博士课程数据挖掘理论及技术教学大纲

《博士课程数据挖掘理论及技术教学大纲》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、四川大学计算机学院计算机应用专业博士研究生课程数据挖掘理论,系统与技术教学大纲 课程名称   数据挖掘理论、系统与技术英文名称   Datamining：Theory，SystemandTechniques 学分3         学时数4X18=72任课教师及职称： 唐常杰，教授，博士生导师 实用对象：计算机应用专业数据库方向博士生或其它相关方向的博士。教学目的和要求通过本课程学习，学生应该：(1) 深入了解数据库挖掘基础理论、基本技术及相关数学工具（如概率分析，贝叶斯分类方法，线性回归、小波分析等），了解数据挖掘领域发展趋势，了解数据挖掘技术最新进展和前沿成果，并

2、能作出评价。(2) 深入地掌握1-2热点的理论和技术；了解主流数据挖掘系统的特点、以及安装、使用和开发技术，能够使用典型的挖掘工具。(3) 数据库方向的博士可以在其中一个方向上选定博士论文题目，作出博士论文的开题报告，通过本课程的学习，撰写一篇论文。 学习本课程的学生须：1．完成指定参考文献的阅读。2．选定一个题目作理论联系实际的研究，完成相关系统原型开发或试验程序设计，作完有关试验。3．就某一内容（相关章节加上相关文献）做一次30—60分钟的presentation,占总成绩的20%。4．选定一个题目作理论联系实际的研究，完成相关程序开发，作完有关试验。数据库方向的

3、博士生可以在其中一个方向上选定博士论文题目，作出一篇论文并投稿到有关杂志，既作为本课程的学期论文，又可作为博士论文的开题报告。5．期末考试。以论文为答卷，根据论文质量（如发表情况或专家评审结论）占总成绩的80%。   课程主要内容：1(1)    每年VLDB,WAIM,DASFAA等国际数据库会议论文集的论文选集。选择其中几个新颖的方向和课题。如基因表达式编程、信息生物学相关的知识发现技术等等。(2)    数据仓库、OLAP与数据挖掘(3)    数据预处理(4)    数据挖掘要素和语言，(5)    关联规则挖掘，分类和预测(6)    聚类分析(7)    

4、复杂对象挖掘(8)    数据挖金应用，发展方向 本课程将结合研究生参加的科研项目、知识需求，在上述书籍和论文集中选择1-2本参考书。以讨论班的形式进行 l        主要参考文献：1VLDB（超大规模数据库国际会议），WAIM,DASFAA等国际会议最新论文集论文选集2HanJiawei,DataMining:ConceptandTechniques.3.王珊等，数据仓库技术与联机分析处理，科学出版社，1998.64关于数据挖掘的最新专著（每年都有新的专著出版）