KDD-Cup(数据挖掘与知识发现竞赛) 介绍
ACM SIGKDD数据挖掘及知识发现会议

ACM SIGKDD数据挖掘及知识发现会议1清华大学计算机系王建勇1、KDD概况ACM SIGKDD国际会议(简称KDD)是由ACM的数据挖掘及知识发现专委会[1]主办的数据挖掘研究领域的顶级年会。
它为来自学术界、企业界和政府部门的研究人员和数据挖掘从业者进行学术交流和展示研究成果提供了一个理想场所,并涵盖了特邀主题演讲(keynote presentations)、论文口头报告(oral paper presentations)、论文展板展示(poster sessions)、研讨会(workshops)、短期课程(tutorials)、专题讨论会(panels)、展览(exhibits)、系统演示(demonstrations)、KDD CUP赛事以及多个奖项的颁发等众多内容。
由于KDD的交叉学科性和广泛应用性,其影响力越来越大,吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的专家、学者。
KDD可以追溯到从1989年开始组织的一系列关于知识发现及数据挖掘(KDD)的研讨会。
自1995年以来,KDD已经以大会的形式连续举办了17届,论文的投稿量和参会人数呈现出逐年增加的趋势。
2011年的KDD会议(即第17届KDD 年会)共收到提交的研究论文(Research paper)714篇和应用论文(Industrial and Government paper)73篇,参会人数也达到1070人。
下面我们将就会议的内容、历年论文投稿及接收情况以及设置的奖项情况进行综合介绍。
此外,由于第18届KDD年会将于2012年8月12日至16日在北京举办,我们还将简单介绍一下KDD’12[4]的有关情况。
2、会议内容自1995年召开第1届KDD年会以来,KDD的会议内容日趋丰富且变的相对稳定。
其核心内容是以论文报告和展版(poster)的形式进行数据挖掘同行之间的学术交流和成果展示。
KDDCup99网络入侵检测数据的分析

KDDCup99⽹络⼊侵检测数据的分析该数据集是从⼀个模拟的美国空军局域⽹上采集来的 9 个星期的⽹络连接数据, 分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。
测试数据和训练数据有着不同的概率分布, 测试数据包含了⼀些未出现在训练数据中的攻击类型, 这使得⼊侵检测更具有现实性。
在训练集中包含了1种正常的标识类型 normal 和 22种训练攻击类型。
1、KDDCup99⼊侵检测实验数据的标识类型标识类型含义具体分类标识Normal正常记录normalDOS拒绝服务攻击back, land, neptune, pod, smurf, teardropProbing监视和其他探测活动ipsweep, nmap, portsweep,satanR2L来⾃远程机器的⾮法访问ftp_write, guess_passwd, imap, multihop, phf, spy, warezclient, warezmasterU2R普通⽤户对本地超级⽤户特权的⾮法访问buffer_overflow, loadmodule, perl, rootkit标识位⽤来表⽰该条连接记录是正常的,或是某个具体的攻击类型;(正常标识有⼀种,攻击标识有22种)DOS:有6种,back,land,neptune,pod,smurf,teardroplProbing:有4种,ipsweep,nmap,portsweep,satan;R2L:有8种,ftp_wrute,guess_passwd,imap,multipod,phf,spy,warezclient,waremaster;U2R:有4种,buffer_overflow,loadmodule,perl,rootkit;2、特征属性在41个固定的特征属性中,9个特征属性为离散型,其他均为连续型;duration,protocol_type,service,flag,src_bytes,dst_bytes,land,wrong_fragment,urgent,ho,num_failed_logins,logged_in,num_compromised,root_shell,su_attempted,num_root,num_file_creations,num_shells,num_access_files,num_outbound_cmds,is_host_login,is_guest_login,count,srv_count,serror_rate,srv_serror_rate,rerror_rate,srv_rerror_rate,same_srv_rate,diff_srv_rate,srv_diff_host_rate,dst_host_count,dst_host_srv_count,dst_host_same_srv_rate,dst_host_diff_srv_rate,dst_host_same_src_port_rate,dst_host_srv_diff_host_rate,dst_host_serror_rate,dst_host_srv_serror_rate,dst_host_rerror_rate,dst_host_srv_rerror_rate,class通过对41个固定特征属性的分析,⽐较能体现出状态变化的是前31个特征属性,其中9个离散型,22个连续型。
计算机领域有哪些常见的比赛

计算机领域有哪些常见的比赛入了计算机这一行,写代码便是我们安身立命的本领,夜以继日勤学苦练,希望早日成为编程高手。
和其他行业相比,计算机领域的实验成本是比较低的,毕竟,我们程序员的练习,通常是在电脑上敲击下一行行代码,然后执行查看结果。
而很多行业,是需要真真切切地进入实际工作环境,加以学习实操。
例如,医学生想要积攒经验,需要和真正的病人打交道;土木建筑行业的同学,学校都会安排亲自去工地体验一番,感受一下面向黄土背朝天的辛劳。
相对低廉的实验成本,就促进了行业的快速发展,同时的,也为比赛的开展提供了很好的土壤。
每年,计算机领域的各类赛事层出不穷,年景好的时候,奖金数目也是让人瞠目咋舌。
这些比赛大多数是由企业和科研机构举办的,企业是想通过赛事,提高在学生群体中的知名度,希望能将优秀学生招揽进来。
科研机构举办比赛,多了一些公益的味道,会提供一些机构内部的数据集,让学生们能够有机会接触到前沿的科学研究,促进行业的发展。
虽然同属一个领域,细分一下的话,赛事还是有所区别的。
基本属于两大类:经典算法比赛,数据挖掘及AI 比赛。
经典算法比赛所谓经典算法,我们从事计算机领域的,基本都是从数据结构学起的,经典算法注重程序的执行效率、时间和空间复杂度。
这一类的比赛最为出名的是ACM-ICPC 竞赛。
由于我自己也参与其中一段时间,这里会着重介绍一下。
这是由国际计算机协会举办的国际大学生程序设计竞赛。
在求职的时候,我们可能会发现,有些面向学生的招聘需求上,可能会加上一条:有论文或ACM 比赛获奖经历者优先。
这不是个例,说明很多企业认同了ACM 选手的实力,从侧面表明了这个比赛的重要性。
简单科普一下,准备面试时我们或多或少会做一点Leetcode 上的题目,其中等级分为容易题、中等题和难题三种程度。
但通常来说,Leetcode 上的难题才是ACM 比赛的入门题。
该比赛的形式,是一支人数为3 人的队伍,在5 个小时的时间里,去解决若干道编程题目。
数据挖掘_KDD Cup 1997 Datasets(1997年KDD杯数据集)

KDD Cup 1997 Datasets(1997年KDD杯数据集)数据摘要:This is the data set used for The First International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction with KDD-97 The Third International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.中文关键词:KDD杯,知识发现,数据挖掘,数据集,英文关键词:KDD Cup,Knowledge Discovery,Data Mining,Datasets,数据格式:TEXT数据用途:Data Mining数据详细介绍:KDD Cup 1997 DatasetsAbstractThis is the data set used for The First International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction with KDD-97 The Third International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining.Usage NotesThe KDD-CUP-97 data set and the accompanying documentation are now available for general use with the following restrictions:1. The users of the data must notify Ismail Parsa (iparsa@) and KenHowes (khowes@) in the event they produce results, visuals or tables, etc. from the data and send a note that includes a summary of the final result.2. The authors of published and/or unpublished articles that use the KDD-Cup-97data set must also notify the individuals listed above and send a copy of their published and/or unpublished work.3. If you intend to use this data set for training or educational purposes, you must notreveal the name of the sponsor PVA (Paralyzed Veterans of America) to the trainees or students. You are allowed to say "a national veterans organization"...Information files∙readme. This list, listing the files in the FTP server and their contents.∙instruct.txt . General instructions for the competition.∙cup98doc.txt. This file, an overview and pointer to more detailed information about the competition.∙cup98dic.txt. Data dictionary to accompany the analysis data set.∙cup98que.txt. KDD-CUP questionnaire. PARTICIPANTS ARE REQUIRED TO FILL-OUT THE QUESTIONNAIRE and turn in with the results.∙valtargt.readme. Describes the valtargt.txt file.Data files∙cup98lrn.zip PKZIP compressed raw LEARNING data set. (36.5M; 117.2M uncompressed)∙cup98val.zip PKZIP compressed raw VALIDATION data set. (36.8M; 117.9M uncompressed)∙cup98lrn.txt.Z UNIX COMPRESSed raw LEARNING data set. (36.6M; 117.2M uncompressed)∙cup98val.txt.Z UNIX COMPRESSed raw VALIDATION data set. (36.9M; 117.9M uncompressed)∙valtargt.txt. This file contains the target fields that were left out of the validation data set that was sent to the KDD CUP 97 participants. (1.1M)数据预览:点此下载完整数据集。
智慧树答案大数据分析与可视化知到课后答案章节测试2022年

第一章1.什么是KDD?()答案:数据挖掘与知识发现2.数据挖掘分析是指从海量的数据中抽取感兴趣的(有价值的、隐含的、以前没有用但是潜在有用信息的)模式和知识。
()答案:对3.数据挖掘分析的步骤包括()答案:算法分析;数据预处理;模型评估;创建数据集4.当今社会,数据挖掘分析被广泛应用。
()答案:对5.()是未来大数据分析的发展趋势。
答案:实时性;非结构化数据;可视化第二章1.关于描述统计,包括()。
答案:集中趋势分析;离中趋势分析;相关分析2.以下属于推断统计的是()。
答案:离中趋势分析3.在数据特征的测度中,描述分布的形状的值为()答案:偏态;峰态4.测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值()答案:对5.四分位数可以用于顺序数据、数值数据和分类数据()答案:错第三章1.下面哪个属于映射数据到新的空间的方法? ( )答案:傅立叶变换2.将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?()答案:数据预处理3.影响数据质量问题的因素有哪些()答案:其余选项都对4.数据预处理的常见方法有()答案:数据变换;数据清洗;数据集成5.数据预处理是指在对数据进行挖掘分析以前,需要对原始数据进行清理、集合和变换等一系列处理工作()答案:对第四章1.考虑下面的频繁3-项集的集合:{1,2,3},{1,2,4},{1,2,5},{1,3,4},{1,3,5},{2,3,4},{2,3,5},{3,4,5}假定数据集中只有5个项,采用合并策略,由候选产生过程得到4-项集不包含()答案:1,2,4,52.频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集之间的关系是: ( )答案:频繁项集频繁闭项集最大频繁项集3.某超市研究销售纪录数据后发现,买啤酒的人很大概率也会购买尿布,这种属于数据挖掘的哪类问题?( )答案:关联规则发现4.下面购物篮能够提取的3-项集的最大数量是多少()ID 购买项1 牛奶,啤酒,尿布2 面包,黄油,牛奶3 牛奶,尿布,饼干4 面包,黄油,饼干5啤酒,饼干,尿布6 牛奶,尿布,面包,黄油7 面包,黄油,尿布8 啤酒,尿布9 牛奶,尿布,面包,黄油10 啤酒,饼干答案:35.Apriori算法的计算复杂度受( )影响。
机器学习_KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘杯1999数据集)

Missing Values?
N/A
15346
Data Set Information: Please see task description. Relevant Papers: Salvatore J. Stolfo, Wei Fan, Wenke Lee, Andreas Prodromidis, and Philip K. Chan. Cost-based Modeling and Evaluation for Data Mining With Application to Fraud and Intrusion Detection: Results from the JAM Project. [Web Link]
中文关键词:
多变量,分类,知识发现和数据挖掘,UCI,
英文关键词:
Multivariate,Classification,KDD,UCI,
数据格式:
TEXT
数据用途:
This data set is used for classification.
数据详细介绍:
KDD Cup 1999 Data Data Set Abstract: This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction with KDD-99 Data Set Characteristics : Number of Instances : Number of Attribute s: 400000 0
数据预览:
点此下载完整数据集多变量Biblioteka 类知识发现和数据挖掘uci英文关键词
国际数据挖掘与知识发现大会

由 ACM 数据挖掘及知识发现专委会负责协调筹 评审。主会期间,除了学术研究论文,SIGKDD 还
办。会议内容涵盖数据挖掘的基础理论、算法和实 设有面向工业和政府应用的专题研讨会以及工业应
际应用。SIGKDD 的发展历史可以追溯到 1989 年 用博览的邀请报告会。此次大会的主题是“大数据
开始组织的一系列关于知识发现及数据挖掘的研讨 挖掘”,邀请了相关领域的知名专家作大会主旨报
2013 年 8 月 11~14 日,第 19 届知识发现与数 瑟鲁萨米 (Ramasamy Uthurusamy) 博士和芝加哥大
据挖掘大会 (ACM Conference on Knowledge Discov- 学的罗伯特·格洛斯曼 (Robert L. Grossman) 教授, ery and Data Mining, SIGKDD 2013 [1]) 在美国芝加哥 程序委员会主席由来自德克萨斯奥斯丁大学的因德
论大数据,分别关注大数据分析框架和大数
据分析算法。
在 大 数 据 分 析 框 架 的 研 讨 会 中, 来 自
伯克利大学的论文提出结合中央处理器、图
形处理器以及全新的算法设计来提高大数
据挖掘能力。基于名为“BID”的大数据处
图2 SIGKDD 2013研究热点图
理引擎开发了用于矩阵计算的 BIDMat 工
社交网络分析依然是今年 SIGKDD 大会上最热 生注册,他的愿望是给世界上的每个人提供高质量、
的话题,有 4 个直接相关的研讨会,15 篇口头报告 免费的在线课程。在主题报告中,吴恩达介绍了
论文,20 多篇海报论文。总的来说,社交网络分析 Coursera 最新的在线授课平台,包括视频内容、互
的任务变得更加细化,其中 3 个最热的话题是 :网 动练习、实时反馈、自动改作业和小组改作业以及
数据科学的常用数据集推荐_光环大数据培训

数据科学的常用数据集推荐_光环大数据培训数据科学的常用数据集推荐。
以下是光环大数据培训整理编译的17个常用数据集,并列举了适用的典型问题,从菜鸟到老司机,总有一款适合你。
菜鸟入门1.Iris数据集在模式识别文献中,Iris数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集了。
要学习分类技术,Iris 数据集绝对是最方便的途径。
如果你之前从未接触过数据科学这一概念,从这里开始一定没错,因为该数据集只有4列150行。
典型问题:在可用属性基础上预测花的类型。
2.泰坦尼克数据集泰坦尼克数据集也是全球数据科学殿堂中出镜率最高的数据集之一。
借助一些教程和指导,泰坦尼克数据集可以让你深入了解数据科学。
通过对类别、数字、文本等数据的结合,你能从该数据集中总结出最疯狂的想法。
该数据集更重视分类问题,共有12列891行。
典型问题:预测泰坦尼克号上生还的幸存者人数。
3.贷款预测数据集在所有行业中,最为倚重数据分析技术的就是保险业。
贷款预测数据集可以让保险公司对即将面对的挑战、选择的应对方式和影响有一个清晰的认识。
与泰坦尼克数据集相同,它也是一个分类问题,该数据集共有13列615行。
典型问题:预测贷款申请能否得到批准。
4.大市场销售数据集零售业也是数据分析技术的重度使用者之一,它们可以利用分析数据来优化整个商业流程。
利用数据科学技术,管理人员可以准确的完成产品分配、库存管理、供货和打包等复杂流程。
这一数据集的名字已经透露出了它的属性,它就是商店的交易记录,主要解决回归问题。
该数据集共有12列8523行。
典型问题:预测销售情况。
5.波士顿数据集该数据集也是模式识别文献中的典型数据集,该数据集得名是因为波士顿的房地产行业,同时它也是一个回归问题。
该数据集共有14列8506行。
因此,即使你手上的笔记本电脑性能较弱也能Hold住该数据集。
典型问题:预测房屋售价的中间值。
进阶级别1.人类活动识别该数据集是由30个受试人智能手机内置的传感器收集的。
数据库知识发现和数据挖掘技术论文中文文献

数据库和数据挖掘技术论文中文文献知识发现与数据挖掘从数据库中发现知识(KDD )是20世纪80年代末开始的。
KDD 一词是在1989年8月与美国底特律市召开的第一届KDD 国际学术会议上正式形成的。
KDD 研究的问题有:定性知识和定量知识的发现;知识发现方法;知识发现的应用等。
数据挖掘是知识发现中的核心工作,主要研究发现知识的各种方法和技术。
知识发现(KDD )被认为是从数据中发现有知识的整个过程。
数据挖掘被认为是KDD 过程中的一个特定步骤,它用专门算法从数据中抽取模式。
KDD 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高级处理过程。
其中“数据集”是事实F (数据库记录)的集合;“模式”是用语言L 表示的表达式E ,它所描述的数据是集合F 的一个子集E F ,它比枚举所有E F 中元素更简单,称E 为模式;“有效、新颖、潜在有用、可被理解”表示发现的模式有一定的可信度,应该是新的,将来有实用价值,能被用户理解。
KDD 过程下图所示。
KDD 过程图KDD 过程可以概括为三部分:数据准备、数据挖掘、及结果的解释和评估。
1.数据准备数据准备又可以分为3个子步骤:数据选取、数据预处理和数据变换。
数据选取的目的是确定发现任务的操作对象,即目标数据,是根据用户的需要从原始数据库中抽取的一组数据。
数据预处理一般包括消除噪声、推导计算缺值数据、消除重复记录、完成数据类型转换(如把连续数值转换为离散型数据,以便于符号归纳,或是把离散型数据转换为连续型数据,以便于神经网络计算)等。
数据变换的主要目的是消减数据维数或降维,即从初始特征中找出真正有用的特征以减少数据挖掘时要考虑的特征或变量个数。
2.数据挖掘数据挖掘阶段首先要确定挖掘的任务或目的,如数据分类、聚类、关联规则发现或序列模式发现等。
确定了挖掘任务后,就要决定使用什么样的挖掘算法。
选择实现算法有两个考虑因素:一是不同的数据有不同的特点,因此需要用与之相关的算法来挖掘;二是用户或实际运行系统的要求,有的用户可能希望获取描述型的、容易理解的知识(采用规则表示的挖掘方法显然要好于神经网络之类的方法),而有的用户值是希望获取预测准确度尽可能高的预测型知识。
KDDcup2015数据集研究

数据库与信息管理本栏目责任编辑:王力KDDcup2015数据集研究宋国琴,何春,章三妹(西华师范大学教育信息技术中心,四川南充637000)摘要:KDDcup2015数据集提供了学堂在线半年内39门课程的部分时段学习行为信息,主要用于学生翘课行为预测研究。
翘课行为反映了幕课的质量问题,也是在线教育的核心问题之一。
该文通过对数据集的详细分析,解读了KDD-cup2015数据集的格式和内容,介绍了数据分析的工具和平台,并通过实例展示如何将原始数据转化为有机的字典数据,以利于进一步的特征建立和机器学习。
总结了数据集的不足和可能的影响,为同类数据集的建立和应用提供了依据。
关键词:KDDcup2015;幕课;翘课;Python 中图分类号:TP181文献标识码:A文章编号:1009-3044(2016)35-0005-03KDD 是数据挖掘与知识发现(Data Mining and Knowledge Discovery )的简称,KDD CUP 是由ACM (Association for Comput⁃ing Machiner )的SIGKDD (Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining )组织的年度竞赛。
学生的高辍学率成为MOOC 平台最核心的问题,也是在线教育的核心问题之一[1-3]。
对辍学的了解和预测可以很好的维护和促进学生的学习活动。
因此,KDDCup2015的题目为:对中国最大的MOOC 平台之一学堂在线的辍学行为进行预测。
通过对数据集的解读,根据用户之前的行为,对他在接下来的10天内是否会翘课进行预判。
由于在线教育的盈利要求,目前极少有完整的系统的在线教育公开数据,在线教育公开数据极其稀缺,KDDcup2015[4]数据集有极高的研究和应用价值。
通过对KDDcup2015数据集的分析和研究,提出了数据的分析方法和手段,为进一步的数据挖掘[5]或机器学习[6]过程做铺垫。
数据挖掘知识竞赛题库及答案

数据挖掘知识竞赛题库及答案1、什么是KDD?A、A.数据挖掘与知识发现B、B.领域知识发现C、C.文档知识发现D、D.动态知识发现答案:A--------------------------------2、数据挖掘的主要任务是从数据中发现潜在的规则,从而能更好的完成描述数据、预测数据等任务。
A:对B:错答案:对--------------------------------3、数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题?数据挖掘的预测建模任务主要包括哪几大类问题?()A.分类B.回归C.模式发现D.模式匹配答案:AB--------------------------------4、以下哪些学科和数据挖掘有密切联系?A、统计B、计算机组成原理C、矿产挖掘D、人工智能答案:AD--------------------------------5、离群点可以是合法的数据对象或者值。
答案:√--------------------------------1、下面哪个属于定量的属性类型:在上题中,属于定量的属性类型是:() A标称B序数C区间D相异答案:C--------------------------------2、只有非零值才重要的二元属性被称作:只有非零值才重要的二元属性被称作:()A.计数属性B.离散属性C.非对称的二元属性D.对称属性答案:C--------------------------------3、定量属性可以是整数值或者是连续值。
答案:正确--------------------------------4、中心趋势度量模(mode)是指A、算术平均值B、数据集中出现频率最高的值C、最大值D、最小值答案:数据集中出现频率最高的值--------------------------------5、以下哪些是属于中心趋势的度量A、平均值B、标准差C、五数概括D、中位数答案:平均值■中位数--------------------------------1、数据清洗的方法不包括A、缺失值处理B、噪声数据清除C、一致性检查D、重复数据记录处理答案:D--------------------------------2、对数据进行数据清理、集成、变换、规约是数据挖掘哪个步骤的任务?A、频繁模式挖掘B、分类和预测C、数据预处理D、噪声检测答案:数据预处理--------------------------------3、以下哪项不属于数据规约的方法?A、数据迁移B、维规约C、数据压缩D、数值规约答案:数据迁移--------------------------------4、大数据预处理的方法不包含以下哪个选项?A、数据清洗B、数据变换C、数据采集D、数据规约答案:数据采集--------------------------------5、在噪声数据中,波动数据比离群点数据偏离整体水平更大。
最新整理最新整理知识获取KDD和数据挖掘介绍讲解.ppt

• 将知识库中的知识应用于实际的运行过程,并 从外界获得反馈,与运行结果进行比较,计算 误差,激发下一轮基于KDD的知识获取过程
• 两个误差阈值:平均误差阈值和严重错误阈值 • 在KDD等过程中,知识库不变且保持可用,知
生产实践 (总结经验)
知识的发展与完善 (新、旧知识融合)
知识工程师从知识源 抽取知识存入知识库
通过机器学习或数 据挖掘工具从实践 数据中获得新知识
由知识工程师和领域 专家配合更新知识库
知识获取研究的主要内容
• 知识抽取 • 知识建模 • 知识转换 • 知识检测 • 知识的组织与管理
知识自动获取研究发展
数据挖掘的常用方法
• 关联规则挖掘 • 决策树方法 • 统计方法 • 粗糙集方法 • 人工神经网络 • 遗传算法
KDD的应用
• 数据挖掘和知识发现系统
• IBM Almaden研究中心的Quest • 加拿大Simon Fraser大学的DBMiner • AT&T实验室的IMACS和Spotlight • 中科院计算所的MSMiner
约束生成
知识库
知识应用
知识发现
知识库管理
运行时数据
数据库
用户
模型结构
约束生成
知识应用
基于知识库的约束生成
知识库
数 据 选 择
数 据 预 处 理
数 据 转 换
数 据 挖 掘
/
解 释 评 价
知
知
知
识
识
识
转
检
融
换
测
合
数据库
应用 系统
运行时 数据
运行 监控
知识发现
知识库管理
kdd会议
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kdd会议
ACM SIGKDD(国际数据挖掘与知识发现大会,KDD)会议始于1989 年,是数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议,也是首个引入大数据、数据科学、预测分析、众包等概念的会议。
今年的KDD 大会是第28 届,预计将于8 月中旬在美国华盛顿特区举办。
KDD 会议包含Research 和Applied Data Science 两个track。
目前,KDD 2022 论文接收结果已正式公布。
据了解,KDD 2022 Research track 共收到1695 篇投稿,其中254 篇被接收,接收率为14.9%。
相比于KDD 2021 的Research track(1541 篇投稿,238 篇接收,接收率15.4%),今年KDD 会议在投稿数量和接收率两方面与去年差距不大。
此外,KDD 2022 Applied Data Science track 共收到753 篇投稿,其中195 篇被接收。
整体统计来看,KDD 2022 的总体接收率为18.3%(2448 篇投稿,449 篇接收)。
数据挖掘顶级会议KDD简介
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ACM SIGKDD数据挖掘及知识发现会议1清华大学计算机系王建勇1、KDD概况ACM SIGKDD国际会议(简称KDD)是由ACM的数据挖掘及知识发现专委会[1]主办的数据挖掘研究领域的顶级年会。
它为来自学术界、企业界和政府部门的研究人员和数据挖掘从业者进行学术交流和展示研究成果提供了一个理想场所,并涵盖了特邀主题演讲(keynote presentations)、论文口头报告(oral paper presentations)、论文展板展示(poster sessions)、研讨会(workshops)、短期课程(tutorials)、专题讨论会(panels)、展览(exhibits)、系统演示(demonstrations)、KDD CUP赛事以及多个奖项的颁发等众多内容。
由于KDD的交叉学科性和广泛应用性,其影响力越来越大,吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的专家、学者。
KDD可以追溯到从1989年开始组织的一系列关于知识发现及数据挖掘(KDD)的研讨会。
自1995年以来,KDD已经以大会的形式连续举办了17届,论文的投稿量和参会人数呈现出逐年增加的趋势。
2011年的KDD会议(即第17届KDD 年会)共收到提交的研究论文(Research paper)714篇和应用论文(Industrial and Government paper)73篇,参会人数也达到1070人。
下面我们将就会议的内容、历年论文投稿及接收情况以及设置的奖项情况进行综合介绍。
此外,由于第18届KDD年会将于2012年8月12日至16日在北京举办,我们还将简单介绍一下KDD’12[4]的有关情况。
2、会议内容自1995年召开第1届KDD年会以来,KDD的会议内容日趋丰富且变的相对稳定。
其核心内容是以论文报告和展版(poster)的形式进行数据挖掘同行之间的学术交流和成果展示。
KDD Knowledge Discovery in Databases
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KDD Knowledge Discovery in Databases百科名片知识发现知识发现(KDD:Knowledge Discovery in Databases)是从数据集中别出有效的、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。
该术语于1989年出现,Fayyad定义为"KDD"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”。
目录详细解释1.KDD基本过程(the process of the KDD)2.常用KDD过程模型 (KDD process model)编辑本段详细解释数据库知识发现(knowledge discovery in databases,KDD)的研究非常活跃。
在上面的定义中,涉及几个需要进一步解释的概念:“数据集”、“模式”、“过程”、“有效性”、“新颖性”、“潜在有用性”和“最终可理解性”。
数据集是一组事实 F(如关系数据库中的记录)。
模式是一个用语言L来表示的一个表达式E,它可用来描述数据集F的某个子集凡上作为一个模式要求它比对数据子集FE的枚举要简单(所用的描述信息量要少)。
过程在KDD中通常指多阶段的处理,涉及数据准备、模式搜索、知识评价以及反复的修改求精;该过程要求是非平凡的,意思是要有一定程度的智能性、自动性(仅仅给出所有数据的总和不能算作是一个发现过程)。
有效性是指发现的模式对于新的数据仍保持有一定的可信度。
新颖性要求发现的模式应该是新的。
潜在有用性是指发现的知识将来有实际效用,如用于决策支持系统里可提高经济效益。
最终可理解性要求发现的模式能被用户理解,目前它主要是体现在简洁性上。
有效性、新颖性、潜在有用性和最终可理解性综合在一起称为兴趣性。
由于知识发现是一门受到来自各种不同领域的研究者关注的交叉性学科,因此导致了很多不同的术语名称。
数据挖掘_KDD Cup 2003 Datasets(2003年KDD数据集)
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KDD Cup 2003 Datasets(2003年KDD数据集)数据摘要:The e-print arXiv, initiated in Aug 1991, has become the primary mode of research communication in multiple fields of physics, and some related disciplines. It currently contains over 225,000 full text articles and is growing at a rate of 40,000 new submissions per year. It provides nearly comprehensive coverage of large areas of physics, and serves as an on-line seminar system for those areas. It serves 10 million requests per month, including tens of thousands of search queries per day. Its collections are a unique resource for algorithmic experiments and model building. Usage data has been collected since 1991, including Web usage logs beginning in 1993. On average, the full text of each paper was downloaded over 300 times since 1996, and some were downloaded tens of thousands of times.中文关键词:KDD杯,数据集,研究交流,物理,文章,算法与实验,建模,英文关键词:KDD Cup,Datasets,researchcommunication,physics,articles,algorithmic experiments,model building,数据格式:TEXT数据用途:Social Network AnalysisInformation ProcessingClassification数据详细介绍:KDD Cup 2003 DatasetsNewsSept 5, 2003: Presentation slides from the KDD conference are now available.August 20, 2003: Scores for the winners of Tasks 1-3 have been posted.August 19, 2003: Solutions for Task 1-3 have been posted.August 18, 2003: Results for Task 1 have been posted.August 15, 2003: Results for Tasks 2, 3, and 4 have been posted. The winners for Task 1 will be announced by August 18.IntroductionWelcome to KDD Cup 2003, a knowledge discovery and data mining competition held in conjunction with the Ninth Annual ACM SIGKDD Conference. This year's competition focuses on problems motivated by network mining and the analysis of usage logs. Complex networks have emerged as a central theme in data mining applications, appearing in domains that range from communication networks and the Web, to biological interaction networks, to social networks and homeland security. At the same time, thedifficulty in obtaining complete and accurate representations of large networks has been an obstacle to research in this area.This KDD Cup is based on a very large archive of research papers that provides an unusually comprehensive snapshot of a particular social network in action; in addition to the full text of research papers, it includes both explicit citation structure and (partial) data on the downloading of papers by users. It provides a framework for testing general network and usage mining techniques, which will be explored via four varied and interesting task. Each task is a separate competition with its own specific goals.The first task involves predicting the future; contestants predict how many citations each paper will receive during the three months leading up to the KDD 2003 conference. For the second task, contestants must build a citation graph of a large subset of the archive from only the LaTex sources. In the third task, each paper's popularity will be estimated based on partial download logs. And the last task is open! Given the large amount of data, contestants can devise their own questions and the most interesting result is the winner.Data DescriptionThe e-print arXiv, initiated in Aug 1991, has become the primary mode of research communication in multiple fields of physics, and some related disciplines. It currently contains over 225,000 full text articles and is growing at a rate of 40,000 new submissions per year. It provides nearly comprehensive coverage of large areas of physics, and serves as an on-line seminar system for those areas. It serves 10 million requests per month, including tens of thousands of search queries per day. Its collections are a unique resource for algorithmic experiments and model building. Usage data has been collected since 1991, including Web usage logs beginning in 1993. On average, the full text of each paper was downloaded over 300 times since 1996, and some were downloaded tens of thousands of times.The Stanford Linear Accelerator Center SPIRES-HEP database has been comprehensively cataloguing the High Energy Particle Physics (HEP) literature onlinesince 1974, and indexes more than 500,000 high-energy physics related articles including their full citation tree.数据预览:点此下载完整数据集。
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The goal – to design models to support website personalization and to improve the profitability of the site by increasing customer response. Questions - When given a set of page views,
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ROBOCUP
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2
About ACM KDDCUP
n n
ACM KDD: Premiere Conference in knowledge discovery and data mining ACM KDDCUP:
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Worldwide competition in conjunction with ACM KDD conferences. showcase the best methods for discovering higher-level knowledge from data. Helping to close the gap between research and industry Stimulating further KDD research and development
Year
97 98
99 24
2000 2005 2011 30 32 1000+
4
Submissions 16 21
Algorithms (up to 2000)
5
KDD Cup 97
8
KDDCUP 1998 Results
$70,000 $65,000 $60,000 $55,000 $50,000 $45,000 $40,000 $35,000 $30,000 $25,000 $20,000 $15,000 $10,000 $5,000 $100%
Maximum Possible Profit Line ($72,776 in profits with 4,873 mailed)
10
KDDCUP 2000: Data Set and Goal:
Data collected from n , a legwear and legcare Web retailer n Pre-processed n Training set: 2 months n Test sets: one month n Data collected includes: n
11
KDDCUP 2000: The Winners
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Question 1 & 5 Winner: Amdocs Question 2 & 3 Winner: Salford Systems Question 4 Winner: e-steam
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12
KDD Cup 2001
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3 Bioinformatics Tasks
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2003 KDDCUP
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Information Retrieval/ Citation Mining of Scientific research papers
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based on a very large archive of research papers First Task: predict how many citations each paper will receive during the three months leading up to the KDD 2003 conference Second Task: a citation graph of a large subset of the archive from only the LaTex sources Third Task: each paper's popularity will be estimated based on partial download logs Last Task: devise their own questions
ACM KDD Cup A Survey: 1997-2011
Qiang Yang 杨强
(partly based on Xinyue Liu’s slides @SFU, and Nathan Liu’s slides @hkust)
Hong Kong University of Science and Technology 香港科大
13
2001 Winners
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Task 1, Thrombin:
n n
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Task 2, Function: Mark-A. Krogel (University of Magdeburg).
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Jie Cheng (Canadian Imperial Bank of Commerce). Bayesian network learner and classifier
n
Inductive Logic programming
K nearest neighbor
14
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molecular biology : Two tasks
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Winners:
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Task 1: Document extraction from biological articles Task 2: Classification of proteins based on gene deletion experiments
1
About KDD Cup (1997 – 2011)
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Competition is a strong mover for Science and Engineering:
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ACM Programming Contest
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World College level Programming skills World Robotics Competition
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Dataset 2 is smaller and easier to understand 7 megabytes uncompressed
A total of 136 groups participated to produce a total of 200 submitted predictions over the 3 tasks: 114 for Thrombin, 41 for Function, and 45 for Localization.
Task 1: ClearForest and Celera, USA
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Yizhar Regev and Michal Finkelstein
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Task 2: Telstra Research Laboratories , Australia
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Adam Kowalczyk and Bhavani Raskutti
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Dataset 1: Prediction of Molecular Bioactivity for Drug Design
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half a gigabyte when uncompressed
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Dataset 2: Prediction of Gene/Protein Function (task 2) and Localization (task 3)
n n n
Click streams Order information
characterize heavy spenders characterize killer pages characterize which product brand a visitor will view in the remainder of the session?
ACM KDD Cup 1999
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URL: /users/elkan/ kdresults.html Problem To detect network intrusion and protect a computer network from unauthorized users, including perhaps insiders Data: from DoD Winners n SAS Institute Inc. with their software Enterprise Miner. n Amdocs with their Information Analysis Environment
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Winners
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Urban Science Applications, Inc. with their software GainSmarts. SAS Institute, Inc. with their software SAS Enterprise Miner ™ Quadstone Limited with their software Decisionhouse ™
Task 2:
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the genes of one particular type of organism A gene/protein can have more than one function, but only one localization.
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Task 3, Localization: Hisashi Hayashi, Jun Sese, and Shinichi Morishita (University of Tokyo).