刘莹数据挖掘课程复习要点与考试重点

"这份文档是针对刘莹教授的数据挖掘课程的复习资料，涵盖了考试的关键知识点，包括数据挖掘的基本概念、流程、技术、方法以及评估标准。" 数据挖掘是一种从大量数据中提取有用知识的过程，它涉及到数据库技术、统计学、人工智能等多个领域的交叉应用。在刘莹教授的数据挖掘课程中，学生需要理解和掌握以下核心知识点： 1. 数据、信息和知识的区分：数据是未经处理的基础事实，信息是对数据的解释和组织，而知识则是对信息的深入理解，能够指导决策。 2. 知识模式类型：广义知识、关联知识、类知识、预测型知识和特异型知识，它们分别对应着不同类型的挖掘目标和应用场景。 3. Web挖掘的三个主要分支：Web结构挖掘关注网页之间的链接结构；Web使用挖掘分析用户浏览行为；Web内容挖掘则涉及文本、图像等非结构化数据的解析。 4. KDD（知识发现于数据库）过程：包括问题定义、数据抽取、数据预处理、数据挖掘和模式评估五个阶段，是数据挖掘的基本工作流程。 5. 数据库中的知识发现处理模型：如阶梯模型、螺旋模型、用户中心模型、联机KDD模型以及支持多数据源多知识模式的模型，这些模型反映了KDD的多样化方法。 6. 知识发现软件的发展阶段：独立软件、工具集和解决方案，反映了技术从单一到集成再到定制化的发展趋势。 7. 决策树模型建立：决策树生成用于构建树结构，决策树修剪则用于优化模型，防止过拟合。 8. 分类方法四大类型：基于距离的方法、决策树方法、贝叶斯方法和规则归纳方法，每种都有其适用场景。 9. 关联规则挖掘的两个子问题：发现频繁项目集和生成关联规则，其中Minsupport和Minconfidence是关键参数。 10. 数据挖掘相关技术：包括数据库技术、统计学和人工智能，它们为数据挖掘提供了理论基础和实用工具。 11. 评估关联规则有效性：准确性、实用性、新颖性是衡量标准，确保规则既符合数据实情，又具有实际应用价值，并能提供新见解。 12. 约束的常见类型：单调性、反单调性、可转变和简洁性约束，这些约束用于提高挖掘效率和规则质量。 13. 多层次关联规则：同层关联规则和层间关联规则，分别关注同一层次和不同层次的项目关系。 14. 聚类方法：划分法是最常见的聚类策略，包括k-means、k-modes、k-prototypes、k-medoids和PAM等，这些方法根据不同的相似度标准将数据分组。 刘莹教授的数据挖掘课程涵盖了从数据预处理到模式评估的全过程，强调了理论与实践的结合，旨在培养学生在实际问题中运用数据挖掘技术的能力。对于准备考试的学生来说，理解并掌握这些知识点至关重要。