數據挖掘

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇數據挖掘范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發現更多的寫作思路和靈感。

數據挖掘范文第1篇

隨著數據庫技術的不斷發展，數據庫和數據倉庫已經被廣泛地應用于企業管理、產品銷售、科學計算和信息服務等領域，數據量的不斷增長對數據的存儲、管理和分析提出了更高的要求，急需新一代的技術，能夠智能化的從大量的數據中提取出有用的信息和知識，于是數據挖掘技術應運而生，且在各行業得到了廣泛的應用。如何從海量的數據中找到內在的規律，如何更快更方便地傳遞、交流、獲取有用的信息，挖掘這些激增數據背后隱藏的重要信息并及時進行信息的重組已成為當前我們所探究的熱點。

一、數據挖掘概述及分類

數據挖掘是近年來隨著數據庫技術和人工智能技術的發展而出現的一種多學科交叉的全新信息技術，是指從海量的數據中出潛在的、有價值的知識（模型或規則）的過程，反復使用多種數據挖掘算法從觀測數據中確定模式或合理模型。也就是根據預定義的目標，對大量的數據進行探索和分析，揭示其中隱含的規律，并進一步將其模型化的先進有效的技術過程。隨著計算機網絡的發展和普遍使用，數據挖掘成為迫切需要探究的重要課題。

數據挖掘涉及多個學科方向，主要包括摘要：數據庫、統計學和人工智能等。數據挖掘可按數據庫類型、挖掘對象、挖掘任務、挖掘方法和技術以及應用等幾方面進行分類。按數據庫類型分類摘要：關系數據挖掘、模糊數據挖掘、歷史數據挖掘、空間數據挖掘等多種不同數據庫的數據挖掘類型。按數據挖掘對象分類摘要：文本數據挖掘、多媒體數據挖掘、Web數據挖掘。按數據挖掘的任務有摘要：關聯分析、時序模式、聚類、分類、偏差檢測、猜測等。按數據挖掘方法和技術分類摘要：歸納學習類、仿生物技術類、公式發現類、統計分析類、模糊數學類、可視化技術類。

二、數據挖掘的基本過程

(1)定義新問題。對目標有一個可行、清楚和明確的定義，同時還包含對一個結果進行衡量的標準。(2)建立數據挖掘庫。它主要是指收集數據、維護數據等工作。(3)分析數據。找到對新問題解決影響大的數據字段集和決定是否需要定義導出字段。(4)預備建摸數據。根據新問題的定義，對數據庫中的字段變量、記錄進行篩選，并根據現有的變量進行轉換，生成新的變量和字段。它主要是指為建立模型預備部分數據的過程。(5)建立模型。選擇一定的挖掘算法來處理數據，它需考察不同的模型用以判定和選擇解決新問題最有效、精確度較好的一種數據挖掘模式。(6)模型的評價和解釋。模型建立后，必須有一個對它的結果進行評價、對它的價值進行解釋的過程。(7)實施。模型建立并驗證之后通常有兩種使用方法。一種是提供給分析人員作參考和分析這個模型之后的行動方案及建議。另一種是在應用了模型之后，還需不斷地監控其效果，因為事物在不斷地發展變化，有可能一段時間后，模型就不再起功能川。在以上數據挖掘的基本過程中，其中數據預備、數據選擇、預處理、數據縮減的階段主要以完成數據倉庫為主；目標確定、算法確定、數據挖掘、模式識別和知識評價這幾個階段，主要以挖掘有用的知識為主，為知識發現做預備。

三、數據挖據的應用

數據挖掘技術源于商業的直接需求，因此它在各種商業領域都存在廣泛的使用價值。現在已經應用數據挖掘技術的領域都是信息量大、環境復雜、需要知識幫助進行管理和決策的領域。下面介紹一些目前比較活躍的應用方向摘要：

（一）在金融數據分析中的應用。多數銀行和金融機構都提供了豐富多樣的儲蓄，信用，投資，保險等服務。他們產生的金融數據通常比較完整、可靠，這對系統化的數據分析和數據挖掘相當有利。在具體的應用中，采用多維數據分析來分析這些數據的一般特性，觀察金融市場的變化趨向；通過特征選擇和屬性相關性計算，識別關鍵因素，進行貸款償付猜測和客戶信用分析；利用分類和聚集的方法對用戶群體進行識別和目標市場分析；使用數據可視化、鏈接分析、分類、聚類分析、孤立點分析、序列模式分析等工具偵破洗黑錢和其他金融犯罪行為。

（二）在電力業的應用。在電力行業中，數據挖掘技術主要用于指導設備更新、業績評估、指導電力企業的建設規劃、指導電力的生產和購買、指導電力的調度等。數據挖掘在電力企業的其它方面也有巨大的用處，比如說指導項目管理、平安管理、資源管理、投資組合管理、活動分析、銷售猜測、收入猜測、需求猜測、理賠分析等。而且當使用數據挖掘系統時，用戶會對模型進行調優和定制。這將會逐步積累符合企業自身需要的模型庫，成為企業知識庫的重要組成部分。

（三）在零售業中的應用。零售業是數據挖掘的主要應用領域，這是因為零售業積累了大量的銷售數據，如顧客購買史記錄、貨物進出、消費和服務記錄以及流行的電子商務等等都為數據挖掘提供了豐富的數據資源。零售數據挖掘有助于劃分顧客群體，使用交互式詢問技術、分類技術和猜測技術，更精確地挑選潛在的顧客；識別顧客購買行為，發現顧客購買模式和趨向，進行關聯分析，以便更好地進行貨架擺設；改進服務質量，獲得更好的顧客忠誠度和滿足程度；提高貨品的銷量比率，設計更好的貨品運輸和分銷策略，減少商業成本；尋找描述性的模式，以便更好地進行市場分析等等。

（四）在醫學上的應用。近年來，生物醫學探究有了迅猛地發展，從新藥的開發到癌癥治療的突破，到通過大規模序列模式和基因功能的發現，進行人類基因的識別和探究。在人類基因探究領域具有挑戰性的新問題是從中找出導致各種疾病的特定基因序列模式。由于數據挖掘中已經有許多有意義的序列模式分析和相似檢索技術，因此數據挖掘成為DNA分析中的強有力工具。利用數據挖掘技術在DNA數據的分析探究中可以進行DNA序列間的相似搜索和比較，對同時出現的基因序列的相關分析，遺傳探究中的路徑分析等。近期DNA分析的探究成果已經促成了對許多疾病和殘疾基因成因的發現，以及對疾病診斷、預防和治療的新藥物、新方法的發現。

（五）在高校和科研單位以及其他領域的應用。主要是用于海量信息數據的抽取，提供給教研和科研人員有價值的數據。比如在數字圖書館方面可以引入數據挖掘技術。同時還可以應用的電子商務等等眾多領域。

數據挖掘范文第2篇

關鍵詞：數據挖掘 大數據 市場營銷 企業決策

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2014）02-0080-02

數據挖掘又稱數據庫中的知識發現，是目前人工智能和數據庫領域研究的熱點問題。數據挖掘己廣泛地應用到社會的各個領域和行業，如商業領域中的客戶關系、產品生產、市場營銷等；金融領域中的股票交易市場、投資評估等；天文學領域的氣象預報、氣象災害預測等；教育領域的高校學生管理、高校畢業生就業分析、高校教學質量的評估等。可以說，數據挖掘實是處在知識創造過程中最核心的位置，因此做好數據挖掘工作具有十分重要的意義。

1 數據挖掘的定義和本質

對于數據挖掘一般有兩種定義，從廣義上講，數據挖掘，又稱數據庫中的知識發現，是指從數據庫的大量數據中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程，就是從大型數據集中挖掘隱含在其中的、人們事先不知道的、對決策有用的知識的過程。原始數據可以是結構化的，如關系數據庫中的數據；也可以是半結構化的，如文本、圖形和圖像數據；甚至是分布在網絡上的異構型數據。發現知識的方法可以是數學的，也可以是非數學的；可以是演繹的，也可以是歸納的。發現的知識可以被用于信息管理，查詢優化，決策支持和過程控制等，還可以用于數據自身的維護。從狹義上講，數據挖掘則是指從特定形式的數據集中提煉知識的過程。

數據挖掘的本質是很偶然的發現非預期但很有價值的信息。這說明數據挖掘過程本質上是實驗性的。數據挖掘的一個特定屬性就是要處理的是一個大數據集。這就意味著，由于可行性的原因，我們常常得到的只是一個樣本，但是需要描述樣本取自的那個大數據集。數據挖掘所得到的信息應具有先前未知、有效和實用三個特征。

2 數據挖掘的發展背景

在這個信息爆炸的時代，如何從信息的大海中發現及時有用的知識，提高信息利用率呢？要想使數據真正成為一個公司的資源，只有充分利用它為公司自身的業務決策和戰略發展服務才行，否則大量的數據可能成為垃圾，甚至成為包袱。因此，面對人們被數據淹沒卻饑餓于知識的挑戰，數據挖掘和知識發現技術應運而生，并得以蓬勃發展，越來越顯示出其強大的生命力。

數據挖掘技術是人們長期對數據庫技術進行研究和開發的結果。激發數據挖掘的開發、應用和研究有如下四個主要的技術理由：（1）超大規模數據庫的出現，例如商業數據倉庫和計算機自動收集的數據記錄；（2）先進的計算機技術，例如更快和更強大的計算能力和并行體系結構； （3）對巨大量數據的快速訪問；（4）對這些數據應用精深的統計方法計算的能力。數據挖掘的核心模塊技術歷經了數十年的發展，其中包括數理統計、人工智能、機器學習。今天，這些成熟的技術，加上高性能的關系數據庫引擎以及廣泛的數據集成，讓數據挖掘技術在當前的數據倉庫環境中進入了實用的階段。

國內對數據挖掘的研究晚于國外。國家通過自然科學基金對數據挖掘的研究進行支持，很多科研單位和院校都在這個領域獲得了豐碩成果，這些單位包括中科院、清華大學、中國科大、復旦大學等，他們的成果為我國在此領域的發展起到了重要作用，得到了學術界的高度重視。

3 數據挖掘常用的方法

利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類分析、回歸分析、聚類分析、預警分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。

（1）分類分析。客戶細分需要進行客戶特征分析，即用數據來描述或給出客戶或潛在客戶特征的分析過程。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。

（2）回歸分析。如何使用數據挖掘來對不同的旨在保留客戶的活動中進行建模將對整個客戶保持工作起著重要的作用，這也就是流失模型價值所在。流失模型能預測賬號在被激活后減少或停止使用一種產品或服務的行為。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。

（3）聚類分析。通過分組聚類出具有相似瀏覽行為的客戶，并分析客戶的共同特征，更好地了解自己的客戶，向客戶提供更合適的服務。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。

（4）預警分析。數據挖掘方法可以為風險分析建立分類定位模型。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。風險分析是提品或服務時存在潛在損失的行業所特有的。常見的風險類型出現在銀行業和保險業，銀行在放貸時存在金融風險。利用風險分析可以預測一個對象如期還貸或不還貸的可能性。一種貸款如抵押貸款或汽車貸款是安全貸款，另一種貸款如信用卡貸款為不安全貸款。

（5）Web頁挖掘。Web因其易于導航、方便鏈接，融圖形、音頻、視頻信息于一體的優越特性，迅速流行于全球，所載信息量巨大。Web頁挖掘是利用數據挖掘技術從萬維網的海量信息和數據中提取各種有用模式和信息，其中涉及到Web技術、數據挖掘、計算機語言學、信息學等多個領域的專業知識。對于企業而言，可以通過Web頁挖掘、收集與企業生存相關的社會環境信息、市場信息、競爭對手信息、客戶信息等，及時對外部環境信息和內部經營信息作出反饋和決策，未雨綢繆，以最快的速度解決企業面對的各種危機和潛在問題。

4 數據挖掘的社會需求和應用

人類早已步入信息社會，信息的重要性毋庸置疑。如何能在信息的海洋中迅速提取那些于我有價值的信息是生存的必要本領和競爭的必要手段，這就需要進行數據挖掘。具體而言，數據挖掘的社會需求和應用主要有表現在四個方面，即輔助研究，改進生產流程，優化市場營銷，提高競爭優勢。

（1）輔助研究。數據挖掘的輔助研究功能主要表現在醫藥和生物研究領域。數據挖掘技術可以協助研究人員快速分析巨量的醫學數據和醫生診斷經驗，發現隱藏在海量數據背后的新的、具有學術價值的醫學信息，為新藥的發現提供一種新的思路和方法，幫助科研人員在大的數據庫中發現隱含的知識，更好、更快、更有效地決策，加快藥物研發速度，提高藥物研發水平。此外，數據挖掘理論中的序列模式分析和相似檢索技術等，已經被認為是DNA分析的有效工具，研究者們正在研究如何利用該技術從已經測得的基因數據庫中找出各種疾病特定基因序列模式。數據挖掘技術還可以應用到醫學圖像分析中，借助于這一技術，圖像特征能夠實現自動提取和模式識別。更加令人欣喜的是，數據挖掘技術在醫療行業的應用，不僅可以協助醫生更加準確地對病人進行診斷，還能預測醫療試驗、外科手術和藥物治療的效果，對于緩和醫患關系，節省治療成本等都能起到積極作用。

（2）改進生產流程。數據挖掘改進生產流程的功能主要體現在工業領域。目前，數據挖掘已經成功地應用于從晶片制造到咖啡烘焙等一般的生產流程，用領域非常廣泛。數據挖掘在改進生產流程中的應用概括地講就是提取出影響生產進度的因素，避免生產的非正常中斷，優化成產，從而節約成本。首先是提取數據，這些數據既包括能產生正面結果的數據，也包括產生負面結果的數據。其次是選擇決策樹算法依據數據判斷出最重要的變量，再經過審定保留那些具有預測能力的變量。最后是進行建模與評估，形成生產規則。需要注意的是，由于不同工廠間的具體情況不同，這些規則并不能從一家工廠直接復制到另外一家工廠，因此數據挖掘工作不是一勞永逸的，應在成功的基礎上不斷進行研究。

（3）優化市場營銷。由于信息的爆炸式增長，商業領域累積的數據庫越來越大，不僅占用空間，且無法直接增加價值，由此人們認識到大量數據并非就是大量的信息，數據分析與萃取勢在必行。因此，數據挖掘技術從一開始就是為應用而產生的，且迅速應用到了市場營銷領域。世界上許多具有創新性的公司都采用數據挖掘的方式改進產品的推廣模式，改善營銷、銷售、顧客服務營運上的不足，尋找最有價值的客戶，以最小的成本獲取最大的利益。例如銀行可以通過分析客戶的銀行賬戶余額、客戶已擁有的銀行產品以及所處地點和信貸風險等標準來評價記錄檔案，這些評價可用于確定客戶購買某一具體產品的可能性，使得管理人員不必一一分析基礎數據，大大提高了工作效率。對于零售商而言，可以利用數據挖掘技術收集并分析上百萬個交易數據，為各分店進行每周和每日的銷售預測，還可協助制訂季度銷售預測、用人計劃、存貨管理、年度預算等，甚至還能幫助為新的分店選址。以美國擁有1100多家分店、年銷售額近110億美元的Staples連鎖零售商店為例，它就是運用數據挖掘方法成功對各家分店進行管理，它采用的數據包括歷史銷售數據、客戶（包括商戶和家庭）的統計數據、分店所處的地段特征及該地段的競爭水平等一系列海量數據。卡夫食品公司也是通過對擁有3000萬客戶資料的數據庫進行深入挖掘，得以了解特定客戶的興趣和口味，并以此為基礎向他們發送特定產品的優惠券，并為他們推薦符合客戶口味和健康狀況的卡夫產品食譜。

數據挖掘在市場營銷中的應用是基于“消費者過去的行為是今后消費傾向的最好說明”這一基本假定，通過搜集和分析消費者消費行為的大量信息，以確定消費群體和個體的消費習慣、消費熱點、消費層次和潛在的消費需求等，以此為基礎，有針對性地進行特定內容的定向營銷，不僅節約了營銷成本，還大大提高了營銷效果，為企業帶來更多利潤。

（4）提升競爭優勢。在市場經濟比較發達的國家和地區，許多公司都開始在原有信息系統的基礎上通過數據挖掘對業務信息進行深加工，以構筑自己的競爭優勢。數據挖掘在提升企業競爭優勢上主要包括兩個方面，一是提升企業自身實力，二是規避外部風險，具體來說主要包括分析企業內部經營信息，搜集外部環境信息，創新優質產品和服務，改善和維護客戶關系，進行企業供應鏈管理，識別風險和欺詐，控制和化解危機等。

5 數據挖掘需要注意的問題

（1）對數據的要求。由于大多數運營商面臨的數據在質量、完整性和一致性方面存在很多問題，因此在利用這些數據進行數據挖掘之前，必須先對其進行抽取、凈化和處理。

（2）對人員素質的要求。統計數據挖掘分析系統必須與實際緊密相聯，在數據挖掘的多個環節中，都要求使用和分析人員不僅僅具備數據挖掘的相關知識，還必須有對企業經營管理流程和行業背景的深刻理解。

（3）數據挖掘的有效性。數據挖掘存在較長的應用周期，數據挖掘所發現的知識和規則必須讓決策者理解并采納，才能將知識轉化為生產力，并通過實踐不斷檢驗和完善數據挖掘所產生的模型和規則，以使模型更具實用價值。

（4）數據庫類型的多樣性。一些數據庫可能包含復雜的數據對象、超文本和多媒體數據、空間數據、時間數據或事務數據。由于數據類型的多樣性和數據挖掘的目標不同，指望一個系統挖掘所有類型的數據是不現實的。為挖掘特定類型的數據，應當構造特定的數據挖掘系統。同樣，對于不同類型的數據，應當有不同的數據挖掘系統。

（5）數據挖掘的局限性。雖然數據挖掘工具使用戶不必再掌握高深的統計分析技術，但用戶仍然需要知道所選用的數據挖掘工具是如何工作的，它所采用的算法的原理是什么。選用的技術和優化方法會對模型的準確度和生成速度產生很大影響。數據挖掘永遠不會替代有經驗的商業分析師或者管理人員所起的作用，它只是提供一個強大的工具。每個成熟的、了解市場的公司都已經具有一些重要的、能產生高回報的模型，這些模型可能是管理人員花了很長時間，作了很多調查，甚至是經過很多失誤之后得來的。數據挖掘工具要做的就是使這些模型得到的更容易，更方便，而且有根據。

6 結語

總之，數據挖掘作為一個新興的多學科交叉應用領域，正在各行各業的決策支持活動扮演著越來越重要的角色。只有從數據中有效地提取信息，從信息中及時地發現知識，才能為人類的思維決策和戰略發展服務。

參考文獻

[1]陳文偉，等.數據挖掘技術[M].北京：北京工業大學出版社，2002.

[2]朱明，數據挖掘.合肥：中國科技大學出版社2002.

數據挖掘范文第3篇

數據挖掘技術是當前數據庫和人工智能領域研究的熱點課題， 本文首先對數據挖掘技術的國內外總體研究情況進行概略介紹，包括數據挖掘技術產生背景、應用領域、分類；然后詳細闡述了數據挖掘的各種技術方法，并對數據挖掘的應用領域做了相關介紹。

【關鍵詞】數據挖掘 決策支持 關聯規則 模式

1 前言

數據挖掘含義是指從大量、模糊、隨機的實際應用數據中，提取隱藏在其內部中、人

們原先不知曉的、卻潛在有用的信息和知識的過程。我們把提取出的信息和知識表示為規律、概念、模式、規則等形式。數據挖掘被認為是一門跨多知識領域和學科的新興課題，它為我們使用數據從簡單查詢將變為在數據里挖掘與發現知識從而產生對決策行為提供支持。為了能夠滿足人們從大量數據里發現知識的需求，來自不同領域的專家學者，都致力于研究這個熱點課題――數據挖掘，不斷研究和產生出新的研究成果。自從加拿大蒙特利爾在1995年召開了首屆KDD&Data Mining國際學術會議，此后每年舉辦一次。通過數年努力， 數據挖掘技術研究取得了豐碩的成果，不少數據挖掘的軟件產品，已在歐洲、北美等國家得到廣泛的應用。目前，應用廣泛的數據挖掘系統有：IBM公司的Intelligent Miner、SGI公司的SetMiner、SPSS公司的Clementine、SAS公司的Enterprise Miner、Sybase公司的Warehouse Studio、RuleQuest Research公司的See5、還有CoverStory、EXPLORA、Knowledge Discovery Workbench、DBMiner、Quest等。在我國，數據挖掘技術的研究也取得了相當客觀的成果。

2 數據挖掘的技術方法

通常情況下，我們把數據挖掘方法分為兩大方面，一是統計類型，有概率分析、相

關性、聚類分析和判別分析等常用技術；二是人工智能領域中的機器學習型，通過訓練和學量的樣品集獲得需要的模式或參數。

2.1 遺傳算法

遺傳算法是基于生物進化過程組合優化方法，它是和計算機科學與生物學結合的產物，由美國密西根大學教授D.J.Holland和他的同事們在1975年首次提出。人們總結的遺傳算法基本思想分為兩點：第一，將物種進化理論用于求解問題，物種進化又分為變異和遺傳兩個方面；第二，只有最能適應環境的物種才能生存下來，所以需要反復求解后才可以獲得最佳解。遺傳算法按照規則產生經過基因編碼最初群體，然后從代表問題可能潛在答案的初始群體出發，選擇適應度強的個體進行交換和變異，目的是發現適應度更佳的個體，這樣一代代地演化，得到最優個體，解碼，該最佳個體編碼就是對應的問題最佳解或近似最佳解。在遺傳算法的使用上，它的優點是對問題要求信息較少，比較高效性和靈活性。在數據挖掘中，經常用于估測其它算法的適合度，同時遺傳算法擅長于數據聚類，通過和空間上類比和時間上類比，能夠使大量復雜數據系統化、條理化，從而找出他們之間的內在聯系，獲得有用概念和模式。

2.2 關聯分析

在大型數據庫中，關聯規則挖掘是最常見的數據挖掘任務之一。關聯規則挖掘就是從大量數據中發現項集之間的相關聯系。最著名的關聯規則挖掘算法是由Agrawal等于1994年提出的 Apriori算法，其基本思想是：第一找出所有頻繁1-項集集合Ll，使用L1查找頻繁2-項集集合L2，繼而用L2用于L3，反復迭代，一直到不能找到頻繁k-項集。并利用事先設定好的最小支持度閾值進行篩選，將小于最小支持度的候選項集刪除，再進行下一次的合并生成該層的頻繁項集。經過篩選可減少候選項集數，從而加快關聯規則挖掘的速度。

2.3 決策樹

決策樹算法之所以在數據分析挖掘應用中如此流行，主要原因在于決策樹的構造不需要任何領域的知識，很適合探索式的知識發掘，并且可以處理高維度的數據。在眾多的數據挖掘、統計分析算法中，決策樹最大的優點在于它所產生的一系列從樹根到樹枝（或樹葉）的規則，可以很容易地被分析師和業務人員理解，而且這些典型的規則甚至不用整理（或稍加整理），就是現成的可以應用的業務優化策略和業務優化路徑。另外，決策樹技術對數據的分布甚至缺失非常寬容，不容易受到極值的影響。

國際上最有影響的決策樹方法是由Quinlan 研制的ID3方法。ID3（Iterative Dichotomiser）算法其最大的特點在于自變量的挑選標準是：基于信息增益的度量選擇具有最高信息增益的屬性作為結點的分裂（分割）屬性，其結果就是對分割后的結點進行分類所需的信息量最小，這也是一種劃分純度的思想。

決策樹技術在數據化運營中的主要用途體現在：作為分類、預測問題的典型支持技術，它在用戶劃分、行為預測、規則梳理等方面具有廣泛的應用前景，決策樹甚至可以作為其他建模技術前期進行變量篩選的一種方法，即通過決策樹的分割來篩選有效地輸入自變量。

2.4 粗糙集方法

粗糙集理論定位為一種刻劃不確定性和不完整性的數學工具，可以有效地分析和處理不一致、不精確、不完整等信息，以從中發現隱藏的不為所知的知識，揭示潛在的規律。該理論是由波蘭學者Z.Pawlak教授在1982年提出的，從1992年至今，每年召開以RS為主題的國際會議，推動了RS理論的拓展和應用。

粗糙集是處理模糊數據的有力工具，而要達到這樣的目的需要有兩個重要的步驟來進行處理―屬性約簡和值約簡，屬性約簡是對粗糙集合（那些不能區分的集合）進行縱向的簡化，把不必要的屬性去掉，即去掉這些屬性也不會影響對象的區分能力，這樣便于以后進一步的簡約處理

由于粗糙集理論創建的目的和研究的出發點就是直接對數據進行分析和推理，從中發現隱含的知識，揭示潛在的規律，因此是一種天然的數據挖掘或者知識發現手段，與基于證據理論的數據挖掘方法、基于模糊理論的數據挖掘方法、基于概率論的數據挖掘方法等其他處理不確定性問題理論的方法相比較，最顯著的區別是它不需要提供問題所需處理的數據集合之外的任何先驗知識，而且與處理其他不確定性問題的理論有很強的互補性。

2.5 神經網絡

人工神經網絡（Artificial Neural Networks）是指能夠模仿人腦神經元聯接結構特征并且進行分布式并行信息處理的數學模型。根據人腦的神經元的原理所產生的人工神經網絡能夠通過不斷修正其內部的節點間相互連接的關系達到處理信息的目的。BP（Back Propagation）網絡，也稱為誤差反向傳播算法，是目前使用較多也比較成熟的神經網絡算法， 1985 年Rumelhart 等人提出，它的實質是通過誤差反向傳播算法訓練數據的多層前饋神經網絡，是目前應用最為廣泛的神經網絡模型。BP 神經網絡能夠學習和存儲大量輸入-輸出模式映射關系，而且還并不需要預先揭示表現此種映射關系數學模型。它采用的學習規則是最速下降法，主要利用反向傳播不斷修訂網絡的權值和閾值，達到建立的神經網絡誤差的平方和最小。在數據挖掘中，神經網絡主要用于獲取分類模式。BP 神經網絡能夠用來聚類、分類和預測等，通常只需要一定歷史數據，即把訓練樣本作設為輸入，便能夠對訓練樣本訓練，通過學習與存儲該數據樣本中隱含的知識信息后，能夠為后面的數據分析提供必要有用的知識。但是神經網絡分類方法獲得的模式常常隱藏在網絡結構中，不能夠顯示地表達成為一定的規則，所以不容易被人們理解和解釋；而且還需要多次掃描訓練數據，網絡需要的訓練時間較長。所以與其他數據挖掘方法相比較，神經網絡用于數據挖掘，要解決好兩個關鍵點：降低不必要的訓練時間，增強挖掘結果的可理解性。

2.6 模糊技術

模糊數據挖掘技術是通過利用原有數據挖掘技術同時，與模糊理論相結合，以期從大量數據中發現更為廣泛的內容，其挖掘結果將會使用戶更容易理解。由于現實生活中，數據之間的關系往往表現為模糊性，因此將模糊理論與數據挖掘技術結合從海量的、不完全的、隨機的、含噪聲的模糊數據中提取潛在的、未知即通過模糊集合理論對問題模糊評判、模糊決策、模糊模式識別和模糊聚類分析。因為模糊性是客觀存在，而且系的復雜性越高，模糊性就越強，通常模糊集合理論是用隸屬度來描述模糊事物，所以它為數據挖掘提供了概念和知識的表達、定性定量的轉換、概念綜合和分解方法。

2.7 可視化技術

可視化技術是指采用計算機圖形學和圖像處理技術，把數據轉換成圖形或圖像并且在屏幕上顯示出來，從而進行交互處理技術。它將信息的模式、數據關聯和趨勢展示給決策者，決策者能夠通過可視化的技術來交互分析數據之間的關系。可視化技術實現過程由四個步驟組成：數據預處理、映射、繪制和顯示。數據預處理階段，針對各不相同的可視化方法和內容，要求對最初數據進行變換處理，設置數據格式和標準，并且要數據壓縮和解壓縮；在映射階段，針對不同類型的應用數據，使用不同的映射技術把數值數據轉換成幾何數據；在繪制階段將幾何數據繪制成目標圖像；在顯示階段，將圖像數據按用戶要求進行輸出。在整個過程中，映射功能完成數據的建模功能，是核心。模型可視化的具體方法則與數據挖掘采用算法相關聯，如，決策樹算法用樹形表示；過程可視化可以用數據流圖來描述知識發現過程。

3 數據挖掘應用

數據挖掘技術是面向應用的。數據挖掘的研究有利地促進了數據挖掘技術應用的發展與推廣。隨著研究的深入，數據挖掘技術的應用越來越廣泛。主要集中在以下幾方面：

3.1 金融業

數據挖掘技術用于銀行行業的存/貸款趨勢預測，優化存/貸款策略和投資組合。

3.2 生物信息

在基因工程中的染色體、基因序列的識別分析、基因表達路徑分析、基因表達相似性分析、以及制藥、生物信息和科學研究等。

3.3 零售業

數據挖掘技術被用來進行分析購物籃來協助貨架設置，安排促銷商品組合和促銷時間商業活動。

3.4 客戶關系管理

數據挖掘技術被用于分析客戶的行為，分類客戶，以此進一步針對客戶流失、客戶利潤、客戶響應等方面進行分析，最終改善客戶關系管理。

3.5 電子商務

數據挖掘技術被用于在線交互式營銷系統的經營模式、市場策略、Web廣告效果分析以及在線購物的消費者行為分析，從而優化網站結構，改善網頁推薦和商品推薦內容等。

4 結語

綜上， 數據挖掘涵蓋多種理論和技術，有著廣泛應用前景。深入分析研究數據挖掘，應用數據挖掘技術將是我們未來努力的方向。

參考文獻

[1]Fayyad U M，Piatet sky- shapiro G，Smyth P.Advances in knowledge discovery and data mining.California：AAAI/ MITPress， 1996.

[2]Chen Lei-da et al.Date mining methods，applications，tools[J].Information Systems Management， 2000；17（1）：65-70.

[3]H Mannila，H Toivonen et al.Efficient algorithms for discovering as sociation rules[C].In ：Knowledge Discovery in Databases（KDD’94），AAAI Press，1994：181-192.

[4]陸汝鈐.人工智能.北京：科學出版社， 1996：823-844.

[5]曾黃麟.粗集理論及其應用[M].重慶：重慶大學出版社，1996.

[6]Michie D，Spiegelhalter D J.Machine Learning，Neural an Stastical Classification.London：Ellis Horwood Press，1994.

[7]何新貴.數據采掘中的模糊技術[J].計算機科學，1998，25（專刊）：129-131.

[8]萬家華，劉冰，江早.知識發現中的可視化技術[J].計算機科學，2000，27（增刊）：131-134.

作者簡介

王雅軒（1969-），女，研究生學歷。現為大連外國語大學教授。主要研究方向為軟件理論與應用。

頊聰（1977-）男，研究生學歷。現為大連外國語大學講師。主要研究方向為智能軟件。

數據挖掘范文第4篇

關鍵詞:數據挖掘;用戶偏好;考試系統;入侵檢測

中圖法分類號:TP274文獻標識碼:A文章編號:1009-3044(2010)22-6231-02

Survey on Data Mining Technology

WANG Wen

(School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China)

Abstract: Data Mining technology is an important part of modern computer technology. Using Data Mining can solve many problems in artificial intelligence. In this article, the development and the principle of Data Mining are introduced. Some of the newly application of Data Mining are involved. This article also have the expects for the future development of Data Mining.

Key words: data mining; user preference; examination system; intrusion detection system

隨著時代的發展,計算機科學在以飛快的速度前進著。在計算機科學的眾多領域中,人工智能是最富有挑戰性和創造性的一個領域。近幾十年來,隨著人工智能技術的日漸成熟,人們對人工智能的研究更加深入,對人工智能更加重視。科學界對于人工智能的重要性也已形成共識。

自進入21世紀以來,電子數據獲取與計算機技術方面的不斷發展以及網絡的廣泛普及與應用,人們日常生活中接收的數據和信息較以往正以飛快的速度增加,因而形成了獨特的知識爆炸時代。就在最近幾十年很多超大型數據庫的產生使得整個社會發生著天翻地覆的變化,遍及銀行存款、超級市場銷售、粒子物理、天文學、化學、醫學以及政府統計等領域。在這個數字化、信息化時代,這么大規模的數據庫以及以后可能誕生的更大規模的數據庫的數據管理問題將會是以后對數據處理的一個重要關注點。眾多科技工作者共同關注的焦點集中在了如何從這些大型數據庫中發現有用的、信息、模式以及如何實現有效的數據處理方法。因而“數據挖掘”(Data Mining) 的新領域逐漸走進了人們的事業,并且在人們的關注和不斷研究下飛速發展,這是一個與統計學、人工智能、模式識別、機器學習、數據庫技術以及高性能并行計算等領域都有很大相關的新學科,正是計算機學科的一個研究重點。

1 數據挖掘的一般過程

數據挖掘一般分為如下四個步驟(圖1)。

1.1 數據預處理

收集和凈化來自各種數據源或數據倉庫的信息,并加以存儲, 一般存于數據倉庫中。

1.2 模型搜索

利用數據挖掘在數據庫中匹配模型,這個搜索過程可以由系統自動執行,自下而上搜索原始數據以發現它們之間的某種聯系;也可以進行用戶交互,由分析人員發問,自頂向下尋找以驗證假設的正確性。一個問題的搜索過程可能用到許多模型,如神經網絡、基于規則的系統(決策樹)、機器學習、基于實例的推理等。

1.3 評價輸出結果

一般來說,數據挖掘的搜索過程需要反復多次,當分析人員評價輸出結果后,它們可能會形成一些新的問題,或者要求對某一方面作更精細的查詢,通過反復的搜索過程即可滿足分析人員的這種需求。

1.4 生成報告

知識的發現過程可以由數據清理、數據集成、數據選擇、數據變換、數據挖掘、模式評估和知識表示等幾個步驟組成。數據挖掘可以與用戶或知識庫交互,把用戶關心的模式提交給廣大用戶,或作為新的知識存放在知識庫中。

2 數據挖掘應用

2.1 數據挖掘在實現網站用戶偏好度的應用

數據挖掘就是從大量的數據中發現隱含的規律性的內容,解決數據的應用質量問題。使數據能夠被更加高效的利用,對無用的數據加以摒棄,是數據挖掘技術最主要的實現形式,也是其最重要的應用方式。傳統的數據庫中的數據相對于Web的數據而言,其結構性很強,是完全結構化的數據,而半結構化則是Web上的數據最大特點。因而,面向單個數據倉庫的數據挖掘較之面向Web的數據挖掘比要簡單許多。據統計,網站上的絕大部分內容對絕大部分用戶來說是無用的信息。事實是對于某個特定用戶來說,其關心的內容僅是網站上極小部分的內容,而網站上提供的更多的內容對于這個用戶來說是其不感興趣的,并且過多的信息往往會掩蓋有用的信息,使得用戶的查詢效率降低,并且對于網站也不是一件利事。

對于Web數據挖掘技術而言,半結構化數據源模型和半結構化數據模型的查詢與集成問題是應當首要解決的問題。解決Web上的異構數據的集成與查詢問題,有一個模型來清晰地描述Web上的數據是很必要的。因此,針對數據半結構化的Web數據的特點,尋找一個半結構化的數據模型至關重要。并且除此定義一個半結構化數據模型之外,一種半結構化模型抽取技術(自動地從現有數據中抽取半結構化模型的技術)也是應當提出的。因而半結構化模型和半結構化數據模型抽取技術是面向Web的數據挖掘實現的重要前提。

用戶瀏覽網站上的內容時,他會被很的多因素影響,網頁的外觀,信息標題,網頁鏈接以及個人的興趣和習慣等等。我們可以設定合理的假設,建立他們之間的模型,利用以上提到的方法解決用戶偏好度的問題。

2.2 數據挖掘在在線考試系統方面的應用

數據挖掘在在線考試系統方面的應用最主要體現在題庫的構建,下面分別介紹題庫的構建中數據挖掘的應用情況。

在設計數據庫方面,數據庫主要由題庫、答案庫和答案關鍵字庫構成,題型庫又涵括科目、題號、題型、題目、難度、分值等字段;答案庫中包含科目、題號、分值、答案以及在同一題中有不同答案時應提供的不同答案序號等字段;答案關鍵字庫中有題號、答案序號、權重和答案關鍵字。此后在將答案錄入答案庫。對于客觀題而言,僅僅需要錄入唯一的答案;但對于主觀題而言,則需要盡量給出多個參考答案并將每個答案的關鍵字及其所對應的權值、答案序號輸入答案關鍵字庫。

通常有兩類數據挖掘方法:①統計型,應用概率分析、相關性、聚類分析和判別分析等技術得以實現;②通過人工智能中的機器學習,經過訓練以及學習輸入大量的樣品集,以得出需要的模式或參數。由于每一種方法都根據其特點都有其優勢以及相應的引用領域,最后結果的質量和效果將受到數據挖掘技術選擇的影響,采用多種技術結合的方法,其各自的優勢可以達到互補的要求,從而實現最佳配置。下面介紹了兩種數據挖掘方法: ①決策樹算法:為每個問題的答案構造一個二叉樹,每個分支或者是一個新的決策點,或者是一個葉子節點。在沿著決策樹從上到下的遍歷過程中,對每個問題的不同回答導致不同的分支,最后到達一個葉子節點,每個葉子節點都會對應確定的權值,通過對權值的計算判定得分;②模糊論方法:利用模糊集合理論,對實際問題進行模糊判斷、模糊決策、模糊模式識別、模糊簇聚分析。由于主觀題答案很靈活,答案不可能完全匹配,采用此方法將考生答案與答案庫中的答案進行對照,以確定答案的正確度,從而更客觀準確地評定主觀題分數。

2.3 數據挖掘在網絡入侵檢測系統方面的應用

入侵檢測就是通過運用一些分析方法對從各種渠道獲得的反映網絡狀況和網絡行為的數據進行分析、提煉,再根據分析結果對這些數據進行評價,從而能夠識別出正常和異常的數據或者對潛在的新型入侵做出預測,以保證網絡的安全運行。

基于分布式數據挖掘的入侵檢測系統要對一個網段上的信息進行全面而細致的監測,同時在網絡上多個點進行數據采集,如網關和特別需要保護的服務器等。整個系統構成分為本地分類器、規則學習模塊和集中分類器三塊基本構件。本地分類器負責對從網絡上各個點采集到的數據通過預處理模塊去除掉無效數據,并將原始數據處理成為以后進行數據挖掘算法可識別的格式,以實現對數據的初步檢測和處理。本地分類器有2個輸出:一個輸出為分類數據,用于提交給規則學習模塊,另外一個為數據摘要,用于提交給集中分類器。規則學習模塊負責對標記過的分類數據進行深層次的數據挖掘,從而學習到新的知識。學習到的知識被直接錄入到規則庫中,這樣保證了規則庫可以根據網上的變化可以隨時達到更新的需求。另外一種方式是通過規則學習模塊實現人工訓練系統,從而實現升級規則庫的需求。最后將分布式數據挖掘的結果形成數據摘要發送給集中分類器,由集中分類器對各點數據摘要進行匯集,從而做出綜合判斷,達到有效地檢測協同攻擊的效果,最后將檢測結果提交給決策模塊。

3 結束語

數據挖掘技術是人工智能學科的一個重要分支,也是現代計算機科學的一個研究重點。現在基于數據挖掘技術的科研可以說是碩果累累,自從人工智能這個概念被提出來之后,其發展一直是計算機學科的熱門而且其分支廣而泛,都在不同的領域發揮著十分重要的作用。相信在計算機研究人員的不斷努力下數據挖掘會在更多的方面服務人們,并且期待著新的理論的提出。

參考文獻:

[1] 何克抗.建立題庫的理論[M].長沙:國防科技大學出版社,1995.

[2] 劉波,段麗艷.一個基于Internet的通用題庫系統的設計與實現[J].華南師范大學學報:自然科學版,2000(1):39-44.

[3] 王實,高文.數據挖掘中的聚類方法[J].計算機科學,2000,27(4):42-45.

數據挖掘范文第5篇

本課的教學對象為七年級學生，這個年齡段的學生自主和獨立意識較強，具備一定的信息搜集、處理、表達能力，喜歡在學習的過程中體驗和理解事物，但分析思考問題缺乏深度。在日常學習、生活中，學生經常要對數據做搜集、整理、運算、統計和分析工作，但他們的認知大多只停留在表層，僅學會了數據加工的一些基本操作，缺乏從數據挖掘角度分析數據的意識，更不會運用統計學方法尋找蘊藏在數據之中的規律，借助它解決學習和生活中的實際問題。

學習內容分析

本課是蘇科版七年級初中信息技術第三章第3節的內容，主要包括“數據挖掘的作用”和“數據挖掘的過程”兩個部分，可深入細分為“什么是數據挖掘”“數據準備”“數據挖掘”“規律表示”四個內容。教學中，為了讓學生深刻體會數據挖掘的意義和價值，教師應鼓勵他們對數據進行多角度加工與分析，找到規律或有用的信息，用恰當的方式直觀地表達出來，學會搜集、分析身邊的數據，用數據說話，讓數據挖掘更好地服務于生活與學習。

教學目標

知識與技能目標：理解數據挖掘的概念，體會數據挖掘的作用。

過程與方法目標：嘗試進行數據挖掘，經歷數據挖掘的一般過程。

情感態度與價值觀目標：樹立用數據說話、用數據指導生活的思想意識。

教學重難點

重點：數據挖掘的概念及數據挖掘的一般過程。

難點：數據準備及挖掘的過程。

教學策略

數據挖掘是一種強大的分析數據的方法，因涉及到專業軟件和統計學術語、數學模型等，會讓學生難以理解。而日常使用的WPS表格，作為數據挖掘的有效工具，可以讓學生在分析具體數據的過程中，掌握數據挖掘的方法。因此，本節課教學應讓學生從已有經驗出發，運用WPS表格中的簡單工具，學習數據挖掘的一般方法。

“數據挖掘”對學生而言，是一個全新的概念，概念的建構需要一步步地不斷累積，從表層到內涵，逐步深化。學生只有在了解了“數據挖掘”的基本含義，并嘗試挖掘的基礎上，才能體會其作用和意義。所以，筆者設計了層層遞進的學習活動（情境再現，感受數據挖掘―案例研習，認識數據挖掘―比較空氣質量，嘗試數據挖掘―同比空氣質量，再探數據挖掘―暢想未來，展望數據挖掘），并且在活動中適時搭建學習所需的“支架”，來幫助學生完成知識的建構。筆者通過一系列的活動，讓學生在做中學，在學中思，在思中用，在情境化的技術活動中，歸納出數據挖掘的方法，從而樹立用數據說話、用數據指導生活的思想意識。

教學過程

1.情境再現，感受數據挖掘

活動1：情境再現，感受數據挖掘。

①猜一猜：不同的人群瀏覽同一個網頁時，所看到的內容是否一致。

②觀察鳳凰網的廣告區域截圖，在組內交流（如下頁圖1，不同人群瀏覽的同一網頁，推送的廣告不同）。

③京東為什么能夠根據個人喜好推送商品？

小結：京東在挖掘和分析用戶瀏覽行為的基礎上，進行定向產品推廣。

設計意圖：思維總是由問題開始的，激發問題，能讓學生積極主動地參與到學習活動中。以京東廣告推送功能來設置情境，把兩種不同的瀏覽行為對照比較，設置懸念，第一時間抓住學生，激發學生學習新知識、新技術的渴望。

2.案例研習，認識數據挖掘

活動2：學生觀看視頻，并思考、總結。

①安保為什么使用熱力圖（如圖2）？（對百度的定位數據、搜索數據進行挖掘，把握人群密集點動態趨勢，幫助警方提前疏導、化解安全風險）

②百度大數據對旅游有什么作用（如圖3）？（對用戶搜索數據深入挖掘，預測熱門旅游景點）

③導航是如何規劃路徑的（如圖4）？（對道路環境、天氣情況、特征日等數據進行挖掘和分析，得出每條道路在不同環境或不同時間的路況規律，確定最優的交通路線）

師生對數據進行分析、總結（如表1）。

小結：數據挖掘是指從大量數據中尋找其規律的技術。數據挖掘的目的主要有三個：把握趨勢、預測和求最優解。

設計意圖：選取日常生活中運用數據挖掘的三個典型事例視頻――熱力圖、旅游預測、導航，借助半成品表格作為輸出支架，歸納出數據挖掘的概念和數據挖掘的三個目的。體會挖掘數據價值性的同時，認識數據加工的重要性，為數據挖掘的學習做好鋪墊。

3.比較空氣質量，嘗試數據挖掘

師：圖5中空氣質量預報實現了數據挖掘的哪一種目標？（把握趨勢）鹽城市空氣質量如何？借助熟悉的WPS表格工具，嘗試挖掘空氣質量狀況。

活動3：比較鹽城、秦州、淮安等周邊城市空氣質量狀況。

①登錄中國空氣質量在線監測分析平臺（http：///historydata/），建立鹽城周邊三市空氣質量狀況工作表（如圖6）。

影響空氣質量的因素很多，AQI指數是衡量空氣質量的重要指標。

教師演示：瀏覽數據，提取數據，組成工作表（如圖7）。

②計算各市4月份空氣質量指數AQI的平均數。（提示：AVERAGE公式使用方法以及自動填充柄的使用）

③比較4月份空氣質量狀況。（結論：質量指數平均值大小依次是鹽城、秦州、淮安）

師：根據質量指數，利用函數工具計算平均數，得出空氣質量狀況，其實就是數據的挖掘。數據挖掘的一般過程如圖8所示。

設計意圖：從全國空氣質量在線監測分析平臺搜集數據，選擇WPS函數工具挖掘數據，并對挖掘結果加以解釋，來建構數據挖掘的一般過程。在嘗試數據挖掘的過程中，學會運用計算思維解決問題，借助流程圖總結挖掘過程，有助于學生從整體上把握知識，進一步促進認知體系的構建。

4.同比空氣質量，再探數據挖掘

師：通過挖掘比較，我們得出鹽城市4月份空氣質量在周邊城市當中最好，各市以前的空氣質量狀況如何？

活動4：比較各市2014年、2015年空氣質量數據，說明哪一年空氣質量更好（如圖9）。

①在選定城市后，思考如何同比質量。

②選取函數或圖表工具，完成挖掘。

③規律表示。

④從“我的數據分析報告”中的各組中任選城市，從“2014年數據、2015年數據”工作表中，選取數據到“同比空氣質量”進行分析（如下頁表2）。

小組匯報挖掘過程和得出的結論，形成對數據挖掘的新認識。

小結：用平均數比較，各市兩年的數據基本相同，但是合格月份數不一定相同，同比AQI低的月份數也不相同。學生同比之后發現，2015年空氣質量好于2014年。

設計意圖：學生借助分析報告，以分組合作的形式，再次經歷挖掘數據的過程，找到規律或有用的信息，加深對挖掘過程的理解。鼓勵學生對數據進行多角度的加工與分析，選擇合適的工具進行挖掘，體現了多元化的思想。

5.暢想未來，展望數據挖掘

觀看視頻（如上頁圖10，圖10中左圖為京東慧眼的視頻截圖，右圖為基因測序的視頻截圖），想象：數據挖掘技術的廣泛應用，對生活會產生怎樣的影響？

如今，數據挖掘改變了傳統的生活模式，未來將會產生更加深遠的影響。因此，我們應學會搜集、分析身邊的數據，用數據說話，挖掘數據創造出更智慧的生活方式。

設計意圖：通過視頻播放，讓學生深度感受“數據挖掘”與生活息息相關，挖掘數據將給人們生活帶來的改變，培養學生搜集、分析身邊的數據，用數據說話的意識。

點 評

如今，數據挖掘已被廣泛應用在各個領域。什么是數據挖掘？顧名思義就是從龐大的數據中挖掘寶藏（信息、知識、見解等）的方法和過程。顯然，對于初學者而言，這是一個全新的概念，僅靠上述說明難以理解它的含義。在傳統教學中，教師往往讓學生背誦記憶這些內容，學生并沒有形成概念的深層理解。為此，董老師從理解數據挖掘出發，選取數據挖掘的三個典型事例――熱力圖、旅游預測、導航，精心組織學習活動，在半成品表格的引導下，歸納出數據挖掘的三個目的――把握趨勢、預測和求最優解，體會挖掘數據的價值，進而概括出數據挖掘的概念。