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与数据挖掘有关的，还牵扯到隐私问题，例如：一个雇主可以通过访问医疗记录来筛选出那些有糖尿病或者严重心脏病的人，从而意图削减保险支出。然而，这种做法会导致伦理和法律问题。对于和商业数据的挖掘，可能会涉及到的，是或者商业机密之类的问题。这对于保密也是个不小的挑战。数据挖掘有很多合法的用途，例如可以在患者群的数据库中查出某药物和其副作用的关系。这种关系可能在1000人中也不会出现一例，但药物学相关的项目就可以运用此方法减少对药物有不良反应的病人数量，还有可能挽救生命；但这当中还是存在着数据库可能被滥用的问题。数据准备是从相关的数据源中选取所需的数据并整合成用于数据挖掘的数据集；江阴好的智能推荐怎么设置

这也就是约翰·内斯伯特( John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息，以更好地利用这些数据。但以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。数据的类型可以是结构化的、半结构化的，甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的，也可以是归纳的。终被发现了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。无锡现代智能推荐特点①数据准备；②数据挖掘；③结果表达和解释。

当前已出现的商业化数据挖掘软件进一步推动了数据挖掘技术的普及和发展，但在实际应用中仍存在不少问题和需要继续研究改进之处，当前主要的研究方向和发展趋势包括以下几个方面： [1] （1）增强可视化和交互性。一个具有良好的可视化和交互功能的数据挖掘系统可以使用户直观地看和理解数据挖掘任务的定义和执行过程，减少用户挖掘知识的盲目性和挖掘过程中大量无关模式的产生，提高系统的挖掘效率及用户对挖掘结果的满意度和可信度。

遗传算法遗传算法模拟了自然选择和遗传中发生的繁殖、交配和基因突变现象，是一种采用遗传结合、遗传交叉变异及自然选择等操作来生成实现规则的、基于进化理论的机器学习方法。它的基本观点是“适者生存”原理，具有隐含并行性、易于和其他模型结合等性质。主要的优点是可以处理许多数据类型，同时可以并行处理各种数据；缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。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。造成这一点的直接原因就是模型建立中隐含的各种假定，因此，直接在现实世界中测试模型很重要。

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。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。泰州使用智能推荐调试

无指导的数据挖掘是在所有的属性中寻找某种关系。江阴好的智能推荐怎么设置

获取的信息和知识可以广用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：①来自统计学的抽样、估计和假设检验；②人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。江阴好的智能推荐怎么设置

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