數據挖掘與分析·概念與算法

內容簡介

本書是專注於數據挖掘與分析的基本算法的入門圖書，內容分為數據分析基礎、頻繁模式挖掘、聚類和分類四個部分，每一部分的各個章節兼顧基礎知識和前沿話題，例如核方法、高維數據分析、複雜圖和網路等。每一章**後均附有參考書目和習題。

【作者簡介】

Mohammed J. Zaki

倫斯勒理工學院計算機科學系教授，ACM傑出科學家，IEEE會士，目前致力於研究新數據挖掘技術。曾獲得谷歌教職研究獎等諸多獎項。

Wagner Meira Jr.

巴西米納斯聯邦大學計算機科學系教授，資料庫專家。

【譯者簡介】

吳誠堃

博士，2014年畢業於英國曼徹斯特大學，博士論文題為《套用大規模文本挖掘實現疾病分子機理重構》。現擔任國防科技大學計算機學院助理研究員，從事高性能計算套用研究。