初學者的 16 個數據挖掘項目想法和主題 [2022]

數據挖掘項目

今天，數據挖掘對於各行各業的組織來說已經具有重要的戰略意義。 它不僅有助於預測結果和趨勢，還有助於消除瓶頸和改進現有流程。 看起來這種趨勢將在 2022 年及以後繼續。 所以，如果你是初學者，你能做的最好的事情就是從事一些實時數據挖掘項目。

如果您剛剛開始學習數據科學，那麼理解高級數據挖掘技術似乎令人生畏。 因此，我們編制了一些有用的數據挖掘項目主題，以支持您的學習之旅。

在 upGrad，我們相信實用的方法，因為僅靠理論知識在實時工作環境中無濟於事。 在本文中，我們將探索一些有趣且令人興奮的數據挖掘項目，初學者可以通過這些項目來測試他們的數據挖掘知識。 在這篇文章中，您將了解 16 個最適合初學者的數據挖掘項目。

在本文中，你將找到 42 個頂級 Python 項目想法，供初學者上手體驗 Python

但首先，讓我們解決一個潛伏在你腦海中的更重要和更常見的問題：為什麼要構建數據挖掘項目？

但在我們開始之前，讓我們看一個例子來解讀數據挖掘的全部內容。 假設您有一個包含 Web 應用程序登錄日誌的數據集。 它可以包括用戶名、登錄時間戳、執行的活動、註銷前在網站上花費的時間等內容。

這種非結構化數據本身不會有任何用途，除非它被系統地組織和分析以提取業務的相關信息。 通過應用不同的數據挖掘技術，您可以發現用戶習慣、偏好、高峰使用時間等。這些見解可以進一步提高軟件系統的效率並提高其用戶友好性。 通過我們的數據科學計劃了解有關數據挖掘的更多信息。

在當今的數字時代，收集、清理、分析和解釋數據的計算過程構成了業務戰略的一個組成部分。 因此，數據科學家需要對模式跟踪、分類、聚類分析、預測、神經網絡等方法有足夠的了解。你對不同的數據挖掘項目進行的實驗越多，你獲得的知識就越多。

初學者的數據挖掘項目想法和主題

這份面向學生的數據挖掘項目列表適合初學者，以及那些剛開始學習數據科學的人。 這些數據挖掘項目將使您獲得在職業生涯中取得成功所需的所有實用性。

此外，如果您正在尋找最後一年的數據挖掘項目，這個列表應該可以幫助您。 所以，事不宜遲，讓我們直接進入一些數據挖掘項目，這些項目將加強你的基礎並讓你爬上階梯。

1. iBCM：有趣的行為約束礦工

開始為學生嘗試動手數據挖掘項目的最佳想法之一是研究 iBCM。 序列分類問題處理數據集中序列模式的預測。 它根據特定標籤發現數據庫中的底層訂單。 在這樣做時，它應用了偏序的簡單數學工具。 但是，您需要更好的表示來實現更準確、簡潔和可擴展的分類。 帶有行為約束模板的序列分類技術可以滿足這一需求。

有趣的Behavioral Constraint Miner (iBCM)項目可以在序列上表達各種模式，例如簡單的出現、循環和基於位置的行為。 它還可以挖掘負面信息，即沒有特定行為。 因此，iBCM 方法遠遠超出了典型的序列挖掘表示。

2. GERF：團體活動推薦框架

這是簡單的數據挖掘項目之一，但也是一個令人興奮的項目。 它是推薦社交活動的智能解決方案，例如展覽、新書發布會、音樂會等。大部分研究都集中在向個人推薦即將到來的景點。 因此，開發了組事件推薦框架 (GERF)來向一組用戶建議事件。

該模型使用學習排序算法來提取群體偏好，並且可以輕鬆、準確和省時地結合額外的上下文影響。 此外，它還可以方便地應用於其他群組推薦場景，例如基於位置的旅行服務。

3. 動態數據流的高效相似度搜索

在線應用程序將相似性搜索系統用於模式識別、推薦、抄襲檢測等任務。通常，該算法使用位置敏感散列或 LSH方法（一種與最小散列相關的方法）回答最近鄰查詢。 它可以在多個具有大數據集的計算模型中實現，包括 MapReduce 架構和流式傳輸。 提及數據挖掘項目可以幫助您的簡歷看起來比其他人更有趣。

然而，動態數據流需要可擴展的基於 LSH 的過濾和設計。 為此，高效的相似性搜索項目優於以前的算法。 以下是它的一些主要特點：

• 依賴 Jaccard 指數作為相似性度量
• 建議動態數據流可行的最近鄰數據結構
• 提出一種相似度估計的草圖算法

4. 不確定圖的頻繁模式挖掘

由於存在相互關聯的真實數據檔案，生物信息學、社交網絡和隱私執法等應用領域經常遇到不確定性。 這種不確定性也滲透到圖形數據中。

這個問題需要創新的數據挖掘項目來捕捉圖節點之間的傳遞交互。 這個初學者級別的數據挖掘項目將有助於為基本編程概念打下堅實的基礎。 一種這樣的技術是在單個不確定圖上的頻繁子圖和模式挖掘。 解決方案以下列格式呈現：

• 一種支持概率語義下計算的枚舉評估算法
• 一種能夠有效解決問題的近似算法
• 計算共享技術以提高挖掘性能
• 基於檢查點和修剪方法的集成，以將算法擴展到預期語義

5. 使用禁止項集或 FBI 清理數據

數據清理方法通常包括消除數據錯誤並通過指定約束（非法值、域限制、邏輯規則等）系統地修復問題。

在現實生活中的大數據世界中，我們被沒有任何已知約束的髒數據所淹沒。 在這種情況下，算法會自動發現對臟數據的約束，並進一步使用它們來識別和修復錯誤。 但是當這個發現算法再次在修復後的數據上運行時，它會引入新的約束違規，從而導致數據錯誤。 這是適合初學者的優秀數據挖掘項目之一。

因此，設計了一種基於禁止項集（FBI）的修復方法，以記錄不太可能同時出現的值並更準確地檢測錯誤。 實證評估確立了這一機制的可信度和可靠性。

6. 在個人資料匹配的社交網絡中保護用戶數據

這是方便的數據挖掘項目之一，在未來會有很多用處。 考慮由社交網絡服務提供商（例如在線約會網站）維護的用戶資料數據庫。 查詢用戶指定某些標準，根據這些標準將他們的個人資料與其他用戶的個人資料進行匹配。 此過程必須足夠安全，以防止任何類型的數據洩露。 當今市場上有一些解決方案使用同態加密和多個服務器來匹配用戶配置文件以保護用戶隱私。

7. 社交媒體的 PrivRank

社交媒體網站從他們的在線活動中挖掘用戶的偏好，以提供個性化的推薦。 但是，用戶活動數據包含的信息可用於推斷個人的私人詳細信息（例如，性別、年齡等），並且此類用戶指定數據的任何洩露或發布都可能增加干擾攻擊的風險。

8. 雲服務器加密郵件的實用PEKs方案

鑑於當前與電子郵件洩露有關的備受矚目的公共事件，此類敏感消息的安全性已成為全球用戶的首要關注點。 為此，帶有關鍵字搜索的公共加密 (PEKS)技術提供了一種可行的解決方案。 這是有用的數據挖掘項目之一，它結合了安全保護和高效的搜索可操作性功能。

在雲服務器中搜索相當大的加密電子郵件數據庫時，我們希望電子郵件接收者執行快速的多關鍵字和布爾搜索，而不會向服務器透露額外信息。

閱讀：數據挖掘現實世界應用

9. 移動網絡的情感分析與意見挖掘

該項目涉及發布後應用程序，註冊用戶可以在其中共享文本帖子或圖像，還可以對帖子發表評論。 在通行的系統下，用戶必須手動瀏覽所有評論，以過濾出經過驗證的評論、正面評論、負面評論等。

借助情感分析和意見挖掘系統，用戶無需花費太多時間和精力即可查看帖子狀態。 它提供對帖子評論的意見，還提供查看圖表的選項。

10.通過學習挖掘k個最頻繁的負面模式

在行為信息學中，負序列模式 (NSP)比正序列模式 (PSP)更具啟發性。 例如，在疾病或與疾病相關的研究中，錯過醫療的數據可能比參加醫療程序的數據更有用。 但時至今日，NSP 挖礦仍處於初級階段。 而“Topk-NSP+”算法為克服當前採礦環境中的障礙提供了可靠的解決方案。 這是趨勢數據挖掘之一，這就是該項目提出算法的方式：

• 用現有方法挖掘top-k PSP
• 使用類似於top-k PSPs挖掘的思路從這些PSPs中挖掘出to-k NSPs
• 採用三種優化策略來選擇有用的 NSP 並降低計算成本

也可以試試：面向初學者的機器學習項目創意

11. 自動化人格分類項目

自動系統分析參與者的特徵和行為。 在觀察過去的數據分類模式後，它預測一種性格類型並將自己的模式存儲在數據集中。 這個項目的思路可以總結如下：

• 在數據庫中存儲與性格相關的數據
• 收集每個用戶的相關特徵
• 從參與者輸入的文本中提取相關特徵
• 檢查並顯示人格特徵
• 將個性和用戶行為相互關聯（特定個性類型可能有不同程度的行為）

這種模式在職業指導服務中很常見，學生的個性與合適的職業道路相匹配。 這可以是一個有趣且有用的數據挖掘項目。

12. Social-Aware 社會影響建模

該項目處理大社交數據，並利用深度學習對用戶興趣進行順序建模。 逐步過程描述如下：

• 對兩個真實數據集（Yelp 和 Epinions）的初步分析
• 發現用戶及其社交圈的統計順序行為，包括時間自相關和對決策的社會影響
• 介紹一種稱為社交感知長短期記憶 (SA-LSTM)的新型深度學習模型，該模型可以預測特定用戶接下來將購買或訪問的商品類型或興趣點

實驗結果表明，與其他基線方法相比，該解決方案的結構能夠實現更高的預測精度。

13. 使用混合方法預測消費模式

當今，個人消費數字世界中的大量物品。 例如，在網上購物、聽音樂、使用在線導航或探索虛擬環境時。 這些上下文中的應用程序採用預測建模技術向用戶推薦新項目。 但是，在許多情況下，我們想知道以前消費過的物品和過去的用戶行為的額外細節。 這就是基於矩陣分解的預測的基線方法不足的地方。 這是創造性的數據挖掘項目之一。

具有重複和新穎事件的混合模型為此類問題提供了合適的替代方案。 它旨在通過在探索和開發方面平衡個人偏好來提供準確的消費預測。 此外，它也是數據挖掘項目主題之一，其中包括使用真實數據集進行的實驗分析。 該研究的結果表明，新方法可以在不同的環境中有效地工作，從社交媒體和音樂收聽到基於位置的數據。

14. GMC：基於圖的多視圖聚類

現有的多視圖數據聚類方法需要一個額外的步驟來生成最終的聚類，因為它們不太關注不同視圖的權重。 此外，它們在所有視圖的固定圖相似度矩陣上起作用。 這是您下一個數據挖掘項目的完美創意！

一種新穎的基於圖的多視圖聚類 (GMC)可以解決這個問題，並提供比以前的替代方案更好的結果。 它是一種融合技術，對所有視圖的數據圖矩陣進行加權並得出一個統一的矩陣，直接生成最終的聚類。 該項目的其他特點包括：

• 在不使用調整參數的情況下將數據點劃分為所需數量的集群。 為此，對統一矩陣的拉普拉斯矩陣施加秩約束。
• 使用迭代優化算法優化目標函數

15. ITS：智能交通系統

多用途流量解決方案一般旨在確保以下幾個方面：

• 運輸服務效率
• 運輸安全
• 減少交通擁堵
• 潛在乘客預測
• 充分分配資源

考慮一個使用上述系統優化城市公交調度流程的項目。 ITS 是初學者感興趣的數據挖掘項目之一。 您可以從知名公交服務公司獲取過去三年的數據，並應用單變量多元線性回歸來進行乘客預測。 此外，您可以計算在通用算法中優化所需的最小總線數。 最後，您使用平均絕對百分比誤差 (MAPE)和平均絕對偏差 (MAD)等統計技術驗證您的結果。

另請閱讀：數據科學項目理念

16. 城市旅遊的 TourSense

公共汽車、地鐵等城市規模的交通數據也可用於遊客識別和偏好分析。 但依賴傳統數據源，如調查和社交媒體，可能會導致覆蓋面不足和信息延遲。 TourSense 項目展示瞭如何克服這些缺點並提供更有價值的見解。 該工具將對廣泛的利益相關者有用，從交通運營商和旅行社到遊客本身。 這是適合初學者的優秀數據挖掘項目之一。 以下是其設計中涉及的主要步驟：

• 一種基於圖的迭代傳播學習算法，用於從其他公共通勤者中識別遊客
• 遊客偏好分析模型（利用遊客的追踪數據）來學習和預測他們的下一次旅行
• 交互式 UI，可從分析中輕鬆訪問信息

數據挖掘項目：結論

在本文中，我們介紹了 16 個數據挖掘項目。 如果你想提高你的數據挖掘技能，你需要親身體驗這些數據挖掘項目。

在過去的幾年裡，數據挖掘和相關領域的招聘需求激增。 通過以上數據挖掘項目主題，您可以緊跟市場趨勢和發展。 所以，保持好奇心，不斷更新你的知識！

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