《数据挖掘研究生教学课程大纲：理论、技术与应用的深度探索》
一、课程基本信息
1、课程名称：数据挖掘
2、课程类型：研究生专业课程
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3、学分与学时：[X]学分，[总学时]学时（其中理论教学[理论学时]学时，实践教学[实践学时]学时）
4、先修课程：概率论与数理统计、数据库原理、算法分析与设计等
二、课程目标
1、知识与技能目标
- 使研究生深入理解数据挖掘的基本概念、算法和模型，包括关联规则挖掘、分类算法、聚类分析等。
- 能够熟练运用至少一种数据挖掘工具（如Python中的Scikit - learn、R语言相关包等）进行数据处理、模型构建和结果分析。
- 掌握数据挖掘在不同领域（如商业智能、医疗保健、金融风险预测等）的应用场景和解决实际问题的方法。
2、能力目标
- 培养研究生从海量数据中提取有用信息、发现潜在模式和规律的能力，提高数据分析和决策支持能力。
- 提升学生的科研能力，包括对数据挖掘前沿研究成果的理解、开展相关研究课题的设计与实施能力。
- 增强学生的团队协作能力，通过小组项目等形式，使学生学会与不同背景的成员合作完成数据挖掘项目。
3、素质目标
- 培养学生严谨的科学态度和创新思维，在数据挖掘过程中注重数据质量、算法优化和结果的合理性。
- 提高学生的信息素养，使学生能够在大数据时代合理利用数据资源，遵守数据伦理和相关法律法规。
三、课程内容与教学安排
1、数据挖掘概述（4学时）
- 数据挖掘的定义、发展历程和研究现状。
- 数据挖掘与相关学科（如统计学、机器学习、数据库等）的关系。
- 数据挖掘的任务类型（分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等）及其应用实例。
2、数据预处理（8学时）
- 数据采集与集成：从不同数据源（如数据库、文件系统、网络爬虫等）获取数据并进行集成。
- 数据清洗：处理缺失值、噪声数据和重复数据等。
- 数据转换：包括数据标准化、归一化、离散化等操作。
- 数据归约：采用抽样、特征选择和特征提取等方法减少数据量，提高数据挖掘效率。
3、关联规则挖掘（12学时）
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- 关联规则的基本概念，如支持度、置信度等。
- 经典的关联规则挖掘算法（如Apriori算法、FP - Growth算法）的原理、步骤和性能分析。
- 关联规则挖掘在购物篮分析、推荐系统等领域的应用案例。
- 关联规则挖掘算法的改进与扩展，如考虑多值属性、时序关联规则挖掘等。
4、分类算法（16学时）
- 分类的基本概念和评估指标（如准确率、召回率、F1 - score等）。
- 决策树算法（如ID3、C4.5、CART）的构建、剪枝技术及其在分类中的应用。
- 贝叶斯分类算法（朴素贝叶斯、贝叶斯网络）的原理和应用场景。
- 支持向量机（SVM）的基本原理、核函数的选择以及在非线性分类中的应用。
- 神经网络分类算法（如多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络）的结构、训练方法和应用实例。
5、聚类分析（12学时）
- 聚类的定义、目标和评估指标（如簇内距离、簇间距离、轮廓系数等）。
- 层次聚类算法、K - 均值聚类算法及其改进算法的原理、优缺点和应用。
- 密度 - 基于的聚类算法（如DBSCAN）和谱聚类算法的基本思想和应用领域。
- 聚类结果的解释和可视化技术。
6、数据挖掘中的高级主题（16学时）
- 文本挖掘：文本预处理、文本表示模型（如向量空间模型、词向量模型）、文本分类和文本聚类算法。
- 图像挖掘：图像特征提取、图像分类和图像检索技术。
- 时空数据挖掘：时空数据的特点、时空关联规则挖掘、时空聚类分析等。
- 数据挖掘中的隐私保护：隐私保护的概念、差分隐私技术及其在数据挖掘中的应用。
7、数据挖掘工具与实践（20学时）
- 介绍常用的数据挖掘工具（如Python中的Scikit - learn、Pandas、Matplotlib等，R语言中的相关包）。
- 安排多个实践项目，包括数据预处理、关联规则挖掘、分类和聚类分析等任务，让学生在实践中掌握数据挖掘技术的应用。
- 要求学生完成一个综合性的数据挖掘项目，从数据收集、预处理到模型构建和结果分析，培养学生解决实际问题的能力。
四、教学方法
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1、课堂讲授
- 系统讲解数据挖掘的理论知识，通过板书、PPT等方式展示算法原理、公式推导和实例分析。
2、案例教学
- 引入大量实际案例，如商业领域的客户细分、医疗领域的疾病预测等，使学生理解数据挖掘技术在不同领域的应用价值。
3、实验教学
- 在实验室环境下，指导学生使用数据挖掘工具进行实践操作，通过实验报告的形式巩固学生的实践成果。
4、小组讨论
- 组织学生进行小组讨论，针对数据挖掘中的热点问题、算法改进等进行交流，培养学生的团队协作能力和创新思维。
五、课程考核
1、考核方式
- 本课程采用平时考核与期末考试相结合的方式。
2、平时考核（40%）
- 考勤（10%）：记录学生的出勤情况。
- 作业（15%）：布置课后作业，包括理论题和实践题，考察学生对课程知识的掌握和应用能力。
- 小组项目（15%）：通过小组项目的完成情况，评估学生的团队协作能力、数据分析能力和创新能力。
3、期末考试（60%）
- 采用闭卷考试形式，主要考察学生对数据挖掘基本概念、算法原理、模型构建等理论知识的掌握程度，以及运用数据挖掘技术解决实际问题的能力。
六、教材与参考资料
1、教材
- 《数据挖掘：概念与技术》，Jiawei Han等著，机械工业出版社。
2、参考资料
- 《Python数据分析实战》，Fabio Nelli著，人民邮电出版社。
- 《数据挖掘：实用机器学习工具与技术》，Ian H. Witten等著，机械工业出版社。
- 相关领域的学术论文和研究报告。
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