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信息服务业数据采集与挖掘技术应用研究

TOC\o1-2\h\u863第一章引言 3

237841.1研究背景 3

119651.2研究目的与意义 3

66831.2.1研究目的 3

2221.2.2研究意义 4

122081.3研究方法与框架 4

84041.3.1研究方法 4

81401.3.2研究框架 4

2597第二章信息服务业概述 5

148542.1信息服务业定义及分类 5

121762.1.1信息服务业定义 5

24602.1.2信息服务业分类 5

115002.2信息服务业发展现状与趋势 5

190252.2.1信息服务业发展现状 5

187032.2.2信息服务业发展趋势 6

167042.3信息服务业数据特点 6

20447第三章数据采集技术 6

2853.1数据采集概述 6

199643.2数据源及其选择 6

76233.2.1数据源类型 6

170583.2.2数据源选择原则 7

125613.3数据采集方法与策略 7

168193.3.1数据采集方法 7

253883.3.2数据采集策略 7

3857第四章数据预处理技术 8

315214.1数据清洗 8

178304.2数据集成 8

246204.3数据转换与归一化 8

28620第五章数据存储与管理 9

314935.1数据存储技术 9

255995.1.1概述 9

77655.1.2磁盘存储 9

40835.1.3网络存储 9

61215.1.4云存储 9

280395.2数据管理策略 9

226245.2.1概述 9

307665.2.2数据分类与组织 9

198145.2.3数据备份与恢复 10

283585.2.4数据监控与维护 10

109445.3数据安全与隐私保护 10

196975.3.1概述 10

1775.3.2数据加密 10

1085.3.3访问控制 10

129235.3.4数据脱敏 10

168945.3.5数据合规性检查 10

138425.3.6安全审计与监控 10

30447第六章数据挖掘技术概述 10

36416.1数据挖掘定义与任务 10

264116.1.1数据挖掘定义 11

150006.1.2数据挖掘任务 11

136866.2数据挖掘方法分类 11

301066.2.1统计方法 11

129016.2.2机器学习方法 11

56446.2.3数据库方法 11

102306.2.4信息检索方法 11

232456.3数据挖掘过程与评估 11

273816.3.1数据挖掘过程 11

228196.3.2数据挖掘评估 12

10394第七章关联规则挖掘 12

190397.1关联规则挖掘概述 12

230427.1.1定义与背景 12

71597.1.2关联规则挖掘的基本任务 12

216097.1.3关联规则挖掘的评价指标 13

320807.2Apriori算法与改进 13

256877.2.1Apriori算法原理 13

165687.2.2Apriori算法的优缺点 13

48997.2.3Apriori算法的改进 13

208447.3关联规则挖掘应用 13

290317.3.1信息服务业数据采集中的应用 13

201277.3.2信息服务业数据挖掘中的应用 13

221237.3.3信息服务业数据分析中的应用 13

71287.3.4其他应用 14

17294第八章聚类分析 14

310128.1聚类分析概述 14

215478.2常见聚类算法 14

25408.2.1Kmeans算法 14

96268.2.2层次聚类算法 14

100978.2.3密度聚类算法 14

164378.3聚类分析应用 15

10888.3.1客户细分 15

44908.3.2市场分析 15

41188.3.3文本挖掘 15

187268.3.4个性化推荐 15

184428.3.5社交网络分析 15

13462第九章分类与预测 15

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