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经典书籍 | 韩家炜 《数据挖掘概念与技术》电子版

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《数据挖掘概念与技术(原书第2版)》全面地讲述数据挖掘领域的重要知识和技术创新。在第1版内容相当全面的基础上,第2版展示了该领域的最新研究成果,例如挖掘流、时序和序列数据以及挖掘时间空间、多媒体、文本和Web数据。本书可作为数据挖掘和知识发现领域的教师、研究人员和开发人员的一本必读书。《数据挖掘概念与技术(原书第2版)》第1版曾是受读者欢迎的数据挖掘专著,是一本可读性极佳的教材。第2版充实了数据挖掘领域研究新进展的题材,增加了讲述最新的数据挖掘方法的若干章节。本书适合作为高等院校计算机及相关专业高年级本科生的选修课教材,特别适合作为研究生的专业课教材。

作者简介


Jiawei Han(韩家炜),是伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系的Bliss教授。他因知识发现和数据挖掘研究方面的贡献而获得许多奖励,包括ACM SIGKDD创新奖(2004)、IEEE计算机学会技术成就奖(2005)和IEEE W.Wallace McDowell奖(2009)。他是ACM和IEEE会士。他还担任《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》的执行主编(2006—2011)和许多杂志的编委,包括《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining Knowledge Discovery》。

拥有加拿大康考迪亚大学计算机科学硕士学位,现在加拿大西蒙弗雷泽大学从事博士后研究工作。


原文摘录

并非所有的系统都进行真正的数据挖掘。不能处理大量数据的数据分析系统,最多只能称作机器学习系统、统计数据分析工具或实验系统原型。一个系统只能进行数据或者信息检索,包括在大型数据库中找出聚集值或回答演绎查询,更应归类为数据库系统,或信息检索系统,或演绎数据库系统。数据挖掘涉及多学科技术的集成,包括数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像与信号处理以及空间或时间数据分析。
—— 引自第6页
对用户进行分类、对用户行为进行发掘 数据挖掘可以提供比Web搜索服务更多的帮助。根据Web页面之间的链接关系,进行权威Web页面分析(authoritative Web page analysis)可以根据Web页面的重要性、影响性和主题,对网页进行排序。自动Web页面聚类和分类有助于基于页面的内容,以多维的方式对Web页面进行分组和安排。Web社区分析有助于识别隐藏的Web社会网络和社团,并观察它们的演变。 

—— 引自第13页

Web搜索引擎是一种专门的计算机服务器,在Web上搜索信息。通常,用户查询的搜索结果用一张表返给用户(有时称做采样(hit))。采样可以包含网页、图像和其他类型的文件。有些搜索引擎也搜索和返回公共数据库中的数据或开放的目录。搜索引擎不同于网络目录,因为网络目录是人工编辑管理的,而搜索引擎是按算法运行的,或者是算法和人工输入的混合。Web搜索引擎本质上是大型数据挖掘应用。搜索引擎全方位地使用各种数据挖掘技术,包括爬行1(例如,决定应该爬过哪些页面和爬行频率)、索引(例如,选择被索引的页面和决定构建索引的范围)和搜索(例如,确定如何排列各个页面、加载何种广告、如何把搜索结果个性化或使之“环境敏感”)。

—— 引自第18页


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