计算机软件及应用数据挖掘chap1绪论

数据挖掘原理与实践授课教师：李霞课件地址：网络课堂进入(请于1周内注册)email:办公室：院系办公楼2162023/7/10教材及参考书教材:蒋盛益,李霞,郑琪.数据挖掘原理与实践.北京：电子工业出版社.2021.8参考书：(美)谭,(美)斯坦巴赫著,范明等译.数据挖掘导论——图灵计算机科学丛书.北京：人民邮电出版社.2006.5(印度)西蒙()等著；范明等译.数据挖掘根底教程.北京：机械工业出版社.2021.1(加)韩家炜,堪博(Kamber,M.)著,范明,孟小峰译.数据挖掘概念与技术(原书第2版).北京：机械工业出版社.2007.3薛薇,陈欢歌.Clementine数据挖掘方法及应用.北京：电子工业出版社.2021.92023/7/10相关网站数据挖掘研究院(中科院)：:///中国统计网：://itongji/中国商业智能网：://课程安排30%大作业分10%平时分60%期末考试分实验安排每一个关键知识点配有实验实验环境：ClementineWeka课程开设背景2006级开始开设?数据挖掘?课程数据挖掘兴趣小组现有三个年级同学60余人。目前主要研究方向：web挖掘、音乐数据分析〔包含歌词和音频〕、社会网络分析、作文自动评分等。自2006年10月份开始组建以来，数据挖掘兴趣小组成员取得了系列成绩：获2021年“安利杯〞泛珠三角大学生计算机毕业设计作品大赛银奖、广东赛区一等奖，2021年、2021年“安利杯〞泛珠三角大学生计算机毕业设计作品大赛广东赛区二等奖、一等奖，2021年、2021年挑战杯广东赛区二等奖、三等奖各一项；在核心期刊发表、录用论文10余篇；科研训练工程立项20余项(其中广东省大学生创新实验工程省级3项、校级3项)。完成元搜索引擎、跨语言学术搜索引擎、基于文本聚类的垃圾邮件识别系统、增量式爬虫等应用系统。有4位同学免试攻读本校的硕士研究生，有6位同学分别去了香港、澳大利亚和英国攻读硕士学位。2023/7/10第1章绪论

引例数据挖掘产生的背景

数据挖掘任务及过程

数据挖掘应用数据挖掘技术的前景、研究热点2023/7/101.1引例

超市货架的组织广告精准投放客户流失分析智能搜索入侵检测

2023/7/10超市货架的组织——“啤酒与尿布〞

货架的组织会影响商品的销售！超市商品按什么原那么摆放？尿布与啤酒被摆在一起。为什么？原来，美国的妇女通常在家照顾孩子，所以她们经常会嘱咐丈夫在下班回家的路上为孩子买尿布，而丈夫在买尿布的同时又会顺手购置自己爱喝的啤酒。这种现象就是卖场中商品之间的关联性，研究“啤酒与尿布〞关联的方法就是购物篮分析，购物篮分析是沃尔玛秘而不宣的独门武器，购物篮分析可以帮助超市在销售过程中找到具有关联关系的商品，并以此获得销售收益的增长！关联销售!2023/7/10网上购物——“定向营销〞(广告投放)

随着Web2.0应用的推广，网络社区效劳SNS(SocialNetworkService)已成为互联网关注的热点。通过挖掘网络中潜在的社区人群，企业可以更好地搜索潜在消费者和传播对象，将分散的目标顾客和受众精准地聚集在一起，精确地把广告投放给目标客户，这不但有效降低单人营销费用，而且可以减少对非目标客户的干扰，提高广告的满意度，最终实现网络广告投放策略的真正价值。2023/7/10客户流失分析

在剧烈竞争的市场，往往采取名目繁多的促销活动和层出不穷的广告宣传来吸引新客户、留住老客户；研究发现：开展一个新客户比保持一个老客户的费用要高出5倍以上。客户流失分析是以客户的历史消费行为数据、客户的根底信息、客户拥有的产品信息为根底，通过研究综合考虑流失的特点和与之相关的多种因素，以此建立可以在一定时间范围内预测客户流失倾向的预测模型，以便对流失进行预测、并对流失的后果进行评估2023/7/10信息检索——“智能搜索〞

Web信息检索，即搜索引擎，是能有效解决通过网络来快速发现有用信息的重要工具。传统的搜索引擎(百度、Google、Bing、搜搜等)，在用户输入关键词进行查询后，返回的是成千上万的相关结果，往往需要用户花费大量时间浏览与选择，不能满足用户快速获取信息的愿望。因此大量学者以及研究人员开始研究行业化、个性化、智能化的第三代搜索引擎。

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例如：▶通过跨语言信息检索可方便地检索不同语种的网络资源▶通过文本聚类算法对搜索返回结果进行划分处理，用户可以根据聚类结果快速定位到所需资源；▶通过显式或隐式地收集用户偏好信息，深层次地挖掘用户个人兴趣，为用户提供个性化的搜索效劳；▶通过交互的查询扩展功能改善用户查询词，同时可让系统更好地理解用户的检索意图。

附：由广东外语外贸大学开发的跨语言智能学术搜索系统，实现了跨语言学术检索、个性化检索、搜索结果聚类和查询扩展等内容。(://=86)2023/7/10入侵检测

入侵可以定义为任何威胁网络资源(如用户账号、文件系统、系统内核等)的完整性、机密性和可用性的行为。大多数商业入侵检测系统主要使用误用检测策略，这种策略对类型的攻击通过规那么可以较好地检测，但对新的未知攻击或攻击的变种那么难以检测。异常检测通过构建正常网络行为模型(称为特征描述)，来检测与特征描述严重偏离的新的模式2023/7/101.2数据挖掘产生的背景2023/7/10

四种主要技术激发了人们对数据挖掘研究的兴趣超大规模数据库的出现，例如商业数据仓库和计算机自动收集数据记录手段的普及；先进的计算机技术，例如更快和更大的计算能力和并行体系结构；对海量数据的快速访问，例如分布式数据存储系统的应用；统计方法在数据处理领域应用的不断深入

2023/7/10信息的快速增长带来的问题： (1)信息过量，难以消化； (2)信息真假难以辨识； (3)信息平安难以保证； (4)信息形式不一致，难以统一处理。现象：“数据过剩〞、“信息爆炸〞与“知识贫乏〞苦恼:淹没在数据中，难以制定适宜的决策!时代的挑战、市场的需求

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在强大的商业需求驱动下，商家们开始注意到有效地解决大容量数据的利用问题具有巨大的商机；学者们开始思考如何从大容量数据集中获取有用信息和知识的方法。然而，面对高维、复杂、异构的海量数据，提取潜在的有用信息已经成为巨大的挑战。面对这一挑战，数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生，并显示出强大的生命力。2023/7/10数据挖掘首次出现在1989年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上，从1995年起，已出现数据挖掘方面许多的国际会议，如：ACMSIGKDD

(ACM‘sSpecialInterestGrouponKnowledgeDiscoveryandDataMining)ACMSIGMOD

(ACM‘sSpecialInterestGrouponManagementOfData)CIKM

(ACMConferenceonInformationandKnowledgeManagement)ICDM(IEEEInternationalConferenceonDataMining)ECMLPKDD(EuropeanConference

onMachineLearningandPrinciplesandPracticeofKnowledgeDiscoveryinDatabases)PAKDD(Pacific-AsiaConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining)ICDE(TheIEEEInternationalConferenceonDataEngineering)VLDB(VeryLargeDataBase)ADMA(InternationalConferenceonAdvancedDataMiningandApplications)2023/7/10在国内召开的数据挖掘学术会议如：▶

中国数据挖掘会议CCDM(ChinaConferenceonDataMining)▶中国机器学习会议CCML(ChinaConferenceonMachineLearning)▶

全国数据库学术会议NDBC(NationalDataBaseConferenceofChina)▶

全国搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会SEWM(SymposiumofSearchEngineandWebMining)。2023/7/101.3数据挖掘任务及过程2023/7/10技术层面：数据挖掘就是从大量数据中，提取潜在有用的信息和知识的过程。商业层面：数据挖掘就是一种商业信息处理技术，其主要特点是对大量业务数据进行抽取、转换、分析和建模处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。1.3.1数据挖掘定义extractionofimplicit,previouslyunknownandpotentiallyusefulinformationfromdataExploration&analysis,byautomaticorsemi-automaticmeans,oflargequantitiesofdatainordertodiscovermeaningfulpatterns2023/7/10本质区别：数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识。数据挖掘所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。其主要目标就是提高决策能力，能在过去的经验根底上预言未来趋势等。数据挖掘传统数据分析方法(如查询、报表、联机应用分析等)？1.3.2数据挖掘对象关系数据库在关系数据库模型根底上的数据库。数据仓库数据仓库是一个从多个数据源收集的信息储存库，存放在一个一致的模式下。数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题的(SubjectOriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(TimeVariant)的数据集合，用于支持管理决策(DecisionMakingSupport)；数据仓库适合于联机分析处理OLAP(On-LineAnalysisProcessing)。在银行、电信等行业中数据集中后通常需要保存在数据仓库中。1.3.2数据挖掘对象事务数据库在事务数据库中，每个记录代表一个事务。通常，一个事务包含唯一的事务标识号和组成该事务的项的列表〔如，在超市中购置的商品〕。超市的销售数据是典型的事务型数据。事务数据库可能有一些与之关联的附加表，如包含关于销售的其它信息：事务的日期、顾客的ID号、销售者的ID号、连锁分店的ID号等。1.3.2数据挖掘对象空间数据库(SpatialDatabase)空间数据库是指在关系型数据库内部对地理信息进行物理存储。空间数据库中存储的海量数据包括对象的空间拓扑特征、非空间属性特征以及对象在时间上的状态变化。常见的空间数据库数据类型包括：地理信息系统，遥感图像数据，医学图像数据。空间数据库具有一些共同的特点：数据量庞大，空间数据模型复杂，属性数据和空间数据联合管理，应用范围广泛。1.3.2数据挖掘对象时态数据库和时间序列数据库时态数据库和时间序列数据库都存放与时间有关的数据时态数据库通常存放与时间相关的属性值，如与时间相关的职务、工资等个人信息数据及个人简历信息数据等均属于时态数据库数据。时间序列数据库存放随时间变化的值序列，如零售行业的产品销售数据、股票数据、气象观测数据等均为时间序列数据。对时态数据库和时间序列数据库的数据挖掘，通过研究事物发生开展的过程，有助于揭示事物开展的本质规律，可以发现数据对象的演变特征或对象变化趋势。1.3.2数据挖掘对象流数据与传统数据库中的静态数据不同，流数据是连续的、有序的、变化的、快速的、大量的输入数据。主要应用场合包括：网络监控、网页点击流、股票市场、流媒体等。与传统数据库相比，流数据在存储、查询、访问、实时性的要求等方面都有很大区别。流数据具有以下特点：数据实时到达；数据到达次序独立，不受应用系统所控制；数据规模宏大且不能预知其最大值；数据一经处理，除非特意保存，否那么不能被再次取出处理，或者再次提取数据代价昂贵。1.3.2数据挖掘对象多媒体数据库主要包括图形(graphics)、图象(image)、音频(audio)、视频(video)等等，现代数据库技术一般将这些多媒体数据以二进制对象的形式进行存储。对于多媒体数据库的数据挖掘，需要将存储和检索技术相结合。目前的主要方法包括：构造多媒体数据立方体 多媒体数据库的多特征提取 基于相似性的模式匹配1.3.2数据挖掘对象文本数据(TextDatabase)文本数据库存储的是对对象的文字性描述。文本数据类型包括：无结构类型(大局部的文本资料和网页)半结构类型(XML数据)结构类型(图书馆数据)1.3.2数据挖掘对象万维网数据(WordWideWebData)

万维网(WWW)可以被看成最大的文本数据库。面向Web的数据挖掘比面向数据库和数据仓库的数据挖掘要复杂得多，这是由于互联网上异构数据源环境、数据结构的复杂性、动态变化的应用环境等特性所决定的。Web数据挖掘包括：Web结构挖掘Web使用挖掘Web内容挖掘。1.3.3数据挖掘任务预测任务：根据其它属性的值预测特定属性的值，如分类、回归、离群点检测。描述任务：寻找概括数据中潜在联系的模式，如聚类分析、关联分析、演化分析、序列模式挖掘。2023/7/10 (1)分类(Classification)分析 分类分析，通过分析例如数据库中的数据为每个类别做出准确的描述或建立分析模型或挖掘出分类规那么，然后用此分类规那么对其它数据库中的记录进行分类。

分类分析广泛应用于用户行为分析(受众分析)、风险分析、生物科学等。例：垃圾邮件识别，银行客户流失分析等；

2023/7/10 (2)聚类(Clustering)分析 “物以类聚，人以群分〞。聚类分析技术试图找出数据集中的共性和差异，并将具有共性的对象聚合在相应的类中。聚类可以帮助决定哪些组合更有意义，广泛应用于客户细分、定向营销、信息检索等等。例：扑克牌的划分2023/7/10聚类与分类的主要区别：

聚类与分类是容易混淆的两个概念，聚类是一种无指导的观察式学习，没有预先定义的类。而分类问题是有指导的例如式学习，预先定义有类。分类是训练样本包含有分类属性值，而聚类那么是在训练样本中找到这些分类属性值。聚类分类监督(指导)与否无指导学习(没有预先定义的类)有指导学习(有预先定义的类)是否建立模型或训练否，旨在发现空间实体的属性间的函数关系。是，具有预测功能2023/7/10(b)(a)(c)(d)例：扑克牌的划分与垃圾邮件的识别之间的差异。扑克牌的划分属于聚类问题。在不同的扑克游戏中采用不同的划分方式，图1-2为十六张牌基于不同相似性度量(花色、点数或颜色)的划分结果。垃圾邮件的识别属于分类问题，所有训练用邮件预先被定义好类标号信息，即训练集中的每封邮件预先被标记为垃圾邮件或合法邮件信息，需要利用已有的训练邮件建立预测模型，然后利用预测模型来对未来未知邮件进行预测。图1-2十六张牌基于不同相似性度量的划分结果2023/7/10 (3)回归(Regression)分析 回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种分析方法。其可应用于风险分析、作文自动评分等领域。(4)关联(Association)分析 关联分析，发现特征之间的相互依赖关系，通常是从给定的数据集中发现频繁出现的模式知识(又称为关联规那么)。关联分析广泛用于市场营销、事务分析等领域。(5)离群点(Outlier)检测

离群点检测就是发现与众不同的数据。可应用于商业欺诈行为的自动检测，网络入侵检测，金融欺诈检测，反洗钱，犯罪嫌疑人调查，海关、税务稽查等。(6)演化(Evolving)分析

演化分析就是对随时间变化的数据对象的变化规律和趋势进行建模描述。如商品销售的周期(季节)性分析。2023/7/10(7)序列模式(SequentialPattern)挖掘 序列模式挖掘是指分析数据间的前后序列关系，包括相似模式发现、周期模式发现等。其应用领域包括客户购置行为模式预测、Web访问模式预测、疾病诊断、网络入侵检测等。1.3.4数据挖掘过程数据挖掘和知识发现紧密相连，在认识数据挖掘过程前，先来了解知识发现这个概念。知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD)是从数据中发现有用知识的整个过程，这个过程定义为：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。2023/7/10知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)从技术的角度看知识发现过程2023/7/10知识发现的主要步骤：数据清洗(dataclearning)。其作用是去除数据噪声和与挖掘主题明显无关的数据。数据集成(dataintegration)。其作用是将来自多数据源中的相关数据组合到一起。数据转换(datatransformation)。其作用是将数据转换为易于进行数据挖掘的数据存储形式。数据挖掘(datamining)。其作用是利用智能方法挖掘数据模式或规律知识。模式评估(patternevaluation)。其作用是根据一定评估标准从挖掘结果筛选出有意义的相关知识。知识表示(knowledgepresentation)。其作用是利用可视化和知识表达技术，向用户展示所挖掘的相关知识。2023/7/10 从商业的角度看，数据挖掘过程可分为三个阶段数据收集：数据收集容易且不引人注意，但却是数据挖掘的根底。知识是从海量数据里提取出来的，因此要挖掘知识必须得收集一定量的数据。收集到的原始数据一般存在缺失值、错误值等问题，不能直接用作知识提取的数据源，需要进行数据预处理。知识提取：基于经过预处理的数据，使用各种数据挖掘方法(如分类、聚类、关联分析等)进行知识提取，这是数据挖掘的核心局部。 知识辅助决策：数据挖掘技术已被广泛地应用于各领域，其提取出来的知识可以很好地辅助决策者做出良好的决策。 2023/7/101.3.5数据挖掘软件比较著名的商用数据挖掘软件有：SPSSClementine、SASEnterpriseMiner、IBMIntelligentMiner、SQLServer2005DataMining、OracleDM等，它们都能够提供常规的挖掘过程和挖掘模式。另外：Matlab，Excel(DatamininginExcel:XLMiner)等提供了数据挖掘模块。开源数据挖掘工具有：Weka、RapidMiner(YALE)、ARMiner以及AlphaMiner等。2023/7/10商用软件

(1)SPSSClementine Clementine是ISL(IntegralSolutionsLimited)公司的数据挖掘工具平台。1999年SPSS公司收购了ISL公司，2021年10月，IBM收购了SPSSInc。来自KDnuggets(:///polls/)的调查报告显示：Clementine(2000-2021)有9年摘获数据挖掘产品排行榜桂冠。2023/7/10Clementine的特点：结合商业技术可以快速建立预测性模型，进而应用到商业活动中，帮助人们改进决策过程。注重数据挖掘在整个业务流程中的应用价值，其功能强大的数据挖掘算法，使数据挖掘贯穿业务流程的始终，在缩短投资回报周期的同时提高了投资回报率。2023/7/10(2)SAS/EnterpreiseMiner支持SAS统计模块，通过大量数据挖掘算法增强了那些模块使用SEMMA方法学以提供一个能支持包括关联、聚类、决策树、神经元网络和统计回归在内的数据挖掘工具既方便被初学者使用〔可视化操作〕，也能为有经验的用户使用〔高效的编程〕2023/7/10SAS的特点：GUI界面是数据流驱动的，且易于理解和使用允许一个分析者通过构造一个使用链接连接数据结点和处理结点的可视数据流图建造一个模型，允许把处理结点直接插入到数据流中支持多种模型，允许用户比较(评估)不同模型并利用评估结点选择最适合的提供了一个能产生被任何SAS应用程序所访问的评分模型的评分结点2023/7/10 (3)IBMIntelligentMiner

IntelligentMiner采用了多种统计方法和挖掘算法，主要有：单变量曲线，双变量统计，线性回归，因子分析，主变量分析，分类，分群，关联，相似序列，序列模式，预测等。

处理的数据类型有： 结构化数据(如：数据库表，数据库视图，平面文件) 半结构化或非结构化数据(如：顾客信件，在线效劳，电子邮件，网页等)2023/7/10 (4)MicrosoftSQLServer2005DataMining MicrosoftSQLServer2005DataMining(数据挖掘)属于商务智能技术，它可帮助您构建复杂的分析模型，并使其与您的业务操作相集成。MicrosoftSQLServer2005分析效劳中构建了新的数据挖掘平台——一个易于使用、容易扩展、方便访问、非常灵活的平台。对于以前从未考虑过采用数据挖掘的组织机构，这无疑是个非常容易接受的解决方案。2023/7/10 (5)MATLAB MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创立用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。提供了许多数据挖掘的模块。2023/7/10(6)XLMiner

XLMiner是将数据挖掘置于Excel中，操作介面较为容易。藉由工具列的方式呈现可以帮助使用者更加快速进行数据挖掘的工作，并提供多样的方法来进行数据的分析。在功能上，XLMiner广泛的包含了统计与机器学习的技巧使使用者能够进行资料的分类、预测、数据挖掘探索与简化。2023/7/10开源软件(1)WekaWeka的全名是怀卡托智能分析环境(WaikatoEnvironmentforKnowledgeAnalysis)，是基于JAVA环境下开源机器学习(machinelearning)与数据挖掘(dataminining)软件。2023/7/10Weka的特点：公开的数据挖掘工作平台集合了大量能承担数据挖掘任务的机器学习算法，包括对数据进行预处理，分类，回归、聚类、关联规那么在新的交互式界面上的可视化开发者可使用Java语言，利用Weka的架构上开发出更多的数据挖掘算法2023/7/10(2)RapidMiner RapidMiner(前身是YALE)是基于Weka构建的一个十分流行的开源数据挖掘软件，它不仅提供了一个GUI的数据处理和分析环境，还提供了JavaAPI以便将它的能力嵌入其他应用程序。(3)ARMiner ARMiner是一个专注于关联规那么挖掘的C/S结构应用程序，全部是用Java语言编写。1.4数据挖掘应用2023/7/10数据挖掘技术应用很广，应用较好的领域、行业有：金融保险业(CreditScoring；InsuranceEvaluation)电信(Detectingtelephonefraud)市场营销分析(MarketingAnalysis)医学(Detectinginappropriatemedicaltreatment)体育(IBMAdvancedScoutanalyzedNBAgamestatistics)生物信息学(Bioinformatics)等这里主要介绍在商业领域和计算机领域的应用。2023/7/101.4.1数据挖掘在商业领域中的应用1.4.2数据挖掘在计算机领域中的应用1.4.3其它领域中的应用1.4数据挖掘应用2023/7/10 所谓商业智能BI(BusinessIntelligence)是能够帮助企业确定客户的特点，使企业能够为客户提供有针对性的效劳，对自身业务经营做出正确明智决定的工具，是目前国内外企业界和软件开发界广泛关注的一个研究方向。

1.4.1数据挖掘在商业领域中的应用2023/7/10商业智能的核心即数据挖掘，能解决的典型商业问题包括：数据库营销(DatabaseMarketing)客户群体划分(CustomerSegmentation&Classification)客户背景分析(ProfileAnalysis)交叉销售(Cross-selling)客户流失性分析(ChurnAnalysis)客户信用记分(CreditScoring)欺诈检测(FraudDetection)……2023/7/10(1)电子商务在电子商务领域，数据挖掘可以应用于以下几个方面：客户细分客户获得客户保持个性化效劳资源优化数据挖掘在商业领域中的主要应用2023/7/10(2)公司分析和风险管理财务方案与资源方案现金流转分析和预测；财产分析的偶发性需求分析；交叉区域分析和时间序列分析(财务资金比率，趋势分析等)；总结和比较资源和花费。竞争力分析对竞争者和市场趋势的监控将顾客按等级分组和基于等级的定价程序将定价策略应用于竞争更剧烈的市场中2023/7/10(3)市场分析和管理 根本假定“消费者过去的行为是其今后消费倾向的最好说明〞，对特定消费群体进行特定内容的定向营销——向客户有效推荐产品(电子商务网站)。消费者过去的行为数据主要来源于信用卡交易、会员卡、商家的优惠卷、消费者投诉、公众生活方式研究等。基于消费者的行为数据，将市场分成有意义的群组，找出具有相同特征(兴趣，收入水平，消费习惯等等)的“模式〞顾客群，确定顾客群的购置模式。从而确定适合不同顾客的最正确商品，预测何种因素能够吸引新顾客。2023/7/10(4)企业危机管理危机管理是管理领域新出现的热点研究领域，数据挖掘在企业危机管理中的应用表达在：利用Web挖掘搜集外部环境信息利用数据挖掘分析企业经营状况利用数据挖掘识别、分析和预防危机利用数据挖掘技术改善客户关系管理利用数据挖掘进行信用风险分析和欺诈甄别利用数据挖掘控制危机2023/7/10(5)欺诈行为检测和异常模式的发现 利用历史数据建立欺骗性行为模型并使用数据挖掘帮助识别同类例子。可用于以下行业：汽车保险:检测出那些成心制造车祸而索取保险金的人；洗钱:发现可疑的货币交易行为；医疗保险:检测出潜在的病人，呼叫医生和证明人；银行信用卡和保险行业:检测识别信用卡、保险欺诈者；发现不正确的医学治疗：澳大利亚医疗保险协会证明在许多情况下面审查测试是很需要的；电信:呼叫欺骗行为检测(呼叫模式：呼叫目的地，持续时间，每天或每周的次数。分析与预期标准相背离的模式)。2023/7/10(1)信息平安：入侵检测，垃圾邮件的过滤 传统的信息平安系统概括性差，只能发现模式规定的、的入侵行为，难以发现新的入侵行为。数据挖掘能够对审计数据进行自动的、更高抽象层次的分析，从中提取出具有代表性、概括性的系统特征模式，以便减轻人们的工作量，且能自动发现新的入侵行为。同样地，利用数据挖掘技术也可分析比较垃圾邮件与正常邮件的异同，建立垃圾邮件过滤模型，过滤无聊电邮和商业推销等方面的垃圾邮件。1.4.2数据挖掘在计算机领域中的应用2023/7/10(2)互联网信息挖掘

利用数据挖掘技术从与WWW相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息，涉及Web技术、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域，是一项综合技术。

互联网信息挖掘可分为Web内容挖掘、Web使用挖掘、Web结构挖掘。2023/7/10Web结构挖掘：挖掘Web上的链接结构，即对Web文档的结构进行挖掘。通过Web页面间的链接信息可以识别出权威页面、平安隐患(非法链接)等。Web使用挖掘：通过对用户访问行为或Web日志的分析，获得用户的有用模式，建立用户兴趣模型。分析和发现Log日志中蕴藏的规律可以识别潜在客户、跟踪Web效劳的质量以及侦探非法访问的隐患等。Web内容挖掘：对Web页面内容及后台交易数据库进行挖掘，Web内容挖掘与文本挖掘(TextMining)和Web搜索引擎(SearchEngine)等领域密切相关。2023/7/10(3)自动问答系统 自动问答系统Q/A(automaticQuestionAnswering)采用自然语言处理技术，一方面完成对用户疑问的理解；另一方面完成正确答案的生成。这些研究涉及到计算语言学、信息科学和人工智能学，是计算机应用研究的热点之一，其核心是自然语言理解技术。 如：Lexxe:// wolfrram://Baidu知道，维基百科(Wikipedia)等利用群体智慧来局部实现自动问答的功能。注：在2021年2月14日至16日举行的有史以来首次广义性人机智力大赛中，IBM超级电脑“沃森〞(Watson)击败美国颇受欢送的智力竞赛节目Jeopardy中的两位最成功的参赛者肯-詹宁斯(KenJennings)和布拉德-鲁特(BradRutter)。2023/7/10(4)网络游戏：网络游戏外挂检测、免费用户到付费用户的转化在网络游戏中，游戏外挂是对游戏运营商最严重的危害之一。所谓网络游戏的外挂是指玩家利用游戏本身玩法的漏洞或通过作弊程序改变网络游戏软件。网络游戏正式运营前会存在大量的注册用户，这些注册用户会在网络游戏运行后存在很长一段时间。如何把这些注册用户转化成付费客户，真正为游戏运营商带来收益呢？数据挖掘技术的应用使网络游戏运营商能够对注册用户采取差异化营销，对正确的注册用户采用适宜的营销手段，从而提高市场营销活动效果，使企业利润得到最大化。2023/7/10生物信息或基因数据挖掘情报分析挖掘体育竞赛天文学过程控制/质量监督保证……1.4.3其它领域中的应用2023/7/10数据挖掘不能干什么虽然数据挖掘具有广泛应用，但它绝不是无所不能，首先数据挖掘仅仅是一个工具，而不是有魔力的权杖；其次数据挖掘得到的预言模型可以告诉你会如何(whatwillhappen)，但不能说明为什么会(why)；再者数据挖掘不能在缺乏指导的情况下自动地发现模型。2023/7/101.5数据挖掘技术的前景、研究热点数据挖掘技术的价值和前景数据挖掘的研究热点数据挖掘未来开展2023/7/10数据挖掘技术的价值和前景2000年GartnerGroup的一次高级技术调查将数据挖掘和人工智能列为“未来三到五年内将对工业产生深远影响的五大关键技术〞之首，并将并行处理体系和数据挖掘列为未来五年内投资焦点的十大新兴技术前两位。(目前，在对产业界具有深远影响的大型IT公司里，数据挖掘技术发挥着重要作用，如Microsoft、Google、Yahoo、Baidu、Tencent等国内外著名IT公司)。2005年微软将“互联网搜索、数据挖掘与语音技术〞确定为亚洲研究院的3大研发领域之一。微软的Excel嵌入了数据挖掘功能XLMiner，SQLServer2005增加了数据挖掘功能。美国2021年评选的12个最有前途的职业中数据挖掘师排名第四。包括IBM在内的世界上主要数据库厂商，纷纷在数据挖掘领域加大投入，把数据挖掘功能集成到其产品中，以提高产品的竞争力。2021年10月2日，IBM成功收购了SPSSInc。2023/7/10(1)数据流挖掘 通信领域中的记录数据流、Web上的用户点击数据流、网络监测中的数据包流、各类传感器网络中的检测数据流、金融领域的证券数据流、卫星传回的图像数据流以及零售业务中的交易数据流等形成了一种与传统数据库中静态数据不同的数据形态——数据流。数据流实时、连续、有序、快速到达的特点以及在线分析的应用需求,对流数据挖掘算法提出了诸多挑战，其中最主要的挑战是使用小的存储空间和少的运行时间快速地进行必要的处理，传统的处理方法难以满足这种要求。

研究热点2023/7/10

(2)文本挖掘

文本挖掘是近几年来数据挖掘领域的一个新兴分支，文本挖掘也称为文本数据库中的知识发现，是从大量文本的集合或语料库中抽取事先未知的、可理解的、有潜在实用价值的模式和知识。目前，国外的文本挖掘研究已经从实验性阶段进入到实用化阶段，著名的文本挖掘工具有：IBM的文本智能挖掘机、Autonomy公司的ConceptAgents、TelTech公司的TelTech等。但是，国内正式引入文本挖掘的概念并开展针对中文的文本挖掘研究是从近几年才开始的。2023/7/10(3)Web挖掘

Web挖掘定义为：从Web文档、Web活动中抽取感兴趣的、潜在的有用模式和隐藏信息。Web挖掘的研究主要有3种，即Web结构研究、Web使用研究和Web内容研究。

Web挖掘广泛应用于搜索引擎、网站设计和电子商务等领域。面向Web的数据挖掘比面向数据库和数据仓库的数据挖掘要复杂得多，这是由于互联网上异构数据源环境、数据结构的复杂性、动态变化的应用环境等特性所决定的。2023/7/10(4)生物信息数据挖掘 人类基因组方案的启动和实施使得核酸、蛋白质数据迅速增长，这些海量的数据需要被合理的存储、组织和索引，信息科学被引入这一领域就形成了“生物信息学〞。生物信息学是定义为生命科学与数学、计算机科学和信息科学等交汇融合所形成的一门交叉学科。它应用先进的数据管理技术、