中国科学院大学 SCEE

本课程可作为信息科学相关专业研究生的选修课。本课程主要内容为网络数据挖掘的原理与方法。内容包括：数据挖掘及网络挖掘绪论，搜索引擎和网络内容挖掘，网络推荐技术，日志挖掘，结构挖掘和社交网络（social network）以及物联网。
通过本课程的学习，希望学生能掌握研究和设计网络挖掘的基本方法论，了解网络挖掘基本概念和基本技巧，对目前本领域的研究现状和主要方法有所了解，为进一步学习网络挖掘和从事专业研究打下基础。

第一章 绪论
介绍数据挖掘和网络挖掘的学科范畴，发展历史，技术现状，以及开放性问题。
第二章 内容挖掘和搜索引擎
网络内容挖掘，搜索引擎的发展历史，主要技术手段以及实现途径。
第三章 网络推荐技术
网络推荐的发展历史和现状，协同过滤技术，用户行为模型的学习，主要的网络推荐技术，网络推荐和在线广告，网络推荐的具体应用及其主要技术手段。
第四章 日志挖掘
网络使用历史纪录数据分析，关联规则，序列模式，使用历史挖掘的处理过程，数据预处理技术，挖掘主要技术介绍，挖掘的规则的使用和解释。
第五章 结构挖掘和社交网络
介绍结构挖掘中的两个主要算法：HITS和PageRank,介绍社交网络的发展历史及技术现状，结构挖掘在社交网络中的应用，以及目前主要的社交网络系统的技术要点，社交网络上的主要的互联网应用及其技术要点。
第六章 物联网简介
简要介绍物联网的概念以及相关技术。

Web Data Mining - Exploring Hyperlinks, Contents and Usage Data, By Bing Liu, Springer, ISBN 3-540-37881-2, Dec 2006. (It is available in UIC bookstore)

1.Zdravko Markov and Daniel T. Larose, Data Mining The Web, Wiley 2007.
2.Bing Liu, Web Data Mining, Springer 2006.
3.数据挖掘概念与技术，Jiawei Han
4.《数据挖掘》，中国科学技术大学出版社，朱明