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數據挖掘技術范文1
數據挖掘（DataMining，DM），是隨著數據庫和人工智能發展起來的新興的信息處理技術。數據挖掘就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識的過程，其主要特點是對數據庫中的大量數據進行抽取、轉換、分析和其他模型化處理，并從中提取輔助決策的關鍵性數據。它可幫助決策者分析歷史數據及當前數據，并從中發現隱藏的關系和模式，進而預測未來可能發生的行為。數據挖掘是一門涉及面很廣的交叉性新興學科，涉及到數據庫、人工智能、數理統計、可視化、并行計算等領域。
2、數據挖掘技術
2.1關聯規則方法
關聯規則是一種簡單，實用的分析規則，描述了一個事物中某些屬性同時出現的規律和模式，是數據挖掘中最成熟的主要技術之一。大多數關聯規則挖掘算法能夠無遺漏發現隱藏在所挖掘數據中的所有關聯關系，所挖掘出的關聯規則量往往非常巨大，但是。并不是所有通過關聯得到的屬性之間的關系都有實際應用價值，對這些關聯規則進行有效的評價。篩選出用戶真正感興趣的。有意義的關聯規則尤為重要。
2.2分類和聚類方法
分類就是假定數據庫中的每個對象屬于一個預先給定的類。從而將數據庫中的數據分配到給定的類中。而聚類分析是根據所選樣本間關聯的標準將其劃分成幾個組，同組內的樣本具有較高的相似度，不同組的則相異。分類和聚類的區別在于分類事先知道類別數和各類的典型特征，而聚類則事先不知道。聚類方法適合于探討樣本間的內部關系，從而對樣本結構做出合理的評價。
2.3數據統計方法
使用這些方法一般首先建立一個數據模型或統計模型，然后根據這種模型提取有關的知識。傳統的統計學為數據挖掘提供了許多判別和回歸分析方法。貝葉斯推理、回歸分析、方差分析等技術是許多挖掘應用中有力的工具之一。
2.4神經網絡方法
神經元網絡，具有非線形映射特性、信息的分布存儲、并行處理和全局集體的作用、高度的自學習、自組織和自適應能力的種種優點。這些優點使得神經元網絡非常適合解決數據挖掘的問題。因此近年來越來越受到人們的關注。典型的神經網絡模型主要分3大類；用于分類、預測和模式識別的前饋式神經網絡模型；用于聯想記憶和優化計算的反饋式神經網絡模型；用于聚類的自組織映射方法。
2.5決策樹方法
決策樹學習是一種通過逼近離散值日標函數的方法，把實例從根結點排列到某個葉子結點來分類實例。葉子結點即為實例所屬的分類，利用信息論中的互信息（信息增益）尋找數據庫中具有最大信息量的字段。建立決策樹的一個結點，再根據字段的不同取值建立樹的分支；在每個分枝子集中，重復建立樹的下層結點和分支的過程，即可建立決策樹。
數據挖掘技術范文2
關鍵詞:數據挖掘;應用;發展
1數據挖掘技術的概述
數據挖掘是通過對各種數據信息進行有選擇的統計、歸類以及分析等挖掘隱含的有用的信息,從而為實踐應用提出有用的決策信息的過程。通俗的說數據挖掘就是一種借助于多種數據分析工具在海量的數據信息中挖掘模數據信息和模型之間關系的技術總裁,通過對這種模型進行認識和理解,分析它們的對應關系,以此來指導各行各業的生產和發展,提供重大決策上的支持。數據挖掘技術是對海量數據信息的統計、分析等因此數據挖掘技術呈現以下特點:一是數據挖掘技術主要是借助各種其它專業學科的知識,從而建立挖掘模型,設計相應的模型算法,從而找出其中的潛在規律等,揭示其中的內在聯系性;二是數據挖掘主要是處理各行數據庫中的信息,因此這些信息是經過預處理的;三是以構建數據模型的方式服務于實踐應用。當然數據挖掘并不是以發現數據理論為目的,而是為了在各行各業的信息中找出有用的數據信息,滿足用戶的需求。
2數據挖掘的功能
結合數據挖掘技術的概述,數據挖掘主要具體以下功能:一是自動預測趨勢和行為。數據挖掘主要是在復雜的數據庫中尋找自己有用的信息,以往的信息搜索需要采取手工分析的方式,如今通過數據挖掘可以快速的將符合數據本身的數據找出來;二是關聯分析。關聯性就是事物之間存在某種的聯系性,這種事物必須要在兩種以上,數據關聯是在復雜的數據中存在一類重要的可被發現的知識;三是概念描述。概念描述分為特征性描述和區別性描述;四是偏差檢測。
3數據挖掘技術的步驟分析
3.1處理過程
數據挖掘雖然能夠實現在復雜的數據庫中尋求自己的數據資源,但是其需要建立人工模型,根據人工模型實現對數據的統計、分析以及利用等。
3.2關鍵技術
由于數據挖掘涉及到很多專業學科,因此相對來說,數據挖掘技術融合多門專業技術學科的知識,結合實踐,數據挖掘技術主要應用到以下算法和模型:一是傳統統計方法。采取傳統的統計方法主要有抽樣技術,也就是采取相應的策略對數據進行合理的抽樣。多元化統計和統計預測方法;二是可視化技術,可視化技術是數據挖掘技術的熱點,它是采取可視化技術與數據挖掘過程的結合,以直觀的圖形等使人們更好地進行數據挖掘技術;三是決策樹。決策樹需要對數據庫進行幾遍的掃描之后,才能完成,因此其在具體的處理過程中可能會包括很多的預測變量情況;四是4)聚類分析方法。聚類分析方法是一種非參數分析方法,主要用于分析樣本分組中多維數據點間的差異和聯系。判別分析法需要預先設定一個指針變量,假設總體為正太分布,必須嚴格遵守數理依據。而聚類分析則沒有這些假設和原則,只需要通過搜集數據和轉換成相似矩陣兩個步驟,就能完成聚類分析的全過程。聚類分析主要用于獲取數據的分布情況,能夠簡單方便的發現全局的分布模式,識別出密集和系數區域;此外,對于單個類的分析也有很強的處理能力,能深入分析每個類的特征,并找出變量和類之間的內在聯系?；诰嚯x、層次、密度和網絡的方法是最常用的聚類分析方法。
4數據挖掘技術的實踐應用
數據挖掘技術雖然在我國發展的時間還不長,但是其在實踐中的應用已經非常的廣泛,因為數據挖掘技術在實踐中的應用價值是非常大的,其可以提取隱藏在數據背后的有用信息,具體來看,其主要應用在:(1)在醫學上的應用。人體的奧秘是無窮無盡的,人類遺傳密碼的信息、人類疾病史和治療方法等,都隱含了大量數據信息。采用數據挖掘來解決這些問題,將給相關工作者的工作帶來很大方便。此外,醫院內部醫藥器具的管理、病人檔案資料的整理、醫院內部結構的管理等,也是龐大的數據庫。將數據挖掘技術應用于醫學領域,深入分析人類疾病間的內在聯系和規律,幫助醫生進行診斷和治療,能夠有效提高醫生診斷的準確率,對人類的健康和醫療事業的發展有十分重要的作用。(2)在電信業中的應用。隨著三網融合技術的不斷發展,傳統的電信業務已經不能滿足當前社會發展的需求,而是側重通信、圖像以及網絡等業務的融合,而實現“三網融合”的關鍵技術是實現對數據的分析與統計,因為三網融合會帶來更多的數據,這些數據都需要充分的挖掘,以此實現“三網融合”戰略的實現。將數據挖掘技術與電信業務有效的結合起來,能夠提高資源利用率,更深入的了解用戶的行為,促進電信業務的推廣,幫助各行各業獲取更大的經濟效益。(3)在高校貧困生管理的應用。貧困生管理分析系統主要應用了數據倉庫技術以及數據挖掘技術,其主要是將高校貧困生的各種信息統一納入到高校信息管理平臺中,然后根據具體的貧困生劃分標準,建立模型,進而對學生的信息進行統計與分析,實現對貧困生信息的科學管理,便于高校管理者及時了解學生的信息。
5結語
總之數據挖掘技術在實踐中的廣泛應用,為我國互聯網+戰略提供了關鍵技術支撐,但是由于數據挖掘技術在實踐中還存在某些技術問題,比如各種模型和技術難于集成、缺少與數據庫系統耦合的通用API或挖掘系統僅提供孤立的知識發現功能,難于嵌入大型應用等問題導致挖掘技術在實踐中的應用還存在缺陷,因此需要我們加大對數據挖掘技術的進一步研究,以此更好地實現“互聯網+”戰略。
作者:陳建偉 李麗坤 單位:安陽職業技術學院
參考文獻
數據挖掘技術范文3
關鍵詞：大數據 數據挖掘 營銷
中圖分類號：F49 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2015）030-0209-01
近幾年，大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。2012 年3 月，奧巴馬公布了美國《大數據研究和發展計劃》，標志著大數據已經成為國家戰略，上升為國家意志。從硅谷到北京，大數據的話題傳播迅速。
1 大數據時代
隨著計算機技術全面融入社會生活，經過半個多世紀的發展，信息爆炸已經積累到了一個開始引發變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。最先經歷信息爆炸的學科，如天文學和基因學，創造出了“大數據”這個概念。
1.1 大數據時代產生的背景
最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，麥肯錫稱：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”大規模生產、分享和應用海量數據的時代之所以能夠開啟，源于信息科技的進步、互聯網與云計算技術和物聯網的發展。
（1）信息科技的進步。信息處理、信息存儲和信息傳遞是信息科技的三個主要支撐，存儲設備性價比不斷提升、網絡帶寬的持續增加，為大數據的存儲和傳播提供了物質基礎。
（2）互聯網與云計算技術。互聯網時代，電子商務、社交網絡和移動通信產生了大量結構化和非結構化的數據，以云計算為基礎的信息存儲、分享和挖掘手段，可以便宜、有效地將這些大量、高速、多變化的終端數據存儲下來，并隨時進行分析與計算?；ヂ摼W領域的公司最早重視數據資產的價值，他們從大數據中淘金，并且引領著大數據的發展趨勢。
（3）物聯網的發展。眾所周知，物聯網時代所創造的數據不是互聯網時代所能比擬的，而且物聯網的數據是異構的、多樣性的、非結構和有噪聲的，最顯著的特點是是它的高增長率。大數據是物聯網中的關鍵技術，物聯網對大數據技術的要求更高，它的發展離不開大數據。
1.2 大數據與數據挖掘
Google、Amazon、Facebook、Twitter，這些稱霸全球互聯網的企業，它們的成功都具備一個共同的因素，就是收集分析海量的各種類型的數據，并能夠快速獲取影響未來的信息的能力。“購買了此商品的顧客還購買了這些商品”，這恐怕是世界上最廣為人知的一種商品推薦系統了，而創造出這個系統的正是Amazon。Amazon 通過分析商品的購買記錄、瀏覽歷史記錄等龐大的用戶行為歷史數據，并與行為模式相似的其他用戶的歷史數據進行對照，提供出最適合的商品推薦信息。Facebook 可以為用戶提供類似“也許你還認識這些人”的提示，這種提示可以準確到令人恐怖的程度，而這正是對龐大的數據進行分析而得到的結果。這種以數據分析為核心的技術就是數據挖掘（data mining）。
從技術角度看，數據挖掘是從大量的、復雜的、不規則的、隨機的、模糊的數據中獲取隱含的、人們事先沒有發覺的、有潛在價值的信息和知識的過程。從商業角度來說，數據挖掘是從龐大的數據庫中抽取、轉換、分析一些潛在規律和價值，從中獲取輔助商業決策的關鍵信息和有用知識。大數據概念的提出，將為數據挖掘技術的發展和應用帶來一個很大的機遇。
2 數據挖掘
數據挖掘旨在從大數據中提取隱藏的預測性信息，用便于理解和觀察的方式反映給用戶，作為決策的依據。
2.1 數據挖掘原理
數據挖掘又稱為數據庫中的知識發現（Knowledge Diseoveryin Databases，KDD），是一個從數據庫或數據倉庫中發現并抽取隱含的、明顯未知的、具有潛在用處的信息的過程。數據挖掘一般流程主要包括三個階段：數據準備、數據挖掘、結果解釋和評價。在數據挖掘的處理過程中，數據挖掘分析方法是最為關鍵的。
（1）數據準備。數據準備是從海量數據源得到數據挖掘所用的數據，將數據集成到一起的過程。由于數據收集階段得到的數據可能有一定的污染，即數據可能存在不一致，或有缺失數據、臟數據的存在，因此需通過數據整理，對數據進行清洗及預處理。
（2）數據挖掘。是數據挖掘中最關鍵的一步，使用智能的方法提取數據模式，例如決策樹、分類和聚類、關聯規則和神經網絡等。首先決定要提取什么樣的模型，然后選取相應的算法參數，分析數據從而得到可能形成知識的模式模型。
（3）結果解釋和評價。數據挖掘后的結果需要轉換成用戶能夠理解的規則或模式，并根據其是否對決策問題具有實際意義進行評價。
2.2 數據挖掘技術在營銷中的應用
無差別的大眾媒體營銷已經無法滿足零和的市場環境下的競爭要求。精準營銷是企業現在及未來的發展方向，在精準營銷領域，最常用的數據挖掘分析方法包括分類、聚類和關聯三類。
（1）關聯規則。挖掘關聯規則就是發現存在于大量數據集中的關聯性或相關性，例如空間關聯挖掘出啤酒與尿布效應；時間關聯挖掘出孕嬰用品與家居裝修關系；時間關聯挖掘出調味品、紙巾與化妝品的消費等。
此外，關聯規則發現也可用于序列模式發現。序列模式發現的側重點在于分析數據項集在時間上或序列上的前后（因果）規律，可以看作是一種特定的關聯規則。例如顧客在購買了打印機后在一段時間內是否會購買墨盒。
（2）分類分析。分類是假定數據庫中的每個對象屬于一個預先給定的類，從而將數據庫中的數據分配到給定的類中。它屬于預測性模型，例如在銀行業，事先定義用戶的信用狀況分為兩類：信用好和信用壞，對于一個信用狀態未知的用戶，如果需要確定其信用度，可以采用“決策樹”法構建一個分類模型，決策樹方法著眼于從一組無次序、無規則的客戶數據庫中推理出決策樹表現形式的分類規則。決策樹的非葉子節點均是客戶的一些基本特征，葉子節點是客戶分類標識，由根節點至上而下，到每個葉子節點，就生成了一條規則，由該決策樹可以得到很多規則，構成了一個規則集合，從而進行數據分析。
（3）聚類分析。聚類是將物理或抽象對象的集合進行分組，然后組成為由類似或相似的對象組成的多個分類的分析過程，其目的就是通過相似的方法來收集數據分類。為品牌找客戶，回答品牌“誰來賣”是精準營銷首先要解決的問題，科學細分客戶是解決這一問題的有效手段。聚類可以將目標客戶分成多個類，同一個類中的客戶有很大的相似性，表現在購買行為的高度一致，不同類間的客戶有很大的相異性，表現在購買行為的截然不同。
3 結語
大數據時代背景下“數據成為資產”，數據挖掘技術作為支撐精準營銷的重要手段，將它應用于營銷行業的決策中，不僅拓展了數據挖掘技術的應用范圍，而且大數據時代的數據挖掘技術可以幫助企業獲得突破性回報。
參考文獻
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數據挖掘技術范文4
關鍵詞： Web數據挖掘；PageRank算法；網絡數據
中圖分類號：TP311.12 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044（2013）22-4992-02
1 概述
當前，人們隨時隨地都在利用網絡獲取信息，不斷利用網絡進行著上傳和下載的操作，這些信息數據在網絡上傳播和儲存著。因此，網絡就形成了一個龐大的數據存儲集散地。如何從海量的網絡數據中快速有效地對數據進行分析和檢索，并在其中發覺潛在有用的信息，是當今社會需要解決的問題。Web數據挖掘技術正是很好的解決了這個問題，以下將探討一下Web數據挖掘技術。
2 Web數據挖掘概念
2.1數據挖掘
Web數據挖掘是數據挖掘的一個分支，首先需要了解什么是數據挖掘。數據挖掘（Data Mining， DM），是指從大量數據中提取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可被理解的知識的過程。在數據庫系統中稱其為知識發現（Knowledge Discovery in Database， KDD）。Web數據挖掘技術融合了數據庫系統、統計學、信息科學、人工智能、機器學習等，是一個新興的多學科交叉應用領域。
2.2 Web數據挖掘
Web數據挖掘是在數據挖掘技術的基礎上，針對網絡數據主要是Web文檔和服務日志文件進行的數據分析、歸納和匯總并在其中發現和提取潛在有用的信息及知識的技術。
3 Web數據挖掘的分類
根據 Web 數據挖掘的對象，可將 Web 數據挖掘劃分為三種類型。
3.1 Web 內容挖掘（Web Content Mining）
Web內容挖掘指從Web網站的內容中發現潛在的有價值的信息和抽取知識的過程。Web網站的內容分為：文本、圖像、音頻、視頻和動畫等。因此，Web 內容挖掘又可分為文本數據挖掘（包括文本和網頁文件格式）和多媒體數據挖掘（圖像、音頻、視頻等多媒體數據），Web內容挖掘主要應用于文獻檢索系統、垃圾郵件的處理、信息過濾、電子資源檢索等。
3.2 Web 結構挖掘（Web Structure Mining）
Web 結構挖掘是對網站的超級鏈接進行分析和處理，從各個超級鏈接中發現權威網頁和有價值的網頁，并根據此標準對網頁和網站進行評級、分類。Web結構挖掘主要任務是查找權威網頁，并識別各網頁之間的相互關系，從而發現網站的結構，獲取不同網頁相似度和網站的關聯度。Web結構挖掘主要應用于搜素引擎，對同一主題的網頁進行排序。
3.3 Web 使用挖掘（Web Usage Mining）
Web 使用挖掘是通過對計算機上的日志文件，如在服務器的 Log 文件和 cookies 文件等，涉及關聯規則的挖掘，從中發現頻繁使用的網頁模式。如購買計算機的用戶過一段時間購買打印機的概率，或者買計算機同時買電腦包的概率等.通過挖掘用戶的訪問模式，發現日志記錄中的規則，如通過經常訪問的路徑，對網站的結構進行改進.通過聚類把不確定形式的用戶和數據進行歸類，發現潛在的客戶和隱含群體，針對用戶進行相關的營銷等策略，提供針對性的活動，從而提高服務質量。Web使用挖掘主要應用于商業營銷，并為商業決策提供依據。
4 Web數據挖掘的過程
5 常用Web數據挖掘算法
Web數據挖掘有很多算法，其中 Web 結構挖掘有 PageRank 、HITS和 CLEVER等很多經典算法。其中PageRank算法是1998 年斯坦福大學的博士研究生 Sergey Brin 和Lawrence Page最早提出利用超鏈接信息進行Web 結構挖掘的算法。PageRank是超鏈接結構分析中最成功的代表之一，是評價網頁權威性的一種重要工具，搜索引擎 Google 公司就是利用 PageRank 算法和其他統計因素相結合的方法，對檢索出來的大量結果進行相關度的排序。下面簡單介紹一下PageRank算法。
5.1 算法思想
PageRank算法的基本思想是：如果網頁M 被網頁N 超級鏈接，則N 就認為M是重要的，也就相當于N 投了M一票，如果網頁M被多個網頁超級鏈接，則是多個網頁投了網頁 M 的票，它們都認為網頁M 是重要的，那么網頁M 一定是重要的；一個網頁即使沒有被其他網頁多次超級鏈接到，但在一個重要的網頁中使用了指向它的超級鏈接，則這個網頁很可能也是重要的，因為PageRank 算法把每一個網頁的重要性均分并被傳遞到它所鏈接的網頁中，這樣被重要網頁鏈接的網頁就可以分到更多的重要性值，它被列入推薦的能力值就越大。因此，網頁之間的超級鏈接關系在一定程度上能表明 Web 文檔的重要性。
6 小結
近年來網絡的迅猛發展，使網絡數據成幾何級數增長，Web數據挖掘技術也得到了長足發展，為網絡數據的檢索提供了可靠地技術保證。但是隨著多媒體和流媒體在網絡上的大量使用，Web數據挖掘技術在這些領域還存在一定不足。因此，Web數據挖掘技術還有很大的提升空間，相信隨著研究的不斷深入Web數據挖掘會有更廣闊的發展前景。
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數據挖掘技術范文5
關鍵詞：大數據 數據挖掘 互聯網
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2016）04-0000-00
20世紀80年代，計算機和互聯網技術的發展使得數據量飛速增長，大數據是互聯網技術發展到一定程度后必然出現的一種現象。
1數據挖掘的概念及功能
1.1 數據挖掘概念
數據挖掘是從大量的隨機、模糊并帶有噪聲的數據集合中通過采用一定的算法對信息進行提取，發現規律和有用的價值信息的過程。一個完整的數據庫挖掘系統主要包括了：數據庫、數據庫服務器、知識庫、數據庫挖掘引擎、模式評估模塊、可視化用戶界面。
1.2 數據挖掘方法和步驟
數據庫挖掘的主要方法有基于遺傳算法，粗集方法，決策樹方法和神經網絡方法。數據挖掘的一般步驟為：分析問題，判定源數據庫是否滿足數據挖掘的標準；提取、清洗和校驗數據，去除數據中的噪聲，得到數據完整、格式統一的數據；創建和調試模型，將選用的數據挖掘算法應用到數據中創建模型，通過數據來對模型進行校驗和調整，得到滿足使用要求的數據模型；維護數據挖掘模型，隨著數據量的增加，需要對模型進行調整和維護，一些關鍵信息的改變有可能嚴重模型的精度，模型維護是數據挖掘的重要環節，通過模型維護可以保持模型的活力，不斷完善模型。
1.3 數據挖掘的主要功能
數據挖掘的功能主要可以分為五大類：自動預測趨勢和行為，關聯分析，聚類分析，概念描述，偏差檢測。采用數據挖掘技術在大型的數據庫中尋找預測性信息，市場預測就是數據挖掘技術在自動預測趨勢和行為方面的典型應用；關聯分析是采用數據挖掘技術研究數據空中自變量和因變量之間的某種規律，找出數據庫中存在的隱藏的關聯網；聚類分析通過數據挖掘定義具有共同特征的子集，增強人們對于客觀事實的理解和認識，數據挖掘技術避免了傳統的模式識別和數學分類方法的片面性，是一個更加先進的聚類分析方法；概念描述建立在聚類分析的基礎上，提取對象的特征，形成對概念的描述；偏差檢測，數據庫中的數據很可能存在著異常記錄或者是數據噪聲，通過偏差檢測提出異常數據。
2數據挖掘技術的應用
數據挖掘技術已經應用在了各個行業中，數據量巨大的互聯網行業、天文學、氣象學、生物技術，以及醫療保健、銀行、金融、零售等行業。通過數據挖掘技術將大數據融合在各種社會應用中，數據挖掘的結果參與到政府、企業、個人的決策中，發揮數據挖掘的社會價值，改變人們的生活方式，最大化數據挖掘的積極作用。以互聯網行業為例，探究數據挖掘技術在社交網絡中的應用。
互聯網時代的信息爆炸給互聯網用戶的使用需求帶來了一定的不便，用戶如何快速獲取有用信息，網站如何快速定位用戶需求成為了研究課題。以社交網絡為例，社區中的視頻、音頻、圖片、文字等信息各式各樣，每個人的興趣、習慣不同，要得到的內容也不同。采用數據挖掘技術對社交網絡數據分析，通過細分用戶，挖掘不同用戶的需求，開出出符合不同用戶個性特征的服務和產品，滿足WEB2.0時代對于網絡個性化智能化的要求。
數據的采集和預處理是數據挖掘技術實現的前提，數據的預處理內容主要包括數據收集與錄入、數據清洗與凈化、用戶識別、會話識別、文本提取。數據收集與預處理的系統結構圖如圖1所示。采集的數據一般會存放在數據庫中，數據庫中的數據具有組織性、結構性、易存取的特點，數據為了達到數據挖掘的要求還需要進行數據清洗、數據集成、數據轉換和數據簡化。
數據挖掘器的設計目的是對文本數據的內容進行分析與挖掘，提取能夠代表和概括整個文本內容的標簽。文本挖掘的步驟包括識別中文詞，去除停用詞，檢測短語，檢查同義詞，創建單詞向量。中文中字、句、段之間都有間隔，只有詞之間沒有，本文采用機械分詞法進行識別處理，通過掃面句中字符串，將其余詞典詞語進行匹配，識別出詞匯。去除停用詞是將文本中常用的詞匯去除，這些詞匯在文本數據挖掘中屬于無用詞匯，去除后能夠減小數據處理的復雜程度。檢測短語和檢測同義詞的方法類似，都是通過類來實現，檢測短語通過類PhrasesCache實現，檢測同義詞通過類SynonymousCache實現，通過詞匯和記號詞的匹配實現短語和同義詞的識別。構建單詞向量，通過單詞向量來表示一個項目，單詞向量是通過文本單詞及其權重來構成的，通過單詞檢索可以得到用戶想要獲得的文檔和信息。
3結語
本文主要分析了大數據的含義和特點，數據挖掘的概念和主要功能，著重探究了數據挖掘技術的主要應用，并結合數據挖掘技術在互聯網社交網絡中的應用進行了實例分析，通過數據挖掘技術更好的匹配用戶想要得到的信息。
參考文獻
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數據挖掘技術范文6
[關鍵詞]數據挖掘數據挖掘方法
隨著信息技術迅速發展，數據庫的規模不斷擴大，產生了大量的數據。但大量的數據往往無法辨別隱藏在其中的能對決策提供支持的信息，而傳統的查詢、報表工具無法滿足挖掘這些信息的需求。因此，需要一種新的數據分析技術處理大量數據，并從中抽取有價值的潛在知識，數據挖掘（DataMining）技術由此應運而生。
一、數據挖掘的定義
數據挖掘是指從數據集合中自動抽取隱藏在數據中的那些有用信息的非平凡過程，這些信息的表現形式為：規則、概念、規律及模式等。它可幫助決策者分析歷史數據及當前數據，并從中發現隱藏的關系和模式，進而預測未來可能發生的行為。數據挖掘的過程也叫知識發現的過程。
二、數據挖掘的方法
1.統計方法。傳統的統計學為數據挖掘提供了許多判別和回歸分析方法，常用的有貝葉斯推理、回歸分析、方差分析等技術。貝葉斯推理是在知道新的信息后修正數據集概率分布的基本工具，處理數據挖掘中的分類問題，回歸分析用來找到一個輸入變量和輸出變量關系的最佳模型，在回歸分析中有用來描述一個變量的變化趨勢和別的變量值的關系的線性回歸，還有用來為某些事件發生的概率建模為預測變量集的對數回歸、統計方法中的方差分析一般用于分析估計回歸直線的性能和自變量對最終回歸的影響，是許多挖掘應用中有力的工具之一。
2.關聯規則。關聯規則是一種簡單，實用的分析規則，它描述了一個事物中某些屬性同時出現的規律和模式，是數據挖掘中最成熟的主要技術之一。關聯規則在數據挖掘領域應用很廣泛適合于在大型數據集中發現數據之間的有意義關系，原因之一是它不受只選擇一個因變量的限制。大多數關聯規則挖掘算法能夠無遺漏發現隱藏在所挖掘數據中的所有關聯關系，但是，并不是所有通過關聯得到的屬性之間的關系都有實際應用價值，要對這些規則要進行有效的評價，篩選有意義的關聯規則。
3.聚類分析。聚類分析是根據所選樣本間關聯的標準將其劃分成幾個組，同組內的樣本具有較高的相似度，不同組的則相異，常用的技術有分裂算法，凝聚算法，劃分聚類和增量聚類。聚類方法適合于探討樣本間的內部關系，從而對樣本結構做出合理的評價，此外，聚類分析還用于對孤立點的檢測。并非由聚類分析算法得到的類對決策都有效，在運用某一個算法之前，一般要先對數據的聚類趨勢進行檢驗。
4.決策樹方法。決策樹學習是一種通過逼近離散值目標函數的方法，通過把實例從根結點排列到某個葉子結點來分類實例，葉子結點即為實例所屬的分類。樹上的每個結點說明了對實例的某個屬性的測試，該結點的每一個后繼分支對應于該屬性的一個可能值，分類實例的方法是從這棵樹的根結點開始，測試這個結點指定的屬性，然后按照給定實例的該屬性值對應的樹枝向下移動。決策樹方法是要應用于數據挖掘的分類方面。
5.神經網絡。神經網絡建立在自學習的數學模型基礎之上，能夠對大量復雜的數據進行分析，并可以完成對人腦或其他計算機來說極為復雜的模式抽取及趨勢分析，神經網絡既可以表現為有指導的學習也可以是無指導聚類，無論哪種，輸入到神經網絡中的值都是數值型的。人工神經元網絡模擬人腦神經元結構，建立三大類多種神經元網絡，具有非線形映射特性、信息的分布存儲、并行處理和全局集體的作用、高度的自學習、自組織和自適應能力的種種優點。
6.遺傳算法。遺傳算法是一種受生物進化啟發的學習方法，通過變異和重組當前己知的最好假設來生成后續的假設。每一步，通過使用目前適應性最高的假設的后代替代群體的某個部分，來更新當前群體的一組假設，來實現各個個體的適應性的提高。遺傳算法由三個基本過程組成:繁殖(選擇)是從一個舊種群(父代)選出生命力強的個體，產生新種群(后代)的過程；交叉〔重組)選擇兩個不同個體〔染色體)的部分(基因)進行交換，形成新個體的過程；變異(突變)是對某些個體的某些基因進行變異的過程。在數據挖掘中，可以被用作評估其他算法的適合度。
7.粗糙集。粗糙集能夠在缺少關于數據先驗知識的情況下，只以考察數據的分類能力為基礎，解決模糊或不確定數據的分析和處理問題。粗糙集用于從數據庫中發現分類規則的基本思想是將數據庫中的屬性分為條件屬性和結論屬性，對數據庫中的元組根據各個屬性不同的屬性值分成相應的子集，然后對條件屬性劃分的子集與結論屬性劃分的子集之間上下近似關系生成判定規則。所有相似對象的集合稱為初等集合，形成知識的基本成分。任何初等集合的并集稱為精確集，否則，一個集合就是粗糙的(不精確的)。每個粗糙集都具有邊界元素，也就是那些既不能確定為集合元素，也不能確定為集合補集元素的元素。粗糙集理論可以應用于數據挖掘中的分類、發現不準確數據或噪聲數據內在的結構聯系。
8.支持向量機。支持向量機(SVM)是在統計學習理論的基礎上發展出來的一種新的機器學習方法。它基于結構風險最小化原則上的，盡量提高學習機的泛化能力，具有良好的推廣性能和較好的分類精確性，能有效的解決過學習問題，現已成為訓練多層感知器、RBF神經網絡和多項式神經元網絡的替代性方法。另外，支持向量機算法是一個凸優化問題，局部最優解一定是全局最優解，這些特點都是包括神經元網絡在內的其他算法所不能及的。支持向量機可以應用于數據挖掘的分類、回歸、對未知事物的探索等方面。
事實上，任何一種挖掘工具往往是根據具體問題來選擇合適挖掘方法，很難說哪種方法好，那種方法劣，而是視具體問題而定。
三、結束語
目前，數據挖掘技術雖然得到了一定程度的應用，并取得了顯著成效，但仍存在著許多尚未解決的問題。隨著人們對數據挖掘技術的深人研究，數據挖掘技術必將在更加廣泛的領域得到應用，并取得更加顯著的效果。
