"新兴数据挖掘领域的基本知识与技术方法"

数据挖掘作为一个新兴的多学科交叉应用领域，正在各行各业的决策支持活动扮演着越来越重要的角色。本书将介绍数据挖掘与数据库知识发现的基本知识，以及从大量有噪声、不完整、甚至是不一致数据集合中，挖掘出有意义的模式知识所涉及的概念与技术方法。本书的第一章将从数据管理技术演化角度介绍数据挖掘的由来，探讨数据挖掘的作用和意义，并介绍数据挖掘系统的结构、数据挖掘所获得的知识种类，以及数据挖掘系统的分类。此外，本章还将简要介绍当前数据挖掘领域尚存在的一些热点问题。 随着计算机与信息技术的发展，人类社会经历了巨大的变化与影响。数据挖掘作为一个新兴的领域，利用大量的数据进行分析和挖掘，已经成为各个行业决策支持活动中不可或缺的一部分。在本书的第一章中，我们将探讨数据挖掘的基本概念和技术以及其重要性，以及数据挖掘系统的结构和分类。 从数据管理技术演化的角度来看，数据挖掘源于对大量数据处理和管理的需求。随着信息技术的不断发展，人类社会对于信息的依赖程度不断增加，信息愈来愈显示出其重要性和支配力。数据挖掘正是针对这一需求的产物，它有助于从海量数据中挖掘出有意义的模式和知识。通过数据挖掘，我们能够从大量的数据中发现规律和趋势，为企业决策提供重要的参考依据。 数据挖掘系统的结构包括数据源、数据预处理、数据挖掘引擎和模式评价等组成部分。数据源是数据挖掘的基础，数据预处理是数据清洗和转换的过程，数据挖掘引擎是核心部分，利用各种算法和技术从数据中挖掘模式和知识，而模式评价则是对挖掘出的模式进行评估和验证。根据应用的不同，数据挖掘可以分为分类、聚类、关联规则挖掘等多种类型，每种类型都有其特定的应用场景和技术要求。 当前数据挖掘领域存在一些热点问题，包括大数据挖掘、数据隐私保护、跨领域数据挖掘等。随着互联网和物联网的发展，数据量呈指数级增长，如何高效地处理和挖掘大数据成为了亟待解决的问题。另外，随着信息安全意识的增强，数据隐私保护问题也备受关注，如何在数据挖掘过程中保护用户的隐私成为一个重要议题。此外，跨领域数据挖掘也成为了研究的热点，不同领域的数据存在着复杂的关联关系，如何利用跨领域的数据进行挖掘和分析，成为了一个新的挑战。 综上所述，数据挖掘作为一个新兴的领域，对各行各业的决策支持活动起着越来越重要的作用。本书的第一章从数据管理技术演化的角度介绍了数据挖掘的由来和意义，探讨了数据挖掘系统的结构和分类，并简要介绍了当前数据挖掘领域的热点问题。数据挖掘将继续在人类社会发展中扮演着重要的角色，为人类社会的进步和发展做出贡献。