《数据挖掘技术与应用》（Mar 2007 - Jun 2007）

一、主讲老师

• 周水庚教授

• 办公室：袁成英计算机楼 405 室

• 电话：55664298

• Email: sgzhou@fudan.edu.cn

• 主页：http://admis.fudan.edu.cn/member/sgzhou/index.htm

 二、课程开设单位

　　复旦大学信息学院

 三、课程性质

　　研究生专业课，适合于计算机软件和计算机应用专业。

 四、预修课程

　　数据结构与算法 / 数据库原理 /人工智能基础 或者 机器学习。

 五、教学目的和要求

　　通过本课程的教学，使学生了解数据挖掘的基本概念、方法、技术、算法以及应用，为学员开展相关的应用开发以及进一步的学习与研究打下基础。

六、教学方式

　　老师讲授为主；学生在老师指导下，阅读参考文献与书籍，并完成课程项目（project）或者课程论文。

七、考核方式

• 平时课程表现（M）

• 期末考试（F）

• 成绩计算：Score=M×20%+F×80%

八、指定课程教材

• Jiawei Han, Micheline Kamber，Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publisher, 2000（中国高教出版社影印出版）

• 中译本：《数据挖掘：概念与技术》，范明、孟小峰等译，机械工业出版社出版．

九、参考教材

• Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, and Vipin Kumar, Introduction to Data Mining, Pearson Education, 2005 (人民邮电出版社影印出版)

• Margaret H. Dunham, Data Mining: Introductory and Advanced Topics, Pearson Education, 2003（清华大学出版社影印出版）

• Ian H. Witten and Eibe Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques (2nd edition), Elsevier Inc., 2005（机械工业出版社出版影印出版）

• David Hand, Heikki Mannila, and Padhraic Smyth, Principles of Data Mining, MIT, 2001. 

• 数据挖掘主要相关会议论文集

  • SIGKDD, PODS/SIGMOD, VLDB, IEEE-ICDE, IEEE-ICDM, SIAM-DM, PAKDD, PKDD等

• 数据挖掘主要相关国际期刊

  • ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data

  • IEEE Transactions on Data and Knowledge Engineering

  • International Journal of Data Mining and Knowledge Discovery

• 数据挖掘网络资源

  • SIGKDD Explorations://www.acm.org/sigs/sigkdd/explorations/issue.php?issue=current 

  • Weka project: www.cs.waikato.ac.nz/~ml/index.html

  • IBM Almaden Reseach Center Data Mining Group: //www.almaden.ibm.com/software/disciplines/iis/

  • 一个数据挖掘中文网站：www.dmresearch.net/index.jsp

十、欺骗惩罚

　　一旦在课程项目／论文和考试中发现如下欺骗行为，将取消该门课程成绩： 抄袭论文、抄袭程序代码和考试作弊。

十一、课程安排 

              上课时间：每周日12:30-15:00           上课地点： 复旦邯郸校区3305#  

十二、鸣谢