知识发现与数据挖掘分析
数据挖掘与知识发现技术在信息科学中的应用与挑战
数据挖掘与知识发现技术在信息科学中的应用与挑战概述信息科学作为一门跨学科的学科，涵盖了众多领域，从计算机科学到社会学，都需要处理大量的数据。
为了从这些数据中挖掘有价值的信息和知识，数据挖掘与知识发现技术应运而生。
本文将重点探讨这些技术在信息科学中的应用以及面临的挑战。
一. 数据挖掘与知识发现技术的基本概念数据挖掘是一种通过自动或半自动的方式，从大规模数据集中获取有用信息的过程。
它通过应用各种算法和技术，识别出隐藏在数据背后的模式、关联以及规律。
知识发现则是从挖掘到的信息中构建出有意义的知识，并进行分析和解释。
这些技术在信息科学领域发挥着重要的作用。
二. 数据挖掘与知识发现技术的应用1. 商业和市场分析数据挖掘技术在商业和市场分析中被广泛应用。
通过分析大量的销售数据、用户行为数据和市场调研数据，企业可以了解市场趋势、消费者需求和产品改进的机会。
例如，通过分析用户购买行为，可以为用户个性化推荐产品，提升用户满意度和销售额。
2. 医疗诊断与预测医疗领域是一个典型的数据密集型行业。
利用数据挖掘技术，医疗专业人员可以从大量的病历数据、影像数据和基因数据中挖掘出疾病的早期预警信号、诊断依据和治疗方案。
例如，利用数据挖掘技术，可以从基因数据中发现与肿瘤相关的突变，帮助医生提前预测患癌风险。
3. 社交网络分析社交网络已成为人们生活中重要的一部分，其中包含了大量的社交互动数据。
数据挖掘技术可以帮助我们理解社交网络中人与人之间的关系，预测用户的兴趣和行为。
例如，在社交媒体平台上通过挖掘用户的社交关系和兴趣爱好，可以为用户推荐更加相关的内容和朋友。
三. 数据挖掘与知识发现技术面临的挑战1. 高维数据随着数据的积累和获取能力的提升，我们面临的是越来越高维度的数据。
高维数据带来了维度灾难的问题，传统的数据挖掘技术可能无法应对。
因此，我们需要研发更加高效和有效的算法来处理高维数据。
2. 数据隐私和安全随着数据挖掘技术的广泛应用，数据隐私和安全成为了一个十分重要的问题。
图书馆的数据挖掘与知识发现
图书馆的数据挖掘与知识发现随着信息技术的快速发展，图书馆正面临着日益增长的数字信息资源，其中蕴藏着大量的知识宝藏。
如何有效地挖掘这些信息和知识，以满足读者的需求，已经成为图书馆界的一个重要课题。
数据挖掘与知识发现技术的应用，使图书馆能够更好地利用数字化资源，加强读者服务，提升图书馆的知识管理能力。
一、数据挖掘在图书馆中的应用数据挖掘是一种通过自动分析海量数据，从中发现有用信息和知识的过程。
在图书馆中，数据挖掘可以应用于以下几个方面：1. 读者行为分析通过对读者的借阅记录、阅读行为、查询记录等数据进行挖掘分析，可以了解读者的兴趣偏好、信息需求等，从而更好地进行图书推荐、读者导向服务等。
2. 藏书管理与采购决策通过对图书馆馆藏书目数据进行挖掘，可以发现哪些书目是热门书目，哪些书目是冷门书目，进而指导图书馆的采购决策和藏书管理。
3. 学术研究支持图书馆作为学术研究的重要场所，可以通过挖掘学术文献、期刊数据库等数据，为研究人员提供辅助决策和信息检索的支持。
4. 馆藏资源利用与排名通过对图书馆馆藏资源利用率进行挖掘分析，可以帮助图书馆了解哪些资源受到读者关注，哪些资源得到了较高的利用率，便于优化资源配置和排名。
二、知识发现在图书馆中的应用知识发现是指通过对多源、异构数据进行集成、分析和推理，从中生成新的知识和模式。
在图书馆中，知识发现可以应用于以下几个方面：1. 主题知识图谱构建通过对学术文献、图书馆藏资源等知识源的知识抽取、集成和建模，可以构建主题知识图谱，帮助读者更好地理解学科知识体系，进行主题之间的关联探索。
2. 专题挖掘与推荐通过对文献、主题数据等进行挖掘分析，可以为用户提供个性化的专题挖掘和推荐服务，帮助读者发现相关领域的知识。
3. 知识管理与服务优化通过挖掘图书馆内外部的知识源，将信息与知识进行聚合和管理，为读者提供更精准、全面的知识检索和服务。
4. 学术情报与决策支持通过知识发现技术，可以帮助图书馆从大量文献和数据中提取有用的信息和知识，为图书馆的学术研究和决策提供支持。
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。
数据挖掘与知识发现从数据中挖掘有价值的信息
数据挖掘与知识发现从数据中挖掘有价值的信息数据挖掘与知识发现是一项重要的技术，通过分析大量的数据以发现其中潜在的规律、趋势和有价值的信息。
这项技术的应用范围广泛，可以在商业、科学、医疗等领域中发挥重要的作用。
本文将介绍数据挖掘的基本概念、方法以及在实际应用中的案例分析。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是一种自动化的过程，通过使用计算机技术从大量的数据中发现隐藏的模式、关联和趋势。
它结合了统计学、机器学习、人工智能等多个领域的知识和方法，可以帮助人们更好地理解和利用数据。
在数据挖掘中，首先需要明确研究的目标，并确定需要分析的数据集。
然后，通过选择适当的数据挖掘算法，对数据进行处理和分析，最终得出有意义的结论和发现。
常用的数据挖掘算法包括分类、回归、聚类、关联规则等。
二、数据挖掘的方法1.分类分类是数据挖掘中的一种常见方法，它用于根据已有的数据样本将新的数据分为不同的类别。
通过构建分类模型，可以对未知数据进行分类预测。
例如，可以利用历史销售数据来构建一个分类模型，以预测某个产品的销售情况。
2.回归回归分析是数据挖掘中的一种方法，用于预测和建立变量之间的关系模型。
通过对已知数据的观察和分析，可以建立一个数学模型，以预测未知数据的值。
回归分析在金融、市场营销等领域中具有广泛的应用。
3.聚类聚类是一种将相似的数据对象分组的方法，它可以帮助我们发现数据中的潜在模式和规律。
聚类分析常用于市场细分、用户行为分析等领域，通过将用户分成不同的群体，可以更好地制定个性化的营销策略。
4.关联规则关联规则是一种用于发现数据中项集之间关联关系的方法。
通过分析交易数据等，可以找到经常同时出现的物品，从而可以制定更有效的商品推荐策略。
关联规则在电子商务、超市促销等领域具有重要的应用价值。
三、数据挖掘的实际应用案例分析1.金融行业中的反欺诈金融行业经常受到欺诈活动的影响，通过数据挖掘技术可以发现欺诈的模式和规律。
例如，可以通过分析客户的交易记录和行为模式，建立一个欺诈检测模型，及时发现可疑交易并采取相应的措施。
大数据时代下的知识发现与数据挖掘技术研究
大数据时代下的知识发现与数据挖掘技术研究1.引言随着互联网和移动设备的普及，海量的数据被积累和产生。
这些数据中蕴含着巨大的商业价值和潜在的知识。
然而，如何从这些数据中发现有用的知识，成为了当今社会面临的重要问题。
本文将探讨大数据时代下的知识发现与数据挖掘技术的研究。
2.知识发现的定义与特点知识发现是指从大数据中自动提取出有用的、有效的、隐含的知识的过程。
这些知识可以帮助人们更好地理解数据集中的规律、趋势和模式，以及对未来进行预测和决策。
知识发现的特点包括：（1）数据密度大：大数据时代涌现了各种类型的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，这些数据量巨大，需要高效的技术来进行处理；（2）数据多样性强：大数据涵盖了多个领域和行业，包含了多种类型的数据，如图像、视频、文本等，需要多样的方法来进行分析和发现；（3）数据更新速度快：大数据时代下，数据的产生和更新速度非常快，需要实时的技术来对数据进行分析和挖掘。
3.数据挖掘技术在知识发现中的应用数据挖掘技术是一种通过自动或半自动的方式从大数据中提取知识的技术。
在知识发现中，数据挖掘技术起到了核心的作用。
数据挖掘技术主要包括以下几个方面：（1）聚类分析：聚类分析是将数据样本划分为若干个类别的过程。
通过聚类分析，可以将大数据集中具有相似特征的数据样本进行分组，从而发现数据集中的潜在规律和关联。
（2）分类与预测：分类与预测是通过建立分类模型或预测模型对数据进行分类或预测。
通过分类与预测，可以对未知数据进行准确的分类或预测，帮助人们在实际决策中更好地利用数据。
（3）关联规则挖掘：关联规则挖掘是从大数据集中发现事物之间的相互关联和依赖关系。
通过关联规则挖掘，可以发现数据集中隐藏的关联规则，帮助企业进行精准的营销和推荐。
（4）时间序列分析：时间序列分析是对按时间顺序排列的数据进行分析和预测。
通过时间序列分析，可以发现数据中存在的趋势、周期和季节性等规律，帮助人们做出合理的决策。
知识发现与数据挖掘技术研究
知识发现与数据挖掘技术研究随着信息时代的到来，数据资源的爆炸性增长和复杂性不断提高，如何从中发现规律、提取知识已成为了重要的研究方向。
知识发现与数据挖掘技术应运而生，并逐渐形成了一个独立的学科领域。
本文将从几个方面介绍该领域的研究内容和应用价值。
一、知识发现与数据挖掘技术的定义和研究内容知识发现与数据挖掘技术指的是利用计算机科学、人工智能、数学、统计学等相关学科的理论和方法，通过对数据进行分析、处理、抽象、归纳、推理等操作，从中发现隐藏在数据背后的关联规律、趋势、模型等有价值的知识。
具体来说，知识发现与数据挖掘技术主要包括以下几个方面的研究内容：1.数据预处理：对原始数据进行清洗、过滤、整合、变换等操作，使其符合后续处理的需求。
2.数据挖掘算法：常见的数据挖掘算法包括聚类分析、关联规则挖掘、决策树、人工神经网络、支持向量机等。
3.知识表示和表达：将挖掘出的知识进行表达，如规则、分类器、模型等。
4.知识评估和验证：对挖掘出的知识进行评估和验证，如准确性、可靠性、可解释性等。
二、知识发现与数据挖掘技术的应用领域知识发现与数据挖掘技术广泛应用于各个领域，其中几个典型的应用领域如下。
1.商业领域：数据挖掘技术被广泛应用于市场营销、客户关系管理、风险管理、供应链管理等方面，帮助企业更好地了解市场需求、优化业务流程、降低运营风险。
2.医疗领域：利用数据挖掘技术可以对医疗数据进行分析和挖掘，从而实现疾病预测、病人群体分类、药物评价等目的，提高医疗服务质量和效率。
3.网络安全领域：数据挖掘技术可以用于网络异常检测、恶意代码分析、入侵检测等方面，帮助企业和政府机构预防和应对网络攻击和信息安全威胁。
4.社交网络领域：社交网络中包含了巨量的用户信息和社交关系，利用数据挖掘技术可以从中挖掘用户兴趣、影响力、社交关系等信息，为营销、推广、舆情监控等提供有力支持。
三、知识发现与数据挖掘技术的研究趋势和挑战在不断发展的知识发现与数据挖掘技术领域，有一些趋势和挑战值得关注。
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。
数据挖掘与知识发现技术的应用
数据挖掘与知识发现技术的应用随着互联网的飞速发展，数据的规模和复杂性不断地增加，如何从这些数据中获取有价值的信息成为了一个亟待解决的问题。
数据挖掘和知识发现技术应运而生，成为了处理大规模、高维度、多种类型数据的有效手段。
本文将从数据挖掘和知识发现技术的定义、应用和前景三个方面介绍其重要性。
一、数据挖掘和知识发现技术的定义数据挖掘和知识发现技术常被用来描述从大量数据中抽取有价值的信息、模式和关系的方法。
具体而言，数据挖掘是一种通过使用先进的统计、机器学习和算法来发现隐藏在数据中的模式、规律和趋势的过程；而知识发现则强调利用已有的数据和知识来产生新的知识或洞见的过程。
两种技术通常结合使用，以便更好地了解和解释现实世界中的数据，从而帮助人们做出更好的决策。
二、数据挖掘和知识发现技术的应用数据挖掘和知识发现技术可以应用于各种领域，包括商业、金融、医疗、教育等。
以下是几个典型的应用示例：1. 市场营销市场营销是数据挖掘和知识发现技术的典型应用领域之一。
通过分析消费者购买历史记录、行为和偏好，企业可以更好地了解其目标受众，进而设计更具针对性的广告和宣传活动。
例如，企业可以通过挖掘数据来确定其最喜欢的产品类别、购买时间和购买地点，以便提供更好的营销策略。
2. 金融风险管理另一个数据挖掘和知识发现技术典型应用是金融风险管理。
公司或银行可以通过分析大量的金融数据来识别风险因素，帮助他们做出更好的投资决策。
例如，银行可以通过数据挖掘技术来检测欺诈行为，从而防止客户账户被盗用。
3. 医疗诊断近年来，在医疗诊断领域，数据挖掘和知识发现技术得到了广泛的应用。
医院可以利用这些技术来分析大量的患者病历和医学图像，以更好地诊断和治疗疾病。
例如，通过利用机器学习算法，医生可以更精确地诊断肿瘤并提供更好的治疗方案。
三、数据挖掘和知识发现技术的前景数据挖掘和知识发现技术的前景非常广阔。
尤其是随着人工智能技术的不断发展，利用大数据来洞悉现实世界的可能性越来越大。
计算机科学中的数据挖掘与知识发现
计算机科学中的数据挖掘与知识发现数据挖掘与知识发现是计算机科学中一个重要的领域，它通过利用各种技术和方法，从大量的数据中挖掘出有用的模式和知识。
在现代社会中，大数据的快速涌现给我们带来了巨大的机遇和挑战，而数据挖掘与知识发现正是帮助我们应对这些挑战的重要工具。
一、数据挖掘的概念和应用数据挖掘是指从大量的数据中提取隐藏于数据背后的有价值的信息和知识的过程。
它可以帮助我们发现数据中的规律、趋势和关联，从而对未来进行预测和决策。
在计算机科学中，数据挖掘有着广泛的应用。
比如在商业领域中，数据挖掘可以帮助企业进行市场分析、用户行为分析和产品推荐等；在医疗领域中，数据挖掘可以帮助医生进行病情预测和诊断辅助；在金融领域中，数据挖掘可以帮助银行进行风险评估和反欺诈分析。
二、数据挖掘的技术与方法在数据挖掘过程中，我们可以采用不同的技术和方法来挖掘数据中的有用信息。
下面将介绍几种常用的数据挖掘技术和方法。
1.分类与预测分类与预测是数据挖掘中最常见的任务之一。
它可以根据已有的数据对未知的数据进行分类或预测。
常用的分类与预测算法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2.关联规则挖掘关联规则挖掘是发现数据集中事物之间的关联性的一种方法。
它通过发现频繁项集和关联规则来揭示数据中的关联关系。
关联规则挖掘在市场篮子分析和推荐系统等领域有着广泛的应用。
3.聚类分析聚类分析是将数据集中的对象划分为多个类别的方法。
它可以帮助我们发现数据中的相似性和差异性，并进行群体分析和特征提取。
常用的聚类算法包括k-means、层次聚类等。
三、数据挖掘的挑战和未来发展虽然数据挖掘在各个领域都有广泛的应用，但是在实际过程中也面临着一些挑战。
首先，数据挖掘需要大量的数据支持。
当前，虽然大数据时代已经到来，但是数据的质量和可用性仍然是一个问题。
如何获取高质量、全面的数据成为了数据挖掘的一个难题。
其次，数据挖掘需要强大的算法和计算能力。
随着数据规模的不断增大，传统的数据挖掘算法可能无法满足实际的需求，因此需要不断研发出更加高效和准确的算法。
图书馆学中的知识发现与数据挖掘
图书馆学中的知识发现与数据挖掘在当今信息爆炸的时代，人们面临着海量的信息，如何从中发现有价值的知识成为一个重要的问题。
图书馆学作为一门关于信息组织、存储与检索的学科，正积极探索知识发现与数据挖掘的方法与技术，以提供更好的信息服务。
知识发现是指通过对大量信息的分析和处理，从中提取出有用的知识。
图书馆学中的知识发现主要包括信息检索、信息过滤和信息聚类等技术。
信息检索是指通过用户输入的查询词，在海量的文献中找到与之相关的信息。
传统的信息检索主要依靠关键词匹配，存在着词义消歧和信息过载的问题。
为了解决这些问题，图书馆学引入了自然语言处理和机器学习等技术，提高了信息检索的准确性和效率。
信息过滤是指根据用户的需求，从大量的信息流中筛选出与用户兴趣相关的信息。
在互联网时代，人们面临着大量的信息源，如何从中获取到自己感兴趣的内容成为一个挑战。
图书馆学通过构建用户画像和推荐系统，实现了个性化的信息过滤。
用户画像是指根据用户的行为、兴趣和偏好等信息，对用户进行描述和分析，从而为用户提供定制化的信息服务。
推荐系统则是根据用户的历史行为和兴趣，为用户推荐可能感兴趣的内容。
这些技术不仅在图书馆中得到了应用，也在电商和社交媒体等领域得到了广泛的应用。
信息聚类是指将大量的信息按照一定的规则和标准进行分类，以便用户更方便地浏览和查找。
在图书馆学中，信息聚类主要应用于文献分类和知识组织。
传统的文献分类主要依靠人工进行，效率低下且容易出现主观偏差。
图书馆学引入了机器学习和数据挖掘等技术，实现了自动的文献分类。
知识组织是指将大量的知识按照一定的结构和关系进行组织和管理。
图书馆学通过构建知识图谱和语义网络，实现了知识的智能组织和发现。
知识图谱是指将知识以图的形式进行表示和组织，通过图的关系和属性，实现知识的联通和发现。
语义网络则是通过对知识进行语义标注和关联，实现知识的智能组织和检索。
数据挖掘是指通过对大量数据的分析和处理，发现其中的潜在模式和规律。
数据挖掘与知识发现
数据挖掘与知识发现近年来，随着信息技术的不断发展以及大数据时代的来临，数据挖掘与知识发现作为一种重要的数据处理和分析方法，受到了广泛关注。
数据挖掘与知识发现通过从大规模数据集中提取出有用的信息和隐藏的模式，为决策和预测提供了有力支持，具有广泛的应用前景。
1. 数据挖掘的定义与应用领域数据挖掘是从大规模数据中发现并提取出潜在的、先前未知的、有价值的、可理解的知识的过程。
它结合了机器学习、模式识别、统计学等多个领域的技术和方法，可以广泛应用于商业、金融、医疗、交通等各个领域。
2. 数据挖掘的主要任务和过程数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和异常检测等。
其中，分类任务是根据已有的特征和标签，对新的数据进行分类。
聚类任务是将数据集中的样本按照相似性分成不同的组别。
关联规则挖掘是寻找数据集中不同项之间的相关性和关联性。
异常检测则是用于发现和识别数据集中的异常或异常事件。
数据挖掘的具体过程包括数据采集和预处理、特征选择和变换、模型建立和评估等。
数据采集和预处理是数据挖掘的第一步，它包括获取数据、清洗数据、选择合适的数据结构等。
特征选择和变换是为了从原始数据中提取出最有用的特征，减少数据的维度。
模型建立和评估是根据所选的任务和方法建立适当的模型，并评估模型的性能和效果。
3. 知识发现的意义和方法知识发现是数据挖掘的目标之一，它通过对数据进行整理、分析、建模和解释，从中发现并提炼出有用的知识。
知识发现的意义在于提高决策的准确性和效率，为业务的发展和创新提供支持。
知识发现的方法包括统计分析、数据可视化、机器学习等。
统计分析是利用统计学中的方法，对数据进行描述性和推断性分析。
数据可视化则通过图表、图像等形式，将数据转化为直观的可视化结果。
机器学习是一种通过训练样本和模型构建，实现从数据中学习并进行预测和决策的方法。
4. 数据挖掘与知识发现的挑战和发展趋势数据挖掘与知识发现面临着数据量大、数据质量差、模型复杂度高等挑战。
知识发现与数据挖掘
知识发现和数据挖掘是两个相关的领域，都涉及从大量数据中提取有价值的信息。
以下是对它们的简要解释：
1.知识发现：知识发现是一种多学科交叉的研究领域，旨在从不完整、噪声干扰和模糊的
数据中发现新的、有用的知识。
它涵盖了数据预处理、特征选择、模式发现、分类、聚类等技术。
知识发现的目标是通过数据分析和推理，揭示隐藏在数据背后的潜在规律和关联，以便做出决策或生成新的知识。
2.数据挖掘：数据挖掘是指从大规模数据集中自动发现模式、关联和趋势的过程。
它是知
识发现的一个重要组成部分，使用各种统计学、机器学习和数据分析技术来提取有用的信息。
数据挖掘可以应用于多个领域，如市场营销、金融、医疗保健、社交媒体等，以支持预测、分类、聚类、关联规则挖掘等任务。
虽然知识发现和数据挖掘有相似之处，但也存在一些区别。
知识发现更强调从数据中生成新的领域知识和见解，而数据挖掘更侧重于使用计算方法来发现模式和规律。
此外，知识发现通常需要跨学科的合作，结合领域专家的知识，而数据挖掘则更加关注数据驱动的分析。
综上所述，知识发现和数据挖掘都是利用数据进行信息提取和分析的方法，它们在处理大量数据和发现潜在知识方面具有重要的应用价值。
数据挖掘和知识发现技术
数据挖掘和知识发现技术是一组通过信息学和统计学的技术解析和挖掘数据中有用的信息的技术。
在当今时代，超级大型的数据库已经伴随着我们的生活。
像互联网、移动互联网、物联网、智能家居，以及各种计算机应用、系统和软件等等，都需要利用才能发掘出它们蕴藏的有价值的知识和信息。
一、数据挖掘技术数据挖掘技术通常涉及大量的数据，采用算法和计算机处理方式，提取各种数据之间的关联关系。
这些关联关系可能包括文件的标记和分类，预测和模型构建等等。
在企业中，数据挖掘技术可以被用于以下几个方面：（1）用户数据分析和预测：基于历史和现有的用户数据，在针对任何行业和市场的情况下分析分析用户的行为、购买倾向，帮助企业提前优化交易策略。
（2）生产管理：通过数据分析优化企业生产流程，提升生产效率，再生产、发货管理等。
（3）营销策略：在大批量数据的基础上，为企业设计可持续的营销策略，推广并维护企业产品品牌。
二、知识发现技术知识发现技术采用的是数据挖掘技术的基础和框架，着重于挖掘和发现相应数据中蕴含的信息和知识。
这种技术可以用来帮助企业识别新业务机会，推荐个性化的服务，优化产品库、提升客户满意度和增加销售收入。
在创新领域或在决策制定方面，知识发现技术也发挥了巨大作用：（1）在科学研究方面，知识发现技术可以整合广泛的数据类型,从而揭示新的假说、推动各领域的发展。
（2）对于政府机构而言，知识发现技术在重大政策、治理等方面都发挥着巨大的作用。
（3）在医疗健康方面，知识发现技术可以用来预测病人将来可能面临的健康状况，而且可以发现潜在的健康风险因素，从而提出实质性的、早期的干预措施。
三、知识发现与数据挖掘技术的未来在大数据时代，必然得到进一步的发展。
我们可以预见到，这些技术将处于更加广泛的应用领域，这将在特定领域带来很多创新，例如公司、政府、教育、医疗方面。
另外，也有学者将应用于金融领域，因为在金融领域，这些技术可以用来进行数据分析，提升交易便利性等。
数据挖掘与知识发现的关系
数据挖掘和知识发现是紧密相关的领域，它们都涉及从大量数据中提取有用的信息和知识。
以下是它们之间的关系：1.数据挖掘（Data Mining）：数据挖掘是一种通过应用统
计分析、机器学习和模式识别等技术，从大规模数据集中发现隐藏的模式、规律和知识的过程。
数据挖掘的目标是通过对数据的整理、转换和建模，寻找其中的内在结构和关联，以帮助人们做出决策、预测趋势或发现新的见解。
2.知识发现（Knowledge Discovery）：知识发现是一个
更广泛的过程，它包括使用数据挖掘技术来发现新的、有价值的知识，并将其转化为可理解和可应用的形式。
知识发现不仅涉及模式和规律的发现，还包括数据预处理、特征选择、模型评估和知识表示等环节。
3.数据挖掘通常是知识发现过程的一部分，它在知识发现中
扮演着重要的角色。
通过数据挖掘技术，可以从原始数据中提取出各种类型的模式和规律，如关联规则、分类模型、聚类结果等。
这些挖掘得到的知识可以进一步用于解决问题、做出预测、优化业务流程等。
总之，数据挖掘是知识发现的重要工具和技术手段，通过运用数据挖掘方法，可以从大规模的数据中提取出有意义的知识，进而为决策和创新提供支持。
信息系统中的数据挖掘与知识发现
信息系统中的数据挖掘与知识发现数据挖掘是指通过发现和抽取大量数据中的隐藏模式、关联和知识，从而获取对业务决策有用的信息的过程。
在信息系统中，数据挖掘起着至关重要的作用，可以帮助企业和组织深入了解其数据背后的价值，并通过这些信息为其决策提供支持。
一、数据挖掘的背景和意义在信息爆炸的时代，越来越多的数据被产生和积累，而企业和组织需要从这些数据中提取关键信息以做出准确的决策。
数据挖掘技术的出现，为这一需求提供了有效的解决方案。
数据挖掘不仅可以提供对现有数据的深入分析，还可以发现数据背后的关联和规律，帮助企业进行市场预测、客户行为分析、产品推荐等工作。
二、数据挖掘的基本流程数据挖掘的基本流程包括问题定义、数据收集、数据预处理、特征选择、模型选择和评估等环节。
首先，问题定义是数据挖掘的第一步，需明确挖掘的目标和意义。
然后，通过数据收集和预处理，将数据准备好以供后续分析使用。
特征选择是指从众多特征中选取最具代表性的特征以提高分析效果。
模型选择和评估是最后的重要环节，需要选取适合的模型并评估其预测性能。
三、数据挖掘技术的应用数据挖掘技术在信息系统中有着广泛的应用。
首先，在市场营销中，数据挖掘可以帮助企业发现潜在的客户群体和产品推广策略。
其次，在金融领域，数据挖掘可以用于风险评估、信用评级和欺诈检测等方面。
此外，数据挖掘还可以应用于医疗健康、交通管理等领域，以提供科学决策的支持。
四、数据挖掘的问题和挑战尽管数据挖掘有着广泛的应用和巨大的潜力，但其面临着一些问题和挑战。
首先，数据质量问题是数据挖掘中的重要因素，低质量的数据会导致分析结果的不准确。
其次，数据隐私和安全问题也是一个关注的焦点，如何在数据挖掘中有效保护用户隐私成为了研究的热点。
此外，数据挖掘在处理大数据量和高维数据时也面临着计算效率的挑战。
五、数据挖掘与知识发现的关系数据挖掘和知识发现是紧密相关的概念，二者都是从数据中发现和获取知识的过程。
数据挖掘强调对数据的挖掘和分析，而知识发现则更强调对挖掘出的知识的验证和应用。
大数据分析中的数据挖掘与知识发现方法介绍(Ⅰ)
大数据分析中的数据挖掘与知识发现方法介绍随着互联网的发展，大数据成为了当今社会的一个热门话题。
在这个信息爆炸的时代，我们每天都会产生大量的数据，包括文字、图片、音频、视频等。
这些数据通过适当的分析和挖掘，可以帮助我们发现隐藏在其中的有价值的信息和知识。
而大数据分析中的数据挖掘与知识发现方法，就是帮助我们实现这一目标的重要工具。
一、数据挖掘的基本概念数据挖掘是指将大量的数据通过各种技术和方法进行分析，从中挖掘出有用的信息和知识的过程。
数据挖掘可以帮助我们找出数据中的规律和趋势，帮助企业做出更准确的决策，也可以帮助科研工作者发现新的知识点和规律。
数据挖掘的基本任务包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序分析等。
1.分类分类是指根据已有的数据，建立一个模型，用来预测新数据的类别。
在大数据分析中，分类可以帮助我们将数据进行归类，找出它们之间的相似性和差异性，为后续的分析和决策提供支持。
2.聚类聚类是将数据集中的对象划分为若干个类的过程，使得同一类中的对象之间相似度较大，不同类之间的相似度较小。
聚类可以帮助我们发现数据中的分组结构，帮助我们理解数据的内在规律。
3.关联规则挖掘关联规则挖掘是指发现数据集中项与项之间的关联关系。
通过关联规则挖掘，我们可以找到数据中隐含的关联关系，帮助企业发现商品之间的关联销售规律，或者帮助科研工作者发现变量之间的相关性。
4.时序分析时序分析是指对时间序列数据进行分析，找出其中的周期性和趋势性。
时序分析可以帮助我们预测未来的发展趋势，为未来的决策提供参考。
二、知识发现的方法除了数据挖掘外，大数据分析中的知识发现也是一个重要的环节。
知识发现是指通过对数据的分析和挖掘，发现其中的有价值的知识和规律。
知识发现的方法包括模式发现、异常检测、因果关系分析等。
1.模式发现模式发现是指从数据中找出重要的模式和规律。
通过模式发现，我们可以发现数据中的隐藏规律，帮助我们更好地理解数据的特点和规律。
2.异常检测异常检测是指发现数据中的异常值和异常规律。
数据挖掘与知识发现
数据挖掘与知识发现数据挖掘是一门涉及发现和提取有用信息的技术。
通过运用各种算法和技巧，数据挖掘可以发现隐藏在大规模数据集中的模式、关联和趋势，以帮助人们做出科学的决策和预测。
而知识发现则是指在数据挖掘的基础上，从数据中发现新的知识，进一步丰富人类的知识体系。
一、数据挖掘的步骤和方法数据挖掘的过程通常包括数据收集、数据清洗、特征选择、模型构建和模型评估等环节。
首先，数据收集是指从各种数据源中获取所需数据。
然后，数据清洗是为了去除数据中的噪声、缺失值和异常值等干扰因素，以保证数据的质量。
接着，特征选择是为了从大量特征中筛选出对挖掘任务最有价值的特征。
然后，在模型构建阶段，我们使用各种数据挖掘算法，如聚类分析、分类分析和预测分析等，来从数据中挖掘出有用的模式和规律。
最后，通过模型评估，我们可以评估模型的准确性和可用性。
二、数据挖掘的应用领域数据挖掘的应用领域非常广泛，涵盖了商业、医疗、教育、金融等各个领域。
在商业领域，数据挖掘可以帮助企业了解消费者的行为习惯和需求，从而进行精准营销；在医疗领域，数据挖掘可用于诊断疾病、预测病情发展和制定治疗方案；在教育领域，数据挖掘可以用于学生学习情况的分析和学习资源的推荐；在金融领域，数据挖掘可以帮助银行进行信用评估和欺诈检测，以及股票和商品市场的预测等。
三、知识发现的意义和优势知识发现是数据挖掘的进一步拓展，它通过挖掘数据中的隐藏知识，创造新的知识，为人们提供更多的信息。
知识发现的意义不仅在于丰富人类的知识体系，还在于为各个领域提供更好的决策依据和预测工具。
此外，知识发现还可以帮助人们发现未知的规律和趋势，对社会和科学的发展起到积极的推动作用。
四、数据挖掘与知识发现的挑战与展望数据挖掘与知识发现的发展面临着一些挑战，包括数据隐私与安全、数据质量、算法的效率和可解释性等问题。
随着大数据时代的到来，数据量的增加和多样性的提高使得数据挖掘和知识发现更加复杂和困难。
未来，我们需要进一步改进和创新数据挖掘算法，提高其效率和准确性。
基于人工智能的数据挖掘与知识发现研究
基于人工智能的数据挖掘与知识发现研究一、引言人工智能（AI）目前正处于快速发展的阶段，它具有自主学习、自动推理和自主行动等特点，并且被广泛应用于数据分析和知识发现等领域。
在大数据时代，如何通过AI技术进行数据挖掘和知识发现，已成为关注的热点问题。
本文将结合实际案例，探讨基于人工智能的数据挖掘与知识发现的研究进展。
二、数据挖掘数据挖掘是指从大量数据中寻找隐藏关系和模式的过程，它包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘和模型评估等环节。
数据挖掘采用一系列的算法，从数据集中挖掘出潜在的知识和信息。
数据挖掘的结果可以帮助企业进行市场分析、客户细分、产品推荐、风险预测和决策支持等。
1. 数据清洗数据清洗是指从数据中识别和纠正错误、缺失或不一致的记录的过程。
数据清洗是数据挖掘的第一步，它可以提高数据的质量和准确性，减少错误和失误。
数据清洗包括数据转换、数据缺失值填充和数据集成等操作。
2. 数据挖掘算法数据挖掘算法是指应用于数据挖掘的各种计算机算法，包括分类、聚类、关联规则挖掘和时序数据挖掘等。
其中，分类是根据已有的数据集挖掘分类规则，将新数据根据规则分类；聚类是将数据集按照相似度进行分组；关联规则挖掘是发现数据之间的关联性；时序数据挖掘是挖掘数据中的时间序列规律。
3. 模型评估模型评估是指对数据挖掘算法建立的模型进行评估，比较各模型之间的优劣。
模型评估包括准确度、召回率、精度、F值和ROC曲线等指标。
三、知识发现知识发现是指利用数据挖掘技术，将数据中的信息和知识提取出来的过程。
知识发现可以帮助我们从数据中获取有意义的信息和知识，为企业的决策提供支持。
知识发现包括建模、分析和应用三个环节。
1. 建模建模是指在数据挖掘的过程中建立相关的数学模型。
建模包括选择适当的方法、选择数据处理技术和准备数据集等操作。
2. 分析分析是指利用已经建立的模型对数据进行分析。
分析包括预处理数据、应用相关算法对数据进行处理和处理结果的可视化表示等操作。
高效数据挖掘与知识发现方法
高效数据挖掘与知识发现方法1. 引言数据挖掘与知识发现是当今信息时代中非常重要的领域之一。
随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，海量的数据产生和积累，如何从中挖掘出有价值的信息和知识成为了一个迫切的需求。
本文将介绍一些高效的数据挖掘与知识发现方法，帮助读者了解并掌握这个领域的相关知识。
2. 数据预处理在进行数据挖掘之前，首先需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗是指去除脏数据、填补缺失值、解决数据异常等，以保证数据的质量和完整性。
数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和合并，以便进行后续的分析和挖掘。
数据变换是将原始数据转换为适合挖掘的形式，如将文本数据转换为向量形式。
数据规约是通过对数据进行聚合、抽样、降维等操作，减少数据量，提高挖掘效率。
3. 关联分析关联分析是一种寻找数据集中频繁出现的项集的方法。
通过分析项集之间的关联规则，可以挖掘出不同项之间的关联性。
例如，在购物篮数据中，通过关联分析可以发现哪些商品往往同时被购买，以便进行市场推荐。
Apriori算法和FP-Growth算法是常用的关联分析方法，它们通过扫描事务数据库，查找频繁项集和生成关联规则。
4. 分类与预测分类与预测是数据挖掘中的重要任务之一。
通过构建分类模型，可以将事物归类到不同的类别中。
预测模型则是根据已有的数据，预测未来的结果。
决策树、神经网络和支持向量机等方法是常用的分类与预测算法。
这些方法通过对已有数据进行学习和训练，得到一个能很好地拟合数据的模型，从而用于未知数据的分类和预测。
5. 聚类分析聚类分析旨在发现数据中的内在模式和结构。
聚类方法将相似的数据对象划分为同一簇，不相似的数据对象划分为不同簇，从而实现对数据的分类。
K-means算法、DBSCAN算法和层次聚类算法是常用的聚类分析方法。
这些算法通过定义不同的相似度度量和聚类目标函数，将数据划分为若干个簇，从而揭示数据的内在规律。
知识发现和数据挖掘
知识发现和数据挖掘知识发现和数据挖掘是当今信息时代中不可忽视的重要领域。
随着互联网和智能技术的迅猛发展，人类积累、储存和处理的数据量呈指数级增长，这就对我们发现、挖掘和利用数据中蕴含的知识提出了挑战和机遇。
在这篇文章中，我们将深入探讨知识发现和数据挖掘的概念、方法和应用，以及其对个人和社会的重要意义。
一、知识发现和数据挖掘的概念知识发现和数据挖掘，简称KDD（Knowledge Discovery in Databases），是一种从大规模数据中自动提取未知、有用且潜在的信息和知识的过程。
它融合了数据处理、人工智能、机器学习和统计学等多个学科，通过运用各种数据挖掘算法和技术，从海量数据中提取模式、规律和关联，以帮助人们做出决策、预测趋势和发现新的知识。
二、数据挖掘的方法数据挖掘是知识发现的一个重要部分，它以数据为基础，通过挖掘数据中的信息和知识来推动科学研究和社会进步。
数据挖掘方法包括聚类分析、关联规则挖掘、分类分析、回归分析等。
聚类分析是将数据对象分为若干个类别，使得同一类别内的数据对象相似度较高；关联规则挖掘是通过寻找数据项之间的频繁集合来发现它们之间的关系；分类分析是通过建立模型，根据已有数据的属性进行分类预测；回归分析是根据已有数据的属性和目标变量之间的关系建立数学模型，以进行预测分析。
三、知识发现和数据挖掘的应用知识发现和数据挖掘在各个领域都具有广泛的应用价值。
在商业领域，它被用于市场分析、客户关系管理、销售预测等，通过挖掘消费者行为模式和市场趋势，帮助企业制定营销策略和提高竞争力。
在医疗领域，它被用于疾病诊断、药物开发和个性化治疗等，通过挖掘大量的医疗数据，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。
在社交媒体领域，它被用于个性化推荐、舆情分析等，通过挖掘用户的兴趣和行为，为用户提供个性化的服务和内容。
四、知识发现和数据挖掘对个人和社会的重要意义知识发现和数据挖掘对于个人和社会的重要性不言而喻。
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文献标识码 ： Ａ
ｄ ｉ１ ． ６ ／．ｓ． ０ — ０ ５２ １．１ ３ ｏ ：０３ ９ ｊｓｎ１ ５ ８ ９ ． １ ． ４ ９ ｉ ０ ０ ００
ｌ 知 识发 现 的过程
知 识 发现 （ Ｄ 是 从 数据 中发 现有 用知 识 的整 Ｋ Ｄ） 个 过 程 ； 据挖 掘 （ 数 ＤＭ） Ｋ Ｄ过 程 中 的 一 个 特 定 是 Ｄ 步骤 ， 它用 专 门算 法从 数 据 中抽取 模式 。１９ ９ ６年 ， 国 外 一些 专 家学 者将 Ｋ Ｄ过程 定义 为 ： 数 据 中鉴别 Ｄ 从 出有效 模 式 的非平 凡过 程 ， 模式 是 新 的 、 能有 用 该 可 的和最 终可 理解 的。 Ｋ Ｄ过 程是 多 个 步 骤相 互 连 接 、 Ｄ 反复 进 行 人 机 交 互 的过程 。具 体包 括 ： （ ） 习某 个应 用 领域 ， 括 应 用 中 的预先 知识 １学 包 和 目标 。 （ ） 立 目标数 据集 。 ２建 选择 一个 数 据集 或 在 多数 据集 的子 集 上聚焦 。 （ ） 据预 处理 。去 除噪声 或 无关 数 据 ， 除空 ３数 去 白数 据域 ， 虑 时间顺 序 和数据 变 化等 。 考 （ ） 据转换 。 ４数 找到数 据的特征 表示 ， 用维 变换或 转 换 方法减 少有效变 量 的数 目或找 到数 据 的不变式 。 （ ） 定 数据 挖掘 功 能 ， 定数 据挖 掘 的 目的 。 ５选 决 （ ） 定 数据 挖掘 算法 。 Ｋ Ｄ过 程 中的 准则 ， ６选 用 Ｄ 选择 某个 特 定数 据挖 掘 算法 （ 汇 总 、 如 分类 、 回归 、 聚 类 等 ） 为搜 索数 据 的模式 。 作 （ ） 据 挖掘 。 ７数 搜索 或产 生一 个特 定 的感 兴 趣 的 模 式 或一个 特 定 的数据 集 。 （） ８ 解释 。 释某个 发现 的模式 ． 解 去掉 多余 的不切 题 意 的模 式 ， 转换 某个有 用 的模式 ， 以使用 户 明 白［。 １ ］ （ ） 现 知识 。把 知识 结 合 到运 行 系统 中 ， 预 ９发 用 先 、可 信 的知 识检 查 和解 决 所获 知 识 中可 能存 在 的
从 经验 中学 习 。Ｎ 有 多种结 构 ， 最常 用 的是 多层 Ｎ 但
２ 知 识发 现 的核 心— — 数 据挖 掘
所 谓数 据 挖掘 ， 是从 数 据库 中抽 取隐 含的 、 就 以 前 未 知 的、 有潜在 应 用价 值 的信 息 的过 程 。 据挖 具 数 掘 是 Ｋ Ｄ最 核心 的部 分 。 Ｄ 与传统 分 析工 具 不 同 的是
２１ 年 １ ０１ 月
情 报 探 索
第 １ （ １９期 ） 期 总 ５
知识发 现 与数据挖 掘分析
邱 晓辉
（ 宁 市 图 书馆 山 东 ２ ２ ３ ） 济 ７ ０ ７
摘 要 ： 绍 了知 识 发 现 过 程 和 数 据 挖 掘 的 常 用技 术 ． 对 数 据 挖 掘 技 术 应 用 进 行 了探 讨 。 介 并
问题。
和 应用 上 。需 要说 明 的是 。 的学 者认 为 ， 有 数据 开采 和 知识 发现 含义 相 同 ， 表示 成 Ｋ ＤＤＭ。 Ｄ／ 它是一 个 反
复 的过 程 ， 常 包 含 多个 相 互 联 系 的 步 骤 ： 通 预处 理 、
提 出假 设 、 选取 算 法 、 取规 则 、 提 评价 和解 释 结果 、 将 模 式构 成知 识 ， 后 是应 用 。现 实 中 ， 们 往往 不严 最 人 格 区 分数 据挖 掘 和数 据 库 中的知 识 发现 ，把两 者混 淆 使 用 。一 般 在科 研 领 域 中称 为 Ｋ Ｄ． 在 工 程领 Ｄ 而 域 则称 为数 据挖 掘 。 ３ 数据 挖 掘常 用技 术 目前数 据 挖掘 应 用方 面有 着 种类 繁 多 的商 品工 具 和软 件 ， 大致 可 以归纳 为下 列 主要类 型 ： （ ） 统主 观导 向 系统 。 １传 这是 针对 专业 领域 应用 的 系统 。 如基 于技 术分 析方 法 对金融 市 场进 行分 析 ， 采用 的方法 有 简单 的走 向分析 也 有基 于高 深 数学 基 础 的分 形理 论 和谱 分 析 。这种 技 术需要 有 经 验模 型 为前 提 。 （） ２ 传统 统计 分 析 。这类 技 术 包括相 关 分 析 、 同 归分 析及 因子 分析 等 。 一般 先 由用 户提供 假 设 ， 由 再 系统 利用 数 据 进行 验证 。缺点 是需 经 培训 后 才能 使 用， 同时 在数 据 探 索过 程 中 ， 户 需要 重复 进 行一 系 用 列操 作 。属 于这 类商 品有 美 国 的 Ｓ 、Ｐ Ｓ和 Ｓａ． ＡＳ Ｓ Ｓ ｔｒ ｇａ ｈｓ等 。由于 近年 来更 先 进 的 Ｄ ｒｐ ｉ Ｍ方 法 的出现 和 使 用 ， 这些 厂 商在 原 有 系统 中综 合一 些 Ｄ 部件 ． 使 Ｍ 以获 得更 完 善 的功 能 。 以上 ２种技 术 主要 基 于传 统 的数 理统 计 等数 学 基 础上 ．一 般早 已开始 用 于数 据 分 析 方面 。 （ ） 经 元 网络 （ Ｎ） 术 。神 经元 网络 技 术 是 ３神 Ｎ 技 属 于 软计 算 领域 内一 种 重要 方 法 ，它是 多 年来 科研 人 员进 行 人 脑神 经学 习机 能模 拟 的成 果 。已成功 地 应用 于各 工业 部 门。在 Ｄ Ｋ Ｄ） Ｍ（ Ｄ 的应用 方 面 ， 利用 神 经 网络 技 术特 别 有 效 。经 过训 练后 的 Ｎ Ｎ可 以想 像 具有 某 种 专 门知识 的 “ 家 ” 因此 可 以像 人 一 样 专 ，