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南加利福尼亚大学（University of Southern California），又译南加州大学，简称南加大（USC），是美国西海岸最古老的顶尖私立研究型大学，世界著名高等学府，位于美国加利福尼亚州洛杉矶市，1880年由监理会创立，是环太平洋大学联盟和美国大学协会成员。 

南加大与哈佛大学，斯坦福大学等一同名列普林斯顿评论全美学子十大梦校，并常年被U.S.News评为全美本科最难被录取的大学之一。

一、课题背景

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。数据挖掘是人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。

数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，作出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，作出正确的决策。

二、课题内容

数据挖掘算法是利用大数据解决许多现实问题的基础。数据挖掘应用程序有助于从数据中高效发现有用的见解，并实现从数据到有价值产品的转换。本课程将教授基本的数据挖掘算法及其在大型数据集上的应用。

该课程是在线课程，强烈鼓励学生参与。每周都有阅读，鼓励学生在上课前进行阅读。所有课程资料，包括阅读资料、幻灯片、家庭作业，都将在线发布。

三、录取要求

1、学生需要知道如何用Python编程；

2、概率知识，线性代数知识和一些机器学习知识；

3、熟悉Python和Linux环境。

四、个人评价

将根据以下标准对学生进行评估：

1、数据挖掘课题占25%

2、家庭作业30%

3、项目：期末综合考试20%，测验25%

五、研究项目

期末课题包括三个部分：课题建议书、课题演示和课题报告。期末课题中的每个组成部分都需要解决以下问题：“课题要做什么？”、“今天是如何完成的？当前实践的局限性是什么？”、“你的方法是什么？方法的新颖性体现在？”“谁在乎呢？如果你成功了，会有什么不同？”“你如何知道你的方法是否成功？”以及“未来展望是什么？” 鼓励学生组成一个团队来完成他们的期末课题。期末课题的团队成员最多为3个。

期末课题将以课堂上介绍的主题为基础。潜在的研究课题是：

1、基于噪声数据构建混合推荐系统

2、挖掘大量位置数据以进行空气质量预测和预报

3、挖掘大量交通数据以进行交通网络性能的规范分析

六、研究项目

教授签字的成绩单；

教授纸质评估推荐信(学生认真完成课程、保证出勤率和最终的研究报告报告或论文作业,无抄袭及学术造假，教授根据学生实际情况出具)；

教授网申推荐信（学生决定是否使用并提交);

论文（100%协助发表，绝大比例可以发表国家级以上期刊)。