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数据挖掘的对象可以是任何类型的数据源。可以是关系数据库，此类包含结构化数据的数据源；也可以是数据仓库、文本、多媒体数据、空间数据、时序数据、Web数据，此类包含半结构化数据甚至异构性数据的数据源。 [4] 发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。被发现的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等。在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊地实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步地进行数据挖掘工作。比如，SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。建立模型是一个反复的过程。需要仔细考察不同的模型以判断哪个模型对面对的商业问题有用。南京质量智能推荐使用方法

模糊集法模糊集法是利用模糊理论对问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊理论是用隶属度来描述模糊事物的属性。系统的复杂性越高，模糊性就越强。 [4] 关联规则法关联规则反映了事物之间的相互依赖性或关联性。其的算法是R．Agrawal等人提出的Apriori算法。其算法的思想是：首先找出频繁性至少和预定意义的小支持度一样的所有频集，然后由频集产生强关联规则。小支持度和小可信度是为了发现有意义的关联规则给定的2个阈值。在这个意义上，数据挖掘的目的就是从源数据库中挖掘出满足小支持度和小可信度的关联规则。江阴高科技智能推荐调试有指导的数据挖掘是利用可用的数据建立一个模型，这个模型是对一个特定属性的描述。

步骤分布式数据挖掘包括以下几个步骤： [1] （1）剖分待挖掘数据成P个子集，P为可用的处理器个数，并把每个数据子集发送到各个处理器；（2）每个处理器运行数据挖掘算法于其局部数据子集，处理器可以运行不同的数据挖掘算法；（3）组合各个数据挖掘算法发现的局部知识成全局、一致的发现知识。研究内容在分布式数据挖掘中有4 种关键技术：数据集中、并行数据挖掘、知识吸收和分布式软件引擎。分布式数据挖掘的研究主要包括分布式数据挖掘算法和分布式数据挖掘体系结构的研究2 个方面.当前已经出现不少分布式和并行的数据挖掘算法, 如并行挖掘关联规则的算法CD (count distribution)、DD (Data distribution)，以及PDM 等。

8：FP-Tree(Mining frequent patterns without candidate generation)这个也不太清楚。FP-growth算法(Frequent Pattern-growth)使用了一种紧缩的数据结构来存储查找频繁项集所需要的全部信息。采用算法：将提供频繁项集的数据库压缩到一棵FP-tree来保留项集关联信息，然后将压缩后的数据库分成一组条件数据库（一种特殊类型的投影数据库），每个条件数据库关联一个频繁项集。9：PageRank大名鼎鼎的PageRank大家应该都知道（Google靠此发家，其实也不能说发家啦!）。对于这个算法我的理解就是：如果我指向你（网页间的连接）则表示我承认你，则在计算你的重要性的时候可以加上我的一部分重要性（到底多少，要看我自己有多少和我共承认多少个人）。通过反复这样来，可以求的一个稳定的衡量各个人（网页）重要性的值。不过这里必须要做些限制（一个人的开始默认重要性都是1），不然那些值会越来越大越来越大。目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

数据挖掘过程是一个反复循环的过程，每一个步骤如果没有达到预期目标，都需要回到前面的步骤，重新调整并执行。不是每件数据挖掘的工作都需要这里列出的每一步，例如在某个工作中不存在多个数据源的时候，步骤（2）数据集成的步骤便可以省略。步骤（3）数据规约（4）数据清理（5）数据变换又合称数据预处理。在数据挖掘中，至少60%的费用可能要花在步骤（1）信息收集阶段，而至少60%以上的精力和时间是花在数据预处理神经网络神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。发现知识的方法可以是数字的、非数字的，也可以是归纳的。淮安品牌智能推荐使用方法

遗传算法常用于优化神经元网络，能够解决其他技术难以解决的问题。南京质量智能推荐使用方法

数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互南京质量智能推荐使用方法

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