随着信息技术的发展，越来越多的社会关系数据被收集。如果能够有效 地对它们进行分析，必将加深人们对社会学的理解，促进社会学的发展。但是数据量的增大同时对分析技术提出了巨大的挑战。如今社会网络的规模早已超出了原有分析手段的处理能力，必须借助更为有效的工具才能完成分析任务。数据挖掘作为一种帮助人们从海量数据中发现潜在有用的知识的工具，在很多领域发挥了重要的作用。社会网络分析又称为链接挖掘，是指用数据挖掘的方法处理社会网络中的关系数据。
数据挖掘,又称数据库中的知识发现,是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式,它是数据库研究中的一个很有应用价值的新领域,融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术。随着人工智能技术在专家咨询、语言处理、娱乐游戏等模式识别领域的应用日益广泛。从选取专业学习、研究方向的实际出发,提出了将数据挖掘应用于辅助选取专业学习、研究方向的数据挖掘技术流程模型。
数据挖掘技术是一个多步骤、可能需多次反复的处理过程。主要包括以下几步:准备、数据选择、数据预处理、数据缩减、确定数据挖掘的目标、确定知识发现算法、数据挖掘(Data Mining)、模式解释、知识评价。其中最重要的一个步骤是数据挖掘,它是利用某些特定的知识发现算法,在可接受的运算效率的限制下,从有效数据中发现有关的知识。
文本挖掘,是一个对具有丰富语义的文本进行分析从而理解其所包含的内容和意义的过程.对其进行深入的研究势必将极大地提高人们从海量的文本数据中提取信息的能力,具有很高的商业价值。
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21世纪是一个信息时代，信息来源渠道和信息产生的方式越来越多，及时、高效、低耗地处理信息资源，为国民经济、社会文明、科学技术以及国防建设和发展服务，就必须在信息的获取、加工处理、传输、存取、决策和利用方面寻求新的突破性的信息处理技术。
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