中国科大学位与研究生教育
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机器学习与知识发现
机器学习与知识发现
教师介绍
陈恩红,1968年7月生,博士,教授,博导,国家杰出青年基金获得者,IEEE 高级会员(Senior Member)。1996年获中国科学技术大学计算机软件专业博士学位。2005年入选教育部新世纪优秀人才支持计划。现任中国科学技术大学计算机科学与技术学院副院长,语音及语言信息处理国家工程实验室副主任。教育部计算机类专业教学指导委员会委员,中国计算机学会理事、中国人工智能学会理事,中国计算机学会人工智能与模式识别专委会委员、数据库专委会委员、大数据专家委员会委员,中国人工智能学会知识工程与分布智能专业委员会副主任委员、机器学习专委会委员。曾任中国计算机学会YOCSEF合肥分论坛首任主席(2011年)。担任了国际期刊WWW Journal的编委,以及KDD2010、AAAI2012、KDD2012、KDD2013、ICDM2013、PAKDD2013、SDM2013、KDD2014等国际学术会议的程序委员,全国性学术会议NDBC’2012、CCDM’2014的程序委员会主席等。作为项目负责人,承担了国家自然科学基金、863计划、国家重大专项、教育部博士点基金、教育部科技发展中心专项、安徽省自然科学基金等支持的项目,以及与诺基亚、阿里巴巴、华为、讯飞的合作项目。在国内外重要学术期刊IEEE Trans、ACM Trans、KAIS、Theoretical Computer Science和数据挖掘领域重要国际学术会议KDD、WWW、SIGIR、ICDM、NIPS、ECML-PKDD、CIKM等发表学术论文100余篇,其中,在数据挖掘的国际顶级会议KDD2008上的论文获最佳应用论文奖(Best Application Paper Award)、ICDM2011上的论文获最佳研究论文奖(Best Research Paper)。指导的博士生获得中国计算机学会优秀博士论文奖、中科院院长优秀奖、中科院院长特别奖、微软学者奖等多个奖项。

本讲教师:陈恩红
所属学科:工科
人  气:49355

课程介绍
数据挖掘(Data Mining,简称DM)作为20世纪末刚刚兴起的数据智能分析技术,由于起所具有的广阔应用前景而倍受关注,作为数据库与数据仓库研究与应用中的一个新兴而富有前途的领域。数据挖掘,可以从数据库,或数据仓库,以及其它各种数据库的大量各种类型数据中,自动抽取或发现出有用的模式知识。数据挖掘技术应用的价值在于帮助企业分析影响其业务的关键因素,从而帮助企业增加收入、降低成本,使其管理决策更趋科学,客户分析更趋精确。可以说数据挖掘技术应用是企业信息化必不可少的一步。本课程主要讲授机器学习、数据挖掘的基本概念、常用方法、数据挖掘过程。要求掌握的主要内容有:数据仓库的基本概念和联机分析处理,机器学习与数据挖掘的主要方法,包括数据的预处理、概念描述、关联规则、分类与预测、聚类分析以及一些主要的数据挖掘应用。
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