初学者的 16 个数据挖掘项目想法和主题 [2022]

数据挖掘项目

今天，数据挖掘对于各行各业的组织来说已经具有重要的战略意义。 它不仅有助于预测结果和趋势，还有助于消除瓶颈和改进现有流程。 看起来这种趋势将在 2022 年及以后继续。 所以，如果你是初学者，你能做的最好的事情就是从事一些实时数据挖掘项目。

如果您刚刚开始学习数据科学，那么理解高级数据挖掘技术似乎令人生畏。 因此，我们编制了一些有用的数据挖掘项目主题，以支持您的学习之旅。

在 upGrad，我们相信实用的方法，因为仅靠理论知识在实时工作环境中无济于事。 在本文中，我们将探索一些有趣且令人兴奋的数据挖掘项目，初学者可以通过这些项目来测试他们的数据挖掘知识。 在这篇文章中，您将了解 16 个最适合初学者的数据挖掘项目。

在本文中，你将找到 42 个顶级 Python 项目想法，供初学者上手体验 Python

但首先，让我们解决一个潜伏在你脑海中的更重要和更常见的问题：为什么要构建数据挖掘项目？

但在我们开始之前，让我们看一个例子来解读数据挖掘的全部内容。 假设您有一个包含 Web 应用程序登录日志的数据集。 它可以包括用户名、登录时间戳、执行的活动、注销前在网站上花费的时间等内容。

这种非结构化数据本身不会有任何用途，除非它被系统地组织和分析以提取业务的相关信息。 通过应用不同的数据挖掘技术，您可以发现用户习惯、偏好、高峰使用时间等。这些见解可以进一步提高软件系统的效率并提高其用户友好性。 通过我们的数据科学计划了解有关数据挖掘的更多信息。

在当今的数字时代，收集、清理、分析和解释数据的计算过程构成了业务战略的一个组成部分。 因此，数据科学家需要对模式跟踪、分类、聚类分析、预测、神经网络等方法有足够的了解。你对不同的数据挖掘项目进行的实验越多，你获得的知识就越多。

初学者的数据挖掘项目想法和主题

这份面向学生的数据挖掘项目列表适合初学者，以及那些刚开始学习数据科学的人。 这些数据挖掘项目将使您获得在职业生涯中取得成功所需的所有实用性。

此外，如果您正在寻找最后一年的数据挖掘项目，这个列表应该可以帮助您。 所以，事不宜迟，让我们直接进入一些数据挖掘项目，这些项目将加强你的基础并让你爬上阶梯。

1. iBCM：有趣的行为约束矿工

开始为学生尝试动手数据挖掘项目的最佳想法之一是研究 iBCM。 序列分类问题处理数据集中序列模式的预测。 它根据特定标签发现数据库中的底层订单。 在这样做时，它应用了偏序的简单数学工具。 但是，您需要更好的表示来实现更准确、简洁和可扩展的分类。 带有行为约束模板的序列分类技术可以满足这一需求。

有趣的Behavioral Constraint Miner (iBCM)项目可以在序列上表达各种模式，例如简单的出现、循环和基于位置的行为。 它还可以挖掘负面信息，即没有特定行为。 因此，iBCM 方法远远超出了典型的序列挖掘表示。

2. GERF：团体活动推荐框架

这是简单的数据挖掘项目之一，但也是一个令人兴奋的项目。 它是推荐社交活动的智能解决方案，例如展览、新书发布会、音乐会等。大部分研究都集中在向个人推荐即将到来的景点。 因此，开发了组事件推荐框架 (GERF)来向一组用户建议事件。

该模型使用学习排序算法来提取群体偏好，并且可以轻松、准确和省时地结合额外的上下文影响。 此外，它还可以方便地应用于其他群组推荐场景，例如基于位置的旅行服务。

3. 动态数据流的高效相似度搜索

在线应用程序将相似性搜索系统用于模式识别、推荐、抄袭检测等任务。通常，该算法使用位置敏感散列或 LSH方法（一种与最小散列相关的方法）回答最近邻查询。 它可以在多个具有大数据集的计算模型中实现，包括 MapReduce 架构和流式传输。 提及数据挖掘项目可以帮助您的简历看起来比其他人更有趣。

然而，动态数据流需要可扩展的基于 LSH 的过滤和设计。 为此，高效的相似性搜索项目优于以前的算法。 以下是它的一些主要特点：

• 依赖 Jaccard 指数作为相似性度量
• 建议动态数据流可行的最近邻数据结构
• 提出一种相似度估计的草图算法

4. 不确定图的频繁模式挖掘

由于存在相互关联的真实数据档案，生物信息学、社交网络和隐私执法等应用领域经常遇到不确定性。 这种不确定性也渗透到图形数据中。

这个问题需要创新的数据挖掘项目来捕捉图节点之间的传递交互。 这个初学者级别的数据挖掘项目将有助于为基本编程概念打下坚实的基础。 一种这样的技术是在单个不确定图上的频繁子图和模式挖掘。 解决方案以下列格式呈现：

• 一种支持概率语义下计算的枚举评估算法
• 一种能够有效解决问题的近似算法
• 计算共享技术以提高挖掘性能
• 基于检查点和修剪方法的集成，以将算法扩展到预期语义

5. 使用禁止项集或 FBI 清理数据

数据清理方法通常包括消除数据错误并通过指定约束（非法值、域限制、逻辑规则等）系统地修复问题。

在现实生活中的大数据世界中，我们被没有任何已知约束的脏数据所淹没。 在这种情况下，算法会自动发现对脏数据的约束，并进一步使用它们来识别和修复错误。 但是当这个发现算法再次在修复后的数据上运行时，它会引入新的约束违规，从而导致数据错误。 这是适合初学者的优秀数据挖掘项目之一。

因此，设计了一种基于禁止项集（FBI）的修复方法，以记录不太可能同时出现的值并更准确地检测错误。 实证评估确立了这一机制的可信度和可靠性。

6. 在个人资料匹配的社交网络中保护用户数据

这是方便的数据挖掘项目之一，在未来会有很多用处。 考虑由社交网络服务提供商（例如在线约会网站）维护的用户资料数据库。 查询用户指定某些标准，根据这些标准将他们的个人资料与其他用户的个人资料进行匹配。 此过程必须足够安全，以防止任何类型的数据泄露。 当今市场上有一些解决方案使用同态加密和多个服务器来匹配用户配置文件以保护用户隐私。

7. 社交媒体的 PrivRank

社交媒体网站从他们的在线活动中挖掘用户的偏好，以提供个性化的推荐。 但是，用户活动数据包含的信息可用于推断个人的私人详细信息（例如，性别、年龄等），并且此类用户指定数据的任何泄露或发布都可能增加干扰攻击的风险。

8. 云服务器加密邮件的实用PEKs方案

鉴于当前与电子邮件泄露有关的备受瞩目的公共事件，此类敏感消息的安全性已成为全球用户的首要关注点。 为此，带有关键字搜索的公共加密 (PEKS)技术提供了一种可行的解决方案。 这是有用的数据挖掘项目之一，它结合了安全保护和高效的搜索可操作性功能。

在云服务器中搜索相当大的加密电子邮件数据库时，我们希望电子邮件接收者执行快速的多关键字和布尔搜索，而不会向服务器透露额外信息。

阅读：数据挖掘现实世界应用

9. 移动网络的情感分析与意见挖掘

该项目涉及发布后应用程序，注册用户可以在其中共享文本帖子或图像，还可以对帖子发表评论。 在通行的系统下，用户必须手动浏览所有评论，以过滤出经过验证的评论、正面评论、负面评论等。

借助情感分析和意见挖掘系统，用户无需花费太多时间和精力即可查看帖子状态。 它提供对帖子评论的意见，还提供查看图表的选项。

10.通过学习挖掘k个最频繁的负面模式

在行为信息学中，负序列模式 (NSP)比正序列模式 (PSP)更具启发性。 例如，在疾病或与疾病相关的研究中，错过医疗的数据可能比参加医疗程序的数据更有用。 但时至今日，NSP 挖矿仍处于初级阶段。 而“Topk-NSP+”算法为克服当前采矿环境中的障碍提供了可靠的解决方案。 这是趋势数据挖掘之一，这就是该项目提出算法的方式：

• 用现有方法挖掘top-k PSP
• 使用类似于top-k PSPs挖掘的思路从这些PSPs中挖掘出to-k NSPs
• 采用三种优化策略来选择有用的 NSP 并降低计算成本

也可以试试：面向初学者的机器学习项目创意

11. 自动化人格分类项目

自动系统分析参与者的特征和行为。 在观察过去的数据分类模式后，它预测一种性格类型并将自己的模式存储在数据集中。 这个项目的思路可以总结如下：

• 在数据库中存储与性格相关的数据
• 收集每个用户的相关特征
• 从参与者输入的文本中提取相关特征
• 检查并显示人格特征
• 将个性和用户行为相互关联（特定个性类型可能有不同程度的行为）

这种模式在职业指导服务中很常见，学生的个性与合适的职业道路相匹配。 这可以是一个有趣且有用的数据挖掘项目。

12. Social-Aware 社会影响建模

该项目处理大社交数据，并利用深度学习对用户兴趣进行顺序建模。 逐步过程描述如下：

• 对两个真实数据集（Yelp 和 Epinions）的初步分析
• 发现用户及其社交圈的统计顺序行为，包括时间自相关和对决策的社会影响
• 介绍一种称为社交感知长短期记忆 (SA-LSTM)的新型深度学习模型，该模型可以预测特定用户接下来将购买或访问的商品类型或兴趣点

实验结果表明，与其他基线方法相比，该解决方案的结构能够实现更高的预测精度。

13. 使用混合方法预测消费模式

当今，个人消费数字世界中的大量物品。 例如，在网上购物、听音乐、使用在线导航或探索虚拟环境时。 这些上下文中的应用程序采用预测建模技术向用户推荐新项目。 但是，在许多情况下，我们想知道以前消费过的物品和过去的用户行为的额外细节。 这就是基于矩阵分解的预测的基线方法不足的地方。 这是创造性的数据挖掘项目之一。

具有重复和新颖事件的混合模型为此类问题提供了合适的替代方案。 它旨在通过在探索和开发方面平衡个人偏好来提供准确的消费预测。 此外，它也是数据挖掘项目主题之一，其中包括使用真实数据集进行的实验分析。 该研究的结果表明，新方法可以在不同的环境中有效地工作，从社交媒体和音乐收听到基于位置的数据。

14. GMC：基于图的多视图聚类

现有的多视图数据聚类方法需要一个额外的步骤来生成最终的聚类，因为它们不太关注不同视图的权重。 此外，它们在所有视图的固定图相似度矩阵上起作用。 这是您下一个数据挖掘项目的完美创意！

一种新颖的基于图的多视图聚类 (GMC)可以解决这个问题，并提供比以前的替代方案更好的结果。 它是一种融合技术，对所有视图的数据图矩阵进行加权并得出一个统一的矩阵，直接生成最终的聚类。 该项目的其他特点包括：

• 在不使用调整参数的情况下将数据点划分为所需数量的集群。 为此，对统一矩阵的拉普拉斯矩阵施加秩约束。
• 使用迭代优化算法优化目标函数

15. ITS：智能交通系统

多用途流量解决方案一般旨在确保以下几个方面：

• 运输服务效率
• 运输安全
• 减少交通拥堵
• 潜在乘客预测
• 充分分配资源

考虑一个使用上述系统优化城市公交调度流程的项目。 ITS 是初学者感兴趣的数据挖掘项目之一。 您可以从知名公交服务公司获取过去三年的数据，并应用单变量多元线性回归来进行乘客预测。 此外，您可以计算在通用算法中优化所需的最小总线数。 最后，您使用平均绝对百分比误差 (MAPE)和平均绝对偏差 (MAD)等统计技术验证您的结果。

另请阅读：数据科学项目理念

16. 城市旅游的 TourSense

公共汽车、地铁等城市规模的交通数据也可用于游客识别和偏好分析。 但依赖传统数据源，如调查和社交媒体，可能会导致覆盖面不足和信息延迟。 TourSense 项目展示了如何克服这些缺点并提供更有价值的见解。 该工具将对广泛的利益相关者有用，从交通运营商和旅行社到游客本身。 这是适合初学者的优秀数据挖掘项目之一。 以下是其设计中涉及的主要步骤：

• 一种基于图的迭代传播学习算法，用于从其他公共通勤者中识别游客
• 游客偏好分析模型（利用游客的追踪数据）来学习和预测他们的下一次旅行
• 交互式 UI，可从分析中轻松访问信息

数据挖掘项目：结论

在本文中，我们介绍了 16 个数据挖掘项目。 如果你想提高你的数据挖掘技能，你需要亲身体验这些数据挖掘项目。

在过去的几年里，数据挖掘和相关领域的招聘需求激增。 通过以上数据挖掘项目主题，您可以紧跟市场趋势和发展。 所以，保持好奇心，不断更新你的知识！

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