IBM&MICROSOFT---DM&KDD[资源] [Nirvana2000 发表于 2008-3-30 7:20:00]

Knowledge Discovery & Data Mining Research Area Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) is an interdisciplinary area focusing upon methodologies for extracting useful knowledge from data. The ongoing rapid growth of online data due to the Internet and the widespread use of databases have created an immense need for KDD methodologies. The challenge of extracting knowledge from data draws upon research in statistics, databases, pattern recognition, machine learning, data visualization, optimization, and high-performance computing, to deliver advanced business intelligence and web discovery solutions. IBM Research has been at the forefront of this exciting new area from the very beginning. Key advances in robust and scalable data mining, methods for fast pattern detection from very large databases, text and web mining, and innovative business intelligence applications have come from our research laboratories. http://domino.research.ibm.com/comm/research.nsf/pages/r.kdd.html   微软亚洲研究院-互联网搜索与挖掘组 概述 互联网搜索与数据挖掘组致力于将数据挖掘、机器学习与知识发现技术和信息分析、组织、检索与可视化的过程相结合，将目前的互联网搜索提高到一个新的层次。例如，我们正在研究如何挖据深层互联网结构，以实现对多个在线数据库的一站式搜索，并利用网页布局结构提高链接分析和排序算法的性能。我们还在开发能处理大规模数据并快速适应新主题的分类和聚类算法，以适应互联网的动态特点。基于文档级别的排序和检索是信息检索领域25年来的传统模式，目前我们正在探索一种新的模式，以实现对象级别的互联网搜索。 同时，我们还在研究一些基本理论问题，例如理解互联网的演化过程及其建模。移动搜索是我们感兴趣的新领域之一，目前我们着力于实现在移动设备上的信息自适应转换以及无所不在的访问，并试图发现可能的新应用领域，以连接物理世界中的搜索和数字世界搜索。针对多媒体搜索技术，除了传统的基于内容的检索技术，我们还致力于分析媒体对象和其它网络内容例如文本、链接、深层网络结构和用户交互记录之间的多类型类间相关关系，以创建针对媒体对象的更优秀的语义理解与索引技术。 http://research.microsoft.com/asia/group/wsm/

阅读全文 | 回复(0) | 引用通告 | 编辑

<TTNN杂志列表>                                <Blog文章导航>                                        <BI资源列表>