数据挖掘的知识类型

工业、科学、商务等领域的数据通常分布在不同的地方,需要在不同的地点对其进行分布式维护。只有使用计算功能超强的分布式、并行处理系统才能分析这些领域所产生的超大规模数据集。网格为分布式知识发现应用中的计算提供了有效支持。为了在网格上进行数据挖掘的开发,本文提供了一个称之为知识网格的系统,讨论如何应用知识网格设计实施数据挖掘应用,并说明如何搜索网格资源、

维普资讯

计算机科学 2 0 V 13 N . 0 6 o. 3 Q 6

基于知识网格的数据挖掘 )魏定国彭宏 (华南理工大学计算机学院广州 5 04 ) ( 16 1 广东商学院广州 50 2 ) 1 30摘要工业、学、科商务等领域的数据通常分布在不同的地方，需要在不同的地点对其进行分布式维护。只有使用计

算功能超强的分布式、并行处理系统才能分析这些领域所产生的超大规模数据集。网格为分布式知识发现应用中的

计算提供了有效支持。为了网格上进行数据挖掘的开发，在零文提供了一个称之为知识网格的系统，讨论如何应用知识网格设计实施数据挖掘应用，并说明如何搜索网格资源、制软件和数据组件，编以及数据挖掘应用在网格上的执行过程。

关键词

数据挖掘，知识网格，网格计算，网格调度Da a M i i g Ba e n

工业、科学、商务等领域的数据通常分布在不同的地方,需要在不同的地点对其进行分布式维护。只有使用计算功能超强的分布式、并行处理系统才能分析这些领域所产生的超大规模数据集。网格为分布式知识发现应用中的计算提供了有效支持。为了在网格上进行数据挖掘的开发,本文提供了一个称之为知识网格的系统,讨论如何应用知识网格设计实施数据挖掘应用,并说明如何搜索网格资源、

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基于知识网格的数据挖掘 )魏定国彭宏 (华南理工大学计算机学院广州 5 04 ) ( 16 1 广东商学院广州 50 2 ) 1 30摘要工业、学、科商务等领域的数据通常分布在不同的地方，需要在不同的地点对其进行分布式维护。只有使用计

算功能超强的分布式、并行处理系统才能分析这些领域所产生的超大规模数据集。网格为分布式知识发现应用中的

计算提供了有效支持。为了网格上进行数据挖掘的开发，在零文提供了一个称之为知识网格的系统，讨论如何应用知识网格设计实施数据挖掘应用，并说明如何搜索网格资源、制软件和数据组件，编以及数据挖掘应用在网格上的执行过程。

关键词

数据挖掘，知识网格，网格计算，网格调度Da a M i i g Ba e n

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第12章 文本数据挖掘与Web挖掘技术

第1节 文本挖掘概述

1.1 文本挖掘的出现

在现实世界中，我们面对的数据大都是文本数据，这些数据是由各种数据源（如新闻文章、研究论文、书籍、数字图书馆、电子邮件和Web页面等）的大量文档组成。所以，随着文档信息量的飞速增长，文本数据的数据量也急剧地增长。

文本数据是所谓的半结构化数据（Semi-Structure Data），它既不是完全无结构的也不是完全结构化的。如，文档可能包含结构字段，比如：标题、作者、出版日期、长度、分类等，也可能包含大量的非结构化的文本，如摘要和内容。

文本挖掘（Text Mining），国外有人称之为文本数据挖掘（Text Data Mining）和文本分析（Text Analysis）。文本挖掘一词大约出现于1998年4月在欧洲举行的第十届机器学习会议上，组织者 Kodratoff明确地定义了文本挖掘的概念，并分清它与“信息检索”的不同点和共同点。Kodratoff认为，文本挖掘的目的是从文档集合中

数据挖掘技术在企业知识管理中的应用

[摘要] 随着知识经济的到来，知识作为一种重要的经济资源可以提升企业的竞争力，知识管理作为一种经营战略模式越来越受到企业的重视。数据挖掘技术是数据库和信息决策领域的一个理论前沿，是知识发现的核心部分，利用数据挖掘技术可以从企业海量的数据和信息中挖掘出有效的知识，帮助企业实施科学有效的知识管理，从而提升企业的核心竞争力，促进企业科学、快速与持续发展。

[关键词] 数据挖掘知识管理知识知识管理系统

近年来，知识管理飞速发展，学者对知识管理的研究越来越深入，知识管理在企业中的实践也越来越广泛。企业可以广泛搜集到组织所掌握的技术诀窍、业务资料和长期实践经验等数据资料。但如何对这些数据资料进行科学地分析、处理，从而发掘出对管理和决策有价值的信息和知识，却是企业面临的主要挑战。数据挖掘技术可以有效地解决这一问题，并且被广泛应用于企业知识管理中。企业要在激烈的市场竞争中获胜，必须对组织中的知识进行整理或收集，形成企业的核心竞争能力的知识资本，从而提高企业的市场竞争力。

一、数据挖掘技术的常用方法

数据挖掘是从数据当中发现趋势或模式的过程，这个过程的目标是通过对大量数据的分类从而发现新的信息。数据挖掘（Data Mining）指的是

山西省中医药研究院

医药数据挖掘

Data mining in medicine

季海霞1

山西省中医药研究院 ,030012 ,2533360723@qq.com

1简介 ....................................................................... 1 2过程 ....................................................................... 1 3常用算法 ................................................................... 2

3.1 关联分析 ............................................................. 3 3.2 分类分析 ............................................................. 3

3.3 聚类分析 ...........................................................

单选题

1. 某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？(A)

A. 关联规则发现 B. 聚类

C. 分类 D. 自然语言处理

3. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘

4. 当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离？(B)

A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链

6. 使用交互式的和可视化的技术，对数据进行探索属于数据挖掘的哪一类任务？（A） A. 探索性数据分析 B. 建模描述

C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 11.下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D)

A变量代换 B离散化 C 聚集 D 估计遗漏值

12. 假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 5

数据挖掘现状简介

数据挖掘：中国互联网未来的十年——专访党书国 [ 卷首 ]

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门户解决了web0.5时代的信息匮乏；Google解决了web1.0时代的信息泛滥；Fackbook解决了web2.0时代的社交需求；未来是谁的十年？展望web3.0时代，当高效的社交网络趋于信息量爆炸，我们庞大的社交关系也需要一个"Google"来处理，那就是下一个十年，数据挖掘的十年，网络智能的十年。

数据挖掘：互联网阶段性产物

数据挖掘之所以在近几年颇受关注与互联网发展的阶段有关。随着网页的增多，用户量达到一定规模，就产生了大量用户和网页应用交互的行为，这些数据实际上非常有意义。互联网也因此形成了两条主线结构。一种是以信息为对象的，还有一种是以人为对象。但是人与信息之间不是割裂的，而是时时刻刻交织在一起，而且信息是通过人流动的，人也在流动的信息中构建新的关系，这催生了如Facebook这样类型的网站。数据挖掘被频频提及，并不是资本操作的结果，而是随着互联网发展的进一步深化，原本被大家忽略的数据挖掘的价值逐渐凸显，如何使广告投放更加有效，增加广告投放ROI，如何提高网站的转化率以及用户再次购买的能力，这些都需要数据挖掘在背后做支

摘要

数据挖掘技术可以在浩瀚的数据中进行统计、分析、综合、推理，发现数据内部关联，并作出预测，提供数据信息，为决策提供辅助支持。目前，数据挖掘技术已经广泛应用在商业领域，同样，可以将数据挖掘技术与国家教育项目相结合，对项目中的各类数据信息进行挖掘分析，提取隐藏的数据信息，为项目开发部门提供决策依据，进一步提高项目的科学性和高效性。

本文结合自身参与教育部指定的关于城市集群竞争力项目的实践经验，分析数据挖掘技术在国家教育项目中应用的可行性，并以此为例，采用JAVA语言编写实现KNN算法。

在项目实施方案中，以城市集群的数据为基础，完成数据挖掘的全过程：确定数据挖掘的对象和目标、数据清理和预处理，对某个指标缺失的数据引入神经网络方法进行预测填补，对缺失较多的数据引入对比和类比的方法进行预测填补，采用KNN算法实现数据分类，形成指标体系。利用数据挖掘的结果，通过对指标数据的分析，预测决定城市集群竞争力的主要因素，从而为今后城市集群的发展方向和职能定位提供参考，为城镇体系的总体发展指明方向，为提高我国城市集群整体经济实力和综合竞争力提供一些有益的建议和对策，促进成熟集群向一体化方向发展，同时也可以为国内其他城市集群的发展提供给一些有益的参考。

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山西省中医药研究院 ,030012 ,2533360723@qq.com

1简介 ....................................................................... 1 2过程 ....................................................................... 1 3常用算法 ................................................................... 2

3.1 关联分析 ............................................................. 3 3.2 分类分析 ............................................................. 3

3.3 聚类分析 ...........................................................

1.1 OLAP和多维数据分析 本节考察来自将数据集看作多维数组的技术和见解。大量数据库系统支持这种观点，特别是联机分析处理（OLAP）系统。事实上，OLAP系统的一些术语和能力已经使它进入被数百万人使用的电子数据表程序。OLAP系统还非常关注交互式数据分析，并提供可视化数据和产生汇总统计的广泛能力。由于这些原因，我们的多维数据分析方法将基于OLAP系统常见的术语和概念。 1.1.1 用多维数组表示鸢尾花数据 大部分数据集都可以用表来表示，其中每一行是一个对象，每一列是一个属性。在许多情况下，也可以将数据看作多维数组。我们通过将鸢尾花数据集表示成多维数组来解释这种方法。 表3-7是通过如下方法创建的：离散化花瓣长度和花瓣宽度属性，使它们取值低、中和高，然后统计鸢尾花数据集中具有特定的花瓣宽度、花瓣长度和种类的花的数量。（对于花瓣宽度，类别低、中和高分别对应于区间[0, 0.75), [0.75, 1.75)和[1.75, ￥)；对于花瓣长度，类别低、中和高分别对应于区间[0, 2.5), [2.5, 5)和[5, ￥)。）表中没有显示空组合——一种花也不包含的组合。 表3-7 具有花瓣宽度、花瓣长度和种类特定组合的花的数量 花瓣长度