zz:数据挖掘10大挑战性问题

ICDM2005前夕,吴信东教授等顶级专家整理了数据挖掘研究领域的10大挑战性问题,包括统一理论的建立、高维数据与高速流数据的处理、序列数据与时间序列数据挖掘、复杂数据中复杂知识的获取等,为研究者提供指导。

http://ifstar.net/bbs/read-htm-tid-7601310.html

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

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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