数据挖掘概念与技术第二版2006年.pdf

数据挖掘概念与技术第二版是一本权威著作，由Jiawei Han和Micheline Kamber编写，2006年出版。本书涵盖了数据挖掘的基础概念、技术方法及其在实际应用中的案例分析和技术细节。书中详细介绍了数据挖掘的基本过程，包括数据预处理、转换、挖掘、模式评估和知识表示。此外，还讨论了各种数据挖掘方法，如分类、聚类、关联规则学习等，以及处理大规模数据集的技术和特定领域应用。未来趋势部分探讨了人工智能和机器学习对数据挖掘的推动作用及数据隐私保护的伦理准则。

汉，卡伯著，Data Mining: Concepts and Techniques, 2nd Edition

2006年经典著作最新版，不容错过！

本书专注于数据挖掘的基础概念、方法和技术，涵盖数据预处理、聚类分析、分类与回归树等关键内容。由Jiawei Han和Micheline Kamber撰写，适用于学术和实践需求。

本书详尽介绍了数据挖掘领域的关键知识和最新技术创新。第二版相较于第一版，更全面地展示了数据挖掘流、时序数据、序列数据以及空间、多媒体、文本和Web数据的挖掘方法。这本书是数据挖掘和知识发现领域不可或缺的重要资源，适合所有教师、研究人员、开发人员和用户。主要特点包括全面实用地讲解从实际业务数据中提取出的关键概念和技术，结合了读者反馈、技术进展和统计学习的最新资料。书中还包含了多个算法示例，采用易于理解的伪代码编写，非常适合大规模数据挖掘项目的实际应用。

数据挖掘：概念与技术（第二版）第二部分

韩家伟的这部数据挖掘经典著作，不仅涵盖了传统的频繁项集挖掘，还深入探讨了该领域的诸多前沿进展。

第九章 数据挖掘概念与技术（英文第二版） 韩家炜

《海量数据挖掘》由数据库和网络技术领域的权威人士 Jure Leskovec、Anand Rajaraman 和 Jeffrey David Ullman 执笔，适合学生和从业者阅读。 网络和电子商务的普及产生了大量可供数据挖掘信息的海量数据集。本书侧重于解决数据挖掘关键问题的实用算法，这些算法即使应用于最大的数据集也能取得成功。 本书首先讨论了 map-reduce 框架，这是一种自动并行化算法的重要工具。作者解释了局部敏感哈希和流处理算法的技巧，用于挖掘到达速度过快而无法进行详尽处理的数据。其他章节涵盖了 PageRank 的理念和组织网络的相关技巧、查找频繁项集和聚类的问题。 第二版新增和扩展了社交方面的内容。