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數據挖掘:原理與實踐(進階篇)

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內容簡介

全書理論聯繫實際,全面講述數據挖據理論、技術及應用的教材。研討了數據挖掘的方方面面,從基礎理論到複雜數據類型及其應用。不僅討論傳統的數據挖掘問題,而且介紹了高級數據類型,例如文本、時間序列、離散序列、空間數據、圖數據和社會網路。本書由基礎篇和進階篇組成。基礎篇對應原書的第1~11章,進階篇對應原書的第12~20章。
 

作者介紹

查魯·C. 阿加沃爾(Charu C. Aggarwal)
 
是IBM T. J. Watson研究中心的傑出研究人員,于1996年獲麻省理工學院博士學位。他對數據挖掘領域有著廣泛的研究,在國際會議和期刊上發表了250多篇論文,擁有80多項專利。他曾三次被評為IBM的“傑出發明人”,並曾獲得IBM公司獎、IBM傑出創新獎和兩項IBM傑出技術成就獎。

他因為提出基於冷凝的數據挖掘中的隱私保護技術而獲得EDBT2014的時間檢驗獎。他還獲得了IEEE ICDM研究貢獻獎(2015),這是數據挖掘領域對具有突出貢獻的研究的兩個最高獎項之一。
他曾多次擔任ACM/IEEE知名國際學術會議的主席或程式委員會主席,並擔任大數據相關多個知名期刊的主編或編委。由於在知識發現和數據挖掘算法上的貢獻,他入選SIAM、ACM和IEEE的會士。
 

詳細資料

  • ISBN:9787111670308
  • 規格:平裝 / 220頁 / 16k / 19 x 26 x 1.1 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:中國

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