研究进展

总结聚类算法的研究现状及新进展 分析代表性算法的算法思想、关键技术和优缺点 对典型算法进行实验对比，分析不同数据集和算法的聚类情况 提出聚类分析的研究热点、难点和待解决问题

数据挖掘技术广泛应用于各个领域。其传统任务分类包含分类、聚类、预测等七类，近年来已拓展至社会网络分析、推荐系统等新领域。

利用《中文科技期刊全文数据库》等检索工具，采用文献计量法，对我国1975～2008年学术刊物上发表的白芨研究文献进行统计分析。研究年发文量、合作度、合作率、期刊分布、研究单位等指标和内容，定量分析出我国白芨研究的主要人物、研究领域、研究单位及现状。明确了各年研究的重点、热点、核心人物和主要机构，对白芨的进一步研究和学科发展具有重要的指导作用。

决策树算法的最新研究进展整理得挺到位的，尤其是针对大数据环境下的优化点，讲得蛮细。像 C4.5 和 CART 这些经典算法，多人平时用但不一定搞清了背后的逻辑。这篇文章不仅把基础原理重新梳理了一遍，还总结了最近五大优化方向，比如引入集成学习、预排序、大数据集的 SLIQ、SPRINT 等，读完会有种‘哦，原来现在已经做到这一步了’的感觉。 优化构建过程这块挺实用，比如用信息增益率代替信息增益，就能属性偏差的问题。像用基尼系数来分裂，连续值的表现也还不错。 支持大数据的 SLIQ 和 SPRINT 值得一看，内存小也能跑得动树，而且效率还挺高。你做大规模数据分类任务的话，这两个算法可以重点研究一

时空数据挖掘的资源挺多，但这个Python 版时空大数据交通挖掘可视化真的还不错。里面的代码结构清爽，逻辑也比较好懂，像交通流量、预测拥堵这些场景，用它挺顺手的。 时空异常检测用的AnomalyDetector MATLAB 代码也值得一试，非参数方法，跑得还挺快。适合用来监测一些突发异常，比如交通事故或者环境异常。 如果你对时空数据的高效感兴趣，时空专用引擎 V7 数据调度组件可以了解一下，调度速度快，数据量大也能扛，适合实时数据场景。 想搞时空模式发现的话，可以直接去看CSC-791 时空数据挖掘代码，里面有现成的模式发现方法，写得比较实用，改一改就能用。 另外，像网络热点事件时空演化与可

差分隐私的数据代码资源还挺香的，尤其是你关注数据安全、要搞数据发布的时候，简直就是刚需。Google、Apple 早早就把差分隐私塞进了自家产品里，这玩意不是纸上谈兵。你要做数据挖掘，还得考虑用户隐私？那这份资源可以好好看下，涵盖了集中式模型到本地模型的技术路径，挺系统。里面提到了像随机响应、BloomFilter、还有统计推断这些，你平时做众包数据时肯定能用得上，概念不绕，代码思路也清晰。像MapReduce环境下的差分隐私 K-means 实现也有，做大数据的兄弟可以直接上。建议你优先看看那篇 MapReduce 环境下支持差分隐私的 k-means 聚类方法，不光有思路，代码实现也还不错

优质课程推荐！导师授课深入浅出，每次2小时+超长干货分享，涵盖去年知识图谱领域最新研究资料，物超所值！

隐私保护数据挖掘的研究真的是越来越卷了，尤其是最近看了一篇 2013 年的综述，虽然时间有点久，但内容还挺有参考价值的。文章把几类常见的隐私保护方法——像数据匿名化、差分隐私、同态加密这些——讲得蛮清楚，适合刚上手或者准备在项目里加隐私模块的同学看看。 移动设备、物联网、社交 APP 的爆发，导致隐私泄露的风险越来越高。这篇文章就比较系统地聊了下在高维数据、时空数据、分布式架构这些新场景下隐私保护挖掘的挑战。说白了，就是传统方法不太好使了，需要更聪明的算法、更稳的模型。 像安全多方计算和同态加密，这些技术听起来高大上，其实背后逻辑也不复杂：多方不互任，但又得一起算点东西，那就用密码学兜底。文章

数据挖掘领域中，如何高效准确地将数据分类是一项关键挑战。不同的分类算法各有优劣，例如，决策树算法擅长处理含噪声数据，但面对大规模数据集效率较低；贝叶斯算法以速度和低错误率著称，但分类精度有待提升；关联规则算法在准确率方面表现出色，却容易受到硬件内存限制；支持向量机算法兼具高准确率和低复杂度，但运算速度相对较慢。 为克服现有算法的局限性，研究者们致力于开发性能更优的新算法。例如，多决策树综合技术融合多个决策树的预测结果，提高了分类精度和稳定性。基于先验信息和信息增益的混合分类算法则结合了两种方法的优势，能够更准确地识别数据模式。此外，基于粗糙集的分类算法通过分析数据的不确定性，有效降低了噪声和冗

教育数据挖掘（Educational Data Mining，简称EDM）是计算机科学、教育学和统计学交叉领域的一门学科，专注于分析教育环境中独特的数据。其深入了解学生及其学习环境，以提升教育效果。通过对Web of Science及国内外文献的系统回顾，详细介绍了EDM的研究进展和工作流程。将数据挖掘技术在教育中的应用分为四大类，并通过统计分析典型案例，探讨了EDM的现状、不足及发展趋势。