1.Devaloping a Unifying Thcory of Data Mining
形成數據挖掘的統一理論，目前的數據挖掘都是爲企業解決問題二使用，是點對點的，沒有統一的理論。
2.Scaling Up for High Dimensional Date/High Speed Streams
高維數據和高速數據流的同比列擴大
3.Mining sequence data and time series data
時序和時間序列數據挖掘準確高效的進行趨勢預測，消除噪音
4.Mining complex knowledge from complex data
從複雜數據中挖掘複雜；圖挖掘；網頁，社交網絡數據；數據挖掘和知識推理的結合
5.Data mining in a Network setting
知識網絡設置中的數據挖掘；網絡社區和社交網絡、計算機網絡中的數據包
6.Distributed data mining and mining multi-agent data
分佈式數據挖掘和多智能體數據挖掘
7.Data mining for biological and environmental problems
生物數據挖掘和環境問題；生物數據的挖掘，DNA，化學結構的3D結構
8.Data mining process related problems
數據挖掘過程以及相關論題； 數據挖掘操作的組合，數據挖掘過程的自動化實現，帶有日誌功能的數據清理，挖掘自動化和可視化
9.Security, privacy and data integrity
安全，隱私和數據完整性
10.Dealing with non-static,unbalanced and cost-sensitive data
處理非靜態、失衡的以及代價敏感的數據