数据挖掘顶级会议KDD简介

ACM SIGKDD数据挖掘及知识发现会议1

清华大学计算机系王建勇

1、KDD概况

ACM SIGKDD国际会议（简称KDD）是由ACM的数据挖掘及知识发现专委会[1]主办的数据挖掘研究领域的顶级年会。它为来自学术界、企业界和政府部门的研究人员和数据挖掘从业者进行学术交流和展示研究成果提供了一个理想场所，并涵盖了特邀主题演讲（keynote presentations）、论文口头报告（oral paper presentations）、论文展板展示（poster sessions）、研讨会（workshops）、短期课程（tutorials）、专题讨论会（panels）、展览（exhibits）、系统演示（demonstrations）、KDD CUP赛事以及多个奖项的颁发等众多内容。由于KDD的交叉学科性和广泛应用性，其影响力越来越大，吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的专家、学者。KDD可以追溯到从1989年开始组织的一系列关于知识发现及数据挖掘(KDD)的研讨会。自1995年以来，KDD已经以大会的形式连续举办了17届，论文的投稿量和参会人数呈现出逐年增加的趋势。2011年的KDD会议（即第17届KDD 年会）共收到提交的研究论文（Research paper）714篇和应用论文（Industrial and Government paper）73篇，参会人数也达到1070人。下面我们将就会议的内容、历年论文投稿及接收情况以及设置的奖项情况进行综合介绍。此外，由于第18届KDD年会将于2012年8月12日至16日在北京举办，我们还将简单介绍一下KDD’12[4]的有关情况。

2、会议内容

自1995年召开第1届KDD年会以来，KDD的会议内容日趋丰富且变的相对稳定。其核心内容是以论文报告和展版（poster）的形式进行数据挖掘同行之间的学术交流和成果展示。KDD录用的论文以研究论文为主、辅以一定数量的应用论文，以及少量的系统演示论文。依附于KDD年会的KDD CUP竞赛也是会议的一项重要内容。此外，会议还包括特邀主旨报告（keynote presentations）、辅导报告（tutorials）、专题讨论（panels）、研讨会（workshops）以及工业实践及展览（Industrial practice expo track）等内容。

1.研究主题（Research Track）

每年的KDD年会结束后不久，来年的会议组织者会发布论文征文通知。征文通知中会列出论文的各种投稿要求，包括会议感兴趣的主题、评价标准以及格式等。从KDD’12官方网站的征文通知[5]可以了解到，KDD’12感兴趣的研究类主题主要包括关联分析（association analysis）、分类与回归分析算法（classification and regression methods）、半监督式学习（semi-supervised learning）、聚类（clustering）、因式分解（factorization）、迁移学习和多任务学习（transfer and multi-task learning）、特征选择（feature selection）、社会网络（social networks）、图数据挖掘（mining of graph data）、时空数据分析（temporal and spatial data analysis）、可扩展性（scalability）、隐私保护（privacy）、安全性（security）、可视化（visualization）、文本分析（text analysis）、万维网挖掘（Web mining）、移动数据挖掘（mining mobile data）、推荐系统（recommender systems）、生物信息学（bioinformatics）、电子商务

1注：本文的一个缩短版本（参见以下链接：https://www.sodocs.net/doc/874822978.html,/wangjy/CCCF_KDD.pdf）发表于《中国计算机学会通讯》2011年的第12期。

（e-commerce）、在线广告（online advertising）、异常检测（anomaly detection）、以及针对大数据的知识发现（knowledge discovery from big data）等。论文的评价标准主要包括新颖性（novelty）、技术质量（technical quality）、影响力（potential impact）、论文表达的清晰度（clarity of writing）等指标。

会议期间，KDD研究论文报告按照主题会被分成了若干个分会（session），被录用论文的作者在相应的分会做报告。以KDD 2011[6]为例，该年会的分会主题包括分类（Classification）、矩阵分解（Matrix factorization）、图分析（Graph analysis）、Web用户建模（Web user modeling）、用户建模（User modeling）、在线数据和数据流（Online data and streams）、文本挖掘（Text mining）、隐私保护（Privacy）、社会网络（Social networks）、理论（Theory）、频繁集（Frequent sets）、非监督式学习（Unsupervised learning）、图挖掘（Graph mining）、可扩展性（Scalability）和可预测建模（Predictive modeling）。

2.应用主题（Industrial and Government Track）

应用主题类论文的发表和作者的与会报告是KDD年会的重要组成部分，也是KDD相对于很多其他会议的特色之一。由于数据挖掘的广泛应用性，应用主题类论文受到数据挖掘研究人员和开发者的重视。相对于很多其他会议，KDD应用主题类论文的征文启事和录取更为规范。从KDD’12官方网站的征文通知[5]可以看出，该年会的企业及政府应用主题征求描述针对企业和政府部门数据挖掘解决方案的论文投稿，并特别欢迎某些在数据挖掘技术应用过程中能够促进某些实际问题的理解或提出新的挑战性研究问题的论文。KDD应用主题类论文涉及的应用领域主要包括电子商务、医疗、国防、公共政策、财务、工程、环境、制造业、电信、政务等。被KDD录用的应用主题类论文又被分为以下3大类：

●对企业、政府或其他机构带来实际价值的数据挖掘系统

●对企业、政府或其他用户（例如科学研究或医疗行业）带来显著价值的知识发现

●有潜力带来价值的前沿应用和技术

3.KDD CUP竞赛

KDD CUP是ACM SIGKDD[1]组织的有关数据挖掘和知识发现领域的年度赛事。作为KDD年会的重要组成部分，自1997年以来已经连续举办了15届，目前是数据挖掘领域最有影响力的赛事。通常每年在KDD会议网站上会公布当年的KDD CUP主题及各个子任务、数据集、考核指标等。全世界的数据挖掘参赛者在规定时间内提交解决方案和结果。优胜者名单会在KDD CUP网站公布，并在会议期间颁奖。纵观历年的KDD CUP赛事，我们不难发现其主题的多样性。往届的KDD CUP任务涉及到面向利润（升力曲线）优化的直接营销、计算机网络入侵检测、在线零售网站点击流分析、分子生物活性和现场蛋白质预测、生物医学文档和基因角色分类、网络挖掘与用户日志分析、粒子物理学和同调蛋白质预测、互联网用户搜索查询分类、基于图像数据的肺栓塞检测、客户推荐、乳腺癌、客户关系预测、学生成绩评估、以及基于雅虎音乐数据集的音乐推荐等众多领域。在往届的KDD CUP竞赛中，某些华人组成的参赛队伍也曾取得了不俗的成绩。例如，KDDCUP 史上首次包揽了全部子项目冠军的团队就来自香港科大，其队员包括Dou Shen（沈抖）、Rong Pan、Jiantao Sun、Junfeng Pan、Kangheng Wu、Jie Yin、Qiang Yang（杨强）。

4.系统演示（Exhibit and Demo Track）

KDD会议设有一个系统演示分会场，用于让数据挖掘研究人员或从业者以交互的方式向与会者展示他们所开发的数据挖掘软件系统（或组件）的设计理念、实现技巧以及功能等。

5.工业实践展（Industry Practice Expo Track）

工业实践展是KDD从2011年开始新增加的一部分会议内容，主要由特邀报告和专题讨论组成。其主要目的是召集一流的业界或政府部门的数据挖掘实践者和与会者共享他们的一些有关数据挖掘应用的体会和经验。

6.专题研讨会（Workshops）

同其它会议类似，KDD也设有专题研讨会，其目的是就某些热门或前沿主题让数据挖掘研究人员有机会来交流新颖的研究想法。KDD’11[6]共设了16个主题研讨会。

7.专题讨论会（panels）

KDD专题讨论会是就数据挖掘领域的某个重要的话题邀请几个相关的知名专家阐述自己的观点，并通过与参会者的互动来对该话题开展深入的研讨。KDD’11[6]的专题讨论主题为“来自数据挖掘竞赛的经验教训”（Lessons Learned from Contests in Data Mining）。

8.短期课程（tutorials）

每年的KDD年会都会就几个数据挖掘主题邀请这些领域的知名专家细致地讲解与该主题相关的问题、研究背景、主要的解决方案等内容。通常每个课程的时间是半天或一天。

9.特邀主题报告（keynote presentations）

每年的KDD年会都会邀请在某些数据挖掘领域做出卓越成绩的专家学者做主题报告。以KDD’11[6]为例，会议共邀请了4位特邀主题发言人，他们分别是：美国斯坦福大学电子工程系教授Stephen Boyd、Google公司研究主管Peter Norvig、美国加州大学圣克鲁兹分校分子生物工程系教授David Haussler以及加州大学洛杉矶分校计算机系教授Judea Pearl。

表1、2003-2011年期间KDD研究论文投稿及录取情况（注：自2007年以来论文不再区分长、短文，表中2007年以后的长、短文对应的分别是长报告和短报告）

3、 历年论文投稿及接收情况

我们对2003年以来KDD 的研究类论文和应用类论文的投稿、录取率等进行了统计（注：数据来自历年KDD 会议的论文集）。发现研究类论文的投稿量呈现逐年增加的趋势，而论文总的录取率（即包括长、短文所有被录取论文的录取率）相对稳定，基本在17%至19%左右徘徊。具体的分析结果见表1。

相对于研究类论文，应用类论文的投稿量少且相对稳定，其录取率相对更高，基本在30%左右。具体统计结果见表2。

此外，图1和图2分别对比了KDD 研究类论文和应用类论文的总录取率和投稿量。

表2、2003-2011年期间KDD 应用（Industrial and Government ）论文投稿及录取情况

0.00%

20.00%40.00%60.00%80.00%

200320042005200620072008200920102011

年份

总录取率

图1、2003年-2011年期间KDD 的研究论文、应用论文各自的总录取比率

200400600800

2003

2004

2005

2006

20072008

2009

2010

2011

年份

投稿量

图2、2003年-2011年期间KDD 的研究论文、应用论文投稿情况

4、 设置的奖项情况

在每年的KDD 年会上颁发的主要奖项包括SIGKDD 创新奖（SIGKDD Innovation Award ）、SIGKDD 服务奖（SIGKDD Service Award ）、SIGKDD 最佳研究论文奖（SIGKDD Best Research Paper Award ）、SIGKDD 最佳应用论文奖（SIGKDD Best Application Paper Award ）、SIGKDD 博士论文奖（SIGKDD Doctoral Dissertation Award ）以及SIGKDD 学生差旅奖（SIGKDD Student Travel Award ）[3]。

1、 SIGKDD 创新奖（SIGKDD Innovation Award ）

该奖主要用于奖励对数据挖掘及知识发现领域作出重大技术贡献的研究人员，获奖人员的研究工作通常在数据挖掘理论或商业数据挖掘系统开发上产生了持久的影响。自2000年以来已有11位数据挖掘研究人员获此殊荣，其中来自UIUC 的韩家炜教授位列其中。

2、 SIGKDD 服务奖（SIGKDD Service Award ）

该奖主要奖励对数据挖掘及知识发现领域作出重大服务贡献的个人或团队，考察的因素主要包括主持学术团体、主办会议等服务性工作、数据挖掘教学、财务赞助等。自2000年以来已产生了10位获奖者，其中包括来自美国佛蒙特大学的吴信东教授。

3、 SIGKDD 最佳研究论文奖（SIGKDD Best Research Paper Award ）

该奖主要用于奖励从每年的KDD 年会所录用的研究论文中挑选出来的、对数据挖掘和知识发现领域有基础性的推动作用的论文。KDD 的研究论文奖包括最佳研究论文奖（Best Research Paper Award ）和最佳学生论文奖（Best Student Paper Award ）两类。

4、 SIGKDD 最佳应用论文奖（SIGKDD Best Application Paper Award ）。

该奖主要用于奖励从每年的KDD 年会所录用的应用论文中挑选出来的、能较好体

现在数据挖掘应用中反映出挑战性的研究问题和经验教训的论文。

5、 SIGKDD 博士论文奖（SIGKDD Doctoral Dissertation Award ）

该奖项是从2008年开始设立，用于奖励在数据挖掘与知识发现领域作出出色研究工作的博士生。本科毕业于清华大学、来自美国UIUC 的Xiaoxin Yin 博士（导师为韩家炜教授）曾获得首届SIGKDD 博士论文奖。

6、SIGKDD学生差旅奖（SIGKDD Student Travel Award）

该奖项主要用于资助部分参会学生的差旅开销。

5、关于KDD 2012

KDD 2012年会将于2012年8月12日至16日在北京举办，这也是KDD首次在亚太地区举办。中国近年来的快速发展举世瞩目。数据挖掘作为一个各个行业发展不可缺少的技术支持，在中国得到了长足发展。KDD 2012对KDD以及中国的数据挖掘都是具有重大意义的里程碑。海内外数据挖掘领域的华人学者在KDD’12的组织工作中扮演了重要角色。例如，大会主席是香港科技大学的杨强教授，大会荣誉主席为中科院的陆汝钤院士和清华大学的张钹院士，大会指导委员会主席为中国电子工程系统研究所的李德毅院士，大会副主席为CityGrid Media的沈抖博士，加拿大西蒙弗雷泽大学(SFU)的裴健教授、美国罗格斯大学（Rutgers University）的熊辉教授和微软的Ying Li博士分别担任大会程序委员会联合主席、企业及政府应用分会程序委员会联合主席和工业实践展程序委员会联合主席。专题研讨会联合主席包括南京大学的周志华教授，会议会务主席(local arrangement chair)由清华大学的唐杰博士担任。相对于往届的KDD会议，KDD’12的一个特色是新增加了“亚太主题分会”（Asia Pacific Track）。亚太主题分会的主席为香港大学的张伟牢教授和美国北卡大学（UNC）的王蔚教授。该分会将邀请亚太地区在数据挖掘领域的某些知名专家做特邀报告。与工业实践及展览分会类似，亚太主题分会不准备以论文的形式进行。此外，KDD 2012还将举办KDD暑期学习班，邀请数据挖掘的知名学者就某些专题进行详细的讲解。

6、总结

数据挖掘是一个较新的交叉学科，近年来随着海量数据在各个行业的涌现，发挥了越来越大的推动作用，受到了广泛的关注。全球的华人学者在这一研究领域扮演着举足轻重的角色。国内也孕育出了一支庞大的数据挖掘研究及开发队伍，并且在最近几年的KDD年会上有出色的表现。北京KDD 2012将为全球的科研工作者提供一个了解和学习中国数据挖掘进展的机会，也为国内的学者提供一个学习和展现的机会。这必将成为数据挖掘研究与应用发展的一个新的里程碑。最后，预祝2012年ACM SIGKDD国际数据挖掘年会取得圆满成功。

7、致谢

十分感谢香港科技大学的杨强教授和CityGrid Media的沈抖博士在本文撰写过程中所给予的悉心指导和宝贵建议。

8、参考文献

1. https://www.sodocs.net/doc/874822978.html,/

2. https://www.sodocs.net/doc/874822978.html,/kddcup/index.php

3. https://www.sodocs.net/doc/874822978.html,/awards.php

4. https://www.sodocs.net/doc/874822978.html,/kdd2012/

5. https://www.sodocs.net/doc/874822978.html,/kdd2012/cfp.shtml

6. https://www.sodocs.net/doc/874822978.html,/kdd2011/

数据挖掘简介

数据挖掘综述

数据挖掘综述 摘要：数据挖掘是一项较新的数据库技术，它基于由日常积累的大量数据所构成的数据库，从中发现潜在的、有价值的信息——称为知识，用于支持决策。数据挖掘是一项数据库应用技术，本文首先对数据挖掘进行概述，阐明数据挖掘产生的背景，数据挖掘的步骤和基本技术是什么，然后介绍数据挖掘的算法和主要应用领域、国内外发展现状以及发展趋势。 关键词：数据挖掘，算法，数据库 ABSTRACT：Data mining is a relatively new database technology, it is based on database, which is constituted by a large number of data coming from daily accumulation, and find potential, valuable information - called knowledge from it, used to support decision-making. Data mining is a database application technology, this article first outlines, expounds the background of data mining , the steps and basic technology, then data mining algorithm and main application fields, the domestic and foreign development status and development trend. KEY WORDS: data mining ,algorithm, database 数据挖掘产生的背景 上世纪九十年代．随着数据库系统的广泛应用和网络技术的高速发展，数据库技术也进入一个全新的阶段，即从过去仅管理一些简单数据发展到管理由各种计算机所产生的图形、图像、音频、视频、电子档案、Web页面等多种类型的复杂数据，并且数据量也越来越大。在给我们提供丰富信息的同时，也体现出明显的海量信息特征。信息爆炸时代．海量信息给人们带来许多负面影响，最主要的就是有效信息难以提炼。过多无用的信息必然会产生信息距离(the Distance of Information-state Transition，信息状态转移距离，是对一个事物信息状态转移所遇到障碍的测度。简称DIST或DIT)和有用知识的丢失。这也就是约翰·内斯伯特(John Nalsbert)称为的“信息丰富而知识贫乏”窘境。因此，人们迫切希望能对海量数据进行深入分析，发现并提取隐藏在其中的信息．以更好地利用这些数据。但仅以数据库系统的录入、查询、统计等功能，无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。更缺乏挖掘数据背后隐藏知识的手段。正是在这样的条件下，数据挖掘技术应运而生。 数据挖掘的步骤 在实施数据挖掘之前，先制定采取什么样的步骤，每一步都做什么，达到什么样的目标是必要的，有了好的计划才能保证数据挖掘有条不紊的实施并取得成功。很多软件供应商和数据挖掘顾问公司投提供了一些数据挖掘过程模型，来指导他们的用户一步步的进行数据挖掘工作。比如SPSS公司的5A和SAS公司的SEMMA。 数据挖掘过程模型步骤主要包括：1定义商业问题；2建立数据挖掘模型；3分析数据；4准备数据；5建立模型；6评价模型；7实施。 1定义商业问题。在开始知识发现之前最先的同时也是最重要的要求就是了

大数据挖掘常用方法

数据挖掘常用的方法 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。

(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。

《大数据时代下的数据挖掘》试题和答案与解析

《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化

C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级

数据挖掘

一、数据挖掘概述 1、数据挖掘 定义：通过自动或半自动化的工具对大量的数据进行探索和分析的过程，其目的是发现其中有意义的模式和规律。 ——数据挖掘是一门技能，不是一种现成的产品。 2、数据挖掘能做什么 6种方法：分类（classification）、估计（estimation）、预测（prediction）、组合或关联法则（affinity grouping or association rules）、聚类（clustering）、描述与可视化（description and visualization） 前三种方法属于直接的数据挖掘，目标是应用可得到的数据建立模型，用其他可得到的数据来描述我们感兴趣某一变量。 后三种方法属于间接的数据挖掘，没有单一的目标变量，目标是在所有变量中发现某些联系。 1）分类：其特点是先对不同的类别加以定义，并由预先分类的样本构成训练集。任务是建立一个模型并应用这一模型对未分类数据进行分类。分类处理的是离散的结果。 2）估计处理的是连续的结果。 3）组合法的任务是确认哪些事物会一起出现。 4）聚类的任务是将相似的事物分成一类，差异较大的事物分在不同的类中。聚类与分类的区别是聚类并不依赖于事先确定好的组别。 3、技术层面的数据挖掘 1）算法与技巧 2）数据 3）建模实践 二、数据挖掘方法论：互动循环系统 1、数据挖掘的两种类型 一种是自上而下的方法，称之为有监督的数据挖掘方法，当明确知道要搜索的目标时，可以是用这种方法。 一种是自下而上的方法，称之为无监督的数据挖掘方法，实际就是让数据解释自己。此方法是在数据中寻找模式，然后把产生的结果留给使用者去判断其中哪些模式重要。 数据挖掘的结果通常是这两种方法的结合。 1）有监督的数据挖掘 黑匣子模型：使用一个或多个输入值产生一个输出的模型。我们并不关心模型如何运作，那只是黑盒子，我们只关心可能的最优结果。 我们根据已知事例，分析其相关资料，将分析结果用在从未联络的潜在客户，这样的模型称之为预测模型。预测模型使用历史记录来计算某些相应结果中的得分。成功预测的要领之一是拥有足够支持结果的数据来训练模型。 2）无监督的数据挖掘 半透明模型：有时需要使用模型能够得到与数据相关的重要信息，我们也需要了解模型的运作细节，这就好比一组半透明的盒子。 2、数据挖掘的互动循环过程 数据挖掘的互动过程是一种高层次的流程，由四个重要的业务过程所构成： 理解业务问题； 将数据转换成可执行的结果；

大数据挖掘入门教程

大数据挖掘入门教程 大数据时代的来临，给人们生活带来了巨大变化。对于中国而言，大数据产业起步晚，发展速度快。物联网、移动互联网的迅速发展，使数据产生速度加快、规模加大，迫切需要运用大数据手段进行分析处理，提炼其中的有效信息。千锋教育，经过多年的洗礼，在大数据培训中取得了不错的成绩。 下面是千锋教育对于大数据入门教程的步骤： 1)数据挖掘概述与数据： 讲解了数据挖掘技术的起源、应用场景以及基本的处理方法，并对于数据集、数据等基本的概念做了阐释。 2)可视化与多维数据分析： 讲解了数据可视化的基本方法，并分别演示了Excel数据透视表与SQLServerAnalysisService对于多维数据的可视化处理。 3)分类器与决策树： 讲解了分类器的基本概念与应用方法，并具体分析了分类器经典算法之一决策树的实现方法。 4)其他分类器：

讲解了另外两种经典的分类器算法：基于规则的分类器与基于距离的分类器和其他一些常见的分类器算法，如基于距离的分类器的改良算法、贝叶斯分类器、人工神经网络、支持向量机与组合方法等。 5)决策树的应用： 演示了利用WekaExplorer、KNIME、Tanagra等开源工具进行的数据挖掘处理。演示中对比了几类数据挖掘算法，如Cart决策树、C4.5决策树、KNIME决策树、简单贝叶斯分类、组合方法、人工神经网络、基于规则的分类等。 6)关联分析： 讲解了关联分析的常见算法，即Apriori算法与FP增长算法。 7)购物车数据分析： 主要演示了利用微软的解决方案来进行购物车数据的关联分析，包括SQLServiceAnalysisService的关联分析与Excel结合SSAS外接程序等方法。最后还利用WekaKnowledgeFlow工具来进行关联分析，以便对比第六章的实践。 8) 聚类算法： 讲解了聚类算法的基本原理与常见算法，包含K均值算法、层次聚类、基于密度的聚类算法。 大数据是未来的趋势，选择千锋教育，助力人生！

大数据时代的数据挖掘

大数据时代的数据挖掘 大数据是2012的时髦词汇，正受到越来越多人的关注和谈论。大数据之所以受到人们的关注和谈论，是因为隐藏在大数据后面超千亿美元的市场机会。 大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。以下内容供个人学习用，感兴趣的朋友可以看一下。 智库百科是这样描述数据挖掘的“数据挖掘又称数据库中的知识发现，是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。 数据挖掘的定义 技术上的定义及含义 数据挖掘（Data Mining ）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义：数据源必须是真实的、大量的、含噪声的；发现的是用户感兴趣的知识；发现的知识要可接受、可理解、可运用；并不要求发现放之四海皆准的知识，仅支持特定的发现问题。 与数据挖掘相近的同义词有数据融合、人工智能、商务智能、模式识别、机器学习、知识发现、数据分析和决策支持等。 ----何为知识从广义上理解，数据、信息也是知识的表现形式，但是人们更把概念、规则、模式、规律和约束等看作知识。人们把数据看作是形成知识的源泉，好像从矿石中采矿或淘金一样。原始数据可以是结构化的，如关系数据库中的数据；也可以是半结构化的，如文本、图形和图像数据；甚至是分布在网络上的异构型数据。发现知识的方法可以是数学的，也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理，查询优化，决策支持和过程控制等，还可以用于数据自身的维护。因此，数据挖掘是一门交叉学科，它把人们对数据的应用从低层次的简单查询，提升到从数据中挖掘知识，提供决策支持。在这种需求牵引下，汇聚了不同领域的研究者，尤其是数据库技术、人工智能技术、数理统计、可视化技术、并行计算等方面的学者和工程技术人员，投身到数据挖掘这一新兴的研究领域，形成新的技术热点。 这里所说的知识发现，不是要求发现放之四海而皆准的真理，也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式，更不是什么机器定理证明。实际上，所有发现的知识都是相对的，是有特定前提和约束条件，面向特定领域的，同时还要能够易于被用户理解。最好能用自然语言表达所发现的结果。n x _s u x i a n g n i n g

数据挖掘研究现状及发展趋势

数据挖掘研究现状及发展趋势摘要：从数据挖掘的定义出发，介绍了数据挖掘的神经网络法、决策树法、遗传算法、粗糙集法、模糊集法和关联规则法等概念及其各自的优缺点；详细总结了国内外数据挖掘的研究现状及研究热点，指出了数据挖掘的发展趋势。 关键词：数据挖掘；挖掘算法；神经网络；决策树；粗糙集；模糊集；研究现状；发展趋势 Abstract：From the definition of data mining，the paper introduced concepts and advantages and disadvantages of neural network algorithm，decision tree algorithm，genetic algorithm，rough set method，fuzzy set method and association rule method of data mining，summarized domestic and international research situation and focus of data mining in details，and pointed out the development trend of data mining. Key words：data mining，algorithm of data mining，neural network，decision tree，rough set，fuzzy set，research situation，development tendency 1引言 随着信息技术的迅猛发展，许多行业如商业、企业、科研机构和政府部门等都积累了海量的、不同形式存储的数据资料[1]。这些海量数据中往往隐含着各种各样有用的信息，仅仅依靠数据库的查询检索机制和统计学方法很难获得这些信息，迫切需要能自动地、智能地将待处理的数据转化为有价值的信息，从而达到为决策服务的目的。在这种情况下，一个新的技术———数据挖掘(Data Mining，DM)技术应运而生[2]。 数据挖掘是一个多学科领域，它融合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、信息检索等最新技术的研究成果，其应用非常广泛。只要是有分析价值的数据库，都可以利用数据挖掘工具来挖掘有用的信息。数据挖掘典型的应用领域包括市场、工业生产、金融、医学、科学研究、工程诊断等。本文主要介绍数据挖掘的主要算法及其各自的优缺点，并对国内外的研究现状及研究热点进行了详细的总结，最后指出其发展趋势及问题所在。 江西理工大学

浅谈大数据背景下数据挖掘的方法及其应用

浅谈大数据背景下数据挖掘的方法及其应用 人类已迈入大数据时代，但很多时候我们会感到被数据淹没，却缺乏知识的困窘，并没有“得数据者得天下”的能力。因此，数据挖掘成了我们提取海量数据信息的必要窗口，本文主要探讨数据挖掘的一些算法、模型及其应用以提高大数据处理能力。 1 什么是大数据 虽然說“大数据”一词在当今时期是炙手可热，很多人都曾对大数据进行定义，但至今为止仍然没有人给出一个明确的定义。大家都认为它具备规模大、多样化、动态化、处理速度快、蕴含有价值的信息，由于其具有规模庞大的特点，我们只能通过机器从浩如烟海、杂乱无章的数据中挖掘对我们有价值的信息，实现数据为我们所用。 2 什么是数据挖掘 数据挖掘是面向事实的，利用数据挖掘工具，以客观统计分析方法挖掘出企业经营的需求信息，得到正确的销售模式、客户关系和行为策略等，有利于企业掌握正确的经营动态，增加利润并减少开支。“数据挖掘”在方法论上强调“面向数据”，由于它充分运用了自动化的数据收集技术与速度快、容量大的计算机，从而具有处理大量复杂数据库的能力。数据挖掘技术能够进一步运用统计等方法对数据进行再分析，以获得更深入的了解，并具有预测功能，可借助已有的数据预测未来。 3 數据挖掘的过程 数据挖掘的过程一般可分为三个阶段，包括数据准备、模式发现与数据挖掘结果。数据准备阶段用于为后续的模式发现提供有质量的数据。包括数据净化、数据集成、数据变换和数据归约。模式发现阶段是数据挖掘过程中的核心阶段，第一要确定挖掘任务和挖掘算法，通过对历史数据的分析，结合用户需求、数据特点等因素，得到供决策使用的各种模式与规则，从该任务的众多算法中选择合适算法进行实际挖掘，得出挖掘结果，即相应的模式。挖掘结果阶段是怎样将挖掘出来的模式与规则以一种直观、容易理解的方式呈现给用户，即可视化。 4 数据挖掘的方法及应用 4.1 关联规则 关联规则挖掘是数据挖掘的本质，它通过对规模庞大的信息进行量化处理，然后建立各类信息的联系，从而让那些看似无关的信息的关联性得以显现并为我们所用。

大数据常用的算法

大数据常用的算法（分类、回归分析、聚类、关联规则） 在大数据时代，数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程，也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能，机器学习，模式学习，统计学等。通过对大数据高度自动化地分析，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场，并做出正确的决策。目前，在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等，数据挖掘可以解决很多问题，包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。 (1)分类。分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到摸个给定的类别中。可以应用到涉及到应用分类、趋势预测中，如淘宝商铺将用户在一段时间内的购买情况划分成不同的类，根据情况向用户推荐关联类的商品，从而增加商铺的销售量。 (2)回归分析。回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。它可以应用到对数据序列的预测及相关关系的研究中去。在市场营销中，回归分析可以被应用到各个方面。如通过对本季度销售的回归分析，对下一季度的销售趋势作出预测并做出针对性的营销改变。 (3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。 (4)关联规则。关联规则是隐藏在数据项之间的关联或相互关系，即可以根据一个数据项的出现推导出其他数据项的出现。关联规则的挖掘过程主要包括两个阶段：第一阶段为从海量原始数据中找出所有的高频项目组;第二极端为从这些高频项目组产生关联规则。关联规则挖掘技术已经被广泛应用于金融行业企业中用以预测客户的需求，各银行在自己的ATM 机上通过捆绑客户可能感兴趣的信息供用户了解并获取相应信息来改善自身的营销。 (5)神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以Hopfield 的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以ART 模型为代表。虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。 (6)Web数据挖掘。Web数据挖掘是一项综合性技术，指Web 从文档结构和使用的集合C 中发现隐含的模式P，如果将C看做是输入，P 看做是输出，那么Web 挖掘过程就可以看做是从输入到输出的一个映射过程。 当前越来越多的Web 数据都是以数据流的形式出现的，因此对Web 数据流挖掘就具有很重要的意义。目前常用的Web数据挖掘算法有：PageRank算法，HITS算法以及LOGSOM 算法。这三种算法提到的用户都是笼统的用户，并没有区分用户的个体。目前Web 数据挖掘面临着一些问题，包括：用户的分类问题、网站内容时效性问题，用户在页面停留时间问题，页面的链入与链出数问题等。在Web 技术高速发展的今天，

大数据及数据挖掘方法

山东科技大学本科毕业设计（论文） 题目大数据及数据挖掘方法 学院名称数学与系统科学学院专业班级统计学10 学生姓名周广军 学号201001051633 指导教师高井贵 二0一四年六月

大数据及数据挖掘方法 摘要 随着计算机技术的革新，互联网新媒体的快速发展，人们的生活已经进入高速信息时代。我们每天的生活都要产生大量数据，因此我们获取数据的速度和规模不断增长，大量数据不断的被存入存储介质中形成海量数据。海量数据的存储、应用及挖掘已成为人们研究的重要命题。 数据挖掘是从存放在数据库、数据仓库或者其他信息库中大量的不完全的有噪声的模糊的随机的数据中提取隐含在其中的人们事先未知、但潜在有用的信息和知识过程。表现形式为：规则、概念、规律及模式等。数据挖掘是一门广义的交叉学科，从一个新的角度把数据库技术、人工智能、统计学等领域结合起来，从更深层次发掘存在于数据内部新颖、有效、具有潜在效用的乃至最终可理解的模式。在数据挖掘中，数据分为训练数据、测试数据、和应用数据。数据挖掘的关键是在训练数据中发现事实，以测试数据作为检验和修正理论的依据，把知识应用到数据中去。 本文首先说明了大数据的概念及兴起与发展历程，然后介绍各种主流的数据分析挖掘方法。 关键词：大数据数据挖掘数据分析方法

Abstract With the development of computer technology, the rapid development of Internet and new media, people's life has entered the information era. Our everyday life is to have a large amount of data, so we get the growing data speed and scale, a large amount of data have been stored in the form of mass data storage medium.The storage, application and mining massive data has become an important proposition that people study. Data mining is stored in the database from the data warehouse, or other information in the library a lot of incomplete, noise fuzzy random data in which the extraction of implicit previously unknown, but potentially useful information and knowledge process. Manifestation: the rules, concepts, rules and patterns. Data mining is a crossed subject, database technology, artificial intelligence, statistics and other fields together to from a new point of view, from a more deep excavation in data within a novel, effective, with potentially useful and ultimately understandable patterns. In data mining, data is divided into training data, test data, and the application of data. The key to data mining is fact finding in the training data, the test data as test and modify the theory basis, the application of knowledge to the data. This paper firstly illustrates the concept and the rise and development of large data, and then introduce various mainstream data mining method. Keywords: large data data mining method of data analysis

数据挖掘主要工具软件简介

数据挖掘主要工具软件简介 Dataminning指一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。前面介绍了报表软件选购指南，本篇介绍数据挖掘常用工具。 市场上的数据挖掘工具一般分为三个组成部分： a、通用型工具； b、综合／DSS／OLAP数据挖掘工具； c、快速发展的面向特定应用的工具。 通用型工具占有最大和最成熟的那部分市场。通用的数据挖掘工具不区分具体数据的含义，采用通用的挖掘算法，处理常见的数据类型，其中包括的主要工具有IBM 公司Almaden 研究中心开发的QUEST 系统，SGI 公司开发的MineSet 系统，加拿大Simon Fraser 大学开发的DBMiner 系统、SAS Enterprise Miner、IBM Intelligent Miner、Oracle Darwin、SPSS Clementine、Unica PRW等软件。通用的数据挖掘工具可以做多种模式的挖掘，挖掘什么、用什么来挖掘都由用户根据自己的应用来选择。 综合数据挖掘工具这一部分市场反映了商业对具有多功能的决策支持工具的真实和迫切的需求。商业要求该工具能提供管理报告、在线分析处理和普通结构中的数据挖掘能力。这些综合工具包括Cognos Scenario和Business Objects等。 面向特定应用工具这一部分工具正在快速发展，在这一领域的厂商设法通过提供商业方案而不是寻求方案的一种技术来区分自己和别的领域的厂商。这些工

具是纵向的、贯穿这一领域的方方面面，其常用工具有重点应用在零售业的KD1、主要应用在保险业的Option＆Choices和针对欺诈行为探查开发的HNC软件。 下面简单介绍几种常用的数据挖掘工具： 1. QUEST QUEST 是IBM 公司Almaden 研究中心开发的一个多任务数据挖掘系统，目的是为新一代决策支持系统的应用开发提供高效的数据开采基本构件。系统具有如下特点： (1)提供了专门在大型数据库上进行各种开采的功能：关联规则发现、序列模式发现、时间序列聚类、决策树分类、递增式主动开采等。 (2)各种开采算法具有近似线性（O(n)）计算复杂度，可适用于任意大小的数据库。 (3)算法具有找全性，即能将所有满足指定类型的模式全部寻找出来。 (4)为各种发现功能设计了相应的并行算法。 2. MineSet MineSet 是由SGI 公司和美国Standford 大学联合开发的多任务数据挖掘系统。MineSet 集成多种数据挖掘算法和可视化工具，帮助用户直观地、实时地发掘、理解大量数据背后的知识。MineSet 2.6 有如下特点： （1）MineSet 以先进的可视化显示方法闻名于世。MineSet 2.6 中使用了6 种可视化工具来表现数据和知识。对同一个挖掘结果可以用不同的可视化工具以各种形式表示，用户也可以按照个人的喜好调整最终效果, 以便更好地理解。MineSet 2.6 中的可视化工具有Splat Visualize、Scatter Visualize、Map

大数据与数据挖掘有感

大数据与数据挖掘有感 随着现代信息技术的飞速发展，大数据浪潮正以浩浩荡荡、锐不可当之势向我们袭来。近三年来，全球范围内对大数据的认识得到了前所未有的提升。“大数据”将成为“改变世界的第一科学技术”，必将推动世界经济的发展。 的确，大数据时代的迅猛发展，对统计学与政府统计具有划时代的意义。对统计学而言，大数据将突破通过样本推断总体的传统方法，直接对总体进行相关分析，并更加注重结论的相关性和实时性；对政府统计工作而言，大数据是采用多种数据收集方式、整合多种数据来源的数据，是采用现代信息技术和架构高速处理及挖掘、具有高度应用价值和决策支持功能的数据、方法及其技术集成。 因此，大数据时代的到来，不仅让官方统计迎来重要的发展战略机遇期，也使其面临着前所未有的重大挑战。 一方面，计算机技术、网络技术和空间信息技术的巨大进步，为提高统计生产力提供了广阔空间。海量的非结构化、电子化数据，极大地丰富了统计数据的来源；另一方面，统计调查主体的多元化发展趋势和电子商务、电子政务、搜索引擎等领域的飞速发展，也对官方统计形成了新的挑战。 这些挑战某种程度上对世界统计和各个国家的官方统计都将产

生深刻的影响！ 中国统计人清醒地认识到：如果中国统计能够把握机会、顺应潮流、奋力变革，那我们就将永立高峰、再展辉煌；而因循守旧、故步自封，则会让我们错失良机、走向式微。因此，积极主动制定大数据策略，是中国统计谋求长远发展的必然选择！ 从此，在“拥抱大数据时代”这一大旗的指引下，中国统计人直面挑战，以时不我待的紧迫感不断变革思想和理念，不断迸发出新活力、开拓出大数据时代统计工作的新局面。 那么，作为与数据打交道、用数据说话的前线统计工作者，如何应对大数据时代的种种挑战对比《大数据》，结合统计工作实际，本人认为最少应该认真思考和解决好三个问题： 一是提供什么样的数据在中国，统计部门提供的数据，是各级政府部门和广大人民群众了解国家社会经济发展和人民生活状况主要渠道。只有真实可靠统计数据，才能使政府决策有的放矢，人民了解国家经济与人民生活的真实状况。如果统计数据虚假不实，就会误导政府和人民，让政府失信于人民。因此，我们一定把握好数据的生命线—质量关，确保给国家和人民提供准确、真实、可靠、无误的数据。 二是如何高效有序地收集数据面对信息大爆炸时代海量数据，必须充分利用高科技手段，高效有序地收集整理各种数据，以满足政府和人民群众越来越广泛的信息需求。为此，我们需要建立完善数据收

数据挖掘相关的权威期刊和会议

数据挖掘相关的权威期刊和会议 ----------------------------------------------- 数据挖掘相关的权威期刊和会议 ----------------------------------------------- [Journals] 1.ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) 2.IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE) 3.Data Mining and Knowledge Discovery 4.Knowledge and Information Systems 5.Data & Knowledge Engineering [Conferences] 1.SIGMOD:ACM Conference on Management of Data (ACM) 2.VLDB:International Conference on Very Large Data Bases (Morgan Kaufmann/ACM) 3.ICDE:IEEE International Conference on Data Engineering (IEEE Computer Society) 4.SIGKDD:ACM Knowledge Discovery and Data Mining (ACM) 5.WWW:International World Wide Web Conferences (W3C) 6.CIKM:ACM International Conference on Information and Knowledge

全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法

全面解析数据挖掘的分类及各种分析方法 1.数据挖掘能做以下六种不同事情（分析方法）： ?分类（Classification） ?估值（Estimation） ?预言（Prediction） ?相关性分组或关联规则（Affinitygroupingorassociationrules） ?聚集（Clustering） ?描述和可视化（DescriptionandVisualization） ?复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等) 2.数据挖掘分类 以上六种数据挖掘的分析方法可以分为两类：直接数据挖掘；间接数据挖掘?直接数据挖掘 目标是利用可用的数据建立一个模型，这个模型对剩余的数据，对一个特定的变量（可以理解成数据库中表的属性，即列）进行描述。 ?间接数据挖掘 目标中没有选出某一具体的变量，用模型进行描述；而是在所有的变量中建立起某种关系。 ?分类、估值、预言属于直接数据挖掘；后三种属于间接数据挖掘 3.各种分析方法的简介 ?分类（Classification） 首先从数据中选出已经分好类的训练集，在该训练集上运用数据挖掘分类的技术，建立分类模型，对于没有分类的数据进行分类。 例子： a.信用卡申请者，分类为低、中、高风险 b.分配客户到预先定义的客户分片 注意：类的个数是确定的，预先定义好的 ?估值（Estimation） 估值与分类类似，不同之处在于，分类描述的是离散型变量的输出，而估值处理连续值的输出；分类的类别是确定数目的，估值的量是不确定的。 例子： a.根据购买模式，估计一个家庭的孩子个数 b.根据购买模式，估计一个家庭的收入 c.估计realestate的价值

数据挖掘项目介绍

目录 1.数据挖掘概述 (2) 1.1现实情况 (2) 1.2 数据挖掘定义 (3) 1.3 数据挖掘技术发展 (3) 1.4 数据挖掘在业务方面的应用(以金融业为例) (4) 1.4.1客户细分―使客户收益最大化的同时最大程度降低风险 (4) 1.4.2客户流失―挽留有价值的客户 (4) 1.4.3交叉销售 (5) 1.4.4 开发新客户 (5) 2.数据挖掘项目实施步骤 (5) 2.1数据理解 (6) 2.2数据准备 (6) 2.3建立模型 (6) 2.4模型评估 (6) 2.5发布结果 (6)

1.数据挖掘概述 1.1现实情况 ①.业务中的数据量呈现指数增长（GB/小时） ②.传统技术难以从这些大量数据中发现有价值的规律 ③.数据挖掘可以帮助我们从大量数据中发现有价值的规律 社会需求：著名的“啤酒尿布”案例：美国加州某个超级卖场通过数据挖掘发现，下班后前来购买婴儿尿布的男顾客大都购买啤酒。于是经理当机立断，重新布置货架，把啤酒类商品布置在婴儿尿布货架附近，并在二者之间放置佐酒食品，同时还把男士日常用品就近布置。这样，上述几种商品的销量大增。

1.2 数据挖掘定义 数据挖掘技术定义： 数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。用统计分析和数据挖掘解决商务问题。 数据挖掘商业定义： 按企业既定业务目标，对大量的企业数据进行探索和分析，揭示隐藏的、未知的或验证已知的规律性，并进一步将其模型化的先进有效的方法。 数据挖掘是从海量数据中提取隐含在其中的有用信息和知识的过程。它可以帮助企业对数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理，从而利用已有数据预测未来，帮助企业赢得竞争优势。 1.3 数据挖掘技术发展 数据挖掘是一个交叉学科领域，受多个学科影响，包括数据库系统、统计学、机器学习、可视化和信息科学。 技术分类 一、预言（Predication）：用历史预测未来 二、描述（Description）：了解数据中潜在的规律

计算机视觉领域著名期刊

计算机视觉领域期刊和会议分析 分为三个级别： tier-1: IJCAI(1+):International Joint Conference on Artificial Intelligence AAAI(1):National Conference on Artificial Intelligence COLT(1):Annual Conference on Computational Learning Theory CVPR(1):IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition ICCV(1):IEEE International Conference on Computer Vision ICML(1):International Conference on Machine Learning NIPS(1):Annual Conference on Neural Information Processing Systems ACL(1-):Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics KR(1-):International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning SIGIR(1-):Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval SIGKDD(1-):ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining UAI(1-):International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence *Impact factor(According to Citeseer03): IJCAI：1.82(top4.09%) AAAI：1.49(top9.17%) COLT：1.49(top9.25%) ICCV：1.78(top4.75%) ICML：2.12(top1.88%) NIPS：1.06(top20.96%) ACL：1.44(top10.07%) KR：1.76(top4.99%) SIGIR：1.10(top19.08%) Average：1.56(top8.02%) IJCAI(1+):AI最好的综合性会议,1969年开始,每两年开一次,奇数年开.因为AI实在太大,所以虽然每届基本上能录100多篇（现在已经到200多篇了），但分到每个领域就没几篇了，象machine learning、computer vision这么大的领域每次大概也就10篇左右,所以难度很大. AAAI(1):美国人工智能学会AAAI的年会.是一个很好的会议,但其档次不稳定,可以给到1+,也可以给到1-或者2+,总的来说我给它”1″.这是因为它的开法完全受IJCAI制约:每年开,但如果这一年的IJCAI在北美举行,那么就停开.所以,偶数年里因为没有IJCAI,它就是最好的AI综合性会议,但因为号召力毕竟比IJCAI要小一些,特别是欧洲人捧AAAI场的比IJCAI少得多(其实亚洲人也是),所以比IJCAI还是要稍弱一点,基本上在1和1+之间;在奇数年,如果IJCAI不在北美,AAAI自然就变成了比IJCAI低一级的会议(1-或2+),例如2005年既有IJCAI又有AAAI,两个会议就进行了协调,使得IJCAI的录用通知时间比AAAI的deadline早那么几天,这样IJCAI落选的文章可以投往AAAI.在审稿时IJCAI的PC chair也在一直催,说大家一定要快,因为AAAI那边一直在担心IJCAI的录用通知出晚了AAAI就麻烦了. COLT(1):这是计算学习理论最好的会议,ACM主办,每年举行.计算学习理论基本上可以看成理论计算机科学和机器学习的交叉,所以这个会被一些人看成是理论计算机科学的会而不是AI的会.我一个朋友用一句话对它进行了精彩的刻画:“一小群数学家在开会”.因为COLT的领域比较小,所以每年会议基本上都是那些人.这里顺便提一件有趣的事,因为