数据挖掘算法的研究应用,还挺有意思的,尤其是对做大数据或者用户行为预测的你来说,算是个比较实用的参考。论文里主要讲了一些常用的分类算法,像决策树神经网络支持向量机这种,嗯,内容还挺全。

方法的实现部分,代码量不大,逻辑也比较清晰,尤其适合刚入门数据挖掘或者需要快速了解算法流程的场景。比如,想在项目里加个用户分类功能,这篇资料就还蛮管用。

另外,相关的延伸阅读也有,比如分类算法的深入研究,想看更细节可以去这篇:数据挖掘分类算法研究,里面有更详细的算法对比。

不过要注意哦,原始论文里的公式部分偏学术化,如果你纯粹为了代码实现,建议跳过理论,直接看实验章节就行。如果你平时搞数据建模或者机器学习,可以考虑把它当成算法思路整理用。

如果你最近正好在做用户标签、推荐系统,或者搞行为预测,可以拿来参考一下,改改参数,跑个小样,挺快上手的。