内容简介

本书是一本全面介绍数据挖掘和知识发现技术的专业书籍，它系统地阐述了数据挖掘和知识发现技术的产生、发展、应用以及相关概念、原理和算法，对数据挖掘中的主要技术分支，包括关联规则、分类、聚类、序列、空间以及web挖掘等进行了理沦剖析和算法描述。本书的许多内容是作者们在攻读博士学位期间的工作总结，一方面，对于相关概念和技术的阐述尽量先从理论分析人手，在此基础上进行技术归纳；另一方面，为了保证技术的系统性，所有的挖掘模型和算法描述都在统一的技术归纳框架下进行。同时，为了避免抽象算法描述给读者带来的理解困难，本书的所有典型算法都通过具体跟踪执行实例来进一步说明。
本书共分8章，各章相对独立成篇，以利于读者选择性学习。在每章后面都设置专门一节来对本章内容和文献引用情况进行归纳，它不仅可以帮助读者对相关内容进行整理，而且也起到对本内容相关文献的注释性索引功能。第1章是绪论，系统地介绍了数据挖掘产生的商业和技术背景，从不同侧面剖析了数据挖掘的概念和应用价值；第2章给出了知识发现的过程分析和应用体系结构设计；第3章对关联规则挖掘的原理和算法进行全面阐述；第4章给出分类的主要理论和算法描述；第5章讨论聚类的常用技术和算法；第6章对时间序列分析技术和序列挖掘算法进行论述；第7章系统地介绍了Web挖掘的主要研究领域和相关技术及算法；第8章是对空间数据挖掘技术和算法的分析和讲述。
本书可作为计算机专业研究生或高年级本科生教材，也可以作为从事计算机研究和开发人员的参考资料。作为教材，教师可以根据课时安排进行选择性教学。为了更好地让教师进行选择性教学，本书配有专门的教师用书，对内容的重点、难点和课时分配给出了对应的建议，对重要的和难度较大的习题进行了分析和解答。对于研究人员，本书是一本高参考价值的专业书籍。对于软件技术人员，可以把它当作提高用书或参考资料，一些算法可以通过改造用于实际的应用系统中。