KDD2013

微博推荐数据集，用于 KDD Cup 2012 Track 1 比赛。

KDD 已成为人工智能领域的研究热点，广泛应用于过程控制、信息管理、商业、医疗和金融等领域。作为大规模数据库中先进的数据分析工具，KDD 研究是数据库和人工智能领域的研究重点。

深入了解数据挖掘领域最新进展，KDD 2016 文章合集为您呈现。这份资料汇集了众多专家学者的研究成果，涵盖了数据挖掘的各个方面，为相关领域的研究者和实践者提供了宝贵的参考。

步骤：1. 将文件解压到 MATLAB 安装目录下的 mexopts 文件夹中。2. 在 MATLAB 中执行 mex -setup 指令。

数据探索与预处理- 分析不同地点的空气质量数据。- 去除重复数据，处理缺失值。- 根据连续缺失小时数进行数据填充或删除。- 使用相邻地点数据填充缺失数据。- 划分数据集为训练集、验证集和聚合集。 建模方法- 使用 seq2seq 和 xgboost 模型预测未来 48 小时空气质量。

随着数据量的急剧增加和数据类型的复杂化，矛盾知识在KDD领域中日益突出，成为急需解决的问题。通过深入研究知识发现的内在机制，探讨了在动态知识发现过程中矛盾知识的产生原因及解决方法，对解决当前主流发展中的难题具有重要的理论和实际意义。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的重要过程，在信息技术中扮演关键角色。KDD，即知识发现与数据挖掘，通过分析、转换和模型构建，揭示数据库中的有用信息。KDD+CUP2001是经典的数据挖掘竞赛，推动分类问题上的技术发展。参与者需处理大规模数据集和高维度特征空间，提高预测准确性和模型解释性。竞赛涵盖多种分类算法如决策树（C4.5, ID3）、随机森林、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等，各有特点适用于不同数据特性。文档可能讨论特征选择、模型评估（如交叉验证）、代码实现（例如Python的scikit-learn库）以及数据预处理的关键步骤。这是学习数据挖掘理论与实践的宝贵资源，可提升数据分析

KDD 的理论和应用案例组合，真的算是我见过比较全面的资源了。数据挖掘的前世今生，怎么来的、发展咋样、啥时候火的，全讲得挺清楚。最早 1989 年 AAAI 大会提到 KDD，1995 年还搞了个国际会议，算是比较正式地立住了这个方向。数据挖掘是从 AI 研究项目转型过来的，贴近商业应用。嗯，如果你搞 AI 又对落地感兴趣，这部分内容还挺有意思。里面讲的基于数据库的知识发现，就是咱们平时说的 KDD 核心。还有哦，资源里顺带列了不少参考文章。比如数据挖掘算法的、课程课件的，还有个老 KDD Cup 数据集。像http://www.cpud.net/down/111759.html这种，点进去就

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1.2013年Redis实战详解;2.英文原版资料[2013年/PDF];