本书完整全面地讲述数据挖掘的概念、方法、技术和*新研究进展。本书对前两版做了全面修订,加强和重新组织了全书的技术内容,重点论述了数据预处理、频繁模式挖掘、分类和聚类等的内容,还全面讲述了olap和离群点检测,并研讨了挖掘网络、复杂数据类型以及重要应用领域。本书是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书,是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材,可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。
·数据挖掘领域*具里程碑意义的经典著作·完整全面阐述该领域的重要知识和技术创新
JiaweiHan(韩家炜),是伊利诺伊大学厄巴纳-尚佩恩分校计算机科学系的Bliss教授。他因知识发现和数据挖掘研究方面的贡献而获得许多奖励,包括ACMSIGKDD创新奖(2004)、IEEE计算机学会技术成就奖(2005)和IEEE W.WallaceMcDowell奖(2009)。他是ACM和IEEE会士。他还担任《ACM Transactions on KnowledgeDiscovery from Data》的执行主编(2006—2011)和许多杂志的编委,包括《IEEE Transactionson Knowledge and Data Engineering》和《Data Mining KnowledgeDiscovery》。
MichelineKamber,由加拿大魁北克蒙特利尔Concordia大学获计算机科学(人工智能专业)硕士学位。她曾是NSERC学者,作为研究者在McGill大学、西蒙-弗雷泽大学和瑞士工作。她的数据挖掘背景和以易于理解的形式写作的热情使得本书更受专业人员、教师和学生的欢迎。
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