ” ９２
趋势大师Ｊ ｎＮ ｉ ｉ的首部著作 《 ｏ ａ ｂｔ ｈ ｓ ｔ 大趋势》 Ｍ ｇ． （ ｅａ
ｔ ｎｓ中提 到的 。 ｒ ｄ） ｅ 随着数 据库 技术 的迅 速发展 ． 如何 从 含有 海量 信息 的数据 库 中提取更 有 价值 、更直 观 的信 息和知 识 ？ 人们结 合统 计学 、 据库 、 数 机器 学 习 、 神经 网 络 、 式识别 、 糊数学 、 模 模 粗糙 集 理论 等技 术 。 出 ‘ 提 数 据挖掘 ’ 一新 的数据 处理 技术来 解 决这 一难题 。 据 这 数 挖 掘 （ ａａＭｉｉｇ 就 是 从 大 量 的 、 完 全 的 、 噪 声 Ｄ ｔ ｎｎ ） 不 有 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 、 又是潜 在 的有用 的信 息 和知识 的过程 。 但 这 些数 据 可 以是 ： 构 化 的 ． 结 构 化 的 ， 布在 网络 结 半 分
１１ 数据 挖掘 的概 念 ．
数 据挖掘 的对 象包 含大量 数 据信息 的各 种类 型数
据 库 。如关 系数据 库 ， 向对 象 数据库 等 ， 本数 据数 面 文 据源 ， 多媒 体 数 据 库 ， 间数 据 库 ， 态 数 据 库 ， 空 时 以及 Ｉｔ ｎｔ 类 型 数 据 或 信 息 集 均 可 作 为数 据 挖 掘 的对 ｎｅ ｅ等 ｒ
数据挖掘综述
数据挖掘综述引言：数据挖掘是一种通过自动或者半自动的方法，从大量数据中发现隐藏在其中的有价值的信息的过程。
随着大数据时代的到来，数据挖掘在各个领域中的应用越来越广泛。
本文将对数据挖掘的概念、应用领域、技术方法、挑战和未来发展进行综述。
一、数据挖掘的概念1.1 数据挖掘的定义数据挖掘是指通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术，从大规模数据集中提取出实用的信息和模式的过程。
1.2 数据挖掘的目标数据挖掘的目标是通过发现数据中的潜在规律和关联，为决策提供支持，并发现新的商业机会。
1.3 数据挖掘的基本步骤数据挖掘的基本步骤包括问题定义、数据采集和清洗、特征选择和变换、模型构建、模型评估和应用。
二、数据挖掘的应用领域2.1 金融领域数据挖掘在金融领域中被广泛应用，如信用评估、风险管理、欺诈检测等。
2.2 零售领域数据挖掘在零售领域中可以匡助企业进行销售预测、市场细分、推荐系统等。
2.3 医疗领域数据挖掘在医疗领域中可以用于疾病预测、药物研发、医疗资源优化等。
三、数据挖掘的技术方法3.1 分类与预测分类与预测是数据挖掘中常用的技术方法，通过构建模型来预测未来的结果或者分类新的数据。
3.2 聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为不同的组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。
3.3 关联规则挖掘关联规则挖掘是寻觅数据集中的频繁项集和关联规则，用于发现数据中的相关性和规律。
四、数据挖掘的挑战4.1 数据质量问题数据挖掘的结果受到数据质量的影响，数据质量不高会导致挖掘结果不许确。
4.2 隐私保护问题在数据挖掘过程中，可能涉及到用户的隐私信息，如何保护用户隐私是一个重要的挑战。
4.3 大数据处理问题随着数据量的增加，如何高效地处理大规模数据成为数据挖掘中的难题。
五、数据挖掘的未来发展5.1 深度学习与数据挖掘的结合深度学习作为一种强大的机器学习方法，与数据挖掘的结合将会进一步提升数据挖掘的能力。
5.2 增强学习的应用增强学习是一种通过试错来优化决策的方法，将其应用于数据挖掘领域可以发现更多的隐藏规律。
流数据聚类研究综述
定义 ４考虑演化数据流， 定义 时间衰减 函数：
ｆ ｔ ＝ 。 ＜ ＜１ （） ｃ （ ｃ ） Ｏ
迹， 定义 操作 Ｔａｓｏｍ ＭＮ， 返 回值为 变换 后 轨 迹对 ｒｎｆｒ （，）其
（ ，） Ｍ Ｎ 的真实差 异。
ｗｉｅ数据窗 口新到 Ｂ ｈ ｌ（ 个数据）
｛ Ｕ ｄ ｔ （） ｐａ ｅｓ ；
Ｓ ＝ ｒ ｎ ｆ ｒ （ ， ， ） ’Ｔ ａ ｓｏ ｍ ｓｎ ｄ ；
用 Ｔａ ｓｏｍ ｓ表示对 集合 Ｓ的转换操 作， 回一个 ｒｎｆｒ （ ） 返 ｎ ｎ × 集合为 Ｓ， 素为对应 轨迹对 的最小差 异， 为轨迹的 ’元 ｎ
第一个 以流数据为分析 对象 的聚类算 法是 由 Ｓｄｐｏ ｕｉｔ Ｇｈ 等提 出的 ＳＲＡ ｕａ ＴＥＮ算法 。这种算 法根据分治原理， 用 使
一
，
ｘ ， ｄ ） ｄ （ ＞１ 。 ）
统一流模型： 表示为流集合｛Ｏ（＝ ，， ｎ 和维数为 ｓ ｄｌ２ …，）
ｄ的公共属性维集 ， Ｓ 为定义 ２的单流 。其 中， ＞ｌｄ 。 ｎ ， ＞１ ｎ ｌ ｄ Ｉ一维数据单流模型； ＝，＝： ｎ ｌ ｄ ｌ 多维数据 单流模型； ＝，＞ ：
，
ｗ ｌ ｔ ｅ ｃ ｕｓ ｒｉ ｒ ｅ ｈｉ ｅ ｈ ｌ ｔｅ ｎｇ ｅｓ ａｒｃ ｉｓ ｉ ｉ ｐｏ ａｎ ｃｏ ｅｎ ｈ ｔｓ ｍ ｒｔ ｔ ｎｔ ｔ． Ｔｈｉ ａ ｉｃ ｅ ｄ ｃ ｂ ｔ ｇ ｅｒ ｆ ａｔｕ ｅｓ ｏ ｓ ｒｔ ｌ ｅｓ ｒｉ ｅｓ ｈｅ ｅｎ ａｌ ｅ ｒ ｆ
数据挖掘综述
基于进化理论，并采用遗传结合、遗传 变异、以及自然选择等设计方法的优化技 术。
7 数据挖掘的主要流程（四个阶段）
系统的数据挖掘过程是一个不断循环、优化的过
程。
数据挖掘各阶段的工作量
Data Mining牵涉大量的规划与准备，专家声 称高达80%的过程花在准备数据阶段。
确定业务对象
数据准备
模式发现
数据访问 (80年代)
“在新英格兰的分 部去年三月的销售 额是多少？”
在记录级提 Oracle、Sybase、 供历史性的、 Informix、IBM、 动态数据信 Microsoft 息 在各种层次 Pilot、Comshare、 上提供回溯 Arbor、Cognos、 的、动态的 Microstrategy 数据信息
为降低决策树生成代价，人们还提出了一 种区间分类器。最近也有人研究使用神经网 络方法在数据库中进行分类和规则提取。
4.4 预测型知识（Prediction）
预测知识根据时间序列型数据，由历史的 和当前的数据去推测未来的数据，也可以 认为是以时间为关键属性的关联知识。 时间序列预测方法有经典的统计方法、神 经网络和机器学习等。
4. 数据挖掘研究的内容
目前DMKD的主要研究内容包括：
基础理论、发现算法、数据仓库、可视 化技术、定性定量互换模型、知识表示方 法、发现知识的维护和再利用、半结构化 和非结构化数据中的知识发现以及网上数 据挖掘等。
数据挖掘所发现的知识最常见的有以下 几类：
4.1 广义知识 (Generalization) 4.2 关联知识 (Association) 4.3 分类知识(Classification & Clustering) 4.4 预测型知识(Prediction) 4.5 偏差型知识(Deviation)
数据流分类研究综述
河 南 大学软件 学院 陈 猛 楚广琳
【 摘 要］ 据流挖掘 技术近 年来正成 为数据挖 掘领域 的研 究热 点 ， 数 并有 着广泛 的应 用前景 。数 据流具有数 据持续到达 、 到达速度 快、 数据规模 巨大等特点 ， 因此 需要 新颖的算法来解决这 些问题 。而数据流分 类技 术更是 当前的研究热点。本 文综述 了 ３前 国际上 － ＇ 关 于数据流挖掘 分类 算法的研 究现 状 ， 并进行分析 ， 最后对数据流挖掘分 类技 术当前 所面临的问题 和发展 趋势进行 了总结和展 望。 ［ 关键词 ］ 数据流 挖掘 分 类 稳 态分布 概念 漂移 随着信息技术 的飞速发展 ， 近年来 出现了大量新类型的应用 ， 统 传 的数据库管理 系统无 法很好地处理这些应用 。这些应用 的典型特点是 数 据以一 系列连续 的数据序列 ｅ， … ｅ一 ， 的形式 出现 ， ｅ 比如传感器数 据， 网络 事件 日志 ， 电话呼 叫记录 ， 融数据 （ 票价格 ） 金 股 等。这种数 据 形 式称 为数据流 。流数据 随着时间 的更 迭而不 断产生 ， 数据量大且 其 数 据分布 也在发生 变化。在有 限的存储 空间上 ， 怎样对这些 流数据进 行 快速处 理并获取 有用 的信 息 ， 是数 据挖掘及其 应用研究 所面临 的新 的机遇和挑战 。 １数 据 流 的 基 本 特 征 ． 数据流具有 自己独特的特征 ， 与传统数据 不同 ， 数据流是 以连续 的 形 式到达 的有序数据 序列 ， 且该序列 的规模可认 为是海 量的 。数据 并 流快速地 流进流 出计 算机系统 ， 就要求 我们 的数据 流挖掘算 法必须能 够实时响应 ， 这样 才可以与数据流 的速率相兼 容。此外 ， 数据流 的一个 显 著特征 就是数据 流中的类分 布是持续 变化 的 ， 时如果仍 然采用像 此 传统 数据库中那样的统一模式进行处理是不合理 的。 综上所述 ， 数据 流的一般特征可归结 为： 有序 ， 连续 ， 海量 ， 快速 ， 变 化 等。 ２数 据流 挖 掘 算 法 基 本 要 求 ． 针对流数据不 同于传统数据的新特性 ， 设计 单遍扫描算法 ， 实时地 给出近似查询结果成为数据流模型下数据处理 的 目标。 首先 ， 数据流算法 的最基本要求是实 时处理 ， 实时响应 。这是 因为 数 据不断 到达 ， 如果 对于到达 的元组不 能快速处理 ， 会不断 积累 ， 最终 导致 服务质量显著下降 。 其次 ， 由于数据 流快 速地流进流 出计算机 系统 ， 我们不可能对其进 行 多遍扫描 ， 只能利用线 性扫描的方法 ， 每个元 素扫描一次 。同时 因 对 为 流数据速率快 、 规模大 ， 处理复杂问题时不 可能一次遍历就得到精确 答 案 。实 际上 ， 流数据环境 下 的很 多应用也 只是 要求返 回一个近似 在 值， 而非准确结果 。 此外 ， 针对数据 流的海 量特性 ， 虽然在有 限的存 储空间上我们无法 存 储完全 的数据 流， 可以考虑新 的数据结构 、 术在一个远小 于数据 但 技 规 模的 内存 空间里维 护一些概要 信息 ， 这样可 以更 好的考 虑历史数据 的影 响 ， 并能依靠这些概要信息迅速获得 近似查 询结果 。 最后 ， 由于概念 漂移 的存在 ， 数据流 中的数据 是持续变化 的。数据 流上的挖 掘算法必须 能够及 时的捕获这 些变化 ， 且能根据 这些变化 并 及 时地调整模型 ， 进一步提高模型 的性能 。
第1章 数据挖综述
2020/6/18
第1章 数据挖掘综述
1.2.4 数据挖掘和数据仓库
➢ 大部分情况下，数据挖掘都要先把数据从数据仓库中拿到数据 挖掘库或数据集市中（见图1-1）。
图1-1 数据挖掘从数据库中得出
如果数据在导入数据仓库时已经清理过，很可能在做数据挖掘时就没必 要再清理一次，而且所有的数据不一致的问题都已经被解决了。
数据进化的阶段
进化阶段
数据搜集
数据访问
表1-1 数据进化的四个阶段
时间段
60年代
技术支持
计算机， 磁带等
生产厂家
IBM, CDC
产品特点
提供静态 历史数据
80年代
关系数据库， 结构化查询 语言SQL
OracleSybase, Informix,IBM, Microsoft
在纪录中动态 历史数据信息
数据仓库 数据挖掘
90年代
联机分析处理， 多维数据库
Pilot, Comshare, Arbor,Cognos, Microstrategy
在各层次提供 回溯的动态的 历史数据
正在流行
高级算法， 多处理系统，海 量算法
Pilot,Lockheed, IBM, SGI, 其他初创公司
可提供预 测性信息
2020/6/18
第1章 数据挖掘综述
人工神经网络
训练过度 的“模型”对训练集会有很高的准 确率，而一旦离开训练集应用到其他数据，很 可能准确度急剧下降。为了防止这种训练过度 的情况，必须知道在什么时候要停止训练。
➢ 图1-5中的曲线可以帮我们理解为什么利用测试集能防止训练过 度的出现。在图1-5中可以看到训练集和测试集的错误率在一开 始都随着训练周期的增加不断降低，而测试集的错误率在达到 一个谷底后反而开始上升，这个开始上升的时刻就是应该停止 训练的时刻。
数据挖掘方法综述
收稿日期:2003-09-281 作者简介:郭秀娟(1961～),女,吉林省德惠市人,副教授,在读博士研究生.文章编号:100920185(2004)0120049205数据挖掘方法综述郭 秀 娟(吉林建筑工程学院计算机科学与工程系,长春 130021)摘要:数据挖掘方法结合了数据库技术、机器学习、统计学等领域的知识,从深层次挖掘有效的模式.数据挖掘技术的常见方法,关联规则、决策树、神经网络、粗糙集法、聚类方法、遗传算法和统计分析方法被应用到各个领域,数据挖掘技术具有广泛的应用前景.关键词:数据挖掘;挖掘工具;挖掘方法;挖掘理论中图分类号:N 37 文献标识码:A 数据挖掘(Data Mining )是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中,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[1-2].人们把原始数据看作是形成知识的源泉,就像从矿石中采矿一样,原始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,可以是非数学的,也可以是演绎的或是归纳的.发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等,还可以用于数据自身的维护.可以说数据挖掘是一门很广义的交叉学科,它汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员[2].数据挖掘技术从一开始就是面向应用领域,它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用,而且,要对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理,以指定实际问题的求解,企图发现事件间的相互关联,甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测.1 数据挖掘的方法 研究的对象是大量的隐藏在数据内部的有用信息,如何获取信息是我们所要解决的问题.数据挖掘从一个新的角度把数据库技术、人工智能、统计学等领域结合起来,从更深层次发掘存在于数据内部新颖、有效、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式.在数据挖掘中,数据分为训练数据、测试数据和应用数据3部分.数据挖掘的关键是在训练数据中发现事实,以测试数据作为检验和修正理论的依据,把知识应用到数据中.数据挖掘利用了分类、关联规则、序列分析、群体分析、机器学习、知识发现及其他统计方法,能够通过数据的分析,预测未来.数据挖掘有以下几种常用方法:111 关联规则挖掘 1993年,R 1Agrawal 等人首先提出了关联规则挖掘问题,他描述的是数据库中一组数据项之间某种潜在关联关系的规则.一个典型的例子是:在超市中,90%的顾客在购买面包和黄油的同时,也会购买牛奶.直观的意义是:顾客在购买某种商品时有多大的倾向会购买另外一些商品.找出所有类似的关联规则,对于企业确定生产销售、产品分类设计、市场分析等多方面是有价值的.关联规则是数据挖掘研究的主要模式之一,侧重于确定数据中不同领域之间的关系,找出满足给定条件下的多个域间的依赖关系.关联规则挖掘对象一般是大型数据库(Transactional Database ),该规则一般表示式为:A 1∧A 2∧…A m =>B 1∧B 2∧…B m ,其中,A k (k =1,2,…,m ),B j (j =1,2,…,n )是数据库中的数据项.有Support (A =>B )=P (A ∪B ),Confidence (A =>B )=P (A|B )1数据项之间的 第21卷 第1期2004年3月吉 林 建 筑 工 程 学 院 学 报Journal of Jilin Architectural and Civil Engineering Institute Vol.21 No.1Mar 12004 05吉 林 建 筑 工 程 学 院 学 报第21卷关联,即根据一个事务中某些数据项的出现可以导出另一些数据项在同一事务中的出现[3-4].在关联规则挖掘法的研究中,算法的效率是核心问题,如何提高算法的效率是所要解决的关键.最有影响的是Apriori算法,它探查逐级挖掘,Apriori的性质是频繁项集的所有非空子集都必须是频繁的.112 决策树方法 决策树(decision tree)根据不同的特征,以树型结构表示分类或决策集合,产生规则和发现规律.利用信息论中的互信息(信息增益)寻找数据库中具有最大信息量的字段,建立决策树的一个结点,再根据字段的不同取值建立树的分枝.在每个分枝子集中,重复建立树的下层结点和分枝的过程,即可建立决策树.决策树起源于概念学习系统CL S(Concept Learning System)[5],其思路是找出最有分辨能力的属性,把数据库划分为多个子集(对应树的一个分枝),构成一个分枝过程,然后对每一个子集递归调用分枝过程,直到所有子集包含同一类型的数据.最后得到的决策树能对新的例子进行分类.CL S的不足是它处理的学习问题不能太大.为此,Quinlan提出了著名的ID3学习算法[6],通过选择窗口来形成决策树.从示例学习最优化的角度分析,理想的决策树分为3种:①叶子数最少;②叶子结点深度最小;③叶结点数最少且叶子结点深度最小.寻优最优决策树已被证明是N P困难问题.ID3算法借用信息论中的互信息(信息增益),从单一属性分辨能力的度量,试图减少树的平均深度,却忽略了叶子数目的研究.其启发式函数并不是最优的,存在的主要问题有:(1)互信息的计算依赖于属性取值的数目多少,而属性取值较多的属性并不一定最优.(2)ID3是非递增学习算法.(3)ID3决策树是单变量决策树(在分枝结点上只考虑单个属性),许多复杂概念表达困难,属性间的相互关系强调不够,容易导致决策树中子树的重复或有些属性在决策树的某一路径上被检验多次.(4)抗噪声性差,训练例子中,正例和反例的比例较难控制.针对上述问题,出现许多较好的改进算法,刘晓虎等在选择一个新属性时,并不仅仅计算该属性引起的信息增益,而是同时考虑树的两层结点,即选择该属性后继续选择属性带来的信息增益.Schlimmer和Fisher设计了ID4递增式算法,通过修改ID3算法,在每个可能的决策树结点创建一系列表,每个表由未检测属性值及其示例组成,当处理新例时,每个属性值的正例和反例递增计量.在ID4的基础上,Utgoff 提出了ID5算法,它抛弃了旧的检测属性下面的子树,从下面选择属性构造树.此外,还有许多算法使用了多变量决策树的形式,著名的C415系统也是基于决策树的.113 神经网络方法 模拟人脑神经元方法,以MP模型和HEBB学习规则为基础,建立了3大类多种神经网络模型,即前馈式网络、反馈式网络、自组织网络.它是一种通过训练来学习的非线性预测模型,可以完成分类、聚类等多种数据挖掘任务.神经网络(neural network)是由大量的简单神经元,通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应非线性动态系统,并具有分布存储、联想记忆、大规模并行处理、自组织、自学习、自适应等功能[7].网络能够模拟人类大脑的结构和功能,采用某种学习算法从训练样本中学习,并将获取的知识存储于网络各单元之间的连接权中,神经网络和基于符号的传统A I技术相比,具有直观性、并行性和抗噪声性.目前,已出现了许多网络模型和学习算法,主要用于分类、优化、模式识别、预测和控制等领域.在数据挖掘领域,主要采用前向神经网络提取分类规则.神经网络模拟人的形象直觉思维,其中,最大的缺点是“黑箱”性,人们难以理解网络的学习和决策过程.因此,有必要建立“白化”机制,用规则解释网络的权值矩阵,为决策支持和数据挖掘提供说明,使从网络中提取知识成为自动获取的手段.通常有两种解决方案:①建立一个基于规则的系统辅助.神经网络运行的同时,将其输入和输出模式给基于规则的系统,然后用反向关联规则完成网络的推理过程.这种方法把网络的运行过程和解释过程用两套系统实现,开销大,不够灵活;②直接从训练好的网络中提取(分类)规则.这是当前数据挖掘使用得比较多的方法.从网络中采掘规则,主要有以下倾向:(1)网络结构分解的规则提取.它以神经网络的隐层结点和输出层结点为研究对象,把整个网络分解为许多单层子网的组合.这样研究较简单的子网,便于从中挖掘知识.Fu 的KT 算法和Towell 的MofM 算法是有代表性的方法.KT 方法的缺点是通用性差,且当网络比较复杂时,要对网络进行结构的剪枝和删除冗余结点等预处理工作.(2)神经网络的非线性映射关系提取规则.这种方法直接从网络输入和输出层数据入手,不考虑网络的隐层结构,避免了基于结构分解的规则提取算法的不足.Sestito 等人的相似权值法,以及CSW 算法(将网络输入扩展到连续取值),是其中的两种典型算法.当然,在数据挖掘领域,神经网络的规则提取还存在许多问题,即如何进一步降低算法的复杂度,提高所提取规则的可理解性及算法的适用性,研究提取规则集的评估标准和在训练中从神经网络动态提取规则,以及及时修正神经网络并提高神经网络性能等,都是进一步研究的方向.114 粗集方法粗集(rough set )理论的特点是不需要预先给定某些特征或属性的数量描述[4,8],如统计学中的概率分布,模糊集理论中的隶属度或隶属函数等,而是直接从给定问题出发,通过不可分辨关系和不可分辨类确定问题的近似域,从而找出该问题中的内在规律.粗集理论同模糊集、神经网络、证据理论等其它理论均成为不确定性计算的一个重要分支.粗集理论是根据目前已有的给定问题的知识,将问题的论域进行划分,然后对划分后的每一个组成部分确定其对某一概念的支持度,即肯定支持此概念或不支持此概念.在粗集理论中,上述情况分别用3个近似集合来表示正域、负域和边界.在数据挖掘中,从实际系统采集到的数据可能包含各种噪声,存在许多不确定的因素和不完全信息有待处理.传统的不确定信息处理方法,如模糊集理论、证据理论和概率统计理论等,因需要数据的附加信息或先验知识(难以得到),有时在处理大量数据的数据库方面无能为力.粗集作为一种软计算方法,可以克服传统不确定处理方法的不足,并且和它们有机结合,可望进一步增强对不确定、不完全信息的处理能力.粗集理论中,知识被定义为对事物的分类能力.这种能力由上近似集、下近似集、等价关系等概念体现.因为粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表(决策表).目前,成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统,为粗集的数据挖掘奠定了坚实的基础.粗集从决策表挖掘规则,辅助决策,其关键步骤是求值约简或数据浓缩,包括属性约简Wong SK 和Ziarko W 已经证明求最小约简是一个N P hard 问题[9].最小约简的求解需要属性约简和值约简两个过程,决策表约简涉及到核和差别矩阵两个重要概念.一般来讲,决策表的相对约简有许多,最小约简(含有最小属性)是人们期望的.另一方面,决策表的核是唯一的,它定义为所有约简的交集,所以,核可以作为求解最小约简的起点.差别矩阵突出属性的分辨能力,从中可以求出决策表的核,以及约简规则.借助启发式搜索解决,苗夺谦等人从信息论的角度对属性的重要性作了定义,并在此基础上提出了一种新的知识约简算法M IBAR K ,但其对最小约简都是不完备的.此外,上述方法还只局限于完全决策表.Marzena K 应用差别矩阵,推广了等价关系(相似关系)、集合近似等概念,研究了不完全决策表(属性的取值含有空值的情况)的规则的发展问题,从而为粗集的实用化迈出了可喜的一步.Marzena K 还比较了几种不完全系统的分析方法,得出如下结论:①一个规则是确定的,如果此规则在原不完全系统的每个完全拓展中是确定的;②删除从不完全决策表包含空值的对象后,采掘的知识可能成为伪规则.粗集的数学基础是集合论,难以直接处理连续的属性.而现实决策表中连续属性是普遍存在的,因此,连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点之一,这个问题一直是人工智能界关注的焦点.连续属性的离散化的根本出发点,是在尽量减少决策表信息损失的前提下(保持决策表不同类对象的可分辨关系),得到简化和浓缩的决策表,以便用粗集理论分析,获得决策所需要的知识.最优离散化问题(离散的切点数最少)已被证明是N P -hard 问题,利用一些启发式算法可以得到满意的结果.总体上讲,现有15 第1期郭秀娟:数据挖掘方法综述25吉 林 建 筑 工 程 学 院 学 报第21卷离散化方法主要分为非监督离散化和监督离散化.前者包括等宽度(将连续值属性的值域等份)和等频率离散化(每个离散化区间所含的对象相同).非监督离散化方法简单,它忽略了对象的类别信息,只能用在属性具有特殊分布的情况.针对上述问题,监督离散化方法考虑了分类信息,提高了离散效果.目前,比较有代表性的监督离散化方法有以下几种:①Holte提出了一种贪婪的单规则离散器(one rule dis2 cretizer)方法;②统计检验方法;③信息熵方法等.这些方法各有特点,但都存在一个不足,即每个属性的离散化过程是相互独立的,忽略了属性之间的关联,从而使得离散结果中含有冗余或不合理的分割点.针对这个问题,有人给出了一种连续属性的整体离散化方法,实验表明,不仅能显著减少离散化划分点和归纳规则数,而且提高了分类精度.连续属性离散化目前还存在的问题是缺乏递增的离散化方法,即当新的对象加入决策表时,原有的分割点可能不是最优或最满意的.粗集理论和其它软计算方法的结合,能够提高数据挖掘能力.Mohua Banerjee等利用集理论获得初始规则集,然后,构造对应的模糊多层神经网络(规则的置信度对应网络的连接权)[10],训练后可得到精化的知识.粗集与其它软计算方法的集成是数据挖掘的一种趋势.目前,基于粗集的数据挖掘在以下方面有待深化.(1)粗集和其它软计算方法的进一步结合问题;(2)粗集知识采掘的递增算法;(3)粗集基本运算的并行算法及硬件实现,将大幅度改善数据挖掘的效率.已有的粗集软件适用范围还很有限.决策表中的实例数量和属性数量受限制.面对大量的数据,有必要设计高效的启发式简化算法或研究实时性较好的并行算法;(4)扩大处理属性的类型范围,实际数据库的属性类型是多样的,既有离散属性,也有连续属性;既有字符属性,也有数值属性.粗集理论只能处理离散属性,因此,需要设计连续值的离散算法.115 遗传算法遗传算法(G A:genetic algorithms)是模拟生物进化过程,利用复制(选择)、交叉(重组)和变异(突变)3个基本算子优化求解的技术.遗传算法类似统计学,模型的形式必须预先确定,在算法实施的过程中,首先对求解的问题进行编码,产生初始群体,然后计算个体的适应度,再进行染色体的复制、交换、突变等操作,优胜劣汰,适者生存,直到最佳方案出现为止.遗传算法在执行过程中,每一代都有许多不同的种群个体同时存在,这些染色体中个体的保留与否取决于它们对环境的适应能力,适应性强的有更多的机会保留下来,适应性强弱是由计算适应性函数f (x)的值决定的,这个值称为适应值(fitness).适应函数f(x)的构成与目标函数有密切的关系,这个函数基本上是目标函数的变种.应用遗传算法解决实际问题,存在以下几方面的问题:(1)编码.把问题参数按某种形式进行编码形成个体,一组个体构成一个种群,编码是一项有创造性的工作,也是遗传算法应用的关键.(2)适应值函数.适应值是对种群中每个个体的评价.它涉及到的问题包括:问题的目标函数的确定、目标函数到适应值函数的映射、适应值函数调整等.(3)交叉.以一定概率P c,对两个个体进行交叉.好的交叉策略能够使种群迅速收敛到最优解.(4)变异.以一定概率P c,对个体上的某种基因(对应于位串上的某位)进行改变.变异是使当前种群进化的必不可少的条件.遗传算法的研究方向遗传算法是多学科结合与渗透的产物,它已发展成为一种自组织、自适应的综合技术,广泛应用在计算机科学、工程技术和社会科学等领域[11].它的研究工作主要集中在以下几个方面:(1)基础理论.包括进一步发展遗传算法理论的数学基础,从理论和试验方面研究它们的计算复杂性.怎样阻止过早收敛也是人们正在研究的问题之一.(2)分布并行遗传算法.遗传算法在操作上具有高度的并行性,许多研究人员都在探索在并行机和分布式系统上高效执行遗传算法的策略.(3)分类系统.分类系统是基于遗传算法的机器学习中的一类,它包括一个简单的基于串规则的并行生成子系统、规则评价子系统和遗传算法子系统.分类系统正在被人们越来越多地应用于科学、工程和经济领域中,是目前遗传算法研究领域中一个非常活跃的领域[12].(4)遗传神经网络.它包括联接权、网络结构和学习规则的进化.遗传算法与神经网络相结合,成功地从时间序列分析来进行财政预算.Muhienbein 分析了多层感知机网络的局限性,并预测下一代神经网络将会是遗传神经网络.(5)进化算法.模拟自然进化过程可以产生鲁棒的计算机算法———进化算法.除上述方法外,还有把数据与结果转化和表达成可视化形式的可视化技术、统计分析方法、云模型方法和归纳逻辑程序等方法[13].2 结语 数据挖掘算法是对上述挖掘方法的具体体现.数据挖掘研究具有广泛的应用前景,它既可应用于决策支持,也可应用于数据库管理系统(DBMS )中.数据挖掘作为决策支持和分析的工具,可以用于构造知识库,在DBMS 中,数据挖掘可以用于语义查询优化、完整性约束和不一致检验.参 考 文 献 [1]Han J ,K ambr M.Data Mining :Concepts and Techniques 〔M 〕.Beijing Higher Education Press ,2001. [2] 张 伟,廖晓峰,吴中福1一种基于遗传算法的聚类新方法〔J 〕1计算机科学,2002,29(6):114-1161 [3]Agrawal R ,Mannila H ,Srikant R ,et al.Fast discovery of association rules :Advances in knowledge discovery and data mining 〔M 〕.California :MIT Press ,1996:307-328. [4]Sanjay Soni Unisys ,Zhaohui Tang Microsoft Corporation ,Jim Y ang Microsoft Corporation Performance Study of Microsoft Data Mining Algorithms August ,2001. [5] 唐华松,姚耀文1数据挖掘中决策树算法的探讨〔J 〕1计算机应用研究,2001,(8):18-221 [6] 李德仁,王树良,李德毅,王新洲1论空间数据挖掘和知识发现的理论与方法〔J 〕1武汉大学学报・信息科学版,2002(6):221-2331 [7] 周志华,陈世福1神经网络集成〔J 〕1计算机学报,2002(6):587-5901 [8] 李永敏,朱善君等1基于粗糙理论的数据挖掘模型〔J 〕1清华大学学报(自然科学版),1999,39(1):110-1131 [9]Pawlak Z.Rough Set Theory and its Applications to Data Analysi 〔J 〕.Cybernetics and syst ,1998,29(7):661-688. [10]Tsumoto S.Automated discovery of positive and negative knowledge in clinical database based on rough set model 〔J 〕.IEEE EMB Mag 2azine ,2000,19(4):415-422. [11] 糜元根1数据挖掘方法的评述〔J 〕1南京化工大学学报,2001(9):105-1091 [12] 吉根林,帅 克,孙志辉1数据挖掘技术及其应用〔J 〕1南京师大学报(自然科学版),2000,23(2):25-271 [13] 李德毅,史雪梅,孟海军1隶属云和隶属云发生器〔J 〕1计算机研究与发展,1995,42(8):32-411Summary of Data Mining MethodsGUO Xiu 2juan(Depart ment of Com puter Engineering ,Jilin A rchitectural and Civil Engineering Institute ,Changchun 130021)Abstract :The good methods and technologies of data mining may get excellent knowledge.This paper presents an overview on data mining methods.First ,the concept of data mining is discussed.Then ,this paper de 2scribes the theories and technologies on data mining ,such as relational rules ,decision tree ,neural network ,rough sets ,clustering analysis ,genetic algorithms ,and statistics analysis.Finally ,how to study data mining is forecasted.K eyw ords :data mining ;mining tools ;mining methods ;data mining theories 35 第1期郭秀娟:数据挖掘方法综述。
数据挖掘的现状及趋势研究
数据挖掘的现状及趋势研究数据挖掘的现状和趋势研究近年来，随着信息行业的迅速发展，数据挖掘已经成为各行业关注的焦点问题。
本文介绍了数据挖掘的基本理论知识，并重点分析了数据挖掘在市场、金融、电商等主要数据领域的应用现状，旨在突出数据挖掘的应用优势，为企业决策者提供理论依据。
同时，本文还针对数据挖掘方法不足、性能不足、缺少用户交互意识以及数据库与挖掘系统不匹配等问题提出了解决对策。
最后，本文展望了数据挖掘在未来的发展趋势，总结了数据挖掘语言的标准化、数字化以及多种技术合作集成的发展趋势，为未来的数据挖掘研究提供参考。
背景随着科学的发展和技术的更新，信息时代已经悄然走进我们的生活。
各种网络新技术也随之而来，由各个行业搜集、储存的大量数据组成了大数据仓库。
由于数据量巨大，传统的数据挖掘方法已经无法发掘关键信息，导致很多数据无法显示出对行业发展有用的信息。
因此，决策者急需能够深入数据库内部快速分析、整理未被发现的价值信息的创新技术，以便指导企业的发展。
在这种情况下，数据挖掘技术应运而生。
数据挖掘技术数据挖掘是数据库知识发现（KDD）中的一个步骤，两者有着紧密的关系。
数据挖掘技术之所以受欢迎，是因为它能解决其它技术无法发掘信息的问题。
它能够在海量数据中获取藏匿其中的信息，这些信息的价值远远超过之前所挖掘出来的。
通过深入分析并总结价值规律，数据挖掘技术能够为企业决策者提供理论根据。
现状和趋势随着二十多年的数据挖掘技术的发展，数据挖掘已经成为综合性技术，必须与其他新技术相结合。
在理论研究方面，数据挖掘技术不断深入发掘理论基础，更新所需要的理论技术，完善自身不足。
在实际应用上，数据挖掘技术基于自身的优势，使得应用广泛，前景大好。
例如，在市场营销、保险金融等领域，数据仓库大，信息价值高。
国外的最新研究在于更深入的KDD采用算法研究，在行业应用中技术运用相当成熟。
相对来说，国内在研究方面还处在缓慢发展阶段，技术运用也不太成熟，但总体上还是稳步上升的。
数据挖掘在大数据中的应用综述
数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述数据挖掘在⼤数据中的应⽤综述***(上海海事⼤学上海 201306)摘要: ⾯对⼤规模多源异构的数据，数据挖掘的⽅法不断的得到改善与发展，同时对于数据挖掘体系的完善也提出了新的挑战。
针对当前数据挖掘在⼤数据⽅⾯的应⽤，本⽂从数据挖掘的各个阶段进⾏了⽅法论的总结及应⽤，主要包括数据准备的⽅法、数据探索的⽅法、关联规则⽅法、数据回归⽅法、数据分类⽅法、数据聚类⽅法、数据预测⽅法和数据诊断⽅法。
最后还指出类数据挖掘在鲁棒性表达⽅⾯的进⼀步研究。
关键词: 数据挖掘;⽅法论;⼤数据;鲁棒性Application of Data Mining in Large Data***(Shanghai Maritime University,Shanghai 201306)Abstract: In the face of large-scale multi-source heterogeneous data, data mining methods continue to improve and develop, at the same time for the improvement of data mining system also put forward new challenges. In this paper, the method of data mining, the method of data exploration, the association rule method, the data regression method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, the data classification method, Data clustering method, data prediction method and data diagnosis method. Finally, it also points out the further research on the robustness of class data mining.Key words: Data mining; methodology; large data; robustness随着⼈类⽣活⽅式的多样化，由此产⽣的数据的规模和复杂性也在急速增长，对于数据的各种分析也应运⽽⽣。
数据挖掘综述
数据挖掘综述数据挖掘是一种通过从大量数据中发现模式、关联和趋势来提取有价值信息的过程。
它是一种将统计学、机器学习和数据库技术相结合的跨学科领域。
数据挖掘可以帮助企业和组织发现隐藏在海量数据中的商业机会、优化业务流程、提高决策效率等。
在数据挖掘的过程中，主要涉及以下几个步骤：1. 数据收集和预处理：数据挖掘的第一步是收集相关的数据，并对数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等。
数据清洗是指去除数据中的噪声和异常值，数据集成是将来自不同来源的数据整合在一起，数据转换是将数据转换为适合挖掘的形式，数据规约是通过选择、抽样或聚集等方法减少数据集的规模。
2. 特征选择和提取：在数据挖掘中，特征是指用于描述数据的属性或变量。
特征选择是从原始数据中选择最具有代表性的特征，以减少数据维度和提高挖掘效果。
特征提取是通过对原始数据进行变换和组合，生成新的特征。
3. 数据挖掘模型选择和建立：数据挖掘模型是用来描述数据中的模式和关系的数学模型。
在选择模型时，需要根据具体的问题和数据特点来确定。
常用的数据挖掘模型包括分类、聚类、关联规则、预测和异常检测等。
4. 模型评估和优化：在建立数据挖掘模型之后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型的性能可以使用准确率、召回率、精确率等指标来衡量。
优化模型的方法包括参数调整、特征选择和算法改进等。
5. 结果解释和应用：数据挖掘的最终目标是得到有意义的结果，并将其应用于实际问题中。
结果解释是对挖掘结果进行解释和理解，以便为决策提供支持。
应用数据挖掘的领域包括市场营销、金融风险管理、医疗诊断、网络安全等。
数据挖掘的应用越来越广泛，对于企业和组织来说，它可以帮助他们更好地理解和利用自己的数据资产。
然而，数据挖掘也面临一些挑战和问题，如数据质量、隐私保护和模型解释等。
因此，在进行数据挖掘之前，需要仔细考虑这些问题，并采取相应的措施来解决。
总之，数据挖掘是一门强大的技术，可以帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。
物流管理数据挖掘综述
’
三、 数据挖掘在物流管理 中的应用
（ ） 一 需求预测问题 。 物流预测 的 目的就是准确的估计未来 的
物流发展。影响物流预测 的因素是很多的，如市场供需情况 、 经
数据挖掘（ａ ｎｎ） Ｄ ｔ Ｍｉ ｇ ａ ｉ 就是从大量 的、 不完全的 、 噪声 的 、 有
模糊的、 随机的实际应用数据中， 提取隐含在其 中的、 人们事先不 知道的、 又是潜在有用的信息和知识 的过程 。 但
（ ） 一 数据挖掘的过程
济、 交通等 ， 同时这些 因素又是物流预测内容 ， 而各个因素之 间又
有互相依存 、 互相制约的关系。因此物流预测模型的建 立是一个 复杂 的系统工程 。
第一步， 确定业务对象。 清晰地定义出业务问题 ， 认清数据挖
掘 的 目的。
从数据挖掘的角度来看 ， 物流量预测是指仅仅依靠 物流量过
一
挖掘的效率和质量 ；数据缩减和转化是选定 的数据在挖掘前 ， 加
以精炼 处 理 。
第三步 ， 数据采集 。 主要是在确定挖掘任务的基础上 ， 选择适 当的数据挖掘技术 和算法 ， 在此基础上反复迭代 的搜索 ， 并 从数
据集合 中抽取隐藏 的、 新颖的模式。
种非线性网络 ， 能够反映输入输 出间任意映射关系 ， 并可 以根 预测模型的结构从逻辑层次上分为三层 ，从下至上依次为：
属于时间序列 。 物流量预测的理论依据是 以下二条假设 ： 第一 ， 市
场行情说明一切 ，所有 的物流量走势都反映在 物流量走势中 ； 第 二， 物流量按趋势变动 ， 有一定的规律存在 ， 人们可 以发现并利用
它来指导 自己的实践 。物流量波动非线性呈现 ， 存在着长期记忆
数据挖掘中分类方法综述.
68*本文系国家自然科学基金资助项目“用于数据挖掘的神经网络模型及其融合技术研究”(项目编号:60275020课题研究成果之一。
收稿日期:2006-03-25修回日期:2006-07-23本文起止页码:68-71,108钱晓东天津大学电气与自动化工程学院天津300072〔摘要〕对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。
认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类,主要包括相似函数、关联规则分类算法、K 近邻分类算法、决策树分类算法、贝叶斯分类算法和基于模糊逻辑、遗传算法、粗糙集和神经网络的分类算法。
通过论述以上算法优缺点和应用范围,研究者对已有算法的改进有所了解,以便在应用中选择相应的分类算法。
〔关键词〕数据挖掘分类软计算〔分类号〕TP183A Review on Classification Algorithms in Data Mining Qian XiaodongSchool of Electrical Engineering and A utomation, Tianjin University, Tianjin 300072〔Abstract〕As one of the kernel techniques in the data mining, it is necessary to summarize the research status of classification algorithm.Classification algorithms can be divided into classical algorithms and algorithms based on soft computing, primarily including similar function,classification algorithms based on association rule, K-nearest Neighbor, decision tree, Bayes network and classification algorithms based on fuzzy logic, genetic algorithm, neural network and rough sets. By presenting the advantages and disadvantages and the application range of the algorithms mentioned above, it will behelpful for people to improve and select algorithms for applications, and even to develop new ones.〔Keywords〕data mining classification soft computing数据挖掘中分类方法综述*1前言数据挖掘源于20世纪90年代中期,是一个既年轻又活跃的研究领域,涉及机器学习、模式识别、统计学、数据库、知识获取与表达、专家系统、神经网络、模糊数学、遗传算法等多个领域。
数据挖掘技术综述
2008年第6期牡丹江教育学院学报N o．6，2008 (总第112期)J ouR N A L oF M uD A N J I A N G co L L E G EoF E D ucA T I oN s e“aI N o．112数据挖掘技术综述高翔侯小静(洛阳理工学院，河南洛阳471003)[摘要]在对数据仓库与数据挖掘的概念及数据挖掘的功用与分类进行介绍的基础上．阐述了串行关联规则算法和并行关联算法的目标与内容．详细分析了A pr i or i算法、神经网络、遗传算法等数据挖掘算法。
[关键词]数据挖掘f关联规则I apr i ori算法；神经网络l遗传算法[中图分类号]T P31[文献标识码]A[文章编号]1009—2323(2008)06一0109一02数据挖掘是信息技术自然进化的结果。
自上世纪六十年代以来，信息技术已经从原始的文件处理发展到复杂的、功能强大的数据库系统。
而数据仓库是近年来数据库研究领域中迅速发展起来的新技术。
利用数据仓库技术可以将现实中的海量数据存放在异构的数据库中。
为了从数据中有效地提取和发现知识．需要对数据仓库中存储的数据进行“挖掘”。
数据挖掘是从大量数据中抽取出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。
数据挖掘技术由数据清理、数据集成、数据选择、数据交换、数据挖掘、模式评估六个步骤组成。
通过这六个步骤的提纯与处理向用户提供有价值的信息。
数据挖掘提供的数据模式有概念描述、关联规则、分类与预测、聚类分析、异类分析、演化分析等六类。
1．数据仓库与数据挖掘数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户和“知识工人”提供服务。
这种系统与传统的联机事务处理(0L TP)系统不同．它可以用不同的格式组织和提供数据，以满足不同用户的形形色色需求．这种系统称为联机分析处理(oL A P)系统。
数据仓库和oL A P工具均基于多维数据模型．这种模型可以以星形模式、雪花模式或事实星座模式等形式存在。
流式数据上关联规则挖掘研究综述
静 态数据 相 比， 式数据 上 关联 分析 面 临极 大的 资源挑 战。提 出了流式数 据上 关联规 则 的形 式化 定 义和基 本挖 流
掘 算法 ， 系统地 回顾 了近 年 来流 式数 据 上关联 规 则挖 掘 的研 究进展 ， 细分 析 了 目前挖 掘 算 法研 究 中存 在 的 主 详 要 问题和 解决途 径 ， 阐述 了未来 的研 究 方向 。 关键 词 ：数 据挖 掘 ；数据 流 ；关联 规 则 ； 繁 项集 ； 频 频繁 模 式 ； 知识 发现
第２ ７卷 第 ９期 ２１ ０ ０年 ９月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａｉｎ Ｒｅｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕｅｓ ｐｉ ｔ ｓａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔｒ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ７ ห้องสมุดไป่ตู้ｏ ９ １２ ．
Ｓ ｐ ２ １ ｅ． ００
流 式 数 据 上 关 联 规 则 挖 掘 研 究 综 述
ｔｏ ｓｉ ｓ ｏ ｉ ｔｏ ｌ ｓｍｉ ｉ ． ｉ ｎ ｎ ａ ｓｃ ａｉｎ ｒ ｅ ｎｎｇ ｕ
Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｔ ｎ ｎ ；ｄ ｔ ｔ ａ ；ａ ｓ ｃ ａｉｎ ｒ ｌ ｓ ｒ ｑ ｅ ｔｉ ｍｓ ｔ ；ｆ ｑ ｅ ｔ ａｔｒ ｓ ｎ ｗ ｅ ｇ ｉｃ ｖ ｒ ｙ ｗｏ ｄ ： ａａ ｍｉ ｉ ｇ ａａ ｓｒ ｍｓ ｓｏ ｉｔ ｅ ；ｆｅ ｕ ｎ ｔ ｅ ｓ ｒ ｕ ｎ ｔ ｎ ；ｋ ｏ ｌ ｄ ｅ ｄ ｓ ｏ ｅｙ ｅ ｏ ｕ ｅ ｅ ｐ ｅ
中图分类 号 ：Ｔ ３ １ Ｐ １
文献标 志码 ：Ａ
文章 编号 ：１０ — ６ ５ ２ １ ）９ ３ ０ —５ ０ １ ３９ （ ０ ０ ０ —２ １ ０
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １０ — ６ ５ ２ １ ．９ ０ １ ｏ：０ ３ ６ ／ ．ｓ ． ０ １ ３９ ．０ ０ ０ ． ０ ｓ
数据流挖掘分类技术综述
பைடு நூலகம்
摘 要 数据 流挖 掘 作 为从 连 续 不断 的数据 流 中挖 掘 有 用信 息的技 术 ， 年 来正成 为数 据挖 掘领 域 的研 近
维普资讯
计 算 机 研 究 与 发 展
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ｍｐ ｔｒＲｅｅ ｒｈａ ｄ Ｄｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｏ ｒａ ｏ Ｃｏ ｕｅ ｓａｃ ｎ ｖ ｌｐ ｎ
ＩＳ １ ０ —２ ９ ＣＮ — ７ ７ ＴＰ Ｓ Ｎ ０ ０ １ ３ ／ １ １７ ／ １
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｄ ａ ａ ｔ ｅ ｍ ｓ ｉ ｉ ｇ， ｔ ｔ ｃ ｎ ｌ ｇ ｏｆ ｓｒ ｃ ｔ ｓ ｒ ａ ｍ ｎ ｎ ｈｅ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｇｅ ｔｎ ｖ ｌａ ｌ ｉ ｏ ｍ ａ ｉ ｆｏ ｃ ｎｔｎｕ ｕ ｄ ｔ ｔｉ ｇ ａｕ ｂ ｅ ｎｆ ｒ ｔ ｏｎ ｒ ｍ ｏ ｉ ｏ ｓ ａａ ｓｒ ａ ｓｉ ｉｌ ｈ ｔ ａ ｅ ｅ ｌ ｉ ｅ ｎ ｒ ａ ｉ ｇｌ ｔｅ ｔｏ ｌ ｏ ｒ ｔ ｅ ｗｏ ｌ ｔｅ ｍ ｓａ ｆｅｄ ｔ ａ ｈ ｓ ｒ ｃ ｎｔｙ ｇａｎ ｄ ｉ ｃ ｅ ｓｎ ｙ ａ ｔ ｎ ｉｎ ａｌ ｖｅ ｈ ｒｄ． Ｉ ｔ ｏ ｅ ｆ ｄ ｔ ｎ ｈｅ ｍ ｄ ｌｏ ａ ａ
４ １ ） ８ ９ １ １ ，２ ０ ４（ １ ：ｌ ０ ～ ８ ５ ０ ７
数 据 流 挖 掘 分 类 技 术 综 述
王 李舟军 颜跃进 陈火旺 涛
（ 防 科学 技术 大学 汁 算 机学 院 国 。北 京 航 空 航 天 大学 计 算 机学 院 （ 长沙 ４０７ ） １０ ３ 北 京 １０ ８ ） ０ ０ ３
数据挖掘理论算法综述
数据挖掘理论算法综述数据挖掘的理论与算法是挖掘最新发现以及形式化的知识以支持决策过程的一类技术。
它包括许多被称作“数据挖掘技术”的一般方法，这些方法主要是从大量数据中挖掘有价值的信息，并应用于实际的应用程序中。
本文综述了数据挖掘领域的主要理论算法，重点讨论它们的特性和原理，详细分析它们在实际应用中的优缺点，以及它们在数据挖掘过程中的应用。
一类常用的数据挖掘算法包括决策树算法、聚类算法、关联规则算法和神经网络算法。
决策树算法是一种以树形结构表示的决策过程，是用来分析数据集和进行决策分析的流行算法。
它用树状图形化表示决策过程，使用熵和信息增益来衡量每个节点的信息含量，从而有效地识别潜在模式，从而建立一个类别树。
聚类算法是一种数据挖掘技术，它将数据实例划分到不同的相关聚类中，这一集群可以反映数据集中隐藏的模式及结构关系，研究者可以发现这些集群中的特征以及它们之间的联系，从而理解它们的结构和模式。
聚类算法基本上分为基于密度的聚类算法和基于近似的聚类算法。
关联规则算法是一种从大型数据库中挖掘出一些关联规则的方法，即它试图从这一大型数据库中发现有意义的频繁项集，以及它们之间的关联规则，实现对数据分析和知识发现的目标。
它可以从形式化的模型中推导出有用的推论，识别存在于数据库的罕见的或有价值的模式，从而揭示价值知识。
神经网络算法是一种仿生学算法，它以人工神经网络的结构为基础，解决一些机器学习和分类问题，它可以从高维数据中学习潜在表示，以改善学习问题解决方案的准确性，有助于发现预测和识别未知信息，并发现有用的模式和决策。
本文综述了常用的数据挖掘理论与算法，它们在数据挖掘过程中均有着重要的作用，可以从大量的复杂数据中挖掘有价值的信息，从而帮助企业和研究机构获得有用的信息和模式。
机器学习与数据挖掘技术综述
机器学习与数据挖掘技术综述随着信息时代的到来，以及互联网和移动设备的普及，我们生活在的世界正在发生巨大变化。
数据的增长速度越来越快，数据的价值也越来越高。
如何从这些海量数据中挖掘出有价值的信息，成为了重大挑战之一。
机器学习和数据挖掘技术正是帮助我们应对这个挑战的有效工具。
一、机器学习技术机器学习是人工智能领域的主要分支之一。
机器学习的目标是使计算机具有自我学习的能力，即通过对大量数据的分析和总结来学习一些规律和模式，从而对未来的数据进行预测和分类。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种。
1. 监督学习监督学习是指需要事先准备好一组已知分类的样本数据，然后通过计算机分析这些样本，从而得出一个分类模型。
分类模型可以用来预测未知数据应该属于哪一个类别。
监督学习的代表算法有决策树、朴素贝叶斯、神经网络等。
2. 无监督学习无监督学习是指在没有明确分类的数据集中，自动发现其中的模式和规律。
无监督学习的代表算法有聚类、PCA、SOM等。
3. 强化学习强化学习是指一个智能体通过与环境的交互，学习如何做出最优的决策。
强化学习的代表算法有Q学习、TD学习等。
二、数据挖掘技术数据挖掘是指从海量数据中自动发现有用的模式和规律，是一种有效的知识发现方法。
数据挖掘技术可以用于预测、分类、聚类、关联规则挖掘等领域。
数据挖掘可以分为基于统计学、基于人工智能和基于机器学习的方法。
1. 基于统计学的方法基于统计学的方法利用统计学原理和方法对数据进行分析。
常用的统计学方法有假设检验、方差分析、回归分析等。
这些方法能够提取出数据集中的一些重要特征，但是并不能发现复杂的模式。
2. 基于人工智能的方法基于人工智能的方法采用人工智能技术对数据进行分析。
人工智能技术包括神经网络、进化计算等。
这些方法能够处理更为复杂的数据模式，但是它们需要更多的计算资源和更长的训练时间。
3. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法强化了机器学习技术在数据挖掘中的应用。
数据挖掘综述
Ｉ Ｍ 和微 软都 成立 了相应 的研究 中心进 行 这方 面 的 Ｂ 工作 ， 此外 ， 些 公 司 的相 关 软 件 也 开 始 在 国 内销 一 售 ， Ｐａｎ ｍ、 Ｏ以及 ＩＭ。 如 ｌ ｉｕ Ｂ ｔ Ｂ
（ ｒｎ ）等 ， 现被忽 略 的要 素 ， Ｔｅ ｄ 发 对预测 未来 和决 策 行 为十分 有用 。 …
１ ２ 国 内的 发展 现 状 及 应 用 ．
与 国外 相 比， 内对 Ｄ Ｄ 的研 究 稍 晚 ， ９ ３ 国 ＭＫ １９ 年 国家 自然科 学基 金首 次开始 支持 对该 领域 的研究
Ｂ ｙｓ 贝 叶斯 ） ａｅ（ 方法 以及 Ｂ ｏｔ ｇ方法 的研 究 和 提 ｏｓｎ ｉ
在“ 数据爆 炸但 知识 贫 乏 ” 对 其进 行更 高层 次 的 分析 ， 以便 更好 地利 用
这 些数 据。数 据挖 掘 技 术应 运 而 生 。 显 示 出强 大 并 的生命 力 。和传统 的数 据分 析不 同的是 数据挖 掘是 在没有 明确 假 设 的前 提 下 去 挖 掘 信 息 、 现 知 识 。 发 所得 到的信 息具 有先 未 知 ， 效 性 和实 用 性 三个 特 有
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第 ５卷 第 １ 期
２０ ０ ６年 ３月
广 东 轻 工 职 业 技 术 学 院 学 报
Ｊ ＯＵ ＲＮＡＬ ＵＡＮ ＧＤ ＯＮＧ Ｎ ＤＵ Ｓ ＯＦ Ｇ Ｉ ＴＲ Ｙ ＴＥＣＨＮ Ｉ ＣＡＬ ＣＯＬＬＥＧ Ｅ
ＶＯ１５ ．
ＮＯ．１
项 目。近年来 发展 迅 速 ， 行 的 大多 数 研 究 项 目是 进
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( 3) 滑动窗口模型( sliding w indo w model) : 处理数据的范 围由某个固定大小的滑动 窗口确定 , 此 滑动窗 口的终 点永远 为当前时刻。其中, 滑动 窗口的 大小可以 由一个 时间区 间定 义, 也可以由窗口所包含的数据项数目定义。
( 1) 时序( T ime Ser ies) 模 型: A [ i] = x i 。此 时, 数据流 中 的每个数据项都代表一 个独立的信号。
( 2) 现金登记( Cash Reg ister) 模型: 令 x i = ( j , I i ) , 且 I i \ 0, 则 A i [ j ] = A i- 1 [ j ] + I i 。此 时, 数据 流中的 多个 数据项 增 量式地表达一个 A [ j] 。
( 3) 低的空间复杂度。流算法是主存算法, 其可用的空间 是有限的, 算法的空间复杂度不能随数据量无 限增长。
( 4) 能在理论上保证计算结果具有好的近似程度。 ( 5) 能适应动态变 化的数 据与流 速。产生数 据的现 象可 能在不断变化, 导致数据内容与流速的改变。 ( 6) 能有效处理噪 音与空 值。这是一 个具有 健壮的 算法 所必须具有的能力。 ( 7) 能作 o n demand 的 挖掘。即能 响应 用户 在线提 出的 任意时间段内的挖掘请求。 ( 8) 能作 anyt ime 的 回答。 即算 法在 任何 时刻 都能 给出 当前数据的挖掘结果。 ( 9) 建立的概要数 据结构 具有通 用性。算法 所构建 的概 要数据结构不仅能支持算 法当前的 目标计 算, 而且能 支持其 他的计算。 在上述要求中, 第 1 至 3 条是 一个流 数据挖 掘算法 所必 须满足的。早期的流数据挖掘算法都是以这三项为目标设计 的, 如文[ 10, 11] 。对于算法的空间 复杂度, 理想的情 况是它
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与数据流长度 N 无关。但是, 目前大部分问 题都无法找 到这 样的解。因此, 这个要求就让步为找到空间复 杂度为 O ( p oly ( lo g N ) ) 的算法, 即次 线性算 法。算法 的时间 复杂 度通常 以 每个数据项到来时, 更新概 要数据 结构或 目标计 算结果 所需 要的时间来衡量, 理想的情 况是算 法处理 每个数 据项的 时间 为常数。其中, 概要数据结 构是算 法为支持 目标计 算而在 内 存中保存的数据流数据的压缩信 息。对于 构建概要数据结构 的算法, 通常没有对在概要 数据结 构上计 算目标 函数所 需要 的时间做严格的要求。
3 流数据挖掘算法的特点
数据流实时、连续、有序、快速到 达的特 点以 及在线 分析 的应用需求, 对流数据 挖掘算 法提出 了诸多 挑战。数据 流对 挖掘算法的典型要求如下:
( 1) 单次线性扫描。即 算法只 能按数 据的流 入顺序 依次 读取数据一次。
( 2) 低的时间复杂度。流算法是在线算法, 为了跟上数据 流的流速, 算法处理每个数据项的时间不能太长, 最好能为常 数时间。
Henzing er 等人 于 1998 年 在 论 文/ Computing on Data St ream0中首次 将 数据 流作 为 一种 数据 处 理模 型提 出 来[1] 。 从 2000 年开始, 数据流作为一 个热点研究方向出现在数据挖 掘与 数 据 库领 域 的 几 大 顶 级 会 议 中, 如 V LD B、SI GM O D、 SI GK DD、ICDE、ICD M 等会议每年都有多篇 有关数据 流处理 的文章。目前, 数据流研究大致可分为两个方面: 数据流管理 系统( Data Str eam M anagement Systems, DSM S) 和流数 据挖 掘[2] 。其中, 建立数据流管 理系统 方面的 研究主 要集中 在数 据流查询。已有多个研究机构进 行了 DSM S 的研 究, 并构建 出一 些 系 统, 如 ST REA M [ 3] , T eleg raphCQ[ 4] , A ur or a[ 5] 等。 流数据挖掘方面的研究主要包括多数据流挖掘和单数据流挖 掘。目前学者们已提出了大 量流数 据挖掘 算法, 并开发 出流 数据挖掘系统。 如 U IU C 的 M A IDS ( M ining A lar ming Inc-i dent s fr om Data Str eams) 就 是一个 集查 询、聚类、分 类、频繁 项挖掘, 以及处理结果可 视化五 大功能 为一体 的流数 据挖掘 系统[6] 。本文主要讨论流数据挖掘算法。
2 数据流模型
数据流是 一个 以一 定 速度 连 续到 达 的 数据 项 序列 x1, ,, x i , ,, x n , ,, 这个数 据项 序列只 能按 下标 i 的递 增顺 序 读取一次[ 1] 。数据流是 现象驱 动的, 其速度 与数据 项到达 的 次序无法被控制。数据 流通常 具有潜 在无限 的体积, 且数 据 可能的取值是无限的, 处理 数据流 的系统 无法保 存整个 数据 流。而数据流的在线处理要求又使系统无 法进行代价昂贵的 磁盘存取。因此, 数据流中的数据项在被读取一次之后, 就被 丢弃, 以后不可能再读到。在实际应用中, 某些超大型的静态 数据集要求处理算法只 能进行一次线性扫描以降低算法的处 理代价。此时, 算法的输入也可看作是一种数据流[ 1, 7] 。
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1 引言
通信领域中的电话记录数据 流、W eb 上的 用户点 击数据 流、网络监测中 的数 据包 流、各类 传感 器网 络中 的检 测 数据
流、金融领域的证券数据流、卫星传回的图像数据流以及零售 业务中的交易数据流等形成了一种与传统数据库中静态数据 不同的数据形态。这些数据流产生的数据量在多个应用领域 中快速增长, 小型无线传 感设备 的广泛 使用将 进一步 使数据 流体积的增长速度提高 几个数 量级。而且, 产生 数据流 的应 用通常要求在线实时处 理。如何及 时有效 地处理 数据流, 从 中挖掘出有用的知识, 将对多个应用领域产生 重大意义。
目前, 在数据流研究领 域中存 在多种 数据流 模型。不 同 的数据流模型具有不 同的适 用范围, 需要 设计不 同的处 理算 法。可以分别按照数据流中数据描述现象 的方式和算法处理 数据流时所采用的时序 范围对这些模型进行划分。
设数据 流中的 数据项 x 1 , ,, x i , ,, x n 依次 按下标 顺序 到达, 它们描述了一个信号 A 。按 xi 描述信 号 A 的 方式, 数 据流模型可分为以下几 类[ 8] :
在这 3 种模型中, 界标 模型和 滑动窗 口模型 是采用 得比 较多的模型。界标模型通常将数据流的起始点作为数据处理 的初始时间点。此时, 算法对数据流中所有数据进行处 理, 数 据流上只存在插入操作。在 滑动窗 口模型 中, 窗 口随着 数据 的流入向前滑动, 窗口 中存在 数据的 插入和 删除。滑动 窗口 模型非常适用于只要求对最近时间段内的数据进行处理的应 用。
Abstract Data st reams pose g reat cha lleng es to data mining. M any str eam dat a mining algo rithms hav e been pr oposed. In this paper, we g ive an ov erv iew of these alg or ithms. Firstly, the data st ream mo dels ar e intr oduced. T hen the character s of stream data mining algo rithms are summa rized and several techniques t hat ar e used in t hese alg or ithms ar e int roduced. A t last , the represent ative algo rithms o f ev ery mining task are analy zed. Keywords Data str eam, Data mining , T ime- space complex ity, Sliding window
An Overview of Stream Data Mining
SU N Y u- F en L U Y an- Sheng ( Comput er D epart ment of H uazhong U niversit y of Science and T echn ology, W uhan 430074)
噪音与空值是一个健壮的算 法所必须解决的问题。对于 流数据挖掘算法, 这个问 题显得 更为突 出。这是因 为在挖 掘 数据库中的静态数据集之前, 通常会进行数据的预处理, 消除 数据中的噪音与空 值。而在在 线进行 的流数 据挖掘 过程中, 无法在挖掘前对数 据进行 预处理。而 且, 数 据流中 的数据 在 采集以及传输过程中, 都可能出现错误, 产生噪音或空值。数 据流的动态变化性更进一步增加 了噪音识别的困难。当产生 数据流的现象发生改 变时, 新数据 无法被 现有数 据模型 所描 述, 可能被误认为是噪音。
近似性与自适应性是数据流 算法的两大特点[3] 。由于一 次线性扫描以及时间 与空间 的限制, 数据 流算法 往往只 能得 到对所处理的问题的近似计算结 果。能在 理论上保证其计算 结果的近似程度, 是算法 应该考 虑的一 个问题。算 法的自 适 应性是指当流数据内容 或流速受各种因素的影响而发生改变 时, 算法能够根据这些改变自动调整计算策略与计算结果。
* ) 本文得到湖北省自然科学基金项目/ 时空数据库的关键技术研究与实验0 ( A BA 048) 的 资助。孙玉芬 博士生, 研究方 向为流数据挖 掘和聚 类分析; 卢炎生 教授, 博导, 研究方向为特种数据库、数据挖掘和软件测试。