NLPIR引用人工智能技术进行数据深度挖掘

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近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。

"数据挖掘"(Data Mining)是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是由于企业数据库的广泛使用，存在大量的数据，并且迫切需要从这些数据中获取有用的信息的知识。获取的信息和知识有广泛的应用，例如：商务管理、生产管理、市场控制、市场分析、工程设计和科学探索等。越来越多的IT企业看到了这一诱人的市场，纷纷加入到数据挖掘工具的开发中来，并获得丰厚的回报。但在数据挖掘的过程中会遇到各种问题，如:

1、在数据库中挖掘不同类型的知识：由于不同的用户可能对不同类型的知识感兴趣，数据挖掘系统应当覆盖广谱的数据分析和知识发现任务，包括数据特征、区分、关联、聚类、趋势、偏差分析和类似性分析。这些任务可能以不同的方式使用相同的数据库，并需要开发大量数据挖掘技术。

2、多个抽象层的交互知识挖掘：由于很难准确地知道能够在数据库中发现什么，数据挖掘过程应当是交互的。对于包含大量数据的数据库，应当使用适当的选样技术，进行交互式数据探查。交互式挖掘允许用户聚焦搜索模式，根据返回的结果提出和精炼数据挖掘请求。用这种方法，用户可以与数据挖掘系统交互，以不同的粒度和从不同的角度观察数据和发现模式。

3、结合背景知识：可以使用背景知识或关于所研究领域的信息来指导发现过程，并使得发现的模式以

简洁的形式，在不同的抽象层表示。关于数据库的领域知识，如完整性限制和演绎规则，可以帮助聚焦和加快数据挖掘过程，或评估发现的模式的兴趣度。

4、数据挖掘查询语言和特定的数据挖掘：关系查询语言(如 SQL)允许用户提出特定的数据提取查询。类似地，需要开发高级数据挖掘查询语言，使得用户通过说明分析任务的相关数据集、领域知识、所挖掘的数据类型、被发现的模式必须满足的条件和兴趣度限制，描述特定的数据挖掘任务。这种语言应当与数据库或数据仓库查询语言集成，并且对于有效的、灵活的数据挖掘是优化的。

5、数据挖掘结果的表示和显示：发现的知识应当用高级语言、可视化表示形式、或其它表示形式表示，使得知识易于理解，能够直接被人使用。如果数据挖掘系统是交互的，这一点尤为重要。这要求系统采用有表达能力的知识表示技术，如树、表、图、图表、交叉表、矩阵或曲线。

6、处理噪音和不完全数据：存放在数据库中数据可能反映噪音、例外情况、或不完全的数据对象。这些对象可能搞乱分析过程，导致数据与所构造的知识模型过分适应。其结果是，所发现的模式的精确性可能很差。需要处理数据噪音的数据清理方法和数据分析方法，以及发现和分析例外情况的局外者挖掘方法。

7、模式评估——兴趣度问题：数据挖掘系统可能发现数以千计的模式。对于给定的用户，许多模式不是有趣的，它们表示平凡知识或缺乏新颖性。关于开发模式兴趣度的评估技术，特别是关于给定用户类，基于用户的信赖或期望，评估模式价值的主观度量，仍然存在一些挑战。

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