数据挖掘与知识发现-课程
2.数据挖掘技术基础知识
8 8 8
3. 现在的问题是：网络之后的下一个技术 热点是什么？
㈡ 网 络 之 后 的 下 一 个 技 术 热 点
让我们来看一些身边俯拾即是的现象： 《纽约时报》由 60 年代的 10～20 版扩张至 现在的 100～200 版，最高曾达 1572 版； 《北京青年报》也已是 16～40 版；市场营 销报已达 100 版。 然而在现实社会中，人均日阅读时间通常 为 30～45 分钟，只能浏览一份 24 版的报纸。
数据
过
80
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KDD
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18 18 18
以后人们却在逐渐使用数据挖掘中, 发现有 以后 许多工作可以由统计方法来完成, 并认为最好的 策略是将统计方法与数据挖掘有机的结合起来。
数 据 挖 掘 逐 渐 演 变 的 过 程 ㈥
数据仓库的发展促使数据挖掘越来越热 越来越热。 越来越热 数据仓库技术的发展与数据挖掘有着密切 的 。 。 是, 数据仓库并 为有 掘 。 多数据挖掘可 是数据挖掘的 作数据 , 中挖 的发展是促 数据挖掘越来越热的
的数据 ,
的 技术 的数据 数数据挖掘技术已可以马上投入使用, 因 为支持的它的基础技术已成熟，他们是： 1. 海量数据搜集
㈣ 支 持 数 据 挖 掘 技 术 的 基 础
商业数据库正以一个空前的速度增长,且数 据仓库正在广泛地应用于各行业。 2. 强大的多处理器计算机 已成熟的 行 cpu 的技术可以 越 越 的 。 3. 数据挖掘算法 ，且 10 于 的 已 成为一 的技术。 成熟，
了 用的阶段;
17 17 17
㈥ 数据挖掘逐渐演变的过程
数据 的 , , 过
一 、 数 据 挖 掘 技 术 的 由 来
KDD (Knowledge discovery in database) 的 数据 数据 , 的 的过程 , 的 ,掘 的 的 , KDD 数据 的 的 程 , 过 掘的过程, 的 的 , 的 的 80 , 数据挖掘 (data mining) 的 程 , ,挖掘 的 数据挖掘的 的 , 过程 ; , , 的 ,
数据挖掘分析课程设计数据
数据挖掘分析课程设计数据一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握数据挖掘的基本概念、流程及常用算法，如分类、聚类和关联规则挖掘；2. 使学生了解数据预处理、特征工程等关键步骤，提高数据质量；3. 帮助学生掌握至少一种数据挖掘工具，如Python、R等，并运用至实际项目中；4. 让学生掌握数据分析的基本方法，能够运用统计图表展示数据挖掘结果。
技能目标：1. 培养学生运用数据挖掘技术解决实际问题的能力，如从大量数据中发现规律、趋势和关联性；2. 培养学生运用编程工具进行数据处理、分析和可视化的能力；3. 培养学生的团队协作和沟通能力，能够就数据挖掘项目进行有效讨论和展示。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对数据挖掘的兴趣，激发他们探索未知、追求真理的精神；2. 培养学生具备良好的数据伦理观念，尊重数据隐私，遵循数据安全规范；3. 使学生认识到数据挖掘在现实生活中的广泛应用，增强社会责任感和时代使命感。
课程性质：本课程为选修课，适用于高年级学生，具有较强的实践性和应用性。
学生特点：学生具备一定的数学、计算机基础，对数据分析有一定了解，具备一定的自主学习能力。
教学要求：结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的动手操作能力和创新能力。
通过课程学习，使学生能够独立完成数据挖掘项目，并为后续相关课程和实际工作打下坚实基础。
二、教学内容1. 数据挖掘基本概念与流程：介绍数据挖掘的定义、任务、应用领域，以及数据挖掘的基本流程，包括数据收集、数据预处理、数据挖掘、结果评估和知识应用。
教材章节：第一章 数据挖掘概述2. 数据预处理与特征工程：讲解数据清洗、数据集成、数据变换等预处理方法，以及特征选择、特征提取等特征工程操作。
教材章节：第二章 数据预处理与特征工程3. 常用数据挖掘算法：学习分类、聚类、关联规则挖掘等常用算法，如决策树、支持向量机、K-means、Apriori等。
教材章节：第三章 分类与预测；第四章 聚类分析；第五章 关联规则挖掘4. 数据挖掘工具与实战：介绍Python、R等数据挖掘工具，通过实际案例让学生动手操作，提高实践能力。
数据挖掘与知识发现
前期基础课程：数据库、人工智能参考书：《知识发现》，清华大学出版社，史忠植编，2004第1章概述随着信息社会和知识经济时代的来临，信息正以前所未有的速度膨胀。
面对浩如烟海的信息资源，人类的自然智能越来越显得难于驾驭。
如何用人造的智能去模仿和扩展人类的自然智能，实现信息的智能化处理，是信息社会和知识经济所面临的一个重大课题。
人工智能作为一门研究机器（计算机）智能的学科，其目的是要用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统，来模仿、延伸和拓展人的智能。
因此，人工智能是人类迈向信息、迎接知识经济挑战所必须具备的一项核心技术。
难怪有人把人工智能同原子能技术、空间技术一起称为20世纪的三大尖端科技成就。
但人工智能系统较率低，不能应用于实际。
随着计算机、Internet的普及，以及数据库（DB）技术的迅速发展和数据库管理系统（DBMS）的广泛应用，导致许多领域积累了海量数据（如，从普通的超市业务数据、信用卡记录数据、电话呼叫清单、政府统计数据到不太普通的天体图像、分子数据库和医疗记录等）。
现有的DB技术大多可高效地实现数据查询、统计和维护等管理功能，但却无法发现数据中存在的关联和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
数据库中存在着大量数据，却缺乏从这些数据中自动、高效地获取知识的手段，出现了“数据丰富，知识贫乏”的现象。
此外，在数据操纵方面：信息的提取及其相关处理技术却远远落后。
为此，针对庞大的数据库及其中的海量数据信息源，仅依靠传统的数据检索机制和统计分析方法已远不能满足需要。
需求是发展之母，数据管理系统（DBMS）和人工智能中机器学习两种技术的发展和结合，促成了在数据库中发现知识这一新技术的诞生，即基于数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）及其核心技术---数据挖掘产生并迅速发展起来。
它的出现为自动和智能地把海量数据转化成有用的信息和知识提供了手段。
信息科学中的数据挖掘与知识发现
信息科学中的数据挖掘与知识发现引言：在当今信息爆炸的时代，大量的数据被持续地产生和积累。
这些数据蕴含着宝贵的知识和信息，但如何从海量的数据中获取有用的信息成为一个挑战。
数据挖掘与知识发现作为信息科学领域的重要技术，可以帮助人们从海量数据中提取出有价值的知识。
本文将从数据挖掘的基本概念和流程、常用的数据挖掘技术、数据挖掘的应用以及数据挖掘的挑战与发展趋势等方面进行论述，旨在探讨数据挖掘与知识发现在信息科学中的重要性和应用前景。
一、数据挖掘的基本概念和流程数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏在其中的有价值的信息和知识的过程。
数据挖掘的基本流程包括问题定义、数据收集和预处理、数据挖掘模型的构建、模型验证和评估以及应用结果的解释与应用。
问题定义是数据挖掘流程的起点，它确定了数据挖掘的目标和需求。
在问题定义阶段，挖掘者需要明确自己想要从数据中获得的知识，并考虑如何实现这个目标。
数据收集和预处理是数据挖掘流程的重要环节。
在这个阶段，挖掘者需要收集和整理相关的数据，并进行数据清洗、数据集成、特征选择和数据变换等步骤，以准备挖掘所需的数据。
数据挖掘模型的构建是数据挖掘流程的核心步骤。
在这个阶段，挖掘者需要选择合适的数据挖掘算法，并通过算法建立数据挖掘模型。
常用的数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
模型验证和评估是数据挖掘流程的重要环节。
在这个阶段，挖掘者需要对构建的数据挖掘模型进行验证和评估，以确保模型的准确性和可靠性。
应用结果的解释与应用是数据挖掘流程的最后一步。
在这个阶段，挖掘者需要解释和应用所挖掘出的知识和信息，从而为实际问题的解决提供参考和支持。
二、常用的数据挖掘技术在数据挖掘的过程中，有许多常用的数据挖掘技术可以帮助挖掘者从数据中发现有价值的知识。
常见的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
分类是一种常用的数据挖掘技术，它将数据划分为不同的类别，从而建立起不同类别之间的关系模型。
数据与知识工程 7 KDD(1)
数据与知识工程 ——数据挖掘与知识发现 数据挖掘与知识发现
Outline
Motivation: Why data mining? What is data mining? Data Mining: On what kind of data? Data mining functionality Are all the patterns interesting? Classification of data mining systems Major issues in data mining
主要的数据挖掘功能 (6)
趋势和演变分析
描述行为随时间变化的对象的发展规律或趋势
趋势和偏差: 回归分析 序列模式匹配：周期性分析 基于类似性的分析
例如：预测股票市场价格的未来走向。
其他定向模式或统计分析
挖掘后得到的所有模式都是有趣的吗？ 挖掘后得到的所有模式都是有趣的吗？
数据挖掘可能产生数以千计的模式或规则，但并不是所 有的模式或规则都是令人感兴趣的。 模式兴趣度的度量
空间数据库
空间数据库是指在关系型数据库（DBMS）内部对地理 信息进行物理存储。空间数据库中存储的海量数据包括 对象的空间拓扑特征、非空间属性特征以及对象在时间 上的状态变化。 常见的空间数据库数据类型
地理信息系统(GIS) 遥感图像数据 医学图像数据
数据挖掘技术的应用：通过空间分类和空间趋势分析， 引入机器学习算法，对有用模式进行智能检索
从大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式 和趋势。 Alternative names:
Knowledge discovery in databases (KDD), knowledge extraction, data/pattern analysis, business intelligence, etc.
知识发现与数据挖掘
知识发现与数据挖掘2007-6-12宋利【摘要】本文介绍了知识发现及其数据挖掘的发展历史，数据挖掘常用技术及应用。
【关键词】知识发现，数据挖掘１、引言随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。
进入九十年代，伴随着因特网（Internet）的出现和发展，以及随之而来的企业内部网（Intranet）和企业外部网（Extranet）以及虚拟私有网（VPNVirtualPrivatenetwork）的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。
这样，展现在人们面前的已不是局限于本部门，本单位和本行业的庞大数据库，而是浩瀚无垠的信息海洋,数据洪水正向人们滚滚涌来。
当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识，人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。
据估计，一个大型企业数据库中数据，只有百分之七得到很好应用。
这样，相对于“数据过剩”和“信息爆炸”,人们又感到“信息贫乏”（Informationpoor）和数据关在牢笼中”(datainjail)，奈斯伯特(JohnNaisbett)惊呼“Wearedrowningininformation，butstarvingforknowledge”（人类正被数据淹没，却饥渴于知识）。
面临浩渺无际的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精、去伪存真的技术。
从数据库中发现知识(KDD)及其核心技术——数据采掘(DM)便应运而生了。
２、知识发现过程知识发现（KDD）是从数据中发现有用知识的整个过程；数据开采（DM）是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。
1996年，Fayyad、PiatetskyShapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。
研究生《知识发现与数据挖掘》教学大纲
《知识发现与数据挖掘》教学大纲Knowledge Discovery and Data Mining第一部分大纲说明1. 课程代码：1030812082. 课程性质：专业非学位课3. 学时/学分：20/24. 课程目标和任务：数据挖掘是一门新兴的交叉性学科，在很多重要领域，数据挖掘技术发挥着重要作用，如地球科学领域、矿业工程领域、生物工程工程、商业领域、金融和保险领域等。
本课程课程主要讲授数据挖掘技术的基本原理、方法、算法，具体包括：数据挖掘技术内涵、数据特征、聚类分析，关联规则分析、分类等，以及数据挖掘技术在地矿领域的应用。
通过本课程的学习，使研究生掌握数据挖掘技术的基本原理、方法和算法，了解数据挖掘技术的研究与应用热点、数据挖掘技术能够解决的问题和今后研究与应用的发展方向，以及如何利用数据挖掘技术解决实际问题。
5. 教学方式：课堂教学6. 考核方式：考查7. 先修课程：掌握一定的计算机基础知识9. 教材及教学参考资料：（一）教材：Pang-Ning Tan, Michael Steinbach and Vipin Kumar.《Introduction to Data Mining》，北京:人民邮电出版社，2006（二）教学参考资料：Jia-Wei Han and Micheline Kamber.《数据挖掘概念与技术》，北京：机械工业出版社，2003第二部分教学内容和教学要求第一章数据挖掘概述1.1 教学目的与要求重点讲解数据挖掘的起源、数据挖掘过程与功能，以及面临的主要问题。
1.2 教学内容理解和掌握数据挖掘的基本概念、数据挖掘过程以及数据挖掘功能；了解数据挖掘的应用和面临的问题；重点是对数据挖掘能够解决的问题和解决问题思路有清晰的认识。
1.2.1 什么是数据挖掘数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
浅谈数据挖掘与知识发现
数据 挖掘 （ Ｄａ ｔ ａ Ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ， Ｄ Ｍ）， 也 叫数据 开 采 、 数 据采 掘 。它 的概念 有 很 多 种 解 释 ， 最 常 见 的 有 ３个
方面。
知 识 发 现 可 以 简 称 为 ＫＤＤ （ Ｋｎ ｏ ｗ ｌ ｅ ｄ ｇ ｅ Ｄｉ ｓ ｃ ｏ ｖ — ｅ ｒ ｙ Ｉ ｎ Ｄａ ｔ ａ ｂ ａ ｓ ｅ ｓ ）， 其定 义 随着研 究 的深 入一 直 不 断
寻 找 模 式 的决 策 支 持 过 程 ， 数 据 挖 掘 的 对 象 不仅 是
数 据库 ， 也 可 以是 文 件 系 统 ， 或其 他任 何组 织在 一起
的数据 集合 。
些概 念之 间 的相互 区别 和 联 系 ， 是深 入 研 究 数 据 挖
掘相 关理论 和 应用研 究 的首要 前 提 。 １ 数 据挖 掘等 相关 概念
第１ １期 总第 ２ ８ ５期
浅 谈 数 据 挖 掘 与知 识 发 现
王 继 娜
（ 河南省 图书馆 ， 河南 郑州 ４ ５ ０ ０ ０ ５ ）
摘 要 ： 详 细 介 绍 了数 据 挖 掘 、 知识 发现 的概 念 、 区别 与 联 系 ， 为深入研 究数据挖 掘 相 关理论提 供 了 些参考 。 关键词 ： 数 据挖 掘 ； 知 识 发 现
１ ． １ 数 据 挖 掘 的概 念
综 上所 述 ， 数据挖 掘 的定 义虽然 表达 方式 不 同 ，
但 本 质都是 一样 的 ， 我 们 认 为数 据 挖 掘 是 指 从各 种
数 据库 或观 察 的数 据集 合 中提 取 人 们 事 先未 知 的 、 隐含 的 、 潜 在有 用 的 、 感 兴 趣 的概 念 、 规则 、 规律 、 模 式等 形式 的知识 ， 用 以 支 持 用 户 的决 策 。
信息科学中的知识发现与数据挖掘技术
信息科学中的知识发现与数据挖掘技术随着信息科学的发展，大量的信息涌入我们的生活，给我们带来了巨大的挑战和机遇。
如何从这海量的信息中发现有用的知识和信息，成为了一项重要的任务。
知识发现与数据挖掘技术应运而生，为我们解决了这一难题。
一、数据挖掘技术的基础概念数据挖掘技术是从大规模数据中提取出有用信息的过程。
它通过对数据进行分析、统计、模型构建等方法，发现其中的潜在关联、模式和规律。
数据挖掘技术的核心任务包括聚类、分类、关联规则挖掘、预测等。
数据挖掘技术的基础概念包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等。
数据预处理是将原始数据转换为适合挖掘的形式，包括数据清洗、数据集成和数据变换等。
特征选择是根据特征的重要性选择出最有代表性的特征。
模型构建则是根据业务需求选择适当的算法进行数据挖掘。
而模型评估则是对构建的模型进行测试和验证。
二、知识发现技术的应用知识发现技术广泛应用于各个领域，为决策、预测和改进提供参考。
以下是几个典型的应用案例：1. 城市交通管理：通过对交通数据的挖掘，可以发现交通拥堵的原因和规律，为城市交通管理提供决策依据。
例如，可以通过数据挖掘技术发现某个路段在特定时间段的拥堵原因是因为一些特定的活动或施工。
2. 金融风险预测：通过对大量的金融数据进行挖掘，可以发现金融市场的规律和风险趋势，为投资决策提供参考。
例如，可以通过数据挖掘技术发现某个行业的股票在特定时间段具有高回报概率，从而指导投资策略。
3. 医疗诊断辅助：通过对临床数据和病例资料的挖掘，可以发现疾病的发病规律和治疗效果，为医生诊断和治疗提供决策支持。
例如，可以通过数据挖掘技术发现某个疾病在特定人群中的常见症状，从而更准确地进行诊断。
4. 营销预测：通过对消费者数据的挖掘，可以发现消费者的购买行为和偏好，为企业的市场运营和产品推广提供策略建议。
例如，可以通过数据挖掘技术发现某个消费群体在特定促销活动下的购买意愿和购买力。
三、挖掘技术的发展与挑战数据挖掘技术在信息科学中的应用前景广阔，但也面临一些挑战。
aai09知识发现和数据挖掘0高级人工智能史忠植
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MSMiner体系结构
2020/10/17
OLE DB for ODBC
元数据模块
数据采掘集成工具 执行数据采掘任务 编辑数据采掘任务
OLAP
可视化
主题组织
数据抽取和集成
数据仓库管理器
客户端
MSMiner体系结构示意图
数据仓库
服务器端
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元数据的内容
➢ 关于外部数据源的 ➢ 关于内部数据的（包括数据库、表、字段的信息）
第九章 知识发现和数据挖掘 数据挖掘工具MSMiner
史忠植 中科院计算所
2020/10/17
1
主要内容
• 研究背景 • MSMiner体系结构 • 元数据 • 数据仓库平台 • 数据采掘集成工具
2020/10/17
2
典型的知识发现系统(3)
▪ SAS公司的SAS Enterprise Miner ▪ IBM公司的Intelligent Miner ▪ Solution公司的Clementine
星型模型
2020/10/17
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OLAP
➢ MOLAP, ROLAP, HOLAP ➢ OLAP 的操作
✓ Slice ✓ Dice ✓ Roll up ✓ Drill down ✓ Pivot
➢ OLAP方案 对小规模数据: ActiveX OCX 对大规模数据: 前台工具 + MS OLAP Server
2020/10/17
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模糊聚类
➢ 基于传递闭包的模糊聚类 ——计算模糊相似矩阵的传递闭包， 从而获得传递闭包法的模糊聚类
➢ 基于摄动的模糊聚类 ——参数系 相似矩阵的最优模糊等价阵及其等价标 准型获得失真最小的模糊聚类
数据挖掘与知识发现(第二章)
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属性的类型也可以用不改变属性意义的变换来描述:
例: 如果长度分别用米和英尺度量，其属性意义是否有变化。计算平均长 度时，有什么变化？ 例:温度 我们说“温度2度是1度的两倍”,用下列哪种测量有意义? 绝对标度?摄氏度?华氏度?
16
三、非对称的属性
对于非对称的属性，只有非零值才是重要的
例1：对象是学生，属性是学生是否选修某门大学课程。对某个学生，如果他选 择了对应某属性的课程，则该属性取1，否则取0。
22
稀疏数据矩阵
数据矩阵的特殊形式 属性类型相同 非对称
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三、基于图形的数据
带有对象之间联系的数据
数据对象映射到图中的结点 对象之间的联系用对象之间和链、方向、权值表示
2 5 2 5 1
24
具有图形对象的数据
若对象具有结构（包含具有联系的子对象），则对象常用图形表示
25
34
一、测量误差和数据收集错误
测量误差：
测量过程中导致的问题，在某种程度上，记录的值与实际值不符 例: 一个人连续两次测量体重，得到的值不一样
数据收集错误：
遗漏数据对象或属性值，或不当的包含了其他数据对象 例: 一类特定种类动物研究可能包含了其他相关种类的动物，他们只是表面上与要 研究的种类相似。
12
二、属性类型
属性的性质不必与用来度量他的值的性质相同 属性类型告诉我们，属性的哪些性质反映在用于测量他的 值中。 例1：雇员年龄与ID号 这两个属性都可以用整数表示 雇员的平均年龄有意义，而平均ID却无意义 年龄有最大最小值，而整数却无此限制 但用整数来表示时，并未暗示有限制
13
例2：线段长度
TID
Items
数据挖掘与数据库知识发现_统计学的观点_马江洪
数据挖掘与数据库知识发现:统计学的观点马江洪,张文修,徐宗本(西安交通大学理学院,西安710049)摘要:数据挖掘和数据库知识发现是当前国际科技界的一个研究热点。
这计学问题、独特的思想方法以及广泛的应用前景所吸引,因而阅读了不少相关的文献,1999年初形成了本文的初稿并在小范围内进行了交流。
本文就是在此基础上经进一步充实、修改完成的。
这里,我们并不试图对数据挖掘作一全面介绍,而只是希望从统计学的观点出发,着重论述数据挖掘中相关的统计学问题、传统统计学面临的挑战问题以及这个领域将带来的一些研究方向。
全文的第2节说明数据挖掘的主要特点,第3节介绍数据挖掘的统计学方法与其它有关方法,第4节论述统计学与数据挖掘的联系,第5节简要描述统计学和数据挖掘相关的一些软件及应用,第6节是数据挖掘的研究方向及统计学可能提供的解决方案。
2数据挖掘及其显著特点简单地说,KDD就是把数据转化为信息、把信息转化为决策的一个交互迭代的过程。
文[1]把KDD定义为“从数据中识别那些有效、新颖、潜在有用、最终可理解模式的一个复杂过程”,而把数据挖掘看作这个过程中的一个特殊步骤,是运用统计学、人工智能等方法(或算法)发现模式和规律、发现有价值的关系或知识的一个阶段,其它步骤包括:数据仓储、目标数据选择、清洗、预处理、变换和缩减、模型选择、评价和解释、知识证实和使用等(如图1所示)。
这个定义中所指的“模式”已超出其传统意义,包括了数据中的模型或结构。
应该说,这个过程的大部分步骤都是统计学家所熟悉的。
从数据中找有用的模式在不同的领域有不同的名称,比如,类似的名称有知识提取、信息发现、信息获取、数据考古、数据模式处理等。
由于数据挖掘对于KDD的重要性,目前大多数KDD的研究都集中在数据挖掘的算法和应用上,因此,很多研究者往往对数据挖掘与KDD不作严格区分,把二者混淆使用。
以后,我们也将采用这种做法,用“数据挖掘”这一名称作为KDD及相关领域的总称。
论空间数据挖掘和知识发现
论空间数据挖掘和知识发现一、本文概述空间数据挖掘和知识发现（Spatial Data Mining and Knowledge Discovery，简称SDMKD）是数据挖掘领域的一个重要分支，它主要关注于从空间数据中提取有用的信息和知识。
随着地理信息系统（GIS）和位置感知设备（如智能手机、GPS等）的普及，空间数据日益丰富，如何有效地分析和利用这些数据成为了研究的热点。
本文将对空间数据挖掘和知识发现的基本概念、主要方法、应用领域以及未来发展趋势进行详细的探讨和概述。
本文将介绍空间数据挖掘和知识发现的基本概念和原理，包括空间数据的定义、特点以及空间数据挖掘的主要任务和目标。
然后，本文将重点介绍几种常用的空间数据挖掘方法，如空间聚类分析、空间关联规则挖掘、空间异常检测等，并对这些方法的原理、优缺点进行详细的阐述。
接着，本文将探讨空间数据挖掘和知识发现在不同领域的应用，如城市规划、环境保护、交通管理、公共安全等。
通过具体的案例分析，展示空间数据挖掘在解决实际问题中的重要作用和价值。
本文将展望空间数据挖掘和知识发现的未来发展趋势，包括新技术、新方法的出现对空间数据挖掘的影响，以及空间数据挖掘在大数据、云计算等新技术背景下的挑战和机遇。
本文还将对空间数据挖掘领域未来的研究方向进行预测和探讨。
通过本文的阐述，读者可以对空间数据挖掘和知识发现有一个全面而深入的了解，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和启示。
二、空间数据挖掘基础空间数据挖掘（Spatial Data Mining, SDM）是数据挖掘的一个重要分支，它专门处理具有空间特性的数据。
这些数据不仅包括传统数据库中的数值和文本信息，更关键的是它们带有地理空间坐标或空间关系。
这种空间信息使得数据点之间不仅存在属性上的联系，还具有空间上的关联。
空间数据挖掘的主要任务包括空间聚类、空间关联规则挖掘、空间分类与预测，以及空间异常检测等。
空间聚类旨在发现空间分布上的密集区域，这些区域中的数据点在空间上相互靠近，并且在属性上也可能具有相似性。
人工智能领域数据挖掘和知识发现方面88个课题名称
人工智能领域数据挖掘和知识发现方面88个课题名称以下是人工智能领域数据挖掘和知识发现方面88个课题名称的示例：1.基于机器学习的数据挖掘算法研究2.社交媒体上的用户行为分析与预测3.知识图谱构建与更新技术研究4.基于深度学习的图像分类与识别5.云计算平台上的大规模数据挖掘算法优化6.组合算法在关联规则挖掘中的应用研究7.基于深度学习的自然语言处理技术研究8.多任务学习在数据挖掘中的应用研究9.社交网络中的信息传播模式分析10.新闻媒体数据挖掘与分析11.音乐推荐系统的构建与优化12.文本分类算法在情感分析中的应用研究13.教育领域知识发现与分析14.基于协同过滤的推荐系统算法研究15.金融数据挖掘与风险预测16.基于时间序列的异常检测算法研究17.数据挖掘在医疗健康领域的应用研究18.社交网络中的用户兴趣预测与个性化推荐19.图像处理技术在物体识别中的应用研究20.基于深度学习的语音识别与理解技术研究21.网络安全日志数据分析与威胁检测22.社交网络中的用户社区发现与分析23.基于强化学习的智能推荐系统设计24.数据降维算法在高维数据分析中的应用研究25.图像处理技术在人脸识别中的应用研究26.实时数据挖掘算法在物联网中的应用研究27.知识图谱的自动构建与更新28.基于深度学习的自然语言生成技术研究29.机器学习算法在风电发电量预测中的应用30.电子商务领域中的用户购买行为分析与预测31.基于协同过滤的音乐推荐系统设计32.新闻媒体数据的实时挖掘与分析33.数据挖掘在教育评估中的应用研究34.基于图论算法的社交网络分析与建模35.数据挖掘算法在网络空间安全中的应用研究36.机器学习技术在文本分类中的应用研究37.医疗领域中的数据挖掘与预测38.社交网络中的用户行为预测与个性化推荐39.图像处理技术在目标跟踪中的应用研究40.数据挖掘在语音识别中的应用研究41.网络日志数据分析与异常检测42.社交网络中的用户影响力分析与排名43.基于强化学习的智能广告推荐系统设计44.高维数据分析中的数据降维算法研究45.图像处理技术在行人检测中的应用研究46.实时数据挖掘算法在智能交通系统中的应用研究47.知识图谱的构建与更新技术研究48.基于深度学习的自然语言处理系统设计49.机器学习算法在太阳能发电量预测中的应用50.电子商务领域中的用户点击行为分析与预测51.基于协同过滤的电影推荐系统设计52.新闻媒体数据的实时挖掘与分析53.数据挖掘在学生学业成绩预测中的应用研究54.基于图论算法的社交网络分析与建模55.数据挖掘算法在网络空间威胁情报分析中的应用研究56.机器学习技术在文本情感分析中的应用研究57.医疗领域中的数据挖掘与疾病预测58.社交网络中的用户行为预测与个性化推荐59.图像处理技术在目标识别中的应用研究60.数据挖掘在语音自动转换中的应用研究61.网络日志数据分析与异常检测62.社交网络中的用户社交网络分析与排名63.基于强化学习的智能商品推荐系统设计64.高维数据分析中的数据降维算法研究65.图像处理技术在目标追踪中的应用研究66.实时数据挖掘算法在智能城市中的应用研究67.知识图谱的构建与更新技术研究68.基于深度学习的自然语言理解系统设计69.机器学习算法在风力发电量预测中的应用70.电子商务领域中的用户购物行为分析与预测71.基于协同过滤的电影推荐系统设计72.新闻媒体数据的实时挖掘与分析73.数据挖掘在学生学业成绩评估中的应用研究74.基于图论算法的社交网络分析与模型构建75.数据挖掘算法在网络空间威胁情报分析中的应用76.机器学习技术在文本分类与情感分析中的应用77.医疗领域中的数据挖掘与病情预测78.社交网络中的用户兴趣预测与个性化推荐79.图像处理技术在目标检测中的应用研究80.数据挖掘在语音识别与理解中的应用研究81.网络日志数据分析与异常检测82.社交网络中的用户社区发现与排名83.基于强化学习的智能广告投放系统设计84.高维数据分析中的数据降维算法研究85.图像处理技术在行为识别与分析中的应用86.实时数据挖掘算法在智能交通管理中的应用87.知识图谱的构建与更新技术研究88.基于深度学习的自然语言生成与处理系统设计。
数据挖掘与知识发现-课程PPT课件
当数据挖掘工具运行于高性能的并行处理系统上的时 候，它能在数分钟内分析一个超大型的数据库。这种 更快的处理速度意味着用户有更多的机会来分析数据， 让分析的结果更加准确可靠，并且易于理解。
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数据挖掘的进化历程
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52
数据挖掘的分类
根据挖掘的数据库类型分类 根据挖掘的知识类型分类 根据应用分类 根据所用的方法和技术分类
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数据挖掘的分类
根据挖掘的数据库类型分类 根据挖掘的知识类型分类 根据应用分类 根据所用的方法和技术分类
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根据挖掘的数据库类型分类
与数据库匹配的数据挖掘技术分类
➢ 关系数据挖掘 ➢ 非关系型数据挖掘
处理的数据的特定类型分类
➢ 空间的数据挖掘 ➢ 时间序列的数据挖掘 ➢ 文本的数据挖掘 ➢ 多媒体的数据挖掘
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知识发现与数据挖掘的 基本概念
数据挖掘的进化历程 数据挖掘的任务 数据挖掘的分类 数据挖掘的对象 数据挖掘与专家系统的区别
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数据挖掘的分类
数据库技术 信息科学
可视化
数据挖掘
统计学 机器学习 其他学科
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数据挖掘的分类
根据挖掘的数据库类型分类 根据挖掘的知识类型分类 根据应用分类 根据所用的方法和技术分类
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数
数据
数据 库
据 选
仓库 接口
择
知识发 现描述
知识发现 评价
数据仓库的数据库接口
商业分析 知识发现系统的数据库接口
数据挖掘课程大纲
数据挖掘课程大纲课程名称：数据挖掘/ Data Mining课程编号：242023授课对象：信息管理与信息系统专业本科生开课学期：第7学期先修课程：C语言程序设计、数据库应用课程属性：专业教育必修课总学时/学分：48 (含16实验学时)/3执笔人：编写日期：一、课程概述数据挖掘是信息管理与信息系统专业的专业基础课。
课程通过介绍数据仓库和数据挖掘的相关概念和理论，要求学生掌握数据仓库的建立、联机分析以及分类、关联规那么、聚类等数据挖掘方法。
从而了解数据收集、分析的方式，理解知识发现的过程，掌握不同问题的分析和建模方法。
通过本课程的教学我们希望能够使学生在理解数据仓库和数据挖掘的基本理论基础上，能在SQL Server 2005平台上，初步具备针对具体的问题，选择合适的数据仓库和数据挖掘方法解决现实世界中较复杂问题的能力。
Data mining is a professional basic course of information management and information system. Through introducing the related concepts and theories of data warehouse and data mining, it requests students to understand the approaches for the establishment of data warehouse, on-line analysis, classification, association rules, clustering etc. So as to get familiar with the methods of data collection and analysis, understand the process of knowledge discovery, and master the analysis and modeling method of different problems. Through the teaching of this course, students are expected to be equipped with the basic theory of data warehouse and data mining, and the ability to solve complex real life problems on the platform of SQL Server 2005 by selecting the appropriate data warehouse and data mining approaches.二、课程目标1. 了解数据仓库的特点和建立方法；2.学会联机分析；3.掌握分类、关联规那么、聚类等数据挖掘方法；4.理解知识发现的过程。
知识发现和数据挖掘-史忠植PPT课件
聚类
将相似的数据点聚集在一起，形 成不同的数据群组。
关联规则挖掘
发现数据集中的关联规则，用于 推荐和关联营销等。
深度学习
利用神经网络等算法对数据进行 深入分析和挖掘。
序列挖掘
发现数据中的序列模式，用于预 测未来的事件和行为。
时间序列预测
利用时间序列数据预测未来的趋 势和行为。
03
数据预处理
数据清洗
知识发现和数据挖掘史忠植ppt课件
目录 CONTENT
• 引言 • 知识发现和数据挖掘的基本概念 • 数据预处理 • 关联规则挖掘 • 分类和预测 • 聚类分析 • 总结与展望
01
引言
研究背景
随着大数据时代的来临，数据量 呈爆炸式增长，如何从海量数据 中提取有价值的信息成为亟待解
决的问题。
传统的数据处理和分析方法难以 应对大规模、复杂的数据，需要 新的技术和方法来挖掘数据的潜
研究不足与展望
第一季度
第二季度
第三季度
第四季度
隐私保护
随着数据挖掘的广泛应 用，如何有效地保护用 户隐私成为了一个亟待 解决的问题。未来的研 究需要更加重视隐私保 护技术的研究和应用。
可解释性
目前许多复杂的数据挖 掘模型往往缺乏可解释 性，使得用户难以理解 模型的决策依据。未来 研究需要努力提高模型 的解释性，以增强用户
数据挖掘
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、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、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
知识发现的过程
数据清洗
去除重复数据、对缺失数据进行填充、异常值处理等。
数据集成
将多个数据源的数据进行整合，形成一个统一的数据 集。
知识发现与数据挖掘
郑州航空工业管理学院2012-2013学年第2学期《信息管理前沿讲座》课程论文题目知识发现与数据挖掘专业信息管理与信息系统班级ⅹ姓名ⅹ学号ⅹ任课教师ⅹ职称ⅹ二О一三年六月十五日摘要信息化的推进产生积累了大量的数据，建立充分利用这些数据的意识，从凌乱的数据中挖掘有用知识，知识发现与数据挖掘是一个飞速发展的领域，方法和技术手段日趋丰富，应用也更加广泛、深入。
现有数据库规模和数量的发展大大超过了人类使用传统工具分析的能力，这就为数据挖掘和知识发现技术创造了需要和机遇。
本文从知识发现含义、过程入手，介绍了数据挖掘的技术、方法和步骤，阐述了其在各个领域的应用，从而提出了其面临的挑战和发展的趋势。
关键词：知识发现，数据挖掘，信息化，实际应用知识发现与数据挖掘1．引言随着计算机、Internet的普及，以及数据库（DB）技术的迅速发展和数据库管理系统（DBMS）的广泛应用，导致许多领域积累了海量数据（如，从普通的超市业务数据、信用卡记录数据、电话呼叫清单、政府统计数据到不太普通的天体图像、分子数据库和医疗记录等）。
现有的DB技术大多可高效地实现数据查询、统计和维护等管理功能，但却无法发现数据中存在的关联和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
数据库中存在着大量数据，却缺乏从这些数据中自动、高效地获取知识的手段，出现了“数据丰富，知识贫乏”的现象。
此外，在数据操纵方面：信息的提取及其相关处理技术却远远落后。
为此，针对庞大的数据库及其中的海量数据信息源，仅依靠传统的数据检索机制和统计分析方法已远不能满足需要。
需求是发展之母，数据管理系统（DBMS）和人工智能中机器学习两种技术的发展和结合，促成了在数据库中发现知识这一新技术的诞生，即基于数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）及其核心技术---数据挖掘产生并迅速发展起来。
它的出现为自动和智能地把海量数据转化成有用的信息和知识提供了手段。
数据挖掘与知识发现综述
11. DMQL—语言 12. KDD的技术要求和
难点 13. 主要的KDD技术 14. 现有的KDD系统 15. KDD研究学派
16. 数据挖掘十大成果 （算法） 数据 挖掘十大问题
2021/4/3
9
Motivation: Why data mining? 动机， 背 景
发生在 数据库上的 ”成长的烦恼” 数据库的发展给自己引出了麻烦 。 数据爆增 103T
信用卡业务, 信誉卡, 优惠券, 顾客投诉, 大众生活方式研 究.
市场营销Target marketing:
呼唤去粗存精，去伪存精的技术。 DM和KDD应运而生 DM - Data Mining KDD- Knowledge Discover From Data
/ Database
2021/4/3
13
提纲
1. 国外教学经验和我们的 安排
2. 动机， 背景 3. 数据库进展回顾 5PPT 4. 什么是DM 5. 挖掘什么 6. KDD Process 7. DM的分类 8. 兴趣度 9. KDD的基本思想 10. DM 5要素
Web technology (XML, data integration) and global information systems
2021/4/3
16
数据库进展回顾 3
KD 早年萌芽 机器学习 统计研究
1989 IJCAIWorkshop 会议上Piatetsky- sharpiro
information systems
2021/4/3
15
数据库进展回顾 2
扩展个系数据库（加 定语 ：OO,演绎，时
1960s: Data collection, database creatio态n,，IM空S间an，d …network
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IBM、Microsoft
态数据信息
数据仓库；决策支 持(90年代)
“在新英格兰的分部去年三 月的销售额是多少？波士 顿据此可得出什么结论？”
联机分析处理（OLAP）、多 维数据库、数据仓库
Pilot、Comshare、Arbor、 Cognos、Microstrategy
在各种层次上提供回溯的、 动态的数据信息
的局限性
知识发现的过程
数据挖掘
➢ 探索性数据分析：利用图形化方式对数据进行探索 ➢ 描述建模：描述数据的所有特征 ➢ 预测建模：建立一个根据已知变量预测其它变量的模型
✓ 分类 ✓ 回归 ➢ 寻找模式和规则：进行模式探测 ➢ 根据内容检索：根据用户感兴趣的模式建立相似的模式
知识发现的过程
结果的解释和评估
➢ 自动趋势预测
➢ 自动探测以前未发现的模式
数据挖掘的范围
“数据挖掘”这个名字来源于它有点类似于在山脉中挖掘 有价值的矿藏
知识发现系统管理器 知识库和商业分析员 数据仓库的数据库接口 数据选择 知识发现引擎 知识发现评价 知识发现描述
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数
数据
接口 数据
据 选
仓库 库
择
知识发 现描述
知识发现系统管理器：
知识发现 评价
知 识 发 现 引 擎
商业分析 员
作用是控制并管理整个知 识发现过程
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数
数据
数据 库
据 选
仓库 接口
择
知识发 现描述
知识发现 评价
知 识 发 现 引 擎
商业分析 员
知识库和商业分析员
知识库包含了源于各方面 的知识。商业分析员要按 一种有效的方式指导关注 信息的发现。
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数
数据
数据 库
据 选
仓库 接口
择
知识发 现描述
知识发现 评价
数据仓库的数据库接口
商业分析 知识发现系统的数据库接口
员
可以直接与数据仓库通信。
知 识 发 现 引 擎
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数
数据
数据 库
据 选
仓库 接口
择
知识发 现描述
知识发现 评价
数据选择
商业分析 确定从数据仓库中需要抽
员
取的数据及数据结构
数据挖掘 （正在流行）
“下个月波士顿的销售会怎 高级算法、多处理器计算机、
么样？为什么？”
海量数据库
Pilot、Lockheed、IBM、 SGI、其他初创公司
提供预测性的信息
数据挖掘的进化历程
数据挖掘的范围 数据库可以由此拓展深度和广度
数据挖掘的进化历程
数据挖掘的范围 数据库可以由此拓展深度和广度
数据挖掘与知识发现 —课程 2016、
2
提纲
知识发现与数据挖掘的基本概念 数据挖掘方法和技术 数据挖掘的知识表示
知识发现与数据挖掘的基本概 念
知识发现的定义 知识发现的研究问题 知识发现的过程 知识发现系统的结构
知识发现的定义
（KDD,Knowledge Discovery in Database）
知识发现 评价
知识发现评价
商业分析 有助于商业分析员筛选模式， 员 选出那些关注性的信息
知 识 发 现 引 擎
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数
数据
数据 库
据 选
仓库 接口
择
知识发 现描述
知识发现 评价
知 识 发 现 引 擎
知识发现描述 发现、评价并辅助商业分 商业分析 析员在知识库中保存关注 员 性发现结果以备将来引用, 并保持知识发现与管理人 员的通信
数据挖掘的范围
“数据挖掘”这个名字来源于它有点类似于在山脉中挖掘 有价值的矿藏
在商业应用里，它就表现为在大型数据库里面搜索有价值 的商业信息
这两种过程都需要对巨量的材料进行详细地过滤，并且需 要智能且精确地定位潜在价值的所在。
对于给定了大小的数据库，数据挖掘技术可以用它如下的 超能力产生巨大的商业机会：
知识发现意味着在数据仓库或数据集市的几千兆、几万兆 字节数据中寻找预先未知的商业模式与事实。
知识发现的研究问题
定性知识和定量知识的发现 知识发现方法 知识发现的应用
知识发现的过程
数据准备 数据挖掘 结果的解释和评估
知识发现的过程
数据准备
➢ 数据集成：对数据进行合并处理、数据检查和清洗工作 ➢ 数据选择：缩小处理数据的范围，提高数据挖掘的质量 ➢ 数据预处理：削减数据维数或降维，克服数据挖掘工具
➢ 结果的解释 ✓ 结果不满足用户要求，换一种挖掘方法 ✓ 结果非常抽象，换一种容易理解的方法
➢ 结果的评估 ✓ 所采用的数据挖掘技术的有效性 ✓ 用于挖掘的数据质量和数量
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数
数据
接口 数据
据 选
仓库 库
择
知识发 现描述
知识发现 评价
商业分析 员
知 识 发 现 引 擎
知识发现与数据挖掘的 基本概念
数据挖掘的进化历程 数据挖掘的任务 数据挖掘的分类 数据挖掘的对象 数据挖掘与专家系统的区别
知识发现与数据挖掘的 基本概念
数据挖掘的进化历程 数据挖掘的任务 数据挖掘的分类 数据挖掘的对象 数据挖掘与专家系统的区别
数据挖掘的进化历程
进化阶段
商业问题
知 识 发 现 引 擎
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数
数据
数据 库
据 选
仓库 接口
择ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
知识发 现描述
知识发现 评价
知 识 发 现 引 擎
知识发现引擎
将知识库中的抽取算法提
商业分析
员 供给数据选择构件抽取的
数据
知识发现系统的结构
知识发 现管理
器
知识 库
数
数据
数据 库
据 选
仓库 接口
择
知识发 现描述
知识发现是用一种简洁的方式从大量数据中抽取信息的一 种技术，所抽取的信息是隐含的、未知的，并且具有潜在 应用价值。
知识发现可看成是一种有价值信息的搜寻过程，它不必预 先假设或提出问题，仍然能够找到那些非预期的令人关注 的信息，这些信息表示了不同研究对象之间的关系和模式。 它还能通过全面的信息发现与分析，找到有价值的商业规 则。
支持技术
产品厂家
产品特点
数据搜集 (60年代)
“过去五年中我的总收入是 多少？”
计算机、磁带和磁盘
IBM, CDC
提供历史性的、静态的数据 信息
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？”
关系数据库（RDBMS），结 构化查询语言（SQL）， ODBC
Oracle、Sybase、Informix、 在记录级提供历史性的、动