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2017十一科研营:掌握数据挖掘的核心问题和常用方法(计算机数据挖掘方向)

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方案特色

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、机器学习、模式识别等诸多方法来实现上述目标。近年来,数据挖掘引起了信息产业界的极大关注,其主要原因是存在大量数据,可以广泛使用,并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用,包括商务管理,生产控制,市场分析,工程设计和科学探索等。


本项目旨在通过理论与实践相结合的方式,以城市交通数据挖掘在交通异常检测中的应用为背景,介绍数据挖掘核心问题和常用方法,学习相关理论基础、增强实际动手编程能力、培养创新思维和团队协作能力,为数据挖掘的进一步学习和实践应用打下必要的基础。

适合人群

大二以上优秀本科生及部分优秀高中生,计划申请自动化、计算机(包括数据挖掘、模式识别、机器学习等)、软件工程等相关专业的大二以上优秀本科生及部分优秀高中生。

参与流程

本实习项目在数据挖掘初步,将会建立一个系统,根据大量出租车轨迹数据,实时发现交通异常现象,为城市交通管理提供支持。学生将跟随导师共同工作,实际进行数据清洗、主成分分析、聚类分析等工作,最后利用所学知识实现城市交通异常实时发现。

项目收获

在实习过程中,指导老师全程带领学生进行该科研项目的各个环节,通过参与该项目,学生可以了解如何系统地进行基于数据挖掘的科研工作。实习结束后,导师会根据学生表现出具推荐信。

常见问题

项目时间:2017年10月1日-7日

师资背景:任职教师为知名研究所副研究员。主要研究方向为计算机算法、数据挖掘、在线社交网络分析等,在International Conference of Data Mining、Algorithmica、Scientific Report等国际著名期刊及会议上发表论文20余篇。现担任某SCI国际期刊的编委。


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