Data Mining

Man versteht unter dem Begriff des Data Minings im engeren und im weiteren Sinne Knowledge Discovery in Database (KDD). Im engeren Sinne ist das Data Mining ein Teilschritt des KDD-Prozesses der aus Algorithmen besteht mit denen in akzeptabler Rechenzeit aus einer vorgebenden Datenbasis einer sehr großen Datenbank eine Menge von bisher unbekannten Zusammenhängen, Trends und Mustern erstellt werden. Handelt es sich bei den Daten um strukturierte so spricht man vom klassischen Data Mining. Man nutzt hier auch klassische Methoden der Statistik zur Segmentierujng, Prognose und Klassifikation ebenso wie neuere Techniken mit Entscheidungsbäumen und Assoziationsanalysen.

Ebenso können Methoden der künstlichen Intelligenz wie neurale Netze (KNN) eingesetzt werden. Besteht die Datengrundlage aus unstrukturierten Daten wie einer Sammlung von Textdokumenten so werden diese mit Hilfe des Data Mining analysiert. Man versucht hierbei eine Klassifikation und Segmentierung der Textdatenbestände zu erzielen und Zusammenhänge zwischen Inhalten und Dokumenten aufzuzeigen.

Visualisiert wird häufig mit Topic Maps und Ontologien und ihren Inhalten. Nutzt man Data Mining auf Datenstrukturen im Internet an so so spricht man auch von Web Mining. Hierbei unterscheidet man Web Content Mining, Web Structure Mining und Web Usage Mining, letzteres lässt sich in Web Log Mining und Integrated Web Usage Mining differenzieren.