数据挖掘历史

随着数据库技术的发展和数据应用的广泛应用，海量数据逐渐积累，其中蕴含着宝贵的信息。传统查询和统计方法已无法满足商业需求，挖掘数据背后的知识势在必行。数据挖掘的出现满足了这一需求，以其强大的分析能力和信息提取能力，为数据赋能，提升商业价值。

搜索历史频繁模式挖掘是《大数据挖掘技术》@复旦课程项目的关键内容，从搜狗实验室用户的查询日志数据（2008年）中发现具有高支持度的关键词频繁二项集。在技术实施方面，我搭建了一个由五台服务器组成的微型Hadoop集群，并用Python实现了Parallel FP-Growth算法的三个MapReduce过程。为了快速开始，请确保已安装Python以及jieba中文分词库。若未安装jieba，请在命令行中执行：pip install jieba # for python pip3 install jieba # for python3，或直接运行无jieba版本的find_pair_nojieba

1989年的IJCAI会议标志着数据挖掘的开端，讨论了数据库中的知识发现。随后，1991至1994年间的KDD专题进一步推动了这一领域的发展。1995至1998年间的KDD国际会议和1997年的《数据挖掘与知识发现杂志》也是这一进程中的重要里程碑。1998年的ACM SIGKDD会议以及随后的SIGKDD Explorations进一步推动了数据挖掘的发展。此外，还有PAKDD、PKDD、SIAM-Data Mining、ICDM、DaWaK、SPIE-DM等国际会议也在促进数据挖掘技术的演进。

研究生数据挖掘课程课件，供学习参考。

数据挖掘综述：数据挖掘技术的广泛应用涵盖了从商业到科学研究的各个领域。随着数据量的增加和计算能力的提升，数据挖掘在发现模式和提供洞察方面发挥着关键作用。

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数据挖掘原理 这是一本针对数据挖掘领域的入门书籍，英文版，适合初学者学习基础知识。书中包含详细的目录，方便读者查阅相关内容。

数据挖掘从海量数据中提取有价值信息，满足特定需求。2000年，数据挖掘市场规模约7.5亿美元，预计未来五年年增长率达32.4%，亚太地区为26.6%。专家预测，数据挖掘将在未来5-10年在中国形成新产业。

Bing Liu 著

数据挖掘入门 本章深入浅出地探讨数据挖掘的核心概念，涵盖常用算法和方法，并回顾其发展历程，为读者构建坚实的基础。