數(shù)據(jù)挖掘 : 概念與技術(shù)（原書第
數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最具里程碑意義的經(jīng)典著作
完整全面闡述該領(lǐng)域的重要知識和技術(shù)創(chuàng)新
這是一本數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的優(yōu)秀教材，結(jié)構(gòu)合理、條理清晰。本書既保留了相當(dāng)篇幅講述數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和方法，又增加了若干章節(jié)介紹數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最新的技術(shù)和發(fā)展，因此既適合初學(xué)者學(xué)習(xí)又適合專業(yè)人員和實踐者參考。本書視角廣闊、資料翔實、內(nèi)容全面，能夠為有意深入研究相關(guān)技術(shù)的讀者提供足夠的參考和支持?？傊?， 強烈推薦從高年級本科生到專業(yè)人員和實踐者都來閱讀這本書！
—— 美國CHOICE雜志
這是一本非常優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘教材，最新的第3版反映了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的最新發(fā)展和變化。書中增加了2006年第2版以來最新的引用資料，新增小節(jié)討論可視化、模式挖掘以及最新的聚類方法。本書配有豐富及完善的教輔支持，包括配套網(wǎng)站、大量的習(xí)題集以及習(xí)題答案等。盡管這是一本數(shù)據(jù)挖掘的教材，但對于讀者沒有太高的...
數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最具里程碑意義的經(jīng)典著作
完整全面闡述該領(lǐng)域的重要知識和技術(shù)創(chuàng)新
這是一本數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)的優(yōu)秀教材，結(jié)構(gòu)合理、條理清晰。本書既保留了相當(dāng)篇幅講述數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和方法，又增加了若干章節(jié)介紹數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最新的技術(shù)和發(fā)展，因此既適合初學(xué)者學(xué)習(xí)又適合專業(yè)人員和實踐者參考。本書視角廣闊、資料翔實、內(nèi)容全面，能夠為有意深入研究相關(guān)技術(shù)的讀者提供足夠的參考和支持?？傊?， 強烈推薦從高年級本科生到專業(yè)人員和實踐者都來閱讀這本書！
—— 美國CHOICE雜志
這是一本非常優(yōu)秀的數(shù)據(jù)挖掘教材，最新的第3版反映了數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的最新發(fā)展和變化。書中增加了2006年第2版以來最新的引用資料，新增小節(jié)討論可視化、模式挖掘以及最新的聚類方法。本書配有豐富及完善的教輔支持，包括配套網(wǎng)站、大量的習(xí)題集以及習(xí)題答案等。盡管這是一本數(shù)據(jù)挖掘的教材，但對于讀者沒有太高的要求，只需要讀者具有少量編程經(jīng)驗并了解基本的數(shù)據(jù)庫設(shè)計和統(tǒng)計分析知識。還有兩點值得注意：第一，本書的參考書目是關(guān)于了解數(shù)據(jù)挖掘研究的非常好的參考列表；第二，書中的索引非常全面和有效，能夠幫助讀者很容易地定位相關(guān)知識點。其他學(xué)科的研究人員和分析人員，例如，流行病學(xué)家、金融分析師、心理測量研究人員，也會發(fā)現(xiàn)本書非常有用。
—— Computing Reviews
當(dāng)代商業(yè)和科學(xué)領(lǐng)域大量激增的數(shù)據(jù)量要求我們采用更加復(fù)雜和精細的工具來進行數(shù)據(jù)分析、處理和挖掘。盡管近年來數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)取得的長足進展使得我們廣泛收集數(shù)據(jù)越來越容易，但技術(shù)的發(fā)展依然難以匹配爆炸性的數(shù)據(jù)增長以及隨之而來的大量數(shù)據(jù)處理需求，因此我們比以往更加迫切地需要新技術(shù)和自動化工具來幫助我們將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有用的信息和知識。
本書前版曾被KDnuggets的讀者評選為最受歡迎的數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｖ且槐究勺x性極佳的教材。它從數(shù)據(jù)庫角度全面系統(tǒng)地介紹數(shù)據(jù)挖掘的概念、方法和技術(shù)以及技術(shù)研究進展，并重點關(guān)注近年來該領(lǐng)域重要和最新的課題——數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)立方體技術(shù)，流數(shù)據(jù)挖掘，社會網(wǎng)絡(luò)挖掘，空間、多媒體和其他復(fù)雜數(shù)據(jù)挖掘。每章都針對關(guān)鍵專題有單獨的指導(dǎo)，提供最佳算法，并對怎樣將技術(shù)運用到實際工作中給出了經(jīng)過實踐檢驗的實用型規(guī)則。如果你希望自己能熟練掌握和運用當(dāng)今最有力的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，那本書正是你需要閱讀和學(xué)習(xí)的寶貴資源。本書是數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域內(nèi)的所有教師、研究人員、開發(fā)人員和用戶都必讀的一本書。
【本書特色】
引入了許多算法和實現(xiàn)示例，全部以易于理解的偽代碼編寫，適用于實際的大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘項目。
討論了一些高級主題，例如挖掘面向?qū)ο蟮年P(guān)系型數(shù)據(jù)庫、空間數(shù)據(jù)庫、多媒體數(shù)據(jù)庫、時間序列數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)庫、萬維網(wǎng)以及其他領(lǐng)域的應(yīng)用等。
全面而實用地給出用于從海量數(shù)據(jù)中獲取盡可能多信息的概念和技術(shù)。
Jiawei Han（韓家煒）伊利諾伊大學(xué)厄巴納-尚佩恩分校計算機科學(xué)系A(chǔ)bel Bliss教授。由于在數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)領(lǐng)域卓有成效的研究工作，他曾多次獲得各種榮譽和獎勵，包括2004年ACM SIGKDD頒發(fā)的最佳創(chuàng)新獎，2005年IEEE Computer Society頒發(fā)的技術(shù)成就獎，2009年IEEE頒發(fā)的W. Wallace McDowell獎。他是ACM和IEEE Fellow。
Micheline Kamber 擁有加拿大康考迪亞大學(xué)計算機科學(xué)碩士學(xué)位，她是NSERC Scholar，先后在加拿大麥吉爾大學(xué)、西蒙-弗雷澤大學(xué)及瑞士從事研究工作。
Jian Pei（裴?。┠壳笆羌幽么笪髅?弗雷澤大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院教授。2002年，他在Jiawei Han教授的指導(dǎo)下獲得西蒙-弗雷澤大學(xué)博士學(xué)位。