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A Conversation with Professor Zhongzhi Shi

机译:A conversation with professor Z红纸shi

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摘要

Knowledge Discovery from Data (KDD) or Data Mining is a broad area that integrates techniques from several fields including machine learning, statistics, pattern recognition, artificial intelligence, and database systems, for the analysis of large volumes of data. There have been a large number of data mining algorithms rooted in these fields to perform different data analysis tasks. In China, we can divide KDD into 3 milestones: one that is related to machine learning algorithms, one for integrated knowledge discovery from datasets, and one for distributed and parallel KDD.
机译:数据发现(KDD)或数据挖掘中的知识发现是一个广泛的领域,集成了来自多个领域的技术,包括机器学习,统计,模式识别,人工智能和数据库系统,用于分析大量数据。这些领域中存在大量的数据挖掘算法,以执行不同的数据分析任务。在中国,我们可以将KDD分为三个里程碑:一个与机器学习算法有关的里程碑,一个用于从数据集中发现集成知识的里程碑,另一个用于分布式和并行KDD的里程碑。

著录项

  • 来源
    《SIGKDD explorations》 |2011年第2期|共2页
  • 作者

    Zhongzhi Shi;

  • 作者单位
  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 TP274.2;
  • 关键词

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