从数据挖掘到网络挖掘 - 概述

一本权威指南，帮助数据挖掘新手迅速提升技能水平。

数据挖掘技术是数据库技术不断发展的结果。数据库技术经历了从数据存储到数据查询、访问，再到实时遍历的演变过程。数据挖掘则将数据库技术推向了新的高度，它不仅能够查询和遍历历史数据，更能够揭示数据间的潜在联系，从而推动信息的有效传递。

数据挖掘提取有意义的信息、模式和趋势，应用广泛。该技术涉及各种技术，包括机器学习、统计建模和数据可视化。数据挖掘用于各个领域，例如欺诈检测、客户细分和医疗诊断。

Bing Liu 著

数据挖掘与数据库中的知识发现（KDD）是近年来在学术界、工业界及媒体上引起广泛关注的领域。深入探讨这一新兴领域的核心概念、应用、挑战以及未来研究方向，同时阐明数据挖掘与知识发现之间的关系及其与机器学习、统计学和数据库等领域的联系。 数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，而知识发现则是更广泛的范畴，它涉及从数据中识别有效的、新颖的、潜在有用的和最终可理解的模式。数据挖掘可以被视为知识发现过程中的一个关键步骤，专注于模式的发现与提取。 具体而言，数据挖掘技术包括聚类、分类、关联规则学习、回归分析等，用于揭示数据间的内在联系和规律。 在众多领域，数据以惊人的速度被收集和积累，如社交媒体、电子商务

数据仓库：数据存储和管理 特征提取：从数据中提取有意义特征 模糊集、粗糙集：处理不确定和模糊数据 Fourier变换、小波变换：数据变换和分析 决策树：分类和回归模型 关联规则：发现数据中的关联关系 kNN：分类和回归算法 聚类分析：数据分组 朴素贝叶斯：分类模型 EM算法：处理缺失值和估计参数 神经网络：复杂非线性模型 遗传算法：解决优化问题 支持向量机：分类和回归模型 隐马尔可夫模型：处理顺序数据 提升模型、共同训练、主动学习、直推学习、广义EM算法、强化学习：算法改进和优化 学习机性能评估：模型评估和改进

《数据挖掘概念与技术》的中文版是一本经典教材，首次出版于2000年。它详尽地介绍了数据挖掘的基本概念和技术应用。

这本书详细介绍了数据挖掘的各种技术，是数据科学领域中最经典的英文书籍之一。

介绍数据挖掘技术的基本原理及其在处理PPty文件方面的应用。数据挖掘技术通过分析大数据集，发现隐藏在其中的模式和关联，为信息处理和决策提供支持。PPty文件是一种常见的数据格式，数据挖掘技术能够有效地从中提取有用信息，帮助用户理解和利用数据。