| 作 者： | 郑岩 |
| 出版社： | 清华大学出版社 |
| 丛编项： | |
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| 标 签： | 数据仓库与数据挖掘 |
| ISBN | 出版时间 | 包装 | 开本 | 页数 | 字数 |
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| 未知 | 暂无 | 暂无 | 未知 | 0 | 暂无 |
第一篇 数据仓库
第1章 数据仓库基础
1.1 引言
1.1.1 演变过程
1.1.2 定义
1.2 体系结构
1.2.1 两层的体系结构
1.2.2 三层的体系结构
1.3 组成
1.4 元数据
1.4.1 定义和分类
1.4.2 标准化
1.4.3 CWM
1.4.4 UMI、MOF和XML与CWM的关系
1.5 数据粒度
1.6 数据模型
1.7 ETI
1.7.1 主要流程
1.7.2 数据抽取
1.7.3 数据转换
1.7.4 数据加载
第2章 数据仓库设计和实现
2.1 数据仓库设计
2.1.1 设计方法
2.1.2 体系结构设计
2.1.3 数据模型设计
2.2 ETL设计
2.3 数据仓库实现
第3章 数据仓库实例
3.1 实例一
3.1.1 选择主题
3.1.2 逻辑模型设计
3.1.3 物理模型设计
3.1.4 ETL设计
3.2 实例二
3.2.1 总体结构设计
3.2.2 概念模型设计
3.2.3 逻辑模型设计
3.2.4 物理模型设计
3.2.5 数据清洗设计
3.2.6 ETL设计
第4章 OLAP和OLAM
4.1 OLAP
4.2 OLAM
4.2.1 体系结构
4.2.2 特点
4.2.3 基于Web的OLAM
第二篇 数据挖掘
第5章 数据挖掘基础
5.1 概述
5.1.1 定义
5.1.2 功能
5.1.3 模型
5.1.4 展望
5.2 实现
5.3 工具
5.3.1 概述
5.3.2 比较
第6章 聚类分析
6.1 硬聚类
6.1.1 算法种类
6.1.2 相似度计算
6.1.3 实现方法
6.1.4 主要算法
6.2 模糊聚类
6.2.1 概述
6.2.2 主要算法
6.3 评价
第7章 分类和预测
7.1 神经网络
7.2 决策树
7.3 实现过程
第8章 关联分析
8.1 概述
8.2 Apriori
8.3 FP-Growth
第9章 Web挖掘
9.1 概述
9.1.1 定义
9.1.2 自然语言理解
9.1.3 Web挖掘过程
9.2 Web文档抽取和表示
9.2.1 Web文档抽取
9.2.2 Web文档表示
9.3 特征提取
9.4 Web聚类
9.5 Web分类
9.5.1 朴素贝叶斯
9.5.2 其他方法
9.5.3 评价
第10章 数据挖掘实例
10.1 TOM和TOM
10.2 客户细分
10.2.1 客户生命周期
10.2.2 客户价值
10.2.3 数据准备
10.2.4 分析过程
10.2.5 结果
10.3 重入网识别
10.3.1 定义
10.3.2 数据准备
10.3.3 分析过程
10.3.4 结果
10.4 WAF日志挖掘
10.4.1 定义
10.4.2 数据准备
10.4.3 分析过程
10.4.4 结果
第三篇 语义网和本体
第11章 知识
11.1 概述
11.2 知识分类
11.3 知识表示
11.3.1 知识表不观
11.3.2 知识表示方法
11.4 知识管理
11.4.1 概述
11.4.2 知识管理与信息管理的关系
11.4.3 核心技术
第12章 语义网和本体
12.1 语义网
12.1.1 概述
12.1.2 层次结构
12.1.3 元数据
12.1.4 核心技术
12.1.5 开发工具Jena
12.1.6 Web3.0
12.2 本体
12.2.1 哲学本源
12.2.2 定义
12.2.3 建模
12.2.4 分类
12.2.5 构建方法
12.2.6 描述语言
12.2.7 实例
参考文献
