大数据工程中数据挖掘算法的研究

摘要

本文深入探讨大数据工程中的数据挖掘算法。首先剖析大数据的特点以及数据挖掘在其中的关键意义，详
细阐述了决策树算法、神经网络算法和关联规则算法这三种主要算法的原理、应用场景、优势与局限性。通过电商
客户分析、图像识别、零售市场篮分析等实际案例展示其应用效果，探讨数据挖掘算法在大数据背景下所面临的数
据规模与维度挑战、算法复杂性与可解释性难题以及数据隐私与安全问题，并对未来发展趋势如融合新兴技术提升
性能、实现算法自动化与智能化以及加强隐私保护等方面进行展望，旨在为大数据工程的数据挖掘实践提供全面的
理论支撑与技术引导，助力相关领域更有效地从海量数据中提取有价值信息。