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前言
上篇 原理篇
第1章 绪论
1.1 数据挖掘产生的背景
1.2 数据挖掘任务及过程
1.3 数据挖掘应用
1.4 数据挖掘技术的前景、研究热点
本章小结
习题 1
第2章 数据处理基础
2.1 数据
2.2 数据统计特性
2.3 数据预处理
2.4 相似性度量
本章小结
习题 2
第3章 分类与回归
3.1 概述
3.2 决策树分类方法
3.3 贝叶斯分类方法
3.4 k-最近邻分类方法
3.5 神经网络分类方法
3.6 支持向量机
3.7 集成学习法
3.8 不平衡数据分类
3.9 分类模型的评价
3.10 回归
本章小结
习题 3
第4章 聚类分析
4.1 概述
4.2 基于划分的聚类算法
4.3 层次聚类算法
4.4 基于密度的聚类算法
4.5 基于图的聚类算法
4.6 一趟聚类算法
4.7 基于模型的聚类算法
4.8 聚类算法评价
本章小结
习题 4
第5章 关联分析
5.1 概述
5.2 频繁项集发现算法
5.3 关联规则的生成
5.4 非二元属性的关联规则挖掘
5.5 关联规则的评价
5.6 序列模式
本章小结
习题 5
第6章 离群点挖掘
6.1 概述
6.2 基于统计的方法
6.3 基于距离的方法
6.4 基于相对密度的方法
6.5 基于聚类的方法
6.6 离群点挖掘方法的评估
本章小结
习题 5
下篇 实践篇
第7章 数据挖掘在电信业中的应用
7.1 数据挖掘在电信业的应用概述
7.2 案例一：客户通话模式分析
7.3 案例二：基于通话数据的社会网络分析
7.4 案例三：客户细分与流失分析
7.5 案例四：移动业务关联分析
本章小结
第8章 文本挖掘与Web数据挖掘
8.1 文本挖掘
8.2 Web数据挖掘
8.3 案例五——跨语言智能学术搜索系统
8.4 案例六——基于内容的垃圾邮件识别
本章小结
参考文献
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