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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)計技術(shù)，關聯(lián)規(guī)則，連接分析，決策樹，神經(jīng)網(wǎng)絡，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)計技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘涉及的科學領域和技術(shù)很多，如統(tǒng)計技術(shù)。統(tǒng)計技術(shù)對數(shù)據(jù)集進行挖掘的主要思想是：統(tǒng)計的方法對給定的數(shù)據(jù)集合假設了一個分布或者概率模型(例如一個正態(tài)分布)然后根據(jù)模型采用相應的方法來進行挖掘。 

2、關聯(lián)規(guī)則

數(shù)據(jù)關聯(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。若兩個或多個變量的取值之I司存在某種規(guī)律性，就稱為關聯(lián)。關聯(lián)可分為簡單關聯(lián)、時序關聯(lián)、因果關聯(lián)。關聯(lián)分析的目的是找出數(shù)據(jù)庫中隱藏的關聯(lián)網(wǎng)。有時并不知道數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的關聯(lián)函數(shù)，即使知道也是不確定的，因此關聯(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；同時將產(chǎn)生的概念應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得到什么值這類規(guī)則的方法。 

5、神經(jīng)網(wǎng)絡

在結(jié)構(gòu)上，可以把一個神經(jīng)網(wǎng)絡劃分為輸入層、輸出層和隱含層。輸入層的每個節(jié)點對應—個個的預測變量。輸出層的節(jié)點對應目標變量，可有多個。在輸入層和輸出層之間是隱含層(對神經(jīng)網(wǎng)絡使用者來說不可見)，隱含層的層數(shù)和每層節(jié)點的個數(shù)決定了神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜度。 

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

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

步入互聯(lián)網(wǎng)時代，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)挖掘被認為是一門非常重要的、具有廣闊應用前景和富有挑戰(zhàn)性的研究領域。隨著數(shù)據(jù)挖掘的進一步發(fā)展，它必然會帶給用戶更大的利益。

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