發(fā)信人: ccipt (北方的狼), 信區(qū): DataMining
標(biāo)  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(xué)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(jià)：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(shí)發(fā)現(xiàn)）的概念、方法和應(yīng)用。從強(qiáng)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(duì)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(biāo)識(shí)知識(shí)含義的那些類型的自動(dòng)的或便捷的提取，并通過一個(gè)通用的框
架回顧了當(dāng)前的市場(chǎng)可供產(chǎn)品。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)跨學(xué)科的知識(shí)領(lǐng)域，汲取了數(shù)據(jù)庫技術(shù)、
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、知識(shí)庫系統(tǒng)、知識(shí)獲取、信息檢索
、高性能計(jì)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(diǎn)講解了數(shù)據(jù)挖掘的可行性、實(shí)用性、有效性和大型數(shù)
據(jù)庫中模型發(fā)現(xiàn)的可測(cè)量性等問題。本書逐章講解了數(shù)據(jù)分類、預(yù)測(cè)、聯(lián)結(jié)和分組的概念
和技術(shù)，這些專題都配有實(shí)例，對(duì)各類問題都分別列舉了最佳算法，并對(duì)怎樣運(yùn)用技術(shù)給
出了經(jīng)過實(shí)踐檢驗(yàn)的實(shí)用型規(guī)則。這種講述方式?jīng)Q定了本書的可讀性強(qiáng)，能夠使讀者從中
學(xué)到數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的知識(shí)，了解產(chǎn)業(yè)最新動(dòng)向。本書適用于計(jì)算機(jī)科學(xué)系的學(xué)生、應(yīng)用軟
件開發(fā)人員、商業(yè)領(lǐng)域的專家和相關(guān)知識(shí)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(duì)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(yù)測(cè) 8. 分組分析9. 挖掘復(fù)合數(shù)據(jù)類型 10. 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用及趨勢(shì)
 附錄一 微軟公司數(shù)據(jù)挖掘的對(duì)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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