اطلاعات کامل کتاب Data Mining

• نویسندگان: جیاوی هان (Jiawei Han)، جیان پی (Jian Pei)، هانگهانگ تونگ (Hanghang Tong) – متخصصان برجسته در داده‌کاوی و علوم داده از دانشگاه ایلینوی و غیره.
• ویرایش: چهارم (Fourth Edition).
• سال انتشار: ۲۰۲۲ میلادی (با کپی‌رایت ۲۰۲۳).
• زبان اصلی: انگلیسی.
• تعداد صفحات: حدود ۷۵۲ صفحه.
• نوع جلد: شومیز.
• ناشر: Morgan Kaufmann (انتشارت Elsevier).
• ISBN: 978-0-12-811760-6.
• ژانر: علوم کامپیوتر، داده‌کاوی، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی.
• اهمیت: کتاب مرجع استاندارد برای دانشجویان و متخصصان، با تمرکز بر مقیاس‌پذیری و کاربردهای عملی داده‌کاوی در داده‌های بزرگ.

خلاصه کامل کتاب Data Mining

کتاب داده‌کاوی: مفاهیم و تکنیک‌ها، فرآیند کشف دانش از داده‌ها (KDD) را به صورت جامع توصیف می‌کند و بر feasibility، usefulness، effectiveness و scalability تکنیک‌ها برای داده‌های بزرگ تمرکز دارد. ویرایش چهارم شامل فصل جدیدی در مورد یادگیری عمیق است و روندهای نوظهور را پوشش می‌دهد.

فصل ۱: مقدمه (Introduction)

معرفی مفاهیم پایه داده‌کاوی، فرآیند KDD و اهمیت آن در عصر داده‌های بزرگ.

فصل ۲: داده، اندازه‌گیری‌ها و پیش‌پردازش داده (Data, Measurements, and Data Preprocessing)

روش‌های پیش‌پردازش، پاک‌سازی، تبدیل و آماده‌سازی داده برای تحلیل، با تمرکز بر کیفیت داده.

فصل ۳: انبار داده و پردازش تحلیلی آنلاین (Data Warehousing and Online Analytical Processing)

تکنیک‌های انبارداری داده و OLAP برای سازماندهی و تحلیل کارآمد داده‌های حجیم.

فصل ۴: استخراج الگو: مفاهیم و روش‌های پایه (Pattern Mining: Basic Concepts and Methods)

مفاهیم پایه استخراج الگوهای مکرر، ارتباطات و همبستگی‌ها در داده‌های بزرگ.

فصل ۵: استخراج الگو: روش‌های پیشرفته (Pattern Mining: Advanced Methods)

تکنیک‌های پیشرفته برای چالش‌های پیچیده استخراج الگو.

فصل ۶: طبقه‌بندی: مفاهیم و روش‌های پایه (Classification: Basic Concepts and Methods)

مفاهیم پایه طبقه‌بندی داده و ساخت مدل در یادگیری نظارت‌شده.

فصل ۷: طبقه‌بندی: روش‌های پیشرفته (Classification: Advanced Methods)

الگوریتم‌های پیشرفته طبقه‌بندی و رویکردهای پیچیده‌تر.

فصل ۸: تحلیل خوشه: مفاهیم و روش‌های پایه (Cluster Analysis: Basic Concepts and Methods)

مفاهیم پایه تحلیل خوشه در یادگیری بدون نظارت برای شناسایی الگوها.

فصل ۹: تحلیل خوشه: روش‌های پیشرفته (Cluster Analysis: Advanced Methods)

تکنیک‌های پیشرفته تحلیل خوشه با تمرکز بر مقیاس‌پذیری.

فصل ۱۰: یادگیری عمیق (Deep Learning)

مقدمه‌ای جامع بر یادگیری عمیق، شامل بهبود آموزش مدل‌ها، شبکه‌های عصبی کانولوشنی، بازگشتی و گراف.

فصل ۱۱: تشخیص ناهنجاری (Outlier Detection)

روش‌های تشخیص ناهنجاری‌ها و الگوهای غیرعادی در داده‌ها.

فصل ۱۲: روندها و مرزهای تحقیقاتی داده‌کاوی (Data Mining Trends and Research Frontiers)

بررسی روندهای نوظهور، استخراج از داده‌های غنی (متن، گراف)، کاربردها مانند تحلیل احساسات، کشف حقیقت و انتشار اطلاعات، و تأثیرات اجتماعی.

پیوست A: زمینه‌های ریاضی، کتاب‌شناسی و فهرست. این خلاصه بر اساس محتوای رسمی کتاب تهیه شده و نشان‌دهنده عمق فنی آن است. برای تحلیل عمیق‌تر کتاب داده‌کاوی هان، مطالعه فصل‌های پیش‌پردازش و یادگیری عمیق ضروری است.

نکات کلیدی و تحلیل کتاب Data Mining

• فرآیند KDD: کشف دانش از داده‌ها با مراحل پیش‌پردازش، استخراج و ارزیابی – پایه تمام تکنیک‌ها.
• مقیاس‌پذیری: تمرکز بر تکنیک‌های مؤثر برای داده‌های بزرگ (Big Data).
• یادگیری عمیق: فصل جدید با پوشش CNN، RNN و GNN برای کاربردهای مدرن.
• استخراج الگو: روش‌های پایه و پیشرفته برای ارتباطات مکرر (Frequent Patterns).
• طبقه‌بندی و خوشه: الگوریتم‌های نظارت‌شده و بدون نظارت با مثال‌های عملی.
• تشخیص ناهنجاری: حیاتی برای امنیت و تحلیل‌های مالی.
• روندها: استخراج از داده‌های متن و گراف؛ کاربردها مانند تحلیل احساسات و کشف حقیقت.
• به‌روزرسانی ویرایش چهارم: افزودن فصل یادگیری عمیق و روندهای تحقیقاتی.
• کاربردها: در کسب‌وکار، بهداشت، بازاریابی و هوش مصنوعی.
• چالش خواندن: فنی و ریاضی؛ از پیوست A برای زمینه‌های لازم استفاده کنید.