7种常用的互联网数据挖掘技术

7种常用的互联网数据挖掘技术

数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。

下面着重讨论一下互联网数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，连接分析，决策树，神经网络，差别分析，概念描述七种常用的互联网数据挖掘的技术。

1、统计技术

数据挖掘涉及的科学领域和技术很多，如统计技术。统计技术对数据集进行挖掘的主要思想是：统计的方法对给定的数据集合假设了一个分布或者概率模型(例如一个正态分布)然后根据模型采用相应的方法来进行挖掘。 

2、关联规则

数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之I司存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。

3、连接分析

连接分析，Link analysis，它的基本理论是图论。图论的思想是寻找一个可以得出好结果但不是完美结果的算法，而不是去寻找完美的解的算法。连接分析就是运用了这样的思想：不完美的结果如果是可行的，那么这样的分析就是一个好的分析。利用连接分析，可以从一些用户的行为中分析出一些模式；同时将产生的概念应用于更广的用户群体中。 

4、决策树

决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法。 

5、神经网络

在结构上，可以把一个神经网络划分为输入层、输出层和隐含层。输入层的每个节点对应—个个的预测变量。输出层的节点对应目标变量，可有多个。在输入层和输出层之间是隐含层(对神经网络使用者来说不可见)，隐含层的层数和每层节点的个数决定了神经网络的复杂度。 

6、差别分析

差别分析的目的是试图发现数据中的异常情况，如噪音数据等异常数据，从而获得有用信息。

7、概念描述

概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的区别，生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。 

步入互联网时代，人们更加急切需要将存在于数据库和其他信息库中的数据转化为有用的信息，因而数据挖掘被认为是一门非常重要的、具有广阔应用前景和富有挑战性的研究领域。随着数据挖掘的进一步发展，它必然会带给用户更大的利益。