数据挖掘技术及其在现实应用中的研究进展

贾俊华
（烟台南山学院，山东烟台 265713）

摘要：随着信息技术的发展和大数据时代的到来，数据挖掘作为从数据中发现潜在规则和有用知识的方法，在众多领域中都有着广泛的应用前景。本文对目前已有的主流数据挖掘技术进行了整理和总结，包括分类、聚类、关联和异常挖掘等，并针对近年来的深度学习、自动化分析、隐私保护和联邦学习等探索进行了详细阐述。然后以医疗保健、智慧城市等数据挖掘技术应用领域为例，用实际数据结合实际业务场景证明数据挖掘技术的价值，并针对未来发展趋势进行了阐述。

关键词：数据挖掘、深度学习、自动化机器学习

数据挖掘的起源于在 80 年代数据库中知识发现（KDD）概念的提出。从最早期的统计方法中的模式发现，到当前的机器学习、最优化计算理论和计算智能复杂模式的数据挖掘，成为海量数据下挖掘需求的主要解决方案。根据 IDC最新报告，全球数据总量将激增至 2025 年的 175ZB，其中非结构化的超额数据量占总量的 80%以上，要求数据挖掘的技术具有较好的适应、快速、稳定的数据处理的能力。

大数据时代，数据有“5V”，分别是 Volume、Velocity、 Variety、Veracity 和 Value。例如，一个三甲医院一天的医疗影像数据以 TB 的规模，电子病历数据以百万量级速度增长，传统分析方法已无法满足，数据挖掘则通过多层次建模将数据变成领域知识，更关键地是将数据变成智慧。

一、数据挖掘的核心技术体系

1.分类与预测技术的进阶发展

作为监督学习中最基础的方法，从一阶到二阶、多层的决策树算法大族 Xgboost（eXtremeGradientBoosting）使用了各种各样的一阶优化、正则项等，在结构化数据领域始终是最好水平，在 Kaggle 上基本保持 60%以上的正确率；训练速度比上一个快三倍多的 LightGBM 是通过直方图加单边梯度抽样实现的，可用做电信客户的留存预测。

深度学习可推动分类方法 由原始端向端发展。ResNet-50 用残差结构解决深度网络训练退化问题，在ImageNet 图片中分类 top-1 正确率达 92.3%；使用预训练的BERT 模型预测文本分类 F1 分数提升 15-20 个百分点。

2.聚类分析的算法创新与应用拓展

从硬聚类到软聚类，再到欧式距离和流形距离；K-means++改进了中心点选取最优化的同时稳定度提高 1/2，用户群体上分类被广泛应用；DBSCAN(DBS: Distance Base Search on Cluster Space)，任意形状聚集无噪声可剔除，交通量异样地检测准确度达到 89%；谱聚类解决“维数灾难”，拉普拉斯的谱分解聚类精度提升 12%。模糊 C 都是样本类别数，医学影像可以分割出肿瘤区的软边界，分割结果 Dice 系数可达 0.85 左右；新的深度聚类 DEC 聚合自编码器和 K-means 在 MNIST 上达到 94.6%，比之前高近20 %左右。

3.关联规则挖掘的效率革命与场景延伸

关联规则挖掘从静态事务分析向动态序列挖掘前进。 Apriori 算法的改进版本 PrefixSpan 通过前缀投影技术，将序列模式挖掘效率提升 10 倍以上，在用户浏览行为分析中识别出”搜索-加购-结算”的转化路径转化率达 38%。

时空关联规则成为了研究的主要热点。ST-AR（时空关联规则）模型通过引入空间权重矩阵和时间衰减函数。基于图的关联分析在社交网络中识别出”共同兴趣→好友关系” 的强关联规则，支持社交推荐系统的精准触达，好友推荐准确率提升 30%。

4.异常检测的多范式突破与防御应用

异常检测主要由统计学范式到深度学习范式。孤立森林以构造二叉树算法检测高维空间中 O(nlogn)的复杂度，信用卡欺诈检测误报率低于 0.3%；VAE（VarianceEncoder）重建图像异常，基于 VAE 的异常检测模型在工业质检领域缺陷检测率 98.7%。

二、新兴技术融合与前沿研究方向

1.深度学习驱动的特征表示革命

深度学习是用非线性变换学习特征提取得到。在视觉领域，CNN 已从图像分类拓展到医学影像，U－Net 网络采用编码器－解码器和跳跃连接进行肺部 CT 分割，在像素级精确度上提高 93.5%；Transformer 架构刷新自然语言处理，GPT4 用 1.8 万亿级参数的自回归模型，在文本生成领域，上文连贯性评分为 4.2/5，在医疗报告自动生成领域，已有应用。

多模态特征融合受到了广泛的关注。CLIP 采用对比学习将图片、文本两模态特征空间对齐后，进行图像识别，准确率达 76.2%高于迁移学习；MMBT(Multi—modalBERT)采用文本嵌入与图像融合，在影片批评情感分类中将影评文字与海报图像融合，情感分类准确率提高了 9%。

2.自动化机器学习（AutoML）的工程化突破

AutoML 朝全流程自动化前进。GoogleAutoML 使用贝叶斯优化（Bayesianoptimization）和神经架构搜索（Neuralarc hitecturesearch，NAS）在图像分类任务中取得了接近人类专家的成果，在 CIFAR-10 数据集上的正确率达到 98.3%。

神经架构搜索（NAS）方法不断改变。ENAS（EfficiencyNeuralArchitecture 搜索）将搜索开销减少 1000 倍，在ImageNet 上搜索到的 CNN 架构精度达 74.8%；DARTS（DifferentialArchitecture 搜索）将离散搜索转换为连续优化，从几天到小时，语义分割搜索到的 U-Net 变体精度提升 5%。

3.可解释性 AI（XAI）的理论与方法创新

模型解释从局部近似到全局理解。LIME(LocalIndicators OfExplanation)用虚拟样本解释个体预测，在医检诊断预测中解释了 82%的置信水平，SHAP(SHapleyAdditiveexplanations)使用博弈论的思路解释特征的贡献性，在授信模型中解释了 “信用评分大于 700”特征贡献率为 35%。

可视化量万千。比如 TensorBoard 可视化解释模型结构、训练过程等，可视化参数分布与可视化梯度流；再把基于因果领域的解释应用到其它地方——Causal-BERT 模型也引入了因果图来区分其上文本分类任务中的对应关系和因果关系从而增加鲁棒性 16%。

4.隐私计算与联邦学习的产业化落地

联邦学习完成了从技术实验到规模化的应用。横向联邦学习在银行风控场景，联合 10 家城商行，联合训练反欺诈模型，在不让机构数据本地化下，欺诈识别准确率从 85%提升到 92%；纵向联邦学习在医疗场景，联合 20 家医院，联合训练癌症早筛模型，曲线下面积(AUC)达到 0.96，逼近集中式训练效果。

三、数据挖掘的典型应用场景与实践成效

1.医疗健康领域的智能化突破

在疾病诊断领域内，斯坦福大学开发 CheXNet 使用DenseNet 分析 121 层胸片 X 光诊断肺炎的检测准确率92.3%，超越初级放射科医生；GoogleHealth 的 DeepMind 通过迁移学习将乳腺癌检查的假阳性率降低 5.7%，假阴性率降低 9.4%。

在医疗图像处理领域加速。3D 卷积神经网络分割肿瘤的肿瘤核心区、水肿区、增强区 Dice 系数分别为 0.89、0.81、 0.78；眼底图像检测通过注意力机制学习眼底糖尿病视网膜病变的特点，在 10 万份数据中精度可达到 97.8%，特异性可达到 98.5%；在图像处理领域，PubMedBERT 预训练模型在医学文献实体识别中 F1-score 达到了 93.2%。

2.智慧城市的多维度应用实践

交通管理也走向智能化。深圳智慧交通利用 5000 多路侧摄像头视频识别和轨迹聚类，提高主干道行车效率，通行率提高 40%，高峰拥堵指数下降 25%；在车路协同方面，百度 Apollo 车流量预测模型结合边缘计算，15 分钟路况准确率 91%。

城市治理数字化转型加快。“城市大脑”通过运用政务数据和社会数据，将杭州企业注册时间从7天压缩至4小时；成都智慧消防系统通过运用物联网传感数据的异常预警，提前 2 小时可预判电气火灾风险，火灾事故率降低 38%。

四、未来发展趋势

因果推断，与大数据挖掘结合，替代关联规则的因果贝叶斯网，医疗系统从“找到疾病的关联因子”到“找到因果关系因子”的转变，2026年疾病推断准确性将提升15—20%。因果发现算法，与知识图谱结合构建金融风控因果关系网，迅速定位欺诈源头，欺诈溯源效率提升 50%。

边缘智能+联邦学习，实时挖潜。以 MobileNet-V3 为代表的轻量量化网络神经网络的推理时延为 50ms，可实现工业设备的实时异常检测；联邦学习+边缘设备计算构成“云-边-端”的智慧城模式，交通流预测的实时速度提高 4 倍。

多模态大模型带来的统一挖掘框架。GPT-4V 为代表的多模态大模型统一了文本、图片、声音等多种类型的数据挖掘。多种迁移学习结合的多任务学习，将实现医学行业“图像分析、图像处理、诊断结论”AI 辅诊全过程由 30 分钟下降到 5 分钟。大模型参数微调技术如 LoRA 技术将实现行业数据挖掘建模成本下降 80%。

参考文献：
【1】刘晓丹,张娜,王磊.大数据时代数据挖掘与分析应用实践 — — 评 《 数 据 挖 掘 概 念 与 技 术 》 [J]. 科 技 管 理 研究,2021,41(20):242.
【2】沈萍;陈俊丽.基于孤立森林评分扩展的流量异常检测方法[J].电子测量技术,2024(08)11-14.
【3】李建华;银鹰;李思源;林夕.大数据安全与隐私计算技术综述[J].网络空间安全科学学报,2024(06)35-36.