分类算法：C4.5 ，svm，knn,朴素贝页斯，cart
聚类算法：k-means,em
关联挖掘算法：apriori
其他：Adaboost用于综合多种分类算法
1，C4.5 一种决策树算法，用于分类
参见http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141048
貌似之前找到一篇更详细的分析
2，k-means，聚类算法
http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141089
3，svm 支持向量机 用于统计分类及回归分析，用于分类
http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141094
4，Apriori算法 挖掘布尔关联规则频繁项集的算法
http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141101
5，EM 最大期望算法 用于数据集聚
http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141114
6，PageRank 计算网页排名，论文影响力等
http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141120
7， Adaboost 迭代算法，将若干弱分类器综合为一个强分类器
http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141124
8，kNN 用于分类或者回归
http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141127
9，朴素贝页斯 用于分类
http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141140
10，CART，用于分类
第一届大数据竞赛的相关题目概况：
题目一：关键词行业分析 ，为关键词标注所属类别（一共33种）百度题目
辅助信息为：关键词在百度搜索后的前10个标题 关键词和广告主的关系数据
上述三个数据文件的更多信息包括：
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keyword_class.txt：关键词数据集。约1千万记录，其中100万包含标注信息。
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keyword_titles.txt：关键词辅助信息数据集。关键词（query）和关键词检索的自然结果（title）信息。
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keyword_users.txt：关键词与广告主关联关系数据集。关键词和广告主的购买关系，一个关键词可能被多个广告主购买，一个广告主可能购买了多个关键词。
题目二：移动网络寻呼黑洞分析（需要行业只是和数据库相关操作，暂不考虑）中国移动研究院出题
题目三：移动用户交往圈构建和特定类型用户识别（貌似依旧需要数据库支持） 中国移动研究院题目
15万已经标记，150万需要标记，识别是否为学生用户
可以扩展，利用图挖掘算法，可以进一步检测用户通话交往圈、短信交往圈
题目四：购买行为的归因分析 秒针系统出题
和广告相关，其中有些数据含义不甚了解
题目五，基于出租车GPS轨迹的位置服务（和推荐关系最大，数据量很大50G） 中科院出题
输入用户位置和当前事件，输出打到车的概率和等待时间，11年的数据来预测13年的路况，本身数据集是否有问题？而且出租车的状态各是指的什么？
分析，从行业背景角度：题目1和题目3的数据含义概念最清晰。题目2最生疏，题目4次之