Knowledge Discovery in Databases (KDD) is a recent research field belonging to artificial intelligence whose main aim is the identification of new, potentially useful, and understandable patterns in data. Keywords: knowledge discovery; artificial intelligence; data mining; business data; machine learning...
除了 KDD 2019 之外,Kumar 还是其他许多数据挖掘、大数据、高性能计算领域国际大会的主席或区域主席,包括 2015 年 IEEE 国际大数据大会(IEEE International Conference on Big Data)、2002 年 IEEE 国际数据挖掘大会(IEEE International Conference on Data Mining)、2001 年并行与分布式处理国际研讨会(International ...
Knowledge Discovery in Databases (G. Piatetsky-Shapiro and W. Frawley,1991) 1991-1994 Workshops on Knowledge Discovery in Databases Advances in Knowledge Discovery and Data Mining (U. Fayyad,G. Piatetsky-Shapiro,P. Smyth, and R. Uthurusamy, 1996) 1995-1998 International Conferences on Knowledge ...
Novel combinations: Using existing data mining tools but combining them in novel ways (e.g., a method to analyze music, which combines many data mining tools). Data sets: Applied scientific work on handling large or complex data sets from specific domains (e.g., noisy medical records). Eth...
基于此,医学人工智能联盟(Artificial Intelligence in Medicine League, AIMEL)在Health Data Science的...
The 29th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining,简称“KDD”)在美国加州长滩...
ACM SIGKDD(ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)是世界数据挖掘领域的顶级国际会议。今年,KDD Cup共设置四个赛道共五道赛题,涉及数据偏差问题(Debiasing)、多模态召回(Multimodalities Recall)、自动化图学习(AutoGraph)、对抗学习问题和强化学习问题。
知识发现(KDD:Knowledge Discovery in Database)是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的,以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现将信息变为知识,从数据矿山中找到蕴藏的知识金块,将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。 这里不得不提一下数据挖掘的概念,数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数...
KDD 的英文全称是 Knowledge Discovery and Data Mining(知识发现与数据挖掘),由美国计算机协会 ACM 下的数据挖掘分会举办,是国际数据挖掘领域的顶级会议。据统计,KDD 2017 共收到 1144 篇论文投递,收录 216 篇。今日,KDD 2017 公布了收录论文中的最佳论文等奖项。获奖情况如下:最佳论文与最佳学生论文 论文:...
参考文献源DataminingandKDD 2020年1月29日星期三 数据挖掘:概念与技术 1 2020年1月29日星期三 数据挖掘:概念与技术 2 第1章引言 英文幻灯片制作:JiaweiHan中文幻灯片编译:范明 第一章引论 动机:为什么要数据挖掘?什么是数据挖掘?数据挖掘:在什么数据上进行?数据挖掘功能所有的模式都是有...