众文网1.数据挖掘方面还有什么研究方向吗
数据挖掘领域主要包括以下方面：基础理论研究（规则和模式挖掘、分类、聚类、话题学习、时间空间数据挖掘、机器学习方法，监督、非监督、半监督等）、社交网络分析和大规模图挖掘（图模式挖掘、社区发现、网络聚类系数估计、网络关系挖掘、网络用户行为分析、网络信息传播、社交网络应用，社交推荐（信息、好友等））、大数据挖掘（算法的并行、分布式扩展、多源异构数据融合挖掘等）。数据挖掘应用（医疗、教育、金融等）。研究热点是大数据挖掘、社交网络和大规模图挖掘。
下面，在说一下什么是大数据挖掘，它跟传统的方法其本质区别是什么？大数据挖掘可以分为三点：算法的扩展、分布式框架开发、多源数据融合分析。通过阅读KDD'13,KDD'14，几篇KDD'15的big data session中的文章，几乎百分之百的文章都提到了算法的scalability。由此可见，现今大数据挖掘与传统算法的本质区别在于算法的可扩展性。换句话说，现在研究的算法在不仅仅能处理小规模数据集，当数据增加时也具有较大范围内的适合。算法的扩展，我理解为两个方面：scale out-纵向扩展以及scale up-横向扩展。纵向扩展最要在算法底层、良好的数据结构设计或者并行设计方面。横向扩展主要指算法的分布式技术实现（自己编写分布式算法或者基于现有分布式框架实现）。这里所说的“大数据”，在不同的挖掘领域（文本、图结构、机器学习、图像）所对应的数据量是不同的。对文本来说，几百万个样本可能就是“大数据”；对机器学习来说，千万个样本，几十维、几百维（MB/GB）就是“大数据”；对大规模图挖掘来说，千万级节点、亿级边（GB），也是“大数据”；对图像数据，百万级图像（TB）完全可以称得上“大数据”。那么，要做算法的可扩展性是不是必须用到并行技术、分布式编程技术？答案是一般需要，但并不绝对。算法如果做到了极致，单台计算机也能处理“大数据”问题，比如：TurboGraph: A Fast Parallel Graph Engine Handing Billion-Scale Graphs in a Single PC. 文章仅仅在一台计算机上利用线程并行（多核）实现了计算机集群完成的工作。有些文章是用MATLAB来完成的实验（Comparing apples to oranges: a scalable solution with heterogeneous hashing、Fast Flux Discrimination for Large-Scale Sparse Nonlinear Classification、Online Chinese Restaurant Process）、有些文章是利用hadoop集群来完成实验、有些是利用C/JAVA语言编写分布式程序实现、有些是利用多核CPU的多线程并行实现。可见，算法的实现方式不重要，重要的是算法具有scalability。多源数据融合以及挖掘分析也可以称得上大数据挖掘，可能不见得数据集有非常大，但是通过多种数据的融合发现了之前完成不了的事情、或者之前完成效果不好的事情。比如：heterogeneous hashing文章用了两个异构数据集（text、image）进行relation-aware分析。特别是微软亚洲研究院在KDD'13 上的U-Air: When Urban Air Quality Inference Meets Big Data，这篇文章就是融合了5个数据集（气象数据、空气质量数据、POI数据、路网数据、轨迹数据），利用传统的数据挖掘方法进行了融合分析，得到了较好的效果并进行了商业应用。附注：个人认为算法也应该考虑扩展性，在面临数据集增加时，看看是否还会能达到高效地预测结果。
总结：在大数据研究中，更多的是偏理论算法的研究。可以这样说，数据挖掘本身就是跟数据打交道，在特定情况下（数据集较大时或不断增加时），数据挖掘的任何一个研究点都可能会遇到“大数据”问题。所以，真正需要做的是找准一个问题，利用传统方法进行挖掘，并测试在大规模数据集下传统算法是否可行，如果不可行，提出算法的改进版或者自己动手实现一个新的、具有可扩展性的算法，这就是大数据研究的过程（也包括异构数据融合分析）。
2.数据挖掘哪个方向更有前景
在国外很好
在国内，还处于起步阶段，真正的数据挖掘运用还比较少，找工作也不是很容易，学这个方向的，基本上出来是做数据处理、数据分析，或是有些干脆做软件开发师。
不过有兴趣的话，这也是不错的方向，毕竟，再过上十来年，应该都能发展得起来的。应该说现状艰辛，但前途还是光明的。
如果找数据挖掘的工作，地点也很重要，国内发展比较好的城市是北京和上海，广东也有少数。一般来说，比较大型的企才有投有数据挖掘工程师这个职位，其它企业如果需要，都是外包给专门的数据挖掘公司来做的。
比较能用得上数据挖掘的行业是大型网站、银行、医院，针对网站，一般要学习WEB挖掘，挺有前途，大型网站公司也会招这个职位。银行的数据挖掘也用得广，但它一般包给专业公司来做，有个方向叫商业智能，简称BI，觉得挺有前途的。应该是数据挖掘中以后会很热的行业
转载请注明出处众文网 » 毕业论文数据挖掘方向(数据挖掘方面还有什么研究方向吗)