在当今信息爆炸的时代，伴随着社会事件和自然活动的大量产生(数据的海量增长)，人类正面临着“被信息所淹没，但却饥渴于知识”的困境。随着计算机软硬件技术的快速发展、企业信息化水平的不断提高和数据库技术的日臻完善，人类积累的数据量正以指数方式增长 。面对海量的、杂乱无序的数据，人们迫切需要一种将传统的数据分析方法与处理海量数据的复杂算法有机结合的技术。数据挖掘技术就是在这样的背景下产生的。它可以从大量的数据中去伪存真，提取有用的信息，并将其转换成知识。
数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、模式识别、模糊数学和数理统计等最新技术的研究成果，可以用来支持商业智能应用和决策分析。例如顾客细分、交叉销售、欺诈检测、顾客流失分析、商品销量预测等等，目前广泛应用于银行、金融、医 疗、工业、零售和电信等行业。数据挖掘技术的发展对于各行各业来说，都具有重要的现实意义。
文本挖掘,是一个对具有丰富语义的文本进行分析从而理解其所包含的内容和意义的过程.对其进行深入的研究势必将极大地提高人们从海量的文本数据中提取信息的能力,具有很高的商业价值。
文本挖掘或者文档挖掘是一个从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式的过程.文本挖掘涵盖多种技术,包括信息抽取,信息检索,自然语言处理和数据挖掘技术.它的主要用途是从原本未经使用的文本中提取出未知的知识.但是文本挖掘也是一项非常困难的工作,因为它必须处理那些本来就模糊而且非结构化的文本数据,所以它是一个多学科混杂的领域,涵盖了信息技术、文本分析、模式识别、统计学、数据可视化、数据库技术、机器学习以及数据挖掘等技术.
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21世纪是一个信息时代，信息来源渠道和信息产生的方式越来越多，及时、高效、低耗地处理信息资源，为国民经济、社会文明、科学技术以及国防建设和发展服务，就必须在信息的获取、加工处理、传输、存取、决策和利用方面寻求新的突破性的信息处理技术。
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