基于神经网络的数据挖掘方法研究_李欣

资 源 简 介

基于神经网络的数据挖掘方法研究_李欣

详 情 说 明

《基于神经网络的数据挖掘方法研究》是一篇探讨如何利用神经网络技术从海量数据中提取有价值信息的学术论文。作者李欣系统性地分析了神经网络在数据挖掘领域的应用现状和发展趋势。

文章首先阐述了数据挖掘面临的核心挑战：高维数据的特征提取、非线性关系建模以及动态数据的实时处理能力。针对这些问题，论文详细介绍了三种典型的神经网络架构——前馈神经网络、循环神经网络和卷积神经网络各自的优势场景。

在方法创新方面，作者提出了结合注意力机制的改进型网络结构，该结构能自动学习数据中的关键特征，显著提升了在金融风控和医疗诊断等领域的预测准确率。实验部分对比了传统机器学习算法与神经网络模型的性能差异，证明了后者在处理复杂模式识别任务时的优越性。

该研究不仅为数据挖掘提供了新的技术路径，还特别探讨了模型可解释性这一重要课题，为神经网络在敏感领域的应用扫清了障碍。最后，论文展望了图神经网络在社交网络分析等新兴场景中的应用潜力。