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数据挖掘（DataMining）是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在大规模数据中发现隐含模式的计算过程。基于大数据时代的背景，本研究报告对数据挖掘这一课题进行了…
数据挖掘（DataMining）是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在大规模数据中发现隐含模式的计算过程。基于大数据时代的背景，本研究报告对数据挖掘这一课题进行了简单梳理。
机器学习，数据分析，数据挖掘，数据科学和AI之间有什么区别？最近，我们发布了一个有趣的（但非常真实的）主题。说道这一点，考虑到这个话题上的混乱程度，我们打算写一篇关于机器学习的…
本期10minspaper主要介绍了五篇来自SIGIR和KDD（国际顶级会议）的关于数据挖掘的论文：1.VarianceReductionforOL2R2.Cluster-GCN:AnEfficientAlgorithmforTrainingDeepandLargeGraphConvolutiona…
独家|清华崔鹏团队KDD论文一作解读：在大数据背景下进行因果效应评估.AI科技评论按：ACMSIGKDD国际会议（简称KDD）是由ACM的知识发现及数据挖掘专委会（SIGKDD）主办的数据挖掘研究领域的顶级学术会议。.AI科技评论今年也来到了KDD2017现场做了覆盖和报道...
KDD简介第25届ACMSIGKDD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《NetworkDensityofStates》获得了...
我倒觉得现在的问题不是「去哪里寻找论文」，而是如何找到「适合自己且值得一读的论文」。信息对每个领域都造成了不同程度的影响，泛人工智能领域也不例外，每年各大人工智能顶会的论文加起来没有8000篇也有5000篇。所以「如何找到对自己有用的优秀论文」反而是更加迫切的任务。
人工智能（AI）、机器学习（ML）和数据挖掘（DM）之间的区别与联系导语：具体含义：结语导语：三者的方法有很大的重叠处，但各自的目的又有区别。其中，数据挖掘是用来理解事物的，机器学习是用来预测事物的，而人工智能是用来生成行动的。
报告还介绍了数据挖掘技术在零售业、旅游业、物流业、医学界、金融业和电信业领域的应用。.报告依托清华大学自主研发的AMiner平台，分析了数据挖掘领域21,018位研究学者，并以他们发表的论文作为底层数据，从学者分布、学术水平、国际合作、学者流动...
本报告依托科技情报大数据挖掘与服务系统平台AMiner、新闻事件分析挖掘和搜索系统NewsMiner，以及人工智能主流新闻网站及公众号，从AI学术会议、重大科研进展、人物动态、最新报告发布等角度，分析挖掘了每月人工智能领域所发生的、对领域...
数据挖掘（DataMining）是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在大规模数据中发现隐含模式的计算过程。基于大数据时代的背景，本研究报告对数据挖掘这一课题进行了…
数据挖掘（DataMining）是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在大规模数据中发现隐含模式的计算过程。基于大数据时代的背景，本研究报告对数据挖掘这一课题进行了简单梳理。
机器学习，数据分析，数据挖掘，数据科学和AI之间有什么区别？最近，我们发布了一个有趣的（但非常真实的）主题。说道这一点，考虑到这个话题上的混乱程度，我们打算写一篇关于机器学习的…
本期10minspaper主要介绍了五篇来自SIGIR和KDD（国际顶级会议）的关于数据挖掘的论文：1.VarianceReductionforOL2R2.Cluster-GCN:AnEfficientAlgorithmforTrainingDeepandLargeGraphConvolutiona…
独家|清华崔鹏团队KDD论文一作解读：在大数据背景下进行因果效应评估.AI科技评论按：ACMSIGKDD国际会议（简称KDD）是由ACM的知识发现及数据挖掘专委会（SIGKDD）主办的数据挖掘研究领域的顶级学术会议。.AI科技评论今年也来到了KDD2017现场做了覆盖和报道...
KDD简介第25届ACMSIGKDD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《NetworkDensityofStates》获得了...
我倒觉得现在的问题不是「去哪里寻找论文」，而是如何找到「适合自己且值得一读的论文」。信息对每个领域都造成了不同程度的影响，泛人工智能领域也不例外，每年各大人工智能顶会的论文加起来没有8000篇也有5000篇。所以「如何找到对自己有用的优秀论文」反而是更加迫切的任务。
人工智能（AI）、机器学习（ML）和数据挖掘（DM）之间的区别与联系导语：具体含义：结语导语：三者的方法有很大的重叠处，但各自的目的又有区别。其中，数据挖掘是用来理解事物的，机器学习是用来预测事物的，而人工智能是用来生成行动的。
报告还介绍了数据挖掘技术在零售业、旅游业、物流业、医学界、金融业和电信业领域的应用。.报告依托清华大学自主研发的AMiner平台，分析了数据挖掘领域21,018位研究学者，并以他们发表的论文作为底层数据，从学者分布、学术水平、国际合作、学者流动...
本报告依托科技情报大数据挖掘与服务系统平台AMiner、新闻事件分析挖掘和搜索系统NewsMiner，以及人工智能主流新闻网站及公众号，从AI学术会议、重大科研进展、人物动态、最新报告发布等角度，分析挖掘了每月人工智能领域所发生的、对领域...
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