2018年6月26日下午2点，计算机与通信工程学院网络系主任廖年冬博士在理科楼A102室给网络工程专业的本科生做了题目为“数据挖掘知识简介”的学术报告。

廖博士介绍了数据挖掘（Data mining）又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。

数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。

为了让计算机与通信工程学院本科生了解数据挖掘技术的发展历史、发展现状和未来技术应用，尤其是对接现在十分热门的人工智能技术，廖年冬博士全面介绍了以下几种技术：

· 分类 （Classification）

· 估计（Estimation）

· 预测（Prediction）

· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）

· 聚类（Clustering）

· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)

    另外，也从现实生活出发，介绍了数据挖掘在教育、医疗、大数据分析等方面的应用。