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数据挖掘技术论文开题报告

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数据挖掘技术综述

数据挖掘(Data Mining)是一项较新的数据库技术,它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库,从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识,用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术,本文首先对数据挖掘进行概述,阐明什么是数据挖掘,数据挖掘的技术是什么,然后介绍数据挖掘的常用技术,数据挖掘的主要过程, 如何进行数据挖掘,主要应用领域以及国内外现状分析。

一. 研究背景及意义

近十几年来,随着数据库系统的广泛流行以及计算机技术的快速发展,人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高。千万个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等,特别是网络系统的流行,使得信息爆炸性增长。这一趋势将持续发展下去。大量信息在给人们带来方便的同时也带来了一大堆的问题:第一是信息过量,难以消化;第二是信息真假难以辨认;第三是信息安全难以保证;第四是信息形式不一致,难以统一处理。面对这种状况,一个新的挑战被提出来:如何才能不被信息的汪洋大海所淹没,从中及时发现有用的知识,提高信息利用率呢?这时出现了新的技术——数据挖掘(Data Mining)技术便应用而生了。

面对海量的存储数据,如何从中发现有价值的信息或知识,成为一项非常艰巨的任务。数据挖掘就是为迎合这种要求而产生并迅速发展起来的。数据挖掘研究的目的主要是发现知识、使数据可视化、纠正数据。

二. 概述

1,数据挖掘

数据挖掘(Data Mining)就是从大量的、不完全的、有噪声的、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、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这些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,也可以是非数学的,可以是演绎的,也可以是归纳的。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,还可以进行

数据自身的维护。数据...