4.数据挖掘发展方向
1) 加强对复杂数据的挖掘技术的研究,目前数据挖掘的所处理的数据类型已经由简单的结构化数据发展到复杂的半结构化数据及非结构化数据,并且由单维、低维上升为多维、高维。数据挖掘技术发展的整体趋势由处理简单的挖掘问题逐步到解决复杂的挖掘问题。
2) 加强对数据挖掘应用系统和对算法测试的研究。目前国内关于数据挖掘理论研究较多,但对数据挖掘应用系统和算法测试的研究方面较少,在算法的性能改进方面,可以采用国际上相关研究所采用的相同数据集对现有的算法和新改进的算法进行对比测试,以检验新算法的合理性和有效性。除了选择人工测试数据集外最好能够采用真实测试数据集。
3) 加强对挖掘结果的有效性研究。由于计算机软硬件技术的快速发展,今后的算法研究将更多的集中在挖掘结果的有效性上,现在的一些算法所花费的时间已以秒计算了,但是其挖掘结果的数量却远远超出了可以理解的范围。对于挖掘结果的有效性需要有科学的方法加以评估。此外提高算法的可伸缩性、对算法的动态维护和基于约束的挖掘算法等也都是主要的研究方向。
4) 多种数据挖掘方法的结合使用。数据挖掘的方法各有其优缺点,很多模式,特别是与分类有关的模式,可以用不同的算法来实现,以适应不同的需求环境。因此集成的数据挖掘系统应该能够提供多种途径来解决复杂问题。
5) 重视数据挖掘技术的实际应用。论文参考网。论文参考网。目前国内有关应用的成功案例较少。有关方面可以借鉴其他先进国家的经验,引入成功系统进行本土化研究等。实际数据挖掘应用的开发有助于对数据挖掘的理解,从而更好地改进数据挖掘的技术。
6) 随着数据仓库技术的进一步发展,并行分布式数据挖掘算法的研究需要加强。
7) 加强人机交互能力的完善解释机制。论文参考网。需要把用户所要解决的问题方便地转化为数据挖掘技术人员能够理解并解决的问题,并将挖掘结果以用户能理解的方式表达出来。对算法的研究也将趋向于简单化和易于理解。
8) 多语言挖掘,对于处理多种语言的工具研究。
9) 保护隐私权的研究。数据挖掘能从不同的角度及层次上看待数据,这将有可能影响数据的私有性和安全性,如何在保护隐私权的情况下又能够进行充分的数据挖掘是一个重要的研究方向。另外需要指出的是,中国在技术研究中对技术本身研究较多,而对技术经济问题研究较少。数据挖掘技术归根结底是一种手段或工具,对于数据挖掘技术的研究是为了更好的促进社会经济的发展。如何对数据挖掘技术系统进行有效的管理和利用是一个值得关注的重要问题。
5.结束语
数据挖掘技术是一个年轻而充满希望的研究领域,商业利益的强大驱动力将会不停地促进它的发展,每年都有新的数据挖掘方法和模型问世,人们对它的研究正日益广泛和深入。数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用, 而且要对这些数据进行微观及宏观的统计、分析、综合和推理, 以指导实际问题的求解, 试图发现事件间的相互关联, 甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖掘技术的研究取得了一定的成果,但是数据挖掘技术研究仍然面临着许多问题和挑战,还存在许多问题等待我们去探索和研究。
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