Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining) - Chương 8: Các vấn đề nghiên cứu trong khai phá dữ liệu

Khai phá dữ liệu trong lĩnh vực mạng (network) và giao tiếp dữ liệu (data communications) Khai phá dữ liệu trong lĩnh vực môi trường (environmental area) Khai phá dữ liệu trong lĩnh vực sinh học (biological area)

ppt8 trang | Chia sẻ: vutrong32 | Ngày: 19/10/2018 | Lượt xem: 240 | Lượt tải: 1download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining) - Chương 8: Các vấn đề nghiên cứu trong khai phá dữ liệu, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Chương 8: Các vấn đề nghiên cứu trong khai phá dữ liệuKhai phá dữ liệu(Data mining)Học kỳ 1 – 2009-2010Khoa Khoa Học & Kỹ Thuật Máy TínhTrường Đại Học Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh1Nội dung8.1. Hướng dữ liệu8.2. Hướng kỹ thuật8.3. Hướng ứng dụng8.4. Tóm tắt2Tài liệu tham khảo[1] Jiawei Han, Micheline Kamber, “Data Mining: Concepts and Techniques”, Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2006.[2] David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth, “Principles of Data Mining”, MIT Press, 2001.[3] David L. Olson, Dursun Delen, “Advanced Data Mining Techniques”, Springer-Verlag, 2008.[4] Graham J. Williams, Simeon J. Simoff, “Data Mining: Theory, Methodology, Techniques, and Applications”, Springer-Verlag, 2006.[5] ZhaoHui Tang, Jamie MacLennan, “Data Mining with SQL Server 2005”, Wiley Publishing, 2005.[6] Oracle, “Data Mining Concepts”, B28129-01, 2008.[7] Oracle, “Data Mining Application Developer’s Guide”, B28131-01, 2008. 38.1. Hướng dữ liệuDữ liệu tuần tự (sequence data)Dữ liệu chuỗi thời gian (time series data)Dữ liệu đa chiều (high dimensional data)Dữ liệu dòng (streaming data)Các kiểu dữ liệu phức tạp khác (complex data) như là dữ liệu web (web documents), dữ liệu văn bản (text documents), dữ liệu đa phương tiện (multimedia), 48.2. Hướng kỹ thuậtHỗ trợ co giãn (scalability) cho dữ liệu đa chiều (high dimensional data) và các dòng dữ liệu tốc độ cao (high speed data streams)Khai phá dữ liệu phân tánKhai phá dữ liệu có xem xét vấn đề bảo mật, riêng tư và toàn vẹn dữ liệuKhai phá dữ liệu không tĩnh và cân bằng58.3. Hướng ứng dụngKhai phá dữ liệu trong lĩnh vực mạng (network) và giao tiếp dữ liệu (data communications)Khai phá dữ liệu trong lĩnh vực môi trường (environmental area)Khai phá dữ liệu trong lĩnh vực sinh học (biological area)68.4. Tóm tắtKhai phá dữ liệu là lĩnh vực liên ngành.Khai phá dữ liệu hiện diện trong nhiều lĩnh vực ứng dụng.Khai phá dữ liệu đã/đang/sẽ được nghiên cứu tiếp.Nguồn: Q. Yang, 10 Challenging Problems in Data Mining Research, International Journal of Information Technology & Decision Making 5(4)(2006) 597-604.7Hỏi & Đáp 8

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pptdata_mining_chapter_8_3966.ppt