数据挖掘类论文题目举例：1. "智慧城市背景下数据挖掘关键技术探讨"；2. "基于数据挖掘的智能交通系统优化策略研究"；3. "数据挖掘在智慧医疗数据分析中的应用与创新"；4. "数据挖掘技术在智慧社区管理中的应用综述"；5. "大数据时代下数据挖掘在智慧城市建设中的应用与创新研究综述"。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临，数据挖掘技术在各个领域的应用越来越广泛，智慧城市建设作为新时代城市发展的新趋势，对数据挖掘技术的需求日益增长，本文将对数据挖掘技术在智慧城市建设中的应用与创新进行综述，以期为相关领域的研究提供参考。
智慧城市是指通过信息通信技术、物联网、大数据等技术手段，实现城市运行管理的智能化、便捷化、绿色化，提高城市居民的生活质量，数据挖掘技术在智慧城市建设中发挥着至关重要的作用，可以有效地从海量数据中提取有价值的信息，为城市管理者提供决策依据。
数据挖掘技术在智慧城市建设中的应用
1、智能交通系统
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数据挖掘技术在智能交通系统中主要用于交通流量预测、交通事件检测、交通拥堵缓解等方面，通过分析历史交通数据，可以预测未来交通流量，为交通管理部门提供合理的交通疏导方案，数据挖掘技术还可以实时检测交通事件，如交通事故、道路施工等，及时发布预警信息，降低事故发生概率。
2、智能环境监测
数据挖掘技术在智能环境监测中主要用于空气质量、水质、噪音等环境因素的监测与预警，通过对环境数据的挖掘与分析，可以及时发现环境污染问题，为环境管理部门提供决策依据，保障城市居民的生活环境。
3、智能公共安全
数据挖掘技术在智能公共安全中主要用于安全隐患检测、突发事件预警等方面，通过对历史事件数据的挖掘与分析，可以预测可能发生的突发事件，为公共安全管理部门提供预警信息，降低事故发生概率。
4、智能城市规划
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数据挖掘技术在智能城市规划中主要用于城市规划、土地利用、基础设施等方面，通过对城市空间数据的挖掘与分析，可以为城市规划提供科学依据，优化城市空间布局，提高城市综合竞争力。
5、智能公共服务
数据挖掘技术在智能公共服务中主要用于公共服务资源优化配置、服务效果评估等方面，通过对公共服务数据的挖掘与分析，可以优化资源配置，提高公共服务质量，满足城市居民日益增长的需求。
数据挖掘技术在智慧城市建设中的创新
1、深度学习技术在数据挖掘中的应用
深度学习技术具有强大的特征提取和模式识别能力，在智慧城市建设中具有广泛的应用前景，在智能交通系统中，可以利用深度学习技术实现车辆识别、行人检测等功能，提高交通管理的智能化水平。
2、联邦学习在数据挖掘中的应用
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联邦学习是一种分布式机器学习方法，可以有效解决数据隐私保护问题，在智慧城市建设中，联邦学习可以应用于城市公共安全、环境监测等领域，实现数据共享与隐私保护的双赢。
3、数据挖掘技术在边缘计算中的应用
边缘计算是一种将计算、存储和网络能力下沉到网络边缘的技术，数据挖掘技术在边缘计算中的应用可以实现实时数据处理，提高智慧城市系统的响应速度和准确性。
数据挖掘技术在智慧城市建设中具有广泛的应用前景，可以为城市管理者提供有力支持，随着数据挖掘技术的不断创新，其在智慧城市建设中的应用将更加广泛，为我国智慧城市建设提供有力保障，数据挖掘技术将继续在智慧城市建设中发挥重要作用，助力我国城市迈向更加美好的未来。
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