我國的數據挖掘技術(shù)現狀分析論文
摘要：數據挖掘學(xué)科的出現, 是對計算機領(lǐng)域的補充, 在計算機領(lǐng)域的發(fā)展下發(fā)展迅速, 引起了國內的重視, 并在國家的大力促進(jìn)下不斷發(fā)展, 取得了階段性的成就, 但是發(fā)展現狀仍然不容樂(lè )觀(guān), 本篇文章將針對數據挖掘的定義以及國內的現狀進(jìn)行分析, 并對其發(fā)展趨勢進(jìn)行預測, 目的在于加快我國的數據挖掘技術(shù)研究進(jìn)程。
關(guān)鍵詞：數據挖掘; 中國; 現狀; 發(fā)展;
0 引言
隨著(zhù)計算機的發(fā)展與數據量的增加, 其對于數據的處理技術(shù)如生成、收集、儲存數據等的水平要求越來(lái)越高, 因此新型的數據挖掘技術(shù)的出現是必然趨勢, 替代了傳統落后的數據處理技術(shù)。我國對于數據挖掘技術(shù)的研究已經(jīng)取得矚目的效果, 但是應用程度不高, 提高數據挖掘技術(shù)的實(shí)際應用成為了主要的問(wèn)題, 需要采取必要措施加快數據挖掘技術(shù)應用進(jìn)程。
1 數據挖掘的定義
數據挖掘 (DM) 是一個(gè)新興的學(xué)科, 學(xué)名叫做數據庫中發(fā)現知識 (KDD) , 其出現在20世紀90年代, 并在這三十年間發(fā)展迅速, 它的主要工作領(lǐng)域為數據庫系統以及數據庫應用領(lǐng)域, 其作用在于能夠從應用數據中提取隱藏的關(guān)鍵信息與知識, 應用數據的范圍廣泛, 不管是不完整的數據, 還是受干擾的數據, 數據挖掘技術(shù)都能夠通過(guò)對其數據的轉換分析或者模塊化處理進(jìn)行識別與篩選, 并提取和處理其中的有用信息。數據挖掘的目的在于通過(guò)對數據中信息的處理, 篩選關(guān)鍵數據, 發(fā)現被忽略的數據, 從而尋找數據中的規律, 為決策者提供合理科學(xué)的數據分析報告, 幫助其作出最優(yōu)化的決策。
數據挖掘技術(shù)學(xué)科的本質(zhì)在于加深對數據的使用層次, 挖掘數據的內在含義并進(jìn)行抽象化的概括, 改變了以往數據只能簡(jiǎn)單查詢(xún)的低級層次。數據挖掘具有先知性、實(shí)用性以及科學(xué)性的特點(diǎn), 同時(shí)數據挖掘的發(fā)展依賴(lài)于數據庫、人工智能統計學(xué)等計算機學(xué)科的快速發(fā)展, 因此吸引了一大批專(zhuān)業(yè)人才加入到其的研發(fā)過(guò)程中, 加快了其的研究發(fā)展進(jìn)程。
2 數據挖掘在中國的現狀分析
2.1 研究現狀分析
我國開(kāi)展數據挖掘技術(shù)的研究在1993年, 中科院合肥分院成為首個(gè)被自然科學(xué)基金支持進(jìn)行數據挖掘技術(shù)研究, 從此以后, 我國掀開(kāi)了研究數據挖掘研究的序幕, 主要研究機構與人員主要是相關(guān)專(zhuān)業(yè)的大學(xué)教授以及一些數據處理研究機構。近年來(lái), 我國對數據挖掘的研究工作高度重視, 通過(guò)中國自然科學(xué)基金等對其進(jìn)行資金支持, 同時(shí), 政府創(chuàng )立“九五”計劃以及“863”計劃對其提供政策支持。
數據挖掘的研究引起了我國相關(guān)專(zhuān)業(yè)的人才的廣泛關(guān)注, 并在全國范圍內掀起了研究數據挖掘知識技術(shù)的'理論與實(shí)際應用的熱潮, 其中包括高等學(xué)府與科研機構。例如:對于數據挖掘技術(shù)的算法計算與改造研究是復旦大學(xué)與華中理工大學(xué)等高校的研究方向, 非結構化數據知識的網(wǎng)頁(yè)數據挖掘技術(shù)是南京大學(xué)的主要研究方向, 而科研機構如北京系統工程研究院來(lái)說(shuō), 其主要研究方向是數據挖掘技術(shù)在模糊信息中的實(shí)際應用。
2.2 應用現狀分析
在我國, 能夠真正應用數據挖掘技術(shù)并取得成就的公司包括是廣州華工明天科技有限公司以及菲奈特-融通企業(yè), 其中廣州華工明天科技有限公司主要進(jìn)行多功能數據挖掘設備的研發(fā), 而菲奈特-融通企業(yè)依賴(lài)于數據挖掘軟件的發(fā)展進(jìn)行其商業(yè)智能套件的研發(fā)。
2.3 研究成果分析
近年來(lái), 由于國家的大力扶植與資金支持, 我國數據挖掘技術(shù)研究取得了重要性的成果, 在亞太數據挖掘的國際會(huì )議中, 由南京大學(xué)周志華帶隊的數據挖掘技術(shù)研究小組表現突出, 同時(shí)參與數據挖掘編程大賽并奪得桂冠;同樣在了亞太數據挖掘國際會(huì )議上, 中國香港大學(xué)的電子商業(yè)科技研究院的黃哲學(xué)教授的論文獲得亞太數據挖掘國際會(huì )議論文大獎。
2.4 國內外對比
國內外的數據挖掘技術(shù)研究的進(jìn)程具有很大的差距, 不僅表現在相關(guān)理論的研究上, 更在于對數據挖掘技術(shù)的實(shí)際應用的方面。與國外的數據挖掘技術(shù)研究進(jìn)程相比, 我國的研究起步晚, 仍然處于發(fā)展的初級階段, 并且還沒(méi)有成熟的理論與技術(shù)應用成果, 目前的主要研究方向是對于數據的初級處理如模糊化處理, 技術(shù)尚不成熟。
國外關(guān)于數據挖掘技術(shù)的軟件研發(fā)發(fā)展已經(jīng)取得矚目的成就, 而國內的軟件研發(fā)尚不成熟, 研究的重心在于高等學(xué)府的人才, 同時(shí)都是屬于政府資助項目, 可能導致其成果要求較低, 從而阻塞了研發(fā)的步伐。
3 數據挖掘在我國的未來(lái)發(fā)展
3.1 研究方向展望
近年來(lái), 隨著(zhù)計算機科學(xué)領(lǐng)域的快速發(fā)展, 數據挖掘技術(shù)作為一種新興的學(xué)科, 其研究熱度正在逐漸升溫, 研究的水平也在逐步提高, 同時(shí)由于政府的政策支持與資金支持, 越來(lái)越多的數據專(zhuān)業(yè)研究者被吸引加入其中。在數據挖掘技術(shù)未來(lái)的研究過(guò)程中, 其主要方向應包括以下幾點(diǎn):
(1) 參照于SQL語(yǔ)言的標準化的研究成果, 對數據挖掘技術(shù)進(jìn)行形式化的描述, 即發(fā)現數據語(yǔ)言。 (2) 為實(shí)現關(guān)于數據額挖掘技術(shù)人機交互工作的順利開(kāi)展, 應滿(mǎn)足用戶(hù)對知識發(fā)現過(guò)程的可視化進(jìn)程。 (3) 研究在計算機領(lǐng)域的數據挖掘技術(shù)的發(fā)展, 可以通過(guò)數據挖掘服務(wù)器的有效配合的方式實(shí)現。
3.2 面臨的問(wèn)題
(1) 挖掘方法與人機交互問(wèn)題。我國數據挖掘技術(shù)的發(fā)展受限制于挖掘方法, 不管是知識類(lèi)型的限制, 還是維度上的限制, 都是影響其發(fā)展的重要因素。 (2) 性能問(wèn)題。能夠有效的解決數據挖掘技術(shù)算法中的問(wèn)題是解決其性能問(wèn)題的關(guān)鍵, 應對其有效性、可伸縮性等問(wèn)題進(jìn)行研究, 保證其算法能夠滿(mǎn)足用戶(hù)的性能要求。 (3) 數據類(lèi)型多樣性問(wèn)題。對于算法復雜的, 多維度的數據類(lèi)型, 現有的研究水平很難去解決此類(lèi)問(wèn)題, 同時(shí)對于多跨度的全球化信息技術(shù)的挖掘水平仍然落后。
4 結束語(yǔ)
數據挖掘技術(shù)作為新興的數據應用工具, 能夠有效的加強對數據的處理程度, 但是由于我國研發(fā)起步晚, 導致我國的發(fā)展水平落后與國外水平。近年來(lái), 國家對數據挖掘技術(shù)的政策與資金支持, 掀起了研究的熱潮。我國應重視數據挖掘算法研究以及其實(shí)際應用, 不斷地發(fā)展數據挖掘技術(shù)的研究。
參考文獻
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