如今对于数据挖掘技术的研究已经成为国内外研究的热点,最近几年在国内发展迅速,今后该领域发展的趋势可能主要表现在以下几方面:
( 1) 由于互联网技术的高速发展,网络上的数据急速增加,但是其中的数据并没有被挖掘出更多的信息及资源,如何挖掘Web上海量数据中的信息并且能够合理有效地利用是当今世界需要解决的一个课题。73018
( 2) 数据挖掘算法的改进和数据挖掘可视化。如何既能够提高挖掘效率又能够提高准确度,也是目前需要研究的一个课题。
( 3) 有效挖掘多媒体数据挖掘。因为传统的挖掘方法对于处理多媒体视频、音频等复杂的数据。的效果比较差,为了挖掘多媒体资源, 需要设计和开发更好的数据挖掘算法。
( 4)如何对私人数据和隐私保的护。有些数据数据涉及到了个人的隐私,在进行数据挖掘的过程中可能会出现个人隐私陷漏的情况。很多人都担心自己的隐私被陷漏,如何在不暴漏用户的隐私的同时又能够进行数据挖掘,是当今世界研究的内容之一。论文网
( 5) 数据挖掘技术与其他系统的集成。数据挖掘是一个过程,而不仅仅是一个算法,为了能使数据挖掘与其他系统有机的结合在一起,更好地发挥数据挖掘的优势,使有效信息更好地得到运用,也是我们需要解决的难题之一。
( 6) 适合中小企业使用的数据挖掘系统 。数据挖掘系统一般都比较昂贵,而对于中小企业来说,如此昂贵的系统并不能承受,但是拥有大量的数据并不能转化成有效的信息,对于企业来说又是一种损失,开发一款适合我国国情的数据挖掘系统具有十分重要的意义。
总之, 现在数据挖掘研究已成为一个热点课题。研究数据挖掘需要我们注意的是,数据挖掘技术只是一个分析数据的工具和方法,得到的结果并不是完全正确的,我们要学会根据具体情况并结合身边的社会环境来进行分析,随着时代的变化,我们也要学会改变,,这样才能更好地分析数据,并得到有效的信息。
参考文献
[1]Han Jiawei , Kamber M.数据挖掘:概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2008
[2]Robert Layton。 Learning Data Mining with Python[M]。 UK:Packt Publishing - ebooks Account,2015
[3]K。 P。 Soman。 数据挖掘基础教程[M]。 北京:机械工业出版社,2009
[4]Joel Grus。 Data Science from Scratch[M]。 北京: O'Reilly Media,2015
[5]Willi Richert。 Building Machine Learning Systems with Python[M]。 UK: Packt Publishing,2013
[6]Nong Ye。 Data Mining:Theories, Algorithms and Examplesong [M]。 美国:CRC Press,2013
[7]文拯。 关联规则算法的研究[D]。 湖南:中南大学,2009
[8]冯证西,关联规则的改进与应用研究[D]。 湖北:]华中师范大学,2013
[9]张宁,数据挖掘中关联规则的研究与应用[D]。 吉林:长春工业大学 ,2015
[10]朱惠,关联规则中Apriori算法的研究与改进[D]。 安徽:安徽理工大学,2014
[11]郑全明,基于关联规则挖掘算法的改进及其研究[D]。 广东:暨南大学,2010