在icdm2005前夕,美國的吳信東教授等人讓世界上這個方向的頂級專家列出了他們各自認為資料探勘研究領域的10大挑戰性問題,然後他們總結這些專家的意見,得出了資料探勘10大挑戰性問題:
developing a unifying theory of data mining（開發乙個統一的理論資料探勘）
scaling up for high dimensional data/high speed streams （擴大高維資料/高速流）
mining sequence data and time series data （礦業序列資料和時間序列資料）
mining complex knowledge from complex data （從複雜的資料探勘複雜的知識）
data mining in a network setting （資料探勘技術在網路設定）
distributed data mining and mining multi-agent data
(分布式資料探勘和挖掘的多**資料)
data mining for biological and environmental problems (生物與環境問題的資料探勘)
data-mining-process related problems (資料探勘過程的相關問題)
security, privacy and data integrity (安全，隱私和資料完整性)
dealing with non-static, unbalanced and cost-sensitive data(非靜態不平衡和成本敏感的資料處理)
資料探勘領域的十大挑戰問題
資料探勘 data mining，dm 又稱資料庫中的知識發現 knowledge discover in database，kdd 是目前人工智慧和資料庫領域研究的熱點問題，所謂資料探勘是指從資料庫的大量資料中揭示出隱含的 先前未知的並有潛在價值的資訊的非平凡過程。資料探勘是一種決策支援過程，它主...
評論《資料探勘的三個挑戰》
今天，實驗的老師上傳了香港大學的計算機學院教授在中國計算機前沿發表的 three challenges in data mining 讀後對目前的資料探勘領域的一些前沿技術有了些體會。下面就隨便聊下這篇文章。文章主要講了三個部分 轉移學習，社會網路和移動環境學習。大家知道現今的機器學習領域，效能較好...
資料探勘十大演算法
資料探勘十大演算法分為c4.5,k means,svm,apriori,em,pagerank,adaboost,knn,bayes,cart十種演算法。c4.5 關聯演算法 id3。關係 c4.5是id3的改進。決策樹演算法的一種。k means 聚類演算法。svm 支援向量機。apriori 關...