数据挖掘英文参考文献（数据挖掘外文文献）

数据挖掘原理与算法(第二版)图书目录

第1章，数据挖掘的概念，主要介绍了数据挖掘的概述（第1节），从其起源（2节）到整个挖掘过程，包括问题陈述与假设（1），数据收集（2），预处理（3），模型评估（4），以及解释模型和得出结论（5）。

《数据挖掘原理与算法（第二版）》是一本基于作者们博士学位研究经验编撰的教材，注重理论与实践的结合。它首先从理论层面深入剖析相关概念和技术，然后在统一的技术框架中展开详细的挖掘模型和算法讲解，力求降低抽象算法理解的难度，通过实例跟踪帮助读者掌握。

第1章从数据挖掘和机器学习的概述开始，列举了天气问题等实例，展示了其在不同领域的应用。第2章介绍了输入数据的概念，如样本、属性和输入准备。第3章到第15章分别详细讲解了决策表、决策树、关联规则等各种知识表达方式，以及统计建模、覆盖算法等基本算法方法，以及评估机器学习结果的重要性和方法。

数据挖掘的算法及技术的应用的研究论文

1、一般来说企业进行数据挖掘主要遵循以下流程——准备数据， 即收集数据并进行积累， 此时企业就需要知道其所需要的是什么样的数据， 并通过分类、编辑、清洗、预处理得到客观明确的目标数据。

2、将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。

3、Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。

如何通过noteexpress插入文献?

1、打开noteexpress软件，如图所示。选择倒入全文（这里是将下载好的参考文献），如图所示。然后在Word中点击插入引文，如图所示。然后选择要插入的参考文献，这样就完成了。

2、操作系统：win10 操作软件：noteexpress 首先打开中国知网的界面，如下图所示：搜索目标文献 。打开中国知网界面之后，选择文献类型，比如期刊、硕博论文等，选择搜索方式，比如全文、主题、篇名等，输入你要查找的文献名称或者相关信息。选择目标文献。

3、在要插入文献时，首先点击word界面上的noteexpress，点击后该项目栏下的“转到NoteExpress”。鼠标右键点击“题录”，添加自己的文件夹放入相关文献。

4、光标放在Word文中需要插入引文的位置。切换到NE，选择需要插入的题录，并单击引用。或返回Word中NoteExpress工具栏，点击“插入引文”。“插入引文”后，发现NE已生成角标，并在文末生成参考文献列表。角标与参考文献编号一一对应并自动编号。

5、在NoteExpress中，选择“插入引文”选项卡，并选择“插入到Word”按钮。在弹出的“插入到Word”窗口中，可以选择需要插入的文献样式，例如APA、MLA、Chicago等。选择适合自己的文献样式后，点击“插入到Word”按钮，NoteExpress会自动将文献插入到Word文档中。

参考文献著录格式学位论文

1、引文出处采用脚注方式，即在本页末加注。格式同参考文献格式（见下文）。序号格式为。每页引文序号均从[1]开始，不与前页的引文连续编号。学位论文参考文献格式 参考文献是论文写作时阅读参考的文献，置于正文的末尾，分著作、论文、网络文献三类，每类下按时间顺序排列。

2、-.参考文献的类型参考文献（即引文出处）的类型以单字肪式标识，具体如下：M_专著C一 论文集 N-报纸文章一期刊文章D一 学位论文 R一报告对于不于上述的文献类型，采用字母Z标识。

3、参考文献著录格式 ： 1 、期刊作者.题名〔J〕 .刊名，出版年，卷（期）∶起止页码 。 专著作者.书名〔M〕 .版本（第一版不著录）.出版地∶出版者，出版年∶起止页码 。 论文集作者.题名〔C〕 .编者.论文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止页码 。

4、参考文献格式里的标点符号用的是英文状态下输入的标点符号。输完汉字要切换到英文状态，再输入相应的标点符号。

图数据挖掘:幂律分布和无标度网络

在数据挖掘的世界里，幂律分布与无标度网络如同璀璨的星辰，揭示了现实网络结构的非凡规律。这些网络，如社交网络和航空网络，其节点度分布往往呈现出令人惊奇的幂函数特性，区别于高速公路网络的典型指数分布。

首先，无标度网络的特点表现在节点的链接数分布上。不同于泊松分布，万维网的节点度遵循幂律分布，这在双对数坐标系中清晰地显现为一条直线。这个分布的关键参数——度指数γ，揭示了节点连接的不均衡分布：大量的节点连接较少，而少数“枢纽”节点则拥有极高的连接数。

你看，这些现象都有一个共同的特征，就是它的数据波动非常地大，少数点的数值特别高，大多数点的数值都很低，最大和最小点之间，可能相差好几个数量级。在统计学上，把这种情况叫做 “ 幂律分布 ”。幂律分布的形状，是一个不断下降的曲线，从最高的峰值开始急速下降，后面拖了一个长长的尾巴。

数据挖掘原理与算法的目录

1、书名：《数据挖掘原理与算法》图书编号：1152901 出版社：中国水利水电出版社，它是中国知名的出版机构，以其专业性和权威性在科学领域享有声誉。定价：20元，这个价格对于内容的深度和实用性来说，可以说是非常经济且物有所值的。ISBN：730210631，这是国际标准书号，用于全球范围内识别和定位这本书。

2、简述数据挖掘中随机森林算法的原理，优点和主要参数随机森林是一个用随机方式建立的，包含多个决策树的分类器。其输出的类别是由各个树输出的类别的众数而定。

3、还有在做房产的时候，根据房产的地理位置、价格、周边设施等情况聚类热房产区域和冷房产区域。

4、随机森林的原理是先在每个决策树中随机选择特征、特征值对数据进行划分，然后每棵决策树给出预测结果，最后通过投票结果确定最终的预测结果。优点是算法稳定，预测准确，而且可以处理缺失值，计算结果可解释性强。主要参数有决策树数目、特征选择策略、内部节点再划分最小样本数、叶子节点最小样本数等。

5、数据挖掘的的方法主要有以下几点：　分类挖掘方法。分类挖掘方法主要利用决策树进行分类，是一种高效且在数据挖掘方法中占有重要地位的挖掘方法。