数据挖掘：概念与技术详解——最新研究成果与应用

《数据挖掘：概念与技术》是一本由韩家炜和M. Kamber合著的专业书籍，于2000年由Morgan Kaufmann出版社发行。该书详细介绍了数据挖掘这一领域的重要理论和技术，旨在为教师、研究人员和开发人员提供全面的学习资源。随着数据挖掘技术的发展，第二版在原有基础上更新了内容，包括对流数据、时序和序列数据，以及时间空间、多媒体、文本和Web数据的挖掘方法，反映了近年来的研究成果。 本书共分为三个主要部分： 1. 引言部分（第一章）： - 介绍了数据挖掘的概念和背景，探讨了为何数据挖掘如此重要，因为它可以帮助从大量数据中发现有价值的信息和模式。 - 指出数据挖掘可以在各种数据源上进行，如关系数据库、数据仓库、事务数据库和高级数据库系统，强调了不同类型数据对挖掘结果的影响。 - 提供了数据挖掘功能的概述，包括概念/类描述（特征和区分）、关联分析、分类和预测、聚类分析、局外者分析以及演变分析。 - 探讨了数据挖掘系统的基本分类和主要问题，并鼓励读者区分有趣和无用的模式。 2. 数据仓库与OLAP技术（第二章）： - 数据仓库被定义为专门设计用于支持商业智能分析的系统，与操作数据库系统有明显区别。 - 通过多维数据模型（星形、雪花和事实星座）讲解了数据仓库的结构，包括度量的分类和计算，以及OLAP（在线分析处理）操作的实现。 - 详细讨论了数据仓库的系统架构，如三层结构和不同类型的OLAP服务器（ROLAP、MOLAP、HOLAP）。 - 进一步解释了数据仓库在数据挖掘中的作用，以及如何从OLAP扩展到OLAM（在线分析挖掘）。 3. 数据预处理（第三章）： - 阐述了数据预处理的重要性，即在正式进行挖掘前对原始数据进行清洗、转换和整合的过程，以提高挖掘质量和效率。 - 包括处理缺失值、异常值、数据集成、数据变换等预处理步骤，确保数据的质量适配于挖掘算法。 《数据挖掘：概念与技术》不仅适合高等院校计算机科学专业的高年级本科生和研究生，也适合希望深入理解数据挖掘技术的专业人士阅读，帮助他们掌握从数据仓库设计到预处理再到实际挖掘过程的关键技术和方法。