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数据挖掘综述
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Data Mining Technologies, Techniques, Tools, and Trends 引言 什么是数据挖掘 数据挖掘是从大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势。 数据挖掘的目的：提高市场决策能力；检测异常模式；在过去的经验基础上预言未来趋势等。 数据挖掘不同的术语和定义：data mining, knowledge discovery, pattern discovery, data dredging, knowledge, data archeology. 数据挖掘支持技术 多技术的综合，Figure 1-2 数据挖掘的概念和技术 数据挖掘的结果：分类；序列分析；数据依赖分析；偏差检测 Figure 1-3 数据挖掘的方向和趋势 Figure 1-4 本书组织 Figure 1-6 数据挖掘的发展 Figure 1-10 Part I. Technologies for Data Mining 数据库系统 体系：Figure 2-21，Figure 2-22，Figure 2-23 数据仓库 数据库、数据仓库与数据挖掘的关系：Figure 3-10，Figure 3-11，Figure 3-12 支持数据挖掘的其他技术 统计推理：线性模型，非线性模型。线性回归用于预言；线性差别分析（linear discriminate ananlysis）技术用于分类；非线性技术用于估值；抽样 机器学习：active learning; learning from prior knowledge; learning incrementally。概念学习（concept learning）；神经元网络；遗传算法；决策树；归纳逻辑设计（inductive logic programming） 可视化：可视化表达数据挖掘结果；将数据挖掘技术应用于可视化；使用可视化技术完善数据挖掘技术；使用可视化技术steer数据挖掘过程。 并行处理：数据挖掘算法 + 并行处理技术 = 并行数据挖掘算法 决策支持：Figure 4-6，Figure 4-7 数据挖掘的体系结构 综合技术体系结构：Figure5-1（标准接口和接口定义语言），Figure5-3 功能体系结构：Figure5-4，Figure5-5 系统体系结构：ODBC/CORBA Figure5-8，Figure5-9，三层体系结构Figure5-10，封装对象：Figure5-11 Part II. Techniques and Tools for Data Mining 数据挖掘过程 数据挖掘项目： 需求；合适的数据；工具；人员；资金。 例子 超市分析交易数据，安排货架上货物摆布，以提高销售 信用卡公司分析信用卡历史数据，判断哪些人有风险，哪些没有 调查局分析行为模式，判断哪些人对受保护的信息具有潜在威胁 药房分析医师的处方，判断哪些医师愿意购买他们的产品 保险公司分析以前的客户记录，决定哪些客户是潜在花费昂贵的 汽车公司分析不同地方人的购买模型，针对性地发送给客户喜欢的汽车的手册 人才中心分析不同客户的工作历史，发送客户潜在的感兴趣的工作信息 访问没有归类的竞争对手数据库，推断出潜在的归类信息 教育学院分析学生历史信息，决定哪些人愿意参加培训，发送手册给他们 核武器工厂分析历史核查信息记录，决定没有采用哪项预防措施将导致核灾难 广告公司分析人们购买模式,估计他们的收入和孩子数目,作为潜在的市场信息 调查局分析不同团体的旅游模式，决定不同团体之间的关联 医师分析病人历史和当前用药情况，不仅诊断用药而且预测潜在的问题 税务局分析不同团体的交所得税的记录，发现异常模型和趋势 调查局分析罪犯记录，推断哪些人可能会犯恐怖罪和大的谋杀罪 数据挖掘应用领域 Figure 6-1 数据挖掘的步骤：Figure 6-3，修剪结果：Figure 6-4；管理因素 挑战：Figure 6-5 用户接口方面：研究较少；可视化 数据挖掘的结果、方法和技术 数据挖掘应用步骤：Figure 7 – 1 数据挖掘的结果（任务，类型） 分类 Estimation： 例子，分析消费模型，估计个人收入和孩子数目 预言 例子，根据个人教育、当前工作、行业趋势，预言2005年工资 Affinity Grouping（关联规则，Correlation） 聚集 偏差分析deviation 异常检测 anomaly：fraud detection ; medical illness detection … 数据挖掘方法 Figure 7-3 自顶向下top-down：以假设开始 自下而上bottom-up：直接（supervised learning）-提问；间接 混合方法 数据挖掘技术和算法 market basket analysis:智能搜索，超市 决策树：分类 神经网络：聚集，偏差分析… 归纳逻辑程序 link analysis, automatic cluster detection techniques ,nearest neighbor techniques 遗传算法 模糊逻辑 约略集rough set concept learning概念学习 简单的基于规则的推理 逻辑程序作为数据挖掘技术 演绎逻辑程序 归纳逻辑程序 ILP作为数据挖掘技术 ILP应用 Figure 8 –6 数据挖掘工具 数据挖掘工具分类 Figure 9-1 原型工具 新的功能模型 开发新的模型、框架：Stanford University; MITRE Corporation ; Hitachi Corporation ; Rutgers University 目的：综合数据挖掘和数据库管理 项目名称：Queryflocks （Stanford University，MITRE Corporation，Hitachi Corporation），开发支持数据挖掘查询方法和优化技术。 Rutgers University，数据挖掘查询语言 新的信息服务 挖掘不同类型的数据（多媒体） Text数据挖掘：Queryflocks；Cheng and Ng ，University of Arizona；Feldman，Bar-Ilan University in Israel Image数据挖掘：SKICAT，JPL（Jet Propulsion Lab）；Clifton，MITRE Co.；University of British Columbia WEB数据挖掘：University of Michigan ；University of Minnesota Scalability 数据挖掘算法的可度量性：The Massive Digital Data System Project；Magnify Inc.；Thinking Machines Co.；SGI；IBM’s YorkTown Heights research laboratory 结果的可理解性 GTE Lab；Simon Fraser University；University of Massachusetts at Lowell 大规模的项目 IBM Quest project, Agarwal Simon Fraser University’s DBMINER, Han 商业工具 Red Brick: DATAMIND Lockheed Martin: RECON IBM: INTELLIGENT MINER Information Discovery: IDIS Neo Vista: DECISION SERIES Part III. Trends in Data Mining 挖掘分布式、异质、遗留数据库 分布式数据库：Figure 10-1，Figure 10-2 异质数据库的互操作：Figure 10-4 遗留数据库的迁移：Figure 10-5 挖掘分布式、异质、遗留数据库 分布式数据挖掘：Figure 10-6，Figure 10-9 异质数据库挖掘：Figure 10-10，Figure 10-11，Figure 10-12，Figure 10-13，Figure 10-14 合作数据挖掘，中间件 Figure 10-16 遗留数据库挖掘：Figure 10-17，Figure 10-18，系统重建Figure 10-19 多媒体数据挖掘 两种方法：抽取结构，挖掘结构数据；直接挖掘多媒体数据 多媒体数据库：体系结构；数据建模；MM-DBMS功能：数据操纵，事务管理，元数据管理；存储管理；一致性和完整性。 挖掘多媒体数据 Text挖掘 半结构，非结构； 转换成结构化数据，在结构化数据上挖掘（文本—关系数据库）Figure 11-10 数据挖掘与信息检索结合Figure 11-11 开发直接挖掘非结构化数据的工具Figure 11-12 Image 挖掘 Clifton 抽取元数据挖掘；Unusual pattern; classify, cluster, associate image Video 挖掘 转化Figure 11-14；直接挖掘Figure 11-15 Audio 挖掘 与Video类似，Text转化Figure 11-16；直接挖掘Figure 11-17 挖掘综合类型 与异质数据库类似，MDP Multimedia Distributed Processor 先综合后挖掘Figure 11-18, 先挖掘后综合Figure 11-19 数据挖掘和WWW Internet 数据库管理和数字图书馆 Web数据挖掘 分类：Figure 12-12 挖掘Web数据：Figure 12-6；Figure 12-7；Figure 12-8；Figure 12-9；Figure 12-10 挖掘访问模式：Figure 12-11 数据挖掘的安全和隐私问题 inference 问题 mining , warehouse , inference 隐私问题：Figure 13-7 数据挖掘的元数据 元数据 挖掘和元数据 元数据挖掘Figure 14-4 mining and repository Figure 14-5 多媒体数据和元数据Figure 14-6 Web数据挖掘和元数据Figure 14-7 中心容器Figure 14-8（数据库中的数据很难直接挖掘） 总结和方向 总结 Chap 1：引言 概念；结果，技术，方法；本书三层框架- 所涉及的技术，技术和工具，趋势 Part I ：支持数据挖掘的技术 Chap 2：数据库系统 数据模型；数据库体系结构；数据库功能；数据库和数据挖掘的结合 Chap 3：数据仓库 数据仓库定义、技术、功能；开发数据仓库；数据仓库、数据库管理和数据挖掘的关系 Chap 4：其他支持的技术：统计、机器学习、可视化、并行处理、和决策支持 Chap 5：数据挖掘不同的体系结构：技术；功能；Client/Server Part II ：数据挖掘技术和工具 Chap 6：数据挖掘过程 例子（偏差分析/关联规则/分类等）；数据挖掘的原因；数据挖掘步骤；用户接口方面 Chap 7：数据挖掘的结果（任务），方法和技术 结果-聚集/分类等；方法论-自顶而下/自下而上/混合；技术-决策树/神经网络/逻辑归纳 Chap 8：逻辑归纳inductive logic programming 演绎逻辑编程；逻辑归纳编程；ILP作为数据挖掘技术及其缺陷 Chap 9：数据挖掘工具 研究原型-新的功能模型/新的信息服务/结果可理解性/可度量性/大规模项目；商业工具 Part III ：数据挖掘趋势 Chap 10：挖掘分布式、异质、遗留数据库 新的研究领域；问题；需要做的工作 Chap 11：多媒体数据挖掘 多媒体数据库简介；在多媒体数据上的数据挖掘 – 文本/图象/视频/音频数据；方向 Chap 12：Web数据挖掘 Web数据管理；Internet数据库和数字图书馆；WEB数据挖掘 – Internet数据库（构建数据仓库和多媒体数据挖掘）/用户浏览模式 Chap 13：数据挖掘的安全和隐私问题 推论问题inference problem；处理推论问题的方法；逻辑归纳和推论；隐私问题 Chap 14：数据挖掘的元数据 元数据简介；挖掘元数据；利用元数据挖掘数据 挑战 不完全和不精确的数据 标记数据,计算机处理,存储数据库,创建数据仓库,数据清洁,解决不确定性,格式化数据 不充分的工具和资源 数据挖掘工具不成熟 剪除结果和理解结果的能力 prune mining result,可视化,数据的可理解性 多语言挖掘 : 处理多种语言的工具 数据挖掘算法的可度量性 数据挖掘项目管理上的支持 Part III分布式,异质,遗留数据库/多媒体数据/WEB数据/安全和隐私问题/元数据挖掘 方向 数据理解 不完全和不精确的数据 多语言挖掘 多策略学习 可度量性Scalability (大规模数据) 更好的数据挖掘技术 数据挖掘理论 (艺术 – 理论) 技术综合 分布式,异质,和遗留数据库挖掘 多媒体数据挖掘 WEB挖掘 元数据挖掘 数据挖掘的安全和隐私 归纳和建议 数据挖掘是多技术的综合: 数据管理,机器学习,统计推理,高性能计算,决策支持,可视化 好的数据是数据挖掘的关键 数据挖掘研究处于初级阶段 (98) : 期望不同的方法论和OO设计和分析技术的应用 如 UML应用在数据挖掘上 实际数据挖掘应用的开发有助于对数据挖掘的理解 数据挖掘项目需要管理和交流 利用各种数据挖掘产品和原型的商业和研究的材料 数据挖掘是一个机遇,也是一个挑战 [ Last edited by 幻影无痕 on 2006-11-18 at 07:45 ] |
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