2002年香港数据挖掘与建模研讨会论文集

《数据挖掘：进展与建模》是一本由Wai-Ki Ching和Michael Kwok-Po Ng两位来自香港大学的编辑编撰的书籍，于2002年6月27日至28日在香港举行的相关会议中发布。该书作为World Scientific出版社的出版物，涵盖了数据挖掘领域的前沿研究和模型构建的深度探讨。 这本书的主题集中在数据挖掘的关键领域，这是信息技术中的一个重要分支，它涉及从大量、复杂的数据集中提取有价值的信息和知识的过程。数据挖掘技术通常用于市场分析、客户行为预测、业务优化、欺诈检测等多个实际应用中。书中可能包括的内容可能有： 1. 数据预处理：介绍了如何清洗、整理和转换原始数据以适应挖掘过程，如缺失值处理、异常值检测和数据集成等。 2. 分类与聚类：深入讨论了各种分类算法（如决策树、支持向量机、朴素贝叶斯）和聚类方法（如K-means、DBSCAN），以及它们在不同场景下的性能比较和优化策略。 3. 关联规则学习：书中可能会讲解Apriori、FP-Growth等算法，这些是发现数据项之间的频繁模式和关联规则的基础。 4. 回归与预测：介绍如何运用回归模型（如线性回归、神经网络）进行数值预测，以及时间序列分析在趋势预测中的应用。 5. 模型评估与选择：讨论了如何量化模型性能，如准确率、召回率、F1分数等，并提供了模型选择和调优的方法。 6. 实时与增量学习：针对大数据流和实时环境，书中可能会探讨如何实现高效的在线数据挖掘和模型更新策略。 7. 隐马尔可夫模型（HMM）和序列标注：在文本挖掘或生物信息学中，可能涉及这种用于识别模式的统计模型。 8. 面向大规模数据挖掘的并行和分布式计算：随着数据规模的增长，如何利用分布式系统和GPU加速数据挖掘技术成为关键，书中可能会涉及相关的技术和工具。 版权信息显示，这本书享有世界科学出版公司2003年的版权，任何复制或传播都必须得到出版商的书面许可，并且需要通过版权许可中心支付费用。此外，这本书可能还包含了对现有信息存储和检索系统的最新限制规定，确保了知识产权的保护。 综上，《数据挖掘：进展与建模》是一本实用且深入的教材或参考书，为读者提供了丰富的理论知识和实战案例，帮助他们掌握现代数据挖掘的最新技术与应用。