1. 數據挖掘教程的目錄
第1部分 導論 1.1 基本數據挖掘任務
1.1.1 分類
1.1.2 回歸
1.1.3 時間序列分析
1.1.4 預測
1.1.5 聚類
1.1.6 匯總
1.1.7 關聯規則
1.1.8 序列發現
1.2 數據挖掘與資料庫中的知識發現
1.2.1 數據挖掘的發展
1.3 數據挖掘問題
1.4 數據挖掘度量
1.5 數據挖掘的社會影響
1.6 從資料庫觀點看數據挖掘
1.7 數據挖掘的未來發展
1.8 練習
1.9 參考文獻注釋 2.1 資料庫/OLTP系統
2.2 模糊集和模糊邏輯
2.3 信息檢索
2.4 決策支持系統
2.5 維數據建模
2.5.1 多維模式
2.5.2 索引
2.6 數據倉儲
2.7 OLAP
2.8 Web搜索引擎
2.9 統計學
2.10 機器學習
2.11 模式匹配
2.12 小結
2.13 練習
2.14 參考文獻注釋 3.1 引言
3.2 數據挖掘的統計方法
3.2.1 點估計
3.2.2 基於匯總的模型
3.2.3 貝葉斯定理
3.2.4 假設檢驗
3.2.5 回歸和相關
3.3 相似性度量
3.4 決策樹
3.5 神經網路
3.5.1 激勵函數
3.6 遺傳演算法
3.7 練習
3.8 參考文獻注釋
第2部分 核心課題 4.1 引言
4.1.1 分類中的問題
4.2 基於統計的演算法
4.2.1 回歸
4.2.2 貝葉斯分類
4.3 基於距離的演算法
4.3.1 簡單方法
4.3.2 K最近鄰
4.4 基於決策樹的演算法
4.4.1 ID3
4.4.2 C4.5 和C5.0
4.4.3 CART
4.4.4 可伸縮的決策樹技術
4.5 基於神經網路的演算法
4.5.1 傳播
4.5.2 神經網路有指導學習
4.5.3 徑向基函數網路
4.5.4 感知器
4.6 基於規則的演算法
4.6.1 從決策樹生成規則
4.6.2 從神經網路生成規則
4.6.3 不用決策樹或神經網路生成規則
4.7 組合技術
4.8 小結
4.9 練習
4.10 參考文獻注釋 5.1 引言
5.2 相似性和距離度量
5.3 異常點
5.4 層次演算法
5.4.1 凝聚演算法
5.4.2 分裂聚類
5.5 劃分演算法
5.5.1 最小生成樹
5.5.2 平方誤差聚類演算法
5.5.3 K均值聚類
5.5.4 最近鄰演算法
5.5.5 PAM演算法
5.5.6 結合能量演算法
5.5.7 基於遺傳演算法的聚類
5.5.8 基於神經網路的聚類
5.6 大型資料庫聚類
5.6.1 BIRCH
5.6.2 DBSCAN
5.6.3 CURE演算法
5.7 對類別屬性進行聚類
5.8 比較
5.9 練習
5.10 參考文獻注釋 6.1 引言
6.2 大項目集
6.3 基本演算法
6.3.1 Apriori演算法
6.3.2 抽樣演算法
6.3.3 劃分
6.4 並行和分布式演算法
6.4.1 數據並行
6.4.2 任務並行
6.5 方法比較
6.6 增量規則
6.7 高級關聯規則技術
6.7.1 泛化關聯規則
6.7.2 多層關聯規則
6.7.3 數量關聯規則
6.7.4 使用多個最小支持度
6.7.5 相關規則
6.8 度量規則的質量
6.9 練習
6.10 參考文獻注釋
第3部分 高級課題 7.1 引言
7.2 Web內容挖掘
7.2.1 爬蟲
7.2.2 Harvest系統
7.2.3 虛擬Web視圖
7.2.4 個性化
7.3 Web結構挖掘
7.3.1 PageRank
7.3.2 Clever
7.4 Web使用挖掘
7.4.1 預處理
7.4.2 數據結構
7.4.3 模式發現
7.4.4 模式分析
7.5 練習
7.6 參考文獻注釋 8.1 引言
8.2 空間數據概述
8.2.1 空間查詢
8.2.2 空間數據結構
8.2.3 主題地圖
8.2.4 圖像資料庫
8.3 空間數據挖掘原語
8.4 一般化和特殊化
8.4.1 漸進求精
8.4.2 一般化
8.4.3 最近鄰
8.4.4 STING
8.5 空間規則
8.5.1 空間關聯規則
8.6 空間分類演算法
8.6.1 對ID3的擴展
8.6.2 空間決策樹
8.7 空間聚類演算法
8.7.1 對CLARANS的擴展
8.7.2 SD(CLARANS)
8.7.3 DBCLASD
8.7.4 BANG
8.7.5 WaveCluster
8.7.6 近似
8.8 練習
8.9 參考文獻注釋 9.1 引言
9.2 時序事件建模
9.3 時間序列
9.3.1 時間序列分析
9.3.2 趨勢分析
9.3.3 變換
9.3.4 相似性
9.3.5 預測
9.4 模式檢測
9.4.1 串匹配
9.5 時序序列
9.5.1 AprioriAll
9.5.2 SPADE
9.5.3 一般化
9.5.4 特徵抽取
9.6 時序關聯規則
9.6.1 事務間關聯規則
9.6.2 情節規則
9.6.3 趨勢依賴
9.6.4 序列關聯規則
9.6.5 日歷關聯規則
9.7 練習
9.8 參考文獻注釋
附錄A 數據挖掘產品
A.1 參考文獻注釋
附錄B 參考文獻
詞彙表
2. WEB挖掘的WEB挖掘-介紹
Web內容挖掘。Web內容挖掘是指對Web頁面內容及後台交易資料庫進行挖掘，從Web文檔內容及其描述中的內容信息中獲取有用知識的過程。同時還可以對Web的組織結構和鏈接關系進行挖掘，從人為的鏈接結構中獲取有用的知識。由於文檔之間的互連，WWW能夠提供除文檔內容之外的有用信息。利用這些信息，可以對頁面進行排序，發現重要的頁面。
·Web使用記錄挖掘。Web使用記錄挖掘是通過挖掘相應站點的日誌文件和相關數據來發現該站點上的瀏覽者的行為模式，獲取有價值的信息的過程。
Web挖掘的目標是從Web的超鏈接結構、網頁內容和使用日誌中探尋有用的信息。雖然Web挖掘使用了許多數據挖掘技術，但它並不僅僅是傳統數據挖掘的一個簡單應用。在過去20年中，許多新的挖掘任務和演算法被相繼發明。依據在挖掘過程中使用的數據類別，Web挖掘任務可以被劃分為三種主要類型：Web結構挖掘、Web內容挖掘和Web使用挖掘。
3. WEB挖掘的介紹
Web挖掘是數據挖掘在Web上的應用，它利用數據挖掘技術從與WWW相關的資源和行為中抽取感興趣的、有用的模式和隱含信息，涉及Web技術、數據挖掘、計算機語言學、信息學等多個領域，是一項綜合技術。Web內容挖掘。Web內容挖掘是指對Web頁面內容及後台交易資料庫進行挖掘，從Web文檔內容及其描述中的內容信息中獲取有用知識的過程。
4. Web挖掘在企業競爭情報中的應用
對Web的挖掘，主要通過3個途徑獲取競爭情報。
競爭對手Web站點的挖掘。企業網站包括企業各方面的信息，通過對競爭對手網站的挖掘，可以發現不少有價值的情報線索。如網上有關競爭對手的相關合同的具體資料、研發活動、客戶信息等，通過對這些信息進行挖掘整理，從而形成有價值的情報。
第三方網站。第三方網站主要包括政府網站、專業資料庫以及其他Web站點。政府網站是信息資源的最大擁有者，通過對政府網站的挖掘，可以更好地掌握行業的發展趨勢、理解政府的政策，以便做出正確的決策。專業資料庫主要有專利資料庫、商情資料庫、各種會議資料庫等。從專業資料庫中，可以檢索到各種不同的商情信息，可以更好地挖掘出競爭對手的市場營銷、成本定位、研發能力、組織結構等方面的內容。其他Web站點主要有競爭對手客戶站點、網路輿情論壇、求職網站及其他商業性Web站點。
企業自身Web站點的挖掘。對企業自身Web日誌的挖掘，可以從多途徑了解關注本企業的潛在客戶群。例如，通過對瀏覽者在伺服器上留下信息的挖掘，可以了解用戶的年齡結構、職業、愛好習慣等；運用統計學和心理學原理，可以挖掘出用戶對本企業的期望程度和分析產品需要改進之處等，以便有針對性地制定出相應的決策。
5. Web數據挖掘的介紹
《Web數據挖掘》是2009年人民郵電出版社出版的圖書，作者是查凱萊巴蒂（印度）。該書為信息檢索領域的書籍，主要深入講解了從大量非結構化Web數據中提取和產生知識的技術。
6. 如何讀懂Web服務的系統架構圖
大數據數量龐大，格式多樣化。大量數據由家庭、製造工廠和辦公場所的各種設備、互聯網事務交易、社交網路的活動、自動化感測器、移動設備以及科研儀器等生成。它的爆炸式增長已超出了傳統IT基礎架構的處理能力，給企業和社會帶來嚴峻的數據管理問題。因此必須開發新的數據架構，圍繞「數據收集、數據管理、數據分析、知識形成、智慧行動」的全過程，開發使用這些數據，釋放出更多數據的隱藏價值。
一、大數據建設思路
1）數據的獲得
四、總結
基於分布式技術構建的大數據平台能夠有效降低數據存儲成本，提升數據分析處理效率，並具備海量數據、高並發場景的支撐能力，可大幅縮短數據查詢響應時間，滿足企業各上層應用的數據需求。
7. web使用挖掘過程中數據的預處理過程包括哪些步驟
數據挖掘是從一堆數據中找出輸入與輸出之間的關系，然後根據新的輸入預測輸出。簡單舉例：例如你有北京的房價數據，從1月到10月的，房子不同的面積對應不同的價格。現在到了·11月，然後有一座100平米的房子，你覺得價格應該是多少呢？ 這就是從...
8. 數據挖掘知識點有哪些
1.數據、信息和知識是廣義數據表現的不同形式。
2.主要知識模式類型有：廣義知識，關聯知識，類知識，預測型知識，特異型知識
3.web挖掘研究的主要流派有：Web結構挖掘、Web使用挖掘、Web內容挖掘
4.一般地說，KDD是一個多步驟的處理過程，一般分為問題定義、數據抽取、數據預處理、.數據挖掘以及模式評估等基本階段。
5.資料庫中的知識發現處理過程模型有：階梯處理過程模型，螺旋處理過程模型，以用戶為中心的處理結構模型，聯機KDD模型，支持多數據源多知識模式的KDD處理模型
6.粗略地說，知識發現軟體或工具的發展經歷了獨立的知識發現軟體、橫向的知識發現工具集和縱向的知識發現解決方案三個主要階段，其中後面兩種反映了目前知識發現軟體的兩個主要發展方向。
7.決策樹分類模型的建立通常分為兩個步驟：決策樹生成，決策樹修剪。
9. 簡述在進行web挖掘時如何處理用戶的私有數據
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10. 學習web數據挖掘需要哪些基礎嘀嗒網
3、數學——圖論，最優化理論等。
WEB上的數據結構更加復雜。
python語言————應該學習
答案2：： 先學習一下韓家煒那本經典數據挖掘概念與技術教材吧，
然後就是找些日誌來真正挖掘一下了。是學計算機的吧？其他基礎就
是普通研發工程師的基礎了。
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