计算机科学中数据挖掘技术的新进展及其应用场景.docx

计算机科学中数据挖掘技术的新进展及其应用场景

目录

计算机科学中数据挖掘技术的新进展及其应用场景（1）．．．．．．．．．．4

一、内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2研究现状概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、数据挖掘方法的演进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1传统算法的进步．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2新兴技术的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2.1机器学习策略的革新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.2深度学习框架的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

三、数据处理与分析的前沿．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.1数据净化与准备的新途径．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2高效数据探索的工具和技巧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

四、特定领域的应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.1医疗健康领域中的决策支持．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2金融服务中的风险评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.3社交媒体的趋势预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

五、未来趋势与挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

5.1技术发展的方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

5.2面临的主要难题与应对策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.1主要发现总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

6.2对未来研究的建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

计算机科学中数据挖掘技术的新进展及其应用场景（2）．．．．．．．．．33

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

1.1数据挖掘技术的定义与重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

1.2发展历程回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

1.3当前面临的挑战与机遇．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

二、数据挖掘技术的新进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.1机器学习方法的创新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

2.1.1深度学习在图像识别中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

2.1.2自然语言处理技术的突破．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.1.3强化学习在决策支持系统中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

2.2集成学习与提升模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

2.2.1集成学习方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

2.2.2提升模型的原理与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

2.2.3模型选择与调优策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

2.3聚类分析的深化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

2.3.1K均值聚类的改进．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

2.3.2层次聚类的新算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．