本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为国家战略资源，数据挖掘技术在各个领域的应用日益广泛，本文旨在分析数据挖掘技术国内外研究现状和发展趋势，为我国数据挖掘技术的创新与发展提供参考。
数据挖掘技术国内外研究现状
1、国外研究现状
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（1）数据挖掘技术发展较早，理论体系较为完善，国外数据挖掘技术的研究始于20世纪80年代，经过多年的发展，已经形成了较为成熟的理论体系，如关联规则挖掘、聚类分析、分类与预测等。
（2）研究与应用领域广泛，国外数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、零售、电信、交通等多个领域，取得了显著成果。
（3）产学研紧密结合，国外数据挖掘技术的研究与产业发展紧密结合，形成了众多具有国际影响力的企业和研究机构。
2、国内研究现状
（1）数据挖掘技术起步较晚，但发展迅速，我国数据挖掘技术的研究始于20世纪90年代，近年来取得了显著成果，与国际先进水平的差距逐渐缩小。
（2）研究与应用领域逐渐扩大，国内数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、教育、环保、公共安全等领域，为我国经济社会发展提供了有力支撑。
（3）产学研合作不断加强，国内数据挖掘技术的研究与产业发展紧密结合，形成了众多具有竞争力的企业和研究机构。
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数据挖掘技术发展趋势
1、深度学习与数据挖掘技术融合
深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了突破性进展，与数据挖掘技术的融合将成为未来发展趋势，通过深度学习，数据挖掘技术将能够处理更加复杂的数据，提高挖掘结果的准确性和可靠性。
2、大数据与数据挖掘技术结合
大数据时代，数据量呈指数级增长，数据挖掘技术将面临更大的挑战，结合大数据技术，数据挖掘技术将能够更好地处理海量数据，挖掘出有价值的信息。
3、个性化推荐与数据挖掘技术结合
随着互联网的普及，个性化推荐已成为众多行业的发展趋势，数据挖掘技术将助力个性化推荐，为用户提供更加精准、个性化的服务。
4、可解释性数据挖掘技术发展
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随着数据挖掘技术在各个领域的应用，可解释性数据挖掘技术将越来越受到关注，通过可解释性数据挖掘技术，用户可以更好地理解挖掘结果的产生过程，提高数据挖掘技术的可信度。
5、跨领域数据挖掘技术发展
跨领域数据挖掘技术能够整合不同领域的数据，挖掘出跨领域的知识，跨领域数据挖掘技术将得到进一步发展，为各个领域提供更有价值的知识支持。
数据挖掘技术在我国及全球范围内都取得了显著成果，未来发展趋势将呈现出深度学习与数据挖掘技术融合、大数据与数据挖掘技术结合、个性化推荐与数据挖掘技术结合、可解释性数据挖掘技术发展以及跨领域数据挖掘技术发展等特点，我国应加强数据挖掘技术的研究与产业应用，推动数据挖掘技术在各个领域的创新与发展。
标签： #数据挖掘国内外研究现状和发展趋势
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