【精品】数据挖掘技术：企业网络营销的助推器-计算机网络

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5、推器，为企业带来效益。　　关键词　数据挖掘　网络营销　市场营销　　计算机网络与数据库技术的发展和广泛应用，信息日益成为企业的一种重要资源，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，在这些数据背后隐藏着极为重要的商业知识，但是这些商业知识是隐含的、事先未知的。面对“人们被数据淹没，人们却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘技术应运而生，越来越显示出其强大的生命力。1　数据挖掘技术　　数据挖掘（DataMining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有

6、用的信息和知识的过程。还有很多和这一术语相近的术语，如从数据库中发现知识、数据分析、数据融合以及决策支持等。数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。常用的数据挖掘技术主要有以下几种：1.1　人工神经网络　　仿照生理神经网络结构的非线性预测模型，主要由“神经元”的互联，或按层组织的节点构成，通常由输入层、中间层和输出层三个层次组成，在每个神经元求得输入值后，再汇总计算输入值；由过滤机制比较输入值，确定网络的输出值。1.2　决策树　　决策树是一个类似流程图

7、的树型结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分枝代表1个测试输出，而每个树叶点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。目前，在数据挖掘中使用的决策树方法有多种，典型的在国际上影响较大的决策树方法是Quinlan研制的ID3算法。1．3　遗传算法　　遗传算法是模拟生物进化过程的计算模型，是自然遗传学与计算机科学相互结合渗透的计算方法。遗传分析应用搜索技术，先找出两个合适的父样本，通过“交叉”“变异”等带有生物遗传特点的操作产生下一代样本，对子样本反复“交叉”“变异”操作直到子样本收敛为此，再找另外两个合

8、适的父样本重复上述过程，就能得到下一代的样本集。由此得到当前样本集较可能的发展方向。1.4　近邻算法　　用该方法进行预测的基本概念就是相互之间“接近”的对象具有相似的预测值。如果知道其中一个对象的预测值后，可以预测其最近的邻居对象。1.5　规则推导　　根据统计意义上对数据中的规则“如果条件怎么样、怎么样，那么结果或情况就怎么样”，对给定的一组项目和一个记录集合，通过分析记