资料索引: KMS模块: 数据挖掘

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知识管理系统的模块组成

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数据挖掘 知识管理数据挖掘模块图 数据挖掘（Data Mining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 数据挖掘的功能： 数据挖掘通过预测未来趋势及行为，做出基于知识的决策，数据挖掘也用于具备相关度功能的全文检索引擎。 数据挖掘的目标： 是从数据库中发现隐含的、有意义的知识。 信息摘要和全文检索： 通过数据向量化分析，可对文本信息进行度量，度量的结果通常用于搜索引擎，在信息度量基础上建立的搜索引擎，不是简单文字的搜索，而是经过优化的与主题相关度的搜索引擎。 数据采集：建立在数据挖掘技术上的数据采集，可根据“预计主题”在互联网上有目的地采集信息，如可采集相关行业的各种数据资料、创建潜在客户资料库等。 自动预测趋势和行为： 数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如今可以迅速直接由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场预测问题，数据挖掘使用过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户，其它可预测的问题包括预报破产以及认定对指定事件最可能作出反应的群体。 关联分析： 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间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联...

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