發信人: francois (斷玉), 信區: DataMining
標  題: Re: 數據挖掘書評之一zz
發信站: 南京大學小百合站 (Thu Dec 12 10:20:07 2002)

推薦幾本我覺得不錯的書：


數據挖掘：《Data Mining: Concepts and Techniques》，Jiawei Han and Micheline K
amber，The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems, Jim Gray, Series
 Editor，Morgan Kaufmann Publishers, August 2000. 550 pages. ISBN 1-55860-489-
8


http://www.cs.sfu.ca/~han/DM_Book.html



機器學習：《Machine Learning》，Tom Mitchell, McGraw Hill, 1997


http://www-2.cs.cmu.edu/~tom/mlbook.html



人工智能：《 Artificial Intelligence A New Synthesis》， Nils J.Nilssorr， Mor
gan Kaufmann Publishers，March 1998


http://www.mkp.com/books_catalog/catalog.asp?ISBN=1-55860-467-7



信息檢索：《Modern Information Retrieval》，Ricardo Baeza-Yates，Berthier Ribe
iro-Neto，© Addison Wesley Longman Publishing Co. Inc.


http://www.sims.berkeley.edu/~hearst/irbook/



【 在 GzLi 的大作中提到: 】

: 發信人: three (破阿三——虎鶴雙形), 信區: AI

: 標  題: 數據挖掘書評之一

: 發信站: 日月光華 (2002年09月03日00:34:09 星期二)

: 1. Data Mining: Concepts and Techniques

: 國內學生最熟悉的數據挖掘教科書可能就是這本了。其作者之一，韓家瑋教授是國際..
: 的數據庫、數據挖掘領域的學者。這本書的優點和缺點一樣突出：

: 優點：

: 1). 包括了到作者寫作時幾乎所有的最重要的從數據庫角度切入的數據挖掘研究成果..
: 2). 幾乎每個小節都包含了一項研究成果，各小節相互獨立；

: 3). 全書使用一個相對簡單的框架來組織。

: 缺點：

: 1). 全書僅從數據庫角度切入，忽略了很多其它方向，例如機器學習、信息檢索、統..
: 域的研究成果；

: 2). 由于每個小節篇幅較短，介紹的僅僅是結論，而且是相關論文的結論，缺乏論證..
: 也是一個優點：畫龍點睛），比較片面，需要閱讀大量文獻并作深入研究才能真正理..
: 3). 每個小節相對獨立，缺乏統一的描述，符號不統一，比較是定性的（有時是主觀..
: ，有些結論有矛盾；

: 4). 框架是從技術角度入手的，而不是從應用或者功能角度入手的。

: 雖然一般認為數據挖掘有著“廣義”和“狹義”之分[注1]，但是這是從過程上進行