本書是一本全面介紹數據挖掘基本原理、核心算法以及典型應用方法的專業書籍。第4版在前三版的基礎上，對數據挖掘的方法論和知識點進行了重新歸納，按照基礎篇、提高篇和應用篇進行設計。從方法論上說，數據挖掘是一個方法和原理逐步演變的過程。首先，最基礎的數據挖掘方法主要有“關聯規則”“分類”“聚類”，它們是數據挖掘的靈魂和基礎，因此基礎篇是了解和學習數據挖掘技術的入門知識。其次，隨著數據挖掘技術研究和應用的深入，序列數據挖掘和深度神經網絡得到充分研究。前者突破數據庫的數據約束，面向時間序列發現有價值的知識模式； 后者突破淺層神經網絡的性能瓶頸，為多模態數據的自主挖掘提供新的解決途徑。因此，“序列模式”和“深度神經網絡”構成提高篇。最后，以互聯網數據挖掘、空間數據挖掘構成應用篇。全書分為3篇共9章，各章相對獨立，以利于讀者選擇性學習。在每章后面都專設一節對本章內容和文獻引用情況進行歸納，以利于讀者了解本章內容的知識點和檢索原始參考資料。
本書可作為計算機專業研究生或高年級本科生教材，也可作為從事計算機研究和開發人員的參考資料。作為教材，教師可以根據課時安排進行選擇性教學。對于研究和開發人員，本書不僅是一本具有較高參考價值的專業書籍，而且也是學習典型算法及其原理的很好的教科書。
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