基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘研究

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘研究第1頁(yè)/共70頁(yè)1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本概念1.1生物神經(jīng)元細(xì)胞體、樹突、軸突和突觸。第2頁(yè)/共70頁(yè)生物神經(jīng)元的工作機(jī)制興奮和抑制兩種狀態(tài)。（1）興奮狀態(tài)傳遞興奮信號(hào)（2）抑制狀態(tài)傳遞抑制信息第3頁(yè)/共70頁(yè)1.2人工神經(jīng)元人工神經(jīng)元：生物神經(jīng)元的簡(jiǎn)化模擬。人工神經(jīng)元間的互連：信息傳遞路徑軸突-突觸-樹突的簡(jiǎn)化。連接的權(quán)值：兩個(gè)互連的神經(jīng)元之間相互作用的強(qiáng)弱。圖8.2人工神經(jīng)元模型接收的信息(其它神經(jīng)元的輸出)

互連強(qiáng)度作比較的閾值n維輸入向量X

輸出輸出函數(shù)第4頁(yè)/共70頁(yè)神經(jīng)元的動(dòng)作：輸出函數(shù)f：也稱作用函數(shù)，非線性。閾值型S型f為閾值型函數(shù)時(shí)：設(shè)，點(diǎn)積形式：式中，第5頁(yè)/共70頁(yè)1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)：

從環(huán)境中獲取知識(shí)并改進(jìn)自身性能，主要指調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)使網(wǎng)絡(luò)達(dá)到某種度量，又稱為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。實(shí)質(zhì)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最重要特征之一。第6頁(yè)/共70頁(yè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式---監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)：對(duì)每一個(gè)輸入訓(xùn)練樣本，都有一個(gè)期望得到的輸出值（也稱教師信號(hào)），將它和實(shí)際輸出值進(jìn)行比較，根據(jù)兩者之間的差值不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值，直到差值減少到預(yù)定的要求。教師神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比較環(huán)境實(shí)際輸出輸入期望輸出誤差信號(hào)p(n)t(n)a(n)e(n)第7頁(yè)/共70頁(yè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式---無(wú)監(jiān)督、自組織學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)完全是一種自我調(diào)整的過(guò)程，不存在教師信號(hào)。輸入模式進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)后，網(wǎng)絡(luò)按照預(yù)先設(shè)定的某種規(guī)則反復(fù)地自動(dòng)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和連接權(quán)值，使網(wǎng)絡(luò)最終具有模式分類等功能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境輸入第8頁(yè)/共70頁(yè)1.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)分類分層結(jié)構(gòu)有明顯層次，信息流向由輸入層到輸出層?！梆伨W(wǎng)絡(luò)

沒有明顯層次，任意兩個(gè)神經(jīng)元之間可達(dá)，具有輸出單元到隱層單元或輸入單元的反饋連接。——反饋網(wǎng)絡(luò)相互連接結(jié)構(gòu)第9頁(yè)/共70頁(yè)2前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.1感知器感知器（Perceptron）：F．Rosenblatt于1957年提出。

感知器結(jié)構(gòu)示意圖*雙層（輸入層、輸出層）；*兩層單元之間為全互連；*連接權(quán)值可調(diào)。結(jié)構(gòu)特點(diǎn)：*輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)等于類別數(shù)。第10頁(yè)/共70頁(yè)設(shè)輸入模式向量，，共M類。輸出層第j個(gè)神經(jīng)元對(duì)應(yīng)第j個(gè)模式類，θj：第j個(gè)神經(jīng)元的閾值；wij：輸入模式第i個(gè)分量與輸出層第j個(gè)神經(jīng)元間的連接權(quán)。令。取

有輸出為

輸出單元對(duì)所有輸入數(shù)值加權(quán)求和，經(jīng)閾值型輸出函數(shù)產(chǎn)生一組輸出模式。第11頁(yè)/共70頁(yè)M類問(wèn)題判決規(guī)則(神經(jīng)元的輸出函數(shù))為*正確判決的關(guān)鍵：輸出層每個(gè)神經(jīng)元必須有一組合適的權(quán)值。*感知器采用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法得到權(quán)值；*權(quán)值更新方法：δ學(xué)習(xí)規(guī)則。算法描述第一步：設(shè)置初始權(quán)值wij(1)，w(n+1)j(1)為第j個(gè)神經(jīng)元的閾值。第二步：輸入新的模式向量。第三步：計(jì)算神經(jīng)元的實(shí)際輸出。第12頁(yè)/共70頁(yè)設(shè)第k次輸入的模式向量為Xk，與第j個(gè)神經(jīng)元相連的權(quán)向量為第j個(gè)神經(jīng)元的實(shí)際輸出為第四步：修正權(quán)值。dj：第j個(gè)神經(jīng)元的期望輸出。第五步：轉(zhuǎn)到第二步。當(dāng)全部學(xué)習(xí)樣本都能正確分類時(shí)，學(xué)習(xí)過(guò)程結(jié)束。經(jīng)驗(yàn)證明，當(dāng)η隨k的增加而減小時(shí)，算法一定收斂。第13頁(yè)/共70頁(yè)2.2BP網(wǎng)絡(luò)BP網(wǎng)絡(luò)：采用BP算法（Back-PropagationTrainingAlgorithm）的多層感知器。誤差反向傳播算法認(rèn)識(shí)最清楚、應(yīng)用最廣泛。性能優(yōu)勢(shì)：識(shí)別、分類1．多層感知器

針對(duì)感知器學(xué)習(xí)算法的局限性：模式類必須線性可分。輸入層第一隱層第二隱層輸出層中間層為一層或多層處理單元；前饋網(wǎng)絡(luò)；結(jié)構(gòu)：只允許一層連接權(quán)可調(diào)。第14頁(yè)/共70頁(yè)學(xué)習(xí)過(guò)程分為兩個(gè)階段：第一階段（正向傳播過(guò)程）：給出輸入信息通過(guò)輸入層經(jīng)各隱層逐層處理并計(jì)算每個(gè)單元的實(shí)際輸出值第二階段（反向傳播過(guò)程）：若在輸出層未能得到期望的輸出值，則逐層遞歸地計(jì)算實(shí)際輸出與期望輸出之間的差值（即誤差），通過(guò)梯度下降法來(lái)修改權(quán)值，使得總誤差函數(shù)達(dá)到最小。2．BP算法第15頁(yè)/共70頁(yè)BP算法的學(xué)習(xí)過(guò)程

設(shè)：某層任一神經(jīng)元j的輸入為netj，輸出為yj；相鄰低一層中任一神經(jīng)元i的輸出為yi。jiwij：神經(jīng)元i與j之間的連接權(quán)；f(?)：神經(jīng)元的輸出函數(shù)。第16頁(yè)/共70頁(yè)S型輸出函數(shù)：

θj：神經(jīng)元閾值；

h0：修改輸出函數(shù)形狀的參數(shù)。設(shè)：輸出層中第k個(gè)神經(jīng)元的實(shí)際輸出為yk，輸入為netk；與輸出層相鄰的隱層中任一神經(jīng)元j的輸出為yj。第17頁(yè)/共70頁(yè)

對(duì)輸入模式Xp，若輸出層中第k個(gè)神經(jīng)元的期望輸出為dpk，實(shí)際輸出為ypk。輸出層的輸出方差：若輸入N個(gè)模式，網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)均方差為：當(dāng)輸入Xp時(shí)，wjk的修正增量：其中，由式得到：第18頁(yè)/共70頁(yè)令，可得輸出單元的誤差：輸出單元的修正增量：

對(duì)于與輸出層相鄰的隱層中的神經(jīng)元j和該隱層前低一層中的神經(jīng)元i

：

輸出層中神經(jīng)元輸出的誤差反向傳播到前面各層，對(duì)各層之間的權(quán)值進(jìn)行修正。第19頁(yè)/共70頁(yè)BP算法步驟：第一步：對(duì)權(quán)值和神經(jīng)元閾值初始化：(0，1)上分布的隨機(jī)數(shù)。第二步：輸入樣本，指定輸出層各神經(jīng)元的期望輸出值。第三步：依次計(jì)算每層神經(jīng)元的實(shí)際輸出，直到輸出層。第四步：從輸出層開始修正每個(gè)權(quán)值，直到第一隱層。若j是輸出層神經(jīng)元，則：若j是隱層神經(jīng)元，則：第五步：轉(zhuǎn)到第二步，循環(huán)至權(quán)值穩(wěn)定為止。第20頁(yè)/共70頁(yè)

初始化加輸入和期望輸出計(jì)算隱層和輸出層的輸出迭代次數(shù)加1調(diào)節(jié)輸出層和隱層的連接權(quán)值

改變訓(xùn)練樣板訓(xùn)練樣終止？迭代終止？BP算法的基本流程N(yùn)oNoyy第21頁(yè)/共70頁(yè)BP算法存在問(wèn)題：*存在局部極小值問(wèn)題；*算法收斂速度慢；*隱層單元數(shù)目的選取無(wú)一般指導(dǎo)原則；*新加入的學(xué)習(xí)樣本影響已學(xué)完樣本的學(xué)習(xí)結(jié)果。第22頁(yè)/共70頁(yè)

2.3RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)徑向基函數(shù)(RBF-RadialBasisFunction)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由J.Moody和C.Darken在80年代末提出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它是具有單隱層的三層前饋網(wǎng)絡(luò)。由于它模擬了人腦中局部調(diào)整、相互覆蓋接收域（或稱感受野-ReceptiveField）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，因此，RBF網(wǎng)絡(luò)是一種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，它能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)，特別適合于解決分類問(wèn)題。第23頁(yè)/共70頁(yè)RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

RBF網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與多層前向網(wǎng)絡(luò)類似，它是一種三層前向網(wǎng)絡(luò)。第一層即輸入層由信號(hào)源節(jié)點(diǎn)組成；第二層為隱含層，隱單元數(shù)視所描述的問(wèn)題的需要而定，隱單元的變換函數(shù)是RBF，它是對(duì)稱中心徑向?qū)ΨQ且衰減的非線性函數(shù)；第三層為輸出層，它對(duì)輸入模式的作用做出響應(yīng)。由于輸入到輸出的映射是非線性的，而隱含層空間到輸出空間的映射是線性的，從而可以大大加快學(xué)習(xí)速度并避免局部極小問(wèn)題。第24頁(yè)/共70頁(yè)RBF網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)前向網(wǎng)絡(luò)；RBF網(wǎng)絡(luò)的作用函數(shù)為高斯函數(shù)，是局部的，BP網(wǎng)絡(luò)的作用函數(shù)為S函數(shù)，是全局的；如何確定RBF網(wǎng)絡(luò)隱層節(jié)點(diǎn)的中心及基寬度參數(shù)是一個(gè)困難的問(wèn)題；RBF網(wǎng)絡(luò)具有唯一最佳逼近的特性，且無(wú)局部極小。圖2RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近

第25頁(yè)/共70頁(yè)

在RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，為網(wǎng)絡(luò)的輸入向量。設(shè)RBF網(wǎng)絡(luò)的徑向基向量:其中hj為高斯基函數(shù)：式中，表示歐式范數(shù)網(wǎng)絡(luò)的第j個(gè)結(jié)點(diǎn)的中心矢量為：其中，i=1,2,…n；j=1,2,…m。第26頁(yè)/共70頁(yè)

設(shè)網(wǎng)絡(luò)的基寬向量為：為節(jié)點(diǎn)的基寬度參數(shù)，且為大于零的數(shù)。網(wǎng)絡(luò)的權(quán)向量為：k時(shí)刻網(wǎng)絡(luò)的輸出為：

設(shè)理想輸出為y(k)，則性能指標(biāo)函數(shù)為：

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學(xué)習(xí)算法需要求解的參數(shù)徑向基函數(shù)的中心方差隱含層到輸出層的權(quán)值

RBF學(xué)習(xí)方法分類（按RBF中心選取方法的不同分）隨機(jī)選取中心法自組織選取中心法有監(jiān)督選取中心法正交最小二乘法等第28頁(yè)/共70頁(yè)自組織選取中心學(xué)習(xí)方法（1）第一步、自組織學(xué)習(xí)階段無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)過(guò)程，求解隱含層基函數(shù)的中心與方差；（2）第二步、有導(dǎo)師學(xué)習(xí)階段求解隱含層到輸出層之間的權(quán)值。

第29頁(yè)/共70頁(yè)學(xué)習(xí)算法具體步驟如下：1基于K-均值聚類方法求解基函數(shù)中心（1）網(wǎng)絡(luò)初始化：隨機(jī)選取個(gè)訓(xùn)練樣本作為聚類中心（2）將輸入的訓(xùn)練樣本集合按最近鄰規(guī)則分組：按照與中心之間的歐式距離將分配到輸入樣本的各個(gè)聚類集合

中。（3）重新調(diào)整聚類中心：計(jì)算各個(gè)聚類集合中訓(xùn)練樣本的平均值，即新的聚類中心，如果新的聚類中心不再發(fā)生變化，則所得到的即為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最終的基函數(shù)中心，否則返回（2），進(jìn)入下一輪的中心求解。第30頁(yè)/共70頁(yè)2求解方差該RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)為高斯函數(shù)，因此方差可由下式求解：式中——所選取中心與其他中心之間的最大距離。第31頁(yè)/共70頁(yè)3計(jì)算隱含層和輸出層之間的權(quán)值隱含層至輸出層之間神經(jīng)元的連接權(quán)值可以用最小二乘法直接計(jì)算得到，計(jì)算公式如下：第32頁(yè)/共70頁(yè)3反饋網(wǎng)絡(luò)模型Hopfield網(wǎng)絡(luò)尋找記憶：3.1

Hopfield網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)由初始狀態(tài)向穩(wěn)定狀態(tài)演化的過(guò)程。初始輸出模式向量單層全互連、權(quán)值對(duì)稱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。結(jié)構(gòu)：Hopfield網(wǎng)絡(luò)（HNN）離散型HNN(DHNN)：M-P模型二值神經(jīng)元連續(xù)型HNN(CHNN)：神經(jīng)元為連續(xù)時(shí)間輸出。第33頁(yè)/共70頁(yè)

設(shè)是第s類的記憶樣本。為了存儲(chǔ)M個(gè)記憶樣本，神經(jīng)元i和神經(jīng)元j之間的權(quán)值wij為若神經(jīng)元i的輸入為ui，輸出為，則式中，第34頁(yè)/共70頁(yè)說(shuō)明：定義網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)由某一神經(jīng)元的狀態(tài)的變化量引起的E變化量為式中，，。?E<0，E有界，網(wǎng)絡(luò)最終可達(dá)到一個(gè)不隨時(shí)間變化的穩(wěn)定狀態(tài)。穩(wěn)定性：如果網(wǎng)絡(luò)從t=0的任一初始狀態(tài)x(0)開始變化時(shí)，存在某一

有限時(shí)刻t，此后網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)不再變化，則稱網(wǎng)絡(luò)是穩(wěn)定的。第35頁(yè)/共70頁(yè)3.2算法步驟：第一步：給神經(jīng)元的連接權(quán)賦值，即存貯記憶樣本。第二步：用輸入的未知類別的模式

設(shè)置網(wǎng)絡(luò)的初始狀態(tài)。

若表示神經(jīng)元i在t時(shí)刻的輸出狀態(tài)，則初始值：第三步：迭代計(jì)算至算法收斂。第四步：轉(zhuǎn)到第二步，輸入新模式。神經(jīng)元輸出與未知模式匹配最好的記憶樣本。第36頁(yè)/共70頁(yè)4

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)4.1數(shù)據(jù)挖掘的含義：數(shù)據(jù)挖掘，又稱數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)，就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效、新穎、潛在有用、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程。簡(jiǎn)單地說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出可能有潛在價(jià)值的信息的技術(shù)。這些知識(shí)是是隱含的，事先未知的潛在的有用的信息。第37頁(yè)/共70頁(yè)4.2數(shù)據(jù)挖掘的主要功能：①分類：按照對(duì)象的屬性、特征，建立不同的組類來(lái)描述事物。②聚類：識(shí)別出分析對(duì)象內(nèi)在的規(guī)則，按照這些規(guī)則把對(duì)象分成若干類。第38頁(yè)/共70頁(yè)數(shù)據(jù)挖掘的主要功能：③關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式：關(guān)聯(lián)是某種事物發(fā)生時(shí)其他事物會(huì)發(fā)生的這樣一種聯(lián)系。④預(yù)測(cè)：把握分析對(duì)象發(fā)展的規(guī)律，對(duì)未來(lái)的趨勢(shì)做出預(yù)見。⑤偏差的檢測(cè)：對(duì)分析對(duì)象的少數(shù)的、極端的特例的描述，揭示內(nèi)在的原因。第39頁(yè)/共70頁(yè)4.3數(shù)據(jù)挖掘的處理過(guò)程：數(shù)據(jù)挖掘的過(guò)程主要分為5個(gè)部分：①問(wèn)題的定義②數(shù)據(jù)準(zhǔn)備③數(shù)據(jù)整理④建立模型⑤評(píng)價(jià)和解釋第40頁(yè)/共70頁(yè)4.4現(xiàn)行的數(shù)據(jù)挖掘方法：統(tǒng)計(jì)方法、關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)、聚類分析、分類與回歸和決策樹、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)、查詢工具、主管信息系統(tǒng)(EIS)等。這些方法幫助分析包含在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，它們的共同特點(diǎn)是問(wèn)題驅(qū)動(dòng)的。用戶必須提出許多問(wèn)題，才能得到包含在復(fù)雜關(guān)系中的結(jié)果，當(dāng)提不出問(wèn)題或提出的問(wèn)題不正確時(shí)，將得不到正確的數(shù)據(jù)。第41頁(yè)/共70頁(yè)5基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘研究5.1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘分三個(gè)階段?選擇與預(yù)處理數(shù)據(jù)?網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與剪紙?規(guī)則提取與評(píng)估

第42頁(yè)/共70頁(yè)（1）

選擇與預(yù)處理數(shù)據(jù)

為構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)。選擇數(shù)據(jù)之前首先要觀察和理解數(shù)據(jù)，選擇一個(gè)或幾個(gè)合適的樣本數(shù)據(jù)集。結(jié)合挖掘任務(wù)、數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和采用的挖掘方法選擇合適的編碼（轉(zhuǎn)化）方法第43頁(yè)/共70頁(yè)（2）網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與剪紙

這個(gè)階段需要選擇擬采用的網(wǎng)絡(luò)模型，選擇或設(shè)計(jì)一種網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法。訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)可能有些臃腫，剪枝就是在不影響網(wǎng)絡(luò)準(zhǔn)確性的前提下，將網(wǎng)絡(luò)中冗余的連接和結(jié)點(diǎn)去掉。沒有冗余結(jié)點(diǎn)和連接的網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的模式更精練和更易于理解。第44頁(yè)/共70頁(yè)（3）規(guī)則提取與評(píng)估

經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)和剪枝之后，網(wǎng)絡(luò)中蘊(yùn)含著學(xué)習(xí)到的規(guī)則（知識(shí)），但以這種形式存在規(guī)則不易理解。規(guī)則提取目的就是從網(wǎng)絡(luò)中提取規(guī)則，并轉(zhuǎn)換為某種易理解的形式表達(dá)出來(lái)，如決策樹、模糊邏輯等方法。再利用測(cè)試樣本對(duì)規(guī)則的可靠性進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估。第45頁(yè)/共70頁(yè)5.2適合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題：分類是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)主要問(wèn)題。單層感知器的線性可分能力早已證明，但是對(duì)于非線性可分問(wèn)題單層網(wǎng)絡(luò)是無(wú)能為力的?？赏ㄟ^(guò)加入中間層，引入轉(zhuǎn)換函數(shù)，將非分線性可分的問(wèn)題映射后變?yōu)榫€性可分。一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非常強(qiáng)的分類能力，并且分類誤差率較低。第46頁(yè)/共70頁(yè)聚類是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)過(guò)程，它依據(jù)數(shù)據(jù)間的相似度將數(shù)據(jù)集劃分為不同的簇。目的是概觀數(shù)據(jù)的全貌，了解數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布情況以及可能存在的問(wèn)題。時(shí)序預(yù)測(cè)是依據(jù)當(dāng)前已知的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)將來(lái)未知數(shù)據(jù)的狀態(tài)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)固有的輸人輸出映射特性，特別適合用來(lái)建立預(yù)測(cè)模型。不管是線性問(wèn)題還是非線性問(wèn)題，只要輸入輸出間存在連續(xù)映射關(guān)系，就可以用一個(gè)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以任意精度來(lái)逼近之。第47頁(yè)/共70頁(yè)5.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的驅(qū)動(dòng)方式驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)挖掘的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)實(shí)際上是以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為工具的聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘的驅(qū)動(dòng)方式可以分為以下五種。（1）自發(fā)知識(shí)驅(qū)動(dòng)方式（2）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式（3）查詢驅(qū)動(dòng)方式（4）交互式驅(qū)動(dòng)方式（5）專家知識(shí)驅(qū)動(dòng)方式第48頁(yè)/共70頁(yè)（1）自發(fā)知識(shí)驅(qū)動(dòng)方式：給定網(wǎng)絡(luò)一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘規(guī)則（關(guān)聯(lián)、特征、分類、聚類、偏差、判別、時(shí)序等規(guī)則）或規(guī)則組合模式，以在線方式連接知識(shí)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)，當(dāng)知識(shí)庫(kù)中的規(guī)則滿足時(shí)，驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。（2）數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方式：當(dāng)數(shù)據(jù)滿足挖掘規(guī)則時(shí)，就驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)開始挖掘。（3）查詢驅(qū)動(dòng)方式：給定網(wǎng)絡(luò)查詢對(duì)象及規(guī)則后，進(jìn)行自動(dòng)挖掘。（4）交互式驅(qū)動(dòng)方式：以面向?qū)ο蟮姆绞?，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。（5）專家知識(shí)驅(qū)動(dòng)方式：在專家知識(shí)的引導(dǎo)下，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘?qū)崿F(xiàn)。第49頁(yè)/共70頁(yè)5.4一個(gè)簡(jiǎn)單的例子的實(shí)現(xiàn)挖掘目的:在一些大的商業(yè)公司中都有自己的呼叫中心，比如：移動(dòng)的10086，聯(lián)通的10000....等等，