Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 8 - ĐH Bách khoa TP.HCM

Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 8 - ĐH Bách khoa TP.HCM được biên soạn nhằm cung cấp cho các bạn những kiến thức về các vấn đề nghiên cứu trong khai phá dữ liệu. Bài giảng phục vụ cho các bạn chuyên ngành Công nghệ thông tin và những vấn đề liên quan tới lĩnh vực này,.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Bài giảng Khai phá dữ liệu (Data mining): Chương 8 - ĐH Bách khoa TP.HCM Khoa Khoa Học & Kỹ Thuật Máy Tính Trường Đại Học Bách Khoa Tp. Hồ Chí Minh Chương 8: Các vấn đề nghiên cứu trong  khai phá dữ liệu Khai phá dữ liệu (Data mining)     1 Học kỳ 1 – 2009­2010 Nội dung  8.1. Hướng dữ liệu  8.2. Hướng kỹ thuật  8.3. Hướng ứng dụng  8.4. Tóm tắt 2 Tài 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”, Springer­Verlag, 2008.  [4]  Graham J. Williams, Simeon J. Simoff, “Data Mining: Theory,  Methodology, Techniques, and Applications”, Springer­Verlag, 2006.  [5]  ZhaoHui Tang, Jamie MacLennan, “Data Mining with SQL Server  2005”, Wiley Publishing, 2005.  [6]  Oracle, “Data Mining Concepts”, B28129­01, 2008.  [7]  Oracle, “Data Mining Application Developer’s Guide”, B28131­01,  2008.  3 8.1. Hướng dữ liệu  Dữ 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), …  4 8.2. Hướng kỹ thuật  Hỗ 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 tán  Khai phá dữ liệu có xem xét vấn đề bảo mật, riêng  tư và toàn vẹn dữ liệu  Khai phá dữ liệu không tĩnh và cân bằng  … 5 8.3. Hướng ứng dụng  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)  … 6 8.4. Tóm tắt Khai 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  7 Hỏi & Đáp … 8