数据挖掘方向的资料真不少，尤其是论文这块，整整三大部分，干货挺足的。你要是最近在搞机器学习或者聚类，肯定能从里面翻出点有用的东西。嗯，我自己用的时候最顺手的是那篇关于聚类算法的，应用场景讲得比较接地气，看完就能上手。

数据挖掘领域的经典论文集合，分成三部分整理，逻辑清晰、分类还挺全的。适合平时喜欢翻资料、做调研的朋友。每篇文章都配好标题和链接，点进去就能直接看内容，响应也快，不用跳转好几层。

聚类算法的那篇文章，讲了好几种主流的做法，像是 K-means、DBSCAN 这类。里面还有应用案例，比如用在电信用户行为上，挺实用的。你做推荐系统或者画像建模，能直接套用思路。

还有一篇讲特征选择的，用的是文本分类场景。像做 NLP 相关项目时，特征选得好不好，效果差别是真的大。文章讲了几种算法的优缺点，看完你就知道该怎么取舍了。

想快速扫一遍机器学习分类算法的，还可以看看那篇 PPT，虽然是教学向的，但把几个主流方法都拉出来对比了下，优劣一目了然。懒得翻文档的时候拿来参考一下，省心。

如果你最近正好在写数据挖掘相关的功能，或者准备做方向调研，推荐你把这些文章都存下来，想查啥直接搜标题就行。