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This complete matlab for neural network

发信人: ashun (阿顺), 信区: DataMining
标  题: 数据挖掘未来研究方向
发信站: 南京大学小百合站 (Wed Aug 22 20:17:23 2001)

                         数据挖掘未来研究方向

----当前，DMKD研究方兴未艾，其研究与开发的总体水平相当于数据库技术在70年代所处
的地位，迫切需要类似于关系模式、DBMS系统和SQL查询语言等理论和方法的指导，才能使
DMKD的应用得以普遍推广。预计在本世纪，DMKD的研究还会形成更大的高潮，研究焦点可
能会集中到以下几个方面：

◆发现语言的形式化描述，即研究专门用于知识发现的数据挖掘语言，也许会像SQL语言一
样走向形式化和标准化； 

◆寻求数据挖掘过程中的可视化方法，使知识发现的过程能够被用户理解，也便于在知识
发现的过程中进行人机交互； 

◆研究在网络环境下的数据挖掘技术（WebMining），特别是在因特网上建立DMKD服务器，
并且与数据库服务器配合，实现WebMining； 

◆加强对各种非结构化数据的开采（DataMiningforAudio＆Video），如对文本数据、图形
数据、视频图像数据、声音数据乃至综合多媒体数据的开采； 
处理的数据将会涉及到更多的数据类型，这些数据类型或者比较复杂，或者是结构比较独
特。为了处理这些复杂的数据，就需要一些新的和更好的分析和建立模型的方法，同时还
会涉及到为处理这些复杂或独特数据所做的费时和复杂数据准备的一些工具和软件。

◆交互式发现； 

◆知识的维护更新。 

但是，不管怎样，需求牵引与市场推动是永恒的，DMKD将首先满足信息时代用户的急需，
大量的基于DMKD的决策支持软件产品将会问世。只有从数据中有效地提取信息，从信息中
及时地发现知识，才能为人类的思维决策和战略发展服务。也只有到那时，数据才能够真
正成为与物质、能源相媲美的资源，信息时代才会真正到来。
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业精于勤荒于嬉，行成于思毁于随。 —— 韩愈
临渊羡鱼不如退而结网。           —— 班固
勿以恶小而为之，勿以善小而不为。 —— 刘备

※ 来源:．南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 202.119.80.20]