KDD-數據庫中的知識發現

2024-07-21 02:35:25

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　　隨著數據庫技術的迅速發展以及數據庫治理系統的廣泛應用，人們積累的數據越來越多。激增的數據背后隱藏著許多重要的信息，人們希望能夠對其進行更高層次的分析，以便更好地利用這些數據。目前的數據庫系統可以高效地實現數據的錄入、查詢、統計等功能，但無法發現數據中存在的關系和規則，無法根據現有的數據猜測未來的發展趨勢。缺乏挖掘數據背后隱藏的知識的手段，導致了“數據爆炸但知識貧乏”的現象。
　　
　　計算機技術的另一領域——人工智能自1956年誕生之后取得了重大進展。經歷了博弈時期、自然語言理解、知識工程等階段，目前的研究熱點是機器學習。機器學習是用計算機模擬人類學習的一門科學，比較成熟的算法有神經網絡、遺傳算法等。
　　
　　用數據庫治理系統來存儲數據，用機器學習的方法來分析數據，挖掘大量數據背后的知識，這兩者的結合促成了數據庫中的知識發現（KDD：Knowledge Discovery in Databases）的產生。實際上，數據庫中的知識發現是一門交叉性學科，涉及到機器學習、模式識別、統計學、智能數據庫、知識獲取、數據可視化、高性能計算、專家系統等多個領域。從數據庫中發現出來的知識可以用在信息治理、過程控制、科學研究、決策支持等許多方面。
　　
　　1989年8月在美國底特律召開的第11屆國際人工智能聯合會議的專題討論會上首次出現KDD這個術語。隨后在1991年、1993年和1994年都舉行KDD專題討論會，匯集來自各個領域的研究人員和應用開發者，集中討論數據統計、海量數據分析算法、知識表示、知識運用等問題。隨著參與人員的不斷增多，KDD國際會議發展成為年會。1998年在美國紐約舉行的第四屆知識發現與數據挖掘國際學術會議不僅進行了學術討論，并且有30多家軟件公司展示了他們的數據挖掘軟件產品，不少軟件已在北美、歐洲等國得到應用。在我國，許多單位也已開始進行數據挖掘技術的研究，但還沒有看到數據挖掘技術在我國成功應用的案例。

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