本文目录导读：
随着互联网、物联网、大数据等技术的飞速发展，数据挖掘技术已经成为推动社会进步的重要力量，本文将基于最新的研究，对数据挖掘技术最新趋势进行解析与展望，旨在为广大数据工作者提供有益的参考。
深度学习与人工智能技术深度融合
近年来，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果，深度学习与人工智能技术的深度融合将成为数据挖掘领域的重要趋势，具体表现在以下几个方面：
1、深度学习模型在数据挖掘中的应用将更加广泛，如推荐系统、欺诈检测、舆情分析等。
2、人工智能技术将进一步提升数据挖掘的自动化水平，降低对数据挖掘专家的依赖。
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3、深度学习模型将具备更强的泛化能力，能够处理更多样化的数据类型和场景。
知识图谱技术助力数据挖掘
知识图谱作为一种新型知识表示方法，近年来在数据挖掘领域备受关注，知识图谱技术将有助于以下方面：
1、提高数据挖掘的准确性，通过知识图谱中的实体关系，实现更精准的数据关联分析。
2、降低数据预处理难度，知识图谱中的实体关系能够有效减少数据冗余，提高数据质量。
3、促进跨领域数据挖掘，知识图谱中的实体关系有助于打破数据孤岛，实现跨领域的数据挖掘。
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边缘计算与数据挖掘相结合
随着物联网设备的普及，大量数据在边缘设备上产生，边缘计算技术应运而生，它将数据处理、存储和分析能力从云端转移到边缘设备，降低延迟，提高实时性，边缘计算与数据挖掘相结合将成为一大趋势：
1、边缘设备上的数据挖掘算法将更加高效，降低能耗，提高资源利用率。
2、边缘计算将有助于实现实时数据挖掘，满足对实时性要求较高的场景。
3、边缘计算与数据挖掘相结合，有助于挖掘出更多有价值的数据，为各行各业提供决策支持。
数据隐私保护与数据挖掘技术相融合
随着数据隐私保护意识的不断提高，如何在保护数据隐私的前提下进行数据挖掘成为一大挑战，数据隐私保护与数据挖掘技术相融合将成为重要趋势：
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1、研究基于差分隐私、同态加密等隐私保护技术的数据挖掘算法，降低数据泄露风险。
2、利用联邦学习等隐私保护技术，实现多方数据共享与协同挖掘。
3、加强数据挖掘领域的数据隐私法律法规建设，规范数据挖掘行为。
数据挖掘技术最新趋势体现在深度学习与人工智能技术深度融合、知识图谱技术助力数据挖掘、边缘计算与数据挖掘相结合、数据隐私保护与数据挖掘技术相融合等方面，面对这些趋势，数据工作者应积极拥抱新技术，提升自身能力，为我国数据挖掘领域的发展贡献力量。
标签： #数据挖掘技术最新趋势
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