データマイニング方法論に関連するユーザーインタラクションの問題は何ですか？

データマイニングの方法論に関連するさまざまなユーザーインタラクションの問題があります。これらは次のとおりです-

データベースでさまざまな種類の知識をマイニングする −さまざまなユーザーがさまざまな種類の知識に興味を持つ可能性があります。したがって、データマイニングは、データの特性評価、識別、関連付け、分類、クラスタリング、傾向と偏差の分析、類似性の分析など、幅広いデータ分析と知識発見のタスクをカバーする必要があります。

複数レベルの抽象化での知識のインタラクティブなマイニング −データベース内で何を見つけることができるかを正確に知ることは複雑であるため、データマイニングプロセスはインタラクティブである必要があります。インタラクティブマイニングを使用すると、ユーザーはパターンの検索をターゲットにして、返された結果に基づいてデータマイニング要求をサポートおよび絞り込むことができます。これにより、ユーザーは情報を表示し、複数の粒度で複数の角度からパターンを発見できるようになります。

背景知識の組み込み −整合性制約や推論ルールなど、データベースに関連するドメイン知識は、データマイニングプロセスをターゲットにしてスピードアップしたり、特定されたパターンの面白さを判断したりするのに役立ちます。

データマイニングクエリ言語とアドホックデータマイニング −データベースまたはデータウェアハウスクエリ言語と統合できる高レベルのデータマイニングクエリ言語を開発する必要があります。これにより、ユーザーは、分析用の関連データセットの仕様をサポートすることにより、アドホックデータマイニングタスクを定義できます。ドメインの知識、マイニングされる知識のタイプ、および識別されたパターンに適用される条件と興味の制約。

データマイニング結果の表示と視覚化 −発見された知識は、人間が簡単に学習して直接使用できるように、高級言語、視覚的な定義、またはその他の表現形式で定義する必要があります。

外れ値または不完全なデータの処理 −データベースに保存されているデータは、外れ値のノイズ、例外的なケース、または不完全なデータオブジェクトを反映している可能性があり、識別されたパターンの精度が低くなる可能性があります。外れ値を管理できるデータクリーニング方法とデータ分析方法が必要です。

パターン評価 −データマイニングシステムは、何百ものパターンを発見できます。発見されたパターンのいくつかは、特定のユーザーにとって興味がなく、一般的な知識を定義したり、目新しさを欠いたりする可能性があります。興味のある部分を使用して発見プロセスをガイドし、検索スペースを減らすことは、もう1つの活発な研究分野です。

並列、分散、および増分更新アルゴリズム −いくつかのデータベースのサイズが大きいこと、データが広く分散していること、および一部のデータマイニング方法の計算が複雑であることは、並列および分散データマイニングアルゴリズムの進歩を促進する要因です。