一、挖掘内容

多媒体数据：多维的，非结构化或者半结构化的数据

多媒体数据库：数据量大，数据结构复杂，模式多样

细分领域：图像挖掘、视频挖掘、音频挖掘、web挖掘、多媒体综合挖掘


二、挖掘定义

   多媒体数据挖掘：多媒体信息处理技术和数据挖掘技术结合，综合分析视听特性和语义，发现隐含的、有效的、可理解的模式，得出时间的趋向和关联


三、多媒体数据挖掘系统模型


1、多媒体数据库

     元数据：对媒体对象信息和内容的解释


2、数据预处理器

识别和纠正或消除冲突、不完整数据以及组合数据库所共有的不兼容性


数据清理：填写缺失值、光滑噪声数据、识别删除离群点，消除脏数据


数据集成：将来自不同数据源的的数据整合成一致的数据存储，元数据、相关分析、数据冲突检测和语义异构性的解决在于此步骤


数据变换：将数据库中的原始数据转换成适合数据挖掘的数据形式，


数据归约：用数据立方体聚集，属性子集选择、维度归约、数值归约和离散化得到数据的归约表示，降低信息内容的损失。


3、挖掘引擎

   一组算法：分类、聚类、关联规则、趋势分析


4、数据挖掘界面



四、多媒体数据挖掘的方法

、数据立方体

       一般是多维的，

      通过上卷、下钻、切片和切块、旋转进行强有力的分析


、聚类算法

      无监督学习


、分类算法

       监督学习




转载于:https://blog.51cto.com/1750256/1047016