清華大學尚家興老師做了一場題為“大數(shù)據(jù)挖掘與實戰(zhàn)應(yīng)用”的在職研究生學術(shù)報告。本次報告會吸引了大量的本科、研究生、博士生以及教授們參加。尚博士為清華大學自動化系在讀博士，研究領(lǐng)域有復(fù)雜領(lǐng)域、數(shù)據(jù)挖掘、推薦系統(tǒng)，導(dǎo)師為吳澄院士，在2014年9月-2015年1月為香港城市大學資訊系統(tǒng)計學系的研究助理，曾獲得清華大學“校長杯”創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽銅獎、中國計算機學會“第一屆全國大數(shù)據(jù)創(chuàng)新大賽”創(chuàng)新分賽的二等獎等一系列的大獎。

　　清華大學有大氣科學、科學技術(shù)史、交通運輸工程、安全科學與工程、基礎(chǔ)醫(yī)學、臨床醫(yī)學、藥學、哲學、理論經(jīng)濟學、應(yīng)用經(jīng)濟學、法學、政治學、社會學、馬克思主義理論、教育學、體育學、中國語言文學、外國語言文學 、新聞傳播學、中國史、心理學、世界史 、數(shù)學、生物學、物理學、化學 、生態(tài)學、統(tǒng)計學等一級學科碩士學位授權(quán)點。

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，全球已經(jīng)進入了“大數(shù)據(jù)”時代，如何借助數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能等手段，從海量數(shù)據(jù)中挖掘出我們所需的信息，并充分利用這些信息來改變?nèi)藗兊纳���，在當下顯得尤為重要。“大數(shù)據(jù)”即意味著機遇，又面臨著挑戰(zhàn)。

　　隨后，尚博士從常用的大數(shù)據(jù)挖掘方法入手，通過兩個大數(shù)據(jù)在職研究生實戰(zhàn)案例(智能APP推薦和中國大數(shù)據(jù)大賽)來詳細介紹現(xiàn)實生活中如何進行“大數(shù)據(jù)”挖掘，同學們在臺下聽得津津有味。

　　在大數(shù)據(jù)挖掘講述結(jié)束之后，尚博士給大家講述了與數(shù)據(jù)挖掘息息相關(guān)的推薦系統(tǒng)�；ヂ�(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和普及給用戶帶來了大量的信息，滿足了用戶在信息時代對信息的需求，但隨著網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展而帶來的網(wǎng)上信息量的大幅增長，使得用戶在面對大量信息時無法從中獲得對自己真正有用的那部分信息，對信息的使用效率反而降低了，這就是所謂的信息超載(informationoverload)問題。對于這種問題，推薦系統(tǒng)的使用就顯得尤為重要。

　　推薦系統(tǒng)可以體現(xiàn)用戶的個性化需求，從而實現(xiàn)平臺的智能化。通過將數(shù)據(jù)挖掘和推薦系統(tǒng)相結(jié)合，不僅可以很好的為用戶提供良好的購買和使用方案，而且也為商家?guī)�來了利潤�?/p>