本书是一本全面介绍数据挖掘和知识发现技术的专业书籍，系统地阐述了数据挖掘和知识发现技术的产生、发展、应用以及相关概念、原理和算法，对数据挖掘中的主要技术分支，包括关联规则、分类、聚类、序列、空间以及Web挖掘等进行了理论剖析和算法描述。本书的许多内容是作者们在攻读博士学位期间的工作总结，一方面，对于相关概念和技术的阐述尽量先从理论分析入手，在此基础上进行技术归纳； 另一方面，为了保证技术的系统性，所有的挖掘模型和算法描述都在统一的技术归纳框架下进行。同时，为了避免抽象算法描述给读者带来的理解困难，本书的所有典型算法都通过具体跟踪执行实例来进一步说明。 全书共分8章，各章相对独立成篇，以利于读者选择性学习。在每章后面都设置专门一节来对本章内容和文献引用情况进行归纳，它不仅可以帮助读者对相关内容进行整理，而且也起到对本章内容相关文献的注释性索引功能。 本书可作为计算机专业研究生或高年级本科生教材，也可以作为从事计算机研究和开发人员的参考资料。作为教材，教师可以根据课时安排进行选择性教学。为了更好地让教师进行选择性教学，本书配有专门的教师用书，对内容的重点、难点和课时分配给出了对应的建议，对重要的和难度较大的习题进行了分析和解答。对于研究人员，本书是一本高参考价值的专业书籍。对于软件技术人员，可以把它当作提高用书或参考资料，一些算法可以通过改造用于实际的应用系统中。

毛国君, 中央财经大学,教授,计算机应用技术专业博士学位。1989年、1992年和2001年，分别在南京大学、北京大学和中国科学院软件所进修或学术访问；2005年，在美国佛蒙特大学（UVM：University of Vermont）计算机科学系做访问学者。主要的学术兼职包括：国家科学技术奖评审委员（2次会评，多次网评）；国家自然科学基金长期通讯评审专家；教育部博士点基金等长期评审专家；北京市计算机研究会理事；北京市门头沟区信息化技术专家；清华大学出版社编审委员会委员；中央民族大学985工程外聘专家。此外也担任国内外学术期刊和会议评审及编辑工作，包括：国际学术期刊JDCTA编委；受邀在IRMA’06等国际会议做报告,并获得贡献奖；近五年担任数据挖掘权威会议DMIN等国际会议的程序委员会（6次）；国内外学术期刊（如JIS、电子学报、自动化学报、通讯学报）长期审稿人。已发表论文100余篇，作为第一作者或者通讯作者已在SCI国际权威期刊《Journal of Information Science》和《Journal of Computational Intelligence Systems》等、以及《计算机学报》�《软件学报》等国内顶级期刊上发表论文60余篇，其中：被SCI和EI收录50余篇。出版专著4部，专著总引用次数超过千次，其中《数据挖掘原理与算法》、《高级数据库原理与技术》被许多高校或者研究机构作为研究生教材或者参考数目。作为项目负责人主持国家自然科学基金多项，近五年结项或者在研的3项，主要的研究领域在数据挖掘、人工智能及分布式计算等方面。�

《数据挖掘原理与算法》经过第1版和第2版，历经十几年的历程，得到了研究者、教师、学生及计算机从业者的肯定和鼓励，在此表示衷心的感谢。据不完全统计，前两版已经被国内二十多所高校作为研究生或者本科生教材使用。在使用过程中，许多人也对第2版中的文字错误、内容编排等提出一些很好的建议。加之数据挖掘技术本身的发展对再次改版提出了强烈需求。第3版除了对必要的文字等错误进行修正外，重点增加了大数据挖掘等新的数据挖掘的需求和技术分析，对Web挖掘的内容进行了重新编排，并增加了必要的新方法。这样，第3版的内容及其编排更趋合理，近年来出现的公认的典型算法和技术也得到加强，使之很好地适应读者在教学或者学习中的新需求。 数据库技术从20世纪80年代开始，已经得到广泛的普及和应用。随着数据库容量的膨胀，特别是数据仓库以及Web等新型数据源的日益普及，人们面临的主要问题不再是缺乏足够的信息可以使用，而是面对浩瀚的数据海洋如何有效地利用这些数据。面对这一挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并显示出强大的生命力。数据挖掘和知识发现使数据处理技术进入了一个更高级的阶段。它不仅能对过去的数据进行查询，而且能够找出过去数据之间的潜在联系，进行更高层次的分析，以便更好地解决决策、预测等问题。历经十几年的发展，数据挖掘技术本身已经积累了一批有价值的理论和技术成果。同时，包括统计学、人工智能等在内的相关学科的发展，从某种程度上对数据挖掘技术的发展起到了极大的推动作用。根据麻省理工学院的《科技评论》评估，“数据挖掘”技术是对未来人类产生重大影响的十大新兴技术之一。毫不夸张地说，如今的数据挖掘已经成为计算机、信息科学...