数据挖掘：距离计算方法与电信行业应用详解

"本篇文章主要探讨了距离的计算在数据挖掘技术中的应用，特别是针对标准化后的对象间距离测量，如欧氏距离、曼哈顿距离和明考斯基距离。数据挖掘技术是信息时代的重要课题，它源于网络技术之后，为了解决数据爆炸带来的知识贫乏问题。随着数据库规模的扩大和数据量的增长，数据挖掘应运而生，旨在从海量数据中发现隐藏的规律和知识。 文章首先介绍了数据挖掘的背景，指出信息时代的海量数据存储和快速膨胀，传统数据库系统无法自动揭示数据间的内在联系。数据挖掘技术的出现填补了这一空白，形成了知识发现于数据库（KDD）和数据挖掘的理论体系。在这个过程中，数据挖掘不仅关注工具的开发，还涉及到数据挖掘系统、算法的研究，以及国际会议和期刊的跟踪，以推动学科的发展。 数据挖掘的介绍部分涵盖了其起源，包括数据挖掘如何作为网络之后的下一个技术热点，以及数据爆炸时代面临的挑战，如信息过载、真实性辨别、安全问题和数据格式一致性问题。此外，文章还提到专家系统工具的局限性，促使人们转向数据挖掘这种自动化的知识发现方式。 文中特别强调了数据挖掘在电信领域的应用，通过广东移动的实际案例，展示了数据挖掘在提升业务效率、优化决策支持等方面的实际价值。同时，还涉及到了数据挖掘工具的选择和使用，以及一系列的数据挖掘实例，帮助读者理解和掌握这一关键技术。 本文深入浅出地阐述了数据挖掘的基础理论、实际应用和工具使用，对于理解和运用数据挖掘技术的人来说，具有很高的参考价值。"