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发信人: Muller (胖胖熊~~雨巷, 林中路和山), 信区: other
标  题: 数据挖掘：综述及其应用（1）
发信站: 听涛站 (Fri Feb  2 21:36:06 2001), 转信

随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧
增大，可是目前用于对这些数据进行分析处理的工具却很少。在大量的数据背后隐藏着
许多重要信息，但由于人们目前所使用工具的局限性而无法将其挖掘出来，而这些重要
信息可以很好地支持人们的决策。目前数据库系统所能做到的只是对数据库中已有的数
据进行存取，人们通过这些数据所获得的信息量仅仅是整个数据库所包含的信息量的一
部分，隐藏在这些数据之后的更重要的信息是关于这些数据的整体特征的描述及对其发
展趋势的预测，这些信息在决策生成的过程中具有重要的参考价值。
在数据库技术飞速发展的同时，人工智能领域的一个分支 ---- 机器学习的研究也取得
很大进展。自50年代开始机器学习的研究以来，在不同时期的研究途径和目的也不尽相
同，一般大致可分为三个阶段，其研究内容分别为：神经模型和决策理论、概念符号获
取及知识加强和论域专用学习。根据人类学习的不同模式人们提出了很多机器学习方法
，如：实例学习、观察和发现学习、神经网络和遗传算法等等。其中某些常用且较成熟
的算法已被人们运用于实际的应用系统及智能计算机的设计和实现中。
正是由于数据库技术和机器学习技术的发展，也是为了满足人们实际工作中的需要，数
据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database KDD ）技术逐渐发展起来。KD
D也有人称之为数据挖掘（Data Mining），实际两者是有区别的，这种区别下面我们可
以看到，但一般可以不加区别地使用两者。
  
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