在數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代里，如何利用手中數(shù)據(jù)資源提高行業(yè)效率、提高行業(yè)質(zhì)量，成為了眾多企業(yè)決策者所關(guān)注的問(wèn)題，數(shù)據(jù)挖掘也逐漸成為當(dāng)下的熱門(mén)研究領(lǐng)域之一，受到了谷歌、亞馬遜、阿里、百度等科技巨頭的追捧。

本文為大家推薦來(lái)自清華大學(xué)人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清華-工程院知識(shí)智能聯(lián)合研究中心聯(lián)合推出的人工智能數(shù)據(jù)挖掘報(bào)告，詳細(xì)解讀了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域、研究概念、算法實(shí)現(xiàn)、與發(fā)展趨勢(shì)。數(shù)據(jù)挖掘與KDD

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），是指從大量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)搜索隱藏于其中的有著特殊關(guān)系性的數(shù)據(jù)和信息，并將其轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可處理的結(jié)構(gòu)化表示。

目前數(shù)據(jù)挖掘的主要功能包括概念描述、關(guān)聯(lián)分析、分類(lèi)、聚類(lèi)和偏差檢測(cè)等，用于描述對(duì)象內(nèi)涵、概括對(duì)象特征、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律、檢測(cè)異常數(shù)據(jù)等。

一般來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程有五個(gè)步驟：確定挖掘目的、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果分析、知識(shí)的同化。

▲數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程基本步驟

（一）確定挖掘目的

認(rèn)清數(shù)據(jù)挖掘的目的是數(shù)據(jù)挖掘的重要一步。挖掘的最后結(jié)果是不可預(yù)測(cè)的，但要探索的問(wèn)題應(yīng)是有預(yù)見(jiàn)的。

（二）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備又分為三個(gè)階段：

1、數(shù)據(jù)的選擇：搜索所有與目標(biāo)對(duì)象有關(guān)的內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)信息，并從中選擇出適用于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的數(shù)據(jù)；

2、數(shù)據(jù)的預(yù)處理：研究數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為進(jìn)一步的分析做準(zhǔn)備，并確定將要進(jìn)行的挖掘操作的類(lèi)型；

3、數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一個(gè)分析模型。這個(gè)分析模型是針對(duì)挖掘算法建立的。建立一個(gè)真正適合挖掘算法的分析模型是數(shù)據(jù)挖掘成功的關(guān)鍵。

（三）進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

對(duì)得到的經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

（四）結(jié)果分析

解釋并評(píng)估結(jié)果，其使用的分析方法一般應(yīng)視數(shù)據(jù)挖掘操作而定，通常會(huì)用到可視化技術(shù)。

（五）知識(shí)的同化

將分析所得到的知識(shí)集成到所要應(yīng)用的地方去。

▲數(shù)據(jù)挖掘的分類(lèi)表

如上圖所示，數(shù)據(jù)挖掘有多種分類(lèi)方式，可以按照挖掘的數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型、挖掘的知識(shí)類(lèi)型、挖掘所用的技術(shù)類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)。

同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘也可以按照行業(yè)應(yīng)用來(lái)進(jìn)行分類(lèi)，比如生物醫(yī)學(xué)、交通、金融等行業(yè)都有其獨(dú)特的數(shù)據(jù)挖掘方法，不能做到用同一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)發(fā)現(xiàn)（KDD）的一個(gè)關(guān)鍵步驟。1989年8月，Gregory I. Piatetsky- Shapiro等人在美國(guó)底特律的國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議（IJCAI）上召開(kāi)了一個(gè)專(zhuān)題討論會(huì)（workshop），首次提出了知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database，KDD）這一概念。

▲數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的過(guò)程之一

KDD涉及數(shù)據(jù)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、數(shù)據(jù)可視化、高性能計(jì)算、知識(shí)獲取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、信息檢索等眾多學(xué)科和技術(shù)的集成，再后來(lái)的30年間KDD逐漸形成了一個(gè)獨(dú)立、蓬勃發(fā)展的交叉研究領(lǐng)域。

早期比較有影響力的發(fā)現(xiàn)算法有：IBM的Rakesh Agrawal的關(guān)聯(lián)算法、UIUC大學(xué)韓家煒（Jiawei Han）教授等人的FP Tree算法、澳大利亞的John Ross Quinlan教授的分類(lèi)算法、密西根州立大學(xué)Erick Goodman的遺傳算法等等。

目前，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)引起國(guó)際、國(guó)內(nèi)工業(yè)界的廣泛關(guān)注，IBM、谷歌、亞馬遜、微軟、Facebook、阿里巴巴、騰訊、百度等都在數(shù)據(jù)挖掘研究方面進(jìn)行了應(yīng)用與理論研究。

國(guó)際知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘大會(huì)（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining，簡(jiǎn)稱(chēng)SIGKDD）是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的頂級(jí)國(guó)際會(huì)議，由ACM的數(shù)據(jù)挖掘及知識(shí)發(fā)現(xiàn)專(zhuān)委會(huì)負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)籌辦，會(huì)議內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)理論、算法和實(shí)際應(yīng)用。

數(shù)據(jù)挖掘源于商業(yè)的直接需求

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從一開(kāi)始就是面向應(yīng)用的，源于商業(yè)的直接需求。目前數(shù)據(jù)挖掘在零售、旅游、物流、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域都有所應(yīng)用，可以大大提高行業(yè)效率和行業(yè)質(zhì)量。

舉個(gè)例子，零售是數(shù)據(jù)挖掘的主要應(yīng)用領(lǐng)域之一。這是因?yàn)橛捎跅l形碼技術(shù)的發(fā)展使得前端收款機(jī)系統(tǒng)可以收集大量售貨、顧客購(gòu)買(mǎi)歷史記錄、貨物進(jìn)出狀況、消費(fèi)與服務(wù)記錄等數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)有助于識(shí)別顧客購(gòu)買(mǎi)行為，發(fā)現(xiàn)顧客購(gòu)買(mǎi)模式和趨勢(shì)，改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量，取得更高的顧客保持力和滿意程度，減少零售業(yè)成本。

同時(shí)，同一顧客在不同時(shí)期購(gòu)買(mǎi)的商品數(shù)據(jù)可以分組為序列，序列模式挖掘可用于分析顧客的消費(fèi)或忠誠(chéng)度的變化，據(jù)此對(duì)價(jià)格和商品的花樣加以調(diào)整和更新，以便留住老客戶，吸引新客戶。

與此同時(shí)，社交網(wǎng)絡(luò)也是數(shù)據(jù)挖掘研究中的熱門(mén)領(lǐng)域，比如新浪微博就是擁有海量數(shù)據(jù)的資訊平臺(tái)。

截止到2017年12月，新郎微博已擁有接近4億活躍用戶，內(nèi)容存量超千億，“大V”的一舉一動(dòng)和社會(huì)熱點(diǎn)話題都會(huì)引起大量的評(píng)論與轉(zhuǎn)發(fā)，掀起一股“數(shù)據(jù)風(fēng)暴”。

▲柯潔烏鎮(zhèn)大戰(zhàn)AlphaGo撼負(fù)后的微博熱議

微博上每個(gè)用戶的言論、轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容等都蘊(yùn)藏著用戶個(gè)人的興趣、話題等信息，文字內(nèi)容本身的智能分析理解也是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域長(zhǎng)久以來(lái)孜孜不倦追求的目標(biāo)。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的聚類(lèi)被稱(chēng)為社區(qū)發(fā)現(xiàn)，許多精心設(shè)計(jì)的高效算法可以很好地處理上億用戶的大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。

針對(duì)微博用戶的海量數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)描述性可以分析群體的年齡、性別比例、職業(yè)等；對(duì)于平均數(shù)、中位數(shù)、分位數(shù)、方差等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)可以幫助我們粗略了解數(shù)據(jù)分布；回歸分析、方差分析等方法則可以解釋年齡、職業(yè)等因素是否會(huì)影響用戶對(duì)某熱門(mén)話題的關(guān)注程度。

此外，數(shù)據(jù)挖掘在旅游、物流、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。比如數(shù)據(jù)挖掘可以對(duì)旅游客流的趨向有著準(zhǔn)確的預(yù)知性，同時(shí)對(duì)于游客的喜好也有著直接性的掌握；從醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)中尋找潛在的關(guān)系或規(guī)律，可以獲得對(duì)病人進(jìn)行診斷、治療的有效知識(shí)，增加對(duì)疾病預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性等。

人工智能與數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘從一個(gè)新的視角將數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、信息檢索技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化和模式識(shí)別與人工智能等領(lǐng)域有機(jī)結(jié)合起來(lái)，它組合了各個(gè)領(lǐng)域的優(yōu)點(diǎn)，因而能從數(shù)據(jù)中挖掘到運(yùn)用其他傳統(tǒng)方法不能發(fā)現(xiàn)的有用知識(shí)。

一般來(lái)說(shuō)，統(tǒng)計(jì)特征只能反映數(shù)據(jù)的極少量信息。簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析可以幫助我們了解數(shù)據(jù)，如果希望對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行逐個(gè)地、更深層次地探索，總結(jié)出規(guī)律和模型，則需要更加智能的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析方法。

所謂“機(jī)器學(xué)習(xí)”，是基于數(shù)據(jù)本身的，自動(dòng)構(gòu)建解決問(wèn)題的規(guī)則與方法。數(shù)據(jù)挖掘中既可以用到非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，也可以用到監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。

（一）非監(jiān)督學(xué)習(xí)

非監(jiān)督學(xué)習(xí)是建立在所有數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，即所屬的類(lèi)別都是未知的情況下使用的分類(lèi)方法。對(duì)于特定的一組數(shù)據(jù)，不知道這些數(shù)據(jù)應(yīng)該分為哪幾類(lèi)，也不知道這些類(lèi)別本來(lái)應(yīng)該有怎樣的特征，只知道每個(gè)數(shù)據(jù)的特征向量。若按它們的相關(guān)程度分成很多類(lèi)，最先想到的想法就是認(rèn)為特征空間中距離較近的向量之間也較為相關(guān)，倘若一個(gè)元素只和其中某些元素比較接近，和另一些元素則相距較遠(yuǎn)。

這時(shí)候，我們就希望每一個(gè)類(lèi)有一個(gè)“中心”，“中心”也是特征向量空間中的向量，是所有那一類(lèi)的元素在向量空間上的重心，即他的每一維為所有包含在這一類(lèi)中的元素的那一維的平均值。如果每一類(lèi)都有這么一個(gè)“中心”，那么我們?cè)诜诸?lèi)數(shù)據(jù)時(shí)，只需要看他離哪個(gè)“中心”的距離最近，就將他分到該類(lèi)即可，這也就是K-means算法的思路。

K-means算法，在1957年由Stuart Lloyd在貝爾實(shí)驗(yàn)室提出，最初用于解決連續(xù)的圖區(qū)域劃分問(wèn)題，1982年正式發(fā)表。1965年，E.W.Forgy發(fā)明了Lloyd-Forgy or。James MacQueen在1967年將其命名為K-means算法。

上圖是以隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)點(diǎn)為例，k=3的K-means算法的迭代過(guò)程，其中五角星為聚類(lèi)中心，點(diǎn)的顏色是其類(lèi)別。在實(shí)際應(yīng)用中，為了獲得一個(gè)比較好的特征空間，使得“數(shù)據(jù)之間的相似性與他們?cè)谔卣骺臻g上的距離有關(guān)，距離越近越相似”這句話盡可能成立，我們往往會(huì)構(gòu)建模型來(lái)把原數(shù)據(jù)變換到這么一個(gè)特征空間，然后使用K-means算法來(lái)進(jìn)行分類(lèi)。

（二）監(jiān)督學(xué)習(xí)

不同于非監(jiān)督學(xué)習(xí)，若已知一些數(shù)據(jù)上的真實(shí)分類(lèi)情況，現(xiàn)在要對(duì)新的未知的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。這時(shí)候利用已知的分類(lèi)信息，可以得到一些更精確的分類(lèi)方法，這些就是監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。

1、決策樹(shù)模型

所謂決策樹(shù)，即是一種根據(jù)條件來(lái)進(jìn)行判斷的邏輯框架。其中，判斷的條件，即提出有區(qū)分性的問(wèn)題，以及對(duì)于不同的回答下一步的反映，以及最終的決策給出標(biāo)簽。

決策樹(shù)算法：

（1）選取包含所有數(shù)據(jù)的全集為算法的初始集合A0：

（2）對(duì)于當(dāng)前的集合A，計(jì)算所有可能的“問(wèn)題”在訓(xùn)練集上的F（A,D）：

（3）選擇F（A,D）最大的“問(wèn)題”，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行提問(wèn)，將當(dāng)前的集合由“問(wèn)題”的不同回答，劃分為數(shù)個(gè)子集；

（4）對(duì)每個(gè)子集，重復(fù)b、c，直到所有子集內(nèi)所有元素的類(lèi)別相同；

（5）在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)往往有很多特征，因此，“問(wèn)題”往往是選取數(shù)據(jù)的某一特征，而“回答”則是此特征對(duì)應(yīng)的值。

在決策樹(shù)中，效度函數(shù)F（A,D）的選擇非常重要。決策樹(shù)的發(fā)展歷史，也基本是圍繞著F（A,D）的優(yōu)化而展開(kāi)。

2、kNN算法

只知道每個(gè)數(shù)據(jù)在特征空間下的特征向量情況下，可以對(duì)數(shù)據(jù)采用無(wú)監(jiān)督分類(lèi)方法K-means。如果我們擁有了其中一部分?jǐn)?shù)據(jù)的標(biāo)簽，我們就可以利用這些標(biāo)簽進(jìn)行kNN分類(lèi)。

數(shù)據(jù)之間的相似性與他們?cè)谔卣骺臻g上的距離有關(guān)。距離越近越相似，越可能擁有相同的標(biāo)簽。

假設(shè)我們已經(jīng)有了很多既知道特征向量也知道具體標(biāo)簽的數(shù)據(jù)對(duì)于新的只知道特征向量卻不知道具體標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，我們可以選取離這個(gè)特征向量最近的k個(gè)已經(jīng)知道標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，然后選取他們中間最多的元素所屬于的那個(gè)標(biāo)簽，作為新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)標(biāo)簽。也可以根據(jù)他們與新數(shù)據(jù)的特征向量之間的距離加權(quán)（如最近得5分，第二近得4分等），取權(quán)重總和最大的標(biāo)簽作為預(yù)測(cè)標(biāo)簽。

kNN算法不需要構(gòu)建模型或者訓(xùn)練，和K-means算法一樣，往往是和某個(gè)構(gòu)建特征空間的模型一起使用。

此外，還有回歸分類(lèi)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、樸素貝葉斯分類(lèi)等等。

巨頭們的數(shù)據(jù)挖掘之路

在當(dāng)下，數(shù)據(jù)挖掘也逐漸成為當(dāng)下的熱門(mén)研究領(lǐng)域之一，受到了谷歌、亞馬遜、微軟、百度、阿里、騰訊等科技巨頭的追捧。

（一）谷歌

谷歌幾乎每年都會(huì)發(fā)表一些讓人驚艷的研究工作，包括之前的MapReduce、Word2Vec、BigTable，近期的BERT。數(shù)據(jù)挖掘是谷歌研究的一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域。

2018年谷歌全球不同研究中心在數(shù)據(jù)挖掘頂級(jí)國(guó)際會(huì)議KDD上一共發(fā)表了7篇文章。

（二）亞馬遜

亞馬遜公司近幾年發(fā)展勢(shì)頭超級(jí)猛，前幾年華麗的轉(zhuǎn)身：從一個(gè)網(wǎng)上商店公司變?yōu)樵破脚_(tái)公司再轉(zhuǎn)變到目前的人工智能公司，亞馬遜也在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域開(kāi)始占有一席，尤其是在人才網(wǎng)羅、開(kāi)源、核心技術(shù)研發(fā)。

2018年亞馬遜在數(shù)據(jù)挖掘頂級(jí)國(guó)際會(huì)議KDD的Applied Data Science Track（應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)Track）上一共發(fā)表了2篇文章，另外還有兩個(gè)應(yīng)用科學(xué)的邀請(qǐng)報(bào)告。

（三）微軟

微軟是老牌論文王國(guó)，一直以來(lái)都在學(xué)術(shù)界特別活躍，因此在KDD上每年和微軟有關(guān)的論文非常多，因此這里只統(tǒng)計(jì)了微軟作為第一作者的文章。

2018年在數(shù)據(jù)挖掘頂級(jí)國(guó)際會(huì)議KDD上一共發(fā)表了6篇文章，另外還有一個(gè)應(yīng)用科學(xué)的邀請(qǐng)報(bào)告，這些文章和報(bào)告都更多的從大數(shù)據(jù)的角度在思考如何更有效，更快速的分析。

（四）阿里巴巴

阿里巴巴在電子商務(wù)方面做了大量的數(shù)據(jù)挖掘研究。尤其是在表示學(xué)習(xí)和增強(qiáng)學(xué)習(xí)做了幾個(gè)很有意思的工作。

2018年阿里巴巴在數(shù)據(jù)挖掘頂級(jí)國(guó)際會(huì)議KDD上作為第一作者單位一共發(fā)表了8篇文章。

（五）騰訊

2018年騰訊在數(shù)據(jù)挖掘頂級(jí)國(guó)際會(huì)議KDD上作為第一作者單位一共發(fā)表了2篇文章。

（六）百度

2018年百度在數(shù)據(jù)挖掘頂級(jí)國(guó)際會(huì)議KDD上作為第一作者單位一共發(fā)表了2篇文章。

大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘

大數(shù)據(jù)是近年隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、通信網(wǎng)絡(luò)以及人類(lèi)社交網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展的結(jié)果，成為一個(gè)交叉研究學(xué)科，和數(shù)據(jù)挖掘緊密相連。

大數(shù)據(jù)的迅速發(fā)展也使得數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο笞兊酶鼮閺?fù)雜，不僅包括人類(lèi)社會(huì)與物理世界的復(fù)雜聯(lián)系，還包括呈現(xiàn)出的高度動(dòng)態(tài)化。這使得很多傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法不再適用，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘算法必須滿足對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的處理能力，才能從大量無(wú)序數(shù)據(jù)中獲取真正價(jià)值。

一方面大數(shù)據(jù)包含數(shù)據(jù)挖掘的各個(gè)階段，即數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、特征選擇、模式挖掘、表示等；另一方面大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)架構(gòu)又為數(shù)據(jù)挖掘提供上層數(shù)據(jù)處理的硬件設(shè)施。

▲大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)技術(shù)架構(gòu)圖

從技術(shù)架構(gòu)角度，大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)可劃分為4個(gè)層次：數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、數(shù)據(jù)處理層和服務(wù)封裝層。

除此之外，大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)一般還包括數(shù)據(jù)安全和隱式保護(hù)模塊，這一模塊貫穿大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的各個(gè)層次。