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列舉數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的十大挑戰(zhàn)問(wèn)題
2016-09-25
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列舉數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的十大挑戰(zhàn)問(wèn)題

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining，DM）又稱數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題，所謂數(shù)據(jù)挖掘是指從數(shù)據(jù)庫(kù)的大量數(shù)據(jù)中揭示出隱含的、先前未知的并有潛在價(jià)值的信息的非平凡過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一種決策支持過(guò)程，它主要基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)、數(shù)據(jù)庫(kù)、可視化技術(shù)等，高度自動(dòng)化地分析企業(yè)的數(shù)據(jù)，做出歸納性的推理，從中挖掘出潛在的模式，幫助決策者調(diào)整市場(chǎng)策略，減少風(fēng)險(xiǎn)，做出正確的決策。


知識(shí)發(fā)現(xiàn)過(guò)程由以下三個(gè)階段組成：（1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，（2）數(shù)據(jù)挖掘，（3）結(jié)果表達(dá)和解釋。

數(shù)據(jù)挖掘是通過(guò)分析每個(gè)數(shù)據(jù)，從大量數(shù)據(jù)中尋找其規(guī)律的技術(shù)，主要有數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、規(guī)律尋找和規(guī)律表示3個(gè)步驟。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中選取所需的數(shù)據(jù)并整合成用于數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)集；規(guī)律尋找是用某種方法將數(shù)據(jù)集所含的規(guī)律找出來(lái)；規(guī)律表示是盡可能以用戶可理解的方式（如可視化）將找出的規(guī)律表示出來(lái)。

數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域10大挑戰(zhàn)性問(wèn)題：

1.Developing a Unifying Theory of Data Mining （ 數(shù)據(jù)挖掘的統(tǒng)一理論框架的構(gòu)建）

2.Scaling Up for High Dimensional Data/High Speed Streams （高維數(shù)據(jù)和高速數(shù)據(jù)流的挖掘）

3.Mining Sequence Data and Time Series Data （序列和時(shí)序數(shù)據(jù)的挖掘）

4.Mining Complex Knowledge from Complex Data （復(fù)雜數(shù)據(jù)中復(fù)雜知識(shí)的挖掘）

5.Data Mining in a Network Setting （網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的數(shù)據(jù)挖掘）

6.Distributed Data Mining and Mining Multi-agent Data （分布式數(shù)據(jù)和多代理數(shù)據(jù)的挖掘)

7.Data Mining for Biological and Environmental Problems （生物和環(huán)境數(shù)據(jù)的挖掘)

8.Data-Mining-Process Related Problems （ 數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中的相關(guān)問(wèn)題處理)

9.Security, Privacy and Data Integrity （數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)所涉及到的隱私和數(shù)據(jù)完整性的維護(hù))

10.Dealing with Non-static, Unbalanced and Cost-sensitive Data （非靜態(tài)、非平衡及成本敏感數(shù)據(jù)的挖掘)


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