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《数据挖掘研究生课程大纲》
课程基本信息
1、课程名称：数据挖掘
2、课程编号：[具体编号]
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3、课程类别：专业核心课
4、学分与学时：3学分，48学时
5、授课对象：数据挖掘方向研究生
课程教学目标
1、知识与技能目标
- 使学生深入理解数据挖掘的基本概念、算法和模型，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。
- 学生能够熟练运用至少一种主流的数据挖掘工具（如Python中的Scikit - learn库）进行数据挖掘任务的实践操作。
- 掌握数据预处理的方法，包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据归约，以提高数据质量和挖掘效率。
2、研究能力目标
- 培养学生对大规模复杂数据集进行分析和挖掘的能力，能够从海量数据中发现有价值的信息和知识。
- 引导学生深入研究数据挖掘算法的优化和改进，以适应不同应用场景下的需求。
- 鼓励学生探索数据挖掘在新兴领域（如生物信息学、社交媒体分析等）的应用，提高学生的跨学科研究能力。
3、职业素养目标
- 通过实际项目案例的分析，让学生了解数据挖掘在企业和科研机构中的应用现状和发展趋势，增强学生的职业意识。
- 培养学生严谨的科学态度和团队合作精神，提高学生在数据挖掘项目中的沟通和协作能力。
（一）数据挖掘概述（4学时）
1、数据挖掘的定义、发展历程和应用领域。
2、数据挖掘与数据库、机器学习、统计学等相关学科的关系。
3、数据挖掘的基本任务和流程，包括问题定义、数据收集、数据预处理、模型构建、模型评估和结果解释。
（二）数据预处理（8学时）
1、数据清洗
- 处理缺失值的方法，如删除法、插补法（均值插补、中位数插补、多重插补等）。
- 处理异常值的方法，如基于统计的方法（3σ原则）、基于距离的方法（K - 近邻法）。
2、数据集成
- 不同数据源的整合，解决数据语义冲突和结构冲突的方法。
- 实体识别技术，如基于规则的方法、基于机器学习的方法。
3、数据变换
- 数据标准化的方法，如Z - score标准化、Min - Max标准化。
- 数据离散化的方法，如等宽离散化、等频离散化。
4、数据归约
- 维度归约的方法，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）。
- 样本归约的方法，如随机抽样、分层抽样。
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（三）分类算法（12学时）
1、决策树算法
- 决策树的基本概念、构建过程（如ID3、C4.5、CART算法）。
- 决策树的剪枝方法，防止过拟合。
- 决策树在实际数据挖掘中的应用案例分析。
2、贝叶斯分类算法
- 朴素贝叶斯算法的原理、假设条件和数学模型。
- 贝叶斯网络的构建和推理，在文本分类、医疗诊断等领域的应用。
3、支持向量机（SVM）
- SVM的基本原理，线性可分和非线性可分情况下的模型构建。
- 核函数的选择和优化，SVM在图像识别、基因表达数据分析中的应用。
（四）聚类算法（10学时）
1、聚类分析的基本概念、聚类准则和评估指标。
2、K - 均值聚类算法
- K - 均值算法的原理、算法流程和收敛性分析。
- K值的选择方法，如手肘法、轮廓系数法。
- K - 均值算法的改进和变体，如K - medoids算法。
3、层次聚类算法
- 凝聚式层次聚类和分裂式层次聚类的原理和算法实现。
- 层次聚类的优缺点，在市场细分、生物聚类等领域的应用。
4、密度 - 基于聚类算法（DBSCAN）
- DBSCAN算法的基本概念，如核心点、边界点、噪声点。
- DBSCAN算法的优点和局限性，在空间数据分析、图像分割中的应用。
（五）关联规则挖掘（8学时）
1、关联规则的基本概念，如项集、支持度、置信度。
2、经典的关联规则挖掘算法，如Apriori算法的原理、算法流程和优化策略。
3、频繁项集挖掘的其他算法，如FP - Growth算法的特点和优势。
4、关联规则挖掘在购物篮分析、推荐系统等领域的应用案例分析。
（六）数据挖掘高级主题（6学时）
1、深度学习在数据挖掘中的应用
- 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）在图像、文本数据挖掘中的应用。
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- 深度信念网络（DBN）、生成对抗网络（GAN）的基本原理和应用案例。
2、数据挖掘中的隐私保护
- 隐私保护的重要性，差分隐私、同态加密等隐私保护技术的原理和应用。
3、数据挖掘在新兴领域的应用
- 介绍数据挖掘在物联网、区块链、智慧城市等新兴领域的应用前景和挑战。
课程教学方法
1、课堂讲授
- 系统讲解数据挖掘的基本理论、算法和应用，确保学生掌握课程的核心知识。
- 运用多媒体教学手段，如PPT、动画演示等，使抽象的概念和算法更加直观易懂。
2、案例分析
- 选取实际的数据挖掘项目案例，如电信客户流失预测、电商推荐系统等，引导学生分析问题、设计解决方案和评估结果。
- 通过案例分析，让学生了解数据挖掘在不同行业中的应用需求和实践经验。
3、实验教学
- 安排实验课程，让学生在实验室环境中运用数据挖掘工具和算法对实际数据集进行挖掘操作。
- 实验内容包括数据预处理、模型构建、模型评估等环节，培养学生的实践动手能力。
4、小组讨论
- 组织学生进行小组讨论，针对特定的数据挖掘问题或研究课题进行交流和探讨。
- 鼓励学生发表自己的观点和见解，培养学生的团队合作精神和创新思维能力。
课程考核方式
1、平时考核（30%）
- 出勤情况（10%）：记录学生的课堂出勤情况，无故旷课将扣除相应分数。
- 课堂表现（10%）：包括课堂提问、回答问题、参与小组讨论等方面的表现。
- 实验作业（10%）：根据学生在实验课程中的实验报告、实验结果和实验操作的熟练程度进行考核。
2、期末考试（70%）
- 采用闭卷考试的方式，考试内容涵盖数据挖掘的基本概念、算法原理、应用案例分析等方面的知识。
教材与参考资料
1、教材
- 《数据挖掘：概念与技术》（第三版），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。
- 《数据挖掘原理与算法》（第二版），毛国君等著，清华大学出版社。
- 国际知名数据挖掘学术期刊和会议论文，如ACM SIGKDD（Knowledge Discovery and Data Mining）会议论文集等。
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