ICDM 2013是IEEE（电气和电子工程师协会）举办的第13届国际数据挖掘会议，专注于数据挖掘领域，是该领域的重要学术活动之一。从提供的文件信息来看，ICDM 2013论文集目录中列出了多个与数据挖掘相关的研究主题和论文，反映了当时数据挖掘研究的前沿动向和研究成果。以下是对文件中提及的各知识点的详细介绍：
1. Tree-Like Structure in Large Social and Information Networks：这项研究可能涉及到如何在大型社交和信息网络中发现和利用树状结构，树状结构在信息网络中通常用来表示信息的层次关系或组织结构。
2. Subgraph Enumeration in Dynamic Graphs：动态图是指图的结构随时间变化的网络，该研究的重点可能是如何枚举和处理这些不断变化的图中的子图，子图枚举是图论和网络分析中的一个重要问题。
3. A Masking Index for Quantifying Hidden Glitches：此项研究可能关注于一种新的度量指标——掩蔽指数，用以量化隐藏在数据中的错误或缺陷。
4. CSI: Charged System Influence Model for Human Behavior Prediction：研究中提出的CS模型可能是为了预测人类行为，通过分析社会影响力以及各种因素对个体行为的影响。
5. Context-Aware MIML Instance Annotation：上下文感知多实例多标签学习（Context-Aware MIML）可能与在特定上下文中对实例进行注释有关，以提高数据挖掘任务中的性能。
6. Modeling Temporal Adoptions Using Dynamic Matrix Factorization：研究通过动态矩阵分解模型来模拟时间序列上的采纳行为，这对于分析和预测用户或社会行为的时间演变具有重要意义。
7. Modeling Preferences with Availability Constraints：该研究可能探讨了在存在可用性约束的条件下，如何建模用户的偏好。
8. RACOG: A Gibbs Sampling-Based Oversampling Technique：RACOG可能是一种基于吉布斯抽样技术的过采样技术，用于处理数据不平衡问题。
9. Efficient Visualization of Large-Scale Data Tables through Reordering and Entropy Minimization：这项研究可能提出了通过重排序和最小化熵来实现大规模数据表的有效可视化方法。
10. Local and Global Discriminative Learning for Unsupervised Feature Selection：研究可能探索了在无监督学习条件下，局部和全局判别学习方法在特征选择中的应用。
11. Generative Maximum Entropy Learning for Multiclass Classification：研究可能侧重于使用最大熵原理进行多类分类的生成学习方法。
12. A Parameter-Free Spatio-Temporal Pattern Mining Model to Catalog Global Ocean Dynamics：该研究提出了一种无需参数的时空模式挖掘模型，用于记录和分类全球海洋动力学。
13. Transfer Learning：转移学习是机器学习领域的一个重要课题，它关注如何将在一个任务上学到的知识应用到另一个不同的但相关的任务上。
以上这些研究主题覆盖了数据挖掘的多个核心领域，包括网络结构分析、行为预测、模式识别、特征选择、多类分类、时空数据分析、可视化技术、以及机器学习中的转移学习等。这些研究不仅对于理解数据挖掘的基础理论有重要意义，而且对于推动相关技术在实际应用中的发展和创新具有推动作用。由于会议论文集通常经过严格的同行评审，所收录的论文代表了该领域最高水平的研究成果。
