数据挖掘和机器学习是两个相互影响的领域。数据挖掘是在数据集上执行操作以确定数据集中的某些模式的领域，而机器学习则使用某些算法，这些算法通过基于数据的经验自动改进分析过程。尽管数据挖掘和机器学习有很多共同点，但它们之间存在很大的差异。阅读本文以了解更多关于数据挖掘和机器学习的信息，以及它们之间是如何不同的。什么是数据挖掘？数据挖掘是发现... 阅读更多

数据挖掘的趋势如下：应用探索 - 早期的数据挖掘应用通常针对帮助企业获得竞争优势。随着电子商务和电子营销成为零售市场的主流组成部分，数据挖掘在企业中的探索范围不断扩大。数据挖掘越来越多地用于探索各个领域的应用，包括财务分析、电信、生物医学和科学。新兴的软件领域包括用于反恐（包括和超越入侵检测）和移动（无线）数据挖掘的数据挖掘。由于通用数据挖掘系统在处理特定于应用程序的问题方面可能存在局限性，因此它可以查看... 阅读更多

数据挖掘有以下几个特点：数据类型 - 行业中可访问的大多数数据挖掘系统都处理格式化、基于记录、类似关系的数据，这些数据具有统计、分类和符号属性。数据可以是 ASCII 文本、关系数据库数据或数据仓库数据形式。测试每个系统可以处理的确切格式至关重要。某些类型的数据或应用程序可能需要专门的算法来搜索模式，因此它们的需要无法由现成的通用数据挖掘系统管理。与其相反，专门的数据挖掘系统可以... 阅读更多

以下是数据挖掘技术可用于或为入侵检测创建的领域：开发用于入侵检测的数据挖掘算法 - 数据挖掘算法可用于滥用检测和异常检测。在滥用检测中，训练信息被标记为“正常”或“入侵”。然后可以更改分类器以检测已知的入侵。该领域有多项研究包含分类算法、关联规则挖掘和成本敏感建模的应用。异常检测构建正常行为的模型并自动检测与之显着的偏差，以及监督... 阅读更多

我们计算机系统和信息的安全性始终面临风险。网络的广泛发展以及入侵和攻击网络的工具和技巧的可访问性不断提高，这促使入侵检测成为网络管理的重要组成部分。入侵可以表示为任何一组威胁网络资源（包括用户帐户、文件系统、系统内核等）的完整性、机密性或可用性的事件。一些商业入侵检测系统受到限制，并且不支持完整的解决方案。此类系统通常采用滥用检测方法。滥用检测搜索程序或用户的设计... 阅读更多

生物数据分析中数据挖掘的方面如下：异构分布式基因组和蛋白质组数据库的语义集成 - 基因组和蛋白质组数据集在多个实验室和通过多种方法生成。它们是分布式的、异构的，并且种类繁多。此类数据的语义集成对于生物记录的跨站点分析非常重要。此外，找到研究文献及其相关生物实体之间的正确链接至关重要。这种集成和链接分析可以支持基因组和生物记录的系统和协调分析。这促进了... 阅读更多

电信行业已从提供本地和长途电话服务迅速发展到提供多种其他综合通信服务，例如传真、寻呼机、手机、网络信使、图像、电子邮件、计算机和 Web 数据传输以及多种数据流量。电信、计算机网络、互联网以及其他多种通信和计算手段的集成也在进行中。此外，随着多个国家电信市场的放松管制以及新的计算机和通信技术的开发，电信行业正在迅速发展并具有极强的竞争力。这使得对数据挖掘的需求巨大，以便支持理解业务... 阅读更多

零售行业是数据挖掘的主要应用领域，因为它收集了大量关于销售、用户购物历史、商品运输、消费和服务的记录。收集的数据量继续迅速扩大，特别是因为通过互联网或电子商务进行的业务变得越来越容易、可访问和受欢迎。如今，许多商店也有网站，用户可以在网上进行购买。一些企业，包括亚马逊（www.amazon.com），仅存在于网上，没有任何实体店面。零售数据为数据挖掘提供了丰富的来源。零售数据挖掘可以帮助识别用户购买行为，查找用户购物... 阅读更多

银行和金融市场收集的财务数据相对完整、可靠且质量很高，这支持了系统的的数据分析和数据挖掘。因此，它可以呈现一些典型案例，如下所示：- 为多维数据分析和数据挖掘设计和构建数据仓库 - 需要为银行和金融记录构建数据仓库。必须使用多维数据分析方法来分析此类数据的总体特征。例如，可以查看按月、按地区、按行业和按多个要素的债务和收入变化，等等... 阅读更多

有几种流行的文本检索索引技术，例如倒排索引和签名文件。倒排索引 - 倒排索引是一种索引结构，它维护两个哈希索引或 B+ 树索引表：document_table 和 term_table，其中 document_table 由一组文档记录组成，每个记录包括两个字段：doc_id 和 posting_list，其中 posting_list 是出现在文档中的方法（或指向方法的指针）列表，根据某些相关性度量排列。term_table 包含一组术语记录，每个记录包括两个字段：term_id 和 posting_list，其中 posting_list 指定包含该术语的记录标识符列表。它... 阅读更多