大数据时代的数据挖掘

本书以当前热的数据挖掘应用贯穿全书，通过详解大数据挖掘技术在系统日志、工作票、可持续性研究、推荐系统、智能问答系统、社交媒体、生物信息学与健康医疗、隐私保护等方面的实际应用案例，阐述了如何更好地应用和学习数据挖掘技术。本书融了数据挖掘前沿技术和典型应用，不仅适合热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界人士阅读，还适合作为各大高校的数据挖掘和机器学习课堂的实践教材和参考书籍。本书有助于读者更好地理解数据挖掘技术背后的根源和本质。
【推荐语】
（1）内容全面，覆盖当前数据挖掘的主要应用。在介绍每个应用案例时，详细阐述应用的背景，该领域中数据的来源和特，数据采集与预处理方式，应用领域中数据挖掘的任务和实施数据挖掘技术的难。同时提供相应的数据挖掘算法分析、工具设计以及系统实现。 （2）条理清晰、便于理解。一方面，面向热爱和关心数据挖掘技术的学术界和工业界读者，帮助他们更好地理解研究的目的和应用的基础；另一方面，让没有太多相关技术背景的读者可以通过阅读本书能够了解数据挖掘的意义和价值，可以看出数据挖掘是如何被广泛地应用于实际案例并成为解决各种问题的核心工具。
【作者】
李 涛（1975年10月出生） 2004年7月获美国罗彻斯特大学（University of Rochester）计算机科学博士学位。2004年至今先后任美国佛罗里达国际大学 （Florida International University，FIU) 计算机学院助理教授、副教授（终身教授）、正教授 (Full Professor) 、研究生主管(Graduate Program Director)，FIU计算与信息学院数据挖掘实验室主任，博士生导师。目前担任南京邮电大学计算机学院、软件学院院长，南京邮电大学大数据研究院院长。 2016年选创新类国家“千人计划”特聘专家。李涛博士的研究兴趣主要包括数据挖掘、机器学习、信息检索及生物信息学等领域，在基于矩阵方法的数据挖掘和学习，音乐信息检索，系统日志数据挖掘，数据挖掘的各种应用等方面做出了有影响力的研究。由于在数据挖掘及应用领域成效显著的研究工作，他曾多次获得各种荣誉和奖励，其中包括美国国家自然科学基金委颁发的杰出青年教授奖 （NSF CAREER Award, 2006-2010）和2010IBM大规模数据分析创新奖 （Scalable Data Analytics Innovation Award）。同时，他还是数据挖掘国际权威期刊《ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data》《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》《Knowledge and Information Systems》杂志的副主编。 李涛博士在国际著名会议及期刊上已发表超过两百篇文章（绝大多数被EI/SCI检索）。根据Google Scholar的统计，李涛博士的引用指标 H-index=48，总引用次数超过8700次。