数据挖掘背景文摘由刀豆文库小编整理，希望给你工作、学习、生活带来方便，猜你可能喜欢“数据挖掘背景”。
数据挖掘是通过仔细分析大量数据来揭示有意义的新的关系、趋势和模式的过程.其出现于 20 世纪 80年代后期,是数据库研究中一个很有应用价值 的新领域,是一门交叉性学科 ,融合了人工智能、数据库技术、模式识别、机器学习、统计学和数据可视化等多个领域的理论和技术
数据挖掘产生于应用 ,且应面向于应用
数据挖掘的任务就是发现隐藏在数据中的模式.其可以发现的模式一般分为两大类 :描述型模式和预测型模式.描述型模式是对当前数据中存在的事实做规范描述 ,刻画当前数据的一般特性;预测型模式则是以时间为关键参数,对于时间序列型数据 ,根据其历史和当前的值去预测其未来的值.数据挖掘一词起源于 KDD(Knowledge Discovery in Database , 数据库中的知识发现), 可以追溯到 20 世纪 80 年代末。KDD 这个名词的正式形成是在 1989 年美国底特律市召开的第一届 KDD 国际学术会议上,而第一届知识发现和数据挖掘(Data Mining,DM)国际学术会议是在 1995 年加拿大召开的,会议上将数据库里存放的数据生动地比拟成矿床,从而“数据挖掘”这个名词很快就流传开来[3]。
RIC是由美国教育资源信息中心整理的已出版的和未出版的教育方面文献的一个指南，涵盖数千个教育专题，提供了最完备的教育书刊的书目信息，包括对发表在Resources in Education(RIE)月刊上的非期刊资料与每个月发表在Current Index to Journals in Education(CIJE)上的期刊文章的注释参考，涵盖了从1966年到现在的有关教育方面的几乎所有资料。ERIC收录了1,000多种的期刊和其它资料，共有记录140多万条，包括一个ERIC叙词表，可免费阅读约24万篇全文文章。主题有成人教育、职业教育、教育评估、残疾与天才教育、小学与幼儿教育、高等教育、城市教育、教育管理、信息与技术、语言学与语音学、阅读与交
