数据挖掘：理论与应用

"Data Mining Theoretical Foundations and Applications" 是一本涵盖了数据挖掘理论基础和应用的书籍，由 Ajith Abraham、Aboul-Ella Hassanien、Andr´e PoncedeLeon F. de Carvalho 和 Václav Snášel 编辑。本书分为三个部分：数据点击流和时间序列数据挖掘、文本和规则挖掘以及应用案例。 在第一部分“数据点击流和时间序列数据挖掘”中，读者可以了解到如何利用计算智能技术处理和分析动态变化的数据流。数据点击流是指用户在浏览网页时产生的行为记录，这些数据反映了用户的兴趣和习惯。时间序列数据挖掘则关注于在时间上有顺序的数据，例如股票市场、气象数据或网络流量，通过发现模式和趋势来预测未来行为。 第二部分“文本和规则挖掘”探讨了如何从非结构化的文本数据中提取有价值的信息。这包括文本预处理（如分词、去除停用词）、主题建模、情感分析和关联规则学习。关联规则学习是数据挖掘中的一个关键概念，它寻找数据集中项集之间的有趣关系，如“如果用户购买了商品A，他们很可能也会购买商品B”。 第三部分“应用”展示了数据挖掘技术在实际领域的应用，可能包括但不限于电子商务、医疗健康、社交媒体分析、网络安全等。这些案例研究有助于读者理解数据挖掘技术的实际价值和挑战，以及如何将理论知识转化为解决实际问题的工具。 此书作为“Computational Intelligence Volume 6”系列的一部分，由 Systems Research Institute 的 Janusz Kacprzyk 教授担任主编，旨在提供最新的科研成果和方法，对数据挖掘感兴趣的读者和研究人员提供了丰富的资源。书中提及的其他卷目展示了不同领域中计算智能的应用，如场景建模、人本信息处理、计算金融和进化多目标优化，这些都反映了计算智能在广泛学科中的渗透和影响力。