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    計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)問題研究

    2022-11-20 22:21:38李貫華
    電子測試 2022年18期
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)頁數(shù)據(jù)挖掘計算機

    李貫華

    (齊魯醫(yī)藥學院,山東淄博,255300)

    1 計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

    1.1 大數(shù)據(jù)的概念與特點

    所謂大數(shù)據(jù)技術(shù),簡單來說,就是涉及到的數(shù)據(jù)、資料規(guī)模巨大,現(xiàn)階段的主流軟件工具,無法在短時間內(nèi),對巨大的數(shù)據(jù)量及時的管理與處理,更是無法在合理時間內(nèi)對數(shù)據(jù)進行整理與分析,造成數(shù)據(jù)最終服務于公司運營決策的依據(jù)。

    大數(shù)據(jù)在顯現(xiàn)上具有四個典型特點,分別是數(shù)據(jù)海量性、數(shù)據(jù)的多樣性、數(shù)據(jù)價值密度低且速度快,大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對海量數(shù)據(jù)信息進行掌握,并以專業(yè)化的方式進行處理,將海量數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)變?yōu)橛?,在信息時代的背景下,大數(shù)據(jù)技術(shù)的價值還會不斷地提升。

    1.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概念

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)屬于對數(shù)據(jù)進行處理的一種技術(shù),通過算法來在數(shù)據(jù)中的隱藏信息進行挖掘的過程。通常是面對數(shù)據(jù)量較大,信息不完全且模糊的情況下,通過專業(yè)的技術(shù)算法,來提取出需要的數(shù)據(jù),將大量的不完全有用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有用的信息。這種技術(shù)比較常用在市場分析、商務管理、工程設(shè)計之中。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要功能就是描述和預測檢驗,簡單來講,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以對完成的數(shù)據(jù)進行查閱,并在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上對趨勢進行預測,對決策方面提供重要作用。

    1.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)流程

    數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在執(zhí)行的過程中,通常有八個步驟,從信息收集到知識表示。首先是信息的收集方面,以用戶為中心,結(jié)合用戶需求的數(shù)據(jù)需求特點,來對目標數(shù)據(jù)進行分析;其次是數(shù)據(jù)集成方面,由于所分析的數(shù)據(jù)并不完全相同,也不是完全滿足客戶需求特點的,所以面對這些數(shù)據(jù)就需要從邏輯/物理角度整合,以此來保障數(shù)據(jù)滿足客戶的需求;在數(shù)據(jù)規(guī)約方面,數(shù)據(jù)挖掘方式在對數(shù)據(jù)進行處理的過程中,需要較長的時間來開展,而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)面向的通常是大量的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)規(guī)約技術(shù)就采用數(shù)據(jù)集的規(guī)約來進行表示,這種方式可以更好地保證分析出來的數(shù)據(jù),最大限度地保持原有數(shù)據(jù)的完整性;數(shù)據(jù)清理方面,因為大量數(shù)據(jù)分析的時候,容易遇到不完整的數(shù)據(jù),這時候就需要對數(shù)據(jù)進行清理工作,保障數(shù)據(jù)的完整性、精準性,以此來將信息存入數(shù)據(jù)庫之中;在數(shù)據(jù)變換方面,在面向不適用于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的數(shù)據(jù)時,就需要采用數(shù)據(jù)概化、平滑聚焦等形式,來將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的數(shù)據(jù);在數(shù)據(jù)挖掘的過程中,主要采用統(tǒng)計方法、決策樹、模糊集等方式來進行處理,以適合的數(shù)據(jù)分析工具來分析;在模式評估方面,需從商業(yè)的角度,讓數(shù)據(jù)服務目標行業(yè)的專家,來針對數(shù)據(jù)挖掘結(jié)構(gòu)進行判定;從知識表示方面,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析的數(shù)據(jù)信息,采用可視化的方式來提供給用戶。

    1.4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)

    1.4.1 傳統(tǒng)方法的數(shù)據(jù)統(tǒng)計

    傳統(tǒng)方法的數(shù)據(jù)統(tǒng)計是計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中國最為常見的,比如抽樣分析法、統(tǒng)計預測法等等。使用計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),來對大體量的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,這種方式處理的數(shù)據(jù)精準性更高,可以更為準確對市場進行預測。在以前對大體量數(shù)據(jù)進行處理的時候,容易出現(xiàn)效率低下、數(shù)據(jù)缺乏準確性的特點,計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn),能快速縮短數(shù)據(jù)處理時間,更好地提高數(shù)據(jù)的使用效果,讓數(shù)據(jù)發(fā)揮出應有的價值。

    1.4.2 可視化技術(shù)的開發(fā)

    在大數(shù)據(jù)時代,計算機挖掘技術(shù)的使用可以保障數(shù)據(jù)的精準度,讓所采集到的數(shù)據(jù)更好的達到預期的標準。對數(shù)據(jù)的分析也是要發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價值,這就需要充分發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后的意義與特點,加大分析力度,或者通過數(shù)據(jù)表格等方式來進行分析,可以直觀地感受地感受到數(shù)據(jù)的變化情況。可視化技術(shù)是計算機挖掘技術(shù)中的輔助技術(shù),可以直接將數(shù)據(jù)涵蓋的特點表現(xiàn)出來,多數(shù)是以數(shù)據(jù)圖表、散點圖等形式表現(xiàn)數(shù)據(jù)特點,之后在進行分析,可以提高數(shù)據(jù)的直觀利用效率。尤其是現(xiàn)階段的計算機在數(shù)據(jù)存儲上,是無法將數(shù)據(jù)顯著特征體現(xiàn)出來的,這就需要通過可視化的圖標形式展現(xiàn),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在可視化展示方面的效果最為明顯。數(shù)據(jù)挖掘的可視化技術(shù)可以讓數(shù)據(jù)在實際運用中更為直觀與便捷,并在不斷探索中增加數(shù)據(jù)維度,為實際應用中數(shù)據(jù)作用的發(fā)揮提供強大的技術(shù)支撐。

    1.4.3 決策樹技術(shù)的開發(fā)

    決策樹技術(shù)屬于預測模型的算法,其涵蓋大量的數(shù)據(jù),主要目的是對這些數(shù)據(jù)進行有目的的分類,并在數(shù)據(jù)中找到有價值的信息。決策樹技術(shù)從本質(zhì)角度來講,就是歸納學習,最大的特點就是描述簡單、對數(shù)據(jù)分類的速度快,尤其適合對大規(guī)模的數(shù)據(jù)進行處理。在計算機快速發(fā)展的背景下,決策樹也出現(xiàn)了新的方法,就是SLIQ和SPRINT,這兩種方式可以在面向海量的數(shù)據(jù)系時,直接的進行數(shù)據(jù)分析的工作,并對數(shù)據(jù)進行歸納,通過決策樹來得出最后的數(shù)據(jù)結(jié)論。這兩種方式都是現(xiàn)階段決策樹中新型的方法,可以更好地進行數(shù)據(jù)的連續(xù)分類,從根本上保障數(shù)據(jù)分析質(zhì)量。

    1.4.4 遺傳統(tǒng)計技術(shù)

    遺傳統(tǒng)計算法屬于一種仿生全局優(yōu)化方法,從生物學遺傳角度開展,對遺傳數(shù)據(jù)進行分析可以看出,計算機數(shù)據(jù)統(tǒng)計技術(shù)對遺傳學數(shù)據(jù)方面也可以進行高效的分析,可以從宏觀的角度來給出生物突變與數(shù)據(jù)之間的結(jié)論。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在對數(shù)據(jù)進行分析處理技術(shù)過程中,需要對數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)的分類,重點將無用數(shù)據(jù)進行丟棄,保留合理的數(shù)據(jù)進行儲存與分析,并在這一基礎(chǔ)上打造數(shù)據(jù)整合體系,這種方式,在數(shù)據(jù)長期使用方面起到重要的優(yōu)化效果。我國初期進行數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面的開發(fā),主要就是定位應用在初級數(shù)據(jù)的統(tǒng)計,而這一技術(shù)的發(fā)展應該側(cè)重的是服務為主的方向,尤其是在技術(shù)快速發(fā)展的背景下,決策者可以通過計算機已有的數(shù)據(jù)庫來使用數(shù)據(jù),這種現(xiàn)象也提升了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)勢,讓其在實際應用中的發(fā)展備受重視。

    2 計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)存在的主要問題

    2.1 計算機數(shù)據(jù)挖掘方式與用戶交互問題

    不用用戶所按興趣的內(nèi)容也有明顯的差異,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應該對數(shù)據(jù)進行更廣范圍的覆蓋,并在其中發(fā)現(xiàn)任務,在數(shù)據(jù)分析的時候,以多樣化的形式來進行分析,但任務會通過不同的形式來對同一個數(shù)據(jù)庫進行使用,這就需要提升數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的覆蓋范圍。同時,很難對數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)的內(nèi)容進行精準的把控,所以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應該注重交互性。在面向海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫時,就采用適合的抽樣數(shù)據(jù)分析,通過交互的形式來達到對數(shù)據(jù)的探索。這種交互的數(shù)據(jù)挖掘形勢,應該尊重用戶聚焦探索,根據(jù)數(shù)據(jù)回饋結(jié)果,來進行數(shù)據(jù)精煉挖掘。在遇到特殊情況的時候,也可以通過交互的范式來進行交叉分析。面對計算機數(shù)據(jù)挖掘方式與交互方面存在的問題,可以通過對不同粒度與角度進行數(shù)據(jù)觀察。

    2.2 計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)算法性能問題

    為了保障計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從數(shù)據(jù)庫中更為有效地進行數(shù)據(jù)提取,就應該保障計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有效性與可伸縮性,這也是保障數(shù)據(jù)準確的重要特點。簡單來說,就是數(shù)據(jù)挖掘在大數(shù)據(jù)庫的使用過程中,需要對算法的時間進行可預計,而且是可接受的范圍,從數(shù)據(jù)庫的角度來看,這兩個特點也是保障數(shù)據(jù)挖掘可以得到實現(xiàn)的關(guān)鍵因素?,F(xiàn)階段很多數(shù)據(jù)庫自身容量比較大,其分布的數(shù)據(jù)更是較為廣泛,數(shù)據(jù)挖掘的計算方式將數(shù)據(jù)進行劃分,在分類劃分之后分別進行處理,最終價格結(jié)果進行結(jié)合來分析。同時,數(shù)據(jù)庫的更新與增量算法結(jié)合,就沒有重新對全部的數(shù)據(jù)進行挖掘了,這種方式可以漸進的對數(shù)據(jù)進行更新,直接在已發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行加強,過程需要的成本相對較高。

    2.3 計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中數(shù)據(jù)庫多樣性問題

    現(xiàn)階段的關(guān)系數(shù)據(jù)庫廣泛運用,面向關(guān)系數(shù)據(jù)庫應該有針對性進行開發(fā),以此來滿足數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)。但現(xiàn)階段很多其他數(shù)據(jù)庫中,存在多樣化的數(shù)據(jù),比如多媒體數(shù)據(jù)、時間、空間數(shù)據(jù)等等,數(shù)據(jù)類型所具備的多樣化特點,與數(shù)據(jù)挖掘的目標存在差異,所以想要通過單一系統(tǒng)來開展所有數(shù)據(jù)的挖掘是不可能的。在面向不同特定類型數(shù)據(jù)進行挖掘分析的時候,就應該制定特殊的數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)?,F(xiàn)階段計算機網(wǎng)絡中的局域網(wǎng)和廣域網(wǎng),在數(shù)據(jù)源的連接上也不是單一的,通過多個數(shù)據(jù)源的鏈接,來形成龐大的且包含不同數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)庫。通過不同的數(shù)據(jù)源來對數(shù)據(jù)進行發(fā)現(xiàn),也對現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提出了新的挑戰(zhàn)。

    2.4 計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實踐中的問題

    計算機挖掘技術(shù)在面對新建立的網(wǎng)頁時,由于新網(wǎng)頁的用戶相對較少,所以數(shù)據(jù)挖掘中就會將其視為不重要的網(wǎng)頁,但很多老網(wǎng)頁,因為前期存在大量用戶基數(shù),所以數(shù)據(jù)挖掘的時候就容易將其視作重要網(wǎng)頁。在網(wǎng)頁的頁面進行載入的過程,是用戶在發(fā)出指令到網(wǎng)頁顯示所使用的時間,這種時間會直接影響網(wǎng)站性能。如果網(wǎng)頁的載入時間過長就會讓用戶放棄訪問,而在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)使用過程中,就容易出現(xiàn)錯誤的判定。在搜索引擎返回結(jié)果方面,每次點擊選擇就是網(wǎng)頁重要性的評判標準,但這種方式明顯存在不合理,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)分析上就容易出現(xiàn)失誤,導致數(shù)據(jù)精準性交叉,難以通過數(shù)據(jù)來對真實情況進行直觀的反應。

    3 計算機挖掘技術(shù)的開發(fā)趨勢

    3.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)應用的探索

    早期對計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用,集中在對企業(yè)競爭力提升方面的幫助,但隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷提升,其應用的范圍也越加廣泛,比如常見的金融分析、電信數(shù)據(jù)等等。尤其是近幾年,電子商務市場成為零售行業(yè)的主流,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應用也在不斷地拓展,雖然數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在特定的數(shù)據(jù)分析方面存在局限性,但其發(fā)揮的作用也是巨大的,所以,未來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展方向,可能會向著針對特定應用數(shù)據(jù)方向發(fā)展,以特定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來提升針對性數(shù)據(jù)分析的精準性與應用效果。

    3.2 可伸縮的數(shù)據(jù)挖掘方式

    相對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方式,計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)創(chuàng)新了數(shù)據(jù)處理的方式,但這也對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提出了要求,必須可以對大數(shù)據(jù)進行高效的處理,也需要對數(shù)據(jù)進行交互式的處理?,F(xiàn)階段計算機網(wǎng)絡的快速發(fā)展,信息化技術(shù)成為人們生活中的主流,在這種背景下的數(shù)據(jù)量會快速激增,所以在數(shù)據(jù)挖掘方面的可伸縮性算法至關(guān)重要,尤其是在面向單獨數(shù)據(jù)與集成數(shù)據(jù)方面的應用。所以發(fā)展的方向就會是在約束挖掘基礎(chǔ)上實現(xiàn)。重點是服務于增加用戶交互數(shù)據(jù)下,對計算機挖掘技術(shù)的數(shù)據(jù)處理效率提升方面,對控制方法進行更新,使用用戶說明與使用約束,來利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來檢索按興趣的模塊,有針對性地開展數(shù)據(jù)挖掘工作。

    3.3 計算機數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的集成

    在信息處理的過程中,離不開數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),讓計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在這類系統(tǒng)中可以高效開展工作對數(shù)據(jù)質(zhì)量至關(guān)重要。眾所周知,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的最佳體系,就是與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的緊耦合方式。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所服務的各項事務、數(shù)據(jù)進行集成,在同一框架中實現(xiàn)聯(lián)機分析,這種方式可以充分保障數(shù)據(jù)的獲得性,也是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)伸縮性、可移植性特點的體現(xiàn),更是對多維數(shù)據(jù)進行分析的重要方式。

    3.4 計算機數(shù)據(jù)挖掘的標準化

    提升數(shù)據(jù)挖掘多方面的標準化工作,可以從根本上提升數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的質(zhì)量,避免在實踐中出現(xiàn)因為網(wǎng)頁等方面的問題。對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)進行系統(tǒng)化的開發(fā)模式,可以讓數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)與功能間之間實現(xiàn)互相操作的方式,通過這種方式來對數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的實際應用質(zhì)量與效率進行提升。同時還應該注重可視化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘,通過系統(tǒng)化的開發(fā),讓可視化技術(shù)可以將數(shù)據(jù)挖掘的詳細情況進行直觀體現(xiàn),以此來規(guī)避數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)存在的弊端與局限性,同時也有利于對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的推動,讓其成為數(shù)據(jù)分析最為基本的工具。

    4 結(jié)語

    通過上文的研究可以發(fā)現(xiàn),現(xiàn)階段計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)備受關(guān)注,其在各個領(lǐng)域都有著廣泛地運用,諸多學者都對其進行研究,并取得了顯著的呈現(xiàn)。但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)與應用上依然存在問題,本文主要對存在的問題進行研究,并闡述計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)未來的發(fā)展方向,計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展是長遠的,這就需要在實踐中不斷地進行探索,以此來更好完善與創(chuàng)新數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),讓其充分發(fā)揮出數(shù)據(jù)的價值,為市場經(jīng)濟的發(fā)展提供支撐與依據(jù)。

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