根据数据挖掘会议ICDE，在该领域的热门方向

       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。