AMiner：2019年第一期《人工智能之數據挖掘》(附下載地址)

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數據挖掘（Data Mining）是一個跨學科的計算機科學分支。它是用人工智能、機器學習、統計學和數據庫的交叉方法在大規模數據中發現隱含模式的計算過程?；诖髷祿r代的背景，本研究報告對數據挖掘這一課題進行了簡單梳理，包括以下內容： （原文來自皮匠網，關注“三個皮匠”微信公眾號，每天分享最新行業報告）

數據挖掘的概念與研究概況。首先從數據挖掘的定義、分類、過程與功能四個方面介紹了數據挖掘；整理并分析了數據挖掘領域頂級會議 ACM SIGKDD 近六年的信息。 

數據挖掘的算法與實現。按照數據挖掘應用的方向，從大數據、機器學習、社會網絡、自然語言與統計數據分析五個方面介紹了數據挖掘的算法?；诖髷祿臄祿诰蛑饕榻B了數據采集層、數據存儲層、數據處理層和服務封裝層四個層的基本架構，和部分大數據平臺實例；基于機器學習的數據挖掘主要介紹了非監督學習方法與監督學習方法，重點是監督學習方法，包括訓練集、驗證集與測試集、決策樹模式、kNN 算法、神經網絡、回歸分析；社會網絡中的大數據挖掘主要介紹了圖的基本要素、圖的度量算子，并從行為分析算法、社區發現算法等方面介紹了社交網絡上的算法；自然語言中的數據挖掘先介紹了詞的表示分析，并從語言模型與話題模型兩個層面進行算法介紹；統計數據分析與前三個方面均有交叉，主要從數據描述性分析、回歸分析、關聯分析、聚類分析三個方面進行介紹。最后具體分析了數據挖掘領域頂級會議 SIGKDD 最近幾年在數據挖掘基礎理論、社交網絡分析和圖數據挖掘、大數據挖掘等幾個方面的國內外的主要研究成果。 

數據挖掘領域專家介紹?；?AMiner 數據，對數據挖掘領域專家進行深入挖掘和介紹。包括頂尖學者的全球與中國分布、遷徙概況、學者機構分布、h-index分析，并依據AMiner 評價體系，從代表學者與近十年代表學者兩個層面選取學者進行詳細介紹。 

數據挖掘的應用領域與發展趨勢。數據挖掘無論是在科學領域還是工程領域、理論研究還是現實生活中，其應用都十分廣泛，有著極為廣闊的發展前景。本文對其在物流業、旅游業、零售業等相關領域的應用情況進行了介紹，并基于AMiner 數據，對近期數據挖掘領域研究熱點進行可視化分析，對未來數據挖掘方向進行了預測：隱私保護、可視化、與專業領域結合、多媒體數據挖掘等。