"探索数据中的潜在信息：人工智能数据挖掘"

数据挖掘（Data Mining）是一个融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等多学科交叉研究领域。经过多年的研究，数据挖掘产生了许多新概念和方法，使得其研究变得更加深入。数据挖掘技术正在以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式，被认为是未来信息处理的骨干技术之一，网络之后的下一个技术热点。 数据挖掘的定义是从大量的实际应用数据中提取隐含的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。除了常用的“数据挖掘”和“知识发现”之外，还有许多类似的术语，如数据融合、数据分析、知识抽取、信息发现、数据采掘、知识获取、数据考古、信息收获和决策支持等。这些术语都涵盖了数据挖掘所关注的内容。 在数据挖掘的概述中，数据挖掘技术正致力于利用数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等领域的研究成果，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识。这一过程需要综合运用多种先进技术，如机器学习、数据挖掘算法、数据可视化等，来实现对数据的深度分析和挖掘。 数据挖掘技术的发展已经产生了许多新概念和方法，使其研究向更深入的方向发展。其中，数据挖掘被认为是未来信息处理的骨干技术之一，网络之后的下一个技术热点。数据挖掘的发展将带动信息处理和利用方式的全新变革，对人类社会和科技发展产生深远影响。 总之，数据挖掘作为一个多学科交叉研究领域，正在以一种全新的概念改变着人类利用数据的方式，被认为是未来信息处理的骨干技术之一，网络之后的下一个技术热点。通过综合利用数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等技术，数据挖掘实现了对大量数据的隐含信息和知识的提取和挖掘，推动着信息处理和利用方式的全新变革，并对人类社会和科技发展产生着深远影响。