- 课程概览
- 授课讲师
- 课程大纲
- 实验列表
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该课程是计算机软件与理论、计算机应用技术、软件工程、计算机技术专业的一门专业选修课程。 所谓数据挖掘是指从大量数据中提取或挖掘出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息（或只是）。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据。
课程概览
1-数据挖掘-概述(滕少华)
2-1-数据预处理-概述
2-2-数据预处理-分箱法
2-3-数据预处理-最小-最大规范化
2-4-数据预处理-截断均值
2-5-数据预处理-余弦相似性
5-1-关联规则-概述(张巍)
5-2-关联规则-Apriori算法(张巍)
5-3-关联规则-FP-tree算法(滕少华)
6-1-离群点挖掘-概述(费伦科)
6-2-离群点挖掘-基于统计和基于距离的方法(费伦科)
6-3-离群点挖掘-基于密度的方法(费伦科)
授课讲师
滕少华，教授，博士，主要研究方向：数据挖掘，网络安全，协同计算。自1982年以来，一直在高校任教。曾主讲《数据挖掘》、《计算机网络》、《操作系统》、《数据结构》、《专业导论》、《算法设计与分析》、《软件工程》、《软件方法学》、《网络安全》等计算机专业课程。在华中理工大学出版社出版了《数据结构教程》和《计算机引论》两部教材。主持承担了2项广东省自然科学基金项目，主持了广东省产学研重点项目，主持省、市级项目多项，参与国家自然科学基金项目多项，发表论文120多篇，SCI/EI收录40多篇。2011年获广东省科学技术二等奖，2011年获广东省优秀硕士学位论文指导教师，2010年获广东省教学成果二等奖，2007年、2009年两次获广州市科学技术三等奖，2次获广东省教育厅“计算机教育软件高等教育组二等奖”，获第八届全国多媒体教育软件大奖赛高等教育网上课程优秀奖，3次获广东工业大学教学成果一、二等奖，3次年度考核为优秀，多次获校教学优秀一、二等奖。先后有6人次获毕业设计创新奖。1次获校“挑战杯”软件作品优秀奖，2次获广东省“高校杯”大学生软件作品二、三等奖。
课程大纲
- 第1章概述
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第1节 引例
-
第2节 数据挖掘产生的背景
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第3节 数据挖掘方法及过程
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第4节 数据挖掘应用
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第5节 数据挖掘技术的前景与研究热点
- 第2章数据预处理
-
第1节 概述
-
第2节 分箱法
-
第3节 最小-最大规范化
-
第4节 截断均值
-
第5节 余弦相似性
- 第3章关联规则
-
第1节 概述
-
第2节 Apriori算法
-
第3节 FP-tree的频繁集挖掘算法
- 第4章离群点挖掘
-
第1节 概述
-
第2节 离群点挖掘方法
实验列表
| 节数 | 上课时间 | 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期天 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 第1节 | 08:00 - 08:40 | |||||||
| 第2节 | 09:00 - 09:40 | |||||||
| 第3节 | 10:00 - 10:40 | |||||||
| 第4节 | 11:00 - 11:40 | |||||||
| 第5节 | 14:00 - 14:40 | |||||||
| 第6节 | 15:00 - 15:40 | |||||||
| 第7节 | 16:00 - 16:40 | |||||||
| 第8节 | 17:00 - 17:40 |
| 天数 | 上课日期 | 上课时间 | 内容 |
|---|
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