数据挖掘方向前景分析
1个回答
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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;
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;
追问
您好 能不能详细讲下聚类 频繁模式挖掘 分类 离群点分析之类的详细应用和前景分析
追答
这个不是一两句话就能说清楚的,我这有些资料,留个邮箱,我发给你
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