《大数据挖掘原理实践实习》课程教学大纲.docx

大数据挖掘原理实践实习
Theoretical Practice of Big Data Mining
一、课程基本情况
教学周数：1周
学 分：1
开课学期：第5学期
课程性质：选修
先修课程：《数据库原理》、《概率论与数理统计》、《SAS软件基础》
适用专业：计算机相关专业
教 材:David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth张银奎、廖丽、宋俊等译,《数据挖掘原理》，机械工业出版社，2003
开课单位：计算机与软件学院计算机科学与技术系
二、实习目标
通过实践环节，使学生在了解大数据挖掘课程理论基础上，深入掌握大数据挖掘的原理。 使用理论课的基础知识的方法及步骤，进一步加深对大数据挖掘有关概念和理论的理解，并且 使学生能够提高运用大数据挖掘解决实际问题的能力，并为毕业设计做准备。
三、实习基本要求
实习环节要求学生能够独立或小组合作形式，按预定题目实现出功能并完善相关算法的功 能。
1）掌握大数据挖掘的开发方法学、各阶段的步骤、基本技术与方法；
2）要求规范化完成系统设计、实施与转换等阶段；
3）能够编写开发过程各阶段的主要文档；
4）要求提交算法说明书和报告书；
5）要求提交算法代码；
6）实践环节终了要求进行算法功能演示。
四、实习内容及时间安排

具体实习内容
时间安排
所需时长 或学时数
场地安排
内容一
数据挖掘常用的知识表示模式与 方法
第17周
2
亚培楼
内容二
数据中的知识发现处理过程模型
第17周
2
亚培楼
内容三
知识发现工程的过程化管理
第17周
2
亚培楼
内容四
关联规那么挖掘理论和算法
第17周
2
亚培楼
内容五
层次聚类方法
第17周
2
亚培楼
内容六
Web挖掘技术
第17周
2
亚培楼
内容七
分类算法（C4.5算法、ID3算法）
第17周
2
亚培楼
内容八
神经网络分类（感知器算法）
第17周
2
亚培楼
五、课程考核
（1）实习报告的撰写要求：数据结构合理、功能完善、程序结构清晰、文档齐全并符合规范
（2）实习报告:6次（3）考核及成绩评定：依据提交的各项文档、报告的齐全性、规范性，源码质量，以及功能演 示等进行综合评定。
六、参考书目
1、张云涛、龚玲著，《数据挖掘原理与技术》，电子工业出版社，2004
2、陈京民编著，《数据仓库与数据挖掘技术》，电子工业出版社，2002
3、林杰斌主编，《数据挖掘与OLAP理论与实务》，清华大学出版社，2003.1
4、朱明编著，《数据挖掘》，中国科学技术大学出版社，2002.2
5、Richard J. Roiger, Michael W. Geatz著,翁敬农 译,《数据挖掘教程》，清华大学出版社，2003
6、David Hand, Heikki Mannila, Padhraic Smyth 张银奎、廖丽、宋俊等译,《数据挖掘原理》, 机械工业出版社，2003
七、有关说明