一、时代的挑战

近十几年来，人们利用信息技术生产和搜集数据的能力大幅度提高，无数个数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程开发等，这一势头仍将持续发展下去。于是，一个新的挑战被提了出来：在这被称之为信息爆炸的时代，信息过量几乎成为人人需要面对的问题。如何才能不被信息的汪洋大海所淹没，从中及时发现有用的知识，提高信息利用率呢?要想使数据真正成为一个公司的资源，只有充分利用它为公司自身的业务决策和战略发展服务才行，否则大量的数据可能成为包袱，甚至成为垃圾。因此，面对“人们被数据淹没，人们却饥饿于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现(DMKD)技术应运而生，并得以蓬勃发展，越来越显示出其强大的生命力。

数据挖掘(Data Mining)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、但又是潜在有用的信息和知识的过程。还有很多和这一术语相近似的术语，如从数据库中发现知识(KDD)、数据分析、数据融合(Data Fusion)以及决策支持等。人们把原始数据看作是形成知识的源泉，就像从矿石中采矿一样。原始数据可以是结构化的，如关系型数据库中的数据，也可以是半结构化的，如文本、图形、图像数据，甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现了的知识可以被用于信息管理、查询优化、决策支持、过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门广义的交叉学科，它汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库、人工智能、数理统计、可视化、并行计算等方面的学者和工程技术人员。

特别要指出的是，数据挖掘技术从一开始就是面向应用的。它不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用，而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，以指导实际问题的求解，企图发现事件间的相互关联，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。例如加拿大BC省电话公司要求加拿大Simon Fraser大学KDD研究组，根据其拥有十多年的客户数据，总结、分析并提出新的电话收费和管理办法，制定既有利于公司又有利于客户的优惠政策。美国著名国家篮球队NBA的教练，利用某公司提供的数据挖掘技术，临场决定替换队员，一度在数据库界被传为佳话。

这样一来，就把人们对数据的应用，从低层次的末端查询操作，提高到为各级经营决策者提供决策支持。这种需求驱动力 ，比数据库查询更为强大。同时需要指出的是，这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件、面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解，最好能用自然语言表达发现结果。因此DMKD的研究成果很讲求实际。1997年第3届KDD国际学术大会上进行的实实在在的数据挖掘工具的竞赛评奖活动 ，就是一个生动的证明。最近，还有不少DMKD产品用来筛选Internet上的新闻，保护用户不受无聊电子邮件的干扰和商业推销，受到极大的欢迎。

二、研究现状

KDD一词首次出现在1989年8月举行的第11届国际联合人工智能学术会议上。迄今为止，由美国人工智能协会主办的KDD国际研讨会已经召开了7次，规模由原来的专题讨论会发展到国际学术大会，人数由二三十人到七八百人，论文收录比例从2X1到6X1，研究重点也逐渐从发现方法转向系统应用，并且注重多种发现策略和技术的集成，以及多种学科之间的相互渗透。其他内容的专题会议也把数据挖掘和知识发现列为议题之一，成为当前计算机科学界的一大热点。

1997年亚太地区在新加坡组织了第一次规模较大的PAKDD学术研讨会，很有特色。今年将在澳大利亚墨尔本召开的PAKDD’98已经收到150多篇论文，空前热烈。
此外，数据库、人工智能、信息处理、知识工程等领域的国际学术刊物也纷纷开辟了KDD专题或专刊。IEEE的Knowledge and Data Engineering 会刊领先在1993年出版了KDD技术专刊，所发表的5篇论文代表了当时KDD研究的最新成果和动态，较全面地论述了KDD系统方法论、发现结果的评价、KDD系统设计的逻辑方法，集中讨论了鉴于数据库的动态性冗余、高噪声和不确定性、空值等问题，KDD系统与其它传统的机器学习、专家系统、人工神经网络、数理统计分析系统的联系和区别，以及相应的基本对策。6篇论文摘要展示了KDD在从建立分子模型到设计制造业的具体应用。

不仅如此，在Internet上还有不少KDD电子出版物，其中以半月刊Knowledge Discovery Nuggets最为权威，如要免费订阅，只需向http://www.kdnuggets.com/subscribe.html发送一份电子邮件即可，还可以下载各种各样的数据挖掘工具软件和典型的样本数据仓库 ，供人们测试和评价。另一份在线周刊为DS*(DS代表决策支持)，1997年10月7日开始出版 ，可向dstrial@tgc.com提出免费订阅申请。在网上，还有一个自由论坛 DM Email Club， 人们通过电子邮件相互讨论DMKD的热点问题。

至于DMKD书籍，可以在任何计算机书店找到十多本，但大多带有商业色彩。笔者建议感兴趣者可读一读由美国AAA/MIT在1996年出版的《Advances in Knowledge Discovery and Data Mining》一书。当前，世界上比较有影响的典型数据挖掘系统有Cover Story、EXPLORA、Knowledge Discovery Workbench、DB Miner、Quest等。

三、内容和本质

随着DMKD研究逐步走向深入，人们越来越清楚地认识到，DMKD的研究主要有3个技术支柱，即数据库、人工智能和数理统计。数据库技术在经过了80年代的辉煌之后，已经在各行各业成为一种数据库文化或时尚，数据库界目前除了关注分布式数据库、面向对象数据库、多媒体数据库、查询优化和并行计算等技术外，已经在开始反思。数据库实质的应用仅仅是查询吗？理论根基最深的关系型数据库最本质的技术进步点，就是数据存放和数据使用之间的相互分离。查询是数据库的奴隶，发现才是数据库的主人；数据只为职员服务，不为老板服务！这是很多单位的领导在热心数据库建设后发出的感叹。

由于数据库文化的迅速普及，用数据库作为知识源具有坚实的基础；另一方面，对于一个感兴趣的特定领域--客观世界，先用数据库技术将其形式化并组织起来，就会大大提高知识获取起点，以后从中发掘或发现的所有知识都是针对该数据库而言的。因此，在需求的驱动下，很多数据库学者转向对数据仓库和数据挖掘的研究，从对演绎数据库的研究转向对归纳数据库的研究。
专家系统曾经是人工智能研究工作者的骄傲。专家系统实质上是一个问题求解系统，目前的主要理论工具是基于谓词演算的机器定理证明技术--二阶演绎系统。领域专家长期以来面向一个特定领域的经验世界，通过人脑的思维活动积累了大量有用信息。

在研制一个专家系统时，知识工程师首先要从领域专家那里获取知识，这一过程实质上是归纳过程，是非常复杂的个人到个人之间的交互过程，有很强的个性和随机性。因此，知识获取成为专家系统研究中公认的瓶颈问题。

其次，知识工程师在整理表达从领域专家那里获得的知识时，用if-then等类的规则表达，约束性太大，用常规数理逻辑来表达社会现象和人的思维活动局限性太大，也太困难，勉强抽象出来的规则有很强的工艺色彩，差异性极大，知识表示又成为一大难题。

此外，即使某个领域的知识通过一定手段获取并表达了，但这样做成的专家系统对常识和百科知识出奇地贫乏，而人类专家的知识是以拥有大量常识为基础的。人工智能学家Feigenbaum估计，一般人拥有的常识存入计算机大约有100万条事实和抽象经验法则，离开常识的专家系统有时会比傻子还傻。例如战场指挥员会根据“在某地发现一只刚死的波斯猫”的情报很快断定敌高级指挥所的位置，而再好的军事专家系统也难以顾全到如此的信息。

以上这3大难题大大限制了专家系统的应用，使得专家系统目前还停留在构造诸如发动机故障论断一类的水平上。人工智能学者开始着手基于案例的推理，尤其是从事机器学习的科学家们，不再满足自己构造的小样本学习模式的象牙塔，开始正视现实生活中大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大数据样本，也走上了数据挖掘的道路。

数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一，它在计算机发明之前就诞生了，迄今已有几百年的发展历史。如今相当强大有效的数理统计方法和工具，已成为信息咨询业的基础。信息时代，咨询业更为发达。然而，数理统计和数据库技术结合得并不算快，数据库查询语言SQL中的聚合函数功能极其简单，就是一个证明。咨询业用数据库查询数据还远远不够。一旦人们有了从数据查询到知识发现、从数据演绎到数据归纳的要求，概率论和数理统计就获得了新的生命力，所以才会在DMKD这个结合点上，立即呈现出“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”的繁荣景象。一向以数理统计工具和可视化计算闻名的美国SA S公司，领先宣布进入DMKD行列。

数据挖掘所能发现的知识有如下几种:广义型知识，反映同类事物共同性质的知识；特征型知识，反映事物各方面的特征知识;差异型知识，反映不同事物之间属性差别的知识；关联型知识，反映事物之间依赖或关联的知识；预测型知识，根据历史的和当前的数据推测未来数据；偏离型知识，揭示事物偏离常规的异常现象。所有这些知识都可以在不同的概念层次上被发现，随着概念树的提升，从微观到中观再到宏观，以满足不同用户、不同层次决策的需要。例如，从一家超市的数据仓库中，可以发现的一条典型关联规则可能是“买面包和黄油的顾客十有八九也买牛奶”，也可能是“买食品的顾客几乎都用信用卡”，这种规则对于商家开发和实施客户化的销售计划和策略是非常有用的。至于发现工具和方法，常用的有分类、聚类、模式识别、可视化、决策树、遗传算法、不确定性处理等。

四、发展方向

当前，DMKD研究正方兴未艾，预计在21世纪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: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，使得知识发现的过程能够被用户理解，也便于在知识发现过程中的人机交互；研究在网络环境下的数据挖掘技术，特别是在Internet上建立DMKD服务器，与数据库服务器配合，实现数据挖掘，加强对各种非结构化数据的挖掘，如文本数据、图形图像数据、多媒体数据。但是，无论怎样，需求牵引，市场驱动是永恒的，DMKD将首先满足信息时代用户的急需，大量基于DMKD的决策支持软件工具产品将会问世。