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人工智能之数据挖掘.docx 168页

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人工智能之数据挖掘 Research Report of Data Mining 1 目录 摘 要 1. 第一篇 概述 第二篇 技术  1.1 数据挖掘基本概念. 2 1.2 数据挖掘知识图 谱 6 1.3 近年 SIGKDD 概况 7 l. 4 近年 KDD 部分文革解读…….………· 3.2 第三篇 人才  2.1 统计数据分析4..4 2.2 基于机器学习的数据挖掘....…..….. 51 2.3 社会网络中的大数据挖掘… .6..2 2.4 自然语言中的数据挖掘 6.8 大数据处理 7.3 第四篇 应用 3.1 学者情 况概览 7.7 3.2 学 者 简介 7.9 3.3 部分国内数据挖掘研究....…........…...…. ...…......107 4.1 零 售 业 1..1.4 4.2 旅 游 业 1..1.5 4.3 物 流业 1.1.6 4.4 医 学 界 1.16 第五篇 国内外工业界在KDD 上的研究 Google 118 Arnawn 125 Microsoft 128 Facebook 131 阿里巴巴 ( Al ibaba) 132 腾讯 ( Tencent) 139 百度 ( Baidu) 141 第六篇 趋势 M夕`, ,  6.1 发 展 趋 势 1..4. 5 6.2 技 术 预 见 1.46 6.3 交叉研究热度分析 1..4.6 参考文献 150 附录 1.5.6 图表目录 图 1 数据挖掘是知识发现的过程之一 3 图 2 数据挖掘过程基本步骤 5 图 3 Data Mining 知识图谱 6 图 4 2013-2018 KDD 研究性论文投稿与接收情况 7 图 5 2013-2018 KDD 工业界论文投稿与接收情况 8 图 6 柯洁乌镇大战 AlphaGo 撼负后的微博热议 43 图 7 两个微博名人的微博点赞数据的箱型图 45 图 8 组数较大组距较小的频率分布直方图 47 图 9 相同均值和方差的不同数据 52 图 10 k=3 的 K-means 算法迭代过程 53 图 11 神经元 59 图 12 神经网络 59 图 13 Girvan-Newman 算法结果 66 图 14 基于优化 Q 值的算法结果 67 图 15 Louvain 算法步骤 68 图 16 Skip-Gram 模型架构 70 图 17 话题模型的概率图 73 图 18 大数据处理平台技术架构图 74 图 19 基于开源系统的大数据处理平台架构 75 图 20 全球学者分布地图 77 图 21 国内学者分布地图 77 图 22 数据挖掘领域全球 Top1000 学者迁徙图 78 图 23 数据挖掘全球 Top1000 学者机构分布 78 图 24 数据挖掘全球 Top1000 学者 h-index 分布图 79 图 25 数据挖掘全球 Top1000 学者性别比 79 图 26 两阶段的交互推荐方法 119 图 27 视频推荐(左)和视频搜索(右) 120 图 28 方法框架 120 图 29 视频推荐的评测结果 121 图 30 YouTube-8M 数据集上的视频检索 121 图 31 抽取系统的架构图 122 图 32 数据偏差 122 图 33 数据集的实验结果 123 图 34 不同 submodular 的比较结果 124 图 35 共享表示层 124 图 36 UCI 数据集的实验结果 125 图 37 Google 数据的实验结果 125 图 38 PG 模型、MPG 扩展版本 126 图 39 在线系统的 A/B 测试 126 图 40 框架结构 127 图 41 实验结果 127 图 42 Microsoft Bing 的可视化搜索 129 图 43 算法展示 129 图 44 降维过程 130 图 45 RBE 模型 131 图 46 Rosetta 的两阶段抽取架构 132 图 47 系统的总体设计 134 图 48 DPG-FBE 134 图 49 阿里巴巴的可视化搜索 135 图 50 可视化搜索系统的离线学习(左)在线搜索系统的总体架构(右) 135 图 51 基于注意力机制网络和 RNN 的深度架构 136 图 52 排序过程 136 图 53 电子商务网站中商品的表示学习 137 图 54 SI 辅助信息 137 图 55 多级级联排

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