数据挖掘领域研究现状与趋势的可视化分析_杨良斌

资 源 简 介

数据挖掘领域研究现状与趋势的可视化分析_杨良斌

详 情 说 明

数据挖掘作为信息技术领域的重要分支，近年来在学术研究和实际应用中均呈现出蓬勃发展的态势。杨良斌的研究通过可视化分析方法，系统梳理了该领域的科研进展与未来方向。

研究现状方面，可视化分析清晰展现了数据挖掘领域的核心主题分布，包括经典算法优化、跨学科应用拓展以及新兴技术融合三大方向。高频关键词共现网络反映出机器学习算法、异常检测、文本挖掘等技术的持续热度，同时深度学习与传统数据挖掘方法的结合成为近年来的显著特征。

趋势演化部分通过时间维度图谱揭示了三个重要转变：研究重心从基础算法向实际应用场景迁移；技术方法论从单一模型向集成学习发展；跨学科融合从计算机领域向医疗、金融、社会科学等广泛渗透。特别值得注意的是，可解释性数据挖掘和隐私保护技术正在形成新的研究增长点。

该可视化研究采用文献计量学方法，通过知识图谱等工具将海量文献数据转化为直观的视觉呈现，为研究者把握领域动态提供了有效的分析框架。这种方法论不仅适用于数据挖掘领域，对其他学科的态势分析也具有参考价值。