数据挖掘理论与实践综述

本书深入浅出地阐述数据挖掘的基本原理，并结合实际案例，对经典数据挖掘算法进行详细解析。

本书系统介绍了数据挖掘领域的知识体系和技术创新。在全面回顾前沿进展的基础上，第2版增加了挖掘流、时序、序列数据以及时空、多媒体、文本、Web数据等新内容。可作为该领域的学者、研究者和开发者的参考书，也可作为计算机及相关专业高年级本科生、研究生的教材。

这本数据挖掘讲义不仅适合初学者，还能深入解析数据挖掘的理论与实际应用。

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数据挖掘作为一门从海量数据中提取有用信息的交叉学科，近年来发展迅速，并在各个领域得到广泛应用。将对数据挖掘技术进行全面概述，涵盖其起源、定义、发展历程、研究内容、主要功能、常用技术、常用工具以及未来研究方向等方面。 一、 数据挖掘概述 数据挖掘技术的起源与发展背景 数据挖掘的定义及内涵 数据挖掘的研究历史、现状及发展趋势 数据挖掘的研究内容、本质及与其他学科的关系 二、 数据挖掘技术 数据挖掘的主要功能和目标 常用的数据挖掘技术：关联规则挖掘、分类与预测、聚类分析、异常检测等 各种数据挖掘技术的优缺点比较 不同数据挖掘技术在实际应用中的选择策略 三、 数据挖掘工具与平台 常用的数据挖

这本适用于高级本科和研究生数据挖掘课程的教科书，详细阐述了数据挖掘的广泛而深入的概念，并融合了机器学习和统计学的相关原理。

《数据库系统概论》是中国首部系统阐述数据库原理、技术和方法的教材，内容丰富、先进，概念准确，结构完整，语言精炼。该书曾荣获国家级优秀教材奖和全国高等学校优秀教材一等奖。《数据库系统概论(第4版)》自出版以来被多所高校采用，对推动我国数据库教育发展做出了重要贡献。全书系统全面阐述数据库系统的基础理论、基本技术和基本方法，并提供实验环境和实验指导，进一步加强了实验和课程设计等教学环节。

最优化理论是现代应用数学的重要分支之一，它专注于寻找在复杂问题中最优解决方案的方法和原则。通过学习最优化理论与方法，不仅可以提高学生的数学建模能力，还能培养其解决实际问题的能力。课程通常包括概述最优化理论发展、凸集与凸函数、线性规划基本性质、单纯形法、对偶原理及灵敏度分析、Karmarkar算法、最优性条件、不同类型算法等内容。

数据库性能优化是提高数据库响应速度和效率的关键，涉及索引优化、查询优化和资源调配。通过精细调整，可以显著改善系统的整体性能和用户体验。