《數(shù)據(jù)挖掘》課程教學(xué)大綱

1、數(shù)據(jù)挖掘教學(xué)大綱課程基本性質(zhì)1.課程中文名稱(chēng): 數(shù)據(jù)挖掘2.課程英文名稱(chēng): Data Mining3.課程類(lèi)別: 選修課4.適用專(zhuān)業(yè): 信息管理與信息系統(tǒng)5.總學(xué)時(shí): 33學(xué)時(shí)6.總學(xué)分: 2 二、本課程在教學(xué)計(jì)劃中的地位、作用和任務(wù)數(shù)據(jù)挖掘是一門(mén)新興的交叉性學(xué)科，是在信息技術(shù)領(lǐng)域迅速興起的計(jì)算機(jī)技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫(kù)研究、開(kāi)發(fā)、和應(yīng)用最為活躍的分支之一。開(kāi)設(shè)本課程的目的，是使學(xué)生全面而深入地掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本概念和原理，了解數(shù)據(jù)挖掘的最新發(fā)展、常用的數(shù)據(jù)挖掘算法、前沿的數(shù)據(jù)挖掘研究領(lǐng)域、以及數(shù)據(jù)挖掘在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用。要求掌握數(shù)據(jù)挖掘的基本概念、數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、預(yù)處理方法和技術(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、決策樹(shù)

2、、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類(lèi)算法，學(xué)習(xí)并掌握常用的聚集算法；同時(shí)介紹各技術(shù)的應(yīng)用實(shí)例及前景，使學(xué)生對(duì)本課程知識(shí)有深入的理論與應(yīng)用的了解。三、理論教學(xué)內(nèi)容和教學(xué)基本要求1. 第一章 數(shù)據(jù)挖掘概述 (2學(xué)時(shí))教學(xué)內(nèi)容：介紹數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展過(guò)程，典型應(yīng)用領(lǐng)域和研究發(fā)展方向，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘的概念與過(guò)程。教學(xué)基本要求：了解數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展過(guò)程；掌握數(shù)據(jù)挖掘的概念和處理過(guò)程；了解本課程的主要內(nèi)容和發(fā)展方向。教學(xué)重點(diǎn)、難點(diǎn)：數(shù)據(jù)挖掘的概念和處理過(guò)程。2. 第二章 數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)預(yù)處理 (4學(xué)時(shí))教學(xué)內(nèi)容：介紹數(shù)據(jù)清理（缺失數(shù)據(jù)、噪聲或離異點(diǎn)數(shù)據(jù)的處理）、數(shù)據(jù)集成與轉(zhuǎn)換以及數(shù)據(jù)的約簡(jiǎn)與降維等內(nèi)容。教學(xué)基本要求：熟練掌握數(shù)據(jù)類(lèi)型

3、、變量、表達(dá)式；熟練掌握流程控制語(yǔ)句.教學(xué)重點(diǎn)：數(shù)據(jù)清理以及約簡(jiǎn)和降維。教學(xué)難點(diǎn)：數(shù)據(jù)的約簡(jiǎn)和降維。 3. 第三章 關(guān)聯(lián)分析 (6學(xué)時(shí))教學(xué)內(nèi)容：關(guān)聯(lián)分析的應(yīng)用背景，Apriori算法的思想。 教學(xué)基本要求：熟練掌握Apriori算法；了解Apriori算法的改進(jìn)算法.教學(xué)重點(diǎn)：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。教學(xué)難點(diǎn)：Apriori算法的實(shí)現(xiàn)。4. 第四章 分類(lèi) (9學(xué)時(shí))教學(xué)內(nèi)容：學(xué)習(xí)基本概念，配合實(shí)例詳細(xì)講解決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于統(tǒng)計(jì)原理的支撐向量機(jī)等分類(lèi)算法。教學(xué)基本要求：掌握決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)算法；了解基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的SVM算法。教學(xué)重點(diǎn)：決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)算法。教學(xué)難點(diǎn)：算法思想及實(shí)現(xiàn)。5.

4、 第五章 聚類(lèi) (6學(xué)時(shí))教學(xué)內(nèi)容：學(xué)習(xí)聚類(lèi)的概念、聚類(lèi)分析的數(shù)據(jù)類(lèi)型及主要聚類(lèi)方法。教學(xué)基本要求：了解聚集分析的概念和意義；掌握相似度的度量方法和常用的聚集算法。教學(xué)重點(diǎn)：相似度的度量方法和基于密度的聚類(lèi)算法。教學(xué)難點(diǎn)：DBSCAN算法。6. 第六章 文本數(shù)據(jù)挖掘 (6學(xué)時(shí))教學(xué)內(nèi)容：了解文本數(shù)據(jù)分析和信息檢索技術(shù)、掌握基于關(guān)鍵字的關(guān)聯(lián)和文檔分類(lèi)，了解基于Web的數(shù)據(jù)挖掘方法。 教學(xué)基本要求：了解基于關(guān)鍵字的文本分類(lèi)方法；了解基于Web頁(yè)面的挖掘方法。教學(xué)重點(diǎn)：半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程。教學(xué)難點(diǎn)：數(shù)據(jù)提取、文本分類(lèi)技術(shù)。四、試驗(yàn)教學(xué)內(nèi)容與大綱無(wú)五、考核方式考查六、成績(jī)?cè)u(píng)定 期末考查成績(jī)占70%，平時(shí)成績(jī)占30%。七、本課程對(duì)學(xué)生創(chuàng)新能力培養(yǎng)的措施 對(duì)學(xué)生能力的培養(yǎng)體現(xiàn)在通過(guò)本課程設(shè)計(jì)，使得學(xué)生能夠具備全局?jǐn)?shù)據(jù)環(huán)境構(gòu)建能力，也使得學(xué)生能夠運(yùn)用以前的程序設(shè)計(jì)能力實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘的算法，還使得學(xué)生能夠運(yùn)用智能工具進(jìn)行綜合分析的能力。八、教材與參考書(shū)教材：范明譯數(shù)據(jù)挖掘?qū)д摫本喝嗣襦]電出版社，2006年參考書(shū)：1 Kantardzic, M., Data Mining: Concepts, Models, Methods, and A