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本書共11章。第1章對數據挖掘與電子商務的關系進行了概述，并給出了許多現實生活中的例子；第2章是對數據挖掘方法的概述；第3章是對數據挖掘過程中可能采取的統計學基礎方法的回顧；第4章介紹了聚類分析，主要包括基本概念和聚類檢測評估方法；第5章討論了決策樹的基本概念、生成方式以及實踐等；第6章介紹了市場營銷中的風險分析和生存分析；第7章討論了人工神經網絡的發展歷史、基本概念等；第8章介紹了數據倉庫、OLAP等數據庫技術；第9章主要介紹了電子商務推薦系統、主流的推薦系統技術，以及具體的案例分析；第10章是對電子商務攻擊模型與檢測技術的詳細闡釋；第11章介紹了電子商務環境下的網格架構與動態聯盟體系。

李慧嘉，女，北京郵電大學教授、特聘研究員、博士生導師，英國皇家統計學會會士。曾獲“北京市優秀青年人才”及首屆中央財經大學“龍馬學者”青年教授稱號。主要從事社會計算和數據挖掘基礎理論的研究工作，并解決大數據分析、電子商務和互聯網金融等應用領域的熱點問題。目前主持國家自然科學基金面上、青年項目和北京市自然科學基金面上項目多項，參與國自科重點及面上項目多項。已在包括《PNAS》、IEEE Transactions頂級期刊、《中國科學》在內的國內外頂級期刊發表文章100余篇，論文總共被引用近2000余次（Scholar Google統計），多篇論文入選ESI高被引論文;、熱點論文及期刊亮點專欄(Featured Article)，并擔任《Frontiers in Physics》、《PLOS One》、《Humanities and Social Sciences Communications 》等多個SCI期刊的編委和學術委員會成員。 2020年12月，入選第九批“北京市優秀青年人才”擬表彰人選名單。