數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)-資料下載頁
2025-08-01 16:51本頁面
【正文】 LAM 的結(jié)構(gòu) 數(shù)據(jù)倉庫 元數(shù)據(jù) MDDB OLAM 引擎 OLAP 引擎 用戶 GUI API 數(shù)據(jù)立方體 API 數(shù)據(jù)庫 API 數(shù)據(jù)清理 數(shù)據(jù)集成 第 3層 OLAP/OLAM 第 2層 MDDB 第 1層 數(shù)據(jù)存儲(chǔ) 第 4層 用戶界面 過濾和集成 過濾 Databases 挖掘查詢 挖掘結(jié)果 2022年 8月 19日星期五 數(shù)據(jù)挖掘：概念不技術(shù) 30 數(shù)據(jù)挖掘的主要問題 (1) ? 挖掘方法和用戶交互 – 在數(shù)據(jù)庫中挖掘丌同類型的知識(shí) – 在多個(gè)抽象層的交互式知識(shí)挖掘 – 結(jié)合背景知識(shí) – 數(shù)據(jù)挖掘語言和啟發(fā)式數(shù)據(jù)挖掘 – 數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的表示和可規(guī)化 – 處理噪音和丌完全數(shù)據(jù) – 模式評(píng)估 : 興趣度問題 ? 性能和可伸縮性 ( scalability) – 數(shù)據(jù)挖掘算法的性能和可伸縮性 – 幵行 , 分布和增量的挖掘方法 2022年 8月 19日星期五 數(shù)據(jù)挖掘：概念不技術(shù) 31 數(shù)據(jù)挖掘的主要問題 (2) ? 數(shù)據(jù)類型的多樣性問題 – 處理關(guān)系的和復(fù)雜類型的數(shù)據(jù) – 從異種數(shù)據(jù)庫和全球信息系統(tǒng) (WWW)挖掘信息 ? 應(yīng)用和社會(huì)效果問題 – 發(fā)現(xiàn)知識(shí)的應(yīng)用 ? 特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘工具 ? 智能查詢回答 ? 過程控制和決策制定 – 發(fā)現(xiàn)知識(shí)不已有知識(shí)的集成 : 知識(shí)融合問題 – 數(shù)據(jù)安全 , 完整和私有的保護(hù) 2022年 8月 19日星期五 數(shù)據(jù)挖掘：概念不技術(shù) 32 小結(jié) ? 數(shù)據(jù)挖掘 : 從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有趣的模式 ? 數(shù)據(jù)庫技術(shù)的自然進(jìn)化 , 具有巨大需求和廣泛應(yīng)用 ? KDD 過程包括數(shù)據(jù)清理 , 數(shù)據(jù)集成 , 數(shù)據(jù)選擇 , 變換 , 數(shù)據(jù)挖掘 , 模式評(píng)估 , 和知識(shí)表示 ? 挖掘可以在各種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上進(jìn)行 ? 數(shù)據(jù)挖掘功能 : 特征 , 區(qū)分 , 關(guān)聯(lián) , 分類 , 聚類 , 孤立點(diǎn) 和趨勢(shì)分析 , 等 . ? 數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的分類 ? 數(shù)據(jù)挖掘的主要問題 2022年 8月 19日星期五 數(shù)據(jù)挖掘：概念不技術(shù) 33 數(shù)據(jù)挖掘界簡史 ? 1989 IJCAI Workshop on Knowledge Discovery in Databases (PiatetskyShapiro) – Knowledge Discovery in Databases (G. PiatetskyShapiro and W. Frawley, 1991) ? 19911994 Workshops on Knowledge Discovery in Databases – Advances in Knowledge Discovery and Data Mining (U. Fayyad, G. PiatetskyShapiro, P. Smyth, and R. Uthurusamy, 1996) ? 19951998 International Conferences on Knowledge Discovery in Databases and Data Mining (KDD’ 9598) – Journal of Data Mining and Knowledge Discovery (1997) ? 1998 ACM SIGKDD, SIGKDD’ 19992022 conferences, and SIGKDD Explorations ? More conferences on data mining – PAKDD, PKDD, SIAMData Mining, (IEEE) ICDM, etc.
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