數據挖掘的發展趨勢和研究前沿


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挖掘復雜的數據類型

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數據挖掘的其他方法

### 統計學數據挖掘


數據挖掘應用

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金融數據分析的數據挖掘

  • 為多維數據分析和數據挖掘設計和構造數據倉庫
  • 貸款償還預測和顧客信用正則分析
  • 針對定向促銷的顧客分類與聚類
  • 洗黑錢和其他金融犯罪的偵破

零售和電信業的數據挖掘

  • 數據倉庫設計與構造
  • 銷售、顧客、產品、時間和地區的多維分析
  • 促銷活動的效果分析
  • 顧客保有–顧客忠誠度分析
  • 產品推薦和商品的交叉推薦
  • 欺騙分析和異常模式識別

科學與工程數據挖掘

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入侵檢測和預防數據挖掘

多數入侵檢測和預防系統都使用基於特征的檢測或者基於異常的檢測:
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數據挖掘方法可以以多種方式幫助入侵檢測和預防系統加強性能。
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數據挖掘的發展趨勢

    • 應用探索
    • 可伸縮的和交互的數據挖掘方法
    • 與搜索引擎、數據庫系統、數據倉庫系統和雲計算系統的集成
    • 挖掘社會和信息網絡
    • 挖掘時間空間數據、移動對象和物聯網系統
    • 挖掘多媒體、文本和web數據
    • 挖掘生物學和生物醫學數據
    • 數據挖掘與軟件工程和系統工程
    • 可視和聽覺數據挖掘
    • 分布式數據挖掘和實時數據流挖掘
    • 數據挖掘中的隱私保護和信息安全


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