發(fā)信人: ccipt (北方的狼), 信區(qū): DataMining
標  題: 數(shù)據(jù)挖掘——概念與技術(shù)（影印版）簡介
發(fā)信站: 南京大學小百合站 (Wed Aug 22 10:52:25 2001)

數(shù)據(jù)挖掘——概念與技術(shù)（影印版） ISBN 7-04-010041-X/TP.693 P575

　　Data Mining: Concepts and Techniques

　　Jiawei Han, Micheline Kamber，2001.4出版，定價：35.00元

本書闡述了數(shù)據(jù)挖掘（通常稱為數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)）的概念、方法和應用。從強調(diào)數(shù)據(jù)分析
入手，介紹了數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘的概念，指出數(shù)據(jù)挖掘是對大型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)構(gòu)件庫和其
他大型信息資源中標識知識含義的那些類型的自動的或便捷的提取，并通過一個通用的框
架回顧了當前的市場可供產(chǎn)品。數(shù)據(jù)挖掘是一個跨學科的知識領(lǐng)域，汲取了數(shù)據(jù)庫技術(shù)、
人工智能、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學、模式識別、知識庫系統(tǒng)、知識獲取、信息檢索
、高性能計算、數(shù)據(jù)可視化等方面的成果，本書內(nèi)容從數(shù)據(jù)庫的視角，描述了數(shù)據(jù)挖掘系
統(tǒng)的原型、結(jié)構(gòu)、特征、方法，重點講解了數(shù)據(jù)挖掘的可行性、實用性、有效性和大型數(shù)
據(jù)庫中模型發(fā)現(xiàn)的可測量性等問題。本書逐章講解了數(shù)據(jù)分類、預測、聯(lián)結(jié)和分組的概念
和技術(shù)，這些專題都配有實例，對各類問題都分別列舉了最佳算法，并對怎樣運用技術(shù)給
出了經(jīng)過實踐檢驗的實用型規(guī)則。這種講述方式?jīng)Q定了本書的可讀性強，能夠使讀者從中
學到數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的知識，了解產(chǎn)業(yè)最新動向。本書適用于計算機科學系的學生、應用軟
件開發(fā)人員、商業(yè)領(lǐng)域的專家和相關(guān)知識領(lǐng)域的科技研究人員。

　　內(nèi)容：1. 數(shù)據(jù)挖掘簡介 2. 數(shù)據(jù)構(gòu)件庫和數(shù)據(jù)挖掘中的在線分析處理技術(shù) 3. 數(shù)據(jù)處
理 4. 數(shù)據(jù)挖掘原型、語言和系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 5. 概念描述：特征與對比 6. 大型數(shù)據(jù)庫中的挖
掘聯(lián)結(jié)規(guī)則 7. 分類和預測 8. 分組分析9. 挖掘復合數(shù)據(jù)類型 10. 數(shù)據(jù)挖掘應用及趨勢
 附錄一 微軟公司數(shù)據(jù)挖掘的對象鏈接和嵌入數(shù)據(jù)庫 附錄二 數(shù)據(jù)庫挖掘器簡介
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