数据挖掘领域的十大挑战

本文探讨了数据挖掘领域的十大挑战性问题,包括发展统一的数据挖掘理论、处理高维数据及高速数据流、序列数据与时间序列数据挖掘等。这些问题涵盖了从理论到实践、从单一数据源到复杂数据网络的各种难点。

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数据挖掘领域10大挑战性问题:
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

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