现代数据挖掘技术研究进展 (2004年)

数据挖掘技术广泛应用于各个领域。其传统任务分类包含分类、聚类、预测等七类，近年来已拓展至社会网络分析、推荐系统等新领域。

综述了关联规则挖掘技术的分类方法、评价方法及其最新进展，特别详细介绍了主要算法，并探讨了未来的发展方向，为进一步研究关联规则挖掘技术提供了全面指导。

数据挖掘领域中，如何高效准确地将数据分类是一项关键挑战。不同的分类算法各有优劣，例如，决策树算法擅长处理含噪声数据，但面对大规模数据集效率较低；贝叶斯算法以速度和低错误率著称，但分类精度有待提升；关联规则算法在准确率方面表现出色，却容易受到硬件内存限制；支持向量机算法兼具高准确率和低复杂度，但运算速度相对较慢。 为克服现有算法的局限性，研究者们致力于开发性能更优的新算法。例如，多决策树综合技术融合多个决策树的预测结果，提高了分类精度和稳定性。基于先验信息和信息增益的混合分类算法则结合了两种方法的优势，能够更准确地识别数据模式。此外，基于粗糙集的分类算法通过分析数据的不确定性，有效降低了噪声和冗余信息对分类结果的影响，进一步提升了分类性能。

教育数据挖掘（Educational Data Mining，简称EDM）是计算机科学、教育学和统计学交叉领域的一门学科，专注于分析教育环境中独特的数据。其深入了解学生及其学习环境，以提升教育效果。通过对Web of Science及国内外文献的系统回顾，详细介绍了EDM的研究进展和工作流程。将数据挖掘技术在教育中的应用分为四大类，并通过统计分析典型案例，探讨了EDM的现状、不足及发展趋势。

亚复杂系统干预规则挖掘是数据挖掘领域的新领域。综述了亚复杂系统干预规则研究的背景和典型问题，并通过实例描述了干预规则挖掘领域的基本概念和术语，如干预相关度、传递相关度、干预分型和干预代数等。介绍了亚复杂系统干预规则挖掘的初步探索和成果，包括朴素干预规则和数值型干预规则挖掘算法，以及基于密度的数据流干预分析模型及相关结果。

利用《中文科技期刊全文数据库》等检索工具，采用文献计量法，对我国1975～2008年学术刊物上发表的白芨研究文献进行统计分析。研究年发文量、合作度、合作率、期刊分布、研究单位等指标和内容，定量分析出我国白芨研究的主要人物、研究领域、研究单位及现状。明确了各年研究的重点、热点、核心人物和主要机构，对白芨的进一步研究和学科发展具有重要的指导作用。

本书详细阐述了现代数据挖掘技术的基本概念、挖掘流程及关键技术，以及这些技术在实际生活中的应用。无论是初学者还是专业进修者，都能从中深入了解数据挖掘模型。

现代信息技术领域中，数据挖掘技术作为重要组成部分，在大数据时代背景下展现出越来越重要的作用。将深入探讨数据挖掘的定义、技术、应用以及其在毕业设计和毕业论文中的意义。数据挖掘技术涉及对结构化和非结构化数据的分析，如关系数据库中的数据、文本、图像和网络数据等。其目标在于发现新知识、可视化数据以及修正数据中的错误。该技术的应用包括关联分析、聚类分析、预测分析、概念描述和偏差检测等多个方面。在毕业设计和毕业论文中，数据挖掘技术不仅有助于学生从研究数据中提炼出有价值的信息，支持他们的研究假设，还能提升他们的数据分析和信息处理能力。此外，数据挖掘技术的研究和应用范围不断扩展，涉及的领域包括商业智能、医疗健康和社交媒体分析等。通过深入研究和实践，我们可以更好地利用数据挖掘技术，挖掘数据背后的洞察力，推动科技创新和社会发展。

数据挖掘是信息技术的一个重要分支，涉及从大量数据中发现模式、关联和未知信息的过程，支持决策和预测未来趋势。数据挖掘算法是实现这一任务的核心工具，能够分析数据并提取有价值信息。将深入探讨数据挖掘的基本概念、技术和经典算法，以及其在市场分析、健康医疗和科学研究中的应用。性能和功能要求在处理数据挖掘任务时至关重要，系统设计需考虑数据量、类型和访问模式，以提供高效的数据处理和响应能力。搜索引擎架构作为关键组成部分，通过索引机制和缓存服务器支持快速定位和处理信息。精准广告技术利用数据挖掘分析用户行为和兴趣，定制个性化广告内容，提升广告效果和转化率。数据挖掘算法的选择依赖于应用场景和数据特性，如聚类、分类和关联规则学习等算法适用于不同的数据分析需求。