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 数据挖掘：概念与技术 韩家威 Data Mining: Concepts and Techniques J. Han and M. Kamber Morgan Kaufmann 2000 目录 第一章

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主要内容1.概述2.数据仓库与OLAP技术3.数据挖掘技术4.数据挖掘应用数据挖掘工具6.数据挖掘实例1概述1.1背景1.2数据挖掘定义1.3基本概念1.4主要功能1.5数据挖掘模型1.6实现流程1.7数据挖掘的应用1.8未来趋势1.1背景二十世纪末以来，全球信息量以惊人的速度急剧增长—据估计，每二十个月将增加一倍。许多组织机构的IT系统中都收集了大量的数据（信息）。目前的数据库系统虽然可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。

什么是数据挖掘？ 数据挖掘是在大型数据存储库中，自动地发现有用信息的过程。数据挖掘技术用来探查大型数据库，发现前所未知的有用模式。数据挖掘还可以预测未来的观测结果。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘，与

大数据的核心：数据挖掘。从头至尾我们都脱离不了数据挖掘。其实从大学到现在一直都接触数据挖掘，但是我们不关心是什么是数据挖掘，我们关心的是我们如何通过数据挖掘过程中找到我们需要的东西，而我们更关心的是这个过程是什么？如何开始？

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大数据咱听的够多了，百度一下，就“为您找到相关结果约7,150,000个”，可它到底是个什么东西，解读甚多，眼花缭乱的没个准。本文整理修改自 知乎的一个问答 ，作者是大数据解决方案公司 一面数据 的创

原文出处： fengfenggirl（@也爱数据挖掘） 上一篇介绍了用开源数据挖掘软件weka做关联规则挖掘，weka方便实用，但不能处理大数据集，因为内存放不下，给它再多的时间也是无用，因此

数据挖掘中聚类分析的技术方法 汤效琴 戴汝源 摘 要：数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向，聚类分析是数据挖掘中的核心技术。本文对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行分析，并从多个方面对

数据挖掘技术在移动通信行业中的应用 数据挖掘技术在移动通信行业中的应用 【关键词】 数据挖掘. 移动大客户. 【聚类检索】 同类文献 引用文献 被引用文献 【摘要】 该文在这些研究的基础上,介绍了一

日前，Boing Boing在网上发布了一份长达96页关于英国情报机构GCHQ数据挖掘技术的电子书—《数据挖掘研究问题书(Data Mining Research Problem Book)》。据悉，这份文件最早由爱德华·斯诺登获得。

数据挖掘的技术有很多种，按照不同的分类有不同的分类法。 下面着重讨论一下互联网数据挖掘中常用的一些技术：统计技术，关联规则，连接分析，决策树，神经网络，差别分析，概念描述七种常用的互联网数据挖掘的技术。

Htmlparser中的核心是Parser类，我们主要是通过三种方式初始化：publicParser(String),public(URLConnection)和一个静态方法Parser.createParser(Stringhtml,Stringcharset);其中html是我们下载的网页内容，charset是编码，像utf-8。通过解析出来的信息保存在一个为树的结构，这些结构中主要包括三种节点，remarkNode代表Html中的注释，tagNode代表标签节点，textNode代表文本节点。