数据挖掘：KDD推动人工智能热点，理论与实践解析

KDD，即知识发现与数据挖掘（Knowledge Discovery in Database，简称KDD），在人工智能领域已经成为一个重要的研究热点。随着信息技术的发展，尤其是大数据时代的到来，数据量呈爆炸性增长，传统的数据库系统虽然能够处理数据，但在揭示数据内在关联和规律、预测未来发展方面显得力有未逮。KDD正是为了解决这一问题而诞生的，它通过自动化的方式从海量数据中发现有价值的知识和模式，帮助企业和组织洞察业务趋势、优化决策。 KDD的研究内容包括理论和实践两部分。理论上，南航李静教授的研究可能涵盖了数据挖掘的基本理论，如数据仓库和在线分析处理（OLAP）技术，这是构建数据挖掘系统的基础。数据挖掘技术本身则涉及数据挖掘系统的设计，包括数据预处理、特征选择、模型构建和评估等多个步骤，以及常用的数据挖掘算法如分类、聚类、关联规则和序列挖掘等。 在实践层面上，以广东移动为例，展示了数据挖掘在电信领域的实际应用。这可能涉及到客户行为分析、网络性能优化、市场细分等方面，通过具体的案例来展示如何将数据挖掘技术转化为实际业务价值。 此外，KDD还包括了数据挖掘工具的选择和使用，如商业软件如R、Python的pandas和scikit-learn等，以及开源工具如Apache Mahout或WEKA等。国际会议上，如SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining（KDD大会）和顶级学术期刊发表的研究成果，是追踪KDD最新进展的重要途径。课后研读的论文和参考资料也是进一步学习和深化理解的宝贵资源。 KDD不仅是数据挖掘技术，更是一个涵盖理论方法、工具应用和实际案例的综合研究领域，对于理解和解决当今大数据背景下复杂问题具有重要意义。随着技术的不断发展，KDD将继续引领人工智能研究的新潮流，为企业和社会提供更深入的数据驱动决策支持。