数据库理论综述

本书全面讲述了数据挖掘的概念、方法、技术和最新研究进展，经过全面修订，重点讨论了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等内容。还详细探讨了OLAP、离群点检测以及挖掘网络和复杂数据类型的方法，强调了其在各个重要应用领域中的应用。

在数据库理论中，规范化是一项关键工作。它涵盖了属性集闭包的计算，函数依赖集的应用，以及关系候选码的识别。通过分析属性在函数依赖中的位置，我们可以将属性分为左部、右部、左右两侧及非依赖部分。规范化理论的BCNF（Boyce-Codd Normal Form）标准也是关系数据库设计中的重要基础。

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 常用的数据挖掘工具介绍：开源工具、商业软件等 不同数据挖掘工具的特点、适用场景以及优缺点比较 数据挖掘平台的构建与部署 数据挖掘工具与平台的发展趋势 四、 数据挖掘流程及应用 数据挖掘的一般流程：数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估等 数据挖掘在各领域的应用案例：商业智能、金融分析、医疗诊断、网络安全等 数据挖掘应用的挑战和未来方向 五、 数据挖掘未来展望 大数据时代数据挖掘面临的机遇和挑战 数据挖掘未来研究方向：深度学习、强化学习、隐私保护等 数据挖掘技术发展趋势展望 六、 总结与展望 数据挖掘技术在信息时代扮演着至关重要的角色，对其进行深入研究和应用，将有助于我们更好地理解数据、利用数据，并推动社会发展进步。 Web数据挖掘与XML Web数据挖掘和XML技术是数据挖掘领域的重要分支，它们为从Web海量数据中挖掘有价值信息提供了有效手段。 Web数据挖掘的定义、特点和意义 Web数据挖掘的主要类型：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用挖掘 XML技术的应用：XML在Web数据表示、存储和交换中的优势 基于XML的Web数据挖掘技术和应用 实施数据挖掘项目 实施数据挖掘项目需要综合考虑多方面因素，以确保项目成功实施并取得预期效果。 数据挖掘项目的生命周期：项目启动、数据准备、数据分析、模型构建、模型评估、模型部署等 实施数据挖掘项目需要考虑的关键问题：数据质量、技术选型、团队组建、风险控制等 数据挖掘项目管理最佳实践 数据挖掘项目的评估指标和方法 总结 数据挖掘作为一门新兴的交叉学科，其理论和应用都处于不断发展和完善之中。相信随着技术的进步和应用的深入，数据挖掘将会在更多领域发挥更大的作用。

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。

数据库的一些综合总结。内容详尽、全面。

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。

随着互联网和云计算发展，对数据库高效存储和处理大数据提出了高性能读写的要求，传统关系型数据库面临新的挑战。特别是海量高并发应用，如搜索引擎、SNS，关系型数据库已难以应对动态用户数据的存储查询。为此，NoSQL数据库应运而生。文章介绍了NoSQL数据库的背景、基本特征和数据模型。同时，根据CAP定理对NoSQL数据库分类。最后对主流NoSQL数据库进行详细介绍，并提取其特性供企业选择NoSQL时参考。

Oracle数据库是企业常用的一种数据库管理系统，具有高效稳定和广泛的应用领域。它被广泛用于企业数据管理和关键业务应用中。

数据库2003年综述提供了对当年数据库技术发展的详尽分析和回顾，涵盖了关键技术进展和行业趋势。