具体描述
《信息检索基础》内容简介：信息和材料、能源一样，是构成当今世界的三大基本要素之一。中等职业学校图书馆作为知识信息的宝库、社会知识有机构成的一个重要组成部分、社会信息交流的重要渠道，在学校素质教育中起着不可替代的作用。中等职业学校图书馆以其特有的教育职能在学生的职业技能培养和综合素质的提高方面也发挥着重要职能。本着授之以鱼，不如授之以渔的思想，从学生的可持续性发展计，中等职业学校图书馆在向同学提供丰富、优质的书刊文献资料和信息资源的同时，还需帮助他们掌握快速获取、甄别信息和信息交流的方法。云南省中等职业学校资料信息管理专业委员会在省职教学会的指导下，根据时代特征和职业教育发展趋势，以提高中职学校图书馆馆员和学生信息素质为己任，组织省内9家国家级重点中等职业学校图书馆骨干人员共同编写《信息检索基础》教材。
《数据挖掘导论：从理论到实践》 内容概要： 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数据挖掘知识体系，涵盖了从基本概念到高级技术的各个方面。它不仅强调理论的严谨性，更注重实践的应用，通过丰富的案例研究和算法解析，引导读者掌握从海量数据中提取有价值信息的强大能力。 第一部分：数据挖掘基础 数据与信息： 探讨了数据与信息之间的关系，以及在现代社会中数据的重要性。我们将追溯数据发展的历史，理解不同类型的数据（结构化、半结构化、非结构化）的特点和挑战。 数据挖掘的目标与过程： 详细介绍了数据挖掘的核心目标——发现隐藏在数据中的模式、趋势和知识。书中将清晰地阐述CRISP-DM（跨行业数据挖掘标准流程）等经典的数据挖掘流程模型，包括业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估和部署等关键阶段，为读者构建一个清晰的实践框架。 数据预处理： 强调了数据预处理在数据挖掘中的关键作用，因为原始数据往往包含噪声、缺失值和不一致性。我们将深入讲解数据清洗技术，如缺失值处理（删除、填充）、异常值检测与处理（统计方法、基于距离的方法），以及数据转换（归一化、标准化、离散化）和数据集成等技术，确保数据的质量，为后续的建模奠定坚实基础。 第二部分：核心数据挖掘技术 分类（Classification）： 深入剖析分类问题，即根据已知的类别标签对新数据进行预测。本书将详细介绍多种经典的分类算法，包括： 决策树（Decision Trees）： 阐述ID3、C4.5、CART等算法的原理，分析其构建过程、剪枝策略以及优缺点。 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）： 解释核函数的概念，如何通过映射将数据映射到高维空间以实现线性可分，并探讨不同核函数（线性核、多项式核、径向基函数核）的选择。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）： 介绍贝叶斯定理及其在分类中的应用，重点解释“朴素”假设以及该算法的计算效率。 K近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）： 阐述基于实例的学习思想，以及距离度量在KNN中的重要性。 回归（Regression）： 探讨回归问题，即预测连续数值型目标变量。我们将重点介绍： 线性回归（Linear Regression）： 从简单线性回归到多元线性回归，讲解最小二乘法估计系数，并讨论模型评估指标（R-squared, MSE）。 多项式回归（Polynomial Regression）： 如何通过引入多项式特征来拟合非线性关系。 岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Lasso Regression）： 介绍正则化技术，如何通过L1和L2范数惩罚来防止过拟合。 聚类（Clustering）： 介绍聚类分析，即发现数据集中相似的数据点组成的群组，而无需预先定义类别。本书将重点讲解： K-Means聚类： 详细介绍K-Means算法的迭代过程，簇质心的更新，以及如何选择K值。 层次聚类（Hierarchical Clustering）： 介绍凝聚式（Agglomerative）和分裂式（Divisive）两种层次聚类方法，以及如何通过树状图（Dendrogram）来可视化聚类结果。 DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）： 重点讲解基于密度的聚类思想，如何识别任意形状的簇，并处理噪声点。 关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 探讨发现数据项之间有趣的关联关系，最著名的应用是“购物篮分析”。我们将深入讲解： Apriori算法： 介绍如何有效地生成频繁项集，以及从频繁项集中生成关联规则的原理。 FP-Growth算法： 介绍一种更高效的频繁项集挖掘算法，通过FP-Tree数据结构来避免候选项集的生成。 异常检测（Anomaly Detection）： 介绍识别数据中不符合预期模式的罕见事件或数据点的技术。我们将覆盖基于统计的方法、基于距离的方法以及基于模型的方法。 第三部分：高级数据挖掘技术与应用 序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）： 探索在时间序列数据中发现具有时间顺序的模式，例如用户点击路径分析。 文本挖掘（Text Mining）： 介绍如何从非结构化文本数据中提取信息，包括文本预处理（分词、去除停用词）、特征提取（TF-IDF, Word Embeddings）和情感分析等。 图挖掘（Graph Mining）： 探索如何在图结构数据（如社交网络、知识图谱）中发现模式和结构。 集成学习（Ensemble Learning）： 介绍如何结合多个模型的预测结果以提高整体性能，包括Bagging（如随机森林）和Boosting（如AdaBoost, Gradient Boosting）等技术。 模型评估与选择： 强调了如何准确地评估模型的性能，包括各种评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC）的含义和应用场景，以及交叉验证等模型选择技术。 第四部分：数据挖掘的实践与伦理 大数据与数据挖掘： 探讨大数据环境下数据挖掘面临的挑战和机遇，以及分布式计算框架（如Hadoop, Spark）在数据挖掘中的作用。 数据挖掘工具与平台： 介绍常用的数据挖掘软件和库，如Python的Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch，R语言的各种包，以及其他商业和开源的数据挖掘平台。 数据挖掘的伦理与隐私： 强调在数据挖掘过程中可能遇到的隐私保护、数据偏见、公平性等伦理问题，并探讨相应的解决方案和最佳实践。 本书的编写风格注重清晰易懂，理论与实践相结合。每章都配有丰富的图表和伪代码，帮助读者理解算法的内在机制。此外，书中提供的案例研究覆盖了金融、医疗、电商、社交网络等多个领域，展示了数据挖掘的广泛应用价值。通过本书的学习，读者将能够独立地运用数据挖掘技术解决实际问题，并对数据驱动的决策过程有更深刻的理解。
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