【摘 要】
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随着数据库技术的发展,其应用领域越来越广泛,而网络技术的出现,更使得数据量急剧增长;并且,数据格式也随着处理手段的多样化及各种应用的需要而变得越来越多样化.以至于当人
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随着数据库技术的发展,其应用领域越来越广泛,而网络技术的出现,更使得数据量急剧增长;并且,数据格式也随着处理手段的多样化及各种应用的需要而变得越来越多样化.以至于当人们面对浩如烟海的大量数据时,变得不知所措.传统的简单统计信息已经无法适应海量数据的出现带给人们的新问题.数据挖掘技术就是在这样一种大背景下发展起来的,它的目的就是帮助人们从那些看似零散、杂乱无章的大量数据中抽取出对人们实际有用的隐藏在数据表面背后的知识.该文主要讨论了数据挖掘前期任务中几个关键技术,在前人已有成果的基础上,加上了自己独立思考后提出了一些方法,主要体现在下面几点：（1）高效检测重复记录的方法.采用该方法能够有效的提高数据清洗的质量,使得数据挖掘的质量得到了明显的改善.（2）改进的属性规约算法.进行数据规约时,由于例外属性、数值型属性的存在,使得传统方法在进行数据挖掘的时候,不能提供很好的挖掘基础,采用改进的方法,有效地改善了归约结果,提高了数据质量.
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