數(shù)據(jù)挖掘
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(shí)和技術(shù)創(chuàng)新
【編輯推薦】
我們生活在數(shù)據(jù)洪流的時(shí)代。本書向我們展示了如何從這樣海量的數(shù)據(jù)中找到有用知識(shí)的方法和技術(shù)。最新的第3版顯著擴(kuò)充了數(shù)據(jù)預(yù)處理、挖掘頻繁模式、分類和聚類這幾個(gè)核心章節(jié)的內(nèi)容；還全面講 述了OLAP和離群點(diǎn)檢測(cè)，并研討了挖掘網(wǎng)絡(luò)、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型以及重要應(yīng)用領(lǐng)域。本書將是一本適用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)課程的優(yōu)秀教材。
—— Gregory Piatetsky-Shapiro, KDnuggets的總裁
Jiawei、Micheline和Jian的教材全景式地討論了數(shù)據(jù)挖掘的所有相關(guān)方法，從聚類和分類的經(jīng)典主題，到數(shù)據(jù)庫方法（關(guān)聯(lián)規(guī)則、數(shù)據(jù)立方體），到更新和更高級(jí)的主題（SVD/PCA、小波、支持向量機(jī)），等等?？偟恼f來，這是一本既講述經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘方法又涵蓋大量當(dāng)...
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(shí)和技術(shù)創(chuàng)新
【編輯推薦】
我們生活在數(shù)據(jù)洪流的時(shí)代。本書向我們展示了如何從這樣海量的數(shù)據(jù)中找到有用知識(shí)的方法和技術(shù)。最新的第3版顯著擴(kuò)充了數(shù)據(jù)預(yù)處理、挖掘頻繁模式、分類和聚類這幾個(gè)核心章節(jié)的內(nèi)容；還全面講 述了OLAP和離群點(diǎn)檢測(cè)，并研討了挖掘網(wǎng)絡(luò)、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型以及重要應(yīng)用領(lǐng)域。本書將是一本適用于數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)課程的優(yōu)秀教材。
—— Gregory Piatetsky-Shapiro, KDnuggets的總裁
Jiawei、Micheline和Jian的教材全景式地討論了數(shù)據(jù)挖掘的所有相關(guān)方法，從聚類和分類的經(jīng)典主題，到數(shù)據(jù)庫方法（關(guān)聯(lián)規(guī)則、數(shù)據(jù)立方體），到更新和更高級(jí)的主題（SVD/PCA、小波、支持向量機(jī)），等等?？偟恼f來，這是一本既講述經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘方法又涵蓋大量當(dāng)代數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的優(yōu)秀著作，既是教學(xué)相長的優(yōu)秀教材，又對(duì)專業(yè)人員具有很高的參考價(jià)值。
—— 摘自卡內(nèi)基-梅隆大學(xué)Christos Faloutsos教授為本書所作序言
【內(nèi)容簡介】
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(xì)的工具來進(jìn)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(jìn)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(dòng)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(shí)。
本書前版曾被KDnuggets的讀者評(píng)選為最受歡迎的數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ｖ?，是一本可讀性極佳的教材。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(jìn)展，并重點(diǎn)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(huì)化網(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(duì)關(guān)鍵專題有單獨(dú)的指導(dǎo)，提供最佳算法，并對(duì)怎樣將技術(shù)運(yùn)用到實(shí)際工作中給出了經(jīng)過實(shí)踐檢驗(yàn)的實(shí)用型規(guī)則。如果你希望自己能熟練掌握和運(yùn)用當(dāng)今最有力的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，那這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(shí)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。
本書特點(diǎn)
引入了許多算法和實(shí)現(xiàn)示例，全部以易于理解的偽代碼編寫，適用于實(shí)際的大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目。
討論了一些高級(jí)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(shí)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(shí)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(jì)算機(jī)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(yù)和獎(jiǎng)勵(lì)，其中包括2004年ACM SIGKDD頒發(fā)的最佳創(chuàng)新獎(jiǎng)，2005年IEEE Computer Society 頒發(fā)的技術(shù)成就獎(jiǎng)，2009年IEEE頒發(fā)的W. Wallace McDowell獎(jiǎng)。他是ACM和IEEE Fellow，同時(shí)還是《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》雜志的主編（2006-2011），以及《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining and Knowledge Discovery》雜志的編委會(huì)成員。
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Jiawei Han(韓家煒) 伊利諾伊大學(xué)厄巴納-尚佩恩分校計(jì)算機(jī)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(yù)和獎(jiǎng)勵(lì)，其中包括2004年ACM SIGKDD頒發(fā)的最佳創(chuàng)新獎(jiǎng)，2005年IEEE Computer Society 頒發(fā)的技術(shù)成就獎(jiǎng)，2009年IEEE頒發(fā)的W. Wallace McDowell獎(jiǎng)。他是ACM和IEEE Fellow，同時(shí)還是《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》雜志的主編（2006-2011），以及《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining and Knowledge Discovery》雜志的編委會(huì)成員。
Micheline Kamber 擁有加拿大康考迪亞大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)碩士學(xué)位，她是NSERC Scholar，現(xiàn)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?。?目前是加拿大西蒙-弗雷澤大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副教授。2002年，他在Jia wei Han教授的指導(dǎo)下獲得西蒙-弗雷澤大學(xué)博士學(xué)位。