我们非常荣幸地介绍第19届高级数据挖掘与应用国际会议（ADMA’23）。2023年标志着国际高级数据挖掘与应用会议（ADMA’23）的19周年，会议将于2023年8月21日至23日在中国沈阳举行。我们非常荣幸地邀请您投稿并参加这个研究和应用数据挖掘的顶级年度事件。
该会议旨在汇集来自世界各地的数据挖掘专家，并为数据挖掘领域的原创研究成果提供一个领先的国际论坛，包括应用、算法、软件和系统，以及具有潜力的应用领域，如社交网络挖掘、智能交通、金融科技、智能制造、智能手机、生物医学科学、绿色计算等。ADMA’23将促进实践者和研究人员之间的密切互动和合作。发表的论文将经过全面的同行评审，并以双盲方式进行审核。该会议在CORE排名中为B级，在CCF（中国计算机学会）排名中为C级，接受的论文将被索引为EI和DBLP。一些优秀的论文将在注册后推荐给一些SCI和EI期刊。
第19届国际高级数据挖掘和应用会议（ADMA’23）的工业和从业者论文征集，涵盖数据挖掘方面的创新，包括应用、算法、软件和系统。该论文征集旨在介绍和讨论具有实际意义的新兴趋势和挑战，并促进学术界和工业界在该领域的互动。有关更多详细信息，请参阅ADMA’23工业论文征集
论文提交将通过CMT网站进行。论文应为英文，包含对数据挖掘及相关领域的未发表贡献。论文页数不得超过15页，需按照LNAI格式撰写。有关论文提交的更多详细信息，请参阅ADMA’23提交指南 。提交将进行双盲审查。
（1）Parallel Association RuleMining 并行关联规则挖掘：是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。（2）Quantities Association Rule Mining 数量关联规则挖掘：同时包括分类属性和数量属性的关联规则。（3）Frequent Item set频繁项目集：给定全局项目集I和数据库D，D中所有满足用户指定的最小支 持度（minsupport）的项目集，即大于或等于minsupport的I的非空子集，称为频 繁项目集（频集：Frequent Item sets）或者大项目集（Large Itemsets）。（4）Maximal Frequent Item set最大频集（5）Closed Itemset 闭项集
介绍工资分配是公司人力资源管理的重要组成部分，通过科学合理的工资分配，可以激励员工，提高工作效率。数据挖掘技术可以有效地分析和预测工资分配中的各种因素，使得决策更加科学和精准。应用使用场景绩效评估：根据历史绩效数据，评估员工的工作表现，并制定合理的薪酬策略。市场竞争：分析市场工资水平，确保公司的薪酬具有竞争力。公平分配：通过数据挖掘发现内部工资分配的不公平现象，并进行相应调整。成本控制：优化工资支
利用SQL Server 2012或者Excel 2013（二者选择其一即可）进行数据挖掘实验，采用聚类和时序挖掘模型和算法，可以对附件中给定的excel数据进行聚类和时序挖掘实验。3.1 Excel 2019 聚类与时序挖掘 聚类分析 3.2 时序聚类本次实验分为两大大部分：聚类挖掘、时序挖掘。使用EXCEL 2019中数据挖掘插件中的先进行数据挖掘，运用准确性图表、分类矩阵、利润来进行 数据挖掘和分析。
# 数据挖掘会议截稿日期在数据科学领域，数据挖掘是一项重要的技术，它利用各种算法和技术从大量数据中发现规律、趋势和模式，为决策提供支持。数据挖掘领域的研究者和从业者经常参加各种会议，交流最新的研究成果和技术进展。为了提交论文参加会议，截稿日期是一个非常重要的信息。## 什么是数据挖掘？数据挖掘（Data Mining）是一种通过分析大量数据，发现其中隐藏的规律、模式和关联的过程。数据挖
一、 数据挖掘特点、二、 数据挖掘组件化思想、三、 朴素贝叶斯 与 贝叶斯信念网络、四、 决策树构造方法、五、 K-Means 算法优缺点、六、 DBSCAN 算法优缺点、七、 支持度 置信度、八、 频繁项集、九、 非频繁项集、十、 Apriori 算法过程
2021年第14届国际网络搜索与数据挖掘会议WSDM将在2021年3月8日到12日于线上举行。今年此次会议共收到了603份有效投稿，最终录取篇数为112篇，录取率为18.6%。近日大会公布了优秀论文奖项（WSDM 2021 Best Paper Award Runner-Up），共有5篇论文。WSDM，全称为ACM网络搜索与数据挖掘国际会议（ACM International Conf
有些人的工作很原创，每年总有一些很新颖的东西。有的人文章很多，但主要都是follow别人的工作。Database领域有不少paper machine。有的地方，整个group就是一个大的paper machine。个人感觉数据库研究者倾向于把数据挖掘看作一个数据库的子领域，因而对数据挖掘的会议rating较低。然而对其他背景的人而言，数据挖掘是相对独立的一个新兴领域，因而对其会议rating比较高
一、PCA原理：•主成分分析（Principal Components Analysis，以下简称PCA）是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。PCA的思想是将n维特征映射到k维上（kn），这k维是全新的正交特征。这k维特征称为主成分，是重新构造出来的k维特征，而不是简单地从n维特征中去除其余n-k维特征。算法流程：输入：n为样本集，设为
（原创作者：陈玓玏） 关于数据挖掘的定义七七八八的，但是总的来说，数据挖掘是从海量数据中挖掘有用的行为模式等信息，帮助智能化的决策。 关于数据挖掘的步骤，也有很多划分，这里作者且大胆地按照自己的理解划分一下吧，分为需求理解、结果定义、数据收集、数据清洗、数据划分、特征提取、特征选择、模型选择、效
数据挖掘第七周周报数据挖掘阶段性归纳总结由于时间关系，第一阶段的数据挖掘进入到了最后一周，由于进度问题，还没有具体深入，所以在该阶段的最后一周还是对基础知识做一定的总结归纳为主天池数据挖掘比赛主要分为以下几个步骤1.赛题理解主要是对赛题的背景进行一定的了解，然后对数据概况有个基本的认知，以及对评价指标有大概的认识。其有助于对竞赛全局的把握。通过赛题理解有助于对赛题的业务逻辑把握，对于后期的特征工程
CRISP-DM模型简介： CRISP-DM是Cross Industry Standard Process -Data Mining的缩写，是当今数据挖掘界通用的流行标准之一。它强调数据挖掘技术在商业中的应用，是用以管理并指导Data Miner 有效、准确的开展数据挖掘工作以期获得最佳挖掘成果的一系列工作步骤的标准规范。
大数据挖掘建模平台由公司自主研发，面向企业级用户的大数据挖掘建模平台。平台采用可视化操作方式，通过丰富内置算法，帮助用户快速、一站式地进行数据分析及挖掘建模，可应用于处理海量数据、高复杂性的数据挖掘任务，为其提供准确、高精度的计算结果。 目前大数据挖掘企业服务平台已在信访、电力、交通运输、金融、政府、制造等行业取得成功实践，为客户重塑企业数据应用模式。 &nbs
随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用，数据库中存储的数据量急剧增大，在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息，如果能把这些信息从数据库中抽取出来，将为公司创造很多潜在的利润，而这种从海量数据库中挖掘信息的技术，就称之为数据挖掘。数据挖掘工具能够对将来的趋势和行为进行预测，从而很好地支持人们的决策，比如，经过对公司整个数据库系统的分析，数据挖
中国新闻网 2016-08-17 8月17日电 日前，国际顶级数据挖掘会议KDD2016在美国旧金山开幕，包括Google、Facebook、微软、Amazon、阿里巴巴、腾讯、百度及滴滴出行等在内的科技公司参加了本次会议，滴滴出行研究院副院长叶杰平在该会议上发表了如何利用大数据进行智能调度和供需预测的演讲。KDD 大会(国际数据挖掘与知识发现大会， ACM SIGKDD Conference o
作者简介 陈成龙,2015年博士毕业于中山大学，研究图像篡改检测，在图像领域顶级期刊IEEE TIP上发表论文2篇，KaggleCrowdFlower和HomeDepot搜索相关性比赛分获第一和第三名，曾在Kaggle数据科学家排行榜上排名全球第十，国内第一。目前在腾讯社交与效果广告部任职
KDD解读第 25 届 ACM SIGKDD 知识发现和数据挖掘会议（KDD）已于今年 8 月 4 日在美国阿拉斯加州安克雷奇开幕。今年的大会奖项分为研究方向和应用数据科学方向。在今天公布的最佳论文中，康奈尔大学的《Network Density of States》获得了研究类最佳论文奖；而应用数据科学方向的最佳论文为《Actions Speak Louder than Goals: Valui
2015年《大数据》高被引论文Top10文章展示 【编者按】本刊将把2015年《大数据》高被引论文Top10的文章陆续发布，欢迎大家关注！本文为高被引Top10论文的No.2，刊登在2015年第4期。引用格式如下：李涛, 曾春秋, 周武柏, 等. 大数据时代的数据挖掘——从应用的角度看大数据挖掘[J]. 大数据, 2015041.LI T, ZENG C Q, ZHOU W B, et al.&
13.数据挖掘的发展趋势和研究前沿1、挖掘复杂数据类型，包括挖掘序列数据，如符合序列和生物学序列；挖掘图和网络；挖掘其他类型的数据，包括时间空间数据、信息物理系统数据、多媒体数据、文本和wPG电子平台eb数据，以及数据流。2、数据分析提出广泛认可的统计学方法，如回归、广义线性模型、方差分析、混合效应模型、因素分析、判别分析、生存分析和质量控制。3、数据挖掘的PG电子平台理论基础，基于数据归约、数据压缩、概率统计理论、微观
数据挖掘--非常火爆的一个话题，跟大数据结合的模式也是赚足了噱头，工业界各土豪公司也是砸下重金网罗各种数据挖掘/机器学习人才。如今掌握一门挖掘技巧的实用性跟急迫性。在学习的过程中，除了相关理论的学习之外，最重要的就是如何把理论用于实践，当然做项目是最直接有效的实践方式，除此之外，参加一些数据挖掘比赛也是非常不错的经历，比赛过程中，我们不仅能加深
一．Python基本语法1.1整数，实数，复数前言：Python编程环境及方法在python底层环境中唤醒python对话，直接在python中输入指令对系统进行命令编程随意打开一个记事本或其他编程工具，在其中按照python编程书写规范书写完全部代码后将文件另存为.py文件，之后再放入python环境中去运行修改。(1)整数int通常被称为整型或整数，是正、负整数，不带小
if __name__ == __main__一个python的文件有两种使用的方法，第一是直接作为脚本执行，第二是import到其他的python脚本中被调用(模块重用)执行。因此if __name__ == main: 的作用就是控制这两种情况执行代码的过程，在if __name__ == main: 下的代码只有在第一种情况下(即文件作为脚本直接执行)才会被执行，而import到
听说后面老总要过来讲解FLSL的使用,后来搜索到他和AGAL或者HGAL很像，搜索FLSL的资料基本没有，国内根本搜不到一些文献资料，9ria上面提供的资料也大都不适合入门，虽然有一些基础的讲解但是还是有很多基本的概念难以理解。所以只能通过学习其他GPU的语言侧面来了解FLSL的一些内容。今天的总结主要是大致总结一下GPU的图形绘制管线的一些基本概念和理解。全部援引自下面提到的第一本书，非常感谢这
高频问答的问题：一．什么是渲染管道？是指在显示器上为了显示出图像而经过的一系列必要操作。渲染管道中的很多步骤，都要将几何物体从一个坐标系中变换到另一个坐标系中去。主要步骤有：本地坐标-视图坐标-背面裁剪-光照-裁剪-投影-视图变换-光栅化。二．如何优化内存？有很多种方式，例如1.压缩自带类库；2.将暂时不用的以后还需要使用的物体隐
