随着科技技术的不断进步，计算机硬件稳定的、令人吃惊的进步导致了功能强大的计算机、数据收集设备和存储介质的大量供应。这些技术大大推动了数据库和信息产业的发展，使得大量数据库和信息存储用于事务管理、信息提取和数据分析。

数据丰富，伴随着对强有力的数据分析工具的需求，被描述为“数据丰富，但信息贫乏”。快速增长的海量数据收集、存放在大型和大量数据库中，没有强有力的工具，理解它们已经远远超出了人的能力结果，收集在大型数据库中的数据变成了“数据坟墓”——难得再访问的数据档案。这样，重要的决定常常不是基于数据库中信息丰富的数据，而是基于决策者的直观，因为决策者缺乏从海量数据中提取有价值知识的工具。此外，考虑当前的专家系统技术。通常，这种系统依赖用户或领域专家人工地将知识输入知识库。不幸的是，这一过程常常有偏差和错误，并且耗时、费用高。数据挖掘工具进行数据分析，可以发现重要的数据模式，对商务决策、知识库、科学和医  学研究作出了巨大贡献。数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识“金块”。

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等。

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文本挖掘最大的动机是来自于潜藏于电子形式中的大量的文本数据.利用数据挖掘技术处理公司大量的文本数据,将给企业带来巨大的商业价值.另外人们对于文本挖掘的感兴趣的原因还在于:人们有时候并不知道他们到底要找什么,而挖掘能够从数据库中抽取出许多有用的信息.尽管对于文本挖掘的需求是非常强烈的,国内外学者也都在进行积极的研究 。

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