| 《数据挖掘与管理实践》由冶金工业出版社出版。 |
| 宋宇辰博士 教授，管理科学与工程学会(国家一级学会)理事。主要从事信息技术、数据挖掘领域的教学和科研工作。2006年10月至2007年10月赴都柏林大学访问学习。曾出访欧洲、亚洲、非洲等国。2008年受邀作为专家去津巴布韦等国考察经济管理、信息技术、矿业投资环境。 近年来，主持国家社会科学基金、国家自然科学基金、教育部春晖计划等科研项目，参与完成国家和省部级等各类课题10余项。应邀参加国际学术会议多次，2010年应邀主持国际会议分会。在国内外期刊上发表论文多篇，其中被SCI、EI检索收录10篇。 |
| 1 概论 1.1 背景 1.1.1 国外研究与应用 1.1.2 国内研究与应用 1.2 意义 1.3 内容 1.3.1 聚类分析 1.3.2 关联分析 1.3.3 图书馆数据搜集与预处理 1.3.4 实现数据挖掘技术在图书馆中的应用 2 数据挖掘技术 2.1 数据挖掘系统的组成 2.2 数据挖掘的定义 2.3 数据挖掘的任务 2.4 数据挖掘的功能 2.4.1 自动预测趋势和行为 2.4.2 关联分析 2.4.3 聚类分析 2.4.4 概念描述 2.4.5 偏差检测 . 2.5 数据挖掘的实施 2.5.1 数据挖掘环境 2.5.2 数据挖掘的过程 2.6 数据挖掘的难点 2.6.1 动态变化的数据 2.6.2 噪声 2.6.3 数据不完整 2.6.4 冗余信息 2.6.5 数据稀疏 2.6.6 超大数据量 2.7 数据挖掘的主要应用领域 3 聚类分析及系统功能 3.1 聚类算法简介 3.1.1 聚类算法的一般分类 3.1.2 噪声与孤立点 3.1.3 聚类算法的典型要求 3.2 新聚类算法理论研究 3.2.1 新聚类算法的整体思路 3.2.2 新聚类算法的相关定义 3.2.3 新聚类算法的算法描述 3.3 新聚类算法实验分析 3.3.1 不同尺寸和密度的簇聚类效果实验 3.3.2 埋藏在“噪声”中的簇聚类效果实验 3.3.3 实验结果总结 3.4 新聚类算法系统功能 3.4.1 菜单栏介绍 3.4.2 属性相关性检验窗口 3.4.3 数据标准化窗口 3.4.4 聚类窗口 3.4.5 模式评估窗口 3.5 新聚类算法聚类过程解析 3.5.1 数据选择 3.5.2 数据预处理 3.5.3 数据变换 …… 4 关联分析与系统功能 5 现代化管理中的聚类应用 6 现代化管理中的关联应用 7 结论、建议、展望 附录 参考文献 |
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