作为一个新兴的研究领域,数据挖掘已经取得了广泛和重大进展。在众多领域中得到了广泛应用,出现了大量的商品化数据挖掘系统。未来的发展方向包括对现有方法的进一步改进,研究和发展数据挖掘语言的标准化,以及开发可视化方法和处理复杂数据类型的新方法。然而,当前面临的挑战包括成功案例的稀少以及中小企业对数据挖掘需求的不足,人才也相对稀缺。
数据挖掘的发展与未来展望
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数据挖掘软件的演变
第一代:
独立应用,支持单一或有限算法。
局限于单个机器处理向量数据。
第二代:
与数据库和数据仓库集成,支持多种算法。
处理规模扩大,可挖掘无法一次性放入内存的数据。
依赖同质、局域的计算机集群。
部分系统支持对象、文本和连续媒体数据。
第三代:
与预测模型系统集成,支持更复杂的数据分析。
扩展至intranet/extranet网络计算环境。
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第四代:
融合移动数据和各种计算设备的数据。
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