13.數據挖掘的發展趨勢和研究前沿

1、挖掘復雜數據類型，包括挖掘序列數據，如符合序列和生物學序列；挖掘圖和網絡；挖掘其他類型的數據，包括時間空間數據、信息物理系統數據、多媒體數據、文本和web數據，以及數據流。

2、數據分析提出廣泛認可的統計學方法，如回歸、廣義線性模型、方差分析、混合效應模型、因素分析、判別分析、生存分析和質量控制。

3、數據挖掘的理論基礎，基于數據歸約、數據壓縮、概率統計理論、微觀經濟學理論和基于模式發現的歸納數據庫。

4、可視數據挖掘集成數據挖掘和數據可視化，以便從大型數據集中發現隱藏的、有用知識。可視數據挖掘包括數據可視化、數據挖掘結果可視化、數據挖掘過程可視化和交互的可視數據挖掘。聽覺數據挖掘使用音頻信號指示數據挖掘結果中的模式或特征。

5、特定領域的數據挖掘工具，包括金融、零售和電信業、科學與工程、入侵檢測和預防，以及推薦系統。基于應用領域的研究把特定領域的知識和數據分析技術結合起來，并提供了特定用途的數據挖掘解決方案。

6、普適的數據挖掘是指數據挖掘出現在日常中，如購物、工作、搜索。在無形的數據挖掘中，智慧軟件，如搜索引擎、顧客自適應web服務（如推薦算法）、電子郵件管理器等，把數據挖掘結合到它們的功能模塊中，卻不為用戶所察覺。

7、數據挖掘帶來的主要社會關注是隱私和數據安全問題。保護隱私的數據挖掘處理合法的數據挖掘得到的結果，而不泄露底層敏感的數據值。它的目標是保持數據挖掘結果的總體質量的同時保護隱私和確保安全。

8、數據挖掘的發展趨勢包括新應用領域的探索，提高可伸縮性、交互性和基于約束的挖掘方法；數據挖掘與Web服務、數據庫、數據倉庫和云計算系統的集成；挖掘社會和信息網絡。其他的趨勢除了Web挖掘、分布式的和實時的挖掘、可視和聽覺挖掘、數據挖掘中的隱私和安全性外，還包括時間空間數據、物聯網系統數據、生物學數據、軟件/系統工程數據、多媒體和文本數據挖掘。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【数据挖掘笔记十三】数据挖掘的发展趋势和研究前沿的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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