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这份解析针对中国科学院大学网络数据挖掘课程2016年至2018年的试题进行了详细分析，力求帮助学习者深入理解课程核心知识点，掌握解题思路。

Stanford大学网络分析课程13-19章详细手册信息 课程介绍和图表结构 09/25讲座01 - 09/27 网络测量和随机图模型 10/02 讲座03 - PageRank算法 10/04 网络构建、推断和反卷积 10/09 Motifs和Graphlets 10/11 网络中的社区结构 10/16 社区检测：谱聚类 10/18 链接预测 10/23 图表示学习 10/25 网络效应和级联行为（1） 10/30 网络效应和级联行为（2） 11/01 网络中的影响最大化 11/06 网络爆发检测 11/08 网络鲁棒性和优先附加 11/13 网络中心性 11/15 信息传递和节点分类 11/27 网络演化 12/04 知识图谱及其应用

这个项目综合运用了HTML、CSS、JavaScript和Bootstrap等多种前端技术，设计了响应式和动态的用户界面。后台数据处理方面，采用了MySQL作为主要数据库，通过精心设计的数据库模式管理酒店的客户信息和预订记录。Python和Flask框架用于后端开发，支持处理HTTP请求和复杂业务逻辑。项目还引入了Django框架，提供了额外的功能和简化开发流程。此外，Python脚本用于数据库管理和性能分析，为项目运行效率提供支持。

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第1章 介绍SQLite嵌入式数据库 1开发者的数据库 2管理员的数据库 3SQLite历史 3谁在使用SQLite 4架构 5接口 6编译器 6虚拟机 6后端 7工具和测试代码 8SQLite的特点和理念 8零配置 8可移植性 8紧凑性 8简单性 9灵活性 9宽松许可 9可靠性 10便利性 10性能和限制 11读者对象 14本书结构 14附加信息 16总结 16

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数据挖掘是信息技术领域的重要分支，涉及从复杂数据中发现有价值信息和模式。华沙大学的数据挖掘课程通过作业和项目，深入培养学生对核心概念和技术的理解。课程内容涵盖数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘和预测等关键技能。学生将学习数据清洗、集成、转换和规约等预处理步骤，以提高后续分析的准确性和效率。分类任务将使用决策树、随机森林、支持向量机等算法进行模型建立和预测。聚类则利用K-means、层次聚类和DBSCAN等算法实现数据分组，无需事先知道类别标签。关联规则挖掘和预测则依赖于Apriori和FP-Growth算法等方法。课程还涉及时间序列分析、回归模型和深度学习技术。学生通过项目展示数据解释能力和沟通技能。