文章目录

前言
题型
- 名词解释
- 简答题
- 综合题
第一章绪论
- 数据挖掘（Data Mining）定义★★
- 机器学习（Machine Learning）定义★★
- 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）★★
- 人工智能（Artificial Intelligence）
- 大数据（Big Data）
- - 定义
  - 特征
- 知识工程（Knowledge Engineering）
- 广义知识（Generalization）
- 关联知识（Association）
- - 定义
  - ⽬的
- 爬虫★★
- 传统数据仓库技术
- OLTP(On-Line Transaction Processing)
- OLAP(On-Line Analytic Processing)
- 决策支持（Decision Support）
- 事务数据库（Transaction Database）
- 分布式数据库（Distributed Database）
第二章知识发现过程与应用结构
- 知识发现★★
- - 定义★★
  - 知识发现的过程★
- 阶梯处理过程模型
第三章关联规则挖掘理论和算法
- 项目集格空间理论
- - 定义
- Apriori算法★★
- - 定义
  - 主要步骤
  - 伪代码★★
  - - 算法3-1 Apriori（发现频繁项目集）
    - 算法3-2 apriori-gen (Lk−1)(L_{k-1})(Lk−1) 候选集产生
  - 例题
- CLOSE算法★★
- - 原理
  - 闭合项目集
  - 算法步骤
  - 例题★
  - 闭合项集(Closed Itemset)及其支持度★★
第四章分类方法（监督学习）
- 分类★★
- - 定义
  - 目的
- KNN★★
- - 定义★
  - 伪代码★★
  - 例题
- ID3★★
- - 信息熵★★
  - 信息增益
  - - 定义
    - 公式★
  - 伪代码★★
  - 例题 4-5★
- EM算法★★
- - 定义★★
  - 步骤★★
  - 举例（不考）
第五章聚类（无监督学习）
- 聚类★★简答题
- - 定义
  - 目的
- 基本概念
- 评价准则
- 距离函数★
- - 距离条件
  - 明可夫斯基距离
  - - 欧氏距离★
    - 曼哈顿距离★
    - 切比雪夫距离
  - 余弦相似度★
  - - 余弦距离（二维）
    - 余弦相似度（多维）
  - Jaccard距离
- k-means（划分聚类）★★
- - 考点
  - 算法描述★★
  - 伪代码★★（AB卷有一个考了）
  - 优缺点★★（AB卷有一个考了）
  - - 主要优点
    - 主要缺点
  - 例题
- K 中心点算法（k-medoid）★★
- - 只考了简答题
  - 定义★★（简答题）
  - 例题
- AGNES（凝聚的层次聚类）★★
- - 定义★★名词解释
  - 伪代码★★
  - 例题
- DIANA（分裂的层次聚类）★★
- - 考察方式：大题★
  - 定义★★名词解释
  - 伪代码★★大题
  - 例题 5-4
- DBSCAN★超级重点
- - 考查方式：简答题、综合题共20分
  - 噪声点
  - 边界点★
  - 定义★
  - 特点
  - 算法描述★★
  - 相关概念
  - 伪代码（算法描述）★★10分
  - 优缺点★★简答题
  - - 优点
    - 缺点
  - 例题★
第六章时间序列和序列模式挖掘
- 时间序列挖掘
- - 时间序列★★名词解释
  - 什么是时间序列挖掘★★简答题
  - - 定义
    - 作用★★
第七章 Web挖掘技术
- Web挖掘的价值
- Web挖掘的类型
- Web挖掘的含义
- Web挖掘的主要数据源★★
- PageRank
- - 页面等级（评级）的评价方法★
  - PageRank的核⼼思想
  - 简单pagerank模型（不考）
  - - 例题
    - 步骤
  - 基于随机冲浪的PageRank算法（考）
  - - PPT例题
    - 书上例题 7-1
    - 定义★
    - 伪代码★★
- HITS
- - 定义
  - 权威页面★★简答题
  - 中心页面★★简答题

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首先感谢提供过线索的所有人（lyf,lqx,ly,hcy,zyx,llz…），感谢负责任的老师

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