數(shù)據(jù)挖掘中若干問題的研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)庫(kù)和計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的廣泛應(yīng)用，工、商、企業(yè)、政府部門所擁有的數(shù)據(jù)量急劇增大。這些部門越來越強(qiáng)地依賴于對(duì)它們的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析和處理來制定具有競(jìng)爭(zhēng)力的決策和策略。而目前的數(shù)據(jù)分析工具很難對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深層次處理，數(shù)據(jù)的迅速增加與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析方法的滯后之間的矛盾越來越突出。因此迫切需要研究相應(yīng)的方法和工具來從大量數(shù)據(jù)中智能地、自動(dòng)地提取出有價(jià)值的知識(shí)和信息。于是一個(gè)新的研究領(lǐng)域——數(shù)據(jù)挖掘(DataMining)就在這種背景下產(chǎn)生并迅速發(fā)展

2、起來了。目前越來越多的研究者投身其中。近年來為了處理數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和Internet上浩如煙海的信息數(shù)據(jù)，以IBM、MICROSOFT等大公司為首的工商業(yè)投入大量的資金研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和工具，各國(guó)也投入了大量的資金開發(fā)適合其國(guó)情的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)和工具。目前，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為一個(gè)國(guó)際前沿的研究領(lǐng)域。第一章首先介紹了什么是數(shù)據(jù)挖掘，包括數(shù)據(jù)挖掘的產(chǎn)生背景和定義，介紹了目前國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘中研究的一部分重要內(nèi)容的概況，包括關(guān)聯(lián)規(guī)則、數(shù)據(jù)綜合和概括、數(shù)據(jù)