数据与知识工程课程内容简介
数据科学与大数据教学大纲
数据科学与大数据教学大纲数据科学与大数据教学大纲数据科学是当今社会中越来越重要的领域，它涵盖了从数据收集和整理到数据分析和解释的全过程。
随着大数据时代的到来，数据科学的教学也变得愈发重要。
本文将探讨数据科学与大数据教学的一些重要内容和方法。
一、数据科学的基础知识数据科学的基础知识是学生在学习数据科学之前必须掌握的内容。
这包括统计学、计算机科学、数学和领域知识等。
统计学是数据科学的基石，它提供了数据收集和分析的方法。
计算机科学则提供了处理大规模数据的技术和工具。
数学是数据科学的理论基础，它提供了数据建模和推理的方法。
领域知识则是指在特定领域中应用数据科学的专业知识。
二、数据收集与整理数据收集与整理是数据科学中非常重要的环节。
学生需要学习如何从不同来源收集数据，并进行数据清洗和整理。
数据清洗包括处理缺失值、异常值和重复值等。
数据整理则包括数据转换、数据合并和数据重塑等。
学生需要了解各种数据收集和整理的方法和技术，并能够根据具体情况选择合适的方法。
三、数据分析与建模数据分析与建模是数据科学的核心内容。
学生需要学习如何对数据进行分析和建模，以从中提取有用的信息和知识。
数据分析包括描述性统计、推断统计和机器学习等方法。
学生需要了解这些方法的原理和应用，并能够使用相应的工具进行数据分析。
数据建模则是指根据数据构建数学模型，以预测和解释数据。
学生需要学习各种数据建模方法，如线性回归、决策树和神经网络等。
四、数据可视化与沟通数据可视化与沟通是数据科学中非常重要的技能。
学生需要学习如何将数据以可视化的方式呈现，以便更好地理解和传达数据。
学生需要学习使用各种数据可视化工具和技术，如图表、地图和交互式可视化等。
同时，学生还需要学习如何将数据分析的结果以清晰和简洁的方式进行沟通，以便与他人共享和讨论。
五、数据伦理与隐私保护数据科学的发展也带来了一系列的伦理和隐私问题。
学生需要学习如何在数据科学的实践中遵守伦理规范，并保护个人隐私。
大数据培训要学哪些课程从入门到精通必知技能要点
大数据定义及特点大数据定义大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据特点大数据具有数据量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度低等特点。
如Hadoop 的HDFS ，用于存储大规模数据集。
分布式文件系统如MapReduce 、Spark 等，用于处理大规模数据集。
分布式计算框架如HBase 、Cassandra 等，用于存储和查询大规模结构化或非结构化数据。
分布式数据库如Kafka 、Flink 等，用于实时处理大规模数据流。
数据流处理大数据技术架构分布式计算原理分布式计算概念分布式计算是一种计算方法，和集中式计算是相对的。
随着计算技术的发展，有些应用需要非常巨大的计算能力才能完成，如果采用集中式计算，需要耗费相当长的时间来完成。
分布式计算将该应用分解成许多小的部分，分配给多台计算机进行处理。
这样可以节约整体计算时间，大大提高计算效率。
分布式计算原理分布式计算系统通常包括一个主节点和多个从节点。
主节点负责任务的调度和分配，从节点负责任务的执行和结果的返回。
主节点将任务划分为多个子任务，并分配给不同的从节点进行处理。
从节点在处理完子任务后，将结果返回给主节点。
主节点对结果进行汇总和处理，得到最终结果。
数据存储与处理技术数据存储技术包括关系型数据库（如MySQL、Oracle等）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis等）。
关系型数据库适用于结构化数据的存储和查询，而非关系型数据库则适用于非结构化或半结构化数据的存储和查询。
数据处理技术包括数据清洗、数据转换、数据挖掘等。
数据清洗是对数据进行预处理的过程，包括去除重复数据、处理缺失值、异常值检测等。
数据转换是将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构的过程，以满足分析和建模的需求。
数据挖掘则是通过特定算法对大量数据进行处理和分析，发现其中有用的信息和模式的过程。
大数据知识工程
阅读感受
在大数据时代，数据成为了企业竞争的核心资源。在这个背景下，大数据知 识工程应运而生。作为我的搜索伙伴，读完《大数据知识工程》这本书后，我深 受启发，对大数据知识工程有了更深入的认识和理解。
这本书的作者具有极高的专业素养和严谨的学术态度。他们不仅具备扎实的 理论基础，而且拥有丰富的实践经验。在阐述大数据知识工程的概念、技术和应 用时，他们运用了通俗易懂的语言和生动的案例，使得读者能够轻松理解和掌握。
本书主要讨论了大数据知识工程的相关主题和关键问题，包括数据预处理、数据存储、数据处理 和分析、数据挖掘、机器学习和人工智能等方面。本书不仅介绍了这些技术的理论知识，还通过 具体案例和实践经验，阐述了如何将这些技术应用到实际的大数据工程中。本书还强调了大数据 安全和隐私保护的重要性，并提出了一些解决方案。
大数据安全和隐私保护是大数据知识工程中至关重要的一环，需要采取一系列有效的技术和管理 措施来保障数据的安全性和隐私性。
大数据知识工程是一个充满挑战和机遇的领域，需要不断深入研究和实践创新。
通过综合运用多学科知识和先进的技术手段，可以实现大数据的高效处理和深度分析，从而为决 策提供有力支持。
大数据安全和隐私保护是大数据知识工程中至关重要的一环，需要引起足够的重视并采取有效的 措施来保障数据的安全性和隐私性。
本书为读者提供了全面、系统的大数据知识工程方面的知识和技能，可以帮助读者更好地理解和 应用大数据技术，从而为未来的大数据发展做出贡献。
《大数据知识工程》这本书是一本非常全面、系统和深入的大数据知识工程领域的著作。通过阅 读这本书，读者将获得关于大数据知识工程方面的深入理解和实用技能，同时可以了解大数据在 未来的发展趋势和应用前景。这本书不仅适用于计算机科学和数学领域的专业人士，也适合于从 事大数据相关工作的企业家、学者和研究人员阅读。通过阅读这本书，读者将受益匪浅，并为未 来的大数据发展做出贡献。
数据科学与大数据技术专业课程
数据科学与大数据技术专业课程随着人类社会的不断发展，数据科学和大数据技术已经成为了我们生活和工作中不可或缺的重要技术。
数据科学涉及到的领域较为广泛，包括统计学，机器学习，人工智能等相关学科。
大数据技术则是指我们在处理海量数据过程中所使用的一些技术手段。
而数据科学与大数据技术专业课程则是培养数据科学和大数据技术人才的重要途径。
接下来，我们将从以下几个方面来介绍这个专业课程。
一、数据科学基础课程数据科学基础课程是数据科学与大数据技术专业课程的核心，通常包括数学、统计学、计算机科学等基础课程。
数学是数据科学的基础，包括线性代数、微积分、数值计算等等。
统计学是处理数据的重要方法，包括概率统计、回归分析、抽样调查等等。
计算机科学是数据科学与大数据技术的重要支柱，涵盖了计算机程序设计、数据结构与算法、计算机网络等等。
二、人工智能与机器学习人工智能与机器学习是目前最火热的领域之一，也是数据科学与大数据技术专业课程中的重要内容。
在这门课程中，学生将学习人工智能的基本概念、算法和应用，如决策树、神经网络、自然语言处理等等。
同时，机器学习也是处理大数据的重要方法之一，学生将了解数据挖掘和机器学习算法的基本原理和实现方法，并实践运用这些算法来解决实际的大数据问题。
三、大数据处理与存储技术数据科学与大数据技术专业课程还将涉及到大数据处理与存储技术。
处理海量数据需要强大的硬件和软件支持，如分布式计算、多线程程序设计、数据仓库企业资源规划等等。
同时，大数据的存储也是一个重要问题，这里可能会涉及到关系型数据库、Hadoop集群、NoSQL等技术。
四、可视化技术与数据分析数据可视化技术是数据科学与大数据技术中另一个重要领域，具有重要的分析和决策支持作用。
数据科学与大数据技术专业课程中，学生将学习如何有效地使用数据可视化工具和技术，如Tableau、D3.js、R 语言等等。
此外，数据分析也是这门课程的重点之一，学生将学习如何利用数据分析工具和技术进行数据挖掘、数据预测和数据决策支持。
数据科学、数据工程、数据分析 知识体系构建和培训实践
数据科学、数据工程、数据分析知识体系构建和培训实践随着互联网的快速发展，数据已经成为了商业发展、社会治理以及科学研究等领域最为重要的资源之一。
而作为数据处理和利用的重要环节，数据科学、数据工程和数据分析得到了广泛的应用和认可。
对于企业和组织来说，建立完整的数据科学、数据工程、数据分析知识体系并进行培训实践变得尤为重要。
一、数据科学数据科学是指通过利用数据资源，运用统计学、计算机科学、机器学习等技术，以及领域知识进行数据分析，从而实现对现实世界的认知和掌握。
数据科学的基础知识包括数据采集、数据清洗、数据分析、数据可视化等方面。
此外，还需要了解常见的机器学习算法如决策树、逻辑回归、支持向量机等，这些算法在数据分析过程中都有着广泛的应用。
在实践过程中，数据科学需要考虑以下几个方面：1.数据采集：数据的来源很多，可以是结构化数据（如数据库数据），也可以是非结构化数据（如社交媒体数据）。
在采集数据的过程中需要考虑数据的质量和可靠性。
2.数据清洗：淘汰噪声数据、处理缺失值、处理异常值、去重等都是数据清洗的重要环节。
这些操作对后续数据分析的结果有重要的影响。
3.数据分析：使用统计学、机器学习等方法进行数据分析，以获得有意义的数据结论。
数据分析需要根据业务需求选择适当的方法，如分类、聚类、预测等等。
4.数据可视化：数据可视化是将分析结果呈现出来的过程，可以通过图表、图形、动态图来进行展示。
它不仅能够更好地展示数据分析结果，而且可以帮助业务领域人员更好地理解数据。
二、数据工程与数据科学相比，数据工程主要关注的是数据存储、管理、处理等方面的技术和方法。
其中，数据存储可以包括数据库、数据仓库、分布式存储等；数据管理包括数据校验、数据迁移、数据备份等；数据处理包括数据清洗、数据转换、数据集成等。
在实践中，数据工程主要关注以下几个方面：1.数据存储：数据存储需要根据数据量、数据类型等因素选择合适的数据库、文件系统等存储技术。
数据与知识工程
数据与知识工程1. 对语义Web 的理解1）语义Web 是以某种方式链接，使全球范围内的计算机均可以处理的信息网，并通过标准、标记语言和处理工具对Web 进行扩展。
使得Web 不仅是人与人交互的信息空间，而且是语义丰富的数据网络；既能够被人浏览，也能够利用计算机程序执行操作。
2）语义Web 的目标是为了解决在不同应用、企业和社区之间的互操作性问题。
（这种互操作性是通过语义来保证的；而互操作的环境是异质、动态、开放的Web 。
）3）语义Web 力图实现所有网络数据的“无缝”式连接，并使数据能被计算机自动处理和理解。
其最终目标是让计算机可以在这些海量信息中找到真正能满足需要的任何信息，从而将互联网最广泛的应用（万维网中现存的信息）发展成一个巨大的全球信息库、知识库。
4）语义Web 技术能够在任何微小的网络数据之间建立连接。
（这种连接不仅仅局限于网页之间，而是在“数据”这个粒度上；任何微小的数据都可以与其他信息进行“沟通”。
）同时，语义Web 帮助人们更精确地描述数据的含义，表示为计算机能够理解和处理的形式。
（从而，可以通过信息代理（agent）像搜索引擎采集网页那样采集数据；在推理引擎的帮助下智慧地集成数据，并最终呈现给用户使用。
）2. 语义Web 主要解决两个问题：1）如何对Web 资源进行表示，从而便于让agent 进行处理（获取、存储、推理、查询等）。
2）如何重用Web 页面、多媒体信息、数据库等遗留资源（legacy resource），以便实现从现有Web 到语义Web 的过渡。
3. 当前知识管理技术的缺陷Searching information- Keyword-based search enginesExtracting information-human invoIvement necessary for browsing, retrieving, interpreting, combiningMaintaining information—incon siste ncies in termi nology, outdated in formati on.Viewing information-Impossible to define views on Web knowledge4. 语义web 技术Explicit MetadataOntologiesLogic and InferenceAgents5. 语义web 模型User Interface & applicationsProofUnifying LogicQuery:SPARQL _________RDF-S6. 动作描述推理基于谓词逻辑的动作刻画和推理情景演算流演算STRIPS系统采用命题语言的动作刻画和推理基于PDL的动作刻画和推理基于PTL的动作刻画和推理基于描述逻辑的动作刻画和推理基于描述逻辑的动作形式系统情景演算的可判定形式基于动态描述逻辑DDL(X)的动作刻画和推理7•情景演算用常量S0表示初始情景；用二元函数do(a, s)表示在情景s下执行动作a后产生的后继情景。
数据仓库与知识工程课程教学大纲
《数据仓库与知识工程》课程教学大纲一、课程基本信息中文名称：数据仓库与知识工程英文名称：开课学院：计算机科学学院课程编码：学分：2 总学时：32适用专业：计算机科学与技术学术硕士，软件工程学术硕士，软件工程专业硕士修读基础: 数据库原理及应用课程负责人：李建（教授）主讲教师：李建（教授）；肖斌（副教授）二、课程目的任务1.课程地位作用（课程在实现培养目标中的地位作用）通过学习数据仓库的基本概念、数据仓库的开发模型和开发过程的知识，结合OLAP技术和数据挖掘技术, 使学生获得开发和利用数据仓库的基本技能，为学生以后从事数据仓库系统的开发和维护打下基础，对数据挖掘的关联规则，分类方法，聚类方法有深入的了解，并能够在软件开发过程中熟练掌握这些方法加以应用。
本门课程的开设，旨在培养学生设计数据仓库的能力、分析问题和解决问题的能力。
2.课程主要内容（简述：主要内容、重点、难点等）（1）数据仓库导论主要内容1）为何建立数据仓库2）数据仓库的定义和基本特征3）数据仓库的体系结构和数据组织4）数据仓库的关键技术重点：数据仓库概念及基本特征难点：数据仓库的结构（2）数据仓库的开发过程和模型主要内容1）数据仓库的生命周期2）数据仓库的开发特点3）数据仓库的模型重点：概念模型、逻辑模型、物理模型难点：元数据模型、粒度模型（3）数据仓库设计主要内容1）企业模型设计2）概念模型设计3）逻辑模型设计4）物理辑模型设计重点：概念模型设计、逻辑模型设计难点：物理模型设计（4）OLAP技术主要内容1）OLAP基本概念2）OLAP与多维分析3）基于多维的OLAP4）关系OLAP重点：OLAP基本概念、关系OLAP难点：多维的OLAP第五章数据挖掘（学时6）主要内容1）数据挖掘概述2）关联挖掘3）分类挖掘和预测4）聚类挖掘5）时间序列分析重点：数据挖掘流程、关联规则挖掘、分类挖掘难点：聚类挖掘、时间序列分析3.学生应达到的基本要求要求学生具备数据库系统的基本知识和数据库应用系统的开发经验。
数据与知识工程
万维网(WWW)
根据所处理的数据对DM分类
关系数据库
事务数据库
面向对象数据库
对象关系数据库
数据仓库
空间数据库
时态数据库
流数据
异构数据库
历史数据库
文本数据库
多媒体数据库
WWW
……
根据挖掘的知识类型对DM分类
特征分析
区分
关联分析
分类
聚类
预测
离群点分析
演变分析
多种方法的集成
……
根据采用的技术对DM分类
–inconsistencies in terminology, outdated information.
Viewing information
–Impossible to define views on Web knowledge
4.语义web技术
Explicit Metadata
Ontologies
用户交互方面
数据挖掘查询语言
数据挖掘结果的表示和显示
多个抽象层的交互知识挖掘
应用和社会因素方面
特定域的数据挖掘&不可视的数据挖掘
数据安全,隐私保护
……
12.KDD发现目标
概念描述
关联分析
分类
聚类
离群点分析
趋势和演变分析
KDD中使用的方法
决策树方法
基于证据理论的方法
神经网络方法
遗传算法
基于粗糙集的方法
2.语义Web主要解决两个问题：
1）如何对Web资源进行表示，从而便于让agent进行处理(获取、存储、推理、查询等)。
2）如何重用Web页面、多媒体信息、数据库等遗留资源(legacy resource)，以便实现从现有Web到语义Web的过渡。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
作者介绍
Ron Brachman Ph.D, 1977 Harvard ACM Fellow President of AAAI (2003) 雅虎全球研究运营副总裁 Hector Levesque Ph.D 1981, University of Toronto Conference Chair of IJCAI (2001) founder farthers of DL Franz Baader Chair for Automata Theory of the Institute for Theoretical Computer Science Faculty of Computer Science at TU Dresden
知识表示能力 vs. 推理能力 tradeoff
本课程的内容 Ⅱ
数据挖掘与知识发现 基于证据理论的数据挖掘方法 基于神经网络的数据挖掘方法 基于遗传算法的数据挖掘方法 基于粗糙集的数据挖掘方法 其他数据挖掘方法 KDD的挖掘模式 KDD的挖掘模式 关联模式 分类模式 聚类模式 回归模式 序列模式
本课程的内容 Ⅲ
本课程的开设背景
信息时代/ 信息时代/知识时代 农业社会 结果。 机械社会 结果。 信息/知识社会：由信息化、网络化和智能化带来的人类智力扩展的 信息/知识社会：由信息化、网络化和智能化带来的人类智力扩展的 工业/机械社会：由机械化、电气化和自动化带来的人类体力扩展的 工业/机械社会：由机械化、电气化和自动化带来的人类体力扩展的
人工智能的发展
1958年，Newell和Simon的四个预测 – – – – 十年内，计算机将成为世界象棋冠军 十年内，计算机将发现或证明有意义的数学定理 十年内，计算机将能谱写优美的乐曲 十年内，计算机将能实现大多数的心理学理论
1959年，MIT AI Lab正式成立（Minsky和McCarthy） 在专家系统、机器人、自然语言处理、知识工程等领域取得了长足的发展。 1981年，日本政府宣布日本五代机（first-generation computer）计划（即智能 计算机）。 1992年，日本政府宣布五代机计划失败。人工智能进入一个低谷。 随着信息/知识社会的到来，人工智能领域再次兴旺起来。
本课程的目的
了解人工智能领域关于知识表示、知识推理、知识发现的研究历史； 了解人工智能领域关于知识表示、知识推理、知识发现的研究历史； 掌握典型的知识表示方法 尤其是基于一阶谓词逻辑和基于描述逻辑的知识表示方法 掌握典型的知识表示方法（尤其是基于一阶谓词逻辑和基于描述逻辑的知识表示方法）； 掌握典型的知识推理方法 尤其是基于消解原理的和基于Tableau的推理方法 掌握典型的知识推理方法（尤其是基于消解原理的和基于Tableau的推理方法）； 掌握典型的知识发现方法； 掌握典型的知识发现方法； 了解语义Web的基本思想、技术现状和发展趋势； 了解语义Web的基本思想、技术现状和发展趋势； 了解Web知识表示模型和语言（主要包括RDF、OWL、RIF和SPARQL）； 了解Web知识表示模型和语言（主要包括RDF、OWL、RIF和SPARQL）； 了解语义Web背景下关于知识表示、知识推理、和知识发现的研究现状。 了解语义Web背景下关于知识表示、知识推理、和知识发现的研究现状。
Gartner 技术成熟度曲线
“深蓝”与卡斯帕罗夫之战
1997年5月初，IBM公司研制的并行计算机“深蓝”与国际象棋冠军卡斯帕罗夫交战，以两 胜一负三平获胜。 “深蓝”：由256个专为国际象棋比赛设计的微处理器组成，每秒可计算2亿步棋。
另一场人机大战
1997年，“深蓝”在棋盘上击败国际象棋大师卡斯帕罗夫，本质是使用穷举战略： 每秒计算2亿次可能的“招数”， 在相同的时间内，卡斯帕罗夫只能粗略地计划两步。 在其后的10年里，计算能力猛增：到2007年，那台1.4吨的巨型计算机的处理能力已经可 以放进一个大拇指盖大小的“细胞（Cell）”微处理器中。 在这十年内，晶体管数量已经从英特尔奔腾Ⅱ上的750万个跳跃到“细胞”上的2.34亿个 。 但是要让计算机理解人类语言、像人类一样思考比下棋难多了。 更高级别的挑战？
本课程的开设背景
智能： 智能行为依赖于知识 知识： 知识： 把有关信息关联在一起形成的信息结构 由信息提炼出来的产物，反映了一些基本的规律 是构成智能的基础 信息： 数据的语义 收信人事先不知道的报道 (辞海) 辞海) 信息就是信息，不是物质，也不是能量 (Norbert Wiener) Wiener) 计算学科：对描述和变换信息的算法过程进行的系统研究。 数据： 数据： 信息的载体和表示 对于计算机而言，信息处理就是数据处理
第1部分 概述
主要内容： 人工智能及其三个学派 符号主义 本领域的杰出人物 本领域的顶级国际会议 知识表示与知识推理 数据挖掘与知识发现
图灵和图灵测试
阿兰·麦席森·图灵(Alan Mathison Turing) 1912.6.23-1954.6.7 英国数学家、逻辑学家 1936年： On Computable Numbers, with an Applicபைடு நூலகம்tion to the Entscheidungs problem (论可计算数及其在判定问题上的应用) 图灵机 (Turing Machine) 停机问题 vs. FOL的不可判定问题 1950年： Computing Machinery and Intelligence (计算机器与智能) 图灵测试 (Turing Test) 人工智能之父
“沃森”参战“危险边缘(Jeopardy!)” “沃森”参战“危险边缘(Jeopardy!)”
“危险边缘(Jeopardy!)”：美国家喻户晓的电视智力竞赛节目。1964年创立，竞赛问题涉 及地理、政治、历史、体育、娱乐等。 2011年2月14~16日，IBM 沃森参加了“危险边缘”电视节目的竞赛，战胜了该节目有史以 来最优秀的两位人类冠军Ken Jennings和Brad Rutter。
人工智能的诞生
Dartmouth会议： 1956年，美国的Dartmouth College，一个长达2个月的暑期研讨班。 与会者有包括C.Shannon在内的数学家、逻辑学家、认知学家、心理学家、神经生理学家、 计算机科学家等10人。 Marvin Minsky的神经网络模拟器、John McCarthy的搜索法、以及Herbert Simon和 Allen Newell的“逻辑理论家”成为会上的3个亮点，分别讨论如何穿过迷宫、如何搜索 推理、以及如何证明数学定理。 在会议上，John McCarthy正式提出“人工智能” (Artificial Intelligence)这一术语。 人工智能是相对人的自然智能而言，即用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的 智能，研制具有感知、推理、学习、联想、决策等思维活动的计算系统，解决需要人 类专家才能处理的复杂问题。
数据与知识工程
CS 227: Knowledge Representation and Reasoning /class/cs227/ Knowledge Representation and Reasoning rmatik.uni-erlangen.de/IMMD8/Lectures/KRR/
教材及参考书
教材 Brachman R, Levesque H. Knowledge Representation and Reasoning. Reasoning. Morgan Kaufmann Press, 2004. Press, Antoniou G, Harmelen F. A Semantic Web Primer. Second Edition. Cambridge, Mass.: 2008.) MIT Press, 2008. (陈小平等译. 语义网基础教程(第1版). 机械工业出版社, 2008.) Press, 陈小平等译. 语义网基础教程( 胡运发. 数据与知识工程导论. 胡运发. 数据与知识工程导论. 清华大学出版社, 2003. 参考书 Baader F, Calvanese D, McGuinness D, Nardi D, and Patel-Schneider P. F.. The PatelDescription Logic Handbook: Theory, Implementation and Applications. Applications. Cambridge University Press, 2003. Bell J. L., Machover M. A Course in Mathematical Logic. Logic. NorthNorth-Holland Publishing Company, 1977. Jiawei Han, Micheline Kamber. Data Mining: Concepts and Techinques. Second Edition. Kamber. Techinques. 机械工业出版社ness&aid=6&un=kelame#7
本课程的开设背景
智能： 智能行为依赖于知识 知识： 是构成智能的基础 把有关信息关联在一起形成的信息结构 由信息提炼出来的产物，反映了一些基本的规律 信息： 计算学科：对描述和变换信息的算法过程进行的系统研究。 计算学科：对描述和变换信息的算法过程进行的系统研究。 收信人事先不知道的报道 (辞海) 辞海) 信息就是信息，不是物质，也不是能量 (Norbert Wiener) Wiener) 数据的语义 数据： 信息的载体和表示 对于计算机而言，信息处理就是数据处理