數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)主講教師：王玲教科書和參考書教科書數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)，JiaweiHan和MichelineKamber著，機(jī)械工業(yè)出版社(2001)參考書數(shù)據(jù)挖掘原理,DavidHand,HeikkiMannila和PadhraicSmyth著，機(jī)械工業(yè)出版社(2003)DataMining:PracticalLearningToolsandTechniqueswithJavaImplementations作者：（新西蘭）IanH.Witten，EideFrank這本書是結(jié)合開源數(shù)據(jù)挖掘工具weka編寫，用java語言實(shí)現(xiàn)，書中描述了怎么去開發(fā)，怎么weka的基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開發(fā)。機(jī)器學(xué)習(xí)(英文版)作者:TomM.Mitchell中文版英文影印版數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展動力

---需要是發(fā)明之母數(shù)據(jù)爆炸問題自動數(shù)據(jù)收集工具和成熟的數(shù)據(jù)庫技術(shù)使得大量的數(shù)據(jù)被收集，存儲在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中以待分析。我們擁有豐富的數(shù)據(jù)，但卻缺乏有用的信息解決方法：數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)倉庫(DataWarehouse)和在線分析處理(OLAP)數(shù)據(jù)挖掘：在大量的數(shù)據(jù)中挖掘感興趣的知識（規(guī)則，規(guī)律，模式，約束）數(shù)據(jù)庫技術(shù)的演化(1)1960s和以前:文件系統(tǒng)1970s:層次數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫1980s早期:關(guān)系數(shù)據(jù)模型,關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS)的實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫技術(shù)的演化(2)1980s晚期:各種高級數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(擴(kuò)展的關(guān)系數(shù)據(jù)庫,面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫等等.)面向應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)(空間數(shù)據(jù)庫，時(shí)序數(shù)據(jù)庫，多媒體數(shù)據(jù)庫等等）1990s:數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)倉庫,多媒體數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫2000s流數(shù)據(jù)管理和挖掘基于各種應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘XML數(shù)據(jù)庫和整合的信息系統(tǒng)什么是數(shù)據(jù)挖掘？數(shù)據(jù)挖掘(從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)知識)從大量的數(shù)據(jù)中挖掘哪些令人感興趣的、有用的、隱含的、先前未知的和可能有用的模式或知識挖掘的不僅僅是數(shù)據(jù)（所以“數(shù)據(jù)挖掘”并非一個(gè)精確的用詞）數(shù)據(jù)挖掘的替換詞數(shù)據(jù)庫中的知識挖掘（KDD）知識提煉、數(shù)據(jù)/模式分析數(shù)據(jù)考古數(shù)據(jù)捕撈、信息收獲等等。并非所有的東西都是數(shù)據(jù)挖掘基于數(shù)據(jù)倉庫的OLAP系統(tǒng)OLAP系統(tǒng)專注于數(shù)據(jù)的匯總，而數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行多種復(fù)雜的處理。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)這些系統(tǒng)所處理的數(shù)據(jù)容量往往很有限。信息系統(tǒng)專注于數(shù)據(jù)的查詢處理。相比于上述系統(tǒng)，數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)關(guān)注更廣的范圍，是一個(gè)多學(xué)科的融合數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的應(yīng)用領(lǐng)域市場分析和管理百貨公司、超市、銀行、電子商務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析和管理電信、保險(xiǎn)欺詐檢測和異常模式的監(jiān)測信用卡、警察機(jī)關(guān)、稅務(wù)部門其他應(yīng)用文本挖掘流數(shù)據(jù)挖掘DNA和生物數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用——市場分析和管理(1)數(shù)據(jù)從那里來?信用卡交易,會員卡,商家的優(yōu)惠卷,消費(fèi)者投訴電話,公眾生活方式研究目標(biāo)市場構(gòu)建一系列的“客戶群模型”，這些顧客具有相同特征:興趣愛好,收入水平,消費(fèi)習(xí)慣,等等確定顧客的購買模式交叉市場分析貨物銷售之間的相互聯(lián)系和相關(guān)性，以及基于這種聯(lián)系上的預(yù)測數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用——市場分析和管理(2)顧客分析哪類顧客購買那種商品(聚類分析或分類預(yù)測)客戶需求分析確定適合不同顧客的最佳商品預(yù)測何種因素能夠吸引新顧客提供概要信息多維度的綜合報(bào)告統(tǒng)計(jì)概要信息(數(shù)據(jù)的集中趨勢和變化)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用——公司分析和風(fēng)險(xiǎn)管理財(cái)務(wù)計(jì)劃現(xiàn)金流轉(zhuǎn)分析和預(yù)測交叉區(qū)域分析和時(shí)間序列分析（財(cái)務(wù)資金比率，趨勢分析等等）資源計(jì)劃總結(jié)和比較資源和花費(fèi)競爭對競爭者和市場趨勢的監(jiān)控將顧客按等級分組和基于等級的定價(jià)過程將定價(jià)策略應(yīng)用于競爭更激烈的市場中數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用——欺詐行為檢測和異常模式的發(fā)現(xiàn)方法:對欺騙行為進(jìn)行聚類和建模，并進(jìn)行孤立點(diǎn)分析應(yīng)用:衛(wèi)生保健、零售業(yè)、信用卡服務(wù)、電信等汽車保險(xiǎn):相撞事件的分析洗錢:發(fā)現(xiàn)可疑的貨幣交易行為醫(yī)療保險(xiǎn)職業(yè)病人,醫(yī)生以及相關(guān)數(shù)據(jù)分析不必要的或相關(guān)的測試電信:電話呼叫欺騙行為電話呼叫模型:呼叫目的地，持續(xù)時(shí)間，日或周呼叫次數(shù).分析該模型發(fā)現(xiàn)與期待標(biāo)準(zhǔn)的偏差零售產(chǎn)業(yè)分析師估計(jì)有38％的零售額下降是由于雇員的不誠實(shí)行為造成的反恐怖主義其他應(yīng)用體育競賽美國NBA的29個(gè)球隊(duì)中，有25個(gè)球隊(duì)使用了IBM分析機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)挖掘工具，通過分析每個(gè)對手的數(shù)據(jù)（蓋帽、助攻、犯規(guī)等數(shù)據(jù)）來獲得比賽時(shí)的對抗優(yōu)勢。天文學(xué)JPL實(shí)驗(yàn)室和Palomar天文臺就曾經(jīng)在數(shù)據(jù)挖掘工具的幫助下發(fā)現(xiàn)了22顆新的恒星網(wǎng)上沖浪通過將數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)訪問日志，從有市場相關(guān)的網(wǎng)頁中發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的偏愛和行為，分析網(wǎng)絡(luò)行銷的有效性，改善網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)組織。這就是新興的WEB挖掘研究數(shù)據(jù)挖掘:數(shù)據(jù)庫中的知識挖掘(KDD)數(shù)據(jù)挖掘——知識挖掘的核心數(shù)據(jù)清理數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)倉庫Knowledge任務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)挖掘模式評估KnowledgeDiscoveryinDatabase典型依數(shù)據(jù)致挖掘突系統(tǒng)協(xié)的體暈系結(jié)稱構(gòu)數(shù)據(jù)塘倉庫數(shù)據(jù)嚼清洗過濾數(shù)據(jù)蒜庫數(shù)據(jù)凍庫或納數(shù)據(jù)滿倉庫艷服務(wù)寒器數(shù)據(jù)純挖掘折引擎模式饞評估圖形敵用戶躺界面知識榮庫數(shù)據(jù)應(yīng)集成在何泉種數(shù)逮據(jù)上密進(jìn)行苦數(shù)據(jù)決挖掘關(guān)系其數(shù)據(jù)耐庫數(shù)據(jù)君倉庫事務(wù)錄數(shù)據(jù)律庫高級裁數(shù)據(jù)恢庫系籮統(tǒng)和套信息運(yùn)庫空間踢數(shù)據(jù)潑庫時(shí)間始數(shù)據(jù)冠庫和稅時(shí)間層序列壓數(shù)據(jù)絲式庫流數(shù)釋據(jù)多媒歉體數(shù)賞據(jù)庫面向丙對象孫數(shù)據(jù)可庫和弱對象-關(guān)系問數(shù)據(jù)出庫異種故數(shù)據(jù)聞庫和耐歷史(l池eg蓬ac銳y)數(shù)據(jù)態(tài)庫文本威數(shù)據(jù)肉庫和反萬維夾網(wǎng)(W猛WW稱)空間神數(shù)據(jù)顏庫空間垂數(shù)據(jù)尤庫是社指在梨關(guān)系扇型數(shù)超據(jù)庫鏟（DB震MS若-D代at魂ab捧as顛e糖Ma說na晌ge由me英nt瞎S階ys吐te女m）內(nèi)值部對況地理冰信息透進(jìn)行剪物理教存儲抖?？张g數(shù)搭據(jù)庫宮中存業(yè)儲的從海量櫻數(shù)據(jù)奪包括腸對象犧的空秋間拓伸撲特沃征、柳非空哪間屬殖性特定征以榴及對陶象在呈時(shí)間夏上的報(bào)狀態(tài)愈變化候。常見加的空貞間數(shù)爹據(jù)庫彈數(shù)據(jù)使類型地理童信息捉系統(tǒng)(G拿IS藝)遙感鵝圖像耽數(shù)據(jù)醫(yī)學(xué)仿圖像箏數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)答挖掘桿技術(shù)普的應(yīng)縱用：聚通過橋空間糟分類惱和空續(xù)間趨第勢分丸析，梅引入鎮(zhèn)機(jī)器書學(xué)習(xí)制算法眼，對有有用圈模式煮進(jìn)行未智能盡檢索時(shí)間誤數(shù)據(jù)者庫和魔時(shí)序迅數(shù)據(jù)柿庫時(shí)間它數(shù)據(jù)趟庫和現(xiàn)時(shí)序偽數(shù)據(jù)背庫都擺存放踢與時(shí)木間有召關(guān)的留數(shù)據(jù)攔。時(shí)滅間數(shù)騾據(jù)庫刃通常偽存放煮包含棉時(shí)間企相關(guān)柏屬性峽的數(shù)看據(jù)。遺時(shí)序餅數(shù)據(jù)圓庫存速放隨徹時(shí)間閃變化辦的值輔序列廣。對時(shí)攝間數(shù)宣據(jù)庫翁和時(shí)脊序數(shù)動據(jù)庫懶的數(shù)注據(jù)挖皮掘,可以啊通過彈研究根事物鑼發(fā)生逢發(fā)展縣的過貪程，舍有助幸于揭叫示事選物發(fā)盤展的館本質(zhì)涉規(guī)律睛，可論以發(fā)題現(xiàn)數(shù)捏據(jù)對遮象的拌演變睛特征子或?qū)笞兘浠吤珓?。流?shù)掛據(jù)與傳讀統(tǒng)的詠數(shù)據(jù)撲庫技洋術(shù)中羨的靜侍態(tài)數(shù)咸據(jù)不秀同，鏈流數(shù)旁據(jù)是沒連續(xù)毀的、院有序判的、六變化扔的、凈快速努的、街大量雄的數(shù)此據(jù)輸吸入的懼?jǐn)?shù)據(jù)世。主要嚷應(yīng)用沸場合網(wǎng)絡(luò)闖監(jiān)控網(wǎng)頁影點(diǎn)擊障流股票孔市場流媒維體…等等與傳桂統(tǒng)數(shù)或據(jù)庫建技術(shù)殖相比稿，流攝數(shù)據(jù)亡在存轉(zhuǎn)儲、織查詢歪、訪他問、務(wù)實(shí)時(shí)議性的曲要求煎等方駐面都食有很快大區(qū)柔別。多媒喇體數(shù)廉據(jù)庫多媒布體數(shù)含據(jù)庫專實(shí)現(xiàn)照用計(jì)柳算機(jī)蹦管理裝龐大校復(fù)雜艘的多你媒體醉數(shù)據(jù)貴，主計(jì)要包戰(zhàn)括圖粥形(g葛ra略ph幟ic段s)、圖象(i頑ma朗ge蘭)、聲音(a覺ud病io剛)、視頻(v辦id愈eo快)等等羽，現(xiàn)賴代數(shù)不據(jù)庫不技術(shù)槽一般物將這蜻些多殘媒體珍數(shù)據(jù)蠶以二魄進(jìn)制票大對養(yǎng)象的距形式負(fù)進(jìn)行戀存儲蘭。對于壓多媒協(xié)體數(shù)諷據(jù)庫替的數(shù)鄉(xiāng)豐據(jù)挖零掘，械需要便將存饞儲和矩檢索憑技術(shù)弟相結(jié)岡合。摔目前祖的主療要方儀法包身括構(gòu)事造多嗽媒體稠數(shù)據(jù)疊立方言體、緞多媒洲體數(shù)退據(jù)庫遍的多榆特征詞提取顆和基椒于相漢似性息的模娃式匹奧配。面向港對象承數(shù)據(jù)始庫和效對象-關(guān)系鍛數(shù)據(jù)柳庫面向吐對象粒數(shù)據(jù)熟庫是底面向公對象黨技術(shù)許和數(shù)始據(jù)庫叮技術(shù)狠結(jié)合撲的產(chǎn)曲物，漲該技倆術(shù)對桶數(shù)據(jù)脈以對臣象的珠形式漫進(jìn)行孔存儲嘴，并朱在這浮個(gè)基危礎(chǔ)上暫實(shí)現(xiàn)蔥了傳訓(xùn)統(tǒng)數(shù)氧據(jù)庫顏的功偷能，植包括鮮持久炭性、鍛并發(fā)南控制謊、可吵恢復(fù)豎性、蠶一致付性和猴查詢駕數(shù)據(jù)謠庫的撕能力邪等。對象大－關(guān)麗系數(shù)秀據(jù)庫棋基于狗對象中－關(guān)責(zé)系模疏型構(gòu)咬造，粒該模彼型通授過處征理復(fù)緒雜對患象的啞豐富扶數(shù)據(jù)妖類型廈和對稱象定輩位等濃功能則，擴(kuò)夠充關(guān)莫系模卵型。面向疤對象嗎數(shù)據(jù)勞庫和窯對象蜓－關(guān)禁系數(shù)簽據(jù)庫館中的鳳數(shù)據(jù)辣挖掘唱會涉該及一剛些新羊的技雀術(shù)，隸比如爸處理讓復(fù)雜喝對象激結(jié)構(gòu)幼、復(fù)離雜數(shù)睬據(jù)類感型、倉類和盲子類橫層次扒結(jié)構(gòu)絞、構(gòu)都造繼夕承以診及方越法和怖過程撇等等寨。異構(gòu)伴數(shù)據(jù)奇庫和亮歷史(l納eg話ac大y)數(shù)據(jù)黎庫歷史日數(shù)據(jù)烘庫是貴一系涉列的賊異構(gòu)茅數(shù)據(jù)庭庫系鄉(xiāng)豐統(tǒng)的紹集合來，包甩括不夕同種丑類的礙數(shù)據(jù)錘庫系警統(tǒng)，稈像關(guān)璃系數(shù)衛(wèi)據(jù)庫蠅、網(wǎng)悟絡(luò)數(shù)且據(jù)庫謙、文受件系巾統(tǒng)等洽等。有效夾利用凳歷史葉數(shù)據(jù)墾庫的袋關(guān)鍵宵在于鼻實(shí)現(xiàn)哈不同首數(shù)據(jù)籌庫之杏間的愈數(shù)據(jù)念信息齊資源銳、硬坑件設(shè)袖備資哀源和勝人力秀資源興的合滲并和獄共享援。對于勁異構(gòu)快數(shù)據(jù)傾庫系繪統(tǒng)，者實(shí)現(xiàn)方數(shù)據(jù)器共享齡應(yīng)當(dāng)粘達(dá)到寨兩點(diǎn)翁：一振是實(shí)塞現(xiàn)數(shù)擋據(jù)庫內(nèi)轉(zhuǎn)換乖；二諒是實(shí)謹(jǐn)現(xiàn)數(shù)單據(jù)的旅透明港訪問屈。WE渠B晃SE鍵RV埋IC泡E技術(shù)懂的出營現(xiàn)有溉利于飾歷史照數(shù)據(jù)調(diào)庫數(shù)蝕據(jù)的太重新策利用絲式。文本護(hù)數(shù)據(jù)雅庫和襲萬維舌網(wǎng)(W節(jié)WW藥)文本命數(shù)據(jù)賺庫存籠儲的料是對免對象初的文蜜字性流描述逐。文本幸數(shù)據(jù)自庫的袋分類無結(jié)胃構(gòu)類過型（攻大部戀分的倒文本錘資料或和網(wǎng)旺頁）半結(jié)縫構(gòu)類而型（XM爪L數(shù)據(jù)毯）結(jié)構(gòu)指類型剝（圖妹書館蚊數(shù)據(jù)個(gè)）萬維喉網(wǎng)(W幣WW持)可以沙被看蔬成最擋大的莊文本繞數(shù)據(jù)絕庫數(shù)據(jù)什挖掘渠內(nèi)容內(nèi)容肢檢索WE哄B訪問軌模式別檢索數(shù)據(jù)噸挖掘炮的主甩要功柴能——可以璃挖掘告哪些演模式勢？一般譜功能描述鐘性的叨數(shù)據(jù)別挖掘預(yù)測陜性的黨數(shù)據(jù)夢挖掘通常案，用短戶并軟不知僑道在串?dāng)?shù)據(jù)曉中能親挖掘模出什蹄么東筋西，忍對此飽我們婚會在籃數(shù)據(jù)是挖掘殘中應(yīng)炊用一公些常桶用的鈔數(shù)據(jù)叮挖掘德功能欠，挖唱掘出頁一些勒常用彼的模毅式，鹽包括馬：概念/類描痰述:特性籍化和寒區(qū)分關(guān)聯(lián)院分析分類鹽和預(yù)廢測聚類圈分析孤立素點(diǎn)分倘析趨勢擋和演所變分驅(qū)析概念/類描導(dǎo)述:特性覆化和組區(qū)分概念田描述裝：為蜂數(shù)據(jù)略的特浪征化授和比該較產(chǎn)旅生描群述（隔當(dāng)所跌描述嚷的概扮念所哭指的舟是一峰類對提象時(shí)羨，也熄稱為辦類描帳述）特征享化：諷提供帖給定斑數(shù)據(jù)家集的猾簡潔麻匯總庭。例：板對Al開lE蠅le熱ct猛ro攏ni銜c公司商的“糊大客難戶”證（年端消費(fèi)遵額$1只00毀0以上竹）的誕特征軌化描秀述：40－50歲，熟有固廊定職稼業(yè)，墳信譽(yù)擠良好站，等策等區(qū)分運(yùn)：提宣供兩川個(gè)或荷多個(gè)矩?cái)?shù)據(jù)貨集的導(dǎo)比較尚描述妙。例：關(guān)聯(lián)型分析關(guān)聯(lián)壩規(guī)則角挖掘霜：從事符務(wù)數(shù)舊據(jù)庫均，關(guān)陜系數(shù)死據(jù)庫番和其芳他信裝息存褲儲中斧的大箏量數(shù)油據(jù)的所項(xiàng)集既之間紡發(fā)現(xiàn)末有趣款的、粒頻繁軟出現(xiàn)餓的模腿式、煙關(guān)聯(lián)陶和相襪關(guān)性摟。廣泛怠的用猛于購冶物籃見或事含務(wù)數(shù)鏟據(jù)分努析。例：分類焦和預(yù)妨測根據(jù)有訓(xùn)練汪數(shù)據(jù)墳集和倦類標(biāo)郵號屬掘性，絨構(gòu)建濱模型墓來分晉類現(xiàn)艘有數(shù)渡據(jù)，糞并用世來分惠類新梯數(shù)據(jù)低（分味類）犬，用屢來預(yù)探測類睡型標(biāo)很志未描知的左對象寨類（片預(yù)測餓）。比如報(bào)：按星氣候恥將國李家分唇類，漠按汽滋油消夫耗定鐵額將速汽車辯分類導(dǎo)出謠模型耳的表拴示:判定畜樹、寶分類否規(guī)則播、神所經(jīng)網(wǎng)格絡(luò)可以茄用來陵預(yù)報(bào)揪某些烈未知勿的或怪丟失丹的數(shù)看字值例：IF驢a斷ge殃=昆“苗<=朵30行”障AN缺D扭st健ud限en頸t歷=劍“n歡o”之T張HE暗N蛾bu牢ys旦_c夕om紙pu當(dāng)te領(lǐng)r訪=擠“n付o”IF勺a欲ge確=跪“祝<=驗(yàn)30惠”奪AN丟D貫st捎ud眨en刑t行=蠢“y轟es像”震T講HE改N瓣bu彼ys世_c霜om傘pu私te習(xí)r民=扎“y押es國”IF匪a奪ge招=振“茫31傷…4肝0”然TH鈔EN伙b荷uy厭s_遞co脅mp王ut遞er染=將“需ye智s”IF劈燕a濾ge苗=萄“偏>4炮0”醉A圓ND執(zhí)c餃re鄉(xiāng)豐di欺t_退ra沉ti來ng聚=謎“推ex環(huán)ce廳ll奧en能t”哭T壇HE茶N隸bu洪ys飼_c單om場pu獅te薪r熄=窄“y匪es轉(zhuǎn)”IF遍a沸g(shù)e安=蛛“燒>4脾0”度A承ND條c勿re最di愈t_陜r(jià)a短ti隙ng忽=擺“怪fa勵(lì)ir擺”醋T顏HE白N走bu聾ys滾_c站om喉pu亡te嘗r發(fā)=陣“n峽o”聚類牲分析聚類胞分析框：將物恩理或擇抽象然對象仇的集可合分柳組成駁為由唯類似陪的對乖象組軌成的易多個(gè)石類的德過程灰。最大偷化類訪內(nèi)的皺相似湖性和壩最小櫻化類顆間的隨相似平性例：炭對WE饒B日志尼的數(shù)徹?fù)?jù)進(jìn)唉行聚抗類，眾以發(fā)干現(xiàn)相健同的前用戶天訪問意模式孤立鳴點(diǎn)分釘析孤立崖點(diǎn)分宵析孤立另點(diǎn):一些元與數(shù)調(diào)據(jù)的漁一般努行為茅或模眠型不林一致亦的孤咱立數(shù)武據(jù)通常諒孤立風(fēng)點(diǎn)被刃作為鞏“噪犁音”右或異沙常被會丟棄果，但吼在欺前騙檢侵測中楊卻可濁以通插過對腿罕見仇事件管進(jìn)行拐孤立測點(diǎn)分賺析而略得到籌結(jié)論將。應(yīng)用信用集卡欺筒詐檢偷測移動網(wǎng)電話孟欺詐妹檢測客戶救劃分醫(yī)療追分析賀（異夸常）趨勢村和演雷變分淚析描述夢行為岔隨時(shí)南間變弟化的淋對象勺的發(fā)革展規(guī)憑律或譯趨勢混（時(shí)假序數(shù)黑據(jù)庫題）趨勢曾和偏噸差:回歸闊分析序列調(diào)模式抹匹配約：周面期性更分析基于生類似津性的刪分析所有都模式鴉都是宏有趣羞的嗎粒？數(shù)據(jù)沃挖掘朗可能劑產(chǎn)生配數(shù)以槐千計(jì)庭的模咽式或岔規(guī)則攏，但弟并不胖是所綠有的捆模式瀉或規(guī)蹄則都課是令賊人感評興趣栽的。模式詢興趣辰度的適度量一個(gè)炕模式批是有氏趣的活，如夾果(1貌)它易餐于被翻人理貧解融；（2）在憑某種爺程度士上，炒對于依新的帆或測收試數(shù)浩據(jù)是蛛有效嚇的；艙（3）具臨有潛頌在效攔用；成（4）新濾穎的柔；（5）符蠻合用叼戶確然信的欺某種欣假設(shè)模式兆興趣太度的蛋客觀附和主觸觀度妨量客觀消度量:基于射所發(fā)川現(xiàn)模粥式的節(jié)結(jié)構(gòu)敬和關(guān)豪于它是們的路統(tǒng)計(jì)啟，肅比如當(dāng)：戀支持奴度、預(yù)置信靜度等止等主觀堤度量:基于秧用戶雪對數(shù)爬據(jù)的科判斷火。比組如：景出乎花意料來的、非新穎峽的、歪可行狐動的澡等等能夠憤產(chǎn)生磁所有帖有趣喪模式乎并且怪僅產(chǎn)建生有該趣模插式嗎爽？找出道所有膚有趣譜的模救式:數(shù)據(jù)鈔挖掘患算法這的完讓全性躺問題數(shù)據(jù)欄挖掘今系統(tǒng)裕能夠斷產(chǎn)生窮所有斗有趣艱的模兵式嗎?試探簽搜索vs遵.