數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)挖掘，是指從大量數(shù)據(jù)中獲取隱含的、潛在的是有價值信息的過程，是近年來計算機領(lǐng)域火熱的研究內(nèi)容。作為一個大的命題，為了便于引入討論，這里以本人目前涉及的游戲工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)挖掘方法展開討論。

數(shù)據(jù)挖掘方法在游戲工業(yè)領(lǐng)域最初的應(yīng)用，常常是游戲中的人工智能的開發(fā)。例如游戲中的電腦對手，對戰(zhàn)類游戲的天梯系統(tǒng)，游戲開發(fā)時的關(guān)卡自動生成器。這些功能對應(yīng)著數(shù)據(jù)挖掘方法中的專家系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設(shè)計、機器人學(xué)、博弈、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

事實上，數(shù)據(jù)挖掘的方法本質(zhì)上就是人工智能的方法，數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)是人工智能發(fā)展史上具有重大意義的事件。傳統(tǒng)人工智能的研究在20世紀末期事實上進入了一個低谷，這是因為20世紀80年代初,美國、歐洲和日本制定的一批針對人工智能的大型項目都面臨了重重困難：一是所謂的交叉問題,即傳統(tǒng)方法只能模擬人類深思熟慮的行為,而不包括人與環(huán)境的交互行為；二是所謂的擴展問題,即傳統(tǒng)人工智能方法只適合于建造領(lǐng)域狹窄的專家系統(tǒng)，不能把這種方法簡單地推廣到規(guī)模更大、領(lǐng)域更寬的復(fù)雜系統(tǒng)中去。以上兩個根本性問題使人工智能研究進入低谷。而數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)使人們又重新看到了人工智能的希望。 原因就在于數(shù)據(jù)挖掘方法將人工智能方法帶進了廣域數(shù)據(jù)集中，突破了專家系統(tǒng)的限制。

在最近的研究中，游戲行業(yè)的研究者們更多地使用數(shù)據(jù)挖掘方法去分析用戶行為，從而進行更精準的商業(yè)方案定制。一方面這是因為資本的逐利性使然，現(xiàn)代游戲開發(fā)已經(jīng)走進了一個不斷推升制作成本和玩家期望之間的循環(huán)，高額的開發(fā)費用已經(jīng)使很多游戲公司不堪重負。另外一方面，大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)采集，令大量用戶行為成為保存在服務(wù)器端的數(shù)據(jù)，令我們有能力進行分析與研究。通過數(shù)據(jù)挖掘方法，我們可以做到對游戲用戶行為進行建模，并進行自動程序設(shè)計。典型的應(yīng)用例如分析玩家行為和動機，探尋在線角色扮演游戲中的玩家社交群體的變化，識別玩家人物和公會的命名模式，檢測游戲玩家感到沮喪的原因，揭露游戲中玩家的社會關(guān)系。

數(shù)據(jù)挖掘過程中相關(guān)的主要數(shù)學(xué)領(lǐng)域

面對復(fù)雜數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘的基本流程是：首先對原始數(shù)據(jù)進行填補遺漏、消除異常、平滑噪聲等處理，提高數(shù)據(jù)挖掘的有效性和準確性。然后使用專門的算法對原始數(shù)據(jù)進行歸納抽象，去掉取之過多且不均勻的屬性和概念層次樹中不存在的屬性，最終得到一個關(guān)系模型。當新的數(shù)據(jù)加入數(shù)據(jù)集中時，可以根據(jù)該關(guān)系模型決定新數(shù)據(jù)的分類和處理模式。同時，新數(shù)據(jù)也將帶來對整體模型的變化，數(shù)據(jù)和模型處于動態(tài)對應(yīng)的狀態(tài)。

從以上過程中可以明顯感到，所謂數(shù)據(jù)挖掘，就是一個典型的數(shù)學(xué)建模過程。當然，這里已經(jīng)有較為成熟的工具、方法和理論。例如，統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)所需要的主要理論和技術(shù):泛函分析、逼近論與測度論、統(tǒng)計理論、VC維理論、覆蓋數(shù)、描述長度理論與算法復(fù)雜度研究、核方法、非線性規(guī)劃技術(shù)、幾何變換。下文簡要介紹涉及的數(shù)學(xué)學(xué)科。

1、線性代數(shù)和統(tǒng)計學(xué)

在這個建模過程中，基礎(chǔ)是兩大數(shù)學(xué)學(xué)科：線性代數(shù)和統(tǒng)計學(xué)。這代表了機器學(xué)習(xí)中最主流的兩大類方法的基礎(chǔ)。一種是以研究函數(shù)和變換為重點的代數(shù)方法，比如降維，特征值提取等，一種是以研究統(tǒng)計模型和樣本分布為重點的統(tǒng)計方法，比如圖模型、信息理論模型等。它們側(cè)重雖有不同，但是常常是共同使用的，對于代數(shù)方法，往往需要統(tǒng)計上的解釋，對于統(tǒng)計模型，其具體計算則需要代數(shù)的幫助。以代數(shù)和統(tǒng)計為出發(fā)點，繼續(xù)往深處走，我們會發(fā)現(xiàn)需要更多的數(shù)學(xué)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)所研究的主要是漸進理論(大樣本情況下的統(tǒng)計性質(zhì))，而樣本數(shù)目通常有限(甚至還十分有限)。人們過去一直采用樣本數(shù)目無窮為假設(shè)條件推導(dǎo)各種算法，然后將算法用于樣本較小的情況，希望能有較好的效果，然而，算法往往不令人滿意。由此，人們提出了學(xué)習(xí)的推廣能力（泛化能力）的重要問題。過去多數(shù)工作集中在對大樣本統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法的改進和修改，或利用啟發(fā)式方法設(shè)計特殊算法。

2、微積分

微積分只是數(shù)學(xué)分析體系的基礎(chǔ)。其基礎(chǔ)性作用不言而喻。機器學(xué)習(xí)研究的大部分問題是在連續(xù)的度量空間進行的，無論代數(shù)還是統(tǒng)計，在研究優(yōu)化問題的時候，對一個映射的微分或者梯度的分析總是不可避免。

3、泛函分析

泛函分析體現(xiàn)了數(shù)學(xué)模型從特殊到一般的發(fā)展過程。

函數(shù)在19世紀前期的定義還是數(shù)與數(shù)的對應(yīng)關(guān)系，空間的概念也只有歐幾里德空間。十九世紀以來，數(shù)學(xué)的發(fā)展進入了一個新的階段。這就是，由于對歐幾里得第五公理的研究，引出了非歐幾何這門新的學(xué)科；對于代數(shù)方程求解的一般思考，最后建立并發(fā)展了群論；對數(shù)學(xué)分析的研究又建立了集合論。這些新的理論都為用統(tǒng)一的觀點把古典分析的基本概念和方法一般化準備了條件。泛函分析作為數(shù)學(xué)分析的分支，將函數(shù)擴展到函數(shù)與函數(shù)之間的關(guān)系，乃至任意兩個集合之間的關(guān)系，空間則從有限維空間拓展到無限維空間。

在這個地方，函數(shù)以及其所作用的對象之間存在的對偶關(guān)系扮演了非常重要的角色。機器學(xué)習(xí)發(fā)展至今，也在向無限維延伸——從研究有限維向量的問題到以無限維的函數(shù)為研究對象。內(nèi)核學(xué)習(xí)和高斯過程是其中典型的例子。

4、測度理論

這是和實分析關(guān)系非常密切的學(xué)科。概率本身就是一種測度。測度理論對于機器學(xué)習(xí)的意義是根本的，現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)整個就是建立在測度理論的基礎(chǔ)之上——雖然初級的概率論教科書一般不這樣引入。在一些統(tǒng)計方面的文章中它們會把統(tǒng)計的公式改用測度來表達，這樣做有兩個好處：所有的推導(dǎo)和結(jié)論不用分別給連續(xù)分布和離散分布各自寫一遍了，這兩種東西都可以用同一的測度形式表達：連續(xù)分布的積分基于Lebesgue測度，離散分布的求和基于計數(shù)測度，而且還能推廣到那種既不連續(xù)又不離散的分布中去。而且，即使是連續(xù)積分，如果不是在歐氏空間進行，而是在更一般的拓撲空間（比如微分流形或者變換群），那么就不能使用傳統(tǒng)的黎曼積分了，需要使用，比如哈爾測度或者Lebesgue-Stieltjes積分。

5、拓撲學(xué)

這是學(xué)術(shù)中很基礎(chǔ)的學(xué)科。它一般不直接提供方法，但是它的很多概念和定理是其它數(shù)學(xué)分支的基石?？春芏鄤e的數(shù)學(xué)的時候，會經(jīng)常接觸這樣一些概念：開集，閉集，連續(xù)函數(shù)度量空間,柯西序列,鄰接性,連續(xù)性。很多這些也許在大學(xué)一年級就學(xué)習(xí)過一些，當時是基于極限的概念獲得的。但是看過拓撲學(xué)之后，對這些概念的認識會有根本性的拓展。值得一提的是，計算機學(xué)科的基礎(chǔ)布爾代數(shù)與拓撲學(xué)有重要的聯(lián)系。

6、圖論

圖，由于它在表述各種關(guān)系的強大能力以及優(yōu)雅的理論，高效的算法，越來越受到數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的歡迎。而從目前我所接觸的范圍內(nèi)，圖論僅在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這門課中提到過。經(jīng)典圖論，在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個最重要應(yīng)用就是圖模型了，它被成功運用于分析統(tǒng)計網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和規(guī)劃統(tǒng)計推斷。例如，分析社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系，常用鄰接鏈表和鄰接矩陣綜合表示。在遍歷時也離不開深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先算法。