关联数据研究与应用进展

潘有能/张悦

2012-11-15 16:58:55 来源：《情报科学》(长春)2011年1期

【英文标题】Research and Application Progress on Linked Data

【作者简介】潘有能(1977-)，男，湖南醴陵人，博士，副教授，主要从事信息处理技术、信息检索研究，浙江大学公共管理学院，浙江杭州310028；张悦，(1988-)，女，浙江人，本科生，浙江大学公共管理学院，浙江杭州310028

【内容提要】关联数据可以视为语义网的一种实现方式，它通过发布和链接网上的结构化数据使得来自不同领域的数据相互关联，从而促进了万维网的发展。首先介绍了关联数据的概念、发布原则及发布步骤，在此基础上构建了关联数据的层次模型，从基础层、工具层和应用层三个层次对关联数据进行系统深入的研究，最后介绍并分析了关联数据在图书馆和企业中的成功应用，以及关联数据的前景和面临的挑战。

Linked data could be seen as a realization of the Semantic Web. It connects data from diverse domains through publishing and linking structured data of web, thus promotes development of the World Wide Web. The authors introduce the concept,

publishing principles and publishing steps of linked data, and then build the hierarchical model includes the basic layer, the tools layer and the application layer. At last, the authors introduce and analyze the successful applications of linked data in libraries and enterprises, discuss the prospect and challenges of linked data.

【关键词】关联数据/语义网/万维网/URI/RDFLinked data/Semantic web/WWW/URI/RDF

“万维网之父”Tim Berners-Lee提出的关联数据(Linked Data)目前已成为信息管理、信息系统、计算机科学、图书馆学等诸多领域的研究热点[1]。关联数据作为一种发布数据的途径，可以视为语义网的一种实现方式。它使得来自于不同领域的数据相互关联，从而促进了万维网的发展。关联数据从技术上来说并不复杂，然而却正在使万维网发生深刻的变革。目前链接开放数据(Linking Open Data，LOD)项目已经成功地将超过130亿条传统网页上的数据(包括维基百科、地理数据集、政府数据集等)自动半自动地转换成了关联数据，构建了庞大的数据网络。关联数据不仅使许多新应用付诸实践[2]，也为一些特定领域的应用提供了新的契机[3]。

1 关联数据概述

关联数据采用RDF(资源描述框架)数据模型，利用URI(统一资源标识符)命名数据实体，在网络上发布和部署实例数据和类数据，

从而可以通过HTTP(超文本传输协议)揭示并获取这些数据，同时强调数据的相互关联、相互联系以及有益于人和计算机所能理解的语境信息[4]。

图1 关联数据的数据集以及数据集之间的链接[5]

关联数据可以在不同来源的数据之间创建链接。这些数据源可能是两个处于不同地理位置的机构所维护的数据库，也可能是一个机构内的无法在数据层面上进行互操作的不同系统。从严格意义上讲，关联数据是指发布于网络上的数据，该数据具有机器可读性和明确的含义，并链接至其他外部数据集，同样也可被来自外部数据集的数据所链接。图1显示了链接开放数据项目的数据集以及数据集与数据集之间的链接(截至2009年7月)，其中包括著名的DBpedia，Freebase和Thomson Reuters的Open Calais项目等。

关联数据网络和当前的超文本网络有所不同，超文本网络的基础单元是由超链接所连接起来的HTML(超文本标记语言)文件，而关联数据并非是简单地连接这些文件，而是使用RDF形成链接世界上任何事物的网络，也即数据网络，数据网络可被描述为由网上数据描述世界上所有实体的网络。关联数据网络的出现不但对当前的超文本网络进行了扩展，同时也对当前网络上纷繁混乱的信息资源进行甄别、选择和定位。

Tim Berners-Lee认为所有已发布的关联数据都是一个统一的全球数据空间的组成部分，进而概括出在网上发布关联数据的四条

原则[6]。

(1)使用URI作为任何事物的标识；

(2)使用HTTP URI使任何人都可以访问这些标识；

(3)当有人访问某个标识时，使用(RDF，SPARQL)标准提供有用的信息；

(4)尽可能提供相关的URI，以使人们可以发现更多的事物。

可以看出，这四条原则尽管简洁，却提供了在遵从统一的网络结构和标准的前提下发布和链接数据的基本方法。这也符合Tim Berners-Lee的“最少设计”原则，即把简单的东西简化，让复杂的东西变得可能；开发简单的应用，着眼于未来的复杂性。正是由于这一原则，万维网取得了意想不到的成功，相信也将继续引领关联数据的发展。

数据的发布是关联数据极为重要的环节，数据提供者根据上述四条原则发布数据，从而将他们的数据加入到全球数据空间并使得

数据能够被各种应用程序发现和使用。在网上发布关联数据包括以下三个基本步骤[7]：

(1)将URI分配给被数据集描述的实体，并提供逆向引用至RDF的URI；

(2)将RDF链接至其他网上数据源，从而使用户能够随RDF链接遍历数据网络；

(3)提供所发布数据的元数据，从而使用户能够评价所发布数据的质量并选择合适的访问途径。

2 关联数据的层次模型

作为语义网的一种实现方式，关联数据并不是一种全新的技术，它以成熟的URI、HTTP和RDF技术为基础，开发出多种关联数据的发布、链接和存储工具。关联数据浏览器和关联数据搜索引擎使得用户可以在数据网络中进行浏览和检索。据此，可构建关联数据的层次模型如图2所示。

图2 关联数据的层次模型

(1)基础层。关联数据依赖于两项网络基础技术：URI(统一资源标识符)和HTTP(超文本传输协议)。和人们所熟知的作为文件和其他网上可定位实体的地址的URL(统一资源定位符)不同，URI提供了一个更加普遍的标识存在于世界上的任何实体的方法。URI可以是一个网页路径，也可以是某位专家或员工的联络方式，或是某个文件的物理存放位置。总之，资源无论以何种形式存放，其存储位置都是唯一确定的，因此可以用URI进行唯一标识。

由使用“http://”开头的URI所定义的实体可以简单地通过在HTTP协议上逆向引用URI进行检索。在这种方式下，HTTP协议提供了一种简单而通用的检索机制，不但可以定位网络上的数字资源，如一只狗的照片，还可以检索那些自身无法通过该方式在网络上进行传输的实体的描述比如那只狗[7]。

如果说HTML(超文本标记语言)提供了在网上架构和链接文件的一种方式，RDF则提供了一种普遍的、基于图形的数据模型，如图3所示。通过这种模型可以架构和链接描述世界上事物的数据。

图3 RDF的基本数据模型

在RDF中，所有的资源都能够用一个URI来指定，属性是用来描述资源的特征或关系，每一个属性都有其特定的含义，用来定义对应的属性值、资源类型，以及和其他属性之间的关系[8]。RDF把以上体系统称为一个声明语句，其中资源是主体，属性是谓词，属

性值则是客体。RDF模型以“主体、谓词、客体”三元组对数据进行编码。主体和客体都是URI，它们从字面上各自分别定义了一个资源，谓词定义了主体和客体之间的联系，它也由一个URI表示。链接不同数据的RDF语句和将万维网连为一体的超文本链接有相似之处，语句的主体是一个数据集命名空间的URI引用，语句的客体是另一个数据集命名空间的URI引用。

RDFS(RDF词汇定义语言)和OWL(网络本体语言)奠定了可用于描述世界上的实体及其关系的词表的基础。词表是类别和属性的集合，其自身使用RDFS和OWL中的术语并通过RDF表达。任何人都可以发布数据网络词表，这些词表可以通过RDF语句链接，从而定义相关词表之间的映射。

通过使用URI定义资源，将HTTP协议作为检索机制以及使用RDF数据模型描述资源，关联数据便在网络整体结构之上奠定了坚实的基础。

(2)工具层。目前已有多种关联数据发布工具被开发出来，这些工具使得数据发布者无需关注技术细节，而只需关注数据本身。此外，这些工具往往是基于关联数据领域的成功应用开发的，其可用性和先进性均可得到保证。所有的工具均支持URI到RDF描述的逆向引用，其中一些工具还为数据集提供SPARQL访问并支持RDF集的发布。这些工具包括D2R Server、Virtuoso Universal Server、Tail Platform、Vapour、Pubby、Triplify、SparqPlug、OAI2LOD Server、SIOC Exporters等，其中D2R Server用于将关系型数据

库转换为关联数据，Virtuoso Universal Server提供RDF模式的关联数据的存储与检索服务，这些数据可以直接存储到Virtuoso服务器中，也可以存储到关系型数据库中，然后映射为关联数据[7]。

(3)应用层。随着大量关联数据发布到网络上，基于关联数据的应用方面的研究亦层出不穷，目前大体上可分为三类：关联数据浏览器、关联数据搜索引擎以及特定领域的应用。

关联数据浏览器使得用户能够跟随由RDF语句表达的链接在不同的数据源之间浏览，一个用户可以从一个数据源开始逐渐遍历网络。Disco浏览器即使用了这一方法，可以被视为关联数据的一项直接应用[9]。DBpedia Mobile是一款运行于iPhone及其他手机设备上的关联数据浏览器，可定位和显示DBpedia(维基百科语义版)中的地名等信息。

关联数据搜索引擎通过跟踪RDF链接从而可以在网络上抓取关联数据，并提供在大量数据中进行检索的功能[10]。大体上来看，关联数据搜索引擎可分为两类，即面向用户的搜索引擎和面向应用的索引。

图书馆、企业和政府部门纷纷开展关联数据在特定领域的应用研究，例如美国国会图书馆已将其主题词表转换为关联数据，Google 将关联数据应用于视频内容的标记和搜索结果的摘要中，BBC利用关联数据在其音乐和节目之间建立链接，雷诺通过关联数据为企业

的数据存储和服务提供有效解决方案，减少异构系统集成和数据源整合的费用。关联数据在特定领域的具体应用案例将在下节中详细介绍。

3 关联数据的应用

目前关联数据最典型的应用就是链接开放数据项目(Linking Open Data，LOD)。该项目于2007年1月启动，得到了W3C语义网教育和外联组织的支持。其目标是通过定义已存在并可公开使用的数据集，根据关联数据原则将其转换为RDF并上网发布，进而改善数据网络(Web of Data)。该项目的早期参与者主要为大学实验室和小公司的研发人员，随着项目的逐步壮大，一些大型机构如BBC、Thomson Reuters和美国国会图书馆等都积极参与其中。该项目的进展迅速在很大程度上源于其开放性，参与者只要根据关联数据原则发布数据集并将其与已有数据集相连即可[6]。

LOD关联数据网络的规模增长十分迅速。2009年7月，关联数据网络大概包含了67亿条RDF语句，这些语句被约1.42亿个RDF 链接相连。2009年9月，LinkedGeoData网站发布了OpenStreetMap数据集的关联数据版本，增加了约20亿条RDF语句。2010年5月，美国政府网关data. gov将其约400个数据集转换为关联数据，总计约64亿RDF语句[5]。政府信息资源的加入显著扩大了数据网络的规模，使其能发挥越来越大的影响力。

3.1 关联数据在图书馆中的应用

作为信息收集、组织与处理的专门机构，图书馆的MARC数据、规范记录、主题标目等都可以开放成为任意互联的关联数据。图书馆界对关联数据的研究与应用非常重视，2010年5月28日，W3C宣布成立图书馆关联数据孵化小组(Library Linked Data Incubator Group)，以帮助图书馆建立关联数据，增强图书馆数字资源的互操作性。截至目前为止，关联数据在图书馆中的典型应用有瑞典国家图书馆和美国国会图书馆等。

3.1.1 瑞典国家图书馆

瑞典国家图书馆早在2008年便将瑞典联合目录(LIBRIS)发布为关联数据。LIBRIS共包含约600万条书目记录，2000万条馆藏记录及20万条规范记录，为超过170家大学图书馆、公共图书馆、博物馆和档案馆提供编目服务。LIBRIS是世界上第一个被整体发布为关联数据的联合目录或国家图书馆目录，虽然Ed Summers率先把美国国会图书馆标题表(LCSH)发布为关联数据(lcsh. info)，但仅仅是针对词表，不包含书目数据。瑞典国家图书馆的研究人员在项目实施过程中采用了“数据优先”的战略，更多的关注效率和可用性，而不是试图去寻找数据的“完美表述”。他们认为与其花费过多的时间去思考图书馆的书目记录应该如何完美地融入关联数据网

络中，还不如先行动起来，从实践中吸取经验和教训，逐步适应新的环境。这种“数据优先”的战略可以在尽量短的时间内积累足够多的数据，从而促使研究人员在此基础上开发各种应用，有利于关联数据网络的发展[11]。

在发布关联数据的过程中，LIBRIS使用的词汇表并没有仅限于图书馆学领域，而是一个包含了DC、SKOS、FOAF和Bibliontology 的一个混合体。LIBRIS使用原有数据库中的标识(MARC 001字段)作为书目记录和规范记录的URIs。此外，为加强和外部数据的关联，LIBRIS创建了到lcsh. info和Wikipedia/DBpedia的链接。

3.1.2 美国国会图书馆

美国国会图书馆自1902年就开始向美国和世界发布书目数据，提供书目元数据的共享和重用。图书馆的编目工作一般可分为描述性编目和主题性编目，其中描述性编目主要是维护目录中术语的描述，主题性编目负责受控词表的维护。美国国会图书馆的主题标目是以机器可处理的MARC形式存在的，近来已转为MARCXML编码形式[12]。

美国国会图书馆利用一套RDF词表—SKOS(简单知识组织系统)，将传统的主题标目转换成Web可用的形式，其基本方法为：每条MARC规范记录都在001字段著录有LCCN(国会图书馆控制码)，因为LCCN具有永久性和唯一性的特点，这使其成为标识SKOS概念的最

好候选，SKOS采用URI来标识概念实例。LCSH/MARC(MARC格式的美国国会图书馆主题词表)中的语义关系也很容易转换到SKOS中，因为LCSH/MARC采用标目建立参考链接，而SKOS使用概念资源的URI相互联系，通过转换程序为被转换的特定标题寻找URI，便可建立链接关系，用户在浏览SKOS中的相关概念时只需点击链接即可。并且这种机制还允许客户端直接向LCSH概念的URI请求相同内容不同格式的机读数据。如果采用了RDFa，浏览器还能够从供人阅读的XHTML页面中自动探测并获取机器可读的语义内容。

SKOS的数据可以从多个层面上与外界资源进行链接，例如：(1)地理标目：GeoNames(https://www.360docs.net/doc/50133180.html,/)和CIA World Fact Book(http://www4.wiwiss.fu-ber2lin.de/factbook/)；(2)LCSH概念链接：RDF

BookMashup(http://www4.wiwiss.fu-berlin.de/bizer/bookmashup/)；(3)维基百科语义版：DBpedia(https://www.360docs.net/doc/50133180.html,/)。此外，美国国会图书馆的其他词表，如：国会图书馆分类法、人名规范文档、LCCN永久链接服务等，都可以转化为以RDF表示的关联数据。

3.2 关联数据在企业中的应用

关联数据的概念刚提出时，很多人担心其或许会因为缺少大公司的应用而更多的只是停留在理论层面，令人意想不到的是，Google、BBC、雷诺等全球性企业纷纷开展了关联数据方面的应用。

3.2.1 Google

随着互联网的迅速发展，多媒体信息资源在网络内容中所占的比重越来越大，如何对多媒体进行内容检索成为网络信息检索的重点和难点。作为世界领先的搜索引擎公司，Google必须面对这一巨大挑战。2009年9月，Google正式开始支持使用Facebook Share 和Yahoo! SearchMonkey的RDFa进行标记的视频内容[13]。这意味着网站管理员可以在HTML中嵌入视频的描述信息，而Google则会将这些信息显示在搜索结果页上。这可以说是Google在关联数据上的一次突破。2009年11月，Google支持并开放了两种用于标记结构化数据的标准—微格式和RDFa，并在其搜索结果摘要中对评论和人物使用这种格式的数据[14]。在搜索结果中提供更多详情有助于用户了解其网页的价值，从中看出结果网页与其搜索请求的相关程度，从而更有可能通过点击查看完整页面。这种结构化数据也可供用户网站中的自定义搜索引擎使用，使其能够显著加强用户对自定义搜索引擎行为的控制力度。虽然该技术目前只是应用在搜索结果的摘要中，并且只支持英文搜索，但从中可以看出Google已进行了成功的关联数据应用的探索，提高了搜索质量。这也是未来搜索引擎的一个发展方向，即用户需求的不只是简单的文本信息，而是更加直观和形象的富媒体(Rich Media)信息。当关联数据日益成熟后，搜索引擎将可以读取丰富的富媒体内容并将其链接及相关信息反馈给用户[15]。

3.2.2 BBC

BBC(英国广播公司)是一家在全球拥有高知名度的媒体公司，运营着大量电台和电视频道，这些电台电视分别使用不同的内容管理系统(CMS)。目前，BBC公司已开始使用关联数据技术进行数据集成，其方法为：使用DBpedia和MusicBrainz作为控制词表，将位于不同地点的相同主题相互链接，并且利用开放数据链接云(Linking Open Data Cloud)中的其他数据对内容进行扩充[16]。

BBC的音乐可被逆向引用至HTML、RDF、JSON等以获取节目、艺术家、种类和产地的URI。这些URI大部分来自于已有资源，如维基百科和MusicBrainz等。BBC最近推出的新的音乐网站可链接至维基百科，从而获取关于艺术家的个人信息。同样，当BBC需要为音乐网站添加音乐元数据时则添加MusicBrainz。基于这些链接，BBC为其所有的音乐和节目建立了关联数据[17]。

关联数据的应用是BBC音乐在线乃至整个公司数据结构的一次巨大改进。关联数据不仅仅是BBC系统之间基于目标的数据资源的集成，同时也意味着将这些资源公开。为了便于用户使用BBC数据，BBC将所有的音乐网页做成了XML、YAML、JSON和RDF版[18]，用户不但可以通过网页间的链接从音乐链至节目，还可以通过节目页面上的专辑曲目反向链接至音乐。

3.2.3 雷诺

雷诺是世界十大汽车公司之一，在企业信息系统的实施与应用方面卓有成效。数据存储和服务是雷诺公司信息系统架构的两大难

题，关联数据的应用可为其提供有效的解决方案，从而减少公司异构系统集成和数据源整合的费用，实现“语义网的商业模式”。在技术层面上，雷诺提供了一个易于启动和链接的REST服务结构，将数据仓储作为关联数据发布，采用RDF数据模型简化了异构系统之间的交流和整合。

在具体实施中，雷诺选择其售后维修文件部门创建的数据库开始尝试和探索。该数据库中包含文件作者在描述维修方法时可能用到的术语词典，其主要功能就是赋予所有文件对事物统一的命名方案。这些术语被译成不同语言，然后按照一个类似SKOS的层级进行分类。最后，该数据库也包含一个到不同部门的数据集的链接，每个部门负责将一列所谓“通用部分”与各个术语相连。在关联数据的应用过程当中，雷诺首先为数据库中的每个术语构建了URI，即该术语的类别名称和该术语在数据库中已有ID的结合。其次，在引用非信息资源的URI时，雷诺采用了逆向引用的方法，即当代理获得了一个非信息资源的URI，程序组件必须回应以一个303HTTP状态代码，并且重定向至最符合该请求的接收HTTP header的偏好的信息资源的URI。最后，雷诺使用客户端的java脚本从RDF数据产生页面，通过内容和模型的清晰分离及GUI部件的重复利用减少了服务器的下载量，并且无需发送新请求到服务器即可改变客户端的显示方式[2]。

企业的异构系统集成和数据源整合代价十分高昂，使用关联数据技术可以大量减少其费用，企业在数据模型的交流、整合以及查询信息方面也将更为方便。雷诺的案例几乎完全可以重复利用并且极易拓展，不失为关联数据在企业中的一个成功应用。

4 关联数据的前景与挑战

虽然Tim Berners-Lee早在2006年便提出了关联数据的概念，但由于实际应用项目的缺乏，最初一直停留在理论探讨阶段。随着链接开放数据项目的发展，越来越多的人意识到关联数据诱人的前景，雷诺、百思买等世界500强企业以及BBC、纽约时报等媒体巨头的加入起到了很好的示范作用，以美国国会图书馆为代表的图书馆界也纷纷行动起来。关联数据规模的增长与应用的增多正使其成为语义网强有力的支撑。

关联数据有着良好的前景，但也正面临着众多难题和挑战。只有这些挑战被克服，关联数据才能在充分发挥万维网功能并向语义网进军的道路上迈出革命性的一步。当前所面临的挑战主要有以下几个方面[7]。

(1)用户界面。目前已有的关联数据浏览器和搜索引擎的功能还十分有限。为了使用户能够更好地应用关联数据，浏览器和搜索引擎应对当前的用户交互模式进行改进，例如提供和万维网浏览器类似的前进和后退按钮，使用户能在数据网络中自由的翱翔，以及浏览器应允许用户增加或删除当前视图中的资源等。

(2)数据整合。关联数据一般来源于分布、异构的多个数据源，因此在用户浏览或作进一步处理前，应进行数据整合，但目前绝大部分的关联数据应用在此方面尚有欠缺。数据整合可分为词汇映射和数据集成，其中词汇映射是将多个词表或本体中的词汇通过一定的规则对应起来，如等同于、属于等；而数据集成则是将现实世界中某对象在数据网络中的不同含义集成为一个清晰的、稳定的表述。

(3)链接维护。关联数据网络中的数据并不是一成不变的，新的数据会不断加入，过时的数据需要修改或删除，数据之间的链接也应随之变化。虽然当前的网络结构允许死链接的存在，但过多的死链接将使客户端发出大量的无效HTTP请求，从而影响数据网络的效率。可供考虑的解决方案有：定时对数据链接进行扫描检查；建立一个注册中心，当有数据发生变化时，由注册中心通知和其有链接关系的其他数据源。

(4)隐私保护。近年来，随着众多“人肉搜索”事件的出现，网络中的隐私保护成为人们关注的话题。关联数据的目标是将不同来源的数据整合到一起，这就为侵犯隐私提供了机会。如何在更快更好地获取信息的同时保护好个人隐私成为实际应用中的一个难题。关联数据环境中的隐私保护需要技术和法律手段相结合，同时也需要用户增强保护自身隐私的意识，在适当的场合提供适当的个人数据。

5 结语

常见关系型数据库

常见关系型数据库常见关系型数据库:Oracle DB2 Microsoft SQL Server MySQL 关系型数据库是基于现实世界对象所抽象出来的数据库系统,把客户想法转变为概念模型(E-R图)然后把概念模型转变为数据模型(数据库表) ER图包含一些概念: 实体(entity)属性(attribute)关系(relationship) SQL的优点: 1.集合操作的方式,对数据成组处理,提高效率. 2.每次只能发送并处理一条语句. 3.屏蔽数据库内部的最佳条件选择算法,直接返回用户想要的结果. 4.可以使用终端模式(SQLPLUS)也可以嵌套在高级语言中(JAVA) SQL分类: 1.数据查询语句(SELECT) 2.DML数据操作语句:INSERT DELETE UPDATE 3.DDL数据定义语句:CREATE ALTER DROP(会自动提交事务) 4.DCL数据控制语句:GRANT授权,REVOKE回收(自动提交事务) 5.TCL事务控制语句:用于维护数据的一致性.COMMIT提交事务,ROLLBACK回滚事务,SAVEOPINT设置保存点. 6.SCL会话控制语句:用于动态改变用户会话的属性.ALTER SESSION 改变会话 7.SCL系统控制语句:用户动态改变数据库例程的属性,只有ALTER SYSTEM一条语句.(PL/SQL不支持语句,并该语句不会提交事务) 基本查询语句: 1.select * from table_name | view_name; 2.select column from table_name | view_name;

大数据的研究与应用 (1)

毕业设计（论文）报告题目大数据的研究与应用二级学院物联网与软件技术学院专业物联网应用技术班级物联（单招）1601 学生姓名王龙学号100160869 指导教师杨晔 2019年3月

毕业论文（设计）承诺书本人郑重承诺： 1、本论文（设计）是在指导教师的指导下，查阅相关文献，进行分析研究，独立撰写而成的。 2、本论文（设计）中，所有实验、数据和有关材料均是真实的。 3、本论文（设计）中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或机构已经撰写发表过的研究成果。 4、本论文（设计）如有剽窃他人研究成果的情况，一切后果自负。作者签名：签字日期：年月日

大数据的研究与应用摘要：现如今的21世纪，经济水平在不断的快速发展，大数据已经不是一个陌生的代名词，越来越多的存在于人们的视线中。无论是在人们日常的生活中，还是人们的衣食住行以及工作，都发挥着重大的用途。不了解的人可能觉得大数据只能运用在商业或者政府机构，实际上还适用于我们每一个人。在当今年代，伴随着计算机信息技术的不断发展，已经融入到了各种行业当中。随着网上的信息资源量的不断膨胀增加，此技术给人们带来方便的同时，由于它的复杂性质还是带来了一些用户使用的不方便。大数据的类型具有多样化的特征，能够进行多样化的数据存储以及分析功能，同时还能够捕获大量的信息资源进行存储和分析，这是传统的数据处理技术远远达不到的。本文正是进行研究我国大数据技术的发展现状和面临的挑战，并提出有效的发展策略，以至于可以为中国大数据技术的发展起到借鉴意义。关键词：大数据、价值、数据处理技术、多样化

Research and application of big data Abstract：With the rapid development of the 21st century, people should be quite familiar with the term "big data." Big data is also increasingly integrated into our daily lives. From our food and clothing to work, big data plays a very important role and role. Big data is not only for business and government, but for everyone in our lives. Nowadays, with the rapid development of computer information technology and Internet information technology, computer network technology has penetrated into all walks of life. The information resources on the network have exploded, and the use of Internet information technology has brought great convenience to our lives. The complexity of the information on the Internet has also caused great trouble to users. The data types in the era of big data are also more diverse. Traditional data processing techniques are difficult to meet the storage and analysis of diverse data. However, big data technology can effectively solve the problem of acquisition, storage and analysis of massive information. In-depth study of the development status and challenges of China's big data technology, and propose a targeted development strategy to provide reference for the development of China's big data technology. Key Words ：Big data、Value、Data processing technology、Diversification

关系型数据库和非关系型数据库完整版

关系型数据库和非关系型数据库集团标准化办公室：[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

关系型数据库和非关系型数据库自1970年，埃德加·科德提出关系模型之后，关系数据库便开始出现，经过了40多年的演化，如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候，人们发现，在这个信息爆炸的“大数据”时代，关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈，面对一个表中上亿条的数据，SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道，往往添加了越多的约束的技术，在一定程度上定会拖延其效率。在1998年，CarloStrozzi提出NOSQL的概念，指的是他开发的一个没有SQL功能，轻量级的，开源的关系型数据库。注意，这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别，它确确实实字如其名，指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷，CarloStrozzi也发觉，其实我们要的不是"nosql"，而应该是"norelational"，也就是我们现在常说的非关系型数据库了。在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，我们必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。非关系型数据库提出另一种理念，他以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束，他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，SQL数据库显得更为合适。目前出现的NoSQL(NotonlySQL，非关系型数据库)有不下于25种，除了Dynamo、Bigtable以外还有很多，比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色，是基于不同应用场景而开发的，而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。以下是MongoDB的一些情况： MongoDB是基于文档的存储的（而非表），是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json 的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free)，意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能，而且还支持对数据建立索引。 Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题。因为Mongo主要是支持海量数据存储的，所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS，可以支持海量的数据存储。由于Mongo可以支持复杂的数据结构，而且带有强大的数据查询功能，因此非常受到欢迎。关系型数据库的特点 1.关系型数据库

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数据挖掘及其应用

《数据挖掘论文》数据挖掘分类方法及其应用课程名称：数据挖掘概念与技术姓名学号：指导教师：

数据挖掘分类方法及其应用作者：来煜摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。。关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析引言数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥

有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据

大数据的概念、特征及其应用

马建光等：大数据的概念、特征及其应用 (2013-09-05 16:15:35) 转载▼ 分类：学习资料标签：杂谈大数据的概念、特征及其应用马建光，姜巍 (国防科技大学人文与社会科学学院，湖南长沙410074) 源自：国防科技2013年4月［摘要］随着互联网的飞速发展，特别是近年来随着社交网络、物联网、云计算以及多种传感器的广泛应用，以数量庞大，种类众多，时效性强为特征的非结构化数据不断涌现，数据的重要性愈发凸显，传统的数据存储、分析技术难以实时处理大量的非结构化信息，大数据的概念应运而生。如何获取、聚集、分析大数据成为广泛关注的热点问题。介绍大数据的概念与特点，分别讨论大数据的典型的特征，分析大数据要解决的相关性分析、实时处理等核心问题，最后讨论大数据可能要面临的多种挑战。［关键词］大数据; 非结构化信息; 解决核心问题; 未来挑战一、引言自上古时代的结绳记事起，人类就开始用数据来表征自然和社会，伴随着科技和社会的发展进步，数据的数量不断增多，质量不断提高。工业革命以来，人类更加注重数据的作用，不同的行业先后确定了数据标准，并积累了大量的结构化数据，计算机和网络的兴起，大量数据分析、查询、处理技术的出现使得高效的处理大量的传统结构化数据成为可能。而近年来，随着互联网的快速发展，音频、文字、图片视频等半结构化、非结构化数据大量涌现，社交网络、物联网、云计算广泛应用，使得个人可以更加准确快捷的发布、获取数据。在科学研究、互联网应用、电子商务等诸多应用领域，数据规模、数据种类正在以极快的速度增长，大数据时代已悄然降临。首先，全球数据量出现爆炸式增长，数据成了当今社会增长最快的资源之一。根据国际数据公司IDC 的监测统计［1］，即使在遭遇金融危机的2009 年，全球信息量也比2008 年增长了62%，达到80 万PB ( 1PB 等于10亿GB) ，到2011 年全球数据总量已经达到1. 8ZB ( 1ZB 等于1 万亿GB，) ，并且以每两年翻一番的速度飞速增长，预计到2020 年全球数据量总量将达到40 ZB，10年间增长20 倍以上，到2020 年，地球上人均数据预计将达5247GB。在数据规模急剧增长的同时，数据类型也越来越复杂，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等多种类型，其中采用传统数据处理手段难以处理的非结构化数据已接近数据总量的75%。如此增长迅速、庞大繁杂的数据资源，给传统的数据分析、处理技术带来了巨大的挑战。为了应对这样的新任务，与大数据相关的大数据技术、大数据工程、大数据科学和大数据应用等迅速成为信息科学领域的热点问题，得到了一些国家政府部门、经济领域以及科学领域有关专家的广泛关注。2012 年3 月22 日，奥巴马宣布美国政府五大部门投资2 亿美元启动“大数据研究和发展计划( Big Data Research and Development Initiative) ”［2］，欲大力推

关系型数据库与非关系型数据库的选择

自1970年，埃德加·科德提出关系模型之后，关系数据库便开始出现，经过了40多年的演化，如今的关系型数据库具备了强大的存储、维护、查询数据的能力。但在关系数据库日益强大的时候，人们发现，在这个信息爆炸的“大数据”时代，关系型数据库遇到了性能方面的瓶颈，面对一个表中上亿条的数据，SQL语句在大数据的查询方面效率欠佳。我们应该知道，往往添加了越多的约束的技术，在一定程度上定会拖延其效率。在1998年，Carlo Strozzi提出NOSQL的概念，指的是他开发的一个没有SQL功能，轻量级的，开源的关系型数据库。注意，这个定义跟我们现在对NoSQL的定义有很大的区别，它确确实实字如其名，指的就是“没有SQL”的数据库。但是NoSQL的发展慢慢偏离了初衷，CarloStrozzi也发觉，其实我们要的不是"nosql"，而应该是"norelational"，也就是我们现在常说的非关系型数据库了。在关系型数据库中，导致性能欠佳的最主要因素是多表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询。为了保证数据库的ACID特性，我们必须尽量按照其要求的范式进行设计，关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段，这样的结构可以便于表与表之间进行连接等操作，但从另一个角度来说它也是关系型数据库性能瓶颈的一个因素。非关系型数据库提出另一种理念，他以键值对存储，且结构不固定，每一个元组可以有不一样的字段，每个元组可以根据需要增加一些自己的键值对，这样就不会局限于固定的结构，可以减少一些时间和空间的开销。使用这种方式，用户可以根据需要去添加自己需要的字段，这样，为了获取用户的不同信息，不需要像关系型数据库中，要对多表进行关联查询。仅需要根据id取出相应的value就可以完成查询。但非关系型数据库由于很少的约束，他也不能够提供想SQL所提供的where这种对于字段属性值情况的查询。并且难以体现设计的完整性。他只适合存储一些较为简单的数据，对于需要进行较复杂查询的数据，SQL数据库显得更为合适。目前出现的NoSQL(Not only SQL，非关系型数据库)有不下于25种，除了Dynamo、Bigtable以外还有很多，比如Amazon的SimpleDB、微软公司的AzureTable、Facebook 使用的Cassandra、类Bigtable的Hypertable、Hadoop的HBase、MongoDB、CouchDB、Redis以及Yahoo!的PNUTS等等。这些NoSQL各有特色，是基于不同应用场景而开发的，而其中以MongoDB和Redis最为被大家追捧。以下是MongoDB的一些情况： MongoDB是基于文档的存储的（而非表），是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散，是类似json的bjson格式，因此可以存储比较复杂的数据类型。模式自由(schema-free)，意味着对于存储在MongoDB数据库中的文件，我们不需要知道它的任何结构定义。如果需要的话，你完全可以把不同结构的文件存储在同一个数据库里。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大，其语法有点类似于面向对象的查询语言，几乎可以实现类似关系数

数据挖掘技术及应用综述

作者简介：韩少锋，男，１９８０年生，中北大学在读硕士研究生。研究方向：人工智能技术。引言 “人类正被信息淹没，却饥渴于知识．”这是１９８２年趋势大师ＪｏｈｎＮａｉｓｂｉｔｔ的首部著作《大趋势》（Ｍｅｇａ－ｔｒｅｎｄｓ）中提到的。随着数据库技术的迅速发展，如何从含有海量信息的数据库中提取更有价值、更直观的信息和知识？人们结合统计学﹑数据库﹑机器学习﹑神经网络﹑模式识别﹑模糊数学﹑粗糙集理论等技术，提出‘数据挖掘’这一新的数据处理技术来解决这一难题。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﹑但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这些数据可以是：结构化的，半结构化的，分布在网络上的异构性数据。数据挖掘在许多领域得到了成功的应用，使数据库技术进入了一个更高级的发展阶段，很多专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一。１数据挖掘技术概述１．１数据挖掘的概念数据挖掘的概念有多种描述，最常见的有两种：（１）Ｇ．ＰｉａｔｅｔｓｋｙＳｈａｐｉｏｒ，Ｗ．Ｊ．Ｆｒａｗｌｅｙ数据挖掘定义为：从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先进而未知的、潜在有用信息的频繁过程。（２）数据挖掘的广义观点：数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或其他信息库中的大量数据中挖掘有趣知识的过程。数据挖掘的特点有：１）用户需要借助数据挖掘技术从大量的信息中找到感兴趣的信息；２）处理的数据量巨大；３）要求对数据的变化做出及时的响应；４）数据挖掘既要发现潜在的规则，也要管理和维护规则，规则的改变随着新数据的不断更新而更新；５）数据挖掘规则的发现基于统计规律，发现的规则不必适用于全部的数据。数据挖掘要面对的是巨大的信息来源；通过数据挖掘，有价值的知识、规则或高层次的信息就能从数据库的相关数据集合中抽取出来，并从不同角度显示，从而使大型数据库作为一个丰富可靠的资源为知识归纳服务。１．２数据挖掘的简史从数据库中知识发现（ＫＤＤ）一词首先出现在１９８９年举行的第十一届国际联合人工智能学术会议上。目前为止，由美国人工智能协会主办的ＫＤＤ国际研讨会已经召开了８次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，研究重点也从发现方法转向系统应用。１９９９年，亚太地区在北京召开的第三届ＰＡＫＤＤ会议收到１５８篇论文，研讨空前热烈。目前，数据挖掘技术在零售业的购物篮分析﹑金融风险预测﹑产品质量分析﹑通讯及医疗服务﹑基因工程研究等许多领域得到了成功的应用。１．３数据挖掘的对象数据挖掘的对象包含大量数据信息的各种类型数据库。如关系数据库，面向对象数据库等，文本数据数据源，多媒体数据库，空间数据库，时态数据库，以及Ｉｎｔｅｒｎｅｔ等类型数据或信息集均可作为数据挖掘的对象。１．４数据挖掘的工具许多软件公司和研究机构，根据商业的实际需要开发出许多数据挖掘工具。例如：有多种数据操控和转换特点的ＳＡＳＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭｉｎｅｒ；采用决策树、神经网络和聚类技术综合的数据挖掘工具集－ＩＢＭＩｎｔｅｒｌｌｉｇｅｎｔＭｉｎｅｒ；可以提供多种统计分析、决策树和回归方法，在Ｔｅｒａｄａｔａ数据库管理系统上原地挖掘的ＴｅｒａｄａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅＭｉｎｅｒ；以及同时具有数据管理和数据概括能力，能够用于多种商业平台的ＳＰＳＳＣｌｅｍｅｎｔｉｎｅ。以上主流数据挖掘工具都能提供常用的挖掘过程和挖掘模数据挖掘技术及应用综述韩少锋陈立潮（中北大学计算机科学与技术系山西太原０３００５１）【摘要】介绍了数据挖掘技术的背景、概念、流程、数据挖掘算法，并阐述了数据挖掘技术的应用现状。【关键词】数据挖掘知识发现人工智能数据仓库【中图分类号】ＴＰ３１１．１３８【文献标识码】Ｂ【文章编号】１００３－７７３Ｘ（２００６）０２－００２３－０２第２期（总第８９期）机械管理开发２００６年４月Ｎｏ．２（ＳＵＭＮｏ．８９）ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＡＮＤＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴＡｐｒ．２００６２３??

数据挖掘及其应用

数据挖掘及其应用 Revised by Jack on December 14,2020

《数据挖掘论文》数据挖掘分类方法及其应用课程名称：数据挖掘概念与技术姓名学号：指导教师：数据挖掘分类方法及其应用作者：来煜摘要：社会的发展进入了网络信息时代，各种形式的数据海量产生，在这些数据的背后隐藏这许多重要的信息，如何从这些数据中找出某种规律，发现有用信息，越来越受到关注。为了适应信息处理新需求和社会发展各方面的迫切需要而发展起来一种新的信息分析技术，这种局势称为数据挖掘。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。各种分类算法有其自身的优劣，适合于不同的领域。目前随着新技术和新领域的不断出现，对分类方法提出了新的要求。。关键字：数据挖掘；分类方法；数据分析引言数据是知识的源泉。但是，拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中，从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息，然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流，但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去，我

们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而，由于知识工程师所拥有知识的有局限性，所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前，传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力，数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出，人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理，但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理，使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足，并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练，得到数据对象间的关系模式，这些模式反映了数据的内在特性，是对数据包含信息的更高层次的抽象。目前，在需要处理大数据量的科研领域中，数据挖掘受到越来越多的关注，同时，在实际问题中，大量成功运用数据挖掘的实例说明了数据挖掘对科学研究具有很大的促进作用。数据挖掘可以帮助人们对大规模数据进行高效的分析处理，以节约时间，将更多的精力投入到更高层的研究中，从而提高科研工作的效率。分类技术是数据挖掘中应用领域极其广泛的重要技术之一。至今已提出了多种分类算法，主要有决策树、关联规则、神经网络、支持向量机和贝叶斯、k－临近法、遗传算法、粗糙集以及模糊逻辑技术等。大部分技术都是使用学习算法确定分类模型，拟合输入数据中样本类别和属性集之间的联系，预测未知样本的类别。训练算法的主要目标是建立具有好的泛化能力的模型，该模型能够准确地预测未知样本的类别。 1．数据挖掘概述数据挖掘又称库中的知识发现，是目前人工智能和领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平

数据挖掘技术在软件工程中的应用研究

数据挖掘技术在软件工程中的应用研究发表时间：2018-06-20T10:03:11.023Z 来源：《电力设备》2018年第5期作者：张佳鑫李爱萍 [导读] 摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。（太原理工大学计算机科学与技术学院山西太原 030024）摘要：社会发展的信息化水平在不断提高，越来越多的信息资源被相应的数据所替代，而实现这些信息资源充分利用的前提即是对其相应的数据进行管理与分析。数据挖掘技术作为一种新型的网络技术，在软件工程的大数据分析中占据核心地位，有利于提高数据的可靠性与安全性。本文主要分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略。关键词：数据挖掘；软件工程；策略；发展随着信息技术的不断发展，日常生活中人们所接触的信息量越来越多，如何在众多信息量中找到自己有用的信息，成为影响人们工作效率和工作质量的关键因素，而数据挖掘技术的应用则能很好的解决这个问题。所谓数据挖掘是指在大量、无序、模糊的数据中挖掘出其中有用的信息的过程，它能实现信息的分类、聚类并进行偏差分析。数据挖掘技术一般流程为数据预处理、数据挖掘、模式评估与知识表示等等，笔者结合实际经验，分析了数据挖掘技术在软件工程中的应用策略，对数据挖掘技术的发展提出了几点思考。 1数据挖掘技术概述 1.1数据挖掘技术的定义数据挖掘技术，也成为数据库中的知识发现，发展于上个世纪末，是当前数据库领域内最新的应用研究技术。历经多年的发展，数据挖掘技术已成为当前数据库领域内最为关键的组成部分，但是还没有较为统一的定义。当前数据挖掘技术定义认可度最高的便是由W.J.Frawley等人所提出的，将数据挖掘技术理解为从数据中提炼出更为高效、更为新颖、更具潜在应用价值，并最终可理解模式的非平凡过程中。主要具有如下多方面内容：（1）数据源务必真实、数据量较大、并含噪音，不完全；（2）应用于获取终端用户兴趣较高的未知知识信息；（3）所获取的知识具备有效性、新颖性，且为潜在的；（4）更用于发现特定的问题，对知识量没有过多要求；综合而言，数据挖掘属于复杂度较高的交叉学科，包括人工智能、模式识别、统计学、数据可视化等等交叉性相对较大的新型学科，未来拥有良好的发展空间。 1.2数据挖掘技术一般流程一般而言，数据挖掘主要由数据预处理、数据挖掘以及模式评估和知识表示等三阶段组成。具体如下：（1）数据预处理。主要由原始信息获取、数据清洗、数据抽取及数据交换等构成。原始数据获取在于获取发现任务的处理对象，主要按照相应的需求而获取数据。数据清洗目的在于完善原始数据所缺失的数据。数据抽取指将特定的数据源中获取与分析任务相关的数据。数据转换在于规格化数据，以满足特定范围要求。（2）数据挖掘，第一步便是明确挖掘任务，包括数据分类、数据总结等等，紧接着便是确定挖掘算法，应结合数据实际特点以及具体系统特定需求来确定算法。（3）模式评估与知识表示。模式用于表示数据挖掘所形成的结果，用特定的兴趣度进行度量，用于识别表示知识的真正有趣模式。在此之中所使用的度量特定值通常由领域专家、用户标准等给出 2数据挖掘技术在软件工程中的应用情况 2.1执行记录对于执行记录挖掘来说，就是分析程序执行路径，找寻存在于程序中的代码关系，将数据挖掘及时应用到软件工程中就是跟踪相关执行路径，在逆向建模的作用下达到既定目标，其主要作用是维护与验证程序。在执行记录的过程中，主要是插装系统，然后用相关软件接口编程，同时记录相关变量等，最终将收集来的信息整合在一起，构建相应的系统模型。 2.2漏洞检测在软件工程中利用数据挖掘技术进行漏洞检测，主要是为了及时发现存在于软件开发中的问题，这样就可以尽快将漏洞弥补，对提高软件质量有很好的作用。通常情况下，利用数据挖掘及时检测软件漏洞看，就是先对软件进行系统测试看，同时根据用户需求制定出科学合理的应对措施。然后将各种漏洞数据收集整理在一起，逐一做好数据清理与转换。通过分析这些数据信息能够得知，为做好数据清理工作，就需要将多余数据清理出去，然后对丢失项目进行补充，这样再将数据属性以数值的形式体现出来。其次，要构建合适的数据模型，做好验证与训练。在这一过程中应重视与项目实际的联系，选择与之相匹配的挖掘方式，以便构成测试集，获得相应结果。此外，还要做好漏洞扫描与分类，将所有漏洞整理起来构成漏洞库，然后再次扫描，防止漏洞遗失，最后将通过挖掘得来的数据知识应用到软件测试中。 2.3开源软件对于开源软件来说，其挖掘环境带有明显的开放性与全面性特征，所以，在管理这样的软件时，就不能使用传统软件的开发方式。一般而言，较为成熟的开源软件，能够详细记录开发中所遇到的错误，同时也包括软件开发者的一些活动，以及软件在市场中的应用情况。对于参与软件开发的人员来说，他们是社会网络的主要创造者，然而，由于开源软件的开放特征较为明显，所以也就让这些参与人员随之发生变化。同时，由于开源软件还带有动态特征，所以就需要重视开源项目的进一步管理，也就是由专业人士管理软件系统，在这项工作中做的最好的莫过于英国牛津大学的Sima系统。 2.4版本信息控制在版本信息控制应用中，主要是确保项目参与者所使用的档案相同，这样也有利于全面更新。对于软件工程开发来说，通常会用版本控制系统管理与开发软件。同时利用版本信息控制，选择合适的变更历史信息的方法，以便获取不同模块，在这种情况下子系统也可以相互映衬，这对深度挖掘程序变化，做好漏洞检测具有重要作用。随着数据挖掘技术在软件工程中的应用，不仅可以有效减少系统维护资

数据挖掘技术及其应用

数据挖掘毕业论文 ---------数据挖掘技术及其应用摘要：随着网络、数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。数据挖掘(Data Mining)就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。本文介绍了数据库技术的现状、效据挖掘的方法以及它在Bayesian网建网技术中的应用：通过散据挖掘解决Bayesian网络建模过程中所遇到的具体问题，即如何从太规模效据库中寻找各变量之间的关系以及如何确定条件概率问题。关键字：数据挖掘、知识获取、数据库、函数依赖、条件概率一、引言：数据是知识的源泉。但是,拥有大量的数据与拥有许多有用的知识完全是两回事。过去几年中,从数据库中发现知识这一领域发展的很快。广阔的市场和研究利益促使这一领域的飞速发展。计算机技术和数据收集技术的进步使人们可以从更加广泛的范围和几年前不可想象的速度收集和存储信息。收集数据是为了得到信息,然而大量的数据本身并不意味信息。尽管现代的数据库技术使我们很容易存储大量的数据流,但现在还没有一种成熟的技术帮助我们分析、理解并使数据以可理解的信息表示出来。在过去,我们常用的知识获取方法是由知识工程师把专家经验知识经过分析、筛选、比较、综合、再提取出知识和规则。然而,由于知识工程师所拥有知识的有局限性,所以对于获得知识的可信度就应该打个折扣。目前,传统的知识获取技术面对巨型数据仓库无能为力,数据挖掘技术就应运而生。数据的迅速增加与数据分析方法的滞后之间的矛盾越来越突出,人们希望在对已有的大量数据分析的基础上进行科学研究、商业决策或者企业管理,但是目前所拥有的数据分析工具很难对数据进行深层次的处理,使得人们只能望“数”兴叹。数据挖掘正是为了解决传统分析方法的不足,并针对大规模数据的分析处理而出现的。数据挖掘通过在大量数据的基础上对各种学习算法的训练,得到数据对象间的关系模式,这些模式反映了数据的内在特性,是对数据包含信息的更高层次的抽象[1]。目前,在需要处理大数据量的科研领域中,数据挖掘受到越来越多

大数据应用分析案例分析

大数据应用与案例分析当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，

通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。二、大数据应用案例之：能源行业智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。

海洋数据挖掘技术应用研究

第 27 卷第 6 期海洋通报V ol. 27，No.6 2008 年 12 月 MARINE SCIENCE BULLETIN Dec. 2008 海洋数据挖掘技术应用研究魏红宇1, 2，张峰2，李四海2 ( 1．中国海洋大学，山东青岛 266003；2．国家海洋信息中心，天津 300171 ) 摘要：在研究中外数据挖掘技术在海洋应用的现状和进展的基础上，结合海洋数据特点及应用需求，提出了海洋数据挖掘技术应用模式，并介绍了基于计算机技术、数据库技术、GIS 技术的海洋数据挖掘应用系统的主要功能和系统架构。最后通过对赤潮预测的数据挖掘应用分析，验证了系统应用的科学合理性。关键词：海洋；数据挖掘；系统应用；赤潮中图分类号：P717；TP311 文献标识码：A 文章编号：1001-6932(2008)06-0082-0006 数据挖掘( Data Mining ) 技术的概念，产生于 20 世纪 90 年代初，它是指从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程[1]。通俗地讲，数据挖掘就是利用各种分析工具在海量数据中寻找和发现模型和数据间关系的过程，可以利用这些模型和关系对数据的潜在规律做出预测。在实际应用中，数据挖掘概念有两个方面的意思。一方面它有数据提取的含义，即从各种类型的原始数据中精确定位符合各种查询条件的数据集；另一方面，它有数据处理的含义，即利用各种相关的模型和算法，对提取到的数据集进行各种分析处理，从而得到想要的信息和规律。目前，常用的数据挖掘算法主要有聚类分析、回归分析、主成分分析、插值分析、关联分析、神经网络等。经过多年的海洋调查和资料收集，我国已拥用了大量珍贵的海洋科学数据和相关信息，这些数据包括海洋水文、海洋表面气象、海洋生物、海洋化学、海洋环境质量、海洋地质、海洋地球物理、海洋基础地理、海洋航空与卫星遥感、海洋经济、海洋资源等各个海洋学科领域，数据总量多达千亿字节 [2]。如何有效地利用专家知识及各类统计分析算法、模型，对各学科类型的海洋数据资源进行数据挖掘，从中发现有用信息，分析海洋现象并预测海洋规律，为海洋科学研究和综合管理提供信息决策支持一直是广大海洋科技工作者的重要研究方向。经过多年的不断努力，国内外关于数据挖掘技术在海洋领域的应用研究已经取得了许多实质性进展。如 Wooley B 等人将海洋数据作为数据源开展了分类规则挖掘的研究[3]；Ding Q 针对遥感图像的关联规则挖掘进行了深入研究[4]；冯剑丰研究了国内外的主要赤潮预测方法：单因子指数法、综合指数法、建立赤潮生态仿真模型、运用人工智能技术进行预测等[5]；杨建强探讨了应用人工神经网络原理进行赤潮预报的方法，指出人工神经网络方法在模拟和预测方面优于传统的统计回归模型，具有较强的模拟预测能力及实用性[6]等。由此可见，对于海洋领域的数据挖掘技术研究已经由单纯理论研究进入到应用研究的阶段，并已取得了一些实质性的研究成果。但是，由于海洋数据特征的复杂性及海洋专题应用研究的复杂情况，海洋数据挖掘技术离大规模地业务化应用推广还有一定距离。 1 海洋数据挖掘技术应用需求对于海洋领域的数据挖掘技术的应用研究较其它领域更为复杂，数据挖掘的成熟应用与业务化推广还存在许多困难，这与海洋数据自身特点的复杂性有关，概括来看，海洋数据大致有以下一些特点： a ) 数据类型复杂多样。海洋数据包括海洋基础环境数据、海洋遥感数据、海洋经济统计数据等几个大类数据。而每个大类数据下又有很多子类。比如：海洋环境数据又分为海洋水文、海洋气象、海洋物理、海洋化学、海洋生物、海洋地质、海洋地形与海洋地球物理等子类，每个子类又可进一步划分。可见，海收稿日期：2008-05-28 基金项目：国家海洋局 908 专项( 908-03-01-13 )