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数据挖掘10大挑战性问题
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在ICDM2005前夕,美国的吴信东教授等人让世界上这个方向的顶级专家(名单附下)列出了他们各自认为数据挖掘研究领域的10大挑战性问题,然后他们总结这些专家的意见,得出了数据挖掘10大挑战性问题的,很有意义的哦,大家可以根据这些挑战性问题确定自己今后的研究方向,也可以看下自己的研究方向是否在这10大问题中. 1\Developing a Unifying Theory of Data Mining 2\Scaling Up for High Dimensional Data/High Speed Streams 3\Mining Sequence Data and Time Series Data 4\Mining Complex Knowledge from Complex Data 5\Data Mining in a Network Setting 6\Distributed Data Mining and Mining Multi-agent Data 7\Data Mining for Biological and Environmental Problems 8\Data-Mining-Process Related Problems 9\Security, Privacy and Data Integrity 10\Dealing with Non-static, Unbalanced and Cost-sensitive Data 问题来源于以下数据挖掘领域专家: Pedro Domingos, Charles Elkan, Johannes Gehrke, Jiawei Han, David Heckerman, Daniel Keim, Jiming Liu, David Madigan, Gregory Piatetsky-Shapiro, Vijay V. Raghavan and associates, Rajeev Rastogi, Salvatore J. Stolfo, Alexander Tuzhilin, Benjamin W. Wah [ Last edited by 幻影无痕 on 2006-10-25 at 07:53 ] |
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