基于知识管理的数字档案馆中的数据挖掘.doc

基于知识管理的数字档案馆中的数据挖掘是指在数字档案馆中应用数据挖掘技术，从大量数字化资源中提炼、挖掘出有价值的、对数字档案馆进行知识积累、知识创新有着数据支撑作用的有效信息。数据挖掘技术是解决数字档案馆建设中的一重要课题的有效途径。 数据挖掘是指从大量的、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、但又是潜在的有用信息和知识的过程。数据挖掘可以根据挖掘任务的不同，把数据挖掘方法分为概念描述、关联分析、分类分析、聚类分析、偏差检测等多种类型。 概念描述是指通过分析和比较，将某类相互关联的数据进行汇总，归纳出此类对象的相关特征，对关于此类的大量信息进行描述。关联分析是指描述数据库中数据项之间存在的相关特性，即挖掘出隐藏在数据项之间的相互关系。分类分析是指将数据库中的数据有序的聚合在一起，有助于人们对事物的全面把握。聚类分析是指将数据库中的数据划分为不同数据类的过程，以最大化类内的相似性，最小化类间的相似性。偏差检测是指通过发现数据库中的异常情况对偏差的数据进行分析的过程，重点是发现数据中的异常变化。 基于知识管理的数字档案馆中的数据挖掘可以提高数字档案馆的知识积累和创新能力，可以满足用户需求，提供个性化、多样化服务，也可以提高社会档案意识。数据挖掘技术的应用可以帮助数字档案馆更好地组织和提供服务，同时也可以帮助数字档案馆更好地满足用户需求，提高服务质量和效率。 在数字档案馆中，数据挖掘技术可以应用于多个方面，例如，用户行为分析、档案资源推荐、知识图谱构建、档案馆服务优化等。数据挖掘技术可以帮助数字档案馆更好地理解用户需求，提供更加个性化的服务，并提高服务质量和效率。 基于知识管理的数字档案馆中的数据挖掘是数字档案馆建设中的一项重要技术，可以提高数字档案馆的知识积累和创新能力，满足用户需求，提供个性化、多样化服务，并提高社会档案意识。