数据挖掘研究现状
2000-11-16 00:00出处：数据仓库之路作者：李德毅 【我要评论】
[导读] 近十几年来,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等,这一势头仍将持续发展下去。于是,一个新的挑战被提了出来:在这被称之为信息爆炸的时代,信息过量几乎成为人人需要面对的问题。
近十几年来,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等,这一势头仍将持续发展下去。于是,一个新的挑战被提了出来:在这被称之为信息爆炸的时代,信息过量几乎成为人人需要面对的问题。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?要想使数据真正成为一个公司的资源,只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行,否则大量的数据可能成为包袱,甚至成为垃圾。因此,面对"人们被数据淹没,人们却饥饿于知识"的挑战,数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生,并得以蓬勃发展,越来越显示出其强大的生命力。
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。还有很多和这一术语相近似的术语,如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。人们把原始数据看作是形成知识的源泉,就像从矿石中采矿一样。原始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,还可以用于数据自身的维护。因此,数据挖掘是一门很广义的交叉学科,它汇聚了不同领域的研究者,尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员。
特别要指出的是,数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用,而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理,以指导实际问题的求解,企图发现事件间的相互关联,甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。
二、 研究现状
KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。迄今为止,由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已经召开了7次,规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会,人数由二三十人到七八百人,论文收录比例从2X1到6X1,研究重点也逐渐从发现方法转向系统应用,并且注重多种发现策略和技术的集成,以及多种学科之间的相互渗透。其 谌莸淖ㄌ饣嵋橐舶咽萃诰蚝椭斗⑾至形樘庵？成为当前计算机科学界的一大热点。
