金露

(安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233041)

一、引言

数据挖掘 (Data Mining)，又称数据库中的知识发现 (KDD)，是指从大型数据库或数据仓库中提取隐含的、未知的、非平凡的及有潜在应用价值的信息或模式，它是数据库研究中的一个具有很高应用价值的新领域，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学等多个领域的理论和技术［2］。本文从涉及数据挖掘的关键词角度出发，采用共词分析法对高频关键词进行研究。通过分析，了解目前以及未来数据挖掘研究的热点领域，了解我国数据挖掘的发展现状，以期更好地推动我国数据挖掘的发展。

二、实证研究

(一)数据的收集与整理

本文选择“中国学术期刊全文数据库”为数据来源，期刊来源类别为“核心期刊”，题名中包括“数据挖掘”，时间范围是2005－2009年，共检索到相关文献1289篇。这些论文发表在366种学术期刊上，期刊发文数的分布呈现幂指数分布(y=132.11X－0.8689)。

从发文期刊的情况看，《现代商场化》的发文数为80，在众多期刊中位列第一，其次为《计算机工程与应用》，发文数为74，第三是《计算机工程与设计》，发文数为55。位列前十的还有:《计算机工程》、 《微计算机信息》、 《计算机应用研究》、《计算机科学》、《情报杂志》、《计算机应用》、《统计与决策》。从发文期刊的分布情况来看，数据挖掘技术的研究应用主要集中在商业与计算机领域。

关键词是为了文献标引工作而从学术论文中选择出来用以表示全文主题内容信息款目的单词和术语。某一学术研究领域较长时域内的大量学术研究成果的关键词的集合，可以揭示研究成果的总体内容特征、研究内容之间的内在联系、学术研究的发展脉络与发展方向等［3］。……