【提纲】 1.问题 当前业界现状与搜索引擎效果 2.效果评价方法 基于人工标注的评价和改进体系 3.衍生产物 各家搜索效果特点 再论元搜索

【目录】 概述 统计学习理论中的基本概念 统计学习理论的发展简况 统计学习理论的基本内容 支持向量机概述 研究现状 参考文献

什么是频繁模式分析？ 频繁模式是频繁的出现在数据集中的模式 如项集、子序或者子结构 动机：发现数据中蕴含的内在规律 那些产品经常被一起购买？---啤酒和尿布？ 买了PC之后接着都会买些什么？ 哪种DNA对这种新药敏感 我们能够自动的分类WEB文档吗？ 应用 购物篮分析、WEB日志（点击流）分析、捆绑销售、DNA序列分析等 频繁模式挖掘的重要性 揭示数据集的内在的、重要的特性 作为很多重要数据挖掘任务的基础 关联、相关和因果分析 序列、结构（e.g.子图）模式分析 时空、多媒体、时序和流数据中的模式分析 分类：关联分类 聚类分析：基于频繁模式的聚类 数据仓库：冰山方体计算

【完整课程列表】 数据仓库原理 数据仓库设计与应用 第2章 数据仓库开发模型（共30页）.ppt 数据仓库原理 数据仓库设计与应用 第3章 数据仓库开发应用过程（共48页）.ppt 数据仓库原理 数据仓库设计与应用 第4章 OLAP技术 联机分析处理技术（共29页）.ppt 数据仓库原理 数据仓库设计与应用 第5章 传统数据挖掘技术（共35页）.ppt 数据仓库原理 数据仓库设计与应用 第6章 现代数据挖掘技术与发展（共41页）.ppt 数据仓库原理 数据仓库设计与应用 第7章 数据仓库应用与管理（共32页）.ppt

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第一章：引言 第二章：文本特征提取技术 第三章：文本检索技术 第四章：文本自动分类技术 第五章：文本自动聚类技术 第六章：话题检测跟踪技术 第七章：文本过滤技术 第八章：关联分析技术 第九章：文档自动摘要技术 第十章：信息抽取 第十一章：智能问答（QA）技术 第十二章：文本情感分析技术 第十三章：Ontology 第十四章：半结构化文本挖掘方法 第十五章：文本挖掘工具与应用

数据挖掘技术综述论文数据挖掘技术综述论文

随着计算机、网络技术的发展，获得有关资料非常简单易行。但对于数量大、涉及面宽的数据，传统统计方法无法完成这类数据的分析。因此，一种智能化的、综合应用各种统计分析、数据库、智能语言来分析庞大数据资料的“数据挖掘” (Date Mining)技术应运而生。本文主要介绍了数据挖掘的基本概念以及数据挖掘的方法；本文对数据挖掘的应用及其发展前景也进行了描述。

资源名称：量化投资  数据挖掘技术与实践 MATLAB内容简介：全书内容分为三篇。*篇为基础篇，主要介绍量化投资与数据挖掘的关系，以及数据挖掘的概念、实现过程、主要内容、主要工具等内容。第二篇为技术篇，系统介绍了数据挖掘的相关技术及这些技术在量化投资中的应用，主要包括数据的准备、数据的探索、关联规则方法、数据回归方法、分类方法、聚类方法、预测方法、诊断方法、时间序列方法、智能优化方法等内容。第三篇 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。

数据挖掘技术与应用