數據挖掘技術在互聯網的應用

喬沛然

互聯網的興起和發展推動了時代的進步，信息傳遞也更加方便快捷起來，但隨之而來的便是信息量突增———大數據時代正在來臨。而通過算法對大量數據進行處理和分析，從中獲得某些隱性信息的技術，便是近年來不斷興起的數據挖掘技術。本文通過對數據挖掘技術在互聯網領域應用的探討，淺析這種新興的信息獲取方式，促進數據挖掘技術更好地發揮積極作用，為推動互聯網發展和完善數據平臺服務等工作提供可能有效的新思路。

互聯網與大數據時代

互聯網的興起推動了時代的進步，同時，時代的進步也促進了互聯網的發展，隨著有關科學技術的提高，互聯網已經與人類的生活息息相關，成為了我們生活中不可或缺的一部分。大家廣泛使用的線上聊天工具、語音和視頻電話等大多是直接通過互聯網搭建溝通交流的橋梁；許多人尤其是年輕一族所熱愛的網購，更是通過互聯網平臺，足不出戶就能買到想要的東西；還有移動支付，一部手機就可以完成日常生活中絕大多數的付款……

在這過程中，互聯網逐漸演變成信息傳輸的綜合體，網絡數據的規模在迅速擴大，例如人們常用的社交、電商等平臺每天都會有大量的數據信息產生并需要處理。目前，網絡上的大量數據服務類平臺已經到了需要實時更新的地步，因為無時無刻都有數據匯入。可以說，當今社會中每個人都是信息的來源，我們在網絡上甚至現實中的一舉一動都在提供著數據，相比多年以前，當今社會信息的數量和維度都呈幾何式爆發增長，人們已經邁入了大數據時代。

數據挖掘技術的方法和步驟

由于信息的不斷產生和交互，大量網絡數據開始實時共享，這推動了社會的進步和發展，但同時也讓人們面臨前所未有的數據處理難題。這些數據不僅規模龐大，還雜亂無章，有真實可靠的，自然也有可信度較低的，且他們大多都具備較高的維度，相對來說高質量、高價值的信息只占其中很小的一部分，同一條信息對于擁有不同需求、不同目標的人來說價值也不一樣。因此，在針對不同的需求或目標時，只有搜集適用于各自領域的數據，并利用數據挖掘技術將其中的信息進行恰當整合、剖析，提取那一小部分隱藏在深處的有用信息，才能充分發揮這些數據的作用從而滿足需求或者達到目標。

綜上所述，一般確定了需求或目標后才會開始進行數據挖掘工作，步驟上大體分為收集數據、數據降噪（針對錯誤、缺漏等）、數據整理（針對格式、內容等）和使用特定算法模型分析數據從而得到所需信息，對挖掘結果進行評估（正確性、準確性等），得到有用結論并用于決策。

數據挖掘的方法也有很多，從運用簡單的統計學方法到使用計算機科學中的機器學習（分類、聚類）等各種方法都可用于數據挖掘。一般選擇其中的一種方法來進行數據挖掘，但往往為了保證得出的結論較為準確、全面，會同時使用多種方法，將所得信息進行對比校、合并來完成數據挖掘。

數據挖掘技術在互聯網領域的應用實例

首先，數據挖據技術廣泛應用于各個網絡服務平臺，運營商通過對用戶的多層次、多角度信息挖掘，精準繪制用戶的“畫像”（即對用戶的大量個人特點進行的定義、標識），為每位客戶提供精準的個性化推薦、服務，從而提升用戶的使用體驗。其次，教育、娛樂、文體、銷售和金融等行業的公司或團體，也正在通過數據挖掘技術對網絡數據信息進行分析，并將所得到的（諸如人們關注的內容等）有利信息應用到自身發展的決策中，通過數據挖掘技術可以促進多領域繁榮發展，既幫助企業、團體抓住機會、規避風險，提升了自身價值，也改善了人們的生活。數據挖掘技術在互聯網領域的應用實例數不勝數，這里提到的只是九牛一毛，僅僅起拋磚引玉的作用而已。

如今已經進入大數據時代，隨著網絡上的數據規模越來越龐大，人們對大規模數據高效化、精簡化處理的需求也日益迫切，而數據挖掘技術正好可以解決這個問題。文章基于時代背景，分析了目前互聯網數據信息領域的發展趨勢，列舉了數據挖掘技術在互聯網領域的應用實例，旨在為面臨大規模數據而無從下手的朋友提供一種解決問題的新思路，衷心希望包括數據挖掘技術在內的計算機科學技術能夠充分發揮其優勢，不斷造福人類。