数据挖掘在中国的现状和发展研究
《2024年数据挖掘研究现状及发展趋势》范文
《数据挖掘研究现状及发展趋势》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。
数据挖掘作为处理海量数据并提取有价值信息的重要手段，其研究与应用日益受到广泛关注。
本文将介绍数据挖掘的研究现状，并探讨其未来的发展趋势。
二、数据挖掘研究现状1. 研究领域数据挖掘涉及多个学科领域，包括统计学、机器学习、数据库技术、人工智能等。
目前，国内外学者在数据挖掘领域进行了大量研究，涵盖了金融、医疗、教育、电商等多个行业。
2. 研究方法数据挖掘主要采用统计学、机器学习算法等方法对数据进行处理和分析。
其中，聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等是常用的数据挖掘方法。
此外，深度学习、神经网络等新兴技术在数据挖掘中也得到了广泛应用。
3. 研究成果近年来，数据挖掘在各个领域取得了丰硕的成果。
例如，在金融领域，通过数据挖掘技术可以预测股票价格走势、识别欺诈行为等；在医疗领域，数据挖掘有助于实现疾病预测、基因分析等。
此外，数据挖掘还为电商推荐系统、智能决策支持系统等提供了强有力的技术支持。
三、数据挖掘的发展趋势1. 云计算与大数据的结合随着云计算技术的不断发展，大数据存储和处理能力得到了极大提升。
未来，云计算与大数据的结合将进一步推动数据挖掘技术的发展。
通过云计算平台，可以实现对海量数据的快速处理和分析，为各行业提供更高效的数据挖掘服务。
2. 深度学习与神经网络的广泛应用深度学习与神经网络是当前研究的热点领域，其在数据挖掘中发挥了重要作用。
未来，随着算法的不断优化和模型性能的提升，深度学习与神经网络将在数据挖掘领域得到更广泛的应用。
3. 数据挖掘与人工智能的融合数据挖掘与人工智能的融合将是未来发展的重要趋势。
通过将数据挖掘技术与人工智能算法相结合，可以实现更高级的数据分析和预测功能，为各行业提供更智能的决策支持。
4. 数据隐私与安全保护的重要性日益凸显随着数据挖掘的广泛应用，数据隐私和安全保护问题日益受到关注。
未来，如何在保证数据隐私和安全的前提下进行数据挖掘将成为一个重要的研究方向。
数据挖掘现状与前景
数据挖掘，这是个听起来既神秘，又具有诱惑性的词。
就好像要去一片热带沙漠搜寻宝藏，宝藏的诱惑性很强，但是黄沙远处却看不透彻，不知此行是对是错，看到的光亮又是否只是虚幻的海市蜃楼。
所以很多学习数据挖掘的，或是想选择数据挖掘方向的人会在是否踏出第一脚时犹豫不决。
以下，我们就来分析看看数据挖掘的现状及前景。
首先看看百科中数据挖掘的定义：数据挖掘（Data Mining，DM）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。
基于数据挖掘可能产生的巨大价值，我国的各大重点院校都针对数据挖掘开了专业课程以及研究课题，不仅如此，政府以及大型企业也开始重视这一领域，投资人力物力支持数据挖掘项目。
或许这样说还不够直观，那就就数字佐证。
据IDC对欧洲和北美62家采用了商务智能技术的企业的调查分析发现，这些企业的3年平均投资回报率为401%，其中25%的企业的投资回报率超过600%。
调查结果还显示，一个企业要想在复杂的环境中获得成功，高层管理者必须能够控制极其复杂的商业结构，若没有详实的事实和数据支持，是很难办到的。
因此，随着数据挖掘技术的不断改进和日益成熟，它必将被更多的用户采用，使更多的管理者得到更多的商务智能。
国外如此，那中国呢？随着我国信息化的发展，数据的积累及计算机的广泛应用，加上来自外资企业商业智能数据挖掘应用带来的竞争压力，商业智能及数据挖掘也逐渐在中国也形成了一个产业。
随着成功案例的增多，不仅仅是金融保险电信等行业或是政府机构，中小企业也逐渐将商业智能应用于业务之中。
信息化时代数据的潜力不容小觑，IT部门一直是企业的核心，而数据挖掘技术更是得到了前所未有的重视和期待。
目前我国数据挖掘、商业智能技术的人才培养体系还未健全，而企业对这方面的需求却一直在增长。
数据知识发展为核心竞争力是现在及未来必然的形势。
因此数据挖掘、商业智能行业的前景还是非常可观的。
数据挖掘技术在经济统计中的应用研究
数据挖掘技术在经济统计中的应用研究数据挖掘技术是一种利用计算机技术从大量数据中自动发现模式、规律和知识的方法，它已经在各个领域得到了广泛的应用，包括经济统计领域。
随着经济发展和社会转型，经济统计数据的规模和复杂度不断增加，传统的经济统计方法已经不能很好地满足发展的需要。
如何运用数据挖掘技术来处理经济统计数据，并利用挖掘出的知识来指导经济决策，成为当前经济统计领域的一个热点问题。
本文将从数据挖掘技术在经济统计中的应用角度展开研究，探讨数据挖掘技术在经济统计中的实际应用，并分析其中存在的问题和挑战。
一、数据挖掘技术在经济统计中的应用现状1. 宏观经济数据分析数据挖掘技术可以应用于宏观经济数据的分析和预测中。
通过对GDP、CPI、PPI等宏观经济指标的历史数据进行挖掘，可以发现这些指标之间的内在关联性和规律性，为经济政策的制定提供科学依据。
可以利用时间序列分析方法挖掘出宏观经济指标之间的相互影响关系，发现宏观经济波动的周期性和规律性，从而对未来宏观经济发展趋势做出更准确的预测。
2. 企业经济数据分析数据挖掘技术也可以应用于企业的经济数据分析中。
通过对企业的销售数据、财务数据、人力资源数据等进行挖掘，可以发现企业内部的运营规律和发展趋势，帮助企业管理者进行决策。
可以利用关联规则挖掘方法挖掘出不同产品之间的交叉销售规律，发现潜在的销售机会和市场需求，为企业的市场营销策略提供参考和支持。
3. 社会经济现象分析数据挖掘技术还可以应用于分析和预测社会经济现象。
可以利用文本挖掘技术对互联网上的舆情数据进行挖掘，发现社会热点事件和舆论趋势，为政府决策和社会管理提供参考。
还可以利用空间数据挖掘技术对地理信息数据进行挖掘，发现区域经济发展的空间格局和规律，为区域经济政策的制定提供科学依据。
2. 企业经济预警某大型企业利用数据挖掘技术对企业的销售数据和财务数据进行挖掘分析，发现了销售额下降和成本增加的趋势。
通过构建企业经济预警模型，及时预警了企业可能面临的经济困难，并及时调整企业经营策略，成功避免了经济危机的发生。
大数据的国内外研究现状及发展动态分析
大数据的国内外研究现状及发展动态分析在信息时代的浪潮中，大数据成为了一种重要的资源和技术。
它的涌现不仅改变了人们的生活方式和商业运营方式，也推动了科学研究的发展。
本文将对国内外大数据研究的现状以及未来的发展动态进行分析。
一、国际大数据研究现状大数据研究在国际范围内已经有了长足的发展。
首先，在数据存储方面，云计算技术被广泛应用于海量数据的存储和管理，例如Amazon的S3和Google的Bigtable等技术。
其次，在数据处理方面，分布式计算和并行计算被用于加速大数据的处理速度，例如MapReduce和Spark等技术。
此外，数据挖掘和机器学习也成为了大数据研究的重要方向，通过对大量数据的分析和学习，揭示其中的关联模式和规律。
二、国内大数据研究现状在国内，大数据研究也呈现出蓬勃发展的态势。
首先，在政府的支持下，各大高校和研究机构纷纷开展了大数据相关的研究项目。
其次，在行业应用方面，诸如金融、医疗、物流等各个领域都开始利用大数据来提高效率和服务质量。
此外，一些互联网企业也在大数据分析和算法研发方面进行了深入探索，例如阿里巴巴和百度等。
三、国际大数据研究动态在国际上，大数据研究正朝着更加深入和广泛的方向发展。
首先，随着物联网技术的不断演进，大量传感器数据的产生将推动数据存储和分析的需求。
其次，在人工智能领域，深度学习技术的崛起为大数据研究提供了新的方法和思路。
此外，跨界研究也成为了大数据领域的趋势，例如将大数据与社会科学、医学等学科相结合，探索新的研究方向和方法。
四、国内大数据研究动态在国内，大数据研究也在不断推进和突破。
首先，政府加大了对大数据研究的支持力度，提出了一系列发展政策和资金扶持。
其次，学术界和产业界之间的合作交流也越来越频繁，加快了大数据技术的推广和应用。
此外，一些新兴领域的涌现，如人工智能、区块链等，也将为大数据研究带来新的机遇和挑战。
五、国际大数据研究趋势在国际上，大数据研究的趋势是多样化和复合化发展。
数据挖掘研究的现状与发展趋势
数据挖掘是一门交叉学科 ， 它把人们对数据的应 据中获得更有用 的信息． 实际上 ， 这些数据 中只有一 用从 低层 次 的简 单 查 询 ， 升 到从 数据 中挖 掘 知 识 ， 提 小部分 有用 ， 人们 却渴 求获 得知 识 ， 面 临“ 据丰 提供决 策 支 持 ． 建 立 在 数 据 库 、 工 智 能 、 器 学 但 正 数 是 人 机
的但又是潜 在有用 的信息 和知识 的过程 ］它 涉及 了四个阶段 ： ． 数据搜集、 数据访 问、 数据仓库和决策支 到对数 据库 中 的大量 数据 进 行 抽 取 、 转换 、 析 以及 持 （ 表 Ｉ ¨』 分 见 ） ． 模 型化处 理 ， 中提 取 辅助 决 策 的关 键 性 数 据 ． 据 从 数 挖 掘可 以帮助 决 策者 寻找 规 律 ， 现被 忽 略 的要 素 ， 发
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第 ８卷 第 ２期 ２ １ ４月 ０ ０年
红河学院学报
Ｊｕｎ ｌ ｆＨｏ ｇ ｅＵ ｉｅｓｔ ｏ ｒａ ｎ ｈ ｎｖ ｒｉ ｏ ｙ
数据挖掘技术在医学领域中的应用现状与发展趋势
数据挖掘技术在医学领域中的应用现状与发展趋势导语：随着科技的不断发展，数据挖掘技术在医学领域中的应用越来越广泛。
利用大量的医疗数据进行分析和挖掘，可以帮助医疗工作者更好地了解疾病的发展规律，提高医疗保健水平。
本文将对数据挖掘技术在医学领域中的应用现状和发展趋势进行探讨。
一、数据挖掘技术在医学领域中的应用现状1. 疾病预测和诊断数据挖掘技术可以利用大量的患者数据，建立准确的疾病预测和诊断模型。
通过分析患者的生理指标、病史、基因信息等数据，可以帮助医生更精准地进行疾病的预测和诊断。
例如，利用机器学习算法和神经网络模型，可以预测患者患心脏病、糖尿病等疾病的风险，并提供相应的治疗方案。
2. 药物研发与个体化治疗数据挖掘技术可以帮助医药企业在药物研发过程中分析大量的药物数据和患者数据，从而更好地理解药物的作用机制、副作用及药物治疗的个体化问题。
通过挖掘患者的基因信息和药物治疗的效果数据，可以实现个体化的药物治疗，提高治疗效果。
同时，还可以挖掘患者的用药信息，帮助医生更好地判断患者的治疗依从性，减少药物滥用和不良反应的发生。
3. 医疗资源优化和运营管理利用数据挖掘技术，可以分析医疗机构的历史数据、患者的用药数据等，优化医疗资源的配置和运营管理。
通过对就诊人数、医院排队情况等数据的分析，可以合理安排医疗资源，提高服务效率和患者满意度。
同时，还可以通过挖掘患者的疾病数据和用药数据，进行疾病风险评估、医疗费用预测，更好地进行医疗计划和医保管理。
二、数据挖掘技术在医学领域中的发展趋势1. 结合深度学习算法深度学习算法在图像识别、自然语言处理等领域取得了重大突破，对于医学图像分析、疾病预测等问题具有较大的潜力。
未来，数据挖掘技术将更多地结合深度学习算法，提高医学数据的处理和分析能力。
2. 智能医疗助手的发展随着智能终端设备的普及和人工智能技术的发展，智能医疗助手正在成为医学领域的新趋势。
智能医疗助手可以根据患者的症状和疾病信息，给出个性化的医疗建议和健康管理方案。
数据挖掘研究现状及发展趋势
数据挖掘研究现状及发展趋势数据挖掘研究现状及发展趋势引言：随着信息时代的到来，人们对于数据的需求不断增加，数据的挖掘技术也逐渐崭露头角。
数据挖掘是指通过从大量的数据中发现隐含的知识和信息，进行模式识别、预测行为、分类和聚类等任务的过程。
近年来，数据挖掘技术在各个领域取得了广泛的应用，并且不断推动了科学研究和商业发展。
本文将介绍数据挖掘研究的现状及其未来的发展趋势。
一、数据挖掘的研究现状1. 数据挖掘算法数据挖掘算法是数据挖掘研究的核心。
目前，常见的数据挖掘算法包括决策树、聚类、关联规则挖掘、支持向量机等。
这些算法可以有效地从数据中发现知识和信息，并为决策提供支持。
此外，随着深度学习的兴起，神经网络等人工智能算法也被广泛应用于数据挖掘领域。
2. 数据挖掘应用数据挖掘技术在各个领域都有广泛的应用。
在商业领域，数据挖掘可以用于市场分析、客户关系管理、风险评估等。
在金融领域，数据挖掘可以用于预测股票价格、信用评估等。
在医疗领域，数据挖掘可以用于疾病诊断、药物发现等。
在科学研究中，数据挖掘可以用于发现科学规律、推动科学进展。
3. 数据挖掘工具为了帮助人们更好地进行数据挖掘研究，许多数据挖掘工具被开发出来。
例如，Weka、RapidMiner、Python的scikit-learn等工具，它们提供了丰富的功能和算法供用户选择，大大简化了数据挖掘的过程。
二、数据挖掘研究的发展趋势1. 大数据时代的挑战随着互联网的普及和物联网技术的发展，大量的数据被生成和存储。
数据量的急剧增加给数据挖掘技术提出了挑战。
未来，数据挖掘研究将面临如何高效处理和分析大数据的问题。
2. 非结构化数据挖掘现有的数据挖掘技术主要针对结构化数据，例如数据库中以表格形式存储的数据。
然而，随着社交网络、文本和多媒体数据的大量产生，非结构化数据挖掘成为了一个重要的研究方向。
未来的研究将致力于如何从非结构化数据中提取有效的信息和知识。
3. 隐私保护与数据安全随着个人数据的大规模收集和分析，数据隐私和安全成为了一个严峻的问题。
数据挖掘技术的发展现状与未来发展趋势
数据挖掘技术的发展现状与未来发展趋势随着信息时代的到来，数据的产生和积累变得越来越巨大。
如何从这海量的数据中挖掘出有价值的信息，成为了当今学术界和产业界的一大挑战。
数据挖掘技术的发展正助力着人类社会的进步，在各个领域发挥着越来越重要的作用。
数据挖掘技术（Data Mining）是一种从大量数据中提取出隐含其中的、以往并没有被人们注意到的、但却具有重要价值的信息和知识的技术手段。
它结合了统计学、人工智能、机器学习等多个领域的方法和理论，通过构建模型、分析和预测，帮助人们在各种应用领域中做出准确的决策。
近年来，数据挖掘技术得到了广泛的应用。
在商业领域，数据挖掘技术被用于市场调研、客户关系管理、销售预测等，帮助企业提高效益和竞争力。
在医学领域，数据挖掘技术被用于医疗诊断、疾病预测等，为医务人员提供更好的辅助决策工具。
在社交网络中，数据挖掘技术被用于推荐系统、广告定向投放等，为用户提供个性化的服务。
在生物信息学中，数据挖掘技术被用于基因表达、蛋白质结构预测等，帮助研究人员更好地理解生命现象。
当前，数据挖掘技术正面临一些挑战和问题。
首先是数据规模的增长。
随着互联网的快速发展，数据量以指数级增长，如何高效地处理这些巨量数据成为了数据挖掘技术亟待解决的问题。
其次是数据质量问题。
由于数据的多源和异构性，数据的准确性和完整性难以保证。
这需要研究人员在挖掘过程中采用有效的处理方法，从而提高数据的质量。
另外，隐私保护也是一个重要的问题。
尽管数据挖掘可以帮助人们获取有价值的信息，但也有可能侵犯个人隐私。
因此，数据挖掘技术需要与法律、伦理等其他领域进行深入的结合，确保数据隐私得到保护。
未来，数据挖掘技术的发展趋势依然十分广阔。
首先，数据挖掘技术将更加自动化。
随着人工智能、机器学习等技术的进步，数据挖掘的算法和模型将越来越智能化，能够更好地适应各种复杂应用场景的需求。
其次，数据挖掘将与其他学科融合。
数据挖掘技术需要与统计学、数学、计算机科学等领域进行更密切的交叉合作，以获取更丰富的知识和信息。
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数据挖掘在中国的现状和发展研究导读：本文以科学引文索引数据库(SCI)、工程索引数据库(EI)以及清华全文数据库(CNKI)中有关“数据挖掘”研究文章的统计数据为研究基础，对数据挖掘在我国研究的总体趋势、研究热点、研究分支三个方面进行分析和研究。
本文分析了数据挖掘在我国的发展，并对进一步发展我国数据挖掘的理论研究和实际应用提出了建议。
关键字：数据挖掘0 引言近年来，随着计算机对数据的生成、收集、存贮和处理能力的大大提高，数据量与日俱增，传统的数据分析工具对海量数据的处理力不从心，数据挖掘技术应运而生。
中国科研工作者近几年来积极开展了对数据挖掘的研究，并在理论研究和实际应用上取得了一定的成绩，但是有关数据挖掘的成功应用还比较少。
本文通过对中国有关数据挖掘研究文章数量的统计，对数据挖掘在中国发展的现状及发展趋势进行分析和研究，通过分析有关论文的发表，对数据挖掘在中国的理论研究和实际应用提出建议。
1 数据挖掘的应用与研究发展数据挖掘是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有用知识的过程。
数据挖掘是一门新兴的边缘学科，近年来引起了中国学术界和产业界的广泛关注。
数据挖掘出现于20世纪80年代后期，90年代有了突飞猛进的发展。
2001年，Gartner Group的一次高级技术调查将数据挖掘和人工智能列为“未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关健技术”之首，并且还将并行处理体系和数据挖掘列为未来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。
美国麻省理工学院在2001年1月份的《科技评论》(Technology Review)提出将在未来5年对人类产生重大影响的10大新兴技术，其中第3项就是数据挖掘。
数据挖掘技术已被广泛的应用于各个领域，其中一些典型应用如加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作开发的SKICAT系统，能够帮助天文学家发现遥远的类星体，是人工智能技术在天文学和空间科学上的第一批成功应用之一；生物学研究中用数据挖掘技术对DNA进行分析利用数据挖掘技术识别顾客的购买行为模式，对客户进行了分析；对银行或商业上经常发生的诈骗行为进行预测IBM公司开发的AS(Advanced Scout)系统针对NBA的数据，帮助教练优化战术组合等。
数据挖掘技术汇集了来自机器学习、模式识别、数据库、统计学以及管理信息系统等学科的成果。
多学科的相互交融和相互促进，使得数据挖掘这一新学科得以蓬勃发展。
2 数据挖掘在中国的研究趋势分析1995年在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘国际学术会议，由于数据库中的数据被形象地比喻为矿床，数据挖掘一词很快流传开来。
1995年以来，国外在数据挖掘和知识发现方面形成了热门研究方向，其中发表论文比较集中的期刊如：(Data Mining and Knowledge Discovery)(数据挖掘和知识发现)，(Artificial Intelligence Review)(人工智能评论)等。
国内学者也对数据挖掘的理论和应用进行了许多研究。
本文通过对发表论文的研究成果进行统计研究，以分析数据挖掘的在中国的研究与应用，这实质上也是一种数据挖掘思想的体现，这个过程就类似于数据挖掘过程。
为了比较全面地反映中国在数据挖掘方面的研究成果及现状，笔者分别对科学引文数据库(SCI)、工程索引数据库(El)以及清华全文期刊数据库(CNKI)进行了检索，检索内容为在中国期刊发表的相关文章以及被SCI和El检索的中国有关数据挖掘方面的研究文章。
这些检索的统计结果是本文研究分析的基础。
通过检索并对各年所发表的有关数据挖掘的文章进行分类归总，可以得到表1的结果。
表1 有关“数据挖掘”的论文发表统计通过对检索结果的分析，可以得到以下4点结论：1)国内期刊正式发表有关数据挖掘的文章是在1997年，共发表了3篇文章，同年SCI共检索了2篇中国的数据挖掘的研究文章，在SCI数据库能够检索到的国际上发表最早的有关数据挖掘的文章是在1993年，这表明中国关于数据挖掘方面的研究在时间上与国际上差距并不大。
2)国内发表的有关数据挖掘论文的数目近年来逐年快速上升，SCI和El所检索的文章数目也在逐年快速增加，这说明中国数据挖掘的研究近几年来迅速加强。
3)对数据挖掘的研究可以大致分为两方面：理论研究和应用研究。
理论研究正在逐步深人并与解决实际问题相结合。
4)数据挖掘是一门应用性很强的学科，数据挖掘应用的领域非常广阔，几乎涉及到各个行业，包括天文学、生物学、经济管理、金融、保险、电力、石油化工、地理地质等领域。
这些应用的需求就更进一步地推动了理论研究的发展。
3 数据挖掘技术的研究对数据挖掘的理论研究主要在以下六个方面：OLAP技术、面向属性的归纳法、关联规则、分类和预测、聚类和与数据仓库的集成技术。
有关研究成果见表2。
表2 有关数据挖掘技术统计表3.1 OLAP技术联机分析处理(On-Line Analytical Processing，OLAP)是关系数据库之父E.F.Codd博士在1993年提出的。
OLAP可以在使用多维数据模型的数据仓库或数据集市上进行，使用数据立方体结构，OLAP 操作可以有效地实现。
OLAP技术主要是应用隐含在数据里的领域背景知识对数据进行操作，为用户在不同的抽象层上提供数据。
OLAP 技术一般都是集成在数据仓库中实现的。
国内关于OLAP技术的综述性文章较多，缺少较深入的理论研究。
其中一个主要原因是由于受到国内数据仓库技术的发展限制，缺少具体的实现环境。
国内的研究内容主要集中在对技术和概念的介绍以及简单系统的构造应用等方面，如对OLAP、数据立方体等基本概念的介绍；对SQL server 2000中提供的OLAP的查询组件的使用等。
3.2 面向属性的归纳方法1991年，Jiawei Han等提出了面向属性的归纳方法(Attribute-Oriented，A O)，这是一种有效的、完整的知识发现算法，算法的一个关键就是攀升属性所对应的概念层次树，把原始数据集的数据泛化到用户感兴趣的概念层上，减少数据集的大小，从而降低知识发现过程的计算复杂度。
国内对面向属性的归纳方法的研究比较少，研究内容主要集中在以下三方面：1)对面向属性的归纳方法进行改进。
通过引入记录阈值的概念，利用属性闹值和记录阑值同时进行控制，从而产生更好的效果。
2)减少扫描次数以提高算法效率。
目前有基于规则的面向属性知识发现的无回溯算法，把背景知识理解为特殊的逻辑程序，并把它的子句展开为完全归结子句，再按用户要求，定义并确定各属性的恰当层次，各属性的多个值归纳为恰当层次中的值，只需一遍扫描，无需回溯。
3)对概念层次进行研究，提出了概念层次的自动生成方法。
3.3 关联规则关联规则的挖掘最早是由R.A grawal等人于1993年提出。
在关联规则算法的研究中，生成所有的频繁项目集是核心问题。
表2中有关关联规则的文章数量较多，技术相对比较成熟，是数据挖掘领域的重点研究方向之一。
根据分析，目前国内对关联规则的研究主要集中在以下3方面：1)提高原有算法的效率在解决最大频繁项目集的生成问题上，为了提高对空间和时间的利用效率，对数据库的扫描次数进行了缩减，由最初的两次扫描减少为一次就可以生成最大频繁集，提高了算法的效率。
2)结合其它理论对关联规则进行研究引入粗糙集概念，使关联规则发现的模式具有较高的解释能力和精确度。
为了解决数量关联规则提取过程中的连续属性离散化问题采用了聚类方法，通过引入神经网络的概念，提出用相互激活与竞争网络来进行数据库中的关联规则的发现等。
可以看出通过引入其他领域的先进理论，丰富了关联规则研究的内容，提高了算法的有效性。
3)不同形式关联规则的研究关联规则最早是由购物篮分析开始的，但是随着研究的扩展和深入，关联规则的应用范围不断扩大，因此出现了多种形式关联规则的研究。
由最简单的单维、单层、布尔关联规则逐渐向复杂形式扩展。
在基本关联规则的基础上提出了布尔型加权关联规则和广义模糊型加权关联规则算法，由单层的关联规则扩展为多层次关联规则的研究，提出了基于多维标度关联规则算法，其他类型的关联规则如借助正态模糊数模型，软化数量属性的划分边界，生成语言值关联规则，引入正态云模型来替代对属性论域的划分，提出了挖掘正态云关联规则的方法，基于关联规则的不足，还提出了转移规则及其算法。
另外对于关联规则挖掘指导思想也出现了变化，提出了概念指导的关联规则的挖掘算法和基于概念格的关联规则的提取算法。
3.4 分类和预测分类和预测是两种数据分析形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。
主要的分类方法有：决策树归纳分类法、贝叶斯分类法、后向传播分类法等。
国内对于分类和预测方法的分析和研究近几年逐渐增多，并逐渐深入。
国内的分类方法研究主要集中在以下内容：1)研究贝叶斯网络在分类方法中的应用利用贝叶斯网络可以找出数据之间潜在的关系，并且可以将简单贝叶斯方法应用于增量分类中，这样可以增量地修正分类器参数和增t地分类测试样本。
2)结合其他理论进行算法研究通过遗传算法，对单个分类器进行优化并对多个分类器进行组合优化。
通过不同的相似性度量方法，复用完全相似或者条件相似的历史序列，提出一种多策略的基于CBR的趋势预测方法。
分类及预测中，神经网络技术的优点是其对噪声数据具有较高的承受能力，对未经训练的数据具有分类识别的能力。
但是它的主要缺点是可解释性差，这影响了神经网络技术的使用。
相对于神经网络技术，决策树技术的优点比较易于理解和解释，而它受到的典型批评是由于递归划分方式导致数据子集变小，失去了进一步划分的意义。
贝叶斯分类方法从理论上讲具有最小的出错率，还可以用来为不直接使用贝叶斯定理的其他分类算法提供理论判定。
其缺点主要来自于贝叶斯分类的假定，当假定成立时，与其它分类算法相比是最精确的，然而，在实践中，假定不一定总是成立。
从以上分析可以看出，不同的数据挖掘技术各有其优缺点，在实际的应用中，需要根据具体的条件选择合适的算法。
3.5 聚类聚类是一个活跃的研究领域，聚类就是将数据对象分组成为多个类或簇，在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象则差别较大，聚类算法具体可以分为：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法等。
聚类分析可以用作独立的数据挖掘工具，来获得对数据分布的了解，也可以作为其它数据挖掘算法的预处理步骤。
国内对于聚类的研究与和分类预测的研究情况类似，开展比较晚，研究主要方向包括：1)对已经提出来的聚类算法进行分析和完善在原有的DBSCAN算法的基础上，以核心对象邻域中所有对象的代表对象为种子对象来扩展类，提出了FDBSCAN算法，该算法能够有效地对大规模数据库进行聚类，速度上数倍于DBSCAN，对原DBSCAN 算法进行改进，提出了基于数据分区的DBSCAN算法，提高了聚类速度，改善了聚类质量。