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數據挖掘原理與演算法(第4版21世紀高等學校電腦類專業核心課程系列教材)

  • 作者：編者:毛國君//段立娟//賀文武|責編:黃芝//薛陽
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302629207
  • 出版日期：2023/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：376
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是一本全面介紹數據挖掘基本原理、核心演算法以及典型應用方法的專業書籍。第4版在前三版的基礎上，對數據挖掘的方法論和知識點進行了重新歸納，按照基礎篇、提高篇和應用篇進行設計。從方法論上說，數據挖掘是一個方法和原理逐步演變的過程。首先，最基礎的數據挖掘方法主要有「關聯規則」「分類」「聚類」，它們是數據挖掘的靈魂和基礎，因此基礎篇是了解和學習數據挖掘技術的入門知識。其次，隨著數據挖掘技術研究和應用的深入，序列數據挖掘和深度神經網路得到充分研究。前者突破資料庫的數據約束，面向時間序列發現有價值的知識模式；後者突破淺層神經網路的性能瓶頸，為多模態數據的自主挖掘提供新的解決途徑。因此，「序列模式」和「深度神經網路」構成提高篇。最後，以互聯網數據挖掘、空間數據挖掘構成應用篇。全書分為3篇共9章，各章相對獨立，以利於讀者選擇性學習。在每章後面都專設一節對本章內容和文獻引用情況進行歸納，以利於讀者了解本章內容的知識點和檢索原始參考資料。
    本書可作為電腦專業研究生或高年級本科生教材，也可作為從事電腦研究和開發人員的參考資料。作為教材，教師可以根據課時安排進行選擇性教學。對於研究和開發人員，本書不僅是一本具有較高參考價值的專業書籍，而且也是學習典型演算法及其原理的很好的教科書。
作者介紹
編者:毛國君//段立娟//賀文武|責編:黃芝//薛陽
目錄
基礎篇
  第1章  緒論
    1.1  數據挖掘技術的產生與發展
      1.1.1  數據挖掘技術的商業需求分析
      1.1.2  數據挖掘產生的技術背景分析
      1.1.3  大數據時代的數據挖掘技術需求分析
    1.2  數據挖掘研究的發展趨勢
    1.3  數據挖掘概念
      1.3.1  從商業角度看數據挖掘技術
      1.3.2  數據挖掘的技術含義
      1.3.3  數據挖掘研究的理論基礎
    1.4  數據挖掘技術的分類問題
    1.5  數據挖掘常用的知識表示模式與方法
      1.5.1  廣義知識挖掘
      1.5.2  關聯知識挖掘
      1.5.3  類知識挖掘
      1.5.4  預測型知識挖掘
      1.5.5  特異型知識挖掘
    1.6  不同數據存儲形式下的數據挖掘問題
      1.6.1  事務資料庫中的數據挖掘
      1.6.2  關係型資料庫中的數據挖掘
      1.6.3  數據倉庫中的數據挖掘
      1.6.4  在關係模型基礎上發展的新型資料庫中的數據挖掘
      1.6.5  面嚮應用的新型數據源中的數據挖掘
      1.6.6  Web數據源中的數據挖掘
    1.7  粗糙集方法及其在數據挖掘中的應用
      1.7.1  粗糙集的一些重要概念
      1.7.2  粗糙集應用舉例
      1.7.3  粗糙集方法在KDD中的應用範圍
    1.8  數據挖掘的應用分析
      1.8.1  數據挖掘與CRM
      1.8.2  數據挖掘與社會網路
      1.8.3  數據挖掘應用的成功案例分析
    1.9  本章小結和文獻註釋
    習題1
  第2章  知識發現過程與應用結構
    2.1  知識發現的基本過程
      2.1.1  數據抽取與集成技術要點
      2.1.2  數據清洗與預處理技術要點
      2.1.3  數據的選擇與整理技術要點
      2.1.4  數據挖掘技術要點
      2.1.5  模式評估技術要點
    2.2  資料庫中的知識發現處理過程模型
      2.2.1  階梯處理過程模型
      2.2.2  螺旋處理過程模型
      2.2.3  以用戶為中心的處理模型
      2.2.4  聯機KDD模型
      2.2.5  支持多數據源多知識模式的KDD處理模型
    2.3  知識發現軟體或工具的發展
      2.3.1  獨立的知識發現軟體

      2.3.2  橫向的知識發現工具集
      2.3.3  縱向的知識發現解決方案
      2.3.4  KDD系統介紹
    2.4  知識發現項目的過程化管理
    2.5  數據挖掘語言介紹
      2.5.1  數據挖掘語言的分類
      2.5.2  數據挖掘查詢語言
      2.5.3  數據挖掘建模語言
      2.5.4  通用數據挖掘語言
      2.5.5  DMQL挖掘查詢語言介紹
……
提高篇
應用篇
參考文獻

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