特异群组挖掘：数据挖掘的新前沿

“特异群组挖掘是一种新的数据挖掘任务，关注在数据集中发现明显不同于大部分对象的数据对象，具有广泛的应用价值。与聚类和异常挖掘不同，特异群组挖掘有其独特的定义、算法设计和应用领域。” 特异群组挖掘（Peculiarity Group Mining, PGM）是数据挖掘领域的一个新兴研究方向，它旨在识别数据集中那些显著不同于大多数对象的群体，这些群体被称为特异群组（Peculiarity Groups, PG）。这一任务在诸如市场分析、医学诊断、网络监控等多个领域有着重要的应用潜力，因为它可以帮助研究人员或决策者发现不寻常的行为模式或有价值的异常信息。 聚类是将具有相似特性的数据对象归入同一簇的过程，而异常挖掘则侧重于找出数据集中与正常模式显著偏离的个体。相比之下，特异群组挖掘关注的是那些整体上与其他大部分对象差异较大的群体，而不只是单个异常点。特异群组可能包含多个相关的异常点，或者是一些共同具有特殊属性的正常对象，它们在数据集中的出现可能揭示了隐藏的模式或趋势。 特异群组挖掘的关键挑战包括如何准确地定义“特异性”、如何有效地搜索和识别特异群组以及如何评估挖掘结果的有效性和实用性。在算法设计方面，需要开发能够处理大规模数据并能有效处理复杂数据结构的方法。此外，还需要建立合适的评价标准来衡量特异群组的质量和挖掘的准确性。 该文首次系统地阐述了特异群组挖掘的研究内容，包括问题的提出背景、概念定义、研究价值、主要研究问题和未来发展方向。通过对比聚类和异常挖掘，文章强调了特异群组挖掘的独特性，并指出现有的数据挖掘技术不足以解决这一新任务，因此需要开发新的方法和技术来应对特异群组挖掘的挑战。 关键词：数据挖掘，特异群组，聚类，异常，相似性 在实际应用中，特异群组挖掘可以帮助企业识别出具有独特消费行为的客户群体，从而制定更精准的营销策略；在生物信息学中，可以发现疾病的特定亚型；在网络安全中，可以定位潜在的攻击模式。随着大数据时代的到来，对这类新颖且富有洞察力的挖掘任务的需求将持续增长，推动特异群组挖掘领域的不断发展和完善。