数据挖掘与知识发现

第11章贝叶斯网络

贝叶斯网络是1986年由Pearl提出的，根据各个变量之间的概率关系，使用图论方法表示变量集合的联合概率分布的图形模型。它提供了一种自然的表示因果信息的方法，用来发现数据间的潜在关系。

在这个网络中，用节点表示变量，有向边表示变量间的依赖关系。其特点有：

贝叶斯理论给出了信任函数在数学上的计算方法，具有稳固

的数学基础，同时刻画了信任度与证据的一致性以及信任度

随证据而变化的增量学习特性；

在数据挖掘中，贝叶斯网络可以处理不完整和带有噪声的数

据集，它用概率测度的权重来描述数据间的相关性，从而解

决了数据间的不一致性，甚至是相互独立的问题；

用图形的方法描述数据间的相互关系，语义清晰、可理解性

强，这有助于利用数据间的因果关系进行预测分析；

贝叶斯方法的基本观点

贝叶斯分析方法的特点是使用概率去表示所有形式的不确定性。学习或其他形式的推理都是用概率规则来实现的。贝叶斯学习的结果表示为随机变量的概率分布，它可以解释为我们对不同可能性的信任程度。贝叶斯学派的起点是贝叶斯的两项工作：贝叶斯定理和贝叶斯假设。

假设随机变量θ,x的联合分布密度是)

p，它们的边际密度分别为

x

,

(θ

x

p。设x是观测向量，θ是末知参数向量，则可通过观测向量来获p

),

)

(

(θ

得末知参数向量的估计。贝叶斯定理为：

这里，)

π是θ的先验分布。

(θ

上式可以看出，对末知参数向量θ的估计综合了它的先验信息和样本信息。而传统的参数估计方法只从样本数据获取信息，如最大似然估计。

Bayesian 方法对末知参数向量估计的一般过程为：

将末知参数看成是随机变量；

根据以往末知参数θ的知识，确定先验分布)(θπ；

计算后验分布密度，做出对末知参数的推断。

贝叶斯假设：如果没有任何以往的知识来帮助确定)(θπ，贝叶斯提出可以采用均匀分布作为其分布，即参数在它的变化范围内，取到各个值的机会是相同的。

贝叶斯网络的构造原理

定义：贝叶斯网络是一个二元组B=，其中

① 网络结构G=是一个有向无环图，},,,{21n V V V V Λ=为

结点集；A 为弧的集合；

② 网络参数P 中的每一个元素代表结点i V 的条件概率密度；

则由概率的链规则得

对于n 个离散二值随机变量，要确定它们的联合分布，需要给出12-n 个概率值。这当n 较大时，巨大的存储要求往往难以满足。因此，一定的假设独立性是必要的。随机变量间的假设独立性原则使得贝叶斯网络所需定义的先验概率大为减少。联合概率分布由随机变量各自的分布的乘积所唯一确定。

对于网络结构中的任一结点i V ，必可找到一个与i V 条件都不独立的最

小子集},,,{121-?i i V V V U Λ，使得

贝叶斯网络是一种用图表示知识的方法，并且是可以计算的概率模型。通过这种网络，可以综合各种来源的数据，并对这些数据进行综合和推理。

给定一个联合概率分布),,,(21n X X X P Λ以及变量的一个排序d 。将1X 作为根结点开始，并赋予1X 以先验概率分布)(1X P ，然后用一结点表示2X ，如果2X 与1X 有关，则从1X 到2X 建立一联结，并用)|(12X X P 表示联结强度。如果2X 与1X 无关，则赋予2X 以先验概率分布)(2X P 。在第i 级从i X 的父结点集合i X ∏，（},,,{121-?∏i X X X X i

Λ），画一组方向线联结到i X ，并用)|(i

X i X P ∏条件概率定量表示，结果可以得到一个有向非循环图，可用于表示),,,(21n X X X P Λ中所体现的许多独立关系，该图就称作贝叶斯网络。

反过来，)|(i

X i X P ∏包含有重构原始分布函数所必需的所有信息，在排序d 下，有如下关系：

[例如] 下图是一个典型的贝叶斯网络，它的联合概率分布函数为 贝叶斯网络在数据挖掘中的应用

1）贝叶斯方法用于分类及回归分析

分类规则发现是根据客体的特征向量值及其他约束条件，将其分到某个类别中。在数据挖掘中，主要研究如何从数据或经验中学习这些分类规则。

对于分类问题，有些情况，输入特征向量唯一对应着一个类别，这种问题称为确定性的分类问题；而有些情况，会出现类别重叠现象，也就是说，来自于不同类别的样本从外观特征上具有极大的相似性，这时我们只能说某一类别的概率是多大，但我们必须为它选择一个类别。

Bayesian 学派采用两种处理方法：

① 选择后验概率最大的类别

假设特征向量),,,(21m x x x X Λ=，类别向量),,,(21l c c c C Λ=。分类的目的就是把特征向量X ，归入到某个类别l i c i ,,2,1,Λ=中。方法是：

如果)|()|(x c P x c P j i ≥，则i c x ∈。此时取判别函数)|()(x c P x r i i =。可以证明，这种分类方法能够保证分类误差最小。

② 选择效用函数最大（或损失最小）的类别

在决策理论中，经常采用平均效益的大小来衡量决策风险的大小，这实际上与不确定性的程度密切相关。

假设)(X L ij 为把属于类别i c 的特征向量X 错误地划分到类别j c 中所产生的损失，则可选择损失最小的类别，即

此时的判别函数：∑=?=l

j j ij i x c P x L x r 1)|()()(。

2）贝叶斯分类的应用

文本过滤是一种重要的信息安全领域的应用。过滤的实质就是一种分类，现讨论贝叶斯方法的文本过滤。用下式所示的矢量来表示文本内容：

其中，i P ---表示网页文本，i T ---文本中的关键词，i W ---关键词在网页

文本i P 中的权重，)(i P D 即为文本i P 所对应的矢量表示。

令L ---为合法网页集，I ---非合法网页集。如果网页i P 属于L 的概率为))(|(i P D L P ，属于I 的概率为))(|(i P D I P ，则显然有

))(|(i P D L P +))(|(i P D I P =1

由此，下列任一种计算结果都可以判断网页i P 是否为非法网页：

%50))(|(>i P D I P （1） ))(|(i P D L P <))(|(i P D I P

但有时，如果将合法网页误判为非法网页的话，其严重性远大于非法网页的漏判。因此，上式需要加上一个调整量ε<0。即

ε+>%50))(|(i P D I P （2） ε+))(|(i P D L P <))(|(i P D I P

显然，在过滤计算的临界值附近的文本是自学习的重要样本，因此可将临界值附近的文本过滤结果根据领域专家的人工确认作为训练样本的正例集和反例集，并通过更正算法修改过滤模型和参数。

另外，可根据贝叶斯定理，通过训练样本集预测未知样本的类别。 ))

(()()|)(())(|(i i i P D P L P L P D P P D L P ?= （3） 在上式（3）中，)(),(L P I P 分别是文本属于非法文本集和合法文本集的先验概率，可通过下式（4）计算 |

|||||)(L I L L P += （4） 矢量)(i P D 中的关键词，可以看成文本i P 的属性。因此，基于朴素贝叶

斯方法的文本内容过滤的技术实质上是将文本进行贝叶斯分类（合法类和非合法类）。计算)|)((I P D P i 和)|)((L P D P i 的开销可能非常大，为了降低计算开销，可做类条件独立的朴素假定：给定样本的类标号，假定属性值相互条件独立，即在属性间不存在依赖关系。因此，条件概率)|)((I P D P i 和)|)((L P D P i 可根据下式简化计算：

∏==n i i i L T

P L P D P 1)|()|)(( （5）

上式（5）中的各概率分量可基于训练样本集近似计算，具体计算方法为

《数据挖掘》试题与标准答案

一、解答题（满分3０分，每小题5分) 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系?请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式;然后,调用相应的算法生成所需的知识;最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤:先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集;再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2.时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有: １)、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 ２）、随机时间序列预测方法：通过建立随机模型,对随机时间序列进行分析,可以预测未来值。若时间序列是平稳的,可以用自回归(Auto Ｒegressiｖe，简称AR)模型、移动回归模型(Ｍovｉng Ａveｒage,简称ＭＡ）或自回归移动平均(Aｕto Regrｅssive Moｖiｎg Aｖeraｇe，简称AＲMＡ)模型进行分析预测。 3)、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多,其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的,因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型,用于时间序列的预测。

数据挖掘与预测分析

数据挖掘是一个多学科交叉研究领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果。数据挖掘是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，预测未来业绩并采取预防措施。 数据挖掘的含义是广泛的，每个人有每个人不同的体会，每个人有每个人的见解。但这些体会、见解是有许多共通之处的，从而可以归纳出数据挖掘的技术定义以及商业定义：从技术角度，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。它是涉及机器学习、模式识别、统计学、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。由于每个人的思维方式不同，这个定义可以被解读为以下几个层次：①数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；②发现的是用户感兴趣的知识；③发现的知识要可接受、可理解、可运用；④这些知识是相对的，是有特定前提和约束条件的，在特定领域中具有实际应用价值。 预测是大数据的核心，数据挖掘之后的预测分析无疑成为开拓市场的重要环节。预测分析是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。可为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。预测分析和假设情况分析可帮助用户评审和权衡潜在决策的影响力。可用来分析历史模式和概率，以预测未来业绩并采取预防措施。这种级别的分析可以为规划流程提供各种信息，并对企业未来提供关键洞察。不仅可提供预测分析，使用户可以执行高级分析、发布并与更广泛的用户群交流。还可以提供

数据挖掘试题与答案

一、解答题（满分30分，每小题5分） 1. 怎样理解数据挖掘和知识发现的关系？请详细阐述之 首先从数据源中抽取感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后，调用相应的算法生成所需的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。 知识发现是一个指出数据中有效、崭新、潜在的、有价值的、一个不可忽视的流程，其最终目标是掌握数据的模式。流程步骤：先理解要应用的领域、熟悉相关知识，接着建立目标数据集，并专注所选择的数据子集；再作数据预处理，剔除错误或不一致的数据；然后进行数据简化与转换工作；再通过数据挖掘的技术程序成为模式、做回归分析或找出分类模型；最后经过解释和评价成为有用的信息。 2. 时间序列数据挖掘的方法有哪些，请详细阐述之 时间序列数据挖掘的方法有： 1）、确定性时间序列预测方法:对于平稳变化特征的时间序列来说，假设未来行为与现在的行为有关，利用属性现在的值预测将来的值是可行的。例如，要预测下周某种商品的销售额，可以用最近一段时间的实际销售量来建立预测模型。 2）、随机时间序列预测方法:通过建立随机模型，对随机时间序列进行分析，可以预测未来值。若时间序列是平稳的，可以用自回归(Auto Regressive，简称AR)模型、移动回归模型(Moving Average，简称MA)或自回归移动平均(Auto Regressive Moving Average，简称ARMA)模型进行分析预测。 3）、其他方法:可用于时间序列预测的方法很多，其中比较成功的是神经网络。由于大量的时间序列是非平稳的，因此特征参数和数据分布随着时间的推移而变化。假如通过对某段历史数据的训练，通过数学统计模型估计神经网络的各层权重参数初值，就可能建立神经网络预测模型，用于时间序列的预测。

机器学习_KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘杯1999数据集)

KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘 杯1999数据集) 数据摘要： This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction with KDD-99 中文关键词： 多变量,分类,知识发现和数据挖掘,UCI, 英文关键词： Multivariate,Classification,KDD,UCI, 数据格式： TEXT 数据用途： This data set is used for classification. 数据详细介绍：

KDD Cup 1999 Data Data Set Abstract: This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction Data Set Information: Please see task description. Relevant Papers: Salvatore J. Stolfo, Wei Fan, Wenke Lee, Andreas Prodromidis, and Philip K. Chan. Cost-based Modeling and Evaluation for Data Mining With Application to Fraud and Intrusion Detection: Results from the JAM Project. [Web Link] 数据预览：

数据挖掘论文

数据挖掘课程论文 ——————数据挖掘技术及其应用的实现 数据挖掘技术及其应用的实现 摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。 关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率 一、引言： 数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个 折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多的关注,同时,在实际问题中,大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分

数据挖掘复习章节知识点整理

数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程： 1.学习应用域 2.目标数据创建集 3.数据清洗和预处理 4.数据规约和转换 5.选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类） 6.选择挖掘算法 7.找寻兴趣度模式 8.模式评估和知识展示 9.使用挖掘的知识 概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总； （2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较； （3）数据特征化和比较来得到。 关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。 预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。

知识发现与数据挖掘

知识发现与数据挖掘 https://www.sodocs.net/doc/ae14755598.html, 2007-6-12 宋利 【摘要】本文介绍了知识发现及其数据挖掘的发展历史，数据挖掘常用技术及应用。 【关键词】知识发现，数据挖掘 １、引言 随着数据库技术的成熟和数据应用的普及，人类积累的数据量正在以指数速度迅速增长。进入九十年代，伴随着因特网（Internet）的出现和发展，以及随之而来的企业内部网（Intranet）和企业外部网（Extranet）以及虚拟私有网（VPNVirtualPrivatenetwork）的产生和应用，将整个世界联成一个小小的地球村，人们可以跨越时空地在网上交换数据信息和协同工作。这样，展现在人们面前的已不是局限于本部门，本单位和本行业的庞大数据库，而是浩瀚无垠的信息海洋,数据洪水正向人们滚滚涌来。当数据量极度增长时,如果没有有效的方法,由计算机及信息技术来提取有用信息和知识，人们也会感到面对信息海洋像大海捞针一样束手无策。据估计，一个大型企业数据库中数据，只有百分之七得到很好应用。这样，相对于“数据过剩”和“信息爆炸”,人们又感到“信息贫乏”（Informationpoor）和数据关在牢笼中”(datainjail)，奈斯伯特(JohnNaisbett)惊呼“Wearedrowningininformation，butstarvingforknowledge”（人类正被数据淹没，却饥渴于知识）。 面临浩渺无际的数据，人们呼唤从数据汪洋中来一个去粗存精、去伪存真的技术。从数据库中发现知识(KDD)及其核心技术——数据采掘(DM)便应运而生了。 ２、知识发现过程 知识发现（KDD）是从数据中发现有用知识的整个过程；数据开采（DM）是KDD过程中的一个特定步骤，它用专门算法从数据中抽取模式（patterns）。1996年，Fayyad、PiatetskyShapiror和Smyth将KDD过程定义为：从数据中鉴别出有效模式的非平凡过程，该模式是新的、可能有用的和最终可理解的。 KDD过程是多个步骤相互连接、反复进行人机交互的过程。具体包括： ①学习某个应用领域：包括应用中的预先知识和目标。

大数据及数据挖掘方法

山东科技大学本科毕业设计（论文） 题目大数据及数据挖掘方法 学院名称数学与系统科学学院专业班级统计学10 学生姓名周广军 学号201001051633 指导教师高井贵 二0一四年六月

大数据及数据挖掘方法 摘要 随着计算机技术的革新，互联网新媒体的快速发展，人们的生活已经进入高速信息时代。我们每天的生活都要产生大量数据，因此我们获取数据的速度和规模不断增长，大量数据不断的被存入存储介质中形成海量数据。海量数据的存储、应用及挖掘已成为人们研究的重要命题。 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或者其他信息库中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未知、但潜在有用的信息和知识过程。表现形式为：规则、概念、规律及模式等。数据挖掘是一门广义的交叉学科，从一个新的角度把数据库技术、人工智能、统计学等领域结合起来，从更深层次发掘存在于数据内部新颖、有效、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式。在数据挖掘中，数据分为训练数据、测试数据、和应用数据。数据挖掘的关键是在训练数据中发现事实，以测试数据作为检验和修正理论的依据，把知识应用到数据中去。 本文首先说明了大数据的概念及兴起与发展历程，然后介绍各种主流的数据分析挖掘方法。 关键词：大数据数据挖掘数据分析方法

Abstract With the development of computer technology, the rapid development of Internet and new media, people's life has entered the information era. Our everyday life is to have a large amount of data, so we get the growing data speed and scale, a large amount of data have been stored in the form of mass data storage medium.The storage, application and mining massive data has become an important proposition that people study. Data mining is stored in the database from the data warehouse, or other information in the library a lot of incomplete, noise fuzzy random data in which the extraction of implicit previously unknown, but potentially useful information and knowledge process. Manifestation: the rules, concepts, rules and patterns. Data mining is a crossed subject, database technology, artificial intelligence, statistics and other fields together to from a new point of view, from a more deep excavation in data within a novel, effective, with potentially useful and ultimately understandable patterns. In data mining, data is divided into training data, test data, and the application of data. The key to data mining is fact finding in the training data, the test data as test and modify the theory basis, the application of knowledge to the data. This paper firstly illustrates the concept and the rise and development of large data, and then introduce various mainstream data mining method. Keywords: large data data mining method of data analysis

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

数据挖掘总结

1.【p26 1.3】 假设你是BigUniversity的软件工程师，任务是设计一个数据挖掘系统，分析学校课程数据库。该数据库包括如下信息：每个学生的姓名、地址和状态（例如本科生或研究生）所修课程以及他们的GPA（平均积分点）。描述你要选取的结构。该结构的每个成分的作用是什么。 答：该数据挖掘结构应该包括以下几个主要成分： （1）一个数据库、数据仓库或其它信息库，它由一系列包含学生和课程信息的数据库、数据仓库、电子表格、或其它信息库组成。 （2）一个数据库或数据仓库服务器，它根据用户的数据挖掘请求获取相关的数据。 （3）一个知识库，它包含领域知识，用于指导搜索或评估结果模式的兴趣度。例如，知识库可能包含概念层次结构和元数据（例如，描述来自多个异构数据源的数据）。 （4）一个数据挖掘引擎，它由一系列负责分类、关联、聚类分析、演变和偏差分析的功能模块组成。 （5）一个模式评估模块，它与数据挖掘模块串联工作，采用兴趣度的方法，将搜索重心投注在兴趣模式上。 （6）一个图形用户界面，它为用户提供对数据挖掘系统的交互式途径。 2.【p63 2.4】 中列数是最大值和最小值的平均数。 五数概括就是中位数、四分位数Q1和Q3、最小值和最大值 箱线图（盒图）在p35 分位数图是一种观察单变量数据分布的简单有效方法，他显示给定属性的所有数据（允许用户评估总的情况和不寻常的出现）。其次它绘出了分位数信息 3.【p63 2.5】 问：以计数、标准差和中位数为例说明分布的或代数的度量有利于有效的增量计算，而整体度量不行。 答：计数：当前的计数count可以作为一个值来保存，当有x个新值加进来时，可以很容易地更新count值为（count+x）。这就是分布式度量，可以很容易地进行增量计算。 标准差：如果我们之前存储了已有数据平方的和sum和它们的计数count，就可以很容易地利用公式得到新的标准差，只需要计算新加入数据平方的和并将其加入sum中，同时更新count值，随后将它们插入计

数据挖掘和知识工程

1、给出KDD的定义和处理过程。 答：KDD的定义是：从大量数据中提取出可信的、新颖的、有用的且可以被人理解的模式的高级处理过程。因此，KDD是一个高级的处理过程，它从数据集中识别出以模式形式表示的知识。这里的"模式"可以看成知识的雏形，经过验证、完善后形成知识："高级的处理过程"是指一个多步骤的处理过程，多步骤之间相互影响反复调整，形成一种螺旋式上升的过程。 KDD的全过程有五个步骤：1、数据选择：确定发现任务的操作对象，即目标数据，它是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据；2、数据预处理：一般可能包括消除噪声、推到技术却只数据、消除重复记录、完成数据类型转换等；3、数据转换：其主要目的是消减数据维数或降维，即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据开采时要考虑的特征或变量个数；4、数据挖掘：这一阶段包括确定挖掘任务/目的、选择挖掘方法、实施数据挖掘；5、模式解释/评价：数据挖掘阶段发现出来的模式，经过用户或机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，需要剔除；也有可能模式不满足用户的要求，需要退回到整个发现阶段之前，重新进行KDD过程。 2、阐述数据挖掘产生的背景和意义。 答：数据挖掘产生的背景：随着信息科技的进步以及电子化时代的到来，人们以更快捷、更容易、更廉价的方式获取和存储数据，使得数据及信息量以指数方式增长。据粗略估计，一个中等规模企业每天要产生100MB以上的商业数据。而电信、银行、大型零售业每天产生的数据量以TB来计算。人们搜集的数据越来越多，剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望对其进行更高层次的分析，以便更好的利用这些数据。先前的数据库系统可以高效的实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系与规则，无法根据现有的数据来预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段。导致了"数据爆炸但知识贫乏"的现象。于是人们开始提出"要学会选择、提取、抛弃信息"，并且开始考虑：如何才能不被信息淹没？如何从中及时发现有用的知识、提高信息利用率？如何从浩瀚如烟海的资料中选择性的搜集他们认为有用的信息？这给我们带来了另一些头头疼的问题：第一是信息过量，难以消化；第二是信息真假难以辨别；第三是信息安全难以保证；第四是信息形式不一致，难以统一处理。面对这一挑战，面对数量很大而有意义的信息很难得到的状况面对大量繁杂而分散的数据资源，随着计算机数据仓库技术的不断成熟，从数据中发现知识（Knowledge Discovery in Database）及其核心技术--数据挖掘（Data Mining）便应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。 数据挖掘的意义：数据挖掘之所以被称为未来信息处理的骨干技术之一，主要在于它正以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式。在20世纪，数据库技术取得了重大的成果并且得到了广泛的应用。但是，数据库技术作为一种基本的信息储存和管理方式，仍然是以联机事务处理为核心应用，缺少对决策、分析、预测等高级功能的支持机制。众所周知，随着硬盘存储容量及的激增以及磁盘阵列的普及，数据库容量增长迅速，数据仓库以及Web 等新型数据源出现，联机分析处理、决策支持以及分类、聚类等复杂应用成为必然。面对这样的挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并显现出强大的生命力。数据挖掘和知识发现使数据处理技术进入了一个更加高级的阶段。它不仅能对过去的数据进行查询，而且能够找出过去数据之间的潜在联系，进行更高层次的分析，以便更好地作出决策、预测未来的发展趋势等等。通过数据挖掘，有价值的知识、规则或更高层次的信息就能够从数据库的相关数据集合中抽取出来，从而使大型数据库作为一个丰富、可靠的资源为知识的提取服务。3、给出一种关联规则的算法描述，并举例说明。

数据挖掘与数据仓库知识点总结

1、数据仓库定义：数据仓库是一种新的数据处理体系结构，它与组织机构的操作数据库分别维护，允许将各种应用系统一起，为统一的历史数据分析提供坚实的平台，对信息处理提供支持。数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，为企业决策支持系统提供所需的集成信息。设计和构造步骤：1）选取待建模的商务处理；2）选取商务处理的粒变；3）选取用于每个事实表记录的维；4）选取事实表中每条记录的变量 系统结构：（1）底层是仓库数据服务器，总是关系数据库系统。（2）中间层是OLAP服务器，有ROLAP 和MOLAP，它将对多维数据的操作映射为标准的关系操作（3）顶层是前端客户端，它包括查询和报表工具、分析工具和数据挖掘工具 2、数据仓库的多维数据模型：（1）星形模式：在此模型下，数据仓库包括一个大的包含大批数据并且不含冗余的中心表，一组小的附属表，维表围绕中心事实表显示的射线上。特征：星型模型四周的实体是维度实体，其作用是限制和过滤用户的查询结果，缩小访问围。每个维表都有自己的属性，维表和事实表通过关键字相关联。【例子：sales数据仓库的星形模式，此模式包含一个中心事实表sales，它包含四个维time, item, branch和location。 （2）雪花型模式：它是星形模式的变种，其中某些维表是规化的，因而把数据进一步分解到附加的表中。特征：雪花模型通过最大限度地减少数据存储量和联合较小的维表来改善查询性能，增加了用户必须处理的表数量和某些查询的复杂性，但同时提高了处理的灵活性，可以回答更多的商业问题，特别适合系统的逐步建设要求。【例子同上，只不过把其中的某些维给扩展了。 （3）事实星座形：复杂的应用可能需要多个事实表共享维表，这种模式可看作星形模式的汇集。 特征：事实星座模型能对多个相关的主题建模。例子：有两个事实表sales和shipping，它们可以共享维表time, item和location。 3、OLAP：即联机分析处理，是在OLTP基础上发展起来的、以数据仓库基础上的、面向高层管理人员和专业分析人员、为企业决策支持服务。特点：1.实时性要求不是很高。2.数据量大。3.因为重点在于决策支持，所以查询一般是动态的，也就是说允许用户随机提出查询要求。 OLAP操作：上卷：通过沿一个维的概念分层向上攀登，或者通过维归约，对数据立方体进行类聚。下钻：是上卷的逆操作，它由不太详细的数据得到更详细的数据，下钻可以通过沿维的概念分层向下或引入附加的维来实现。切片：对给定方体的一个维进行进行选择，导致一个子立方体。切块：通过对两个或多个维执行选择，定义子立方体。转轴：是一种可视化操作，它转动数据的视角，提供数据的替代表示。 OLTP：即联机事务处理，是以传统数据库为基础、面向操作人员和低层管理人员、对基本数据进行查询和增、删、改等的日常事务处理。OLTP的特点有：a.实时性要求高；b.数据量不是很大。C.交易一般是确定的，是对确定性数据进行存取。d.并发性要求高且严格的要求事务的完整性，安全性。 OLTP和OLAP的区别：1）用户和系统的面向性:OLTP面向顾客，而OLAP面向市场；2）数据容：OLTP 系统管理当前数据，而OLAP管理历史的数据；3）数据库设计：OLTP系统采用实体-联系（ER)模型和面向应用的数据库设计，而OLAP系统通常采用星形和雪花模型；4）视图：OLTP系统主要关注一个企业或部门部的当前数据，而OLAP 系统主要关注汇总的统一的数据；5）访问模式：OLTP访问主要有短的原子事务组成，而OLAP系统的访问大部分是只读操作，尽管许多可能是复杂的查询。 7、PageRank算法原理：1）在初始阶段：构建Web图，每个页面初始设置相同的PageRank 值，通过迭代计算，会得到每个页面所获得的最终PageRank值。2）在一轮中更新页面 PageRank得分的计算方法：每个页面将其当前的PageRank值平均分配到本页面包含的出 链上。每个页面将所有指向本页面的入链所传入的权值求和，即可得到新的PageRank得分。 优点：是一个与查询无关的静态算法，所有网页的PageRank值通过离线计算获得；有效减 少在线查询时的计算量，极大降低了查询响应时间。 缺点：1）人们的查询具有主题特征，PageRank忽略了主题相关性，导致结果的相关性和主 题性降低。2）旧的页面等级会比新页面高。因为即使是非常好的新页面也不会有很多上游， 除非它是某个站点的子站点。

周志华：数据挖掘与机器学习

机器学习与数据挖掘 周志华 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室，南京210093 “机器学习”是人工智能的核心研究领域之一，其最初的研究动机是为了让计算机系统具有人的学习能力以便实现人工智能，因为众所周知，没有学习能力的系统很难被认为是具有智能的。目前被广泛采用的机器学习的定义是“利用经验来改善计算机系统自身的性能”[1]。事实上，由于“经验”在计算机系统中主要是以数据的形式存在的，因此机器学习需要设法对数据进行分析，这就使得它逐渐成为智能数据分析技术的创新源之一，并且为此而受到越来越多的关注。 “数据挖掘”和“知识发现”通常被相提并论，并在许多场合被认为是可以相互替代的术语。对数据挖掘有多种文字不同但含义接近的定义，例如“识别出巨量数据中有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程”[2]。其实顾名思义，数据挖掘就是试图从海量数据中找出有用的知识。大体上看，数据挖掘可以视为 机器学习和数据库的交叉，它主要利用机器 学习界提供的技术来分析海量数据，利用数 据库界提供的技术来管理海量数据。 因为机器学习和数据挖掘有密切的联 系，受主编之邀，本文把它们放在一起做一 个粗浅的介绍。 1 无处不在 随着计算机技术的飞速发展，人类收集数据、存储数据的能力得到了极大的提高，无论是科学研究还是社会生活的各个领域中都积累了大量的数据，对这些数据进行分析以发掘数据中蕴含的有用信息，成为几乎所有领域的共同需求。正是在这样的大趋势下，机器学习和数据挖掘技术的作用日渐重要，受到了广泛的关注。 例如，网络安全是计算机界的一个热门研究领域， 特别是在入侵检测方面，不仅有很多理论成果，还出现 了不少实用系统。那么，人们如何进行入侵检测呢？首 先，人们可以通过检查服务器日志等手段来收集大量的 网络访问数据，这些数据中不仅包含正常访问模式还包 含入侵模式。然后，人们就可以利用这些数据建立一个 可以很好地把正常访问模式和入侵模式分开的模型。这 样，在今后接收到一个新的访问模式时，就可以利用这 个模型来判断这个模式是正常模式还是入侵模式，甚至 判断出具体是何种类型的入侵。显然，这里的关键问题是如何利用以往的网络访问数据来建立可以对今后的访问模式进行分类的模型，而这正是机器学习

数据挖掘相关论文

数据挖掘论文 题目：数据挖掘技术在电子商务中的应用系别：计算机学院 专业：11网络工程1班 学生姓名：黄坤 学号：1110322111 指导教师：江南 2014年11月06 日

数据挖掘技术在电子商务中的应用 一、研究原因 电子商务在现代商务活动中的正变得日趋重要，随着大数据时代的到来，商务信息显得尤为重要，在电子商务中谁掌握了有利的市场信息，谁就能在这个竞争激烈电商行业中占据绝对的优势。而数据挖掘技术是获取信息的最有效的技术工具。本文讨论了数据挖掘的主要方法，具体阐述了数据挖掘技术在电子商务中的作用及应用。 在信息经济时代，对企业来说，谁对市场变化反应速度快，谁将在激烈的市场竞争中占据有利的地位，竞争的结果最终将促使企业价值从市场竞争输家转移到赢家，这样就使企业面临一个问题：如何才能把大量的数据资源，转化成自身价值呢？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。 二、2.1国内研究现状 KDD（从数据库中发现知识）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。其他内容的专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一,成为当前计算机科学界的一大热点。此外,数据库、人工智能、信息处理、知识工程等领域的国际学术刊物也纷纷开辟了KDD专题或专刊。IEEE的Knowledge and Data Engineering 会刊领先在1993年出版了KDD技术专刊,所发表的5篇论文代表了当时KDD研究的最新成果和动态,较全面地论述了KDD 系统方法论、发现结果的评价、KDD系统设计的逻辑方法,集中讨论了鉴于数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题,KDD系统与其它传统的机器学习、专家系统、人工神经网络、数理统计分析系统的联系和区别,以及相应的基本对策。6篇论文摘要展示了KDD在从建

数据挖掘复习知识点整理超详细

必考知识点： 信息增益算法/ ID3决策树(计算) (详细见教材) 使用朴素贝叶斯分类预测类标号(计算) FP-TREE(问答) (详细见教材) 数据仓库的设计(详见第二章)(问答) (见PPT) 数值规约Equi-depth、equi-width、v-optimal、maxdiff(问答) (详细见教材) BUC (这个也要考，但不记得怎么考的了) 后向传播神经网络(名词解释) K-平均，K-中心点，DBSCAN 解析特征化(这个也要考) 总论 数据挖掘：是从大量数据中发现有趣（非平凡的、隐含的、先前未知、潜在有用）模式，这些数据可以存放在数据库，数据仓库或其他信息存储中。 挖掘流程： (1)学习应用域（2）目标数据创建集（3）数据清洗和预处理（4）数据规约和转换（5）选择数据挖掘函数（总结、分类、回归、关联、分类）（6）选择挖掘算法（7）找寻兴趣度模式（8）模式评估和知识展示（9）使用挖掘的知识 概念/类描述：一种数据泛化形式，用汇总的、简洁的和精确的方法描述各个类和概念，通过（1）数据特征化：目标类数据的一般特性或特征的汇总；（2）数据区分：将目标类数据的一般特性与一个或多个可比较类进行比较；（3）数据特征化和比较来得到。 关联分析：发现关联规则，这些规则展示属性-值频繁地在给定数据集中一起出现的条件，通常要满足最小支持度阈值和最小置信度阈值。 分类：找出能够描述和区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标号未知的对象类，导出的模型是基于训练集的分析。导出模型的算法：决策树、神经网络、贝叶斯、（遗传、粗糙集、模糊集）。 预测：建立连续值函数模型，预测空缺的或不知道的数值数据集。 孤立点：与数据的一般行为或模型不一致的数据对象。 聚类：分析数据对象，而不考虑已知的类标记。训练数据中不提供类标记，对象根据最大化类内的相似性和最小化类间的原则进行聚类或分组，从而产生类标号。 第二章数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程。从一个或多个数据源收集信息，存放在一个一致的模式下，并且通常驻留在单个站点。数据仓库通过数据清理、变换、继承、装入和定期刷新过程来构造。面向主题：排除无用数据，提供特定主题的简明视图。集成的：多个异构数据源。时变的：从历史角度提供信息，隐含时间信息。非易失的：和操作数据的分离，只提供初始装入和访问。 联机事务处理OLTP：主要任务是执行联机事务和查询处理。 联系分析处理OLAP：数据仓库系统在数据分析和决策方面为用户或‘知识工人’提供服务。这种系统可以用不同的格式和组织提供数据。OLAP是一种分析技术，具有汇总、合并和聚集功能，以及从不同的角度观察信息的能力。

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》 数据挖掘分类方法及其应用 课程名称：数据挖掘概念与技术 姓名 学号： 指导教师： 数据挖掘分类方法及其应用 作者：来煜 摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。 。 关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析 引言 数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。 数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。 分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述 数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

数据挖掘 - 知识点

1、数据库与数据仓库的对比 数据库数据仓库 面向应用面向主题 数据是详细的数据是综合和历史的 保持当前数据保存过去和现在的数据 数据是可更新的数据不更新 对数据的操作是重复的对数据的操作是启发式的 操作需求是事先可知的操作需求是临时决定的 一个操作存取一个记录一个操作存取一个集合 数据非冗余数据时常冗余 操作比较频繁操作相对不频繁 查询基本是原始数据查询基本是经过加工的数据 事务处理需要的是当前数据决策分析需要过去和现在的数据 很少有复杂的计算有很多复杂的计算 支持事务处理支持决策分析 2、OLTP与OLAP 联机事物处理（On Line Transaction Processing，OLTP）是在网络环境下的事务处理工作，以快速的响应和频繁的数据修改为特征，使用户利用数据库能够快速地处理具体的业务。 OLTP OLAP 数据库数据数据仓库数据 细节性数据综合性数据 当前数据历史数据 经常更新不更新，但周期刷新 对响应时间要求高响应时间合理 用户数量大用户数量相对较小 面向操作人员，支持日常操作面向决策人员，支持决策需要 面向应用，事务驱动面向分析，分析驱动 3、数据字典和元数据： 数据字典：是数据库中各类数据描述的集合，它在数据库设计中具有很重要的地位。由：数据项；数据结构；数据流；数据存储；处理过程5部分组成。 元数据（metadata）定义为关于数据的数据（data about data），即元数据描述了数据仓库的数据和环境。数据仓库的元数据除对数据仓库中数据的描述（数据仓库字典）外，还有以下三类元数据：(1) 关于数据源的元数据(2) 关于抽取和转换的元数据(3) 关于最终用户的元数据