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| 课题导师


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| 任职大学


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)。

2021-03-30
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