Молекулярная генетика и генная инженерия

В молекулярной генетике и генной инженерии выделяют отдельное направление Data Mining, которое имеет название анализ данных в микро-массивах (Microarray Data Analysis, MDA). Некоторые применения этого направления:

· ранняя и более точная диагностика;

· новые молекулярные цели для терапии;

· улучшенные и индивидуально подобранные виды лечения;

· фундаментальные биологические открытия.

Примеры использования Data Mining - молекулярный диагноз некоторых серьезнейших заболеваний; открытие того, что генетический код действительно может предсказывать вероятность заболевания; открытие некоторых новых лекарств и препаратов.

Основные понятия, которыми оперирует Data Mining в областях "Молекулярная генетика и генная инженерия" - маркеры, т.е. генетические коды, которые контролируют различные признаки живого организма.

На финансирование проектов с использованием Data Mining в рассматриваемых сферах выделяют значительные финансовые средства.

Химия

Технология Data Mining активно используется в исследованиях органической и неорганической химии. Одно из возможных применений Data Mining в этой сфере - выявление каких-либо специфических особенностей строения соединений, которые могут включать тысячи элементов.

Далее мы рассмотрим технологии, в основу которых также положено понятие Mining или "добыча".

Web Mining

Web Miningможно перевести как "добыча данных в Web". Web Intelligence или Web Интеллект готов "открыть новую главу" в стремительном развитии электронного бизнеса. Способность определять интересы и предпочтения каждого посетителя, наблюдая за его поведением, является серьезным и критичным преимуществом конкурентной борьбы на рынке электронной коммерции.

Системы Web Mining могут ответить на многие вопросы, например, кто из посетителей является потенциальным клиентом Web-магазина, какая группа клиентов Web-магазина приносит наибольший доход, каковы интересы определенного посетителя или группы посетителей.

Технология Web Mining охватывает методы, которые способны на основе данных сайта обнаружить новые, ранее неизвестные знания и которые в дальнейшем можно будет использовать на практике. Другими словами, технология Web Mining применяет технологию Data Mining для анализа неструктурированной, неоднородной, распределенной и значительной по объему информации, содержащейся на Web-узлах.

Согласно таксономии Web Mining, здесь можно выделить два основных направления: Web Content Mining и Web Usage Mining.

Web Content Mining подразумевает автоматический поиск и извлечение качественной информации из разнообразных источников Интернета, перегруженных "информационным шумом". Здесь также идет речь о различных средствах кластеризации и аннотировании документов.

В этом направлении, в свою очередь, выделяют два подхода: подход, основанный на агентах, и подход, основанный на базах данных.

Подход, основанный на агентах (Agent Based Approach), включает такие системы:

· интеллектуальные поисковые агенты (Intelligent Search Agents);

· фильтрация информации / классификация;

· персонифицированные агенты сети.

Примеры систем интеллектуальных агентов поиска:

· Harvest (Brown и др., 1994),

· FAQ-Finder (Hammond и др., 1995),

· Information Manifold (Kirk и др., 1995),

· OCCAM (Kwok and Weld, 1996), and ParaSite (Spertus, 1997),

· ILA (Information Learning Agent) (Perkowitz and Etzioni, 1995),

· ShopBot (Doorenbos и др., 1996).

Подход, основанный на базах данных (Database Approach), включает системы:

· многоуровневые базы данных;

· системы web-запросов (Web Query Systems);

Примеры систем web-запросов:

· W3QL (Konopnicki и Shmueli, 1995),

· WebLog (Lakshmanan и др., 1996),

· Lorel (Quass и др., 1995),

· UnQL (Buneman и др., 1995 and 1996),

· TSIMMIS (Chawathe и др.., 1994).

Второе направление Web Usage Mining подразумевает обнаружение закономерностей в действиях пользователя Web-узла или их группы.

Анализируется следующая информация:

· какие страницы просматривал пользователь;

· какова последовательность просмотра страниц.

Анализируется также, какие группы пользователей можно выделить среди общего их числа на основе истории просмотра Web-узла.

Web Usage Mining включает следующие составляющие:

· предварительная обработка;

· операционная идентификация;

· инструменты обнаружения шаблонов;

· инструменты анализа шаблонов.

При использовании Web Mining перед разработчиками возникает два типа задач. Первая касается сбора данных, вторая - использования методов персонификации. В результате сбора некоторого объема персонифицированных ретроспективных данных о конкретном клиенте, система накапливает определенные знания о нем и может рекомендовать ему, например, определенные наборы товаров или услуг. На основе информации о всех посетителях сайта. Web-система может выявить определенные группы посетителей и также рекомендовать им товары или же предлагать товары в рассылках.

Задачи Web Mining согласно можно подразделить на такие категории:

· Предварительная обработка данных для Web Mining.

· Обнаружение шаблонов и открытие знаний с использованием ассоциативных правил, временных последовательностей, классификации и кластеризации;

· Анализ полученного знания.

Text Mining

Text Mining охватывает новые методы для выполнения семантического анализа текстов, информационного поиска и управления. Синонимом понятия Text Mining является KDT (Knowledge Discovering in Text - поиск или обнаружение знаний в тексте).

В отличие от технологии Data Mining, которая предусматривает анализ упорядоченной в некие структуры информации, технология Text Mining анализирует большие и сверхбольшие массивы неструктурированной информации.

Программы, реализующие эту задачу, должны некоторым образом оперировать естественным человеческим языком и при этом понимать семантику анализируемого текста. Один из методов, на котором основаны некоторые Text Mining системы, - поиск так называемой подстроки в строке.

Call Mining

По словам Энн Беднарц, "добыча звонков" может стать популярным инструментом корпоративных информационных систем.

Технология Call Mining объединяет в себя распознавание речи, ее анализ и Data Mining. Ее цель - упрощение поиска в аудио-архивах, содержащих записи переговоров между операторами и клиентами. При помощи этой технологии операторы могут обнаруживать недостатки в системе обслуживания клиентов, находить возможности увеличения продаж, а также выявлять тенденции в обращениях клиентов.

Среди разработчиков новой технологии Call Mining ("добыча" и анализ звонков) - компании CallMiner, Nexidia, ScanSoft, Witness Systems. В технологии Call Mining разработано два подхода - на основе преобразования речи в текст и на базе фонетического анализа.

Примером реализации первого подхода, основанного на преобразовании речи, является система CallMiner. В процессе Call Mining сначала используется система преобразования речи, затем следует ее анализ, в ходе которого в зависимости от содержания разговоров формируется статистика телефонных вызовов. Полученная информация хранится в базе данных, в которой возможен поиск, извлечение и обработка.

Пример реализации второго подхода - фонетического анализа - продукция компании Nexidia. При этом подходе речь разбивается на фонемы, являющиеся звуками или их сочетаниями. Такие элементы образуют распознаваемые фрагменты. При поиске определенных слов и их сочетаний система идентифицирует их с фонемами.

Аналитики отмечают, что за последние годы интерес к системам на основе Call Mining значительно возрос. Это объясняется тем фактом, что менеджеры высшего звена компаний, работающих в различных сферах, в т.ч. в области финансов, мобильной связи, авиабизнеса, не хотят тратить много времени на прослушивание звонков с целью обобщения информации или же выявления каких-либо фактов нарушений.

По словам Дэниэла Хонг, аналитика компании Datamonitor: "Использование этих технологий повышает оперативность и снижает стоимость обработки информации".

Типичная инсталляция продукции от разработчика Nexidia обходится в сумму от 100 до 300 тыс. долл. Стоимость внедрения системы CallMiner по преобразованию речи и набора аналитических приложений составляет около 450 тыс. долл.

По мнению Шоллера, приложения Audio Mining и Video Mining найдут со временем гораздо более широкое применение, например, при индексации учебных видеофильмов и презентаций в медиабиблиотеках компаний. Однако технологии Audio Mining и Video Mining находятся сейчас на уровне становления, а практическое их применение - на самой начальной стадии.