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7種常用的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
2016-07-06
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7種常用的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)有很多種，按照不同的分類有不同的分類法。

下面著重討論一下互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘中常用的一些技術(shù)：統(tǒng)計(jì)技術(shù)，關(guān)聯(lián)規(guī)則，連接分析，決策樹，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，差別分析，概念描述七種常用的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)。

1、統(tǒng)計(jì)技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘涉及的科學(xué)領(lǐng)域和技術(shù)很多，如統(tǒng)計(jì)技術(shù)。統(tǒng)計(jì)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行挖掘的主要思想是：統(tǒng)計(jì)的方法對(duì)給定的數(shù)據(jù)集合假設(shè)了一個(gè)分布或者概率模型(例如一個(gè)正態(tài)分布)然后根據(jù)模型采用相應(yīng)的方法來進(jìn)行挖掘。 

2、關(guān)聯(lián)規(guī)則

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是數(shù)據(jù)庫中存在的一類重要的可被發(fā)現(xiàn)的知識(shí)。若兩個(gè)或多個(gè)變量的取值之I司存在某種規(guī)律性，就稱為關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)可分為簡(jiǎn)單關(guān)聯(lián)、時(shí)序關(guān)聯(lián)、因果關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)網(wǎng)。有時(shí)并不知道數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)函數(shù)，即使知道也是不確定的，因此關(guān)聯(lián)分析生成的規(guī)則帶有可信度。

3、連接分析

連接分析，Link analysis，它的基本理論是圖論。圖論的思想是尋找一個(gè)可以得出好結(jié)果但不是完美結(jié)果的算法，而不是去尋找完美的解的算法。連接分析就是運(yùn)用了這樣的思想：不完美的結(jié)果如果是可行的，那么這樣的分析就是一個(gè)好的分析。利用連接分析，可以從一些用戶的行為中分析出一些模式；同時(shí)將產(chǎn)生的概念應(yīng)用于更廣的用戶群體中。 

4、決策樹

決策樹提供了一種展示類似在什么條件下會(huì)得到什么值這類規(guī)則的方法。 

5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在結(jié)構(gòu)上，可以把一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)劃分為輸入層、輸出層和隱含層。輸入層的每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)—個(gè)個(gè)的預(yù)測(cè)變量。輸出層的節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)目標(biāo)變量，可有多個(gè)。在輸入層和輸出層之間是隱含層(對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用者來說不可見)，隱含層的層數(shù)和每層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度。 

6、差別分析

差別分析的目的是試圖發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常情況，如噪音數(shù)據(jù)等異常數(shù)據(jù)，從而獲得有用信息。

7、概念描述

概念描述就是對(duì)某類對(duì)象的內(nèi)涵進(jìn)行描述，并概括這類對(duì)象的有關(guān)特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類對(duì)象的共同特征，后者描述不同類對(duì)象之間的區(qū)別，生成一個(gè)類的特征性描述只涉及該類對(duì)象中所有對(duì)象的共性。 

步入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，人們更加急切需要將存在于數(shù)據(jù)庫和其他信息庫中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，因而數(shù)據(jù)挖掘被認(rèn)為是一門非常重要的、具有廣闊應(yīng)用前景和富有挑戰(zhàn)性的研究領(lǐng)域。隨著數(shù)據(jù)挖掘的進(jìn)一步發(fā)展，它必然會(huì)帶給用戶更大的利益。

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