作者：admin 发布时间：2024-02-05 20:50 分类：资讯 浏览：56
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3、《》是数据挖掘和知识发现领域内的所有教师、研究人员、开发人员和用户都必读的参考书，是一本适用于数据分析、数据挖掘和知识发现课程的优秀教材，可以用做高年级本科生或者一年级研究生的数据挖掘导论教材。
NLP是计算机语言学的重要方面之一文本挖掘书籍推荐，它同样也属于计算机科学和人工智能领域。而 文本挖掘 和 NLP 的存在领域类似，它关注的是识别文本数据中有趣并且重要的模式。
文本挖掘是一个多学科混杂的领域，涵盖文本挖掘书籍推荐了多种技术，包括数据挖掘技术、信息抽取、信息检索，机器学习、自然语言处理、计算语言学、统计数据分析、线性几何、概率理论甚至还有图论。
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推荐算法很重要的一个原理是为用户推荐与用户喜欢的物品相似的用户又不知道的物品。
基于用户(User-CF)： 基于用户的协同过滤推荐的基本原理是，根据所有用户对物品的偏好，发现与当前用户口味和偏好相似的“邻居”用户群，并推荐近邻所偏好的物品。
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区别：数据仓库是面向主题的文本挖掘书籍推荐，集成的，不易更改且随时间变化的数据集合，用来支持管理人员的决策，数据库由一组内部相关的数据和一组管理和存取数据的软件程序组成，是面向操作型的数据库，是组成数据仓库的源数据。
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数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。
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推荐：Jiawei Han的《数据挖掘概念与技术》、Ian H. Witten 的《数据挖掘实用机器学习技术》、Pang-Ning Tan的《数据挖掘导论》、Matthew A. Russell的《社交网站的数据挖掘与分析》、Anand Rajaraman的《大数据》。
集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。难易程度：中。
本书从机器学习角度看待数据挖掘，强调有效(Effectiveness)。按照这本书的观点，数据挖掘是从数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
国外书籍推荐Pang-Ning Tan， Vipin Kumar etc. Introduction to Data Mining。可以深入了解数据挖掘关于分类、关联规则、聚类的知识。第一章讲基本部分，第二章讲高级部分，让人由浅入深。另有单独的一章介绍异常检测。
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