Summary
Data Mining has enjoyed great popularity in recent years, with advances in both research and commercialization. The first generation of data mining research and development has yielded several commercially available systems, both stand-alone and integrated with database systems, produced scalable versions of algorithms for many classical data mining problems and introduced novel pattern discovery problems. In July 2004 researchers from a variety of backgrounds assembled at the Dagstuhl Conference Center in Germany for a workshop to re-assess the current directions of the field, to identify critical problems that require attention, and to discuss ways to increase the flow of ideas across the different disciplines that Data Mining has brought together. The workshop did not seek to draw up an agenda for the field of data mining. Rather, it offers the participants' perspective on two technical directions – compositionality and privacy – and describes some important application challenges which drove the discussion.
Zusammenfassung
Data Mining hat sich seit mehreren Jahren großer Popularität erfreut, die zu einer Weiterentwicklungen des Bereiches in Forschung und Industrie geführt haben. Aus der „ersten Generation“ an Forschung im Bereich Data Mining wurden verschiedene kommerzielle Systeme entwickelt, sowohl „stand-alone“ Systeme als auch Systeme, die mit Datenbanksystemen integriert wurden. Dabei wurden skalierbare Algorithmen für viele klassische Data Mining Probleme entwickelt und neue Mustererkennungsprobleme neu formuliert. Im Juli 2004 trafen sich im Dagstuhl-Konferenzzentrum in Deutschland Forscher aus verschiedenen Forschungsrichtungen, um die momentanen Richtungen dieses Bereiches zu bewerten, kritische Probleme zu identifizieren, denen in Zukunft größere Aufmerksamkeit gewidmet werden muss, und um neue Wege zu finden, die die verschiedenen Disziplinen näher zusammenrücken lassen, die der Bereich Data Mining zusammengeführt hat. Der Workshop versuchte nicht, neue Forschungsrichtungen zu definieren. Stattdessen wurden neue technische Perspektiven in den Bereichen Kompositionalität und Schutz der Privatsphäre (Privacy) eröffnet und gleichzeitig zwei wichtige Anwendungsfelder für den Bereich Data Mining charakterisiert und kritisch bewertet.
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