1
Khai
Khai phá
phá dữ
dữliệu
liệu
(Data mining)
(Data mining)
Cao
Cao Học
HọcNgành
Ngành Khoa
Khoa Học
HọcMáy
Máy Tính
Tính
Giáo
Giáo trình
trình đ
điện
iệntử
tử
Biên
Biên soạn
soạnbởi
bởi: TS.
: TS. Võ
Võ Thị
ThịNgọc
NgọcChâu
Châu
(
(chauvtn@cse.hcmut.edu.vn
chauvtn@cse.hcmut.edu.vn)
)
Họckỳ1 – 2011-2012
Khoa
Khoa Khoa
Khoa Học
Học&
& Kỹ
KỹThuật
ThuậtMáy
Máy Tính
Tính
Tr
Trư
ường
ờng Đ
Đại
ạiHọc
HọcBách
Bách Khoa
Khoa Tp
Tp.
. Hồ
HồChí
Chí Minh
Minh
2
Khai phá dữliệu???
Data
Data Mining
Mining
Information/
Information/
Knowledge
Knowledge
3
Tài liệuthamkhảo
[1] Jiawei Han, Micheline Kamber, “Data Mining: Concepts and
Techniques”, Second Edition, Morgan Kaufmann Publishers, 2006.
[2] David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth, “Principles of Data
Mining”, MIT Press, 2001.
[3] David L. Olson, Dursun Delen, “Advanced Data Mining
Techniques”, Springer-Verlag, 2008.
[4] Graham J. Williams, Simeon J. Simoff, “Data Mining: Theory,
Methodology, Techniques, and Applications”, Springer-Verlag, 2006.
[5] Hillol Kargupta, Jiawei Han, Philip S. Yu, Rajeev Motwani, and
Vipin Kumar, “Next Generation of Data Mining”, Taylor & Francis
Group, LLC, 2009.
[6] Daniel T. Larose, “Data mining methods and models”, John Wiley
& Sons, Inc, 2006.
[7] Ian H.Witten, Eibe Frank, “Data mining : practical machine
learning tools and techniques”, Second Edition, Elsevier Inc, 2005.
[8] Florent Messeglia, Pascal Poncelet & Maguelonne Teisseire,
“Successes and new directions in data mining”, IGI Global, 2008.
[9] Oded Maimon, Lior Rokach, “Data Mining and Knowledge
Discovery Handbook”, Second Edition, Springer Science + Business
Media, LLC 2005, 2010.
4
Nộidung
Chương 1: Tổng quan vềkhai phá dữliệu
Chương 2: Các vấnđề tiềnxửlý dữliệu
Chương 3: Hồiqui dữliệu
Chương 4: Phân loạidữliệu
Chương 5: Gom cụmdữliệu
Chương 6: Luậtkếthợp
Chương 7: Khai phá dữliệuvàcôngnghệcơsở
dữliệu
Chương 8: Ứng dụng khai phá dữliệu
Chương 9: Các đề tài nghiên cứu trong khai phá
dữliệu
Chương 10: Ôn tập
5
Nộidung –Tàiliệuthamkhảo
Chương 1: Tổng quan vềkhai phá dữliệu [1, 2, 7, 9]
Chương 2: Các vấnđề tiềnxửlý dữliệu[1, 9]
Chương 3: Hồiqui dữliệu[1-7]
Chương 4: Phân loạidữliệu [1-7, 9]
Chương 5: Gom cụmdữliệu [1-7, 9]
Chương 6: Luậtkếthợp [1-7, 9]
Chương 7: Khai phá dữliệuvàcôngnghệcơsởdữ
liệu [1, 2]
Chương 8: Ứng dụng khai phá dữliệu [3, 5, 9]
Chương 9: Các đề tài nghiên cứutrongkhaiphádữ
liệu [5, 8, 9]
Chương 10: Ôn tập [1-9]