《人工智能之数据挖掘》报告发布：北京相关学者流动人次最高（附下载）
报告分别对数据挖掘十大经典算法、统计数据分析方法、科技情报挖掘技术、社交网络与图数据挖掘技术、自然语言数据挖掘技术、多媒体数据挖掘技术、大规模数据挖掘技术、数据隐私保护和安全等方面进行了详细介绍和深入分析，并解读了 2013 年 - 2020 年 SIGKDD 会议收录的代表性论文。报告旨在为读者了解数据挖掘领域基础研究和应用研究等方面的代表性成果、研究动向和进展提供信息窗口。报告还介绍了数据挖掘技术在零售业、旅游业、物流业、医学界、金融业和电信业领域的应用。
报告依托清华大学自主研发的 AMiner 平台，分析了数据挖掘领域 21,018 位研究学者，并以他们发表的论文作为底层数据，从学者分布、学术水平、国际合作、学者流动等维度，对比分析了国内外机构、学者在该领域的发展状况，并利用 AMiner 平台的学者画像功能，展示了国内外代表性学者的详细信息，最后给出了相应的对策建议。下面选取具有代表性的分析维度进行说明。
技术研究发展趋势
学者分布
学术水平
表 1 数据挖掘高水平论文总被引频次排名前 10 的国家
表 2 数据挖掘高水平论文总被引频次排名前 10 的全球机构
国家合作
表 3 数据挖掘领域合作论文数量排名前 10 的国家列表
学者流动
2010 年 —2020 年间，中国各省市中，北京市的数据挖掘学者流入和流出的人次明显高于其他地区。北京、上海和香港在该领域学者流入人次均高于流出人次，而南京、西安、武汉和杭州等地与此相反。
学者画像
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