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隨著信息網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用以及快速發(fā)展，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種新興的技術(shù)科學(xué)，不單單在商業(yè)領(lǐng)域生產(chǎn)和管理工作中得到充分利用，而且還能夠融入到無程序要求、無規(guī)則、復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息使用環(huán)境中。其目的在于采用技術(shù)手段，把存留、集聚在網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)信息挖掘出來，進(jìn)而處理、編輯成信息集合，以供人們查看、收錄和捕捉應(yīng)用。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一個新型學(xué)科，起始于20世紀(jì)八十年代，與目前的效用相比，以已經(jīng)出現(xiàn)了本質(zhì)方面的差異，起初，大數(shù)據(jù)的研究主要是為了人工智能技術(shù)的開發(fā)，換句話說，數(shù)據(jù)挖掘要求的技術(shù)層面比較高，就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行創(chuàng)新、改造的過程，也即是，由于目標(biāo)數(shù)據(jù)的隱蔽性，具有很大的挖掘潛力和挖掘價值，要借助操作者挖掘出有效的數(shù)據(jù)信息從一堆冗雜的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)庫中;數(shù)據(jù)挖掘在商業(yè)方面上的應(yīng)用，就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找出數(shù)據(jù)包含的信息規(guī)律以及信息價值，為決策者提供非常重要的知識憑據(jù)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體流程就是先通過對于海量數(shù)據(jù)的保存，然后就已有數(shù)據(jù)中進(jìn)行分析、整理、選擇、轉(zhuǎn)換等，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備工作是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的前提，也是決定數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)效率及質(zhì)量的主要因素 。在完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作后進(jìn)一步對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行評估，最后實現(xiàn)運(yùn)用。因此，數(shù)據(jù)挖掘能夠運(yùn)用到很多方面。如數(shù)據(jù)量巨大的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、天文學(xué)、氣象學(xué)、生物技術(shù)，以及醫(yī) 療保健、教育教學(xué)、銀行、金融、零售等行業(yè)。通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將大數(shù)據(jù)融合在各種社會應(yīng)用中，數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果參與到政府、企業(yè)、個人的決策中，發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘的社會價值，改變?nèi)藗兊纳�活方式，最大化�?shù)據(jù)挖掘的 積極作用。以教育行業(yè)為例，探究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校教育教學(xué)活動中的應(yīng)用。

1、在高校管理中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校管理的內(nèi)容主要包括：高校招生錄取工作、貧困生選定以及優(yōu)秀生評定等。

2、在高校課堂教學(xué)評價中的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在高校課堂教學(xué)評價系統(tǒng)中的應(yīng)用主要也是利用關(guān)聯(lián)分析法。

3、在高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)中的應(yīng)用。高校學(xué)生信息管理系統(tǒng)中管理要素 主要是學(xué)校的領(lǐng)導(dǎo)、任課教師、學(xué)生以及家長。

北京理工大學(xué)大數(shù)據(jù)搜索與挖掘?qū)嶒炇覐埲A平主任研發(fā)的nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析技術(shù)是對語法、詞法和語義的綜合應(yīng)用。nlpir大數(shù)據(jù)語義智能分析平臺是根據(jù)中文數(shù)據(jù)挖掘的綜合需求,融合了網(wǎng)絡(luò)精準(zhǔn)采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,并針對互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容處理的全技術(shù)鏈條的共享開發(fā)平臺。

其中kgb(knowledge graph builder)知識圖譜引擎是我們自主研發(fā)的知識圖譜構(gòu)建與推理引擎，基于漢語詞法分析的基礎(chǔ)上，采用kgb語法實現(xiàn)了實時高效的知識生成，可以從非結(jié)構(gòu)化文本中抽取各類知識，并實現(xiàn)了從表格中抽取指定的內(nèi)容等。kgb同時可以定義不同的動作，如抽取動作，并能自定義各類后處理程序。利用kgb知識圖譜引擎可以抽取到產(chǎn)品的詳細(xì)報價信息，方便進(jìn)行下一步的數(shù)據(jù)挖掘與圖譜構(gòu)建。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其應(yīng)用是目前國際上的一個研究熱點，并在許多行業(yè)中得到了很好的應(yīng)用，尤其是在市場營銷中獲得了成功，初步體現(xiàn)了其優(yōu)越性和發(fā)展?jié)摿�。在信息管理領(lǐng)域，綜合應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和人工智能技術(shù)，獲取用戶知識、文獻(xiàn)知識等各類知識，將是實現(xiàn)知識檢索和知識管理發(fā)展的必經(jīng)之路。