數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用與實(shí)踐——大數(shù)據(jù)時(shí)代的案例分析
定 價(jià)：49 元
- 作者：李濤 等著
- 出版時(shí)間：2013/10/1
- ISBN：9787561542941
- 出 版 社：廈門大學(xué)出版社
- 中圖法分類：TP274
- 頁(yè)碼：416
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：大16開
國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域知名專家李濤及其帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)近年研究成果的總結(jié)，以實(shí)際的數(shù)據(jù)挖掘工作為基石，架設(shè)起研究和應(yīng)用的橋梁，幫助讀者們從應(yīng)用實(shí)例中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)外挖掘。本書不按理論和技術(shù)來(lái)劃分章節(jié)，而是以實(shí)際的應(yīng)用案例來(lái)貫穿始終，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的實(shí)例來(lái)介紹如何應(yīng)用和學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。
現(xiàn)今市面上已經(jīng)有書籍全面地介紹數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)理論基礎(chǔ)，詳細(xì)解析各種挖掘算法的原理和細(xì)節(jié)。同時(shí)，還有書籍專門介紹各種數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn)和相關(guān)工作的使用。但這些書側(cè)重于介紹單個(gè)數(shù)據(jù)挖掘功能及相關(guān)算法原理，并沒(méi)有涉及如何將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用到具體實(shí)踐，本書填補(bǔ)了這個(gè)空白。對(duì)每個(gè)案例都有詳細(xì)的解析，全面介紹了如何將一個(gè)實(shí)際問(wèn)題抽象和轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)挖掘的問(wèn)題，然后利用數(shù)據(jù)挖掘的理論和方法加以解決，讓讀者明白來(lái)龍去脈。目的是切實(shí)指導(dǎo)數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用實(shí)踐，建立起研究和應(yīng)用的橋梁。
2004年7月在美國(guó)羅徹斯特大學(xué)（University of Rochester） 獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位， 現(xiàn)為美國(guó)佛羅里達(dá)國(guó)際大學(xué) （Florida International University， FIU）計(jì)算機(jī)學(xué)院終身教授，廈門大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院講座教授。由于在數(shù)據(jù)挖掘及應(yīng)用領(lǐng)域成效顯著的研究工作， 他曾多次獲得各種榮譽(yù)和獎(jiǎng)勵(lì)，其中包括美國(guó)國(guó)家自然科學(xué)基金委頒發(fā)的杰出青年教授獎(jiǎng) （NSF CAREER Award, 2006~2010）和 2010 IBM大規(guī)模數(shù)據(jù)分析創(chuàng)新獎(jiǎng) （Scalable Data Analytics Innovation Award）. 同時(shí)，他還是數(shù)據(jù)挖掘國(guó)際權(quán)威期刊《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》,《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》和 《Knowledge and Information Systems》雜志的副主編。
第一章 數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介
第二章 系統(tǒng)日志和事件的挖掘
第三章 數(shù)據(jù)挖掘在云計(jì)算中的應(yīng)用
第四章 惡意軟件智能檢測(cè)
第五章 社交媒體挖掘
第六章 推薦系統(tǒng)
第七章 智能廣告
第八章 災(zāi)難信息管理
第九章 文本挖掘
第十章 多媒體數(shù)據(jù)挖掘
第十一章 空間數(shù)據(jù)挖掘
第十二章 生物信息學(xué)的健康醫(yī)療
第十三章 數(shù)據(jù)挖掘在建筑業(yè)中的應(yīng)用
第十四章 數(shù)據(jù)挖掘在高端制造業(yè)的應(yīng)用
第十五章 數(shù)據(jù)挖掘在可持續(xù)發(fā)展的應(yīng)用 第一章 數(shù)據(jù)挖掘簡(jiǎn)介
第二章 系統(tǒng)日志和事件的挖掘
第三章 數(shù)據(jù)挖掘在云計(jì)算中的應(yīng)用
第四章 惡意軟件智能檢測(cè)
第五章 社交媒體挖掘
第六章 推薦系統(tǒng)
第七章 智能廣告
第八章 災(zāi)難信息管理
第九章 文本挖掘
第十章 多媒體數(shù)據(jù)挖掘
第十一章 空間數(shù)據(jù)挖掘
第十二章 生物信息學(xué)的健康醫(yī)療
第十三章 數(shù)據(jù)挖掘在建筑業(yè)中的應(yīng)用
第十四章 數(shù)據(jù)挖掘在高端制造業(yè)的應(yīng)用
第十五章 數(shù)據(jù)挖掘在可持續(xù)發(fā)展的應(yīng)用
第十六章 數(shù)據(jù)挖掘在專利領(lǐng)域中的應(yīng)用
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