《人工智慧之資料探勘》報告發布:北京相關學者流動人次最高(附下載)

大資料文摘發表於2020-12-15

《人工智慧之資料探勘》報告發布:北京相關學者流動人次最高(附下載)
大資料文摘授權轉載自學術頭條
作者:智譜AI 徐菁

近日,由清華大學人工智慧研究院、北京智源人工智慧研究院、清華 — 中國工程院知識智慧聯合研究中心共同編寫的《人工智慧之資料探勘》報告正式釋出。報告針對資料探勘的情況進行了深度剖析,從資料探勘的概念內涵、關鍵技術、人才研究、應用場景、發展趨勢 5 個部分,介紹資料探勘的最近研究進展,並展望了資料探勘的未來發展趨勢。

《人工智慧之資料探勘》報告發布:北京相關學者流動人次最高(附下載)

資料探勘旨在從資料中挖掘知識,是一種跨學科的電腦科學分支,使用人工智慧、機器學習、統計學和資料庫等交叉學科領域方法在大規模、不完全、有噪聲、模糊隨機的資料集中自動搜尋隱藏於其中的有著特殊關係性的資料和資訊,並將其轉化為計算機可處理的結構化表示,是知識發現的一個關鍵步驟。

報告分別對資料探勘十大經典演算法、統計資料分析方法、科技情報挖掘技術、社交網路與圖資料探勘技術、自然語言資料探勘技術、多媒體資料探勘技術、大規模資料探勘技術、資料隱私保護和安全等方面進行了詳細介紹和深入分析,並解讀了 2013 年 - 2020 年 SIGKDD 會議收錄的代表性論文。報告旨在為讀者瞭解資料探勘領域基礎研究和應用研究等方面的代表性成果、研究動向和進展提供資訊視窗。報告還介紹了資料探勘技術在零售業、旅遊業、物流業、醫學界、金融業和電信業領域的應用。

報告依託清華大學自主研發的 AMiner 平臺,分析了資料探勘領域 21,018 位研究學者,並以他們發表的論文作為底層資料,從學者分佈、學術水平、國際合作、學者流動等維度,對比分析了國內外機構、學者在該領域的發展狀況,並利用 AMiner 平臺的學者畫像功能,展示了國內外代表性學者的詳細資訊,最後給出了相應的對策建議。下面選取具有代表性的分析維度進行說明。

術研究發展趨勢

資料探勘和社交網路的研究熱度居高不下,近五年來大資料、異常檢測和時間序列挖掘的研究熱度呈現明顯的上升趨勢。另外,聚類和分類的研究熱度一直維持在較高水平,但在近五年內呈現出明顯的下滑趨勢。

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圖 2丨資料探勘領域的技術研究發展趨勢
 

學者分佈

AMiner 平臺資料顯示,世界範圍內資料探勘領域高水平學者主要集中在以美國為首的北美洲、以英國、義大利為首的歐洲,和以中國為首的亞洲。

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圖 3丨資料探勘領域 h-index 排名前 1000 學者的全球分佈地圖

中國資料探勘領域高水平學者主要分佈在京津冀地區、長江三角洲地區、廣東省、香港特別行政區等中國東部發達地區。

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圖 4丨 資料探勘領域 h-index 排名前 1000 學者的中國分佈地圖

學術水平

資料探勘領域高水平論文總被引頻次最高的國家是中國,其次是美國,但兩者相差不大。中美兩國在論文總被引頻次、論文發表量、學者數量等指標上均遠高於其他國家。

表 1 資料探勘高水平論文總被引頻次排名前 10 的國家
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資料探勘領域高水平論文總被引頻次排名前 10 的全球機構中,中國僅清華大學上榜(排名第 5),其餘 9 所機構均在美國。

表 2 資料探勘高水平論文總被引頻次排名前 10 的全球機構
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國家合作

在資料探勘領域合作高水平論文數量排名前 10 的國家中,大部分國家都傾向與中國(與其合作的國家數量為 6 個)、美國(與其合作的國家數量為 5 個)合作,其中中美兩國合作最緊密。

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圖 5丨全球各國資料探勘領域論文合作網路圖

表 3 資料探勘領域合作論文數量排名前 10 的國家列表

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學者流動

2010 年 —2020 年間,美國資料探勘領域學者流入和流出人次均位居全球首位,中國雖然位居第二,但約為美國一半。美國和澳大利亞在該領域學者流出人次大於流入人次,而中國、英國、印度、德國等國家相反。

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圖 6丨全球資料探勘領域學者的流動情況

2010 年 —2020 年間,中國各省市中,北京市的資料探勘學者流入和流出的人次明顯高於其他地區。北京、上海和香港在該領域學者流入人次均高於流出人次,而南京、西安、武漢和杭州等地與此相反。

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圖 7丨中國資料探勘領域學者的流動情況

學者畫像

報告利用 AMiner 平臺的 “學者畫像” 功能,展示了資料探勘領域國內外具有代表性的專家學者資訊,包括基本資訊、研究興趣、學術指標、科研網路等。

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圖 8丨AMiner 平臺資料探勘領域學者畫像示例

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