Advances in Knowledge Discovery and Data Mining pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Zhang, Chengqi 编

出品人:

页数:713

译者:

出版时间:2004-08-05

价格:USD 145.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540220640

丛书系列:

图书标签:

知识发现
数据挖掘
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具体描述

This book constitutes the refereed proceedings of the 8th Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data mining, PAKDD 2004, held in Sydney, Australia in May 2004.The 50 revised full papers and 31 revised short papers presented were carefully reviewed and selected from a total of 238 submissions. The papers are organized in topical sections on classification; clustering; association rules; novel algorithms; event mining, anomaly detection, and intrusion detection; ensemble learning; Bayesian network and graph mining; text mining; multimedia mining; text mining and Web mining; statistical methods, sequential data mining, and time series mining; and biomedical data mining.

《数据挖掘：知识发现的理论与实践》本书深入探讨了数据挖掘领域的核心概念、先进技术以及实际应用。从基础的预处理技术到复杂的模型构建，再到知识的解释和评估，本书为读者提供了一个全面而系统的学习框架。第一部分：数据挖掘基础数据预处理：详细阐述了数据清洗、集成、转换和约简等关键技术。读者将学习如何处理缺失值、噪声数据，如何合并来自不同源头的数据，以及如何通过特征选择和特征提取来提高数据质量和挖掘效率。概念描述与数据概括：介绍如何概括和对比数据，理解不同数据类别的主要特征，为后续的模式挖掘打下基础。关联规则挖掘：深入讲解了如何发现数据项之间的有趣关联。从经典的Apriori算法到FP-growth等更高效的算法，本书全面覆盖了支持度、置信度和提升度等度量指标，并探讨了各种约束和高级技巧。分类：详细介绍了各种分类算法，包括决策树（如ID3, C4.5, CART）、贝叶斯分类器（如朴素贝叶斯）、支持向量机（SVM）、K近邻（K-NN）以及神经网络模型。本书不仅阐述了算法原理，还讨论了如何处理类别不平衡、特征选择以及模型评估（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等）。聚类分析：深入研究了各种聚类技术，包括划分方法（如K-Means, K-Medoids）、层次方法（如AGNES, DIANA）、基于密度的聚类（如DBSCAN, OPTICS）以及网格和模型为基础的聚类。本书还探讨了簇评估指标和聚类算法的选择。第二部分：高级数据挖掘技术异常检测：关注如何识别数据中的异常点、离群值或不寻常的模式。本书介绍了统计学方法、距离为基础的方法、密度为基础的方法以及基于模型的方法，并讨论了异常检测在金融欺诈、网络入侵检测等领域的应用。序列模式挖掘：探索如何发现数据中的时间序列或有序数据中的模式。本书涵盖了各种序列模式挖掘算法，并讨论了其在用户行为分析、基因序列分析等方面的应用。图挖掘：深入研究了如何在图结构数据中发现模式和知识。本书介绍了图的表示方法、图上模式的定义以及各种图挖掘算法，如频繁子图挖掘、图分类和图聚类。文本挖掘：讲解了如何从非结构化文本数据中提取有用的信息。本书涵盖了文本预处理、词袋模型、TF-IDF、主题模型（如LDA）、文本分类、文本聚类以及情感分析等技术。流数据挖掘：探讨了在大规模、实时生成的数据流中进行知识发现的挑战和方法。本书介绍了概念漂移、近似查询处理以及流数据聚类和分类等技术。第三部分：数据挖掘应用与实践数据挖掘应用领域：详细介绍了数据挖掘在各个领域的实际应用，包括：商业智能与市场营销：客户细分、交叉销售、客户流失预测、购物篮分析。金融服务：信用评分、欺诈检测、股票市场预测。医疗保健：疾病诊断、药物发现、患者风险评估。科学与工程：天文学数据分析、生物信息学、材料科学。网络与社会媒体：用户行为分析、社交网络分析、信息推荐。数据挖掘系统与工具：简要介绍了当前主流的数据挖掘软件和工具，以及构建数据挖掘管道的常见流程。数据挖掘的伦理与隐私：讨论了在数据挖掘过程中涉及的隐私保护、数据安全以及算法的公平性等重要问题。未来趋势：展望了数据挖掘领域的未来发展方向，如深度学习与数据挖掘的融合、可解释AI、联邦学习等。本书适合计算机科学、信息工程、统计学、数学等专业的本科生、研究生以及相关领域的研究人员和从业人员。通过本书的学习，读者将能够理解数据挖掘的理论基础，掌握常用的算法和技术，并能够将数据挖掘应用于解决实际问题。