数据挖掘与智能查询结合：深度探讨与SQL Server 2000的应用

本文《数据挖掘技术与智能查询应答结合分析》(发表于2002年)由陈一明撰写，主要关注数据挖掘技术在SQL Server 2000环境下的应用及其与智能查询应答的融合。数据挖掘作为一种关键的数据库研究领域，正处于快速发展的阶段，它旨在通过计算机处理大量数据，超越传统的查询功能，实现深层次的信息分析、理解与决策支持。 数据挖掘过程的核心是基于用户的查询需求启动，它是一个系统化的探索过程，包括数据预处理、模式识别、模型构建和结果解释四个主要步骤。在这个过程中，SQL Server 2000作为重要的数据管理平台，提供了丰富的数据挖掘工具和技术，如决策树和聚类算法，这些技术能够挖掘数据中的潜在规律和关联。 智能查询应答则强调根据用户的查询意图提供即时、准确且个性化的答案，这涉及到自然语言处理、推理引擎和知识表示等技术。将数据挖掘技术与智能查询应答相结合，可以极大地提升数据库系统的智能化水平，使得用户能够更方便地获取有用信息，节省时间和提高效率。 本文不仅探讨了数据挖掘技术本身的发展，还深入剖析了如何将其与智能查询应答的理念相结合，以期实现实时、智能的查询体验。作者认为，这种结合有助于挖掘数据的价值，推动数据库技术的创新，并可能为未来的商业决策支持、个性化服务等领域带来重大变革。 中图分类号1P311.13表明了文章在信息检索中的定位，关键词“数据挖掘”、“智能查询应答”、“决策树”和“聚类”则揭示了论文的核心内容和研究焦点。这篇文章为读者提供了一个理解数据挖掘技术与智能查询技术相互作用以及其在实际应用中潜力的窗口，对于数据库和信息技术专业人士具有很高的参考价值。