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

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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。

International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank

可以通过扫描一遍数据库，得到所有的一维的频繁项集。则由以上结论，我们可以递归地得到所有的频繁项集。 Eclat算法根据以上结论，可以扫描一遍数据库，先获得一维的频繁项集，然后无需再扫描数据库，直接处理

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度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量

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