数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的一个热点问题
数据挖掘是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。
数据挖掘这是人工智能和数据库领域研究的一个热点问题。所谓的数据挖掘是指从数据库中揭示隐藏、未知和潜在价值的信息的非凡过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验规则）和模式识别等方法实现上述目标。
近年来，数据挖掘引起了信息产业的广泛关注。主要原因是有大量的数据可以广泛使用，迫切需要将这些数据转化为有用的信息和知识。获得的信息和知识可广泛应用于各种应用，包括业务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索。数据挖掘利用了以下几个领域的思想：
①抽样、估计和假设检验来自统计学；②搜索算法、建模技术和学习理论，人工智能、模式识别和机器学习。数据挖掘也迅速接受了来自其他领域的思想，包括优化、进化计算、信息理论、信号处理、可视化和信息检索。其他一些领域也起着重要的支撑作用。特别是，数据库系统需要提供有效的存储、索引和查询支持。高性能(并行)计算技术在处理海量数据集时往往很重要。分布式技术也有助于处理大量数据，当数据不能集中在一起时更为重要。
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