数据挖掘类论文参考文献【精选3篇】

数据挖掘类论文参考文献 篇一

数据挖掘在当今信息时代具有重要的应用价值，已经成为众多研究领域的热点。本篇论文将介绍一些与数据挖掘相关的经典文献，帮助读者了解和掌握数据挖掘领域的研究进展。

1. Han, J., & Kamber, M. (2006). Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers. 这本书是数据挖掘领域的经典教材，涵盖了数据挖掘的基本概念、技术和方法。对于初学者来说，这本书是一个很好的起点。

2. Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Smyth, P. (1996). From data mining to knowledge discovery in databases. AI magazine, 17(3), 37-54. 这篇论文提出了数据挖掘的概念，并将其与知识发现在数据库中的概念联系起来。它对数据挖掘的定义和研究方向有着重要影响，是数据挖掘领域的里程碑之作。

3. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. Springer Science & Business Media. 这本书系统地介绍了统计学习和数据挖掘的理论和方法。它对于那些希望深入了解数据挖掘算法和模型的读者来说是一本不可或缺的参考书。

4. Mitchell, T. M. (2015). Machine learning. McGraw Hill. 这本书是机器学习领域的经典教材，其中也包括了一些数据挖掘的内容。它介绍了机器学习的基本原理和算法，对于理解数据挖掘的机器学习方法有很大帮助。

5. Witten, I. H., Frank, E., & Hall, M. A. (2016). Data mining: practical machine learning tools and techniques. Morgan Kaufmann Publishers. 这本书介绍了数据挖掘的实际应用和工具。它提供了一些常用的数据挖掘技术和算法，并结合实际案例进行讲解，对于实际应用数据挖掘的读者来说是一本很好的参考。

以上这些文献都是数据挖掘领域的经典之作，涵盖了数据挖掘的基本概念、技术和应用。它们对于初学者来说是很好的入门资料，也对于研究者和工程师来说是不可或缺的参考书。希望读者能够通过阅读这些文献，深入了解和掌握数据挖掘的知识和技术。

数据挖掘类论文参考文献 篇二

随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了各个领域的热门研究方向。本篇论文将介绍一些与数据挖掘相关的经典文献，帮助读者了解数据挖掘领域的研究进展和应用。

1. KDD'98: Proceedings of the Fourth International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 这个会议的论文集收录了许多有关数据挖掘的研究成果，涵盖了数据挖掘的各个方面，包括算法、模型、应用等。阅读这个会议的论文集可以了解到当前数据挖掘领域的最新研究进展。

2. Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). Big Data: A Survey. Mobile Networks and Applications, 19(2), 171-209. 这篇综述文章系统地介绍了大数据的概念、特点和挑战，并对大数据处理和分析的技术进行了综述。它对于了解大数据挖掘的基本原理和方法有很大帮助。

3. Wu, X., Zhu, X., Wu, G. Q., & Ding, W. (2014). Data mining with big data. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 26(1), 97-107. 这篇论文探讨了如何处理和分析大规模数据集，介绍了一些适用于大数据挖掘的技术和算法。它对于那些希望应对大数据挖掘挑战的读者来说是一篇很好的参考文献。

4. Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. McGraw Hill. 这本书是机器学习领域的经典教材，其中也包括了一些数据挖掘的内容。它介绍了机器学习的基本原理和算法，对于理解数据挖掘的机器学习方法有很大帮助。

5. Tan, P. N., Steinbach, M., & Kumar, V. (2005). Introduction to Data Mining. Addison-Wesley. 这本书是数据挖掘领域的经典教材，介绍了数据挖掘的基本概念、技术和方法。它对于初学者来说是一个很好的入门资料。

以上这些文献涵盖了数据挖掘领域的经典和最新研究成果，对于了解和掌握数据挖掘的知识和技术有很大帮助。希望读者能够通过阅读这些文献，深入了解和应用数据挖掘的方法和技术。

数据挖掘类论文参考文献 篇三

数据挖掘类论文参考文献范例

　　按照字面的意思，参考文献是文章或著作等写作过程中参考过的文献。然而，按照GB/T 7714-2005《文后参考文献著录规则》的定义，文后参考文献是指：“为撰写或编辑论文和著作而引用的有关文献信息资源。下面是小编整理的数据挖掘类论文参考文献范例希望对大家有所帮助。

　　[1]刘莹.基于数据挖掘的商品销售预测分析[J].科技通报.2014(07)

　　[2]姜晓娟,郭一娜.基于改进聚类的电信客户流失预测分析[J].太原理工大学学报.2014(04)

　　[3]李欣海.随机森林模型在分类与回归分析中的应用[J].应用昆虫学报.2013(04)

　　[4]朱志勇,徐长梅,刘志兵,胡晨刚.基于贝叶斯网络的客户流失分析研究[J].计算机工程与科学.2013(03)

　　[5]翟健宏,李伟,葛瑞海,杨茹.基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[J].电信科学.2013(02)

　　[6]王曼,施念,花琳琳,杨永利.成组

　　[7]黄杰晟,曹永锋.挖掘类改进决策树[J].现代计算机(专业版).2010(01)

　　[8]李净,张范,张智江.数据挖掘技术与电信客户分析[J].信息通信技术.2009(05)

　　[9]武晓岩,李康.基因表达数据判别分析的随机森林方法[J].中国卫生统计.2006(06)

　　[10]张璐.论信息与企业竞争力[J].现代情报.2003(01)

　　[11]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学2008

　　[12]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学2009

　　[13]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学2009

　　[14]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学2009

　　[15]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学2009

　　[16]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学2010

　　[17]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学2005

　　[18]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学2005

　　[19]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学2005

　　[20]马飞.基于数据挖掘的`航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学2006

　　[21]周霞.基于云计算的太阳风大数据挖掘分类算法的研究[D].成都理工大学2014

　　[22]阮伟玲.面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[D].成都理工大学2015

　　[23]明慧.复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[D].大连理工大学2014

　　[24]陈鹏程.齿轮数控加工工艺数据库开发与数据挖掘研究[D].合肥工业大学2014

　　[25]岳雪.基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[D].西安财经学院2014

　　[26]丁翔飞.基于组合变量与重叠区域的SVM-RFE方法研究[D].大连理工大学2014

　　[27]刘士佳.基于MapReduce框架的频繁项集挖掘算法研究[D].哈尔滨理工大学2015

　　[28]张晓东.全序模块模式下范式分解问题研究[D].哈尔滨理工大学2015

　　[29]尚丹丹.基于虚拟机的Hadoop分布式聚类挖掘方法研究与应用[D].哈尔滨理工大学2015

　　[30]王化楠.一种新的混合遗传的基因聚类方法[D].大连理工大学2014