資料探勘：概念與技術(原書第3版)

.　　本書旨在提供資料探勘領域的一個廣泛而深入的概覽，可以作為高年級本科生或一年級研究生的資料探勘導論。除了講稿、教師指南和閱讀材料列表等教學資源之外，本書網站（~hanj/bk3或）還提供了一個樣本課程安排。
　　根據授課學時、學生的背景和你的興趣，你可以選取章節的子集，以不同的順序進行講授。例如，如果你只打算給學生講授資料探勘入門導論，可以按照圖P.1的建議。注意，根據需要，必要時可以省略其中某些節或某些小節。
　　圖P.1入門導論課程的建議章節序列
　　根據學時和講授範圍，你可以有選擇地把更多的章節增加到這個基本序列中。例如，對高階分類方法更感興趣的教師可以首先增加“第9章分類：高階方法”；對模式挖掘更感興趣的教師可以選擇包括“第7章高階模式挖掘”；而對OLAP和資料立方體技術感興趣的教師可以增加“第4章資料倉儲與聯機分析處理”和“第5章資料立方體技術”。
　　或者，你可以選擇在兩個學期的系列課程中講授整本書，包括本書的所有章節，時間允許的話，加上圖和網路挖掘這樣的高階課題。這些高階課題可以從本書網站提供的配套材料選擇，輔以挑選的研究論文。
　　本書的每一章都可以用做自學材料，或者用做資料庫系統、機器學習、模式識別和資料智慧分析等相關課程的專題。
　　每章後面都有一些習題，適合作為家庭作業。這些習題或者是用於測驗對內容的掌握情況的小問題，或者是需要分析思考的大問題，或者是實現設計。有些習題也可以用做研究討論課題。每章後面的文獻註釋可以用來查詢包含正文中提供的概念和方法的來源、相關課題的深入討論和可能的擴充套件的研究文獻。
　　致學生
　　我們希望本書將激發你對年青，但正在快速發展的資料探勘領域的興趣。我們試圖以清晰的方式提供材料，仔細地解釋所涵蓋的主題。每一章後面都附有一個小結，總結要點。全書包含了許多圖和解釋，以便使本書更加有趣和便於閱讀。儘管本書是作為教材編寫的，但是我們也試圖把它組織成一本有用的參考書或手冊，以有助於你今後在資料探勘方面進行深入研究和求職。
　　為閱讀本書，你需要知道什麼？
　　你應當具有關於統計學、資料庫系統和機器學習的概念和術語方面的知識。然而，我們盡力提供這些基礎知識的足夠背景，以便在讀者對這些領域不太熟悉或者記憶有些淡忘時，也能夠理解本書的討論。
　　你應當具有一些程式設計經驗。特別是你應當能夠閱讀虛擬碼，能夠理解像多維陣列這樣的簡單資料結構。
　　致專業人員
　　本書旨在涵蓋資料探勘領域的廣泛主題。因此，本書是關於該主題的一本優秀手冊。由於每一章的編寫都儘可能獨立，所以讀者可以關注自己最感興趣的課題。希望學習資料探勘關鍵思想的應用程式設計師和資訊服務管理人員可以使用本書。對於有興趣使用資料探勘技術解決其業務問題的銀行、保險、醫藥和零售業的資料分析人員，本書也是有用的。此外，本書也可以作為資料探勘領域的全面綜述，有助於研究人員提升資料探勘技巧，擴充套件資料探勘的應用範圍。
　　本書所提供的技術和演算法是實用的，介紹的演算法適合於發現隱藏在大型、現實資料集中的模式和知識，而不是挑選在小型“玩具”資料庫上執行良好的演算法。本書提供的每個演算法都用虛擬碼解釋。虛擬碼類似於程式設計語言C，但也精心加以策劃，使得不熟悉C或C++的程式設計師易於理解。如果你想實現演算法，你會發現將我們的虛擬碼轉換成選定的程式設計語言程式是一項非常簡單的任務。
　　本書資源網站
　　本書網站的地址是~hanj/bk3，另一個是Morgan Kaufmann出版社的網站。這些網站為本書的讀者和對資料探勘感興趣的人提供了一些附加材料，資源包括：
　　每章的幻燈片。提供了用微軟的PowerPoint製作的每章教案。
　　高階資料探勘的配套章節。本書第2版的第8～10章涵蓋了挖掘複雜的資料型別，這超出了本書的主題，對這些高階主題感興趣的讀者可從網站上獲取。
　　教師手冊。本書習題的完整答案透過出版社的網站只向教師提供。
　　課程提綱和教學計劃。使用本書和幻燈片用於資料探勘導論課程和高階教程的本科生和研究生，可以獲取這些資源。
　　帶超連結的輔助閱讀文獻列表。補充讀物的原創性文章按章組織。
　　到資料探勘資料集和軟體的連結。我們將提供到資料探勘資料集和某些包含有趣的資料探勘軟體包的站點的連結，如到伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校IlliMine的連結()。
　　作業、考試和課程設計樣本。一組作業、考試和課程設計樣本將在出版社的網站上向教師提供。
　　本書的插圖。這可能有助於你製作自己的課堂教學幻燈片。
　　本書目錄。PDF格式。
　　本書不同印次的勘誤表。歡迎讀者指出本書中的錯誤。一旦錯誤被證實，我們將更新勘誤表，並對你的貢獻致謝。
　　評論或建議請發往hanj@cs.uiuc.edu。我們很高興聽到你的建議。
　　致謝Data Mining：Concepts and Techniques，Third Edition
　　第3版致謝
　　我們向UIUC資料探勘小組以前和現在的所有成員、伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校電腦科學系的資料與資訊系統實驗室(DAIS)的教師和學生以及許多朋友和同事表達我們的誠摯謝意，他們始終不渝的支援使得我們在這一版的工作中受益匪淺。我們還希望感謝UIUC 2010—2011學年CS412和CS512課程的學生，他們仔細地通讀了本書的初稿，找出了許多錯誤，提出了各種改進意見。
　　我們還希望感謝Morgan Kaufmann出版社的發行人David Bevans和Rick Adams，感謝他們在我們寫作本書時所表現出的熱情、耐心和支援。我們感激該書的專案經理Marilyn Rash和她的團隊，他們使得我們按期完稿。
　　我們對所有的評論者不勝感激，感謝他們的無價反饋。此外，我們感謝美國國家科學基金會、NASA、美國空軍科學研究辦公室、美國軍事研究實驗室、加拿大自然科學與工程研究委員會（NSERC），以及IBM研究院、微軟研究院、Google、雅虎研究院、波音、HP實驗室和其他業界實驗室，感謝他們在研究基金、合同和贈予方面對我們的研究的支援。這些研究加深了我們對本書所討論課題的理解。最後，我們感謝我們的家人，感謝他們對該專案的全身心支援。
　　第2版致謝
　　我們向UIUC資料探勘小組以前和現在的所有成員、伊利諾伊大學厄巴納-尚佩恩分校電腦科學系的資料與資訊系統實驗室(DAIS)的教師和學生以及許多朋友和同事表示感謝，他們始終不渝的支援使得我們在第2版的工作中受益匪淺。這些人包括：Gul Agha,Rakesh Agrawal,Loretta Auvil,Peter Bajcsy,Geneva Belford,Deng Cai,Y.Dora Cai,Roy Cambell,Kevin C.-C.Chang,Surajit Chaudhuri,Chen Chen,Yixin Chen,Yuguo Chen,Hong Cheng,David Cheung,Shengnan Cong,Gerald DeJong,AnHai Doan,Guozhu Dong,Charios Ermopoulos,Martin Ester,Christos Faloutsos,Wei Fan,Jack C.Feng,Ada Fu,Michael Garland,Johannes Gehrke,Hector Gonzalez,Mehdi Harandi,Thomas Huang,Wen Jin,Chulyun Kim,Sangkyum Kim,Won Kim,Won-Young Kim,David Kuck,Young-Koo Lee,Harris Lewin,Xiaolei Li,Yifan Li,Chao Liu,Han Liu,Huan Liu,Hongyan Liu,Lei Liu,Ying Lu,Klara Nahrstedt,David Padua,Jian Pei,Lenny Pitt,Daniel Reed,Dan Roth,Bruce Schatz,Zheng Shao,Marc Snir,Zhaohui Tang,Bhavani M.Thuraisingham,Josep Torrellas,Peter Tzvetkov,Benjamin W.Wah,Haixun Wang,Jianyong Wang,Ke Wang,Muyuan Wang,Wei Wang,Michael Welge,Marianne Winslett,Ouri Wolfson,Andrew Wu,Tianyi Wu,Dong Xin,Xifeng Yan,Jiong Yang,Xiaoxin Yin,Hwanjo Yu,Jeffrey X.Yu,Philip S.Yu,Maria Zemankova,ChengXiang Zhai,Yuanyuan Zhou，Wei Zou。
　　Deng Cai和ChengXiang Zhai對文字挖掘和Web挖掘兩節，Xifeng Yan對圖挖掘一節，Xiaoxin Yin對多重關係挖掘一節做出了貢獻。Hong Cheng,Charios Ermopoulos,Hector Gonzalez,David J.Hill,Chulyun Kim,Sangkyum Kim,Chao Liu,Hongyan Liu,Kasif Manzoor,Tianyi Wu,Xifeng Yan，Xiaoxin Yin校閱了手稿的部分章節。
　　我們還希望感謝Morgan Kaufmann出版社的發行人Diane Cerra，感謝她在本書寫作期間的熱情、耐心和支援。我們感激該書的專案經理Alan Rose，感謝他不知疲倦和及時地與我們聯絡，安排出版過程的每個細節。我們對所有的評論者不勝感激，感謝他們的無價反饋。最後，我們感謝我們的家人，感謝他們對該專案的全身心支援。
　　第1版致謝
　　我們希望向曾經或正與我們一道從事資料探勘相關研究和DBMiner專案，或者在資料探勘方面向我們提供各種支援的所有人表示衷心感謝。這些人包括：Rakesh Agrawal,Stella Atkins,Yvan Bedard,Binay Bhattacharya,(Yandong)Dora Cai,Nick Cercone,Surajit Chaudhuri,Sonny H.S.Chee,Jianping Chen,Ming-Syan Chen,Qing Chen,Qiming Chen,Shan Cheng,David Cheung,Shi Cong,Son Dao,Umeshwar Dayal,James Delgrande,Guozhu Dong,Carole Edwards,Max Egenhofer,Martin Ester,Usama Fayyad,Ling Feng,Ada Fu,Yongjian Fu,Daphne Gelbart,Randy Goebel,Jim Gray,Robert Grossman,Wan Gong,Yike Guo,Eli Hagen,Howard Hamilton,Jing He,Larry Henschen,Jean Hou,Mei-Chun Hsu,Kan Hu,Haiming Huang,Yue Huang,Julia Itskevitch,Wen Jin,Tiko Kameda,Hiroyuki Kawano,Rizwan Kheraj,Eddie Kim,Won Kim,Krzysztof Koperski,Hans-Peter Kriegel,Vipin Kumar,Laks V.S.Lakshmanan,Joyce Man Lam,James Lau,Deyi Li,George(Wenmin)Li,Jin Li,Ze-Nian Li,Nancy Liao,Gang Liu,Junqiang Liu,Ling Liu,Alan(Yijun)Lu,Hongjun Lu,Tong Lu,Wei Lu,Xuebin Lu,Wo-Shun Luk,Heikki Mannila,Runying Mao,Abhay Mehta,Gabor Melli,Alberto Mendelzon,Tim Merrett,Harvey Miller,Drew Miners,Behzad Mortazavi-Asl,Richard Muntz,Raymond T.Ng,Vicent Ng,Shojiro Nishio,Beng-Chin Ooi,Tamer Ozsu,Jian Pei,Gregory Piatetsky-Shapiro,Helen Pinto,Fred Popowich,Amynmohamed Rajan,Peter Scheuermann,Shashi Shekhar,Wei-Min Shen,Avi Silberschatz,Evangelos Simoudis,Nebojsa Stefanovic,Yin Jenny Tam,Simon Tang,Zhaohui Tang,Dick Tsur,Anthony K.H.Tung,Ke Wang,Wei Wang,Zhaoxia Wang,Tony Wind,Lara Winstone,Ju Wu,Betty(Bin)Xia,Cindy M.Xin,Xiaowei Xu,Qiang Yang,Yiwen Yin,Clement Yu,Jeffrey Yu,Philip S.Yu,Osmar R.Zaiane,Carlo Zaniolo,Shuhua Zhang,Zhong Zhang,Yvonne Zheng,Xiaofang Zhou，Hua Zhu。
　　我們還要感謝Jean Hou,Helen Pinto,Lara Winstone，Hua Zhu，感謝他們幫助繪製本書的一些草圖；感謝Eugene Belchev，感謝他小心地校對了每一章。
　　我們還希望感謝Morgan Kaufmann出版社的執行總編輯Diane Cerra，感謝她在本書寫作期間的熱情、耐心和支援；感謝本書的責任印製Howard Severson和他的同事，感謝他們盡職盡責的努力，使本書順利出版。我們對所有的評論者不勝感激，感謝他們的無價反饋。最後，我們感謝我們的家人，感謝他們對該專案的全身心支援。

 

序言