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数据挖掘系统（data mining system）是指从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘出有趣知识的系统。近年来为了推动数据挖掘在实际中的应用，许多研究者对数据挖掘系统的体系结构做了大量的研究工作。一个结构合理的数据挖掘系统应该具有以下几个特点： [1] （1）系统功能和辅助工具的完备性；（2）系统的可扩展性；（3）支持多种数据源；（4） 对大数据量的处理能力；（5） 良好的用户界面和结果展示能力。当前出现的数据挖掘系统主要包括集中式的和分布式的数据挖掘系统，而每种系统的具体结构及其各个组成部分却有多种不同的实现技术和实现方式。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。扬州高科技智能推荐风格

（5） 数据变换：通过平滑聚集，数据概化，规范化等方式将数据转换成适用于数据挖掘的形式。对于有些实数型数据,通过概念分层和数据的离散化来转换数据也是重要的一步。（6） 数据挖掘过程：根据数据仓库中的数据信息，选择合适的分析工具，应用统计方法、事例推理、决策树、规则推理、模糊集、甚至神经网络、遗传算法的方法处理信息，得出有用的分析信息。（7） 模式评估：从商业角度，由行业来验证数据挖掘结果的正确性。（8） 知识表示：将数据挖掘所得到的分析信息以可视化的方式呈现给用户，或作为新的知识存放在知识库中，供其他应用程序使用。南通购买智能推荐厂家供应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。

20世纪90年代，随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。数据库在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息时代，海量信息给人们带来许多负面影响，主要的就是有效信息难以提炼，过多无用的信息必然会产生信息距离（信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度，简称DIST或DIT）和有用知识的丢失。

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。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。

数据源层为了提高数据的一致性和完整性，进行数据挖掘前首先应将分散存储在多个数据源中的数据通过数据清理和数据集成等预处理操作集成到一个统一的数据库/ 数据仓库中。为了提高系统的可扩展性，屏蔽数据源采用的具体数据库产品，数据库接口应该采用ODBC、JDBC或OLE DB等技术，以便于更改数据源。赵志宏、钱卫宁等分别提出了基于数据仓库和大规模数据库的数据挖掘系统框架及其应用。 [1] 数据库可以通过4种形式集成到数据挖掘系统中：无藕合的，松藕合的，半松藕合的和紧藕合的。理想的是紧藕合方式，即通过把数据挖掘查询优化成循环的数据挖掘和检索过程从而将2者结合起来，这样可以充分利用数据库所具有的查询、汇总等数据处理功能，减少数据挖掘系统开发负担，提高系统的效率。Rosa Meo提出了一种使用数据挖掘语言Mine Rul e 实现与数据库紧藕合的数据挖掘系统框架。缺点是需要的参数太多，编码困难，一般计算量比较大。扬州高科技智能推荐风格

数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。扬州高科技智能推荐风格

统计分析方法在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。模糊集方法即利用模糊理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。李德毅等人在传统模糊理论和概率统计的基础上，提出了定性定量不确定性转换模型--云模型，并形成了云理论。扬州高科技智能推荐风格

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