在當今信息爆炸的時代，伴隨著社會事件和自然活動的大量產生(數據的海量增長)，人類正面臨著“被信息所淹沒，但卻饑渴于知識”的困境。隨著計算機軟硬件技術的快速發展、企業信息化水平的不斷提高和數據庫技術的日臻完善，人類積累的數據量正以指數方式增長  。面對海量的、雜亂無序的數據，人們迫切需要一種將傳統的數據分析方法與處理海量數據的復雜算法有機結合的技術。數據挖掘技術就是在這樣的背景下產生的。它可以從大量的數據中去偽存真，提取有用的信息，并將其轉換成知識。

數據挖掘是一個多學科領域，它融合了數據庫技術、人工智能、機器學習、模式識別、模糊數學和數理統計等最新技術的研究成果，可以用來支持商業智能應用和決策分析。例如顧客細分、交叉銷售、欺詐檢測、顧客流失分析、商品銷量預測等等，目前廣泛應用于銀行、金融、醫  療、工業、零售和電信等行業。數據挖掘技術的發展對于各行各業來說，都具有重要的現實意義。

文本挖掘,是一個對具有豐富語義的文本進行分析從而理解其所包含的內容和意義的過程.對其進行深入的研究勢必將極大地提高人們從海量的文本數據中提取信息的能力,具有很高的商業價值。

文本挖掘或者文檔挖掘是一個從非結構化文本信息中獲取用戶感興趣或者有用的模式的過程.文本挖掘涵蓋多種技術,包括信息抽取,信息檢索,自然語言處理和數據挖掘技術.它的主要用途是從原本未經使用的文本中提取出未知的知識.但是文本挖掘也是一項非常困難的工作,因為它必須處理那些本來就模糊而且非結構化的文本數據,所以它是一個多學科混雜的領域,涵蓋了信息技術、文本分析、模式識別、統計學、數據可視化、數據庫技術、機器學習以及數據挖掘等技術.

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21世紀是一個信息時代，信息來源渠道和信息產生的方式越來越多，及時、高效、低耗地處理信息資源，為國民經濟、社會文明、科學技術以及國防建設和發展服務，就必須在信息的獲取、加工處理、傳輸、存取、決策和利用方面尋求新的突破性的信息處理技術。

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