数据挖掘研究方向比较多,主要有
1.发现语言的形式化描述,即研究专门用于知识发现的数据挖掘语言,也许会像SQL语言一样走向形式化和标准化;
2.寻求数据挖掘过程中的可视化方法,使知识发现的过程能够被用户理解,也便于在知识发现的过程中进行人机交互;
3.研究在网络环境下的数据挖掘技术(WebMining),特别是在因特网上建立DMKD服务器,并且与数据库服务器配合,实现WebMining;
4.加强对各种非结构化数据的开采(DataMiningforAudio&Video),如对文本数据、图形数据、视频图像数据、声音数据乃至综合多媒体数据的开采;
5.交互式发现;
6.知识的维护更新。
热点研究主要有括网站的数据挖掘(Web site data mining)、生物信息或基因(Bioinformatics/genomics)的数据挖掘及其文本的数据挖掘(Textual mining)还有就是数据统计、海量数据分析算法、知识表示、知识运用。
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