本文共 2518 字，大约阅读时间需要 8 分钟。

总结了一下sigkdd目前的主要研究领域，可以看出来数据挖掘的发展方向和研究热点

具体罗列如下 2012年，KDD会议的研究主题包括以下各方面 关联分析（association analysis） 分类与回归分析算法（classification and regression methods） 半监督式学习（semi-supervised learning） 聚类（clustering） 因式分解（factorization） 迁移学习和多任务学习（transfer and multi-task learning） 特征选择（feature selection） 社交网络（social networks） 图数据挖掘（mining of graph data） 时空数据分析（temporal and spatial data analysis） 可扩展性（scalability） 隐私保护（privacy） 安全性（security） 可视化（visualization） 文本分析（text analysis） 网页挖掘（web mining） 移动数据挖掘（mining mobile data） 推荐系统（recommender systems） 生物信息学（bioinformatics） 电子商务（e-commerce） 在线广告（online advertising） 异常检测（anomaly detection） 大数据挖掘（knowledge discovery from big data） 这些不同主题的论文，在会议期间，按照不同的主题被分为若干个分会（session）， 今年的session包括以下内容，基本上囊括了数据挖掘已有的所有主要分支了 Research Session - A1: PageRank and social networks Research Session - A2: Pattern mining Research Session - A3: Probabilistic models Research Session - A4: Supervised learning Industry/Govt Track - A5: Mobile Computing Research Session - B1: Social opinions Research Session - B2: Time series Research Session - B3: Matrices and tensors Research Session - B4: Unsupervised learning Industry/Govt Track - B5: Social Network Analysis Research Session - C1: Social and web mining applications Research Session - C2: Event mining Research Session - C3: Matrix approximation Research Session - C4: Supervised learning with multivariate data Industry/Govt Track - C5: Web Applications Research Session - A1: Community mining Research Session - A2: Sequential and spatio-temporal patterns Research Session - A3: Personalization and recommendation Research Session - A4: Supervised learning with auxiliary information Industry/Govt Track - A5: Computational Advertising Research Session - B1: Review, discussion, and Q & A Research Session - B2: Outlier and intrusion detection Research Session - B3: Feature selection Research Session - B4: Nearest neighbors Industry/Govt Track - B5: Business Intelligence Research Session - C1: Team, trends, and social profiling Research Session - C2: Privacy Research Session - C3: Supervised learning applications Research Session - C4: Information extraction Industry/Govt Track - C5: Medical Informatics Research Session - A1: Ads and video recommendation Research Session - A2: Graph mining Research Session - A3: Recommendation Research Session - A4: Clustering Industry/Govt Track - A5: Intelligent Systems Research Session - B1: Keywords and documents Research Session - B2: Patterns Research Session - B3: Spatial and pattern recognition

转载地址：http://rimrb.baihongyu.com/