机器学习_KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘杯1999数据集)
知识发现
知识发现定义：知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Databases）是他是从大量的、不完整的、有噪声的、模糊的和随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是可信的、潜在的和有价值的信息和知识的过程。
知识发现将信息变为知识，从数据矿山中找到蕴藏的知识金块，将为知识创新和知识经济的发展作出贡献。
知识发现与数据挖掘的关系：数据挖掘（Data Mining），就是从海量的数据中挖掘出隐含在其中的矿藏——知识。
一般认为广义的数据挖掘又称数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Database），简称知识发现（KDD）。
狭义的数据挖掘是一个利用各种分析工具在海量数据中发现模型和数据关系之间关系的过程，是知识发现过程的一个步骤，一个完整的知识发现过程如图所示：从图可见，数据挖掘只是只是发现过程中一个发现模式的子过程，并且是最核心的过程。
知识发现的过程模型：KDD基本过程(the process of the KDD)完成从大型源数据中发现有价值知识的过程可以简单概括为：首先从数据源中抽取出感兴趣的数据，并把它组织成适合挖掘的数据组织形式；然后调用相应的算法生成所需要的知识；最后对生成的知识模式进行评估，并把有价值的知识集成到企业的智能系统中。
作为一个KDD的工程而言,KDD通常包含一系列复杂的挖掘步骤.Fayyad,Piatetsky-Shapiro 和Smyth 在 1996年合作发布的论文<From Data Mining to knowledge discovery>中总结出了KDD包含的5个最基本步骤.1: selection: 在第一个步骤中我们往往要先知道什么样的数据可以应用于我们的KDD工程中.2: pre-processing: 当采集到数据后,下一步必须要做的事情是对数据进行预处理,尽量消除数据中存在的错误以及缺失信息.3: transformation: 转换数据为数据挖掘工具所需的格式.这一步可以使得结果更加理想化.4: data mining: 应用数据挖掘工具.5: interpretation/evaluation: 了解以及评估数据挖掘结果.2.常用KDD过程模型 (KDD process model)随着Fayyad,Piatetsky-Shapiro 和Smyth 在 1996年总结出的KDD 5个基本步骤, 各种不同的KDD过程模型在此基础上发展以及完善起来.整体来说,KDD过程模型包含"学术模型"(academic research model)以及"工业模型"(industrial model)两大类. 常见的KDD过程模型有: 1996 年Fayyad等人提出的 "9 步骤模型"(nine-steps model). 1999 年european commission 机构起草的CRISP-DM 模型. (cross-industry standard process for data mining)“7步骤模型”KDD过程模型：1.目标定义2.创建目标数据集3.数据预处理4.数据转换5.数据挖掘CRISP-DM（cross-industry standard process for data mining跨行业数据挖掘过程标准）：CRISP-DM 模型为一个KDD工程提供了一个完整的过程描述.该模型将一个KDD工程分为6个不同的,但顺序并非完全不变的阶段.1:business understanding: 即商业理解. 在第一个阶段我们必须从商业的角度上面了解项目的要求和最终目的是什么. 并将这些目的与数据挖掘的定义以及结果结合起来.2.data understanding: 数据的理解以及收集,对可用的数据进行评估. 3:data preperation: 数据的准备,对可用的原始数据进行一系列的组织以及清洗,使之达到建模需求.4:modeling: 即应用数据挖掘工具建立模型.5:evaluation: 对建立的模型进行评估,重点具体考虑得出的结果是否符合第一步的商业目的.6:deployment: 部署,即将其发现的结果以及过程组织成为可读文本形式.(数据挖掘报告)参考文献：2.纪希禹主编.数据挖掘技术应用实例[M].机械工业出版社，2009.1. Richard J.Roiger，Michael W.Geatz.DATA MINING A TUTORIAL-BASED PRIMER[M].清华大学出版社，2003.3.毛国君，段立娟，王实，石云.数据挖掘原理与算法（第二版）[M].清华大学出版社，2007.。
ACM SIGKDD数据挖掘及知识发现会议
ACM SIGKDD数据挖掘及知识发现会议1清华大学计算机系王建勇1、KDD概况ACM SIGKDD国际会议（简称KDD）是由ACM的数据挖掘及知识发现专委会[1]主办的数据挖掘研究领域的顶级年会。
它为来自学术界、企业界和政府部门的研究人员和数据挖掘从业者进行学术交流和展示研究成果提供了一个理想场所，并涵盖了特邀主题演讲（keynote presentations）、论文口头报告（oral paper presentations）、论文展板展示（poster sessions）、研讨会（workshops）、短期课程（tutorials）、专题讨论会（panels）、展览（exhibits）、系统演示（demonstrations）、KDD CUP赛事以及多个奖项的颁发等众多内容。
由于KDD的交叉学科性和广泛应用性，其影响力越来越大，吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算及大数据挖掘等众多领域的专家、学者。
KDD可以追溯到从1989年开始组织的一系列关于知识发现及数据挖掘(KDD)的研讨会。
自1995年以来，KDD已经以大会的形式连续举办了17届，论文的投稿量和参会人数呈现出逐年增加的趋势。
2011年的KDD会议（即第17届KDD 年会）共收到提交的研究论文（Research paper）714篇和应用论文（Industrial and Government paper）73篇，参会人数也达到1070人。
下面我们将就会议的内容、历年论文投稿及接收情况以及设置的奖项情况进行综合介绍。
此外，由于第18届KDD年会将于2012年8月12日至16日在北京举办，我们还将简单介绍一下KDD’12[4]的有关情况。
2、会议内容自1995年召开第1届KDD年会以来，KDD的会议内容日趋丰富且变的相对稳定。
其核心内容是以论文报告和展版（poster）的形式进行数据挖掘同行之间的学术交流和成果展示。
KDDCup99网络入侵检测数据的分析
KDDCup99⽹络⼊侵检测数据的分析该数据集是从⼀个模拟的美国空军局域⽹上采集来的 9 个星期的⽹络连接数据, 分成具有标识的训练数据和未加标识的测试数据。
测试数据和训练数据有着不同的概率分布, 测试数据包含了⼀些未出现在训练数据中的攻击类型, 这使得⼊侵检测更具有现实性。
在训练集中包含了1种正常的标识类型 normal 和 22种训练攻击类型。
1、KDDCup99⼊侵检测实验数据的标识类型标识类型含义具体分类标识Normal正常记录normalDOS拒绝服务攻击back, land, neptune, pod, smurf, teardropProbing监视和其他探测活动ipsweep, nmap, portsweep,satanR2L来⾃远程机器的⾮法访问ftp_write, guess_passwd, imap, multihop, phf, spy, warezclient, warezmasterU2R普通⽤户对本地超级⽤户特权的⾮法访问buffer_overflow, loadmodule, perl, rootkit标识位⽤来表⽰该条连接记录是正常的，或是某个具体的攻击类型；（正常标识有⼀种，攻击标识有22种）DOS：有6种，back,land,neptune,pod,smurf,teardroplProbing：有4种，ipsweep,nmap,portsweep,satan;R2L：有8种，ftp_wrute,guess_passwd,imap,multipod,phf,spy,warezclient,waremaster;U2R：有4种，buffer_overflow,loadmodule,perl,rootkit;2、特征属性在41个固定的特征属性中，9个特征属性为离散型，其他均为连续型；duration,protocol_type,service,flag,src_bytes,dst_bytes,land,wrong_fragment,urgent,ho,num_failed_logins,logged_in,num_compromised,root_shell,su_attempted,num_root,num_file_creations,num_shells,num_access_files,num_outbound_cmds,is_host_login,is_guest_login,count,srv_count,serror_rate,srv_serror_rate,rerror_rate,srv_rerror_rate,same_srv_rate,diff_srv_rate,srv_diff_host_rate,dst_host_count,dst_host_srv_count,dst_host_same_srv_rate,dst_host_diff_srv_rate,dst_host_same_src_port_rate,dst_host_srv_diff_host_rate,dst_host_serror_rate,dst_host_srv_serror_rate,dst_host_rerror_rate,dst_host_srv_rerror_rate,class通过对41个固定特征属性的分析，⽐较能体现出状态变化的是前31个特征属性，其中9个离散型，22个连续型。
数据挖掘与知识发现
前期基础课程：数据库、人工智能参考书：《知识发现》，清华大学出版社，史忠植编，2004第1章概述随着信息社会和知识经济时代的来临，信息正以前所未有的速度膨胀。
面对浩如烟海的信息资源，人类的自然智能越来越显得难于驾驭。
如何用人造的智能去模仿和扩展人类的自然智能，实现信息的智能化处理，是信息社会和知识经济所面临的一个重大课题。
人工智能作为一门研究机器（计算机）智能的学科，其目的是要用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统，来模仿、延伸和拓展人的智能。
因此，人工智能是人类迈向信息、迎接知识经济挑战所必须具备的一项核心技术。
难怪有人把人工智能同原子能技术、空间技术一起称为20世纪的三大尖端科技成就。
但人工智能系统较率低，不能应用于实际。
随着计算机、Internet的普及，以及数据库（DB）技术的迅速发展和数据库管理系统（DBMS）的广泛应用，导致许多领域积累了海量数据（如，从普通的超市业务数据、信用卡记录数据、电话呼叫清单、政府统计数据到不太普通的天体图像、分子数据库和医疗记录等）。
现有的DB技术大多可高效地实现数据查询、统计和维护等管理功能，但却无法发现数据中存在的关联和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。
数据库中存在着大量数据，却缺乏从这些数据中自动、高效地获取知识的手段，出现了“数据丰富，知识贫乏”的现象。
此外，在数据操纵方面：信息的提取及其相关处理技术却远远落后。
为此，针对庞大的数据库及其中的海量数据信息源，仅依靠传统的数据检索机制和统计分析方法已远不能满足需要。
需求是发展之母，数据管理系统（DBMS）和人工智能中机器学习两种技术的发展和结合，促成了在数据库中发现知识这一新技术的诞生，即基于数据库知识发现（Knowledge Discovery in Database,KDD）及其核心技术---数据挖掘产生并迅速发展起来。
它的出现为自动和智能地把海量数据转化成有用的信息和知识提供了手段。
kmeans文献
K均值聚类算法（K-means clustering algorithm）是一种常用的无监督机器学习算法，常用于将数据集划分成具有相似特征的类别。
K均值聚类算法的核心思想是根据样本之间的相似性（距离）将样本划分到不同的类别中，使得同一类别内的样本相似度最大，不同类别之间的样本相似度最小。
下面是一些关于K均值聚类算法的相关参考文献，讨论了K均值聚类算法的性质、改进方法以及在实际应用中的应用情况。
1.“A Comparative Study on K-means Algorithm” (2004) by M. Hamerlyand C. Elkan. 该文献通过对K均值算法进行了深入的研究，探讨了不同初始点对聚类效果的影响，同时比较了K均值算法与其他聚类算法的性能。
2.“K-means++: The Advantages of Careful Seeding” (2007) by D. Arthurand S. Vassilvitskii. 该文献提出了一种改进的K均值算法初始点选择方法，称为K-means++。
通过使用K-means++方法选择初始点，可以更快地收敛到全局最优解。
3.“A Kernel K-means Clustering Algorithm” (2004) by I. Gath and A. B.Geva. 该文献提出了一种基于核函数的K均值聚类算法，在处理非线性数据时表现出色。
通过将样本数据映射到高维特征空间，可以更好地解决非线性聚类问题。
4.“Robust K-means Clustering with Outliers” (2004) by C. C. Aggarwaland P. S. Yu. 该文献讨论了K均值聚类算法在存在离群点（outliers）情况下的性能问题，并提出了一种鲁棒性更强的K均值聚类算法。
5.“A Comparative Study of K-means Variants on Clustering Algorithm”(2012) by N. K. Jha and S. C. Tripathy. 该文献对多种K均值聚类算法进行了比较研究，包括K-means、K-medoids、K-harmonic means等，分析了它们在不同数据集上的性能差异。
数据挖掘与机器学习(一)
数据挖掘与机器学习（一）Part I 数据挖掘与机器学习一、数据挖掘、机器学习、深度学习的区别1、数据挖掘数据挖掘也就是data mining，是一个很宽泛的概念，也是一个新兴学科，旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来。
数据挖掘这个工作BI（商业智能）可以做，统计分析可以做，大数据技术可以做，市场运营也可以做，或者用excel分析数据，发现了一些有用的信息，然后这些信息可以指导你的business，这也属于数据挖掘。
目前最常见的方式是结合机器学习的算法模型来实现数据挖掘。
2、机器学习machine learning，是计算机科学和统计学的交叉学科，基本目标是学习一个x->y的函数（映射），来做分类、聚类或者回归的工作。
之所以经常和数据挖掘合在一起讲是因为现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的，例如广告的ctr预估，PB级别的点击日志在通过典型的机器学习流程可以得到一个预估模型，从而提高互联网广告的点击率和回报率；个性化推荐，还是通过机器学习的一些算法分析平台上的各种购买，浏览和收藏日志，得到一个推荐模型，来预测你喜欢的商品。
3、深度学习deep learning，机器学习里面现在比较火的一个topic，本身是神经网络算法的衍生，在图像，语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果，所以各大研究机构和公司都投入了大量的人力做相关的研究和开发。
总结：数据挖掘是个很宽泛的概念，数据挖掘常用方法大多来自于机器学习这门学科，深度总结学习也是来源于机器学习的算法模型，本质上是原来的神经网络。
二、数据挖掘体系数据挖掘：统计学、数据库系统、数据仓库、信息检索、机器学习、应用、模式识别、可视化、算法、高性能计算（分布式、GPU计算）三、数据挖掘的流程目前，越来越多的人认为数据挖掘应该属于一种知识发现过程（KDD：Knowledge Discovery in Database）。
KDD过程迭代序列：1、数据清理=》消除噪声和删除不一致数据2、数据集成=》多种数据源可以组合在一起3、数据选择=》从数据库中提取与分析任务相关数据4、数据变换=》通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式5、数据挖掘=》使用一定的模型算法提取数据模式6、模式评估=》根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式7、知识表示=》使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识总结数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程。
机器学习_KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘杯1999数据集)
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N/A
15346
Data Set Information: Please see task description. Relevant Papers: Salvatore J. Stolfo, Wei Fan, Wenke Lee, Andreas Prodromidis, and Philip K. Chan. Cost-based Modeling and Evaluation for Data Mining With Application to Fraud and Intrusion Detection: Results from the JAM Project. [Web Link]
中文关键词：
多变量,分类,知识发现和数据挖掘,UCI,
英文关键词：
Multivariate,Classification,KDD,UCI,
数据格式：
TEXT
数据用途：
This data set is used for classification.
数据详细介绍：
KDD Cup 1999 Data Data Set Abstract: This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction with KDD-99 Data Set Characteristics : Number of Instances : Number of Attribute s: 400000 0
数据预览：
点此下载完整数据集多变量Biblioteka 类知识发现和数据挖掘uci英文关键词
KDD-Cup(数据挖掘与知识发现竞赛) 介绍
n
The goal – to design models to support website personalization and to improve the profitability of the site by increasing customer response. Questions - When given a set of page views,
n
ROBOCUP
n
2
About ACM KDDCUP
n n
ACM KDD: Premiere Conference in knowledge discovery and data mining ACM KDDCUP:
n
Worldwide competition in conjunction with ACM KDD conferences. showcase the best methods for discovering higher-level knowledge from data. Helping to close the gap between research and industry Stimulating further KDD research and development
Year
97 98
99 24
2000 2005 2011 30 32 1000+
4
Submissions 16 21
Algorithms (up to 2000)
5
KDD Cup 97
8
KDDCUP 1998 Results
$70,000 $65,000 $60,000 $55,000 $50,000 $45,000 $40,000 $35,000 $30,000 $25,000 $20,000 $15,000 $10,000 $5,000 $100%
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
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Area:
Computer
Attribute Characteristics :
Categorical, Integer
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Date Donate d Numbe r of Web Hits:
1999-01-0 1
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中文关键词：
多变量,分类,知识发现和数据挖掘,UCI,
英文关键词：
Multivariate,Classification,KDD,UCI,
数据格式：
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数据用途：
This data set is used for classification.
数据详细介绍：
KDD Cup 1999 Data Data Set Abstract: This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction with KDD-99 Data Set Characteristics : Number of Instances : Number of Attribute s: 400000 0
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KDD Cup 1999 Data Data Set(知识发现和数据挖掘 杯 1999 数据集)
数据摘要：
This is the data set used for The Third International Knowledge Discovery and Data Mining Tools Competition, which was held in conjunction with KDD-99