1. 数据挖掘教程的目录
第1部分 导论 1.1 基本数据挖掘任务
1.1.1 分类
1.1.2 回归
1.1.3 时间序列分析
1.1.4 预测
1.1.5 聚类
1.1.6 汇总
1.1.7 关联规则
1.1.8 序列发现
1.2 数据挖掘与数据库中的知识发现
1.2.1 数据挖掘的发展
1.3 数据挖掘问题
1.4 数据挖掘度量
1.5 数据挖掘的社会影响
1.6 从数据库观点看数据挖掘
1.7 数据挖掘的未来发展
1.8 练习
1.9 参考文献注释 2.1 数据库/OLTP系统
2.2 模糊集和模糊逻辑
2.3 信息检索
2.4 决策支持系统
2.5 维数据建模
2.5.1 多维模式
2.5.2 索引
2.6 数据仓储
2.7 OLAP
2.8 Web搜索引擎
2.9 统计学
2.10 机器学习
2.11 模式匹配
2.12 小结
2.13 练习
2.14 参考文献注释 3.1 引言
3.2 数据挖掘的统计方法
3.2.1 点估计
3.2.2 基于汇总的模型
3.2.3 贝叶斯定理
3.2.4 假设检验
3.2.5 回归和相关
3.3 相似性度量
3.4 决策树
3.5 神经网络
3.5.1 激励函数
3.6 遗传算法
3.7 练习
3.8 参考文献注释
第2部分 核心课题 4.1 引言
4.1.1 分类中的问题
4.2 基于统计的算法
4.2.1 回归
4.2.2 贝叶斯分类
4.3 基于距离的算法
4.3.1 简单方法
4.3.2 K最近邻
4.4 基于决策树的算法
4.4.1 ID3
4.4.2 C4.5 和C5.0
4.4.3 CART
4.4.4 可伸缩的决策树技术
4.5 基于神经网络的算法
4.5.1 传播
4.5.2 神经网络有指导学习
4.5.3 径向基函数网络
4.5.4 感知器
4.6 基于规则的算法
4.6.1 从决策树生成规则
4.6.2 从神经网络生成规则
4.6.3 不用决策树或神经网络生成规则
4.7 组合技术
4.8 小结
4.9 练习
4.10 参考文献注释 5.1 引言
5.2 相似性和距离度量
5.3 异常点
5.4 层次算法
5.4.1 凝聚算法
5.4.2 分裂聚类
5.5 划分算法
5.5.1 最小生成树
5.5.2 平方误差聚类算法
5.5.3 K均值聚类
5.5.4 最近邻算法
5.5.5 PAM算法
5.5.6 结合能量算法
5.5.7 基于遗传算法的聚类
5.5.8 基于神经网络的聚类
5.6 大型数据库聚类
5.6.1 BIRCH
5.6.2 DBSCAN
5.6.3 CURE算法
5.7 对类别属性进行聚类
5.8 比较
5.9 练习
5.10 参考文献注释 6.1 引言
6.2 大项目集
6.3 基本算法
6.3.1 Apriori算法
6.3.2 抽样算法
6.3.3 划分
6.4 并行和分布式算法
6.4.1 数据并行
6.4.2 任务并行
6.5 方法比较
6.6 增量规则
6.7 高级关联规则技术
6.7.1 泛化关联规则
6.7.2 多层关联规则
6.7.3 数量关联规则
6.7.4 使用多个最小支持度
6.7.5 相关规则
6.8 度量规则的质量
6.9 练习
6.10 参考文献注释
第3部分 高级课题 7.1 引言
7.2 Web内容挖掘
7.2.1 爬虫
7.2.2 Harvest系统
7.2.3 虚拟Web视图
7.2.4 个性化
7.3 Web结构挖掘
7.3.1 PageRank
7.3.2 Clever
7.4 Web使用挖掘
7.4.1 预处理
7.4.2 数据结构
7.4.3 模式发现
7.4.4 模式分析
7.5 练习
7.6 参考文献注释 8.1 引言
8.2 空间数据概述
8.2.1 空间查询
8.2.2 空间数据结构
8.2.3 主题地图
8.2.4 图像数据库
8.3 空间数据挖掘原语
8.4 一般化和特殊化
8.4.1 渐进求精
8.4.2 一般化
8.4.3 最近邻
8.4.4 STING
8.5 空间规则
8.5.1 空间关联规则
8.6 空间分类算法
8.6.1 对ID3的扩展
8.6.2 空间决策树
8.7 空间聚类算法
8.7.1 对CLARANS的扩展
8.7.2 SD(CLARANS)
8.7.3 DBCLASD
8.7.4 BANG
8.7.5 WaveCluster
8.7.6 近似
8.8 练习
8.9 参考文献注释 9.1 引言
9.2 时序事件建模
9.3 时间序列
9.3.1 时间序列分析
9.3.2 趋势分析
9.3.3 变换
9.3.4 相似性
9.3.5 预测
9.4 模式检测
9.4.1 串匹配
9.5 时序序列
9.5.1 AprioriAll
9.5.2 SPADE
9.5.3 一般化
9.5.4 特征抽取
9.6 时序关联规则
9.6.1 事务间关联规则
9.6.2 情节规则
9.6.3 趋势依赖
9.6.4 序列关联规则
9.6.5 日历关联规则
9.7 练习
9.8 参考文献注释
附录A 数据挖掘产品
A.1 参考文献注释
附录B 参考文献
词汇表
2. WEB挖掘的WEB挖掘-介绍
Web内容挖掘。Web内容挖掘是指对Web页面内容及后台交易数据库进行挖掘，从Web文档内容及其描述中的内容信息中获取有用知识的过程。同时还可以对Web的组织结构和链接关系进行挖掘，从人为的链接结构中获取有用的知识。由于文档之间的互连，WWW能够提供除文档内容之外的有用信息。利用这些信息，可以对页面进行排序，发现重要的页面。
·Web使用记录挖掘。Web使用记录挖掘是通过挖掘相应站点的日志文件和相关数据来发现该站点上的浏览者的行为模式，获取有价值的信息的过程。
Web挖掘的目标是从Web的超链接结构、网页内容和使用日志中探寻有用的信息。虽然Web挖掘使用了许多数据挖掘技术，但它并不仅仅是传统数据挖掘的一个简单应用。在过去20年中，许多新的挖掘任务和算法被相继发明。依据在挖掘过程中使用的数据类别，Web挖掘任务可以被划分为三种主要类型：Web结构挖掘、Web内容挖掘和Web使用挖掘。
3. WEB挖掘的介绍
Web挖掘是数据挖掘在Web上的应用，它利用数据挖掘技术从与WWW相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息，涉及Web技术、数据挖掘、计算机语言学、信息学等多个领域，是一项综合技术。Web内容挖掘。Web内容挖掘是指对Web页面内容及后台交易数据库进行挖掘，从Web文档内容及其描述中的内容信息中获取有用知识的过程。
4. Web挖掘在企业竞争情报中的应用
对Web的挖掘，主要通过3个途径获取竞争情报。
竞争对手Web站点的挖掘。企业网站包括企业各方面的信息，通过对竞争对手网站的挖掘，可以发现不少有价值的情报线索。如网上有关竞争对手的相关合同的具体资料、研发活动、客户信息等，通过对这些信息进行挖掘整理，从而形成有价值的情报。
第三方网站。第三方网站主要包括政府网站、专业数据库以及其他Web站点。政府网站是信息资源的最大拥有者，通过对政府网站的挖掘，可以更好地掌握行业的发展趋势、理解政府的政策，以便做出正确的决策。专业数据库主要有专利数据库、商情数据库、各种会议数据库等。从专业数据库中，可以检索到各种不同的商情信息，可以更好地挖掘出竞争对手的市场营销、成本定位、研发能力、组织结构等方面的内容。其他Web站点主要有竞争对手客户站点、网络舆情论坛、求职网站及其他商业性Web站点。
企业自身Web站点的挖掘。对企业自身Web日志的挖掘，可以从多途径了解关注本企业的潜在客户群。例如，通过对浏览者在服务器上留下信息的挖掘，可以了解用户的年龄结构、职业、爱好习惯等；运用统计学和心理学原理，可以挖掘出用户对本企业的期望程度和分析产品需要改进之处等，以便有针对性地制定出相应的决策。
5. Web数据挖掘的介绍
《Web数据挖掘》是2009年人民邮电出版社出版的图书，作者是查凯莱巴蒂（印度）。该书为信息检索领域的书籍，主要深入讲解了从大量非结构化Web数据中提取和产生知识的技术。
6. 如何读懂Web服务的系统架构图
大数据数量庞大，格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力，给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构，围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程，开发使用这些数据，释放出更多数据的隐藏价值。
一、大数据建设思路
1）数据的获得
四、总结
基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本，提升数据分析处理效率，并具备海量数据、高并发场景的支撑能力，可大幅缩短数据查询响应时间，满足企业各上层应用的数据需求。
7. web使用挖掘过程中数据的预处理过程包括哪些步骤
数据挖掘是从一堆数据中找出输入与输出之间的关系，然后根据新的输入预测输出。简单举例：例如你有北京的房价数据，从1月到10月的，房子不同的面积对应不同的价格。现在到了·11月，然后有一座100平米的房子，你觉得价格应该是多少呢？ 这就是从...
8. 数据挖掘知识点有哪些
1.数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。
2.主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识
3.web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘
4.一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。
5.数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型
6.粗略地说，知识发现软件或工具的发展经历了独立的知识发现软件、横向的知识发现工具集和纵向的知识发现解决方案三个主要阶段，其中后面两种反映了目前知识发现软件的两个主要发展方向。
7.决策树分类模型的建立通常分为两个步骤：决策树生成，决策树修剪。
9. 简述在进行web挖掘时如何处理用户的私有数据
摘要 您的问题我已经收到了哈，查询需要点时间，请耐心等待一下哦
10. 学习web数据挖掘需要哪些基础嘀嗒网
3、数学——图论，最优化理论等。
WEB上的数据结构更加复杂。
python语言————应该学习
答案2：： 先学习一下韩家炜那本经典数据挖掘概念与技术教材吧，
然后就是找些日志来真正挖掘一下了。是学计算机的吧？其他基础就
是普通研发工程师的基础了。
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