什么是網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘？數(shù)據(jù)挖掘:目前現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有待完善；發(fā)展數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特殊群體挖掘、圖挖掘等新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對(duì)象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語(yǔ)義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。什么是數(shù)據(jù)挖掘。

數(shù)據(jù)挖掘是指通過(guò)算法從大量數(shù)據(jù)中尋找隱藏信息的過(guò)程。功能:通過(guò)算法搜索隱藏在大量數(shù)據(jù)中的信息。應(yīng)用:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、文本、多媒體數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)、Web數(shù)據(jù)，這類(lèi)數(shù)據(jù)源包含半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)甚至異構(gòu)數(shù)據(jù)。擴(kuò)展資料:需要是發(fā)明之母。近年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘引起了信息產(chǎn)業(yè)的極大關(guān)注。主要原因是有大量可以廣泛應(yīng)用的數(shù)據(jù)，迫切需要將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息和知識(shí)。

數(shù)據(jù)挖掘是人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)研究領(lǐng)域的一個(gè)熱門(mén)話題。所謂數(shù)據(jù)挖掘，是指從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中揭示隱藏的、以前未知的、潛在有價(jià)值的信息的非凡過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)決策支持過(guò)程，主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)等。它以高度的自動(dòng)化分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行歸納推理，從中挖掘潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，降低風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要內(nèi)容包括:模式跟蹤、數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備、基于分類(lèi)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、離群點(diǎn)檢測(cè)、關(guān)聯(lián)和聚類(lèi)?；诖蟓h(huán)境下數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，挖掘技術(shù)和對(duì)應(yīng)關(guān)系:1 .數(shù)據(jù)源眾多，大數(shù)據(jù)挖掘的研究對(duì)象往往不僅僅涉及一個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，還涉及多個(gè)系統(tǒng)的融合分析。因此，需要強(qiáng)大的ETL技術(shù)來(lái)整合多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，而多個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)可能有不同的標(biāo)準(zhǔn)。

2.數(shù)據(jù)的維度很高，整合后的數(shù)據(jù)不僅僅是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的那些維度，還有上百個(gè)維度，這就需要降維技術(shù)。3.大量數(shù)據(jù)的計(jì)算無(wú)法在單臺(tái)服務(wù)器上計(jì)算，需要分布式計(jì)算。所以要掌握各種分布式計(jì)算框架，比如Hadoop、Spark，就要掌握機(jī)器學(xué)習(xí)算法的分布式實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)挖掘:目前現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)有待完善；發(fā)展數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)挖掘、特殊群體挖掘、圖挖掘等新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；突破基于對(duì)象的數(shù)據(jù)連接、相似性連接等數(shù)據(jù)融合技術(shù)；突破用戶興趣分析、網(wǎng)絡(luò)行為分析、情感語(yǔ)義分析等面向領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

1。分類(lèi)是找出數(shù)據(jù)庫(kù)中一組數(shù)據(jù)對(duì)象的共同特征，并按照分類(lèi)方式將其劃分到不同的類(lèi)中。其目的是通過(guò)分類(lèi)模型將數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給定的類(lèi)別中。它可以應(yīng)用于應(yīng)用分類(lèi)和趨勢(shì)預(yù)測(cè)。比如淘寶店鋪將用戶在一段時(shí)間內(nèi)的購(gòu)買(mǎi)行為進(jìn)行分類(lèi)，根據(jù)情況向用戶推薦相關(guān)商品，從而增加店鋪的銷(xiāo)量。主要的分類(lèi)方法有:決策樹(shù)、KNN方法、SVM方法、VSM方法、貝葉斯方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

直接數(shù)據(jù)挖掘:目標(biāo)是利用可用的數(shù)據(jù)建立一個(gè)模型，這個(gè)模型描述了剩余的數(shù)據(jù)和一個(gè)特定的變量(可以理解為數(shù)據(jù)庫(kù)中表的屬性，也就是列)。間接數(shù)據(jù)挖掘:不在目標(biāo)中選擇具體變量，用模型描述；而是在所有變量之間建立一種關(guān)系。數(shù)據(jù)挖掘的方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于其良好的魯棒性、自組織和自適應(yīng)性、并行處理、分布式存儲(chǔ)和高容錯(cuò)性，非常適合解決數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題，近年來(lái)受到越來(lái)越多的關(guān)注。

遺傳算法因其隱含的并行性和易于與其他模型結(jié)合而被應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘。決策樹(shù)方法決策樹(shù)是預(yù)測(cè)模型中常用的一種算法，通過(guò)有目的地對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，發(fā)現(xiàn)一些有價(jià)值和潛在的信息。其主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡(jiǎn)單，分類(lèi)速度快，特別適合大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。粗糙集理論是一種研究不精確和不確定知識(shí)的數(shù)學(xué)工具。粗糙集方法有幾個(gè)優(yōu)點(diǎn):它不需要給出額外的信息；簡(jiǎn)化輸入信息的表達(dá)空間；該算法簡(jiǎn)單，易于操作。

隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的飛速進(jìn)步，各種行業(yè)或組織的數(shù)據(jù)可以海量積累。然而，從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息成為一個(gè)難題。面對(duì)海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析工具和方法顯得非常無(wú)力。由此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)登上了歷史舞臺(tái)。數(shù)據(jù)挖掘是一種技術(shù)，它將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法與處理大量數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法相結(jié)合(圖1)，從大量不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱藏的但潛在有用的信息和知識(shí)。

有哪些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？如何應(yīng)用？數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用廣泛，如:1 .在交通領(lǐng)域，它有助于制定鐵路票價(jià)和預(yù)測(cè)交通流量。2.生物學(xué)方面，探索基因與疾病的關(guān)系，蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)，代謝途徑預(yù)測(cè)等。3.在金融行業(yè)，股指跟蹤、稅務(wù)稽查等方面都有重要的應(yīng)用。4.在電子商務(wù)領(lǐng)域，客戶行為分析，定向營(yíng)銷(xiāo)，定向廣告，誰(shuí)是最有價(jià)值的用戶，一起賣(mài)什么產(chǎn)品。

數(shù)據(jù)挖掘是從大量不完整的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱藏的、未知的、但潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘流程:定義問(wèn)題:明確定義業(yè)務(wù)問(wèn)題，確定數(shù)據(jù)挖掘的目的。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括:選擇數(shù)據(jù)——從大型數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)目標(biāo)中提取數(shù)據(jù)挖掘的目標(biāo)數(shù)據(jù)集；數(shù)據(jù)預(yù)處理——數(shù)據(jù)再處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性和一致性、去噪、填充缺失字段、刪除無(wú)效數(shù)據(jù)等。

結(jié)果分析:對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果進(jìn)行解釋和評(píng)價(jià)，并轉(zhuǎn)化為最終能被用戶理解的知識(shí)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)大致可以分為統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。統(tǒng)計(jì)方法可以細(xì)分為回歸分析(多元回歸、自回歸等。)和判別分析(貝葉斯判別、CBR、遺傳算法、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可細(xì)分為:前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP算法等。)和自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(自組織特征映射、競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)等。).

數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)管理的不同階段。數(shù)據(jù)獲取的工作是從數(shù)據(jù)源中獲取可以存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)信息，例如，從傳感器收集的諸如溫度、速度和濕度的信息，從網(wǎng)絡(luò)收集的網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)采集完成后，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，以滿足入庫(kù)的要求，然后導(dǎo)入采集的數(shù)據(jù)，最后，在數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。