文本挖掘技术研究进展

数据挖掘研究现状综述

数据挖掘 引言 数据挖掘是一门交叉学科，涉及到了机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、高性能计算等多个领域。 所谓的数据挖掘（Data Mining）指的就是从大量的、模糊的、不完全的、随机的数据集合中提取人们感兴趣的知识和信息，提取的对象一般都是人们无法直观的从数据中得出但又有潜在作用的信息。从本质上来说，数据挖掘是在对数据全面了解认识的基础之上进行的一次升华，是对数据的抽象和概括。如果把数据比作矿产资源，那么数据挖掘就是从矿产中提取矿石的过程。与经过数据挖掘之后的数据信息相比，原始的数据信息可以是结构化的，数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图像数据。从原始数据中发现知识的方法可以是数学方法也可以是演绎、归纳法。被发现的知识可以用来进行信息管理、查询优化、决策支持等。而数据挖掘是对这一过程的一个综合性应用。

目录 引言 (1) 第一章绪论 (3) 1.1 数据挖掘技术的任务 (3) 1.2 数据挖掘技术的研究现状及发展方向 (3) 第二章数据挖掘理论与相关技术 (5) 2.1数据挖掘的基本流程 (5) 2.2.1 关联规则挖掘 (6) 2.2.2 .Apriori算法：使用候选项集找频繁项集 (7) 2.2.3 .FP-树频集算法 (7) 2.2.4.基于划分的算法 (7) 2.3 聚类分析 (7) 2.3.1 聚类算法的任务 (7) 2.3.3 COBWEB算法 (9) 2.3.4模糊聚类算法 (9) 2.3.5 聚类分析的应用 (10) 第三章数据分析 (11) 第四章结论与心得 (14) 4.1 结果分析 (14) 4.2 问题分析 (14) 4.2.1数据挖掘面临的问题 (14) 4.2.2 实验心得及实验过程中遇到的问题分析 (14) 参考文献 (14)

文本挖掘基础

文本挖掘（Text mining）基础- Presentation Transcript 1.文本挖掘（Text Mining ）技术基础出家如初, 成佛有余https://www.sodocs.net/doc/b92781486.html, 20 10 年10 月 2.议题 o搜索引擎文本挖掘基础 o文本挖掘基础 3.搜索引擎技术不单纯只是搜索 o搜索引擎技术除了实现Web 搜索、图片搜索外，还能够干什么？ o搜索引擎核心技术有哪些？ ?网络爬虫 ?中英文分词 ?排序算法 ?Text Mining 相关 ?海量数据存储 ?分布式计算 ?等等 4.Google 的十大核心技术 o Google 的十大核心技术： ?分布式基础设施： ?GFS 、Chubby 、Protocol Buffer ?分布式大规模数据处理 ?MapReduce、Sawzall ?分布式数据库技术： ?BigTable、Sharding ?数据中心优化技术 ?数据中心高温化、12V 电池、服务器整合 ?参考：探索Google App Engine 背后的奥秘 5.搜索引擎技术使用场景：内容相似度 o新闻站点的“您可能也喜欢” ?本质为：两篇文档/ 图书/ 商品内容的相似度 6.搜索引擎技术使用场景：内容分类、聚类 7.通用搜索引擎系统流程 8.Lucene系统架构 9.Lucene系统架构 10.搜索引擎中文本挖掘典型问题 o在搜索引擎中关于文本挖掘的典型问题 ?怎样得到一篇文章的关键词、主题？ ?怎样用计算机可识别的数学公式来表征一篇文档 ?怎样处理查询关键词与文档的相似度 ?怎样度量两篇文档的相似度？ 11.信息检索模型 o信息检索模型（Information Retrieval Model ）是指如何对查询和文档进行表示，然后对它们进行相似度计算的框架和方法。

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

文本挖掘

文本挖掘简述 摘要:文本挖掘是数据挖掘的一个重要分支, 其应用前景十分广泛。本文对文本挖掘的 基本概念和主要内容进行介绍, 并且说明了挖掘的过程以及它的应用领域和它与其他相关 领域的关系。 关键词: 文本挖掘; 数据挖掘; 文本分类 目前随着信息技术的快速发展, 特别是网络的普及, 以文本形式表示的信息越来越多, 如何 在纷繁芜杂的信息海洋中找到自己需要的有用信息, 具有广泛的应用背景和实用价值。文本挖掘作为从浩瀚的文本数据中发现潜在的有价值知识的一种有效技术, 已经成为近年来的 研究热点, 研究人员对文本挖掘技术进行了大量的研究, 但这些研究大部分是在英文环境 下进行的, 对中文的研究却很少。以下介绍了文本挖掘的主要内容, 挖掘过程以及与其它领域关系。 1. 文本挖掘概述 ( 1) 定义 文本挖掘的定义: 文本挖掘是指从大量文本的集合C 中发现隐含的模式P。如果将C 看作输入, 将P 看作输出, 那么文本挖掘的过程就是从输入到输出的一个映射N: Cy P。 ( 2) 包括的内容 1. 文本分类：文本分类指按照预先定义的主题类别, 为文档集合中的每个文档确定一个类别。这样用户不但能够方便地浏览文档, 而且可以通过限制搜索范围来使查询文档更容易、快捷。目前, 用于英文文本分类的分类方法较多, 用于中文文本分类的方法较少, 主要有朴素贝叶 斯分类, 向量空间模型以及线性最小二乘LLSF。 2.文本聚类文本分类是将文档归入到己经存在的类中, 文本聚类的目标和文本分类是一 样的, 只是实现的方法不同。文本聚类是无教师的机器学习, 聚类没有预先定义好的主题类别, 它的目标是将文档集合分成若干个簇, 要求同一簇内文档内容的相似度尽可能大, 而不 同簇间的相似度尽可能小。Hearst 等人的研究已经证明了/ 聚类假设0 , 即与用户查询相 关的文档通常会聚类得比较靠近, 而远离与用户查询不相关的文档。目前, 有多种文本聚类算法, 大致可以分为两种类型: 以G) HAC 等算法为代表的层次凝聚法和以K. means 等算 法为代表的平面划分法。 3. 文本结构分析：为文本结构进行分析是为了更好地理解文本的主题思想, 了解文本所 表达的内容以及采用的方式。最终结果是建立文本的逻辑结构, 即文本结构树, 根结点是文本主题, 依次为层次和段落。 4.Web 文本数据挖掘：在Web 迅猛发展的同时, 不能忽视“信息爆炸”的问题, 即信息极大丰富而知识相对匮乏。据估计,web 已经发展成为拥有3 亿个页面的分布式信息空间。在这些大量、异质的Web 信息资源中, 蕴含着具有巨大潜在价值的知识。这样就需要一种 工具使人们能够从Web 上快速、有效的发现资源和知识。 2. 文本挖掘过程 ( 1) 特征表示及预处理

电力文本挖掘技术研究.docx

电力文本挖掘技术研究 1引言 当前，大数据云计算研究的成熟与发展推动着电子化自动化技术的产业应用。智能电网的管理、服务、监测、运行、诊断、营销、评估等方方面面的工作开始获得一体化联网管理模式。信息的高度集中使得大量的非结构化关键性数据与内容存在于各类形式以及多种来源的文本文件中。井喷式增长的电力大数据对于智能电网的研究意义已获得业内普遍认可。它既是智能电网发展的前沿领域，也是关键技术基础。作为资源密集型的电网企业，大数据资源的科学统筹管理与综合分析是关键任务之一。电力文本数据具有的数据体量大、类型丰富、信息密度低、更新速度快的特征。其中，数据体量大，指24小时全时段无间歇运作的电力设备系统不断产生数目庞大的数据；类型丰富，指电力数据描述电力系统运行的方方面面包括设备运行监测诊断维护，电网公司运营评估，客户相关信息报告，呈现数据形式多样，数据来源多样，数据内容多样的现象；价值密度低，指异常数据占比低，但数据价值高。因此采用文本挖掘技术挖掘电力文本具有很高的应用意义。目前，文本挖掘技术主要被应用于医学信息、生物学、社交媒体等领域，而在电力行业内则停留于研究实验阶段。人工智能及其子方向自然语言处理理论与技术的发展为电力文本挖掘的实现提

供先决条件。与此同时，电力企业长期运营所积累的大量数据为电力文本挖掘的研究提供数据保障。电力行业经过长期发展，在数据管理分类，规程规章，数据体制方面有较高的完整性和统一性。上述三点为未来完全实现对电力文本的自动化知识与关键内容获取具有可行性以及技术保障。根据电力文本挖掘技术目前的研究探索与实验，本文将就电力文本挖掘技术的研究成果与初期应用探索展开讨论。重点就文本挖掘技术及其电力领域应用、研究现状、未来工作与挑战做简要分析。 2文本挖掘技术 文本挖掘作为自然语言处理与数据挖掘的交叉应用，该概念于20世纪80年代中期被正式提出，至今以经过30多年的发展。随着大数据时代的到来，该项技术重新受到关注与应用。文本挖掘的主要任务是从大量现有非结构化文本数据中挖掘未知的、价值高的、高可用的结构化知识，并应用于信息管理、组织、归纳、二次利用。文本挖掘技术主要涉及三方面的内容。如图1所示，文本挖掘的发展主要基于深度学习、机器学习、自然语言处理、概率统计为理论依据。换言之，文本挖掘是上述理论的具体任务。技术基础部分主要包含文本信息抽取、文本分类、文本聚类、文本数据压缩、文本数据处理。在此基础之上主要应用信息访问和知识发现，其中信息访问具体涉及信

文本挖掘主要技术研究

文本挖掘主要技术研究 摘要：Web技术的发展日新月异，与此同时，因特网上的文本信息愈积愈多，浩如烟海。如何从这些海量文本数据挖掘出潜在的、有价值的信息，已经成为越来越多人的研究重点。本文主要介绍了文本挖掘的基本方法，包括文本特征提取、特征子集选取、文本分类、文本聚类等，并对这些方法的改进进行了分析。在此基础上，介绍了文本挖掘在当今一些领域的应用。 关键词：文本挖掘特征提取特征子集选取文本分类文本聚类应用 Research of Major Technologies in Text Mining 【Abstract】With the rapid development of Web technology, text information on the Internet has a tremendous growth. How to dig out the potential and valuable information from the text information on the Internet has become the focus of many people's research. This paper describes the basic methods of text mining, including text feature extraction, feature subset selection, text categorization, text clustering, etc., it makes some analysis on how to improve some of these methods. In addition, it introduces the application in some fields with text mining technology. 【Key words】text mining, feature extraction, feature subset selection, text categorization, text clustering, application

文本意见挖掘综述

第22卷　第3期2008年5月 中文信息学报 J OU RNAL OF CH IN ESE IN FORMA TION PROCESSIN G Vol.22,No.3May ,2008 文章编号:100320077(2008)0320071210 文本意见挖掘综述 姚天　1 ,程希文2,徐飞玉2,汉思?乌思克尔特2,3,王睿3 (1.上海交通大学计算机科学与工程系,上海200240;2.德国人工智能研究中心,德国萨尔布吕肯 D 266123;3.德国萨尔州大学计算语言学系,德国萨尔布吕肯D 266041) 摘　要:意见挖掘是针对主观性文本自动获取有用的意见信息和知识,它是一个新颖而且十分重要的研究课题。这种技术可以应用于现实生活中的许多方面,如电子商务、商业智能、信息监控、民意调查、电子学习、报刊编辑、企业管理等。本文首先对意见挖掘进行了定义,然后阐述了意见挖掘研究的目的,接着从主题的识别、意见持有者的识别、陈述的选择和情感的分析四个方面对意见挖掘的研究现状进行了综述,并介绍了几个成型的系统。此外,我们针对汉语的意见挖掘做了特别的分析。最后对整个领域的研究进行了总结。关键词:计算机应用;中文信息处理;意见挖掘;主观性文本;综述中图分类号:TP391 文献表示码:A A Survey of Opinion Mining for T exts YAO Tian 2fang 1 ,CH EN G Xi 2wen 2 ,XU Fei 2yu 2 ,Hans USZKOREIT 2,3 ,WAN G Rui 3 (1.Dept.of Computer Science and Engineering ,Shanghai Jiao Tong University ,Shanghai 200240,China ; 2.German Research Center for Artificial Intelligence ,Saarbr cken D 266123,Germany ; 3.Dept.of Computational Linguistics ,Saarland University ,Saarbr cken D 266041,G ermany ) Abstract :Opinion Mining is a novel and important research topic ,aiming to automatically acquire usef ul opinioned information and knowledge in subjective texts.This technique has wide and many real 2world applications ,such as e 2commerce ,business 2intelligence ,information monitoring ,public 2opinion poll ,e 2learning ,newspaper and publica 2tion compilation ,business management ,etc.In this paper ,we give a definition for opinion mining and then describe the motivation of this research.Afterwards ,we present a survey on the state 2of 2the 2art of opinion mining on top of four subtasks :topic extraction ,holder identification ,claim extraction and sentiment analysis ,followed by an over 2view of several existing systems.In addition ,specific analysis on Chinese Opinion Mining is performed.Finally ,we provide the summarization of opinion mining research. K ey w ords :computer application ;Chinese information processing ;opinion mining ;subjective texts ;survey 收稿日期:2007206211　定稿日期:2007209229基金项目:国家自然科学基金资助项目(60773087) 作者简介:姚天　(1957—),男,博士,副教授,主要研究方向为意见挖掘、信息抽取、机器学习等;程希文(1980—),女,硕士,助理研究员,主要研究方向为意见挖掘,信息抽取等;徐飞玉(1969— ),女,博士,高级软件工程师,项目经理,主要研究方向为意见挖掘、信息抽取、机器学习等。 1　意见挖掘的定义 近年来,对描述非事实(Non 2fact ual )的主观性 文本(Subjective Text s )处理方面的研究十分活跃,主要的特点是对基于断言(Allegations )或评论(Comment s )的文本进行处理,此类文本内容包含 有个人、群体、组织等的意见(Opinions )、情感(Feel 2 ings )和态度(Attit udes )等。其中对意见型的主观性文本进行研究形成了一个新颖而且十分重要的研究课题—意见挖掘(Opinio n Mining )。主观性文本是相对于客观性文本而言的一种自然语言文本表达形式。它主要描述了作者对事物、人物、事件等的个人(或群体、组织等)想法或看法。

文本挖掘

文本挖掘算法总结

文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出

贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S 的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di 一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概

文本挖掘算法总结汇编

文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy Clustering 6、SOM神经元网络聚类 7、基于Meaning的文本相似度计算 8、文本模糊聚类计算 9、文本k-means聚类 10、文本分类 11、关联模式发现 12、序列模式发现 13、PCA主成分分析 1、基于概率统计的贝叶斯分类 算法概述：贝叶斯公式是由英国数学家( Thomas Bayes 1702-1763 )创造，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P(A|B) 为当“B”事件发生时“A”事件发生的概率，按照乘法法则： P(A∩B)=P(A)*P(B|A)=P(B)*P(A|B)，可导出 贝叶斯公式：P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B) 贝叶斯分类基本思想为：设决策变量为D，D1，D2，Di，…，Dk为n条记录组成的样本空间S的一个划分，将n条记录划分成k个记录集合，如果以P(Di)表示事件Di发生的概率，且P(Di) > 0 ( i=1，2，…，k)。对于任一事件x，P(x)>0，则有： 贝叶斯分类的基本原理，就是利用贝叶斯条件概率公式，将事件X视为多个条件属性Cj各种取值的组合，当x事件发生时决策属性Di发生的条件概率。贝叶斯分类是一种概率型分类知识挖掘方法，不能百分之百地确定X事件发生时Di一定发生。 解决问题：预测所属分类的概率。通过已知n条样本集记录，计算各种条件属性组发生的概率，得出“贝叶斯分类”规则，给定一个未知“标签”记录，选择最大概率为其所属“分类”。 2、ID3 决策树分类 算法概述：ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类算法，当时还没有“数据挖掘”的概念。该算法以信息论为基础，以信息熵和信息增益度来确定分枝生成决策树D-Tree。ID3算法以决策树D-Tree构建分类知识模型，D-Tree中最上面的节点为根节点Root，每个分支是一个新的决策节点，或者是树的叶子。每个决策节点代表一个问题或决策，每一个叶子节点代表一种可能的分类结果，沿决策树在每个节点都会遇到一个测试，对每个节点上问题的不同取值导致不同的分支，最后会到达一个叶子节点为确定所属分类。

数据挖掘研究及发展现状

数据挖掘技术的研究现状及发展方向 摘要：数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展方向。 关键词：数据挖掘；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展方向 The present situation and future direction of the data mining technology research Abstract: Data mining technology is hot spot in the field of current database and artificial intelligence. From the definition of data mining, the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm, decision tree algorithm, genetic algorithm, rough set method, fuzzy set method and association rule method of data mining, summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details, and pointed out the development trend of data mining. Key words: data mining, neural network, decision tree, rough set, fuzzy set, research situation, development direction 0 引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识金砖，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术——数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。数据挖掘正是为了迎合这种需要而产生并迅速发展起来的、用于开发信息资源的、一种新的数据处理技术。 数据挖掘通常又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases），是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 1 数据挖掘算法 数据挖掘就是从大量的、有噪声的、不完全的、模糊的、随机的实际应用数据中提取有效的、新颖的、潜在有用的知识的非平凡过程[3]。所得到的信息应具有先前未知、有效和实用三个特征。数据挖掘过程如图1所示。这些数据的类型可以是结构化的、半结构化的、甚至是异构型的。发现知识的方法可以是数学的、非数学的、也可以是归纳的。最终被发现了的知识可以用于信息管理、查询优化、决策支持及数据自身的维护等[4]。 数据选择：确定发现任务的操作对象,即目标对象； 预处理：包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换等； 转换：消减数据维数或降维； 数据开采：确定开采的任务，如数据总结、分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等，并确定使用什么样的开采算法； 解释和评价：数据挖掘阶段发现的模式，经过用户和机器的评价，可能存在冗余或无关的模式，这时需要剔除，使用户更容易理解和应用。十大经典算法如图2： 目前，数据挖掘的算法主要包括神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法、关联规则法等。

文本挖掘技术研究

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/b92781486.html, 文本挖掘技术研究 作者：林海文 来源：《电脑知识与技术》2008年第34期 摘要：文章报告了文本挖掘技术的现状、文本挖掘的过程、文本挖掘研究的课题，最后对文本挖掘的前景做了展望。 关键词：文本挖掘；文档分类；文档聚类；自动文摘 中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)34-1711-02 The Research of Text Mining Technique LIN Hai-wen (Yang-En University, Quanzhou 362014, China) Abstrct: The article reports the actuality、the process and the research-aspects of the text mining technique. At last, gives an expectation for the text mining. Key words: text mining; document classify; document clustering; auto-summary 1 引言 面对浩如烟海的文本信息，人们迫切需要研究出方便有效的工具去从大规模文本信息资源中提取符合需要的、简洁的、精炼的、可理解的知识，文本挖掘(Text Ming，简称TM)因此产生。 2 正文 文本挖掘即文本数据库中的知识发现，是从大量文本的集合或语料库中发现隐含的、令人感兴趣的、有潜在使用价值的模式和知识[1]。 定义1 文本挖掘是指从大量文本集合Doc中发现隐含的模式P。如果将Doc看作输入，P 看作输出，那么文本挖掘的过程实质上就是从输入到输出的一个映射：Doc→P。 2.1 国内外研究现状 下面列出一些著名的国外文本挖掘工具： 1) IBM的文本智能挖掘机[2]。

文本挖掘在科研上的应用 复习资料

1.数据挖掘(data mining)：在数据集中正规地发现有效的、新颖的、可能有用的、可读懂的模式的过程。 2.数据挖掘的十大经典算法：C4.5、PageRank、k-Means、AdaBoost、SVM、kNN、Apriori、Naive Bayes、EM、CART。 3.数据挖掘对过程与方法的要求： 1.正规：正式的、正经的，不是不经意的、偶然的；不是手工完成的：不是写综述，也不是meta分析 2.新颖：发现隐含的知识，发现的模式必须是新的。 3.可能有用：可以用于增进人类认识的知识，发现的知识将来有实际效用。 4.关联规则挖掘：从事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据的项集之间发现有趣的、频繁出现的模式、关联和相关性。 5.数据挖掘的种类： 按照算法，分为预测和描述两类： 1.预测：利用数据库中已有的变量来预测未知或将来的数值。利用建模技术，对患某一种疾病的病人预测其预后情况。 2.描述：注重发现能够描述数据的模式，提供给用户解释和表述。对数据中的模式或关系进行辨别，探索已有数据的性质，而不是预测新的性质。 按照挖掘对象分为：结构化数据挖掘、非结构化数据挖掘 1.结构化数据挖掘：医院病人的数据库，商场顾客购物数据；空间数据：地图、医疗影像数据 2.非结构化数据挖掘：文本：学术论文、专利、科技报告等；Web信息。 6.Apriori算法：基于两阶段频集思想的递推算法。：找出候选1-项集、频繁1-项集、候选2-项集、找出频繁2-项集、重复上述过程，直到不再有候选项集为止。 规则评价指标：最小支持度、可信度；支持度：包含X和Y的事物所占的比例；置信度：Y中的项在包含X 的事物中出现的频繁性。 7.PageRank：一篇论文的被引的频度——即被别人引用的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。PageRank算法的理念：每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。同时考虑到一个网站的外部链接的质量。 基本思想：如果网页T存在一个指向网页A的连接，则表明T的所有者认为A比较重要，从而把T的一部分重要性得分赋予A。A的PageRank值为一系列T的页面重要性得分值的累加。 8.文本挖掘的定义：一般是指抽取有效、新颖、有用、可理解的、散布在文本文件中的有价值知识，并且利用这些知识更好地组织信息的过程。运用工具和算法，在数据中发现模式和规律。(聚类分析、关联分析、网络分析)

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述

数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)

关于数据挖掘研究现状及发展趋势的探究_任新社

１７１ 关于数据挖掘研究现状及发展趋势的探究 任新社1，陈静远2 （1.河南大学商学院，河南开封475004；2.郑州铁路职业技术学院网络信息技术中心， 河南郑州463000）摘要：随着计算机信息技术的快速发展，网络信息数据呈现爆发式增长，尤其是商业、企业等积累的海量数据，这 些信息包含了多种类型，传统的数据检索技术已经难以满足用户的使用需求。数据挖掘技术可以帮助人们迅速查找自己所需的资料，数据挖掘技术是人工智能、统计学、数据库技术、信息检索技术等多门学科的完美融合。目前，我国关于数据挖掘技术的研究较少，很多研究成果难以直接应用，文章将深入地研究我国数据挖掘技术的现状与趋势。关键词：数据挖掘；程序算法；研究现状；发展方向中图分类号：TP311.13文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2016）02-0171-02 0引言 21世纪是计算机信息技术的新纪元，网络上的资源呈现指数增长趋势，这些信息覆盖了很多具有价值得信息数据，包括商业信息、科研信息、技术信息等，当相对于海量的网络信息数据，对客户有价值的数据仍然十分有限。传统的信息检索技术具有一定局限性，对用户有一定专业要求，数据挖掘技术可以对信息数据进行快速、高效、准确的分析，提取网络信息数据的有用知识，数据挖掘技术是多学科的交叉，建立在低级的数据检索技术之上。 1数据挖掘技术简介 数据挖掘技术（Data Mining ，DM ）又称为数据采矿、资料 勘查，数据挖掘技术属于数据库知识发现（Knowledge-Dis-covery in Databases ，KDD ）的重要环节之一，数据挖掘技术的主要目的是从海量网络数据中发掘潜在的高价值数据。数据挖掘技术是伴随计算机技术发展而来的，需要通过统计学、人工智能、识别模式等多种方式来实现。数据挖掘技术主要应用了如下理论： 建模技术、人工智能、模式识别与机器学习的搜索算 法。数据库知识发现的过程由多个步骤组成，具体的流程如图1 所示。 图1数据库知识发现的具体流程 数据库知识发现的具体流程如下：①领域学习，选择某个特定领域，学习该领域应用的预先知识以及目标；②目标数据，通过选择一个或者多个数据集合进行聚焦，从而建立一个目标数据集；③清理与预处理，对目标数据集进行除噪处理，去除数据集中的无关数据，同时将时间顺序与数据变化纳入模型中；④数据转换，对数据特征与规律进行研究，并根据数据的规律特征进行编码，编码时尽量减少模型中的变量；⑤建立数据挖掘模型，明确数据挖掘的目的，根据数据挖掘的目的建立模型，常见的数据挖掘模型包括数据汇总、数据分类、数据聚合等；⑥数据挖掘，利用已经建立的数据挖掘模型对特定的数据进行挖掘；⑦解释，解释数据挖掘的过程以及发现的数据类型，去掉无价值的数据，将数据进行综合，汇总转化成所需的知识；⑧评估数据，将挖掘的数据用于实际应用之中，检验评估数据的有效性。 2数据挖掘技术的发展史 数据挖掘技术主要经历了四个阶段： 上世纪90年 代，Web 技术的创新，导致网络信息呈现爆炸式增长，很多企业处于粗放式营销模式，该阶段的数据挖掘技术已经成为可以集成数据库，系统支持多种挖掘模型同时运行； 第四个阶段是全程电子商务阶段，SaaS 软件服务模式的出现延长了电子商务产业链，原始数据挖掘技术成为一门独立的学科，该阶段的数据挖掘技术将移动数据以及各种计算设备的数据进行了有机融合。数据挖掘技术的历程介绍如表1所示。 表1 各个阶段的数据挖掘技术介绍 3数据挖掘技术的成果 目前，我国数据挖掘技术研究已经取得了巨大的成果，常用的数据挖掘模型包括神经网络模型、决策树模型、遗传算法模型、粗糙集模型、模糊集模型、关联规则模型等。 （1）神经网络模型是建立在仿生学理论之上，通过模拟生物神经系统等运作模式，训练人工智能学习非线性预测，神经网络模型可以实现数据聚合、数据分类等多种功能，神经网络模型的关键是权值的修改，该模型具有较强的抗干扰性与非线性学习能力，可以对复杂目标进行精确挖掘，但难以承担高危变量的处理任务； （2）决策树模型，该模型可以通过一系列的规则对数据进行分类，其模型结构与程序树状结构相似，该模型结构简单， 2016年第2期（总第158期） 2016 （Sum.No 158） 信息通信 INFORMATION &COMMUNICATIONS

一个文本挖掘过程及案例_光环大数据培训

https://www.sodocs.net/doc/b92781486.html, 一个文本挖掘过程及案例_光环大数据培训 一、文本挖掘概念 在现实世界中，可获取的大部信息是以文本形式存储在文本数据库中的，由来自各种数据源的大量文档组成，如新闻文档、研究论文、书籍、数字图书馆、电子邮件和Web页面。由于电子形式的文本信息飞速增涨，文本挖掘已经成为信息领域的研究热点。 文本数据库中存储的数据可能是高度非结构化的，如WWW上的网页;也可能是半结构化的，如e-mail消息和一些XML网页:而其它的则可能是良结构化的。良结构化文本数据的典型代表是图书馆数据库中的文档，这些文档可能包含结构字段，如标题、作者、出版日期、长度、分类等等，也可能包含大量非结构化文本成分，如摘要和内容。通常，具有较好结构的文本数据库可以使用关系数据库系统实现，而对非结构化的文本成分需要采用特殊的处理方法对其进行转化。 文本挖掘(Text Mining)是一个从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程。其中被普遍认可的文本挖掘定义如下: 文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程，同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考。 文本挖掘的主要用途是从原本未经处理的文本中提取出未知的知识，但是文本挖掘也是一项非常困难的工作,因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构化的文本数据,所以它是一个多学科混杂的领域,涵盖了信息技术、文本分析、模式识别、统计学、数据可视化、数据库技术、机器学习以及数据挖掘等技术。文本挖掘是从数据挖掘发展而来，因此其定义与我们熟知的数据挖掘定义相类似。但与传统的数据挖掘相比，文本挖掘有其独特之处，主要表现在:文档本身是半结构化或非结构化的，无确定形式并且缺乏机器可理解的语义;而数据挖掘的对象以数据库中的结构化数据为主，并利用关系表等存储结构来发现知识。因此，有些数据挖掘技术并不适用于文本挖掘，即使可用，也需要建立在对文本集预处理的基础之上。

数据挖掘技术的研究现状及发展方向_陈娜

数据挖掘技术的研究现状及发展方向 陈娜1.2 （1.北京交通大学计算机学院，北京100044；2.石家庄铁路运输学校，河北石家庄050021） 第 !" 电脑与信息技术卷 （ ! ）可视化技术 ［ " ］ 通过直观的图形方式将 信息数据、关联关系以及发展趋势呈现给决策者， 使用最多的方法是直方图、数据立方体、散点图。 其中数据立方体可以通过 #$%& 操作将更多用户 关心的信息反映给用户。 （ ’ ）遗传算法 ［ ( ］ 是一种模拟生物进化过程 的算法，最早由 )*++,-. 于 /0 世纪 (0 年代提出。 它是基于群体的、具有随机和定向搜索特征的迭 代过程，包括 ! 种典型的算子：遗传、交叉、变异和 自然选择。遗传算法作用于一个由问题的多个潜

在解（个体）组成的群体上，并且群体中的每个个体都由一个编码表示，同时个体均需依据问题的 目标函数而被赋予一个适应值。另外，为了应用遗传算法，还需要把数据挖掘任务表达为一种搜索 的问题，以便发挥遗传算法的优势搜索能力。同时可以用遗传算法中的交叉、变异完成数据挖掘中 用于异常数据的处理。 （ "）统计学方法 ［ 1 ］ 在数据库字段项之间存 在着两种关系：函数关系（能用函数公式表示的确定性关系）和相关关系（不能用函数公式表示，但仍是相关确定关系）。对它们的分析采用如下方 法：回归分析、相关分析、主成分分析。主要用于数据挖据的聚类方法中。 （ (）模糊集（23445 678）方法利用模糊集理 论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。模糊性是客观存在的。系统的复杂性越高，精确化能力就越低，即模糊性就越强，这是 9,.7: 总结出的互克性原理。 / 数据挖掘的算法 （ ;）关联规则中的算法 %<=>*=>算法是一种最具有影响力的挖掘布 尔关联规则频繁项集的算法，该算法是一种称为 主层搜索的迭代方法，它分为两个步骤： ,?通过多趟扫描数据库求解出频繁;@项集的 集合 $ ; ； A?不断的寻找到/@项集$ / … -@项集$ - ，最后 利用频繁项集生成规则。 随后的许多算法都沿用