GMIN313 蒙彼利埃科学大学数据挖掘项目发布

数据挖掘是信息技术领域的重要分支，涉及从复杂数据中发现有价值信息和模式。华沙大学的数据挖掘课程通过作业和项目，深入培养学生对核心概念和技术的理解。课程内容涵盖数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘和预测等关键技能。学生将学习数据清洗、集成、转换和规约等预处理步骤，以提高后续分析的准确性和效率。分类任务将使用决策树、随机森林、支持向量机等算法进行模型建立和预测。聚类则利用K-means、层次聚类和DBSCAN等算法实现数据分组，无需事先知道类别标签。关联规则挖掘和预测则依赖于Apriori和FP-Growth算法等方法。课程还涉及时间序列分析、回归模型和深度学习技术。学生通过项目展示数据解释能力和

问题摘要：学生无法根据他们在课程中的表现以及与课程的在线学习环境(moodle)的互动来预测他们的最终成绩。目的：研究数据挖掘技术，对Moodle上的数据实施最适用的模型，对学生的成绩进行预测。任务包括：研究不同的数据挖掘技术，审查在类似领域实施的模型，查看在所述问题的领域中实现的其他模型。确定最适用于对Moodle格式的数据进行预测的技术，在给定的上下文中设计独特的数据预测模型，比较和评估所选模型与现有数据模型的准确性，展示研究结果，可视化结果。

数据挖掘项目 作者： Philippe CHARRAT 和 Clément CORNU 目标： 使用 Python 创建推荐系统（开发中）

这份解析针对中国科学院大学网络数据挖掘课程2016年至2018年的试题进行了详细分析，力求帮助学习者深入理解课程核心知识点，掌握解题思路。

商户在特定日期如“黑色星期五”和“双十一”等促销活动中可能会吸引一些一次性购物的新买家，商家需要识别谁可以转化为重复购买者以减轻促销对未来销售的影响。数据文件说明如下： 字段名称 | 定义---|---|---user_id | 用户唯一 ID年龄范围 | 用户年龄范围：50 时为 7 和 8；0 和 NULL（未知）性别 | 用户性别：女性 0，男性 1，NULL（未知）商户编号 | 商家唯一 ID标签 | 取值 {0, 1, -1, NULL}，1 表示用户是商家的重复购买者，0 表示相反，-1 表示用户是潜在重复购买者

Aztech 数据挖掘项目的最终成果。

汇集数据挖掘领域专业人士的精选项目，展示数据挖掘实践应用与创新。

奥萨卡拉萨尔大学的学生正在进行一个数据挖掘项目。

情感识别：数据挖掘项目探索 这个项目深入研究了情感识别领域，利用数据挖掘技术探索情感识别的奥秘。项目重点关注： 数据收集与处理： 从社交媒体、文本对话等渠道收集情感数据，并进行清洗、标注等预处理工作。 特征工程： 从文本数据中提取能够表达情感的特征，例如词汇选择、语法结构、语义信息等。 模型构建与训练： 选择合适的机器学习或深度学习模型，进行训练和优化，使其能够准确识别文本中的情感倾向。 结果评估与分析： 评估模型的性能，并分析模型的优缺点，以及如何改进模型的准确率和鲁棒性。 通过这个项目，我们希望能够更深入地理解情感识别的原理，并探索其在各个领域的应用潜力。