清华大学尚家兴：大数据挖掘与实战应用

　　清华大学尚家兴老师做了一场题为“大数据挖掘与实战应用”的在职研究生学术报告。本次报告会吸引了大量的本科、研究生、博士生以及教授们参加。尚博士为清华大学自动化系在读博士，研究领域有复杂领域、数据挖掘、推荐系统，导师为吴澄院士，在2014年9月-2015年1月为香港城市大学资讯系统计学系的研究助理，曾获得清华大学“校长杯”创新挑战赛铜奖、中国计算机学会“第一届全国大数据创新大赛”创新分赛的二等奖等一系列的大奖。

　　清华大学有大气科学、科学技术史、交通运输工程、安全科学与工程、基础医学、临床医学、药学、哲学、理论经济学、应用经济学、法学、政治学、社会学、马克思主义理论、教育学、体育学、中国语言文学、外国语言文学 、新闻传播学、中国史、心理学、世界史 、数学、生物学、物理学、化学 、生态学、统计学等一级学科硕士学位授权点。

　　随着互联网的高速发展，全球已经进入了“大数据”时代，如何借助数据挖掘、机器学习、人工智能等手段，从海量数据中挖掘出我们所需的信息，并充分利用这些信息来改变人们的生活，在当下显得尤为重要。“大数据”即意味着机遇，又面临着挑战。

　　随后，尚博士从常用的大数据挖掘方法入手，通过两个大数据在职研究生实战案例(智能APP推荐和中国大数据大赛)来详细介绍现实生活中如何进行“大数据”挖掘，同学们在台下听得津津有味。

　　在大数据挖掘讲述结束之后，尚博士给大家讲述了与数据挖掘息息相关的推荐系统。互联网的出现和普及给用户带来了大量的信息，满足了用户在信息时代对信息的需求，但随着网络的迅速发展而带来的网上信息量的大幅增长，使得用户在面对大量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息，对信息的使用效率反而降低了，这就是所谓的信息超载(informationoverload)问题。对于这种问题，推荐系统的使用就显得尤为重要。

　　推荐系统可以体现用户的个性化需求，从而实现平台的智能化。通过将数据挖掘和推荐系统相结合，不仅可以很好的为用户提供良好的购买和使用方案，而且也为商家带来了利润。