数据挖掘课程的知识体系构建

摘要：

随着大数据时代的到来,数据挖掘逐渐成为图书馆学情报学专业的研究者与实践者需要掌握的一项重要技能,数据挖掘理所当然也成为该学科的重要课程.本文旨在从数据挖掘教材和硕博学位论文中识别数据挖掘领域的核心知识点,构建该课程的知识体系,从而促进其教学开展与质量提升.研究发现,数据挖掘领域由七大知识模块组成,包括基础理论、数据挖掘方法、平台与工具、支撑技术、复杂结构数据挖掘、数据挖掘应用、前沿和发展趋势.通过深入分析各知识模块的内容及其之间的关联,建立了较为完善的、系统的数据挖掘课程的知识体系.

关键词：数据挖掘课程、知识体系、共词聚类、教材、硕博学位论文

分类号：G202;G642.3(信息与传播理论)

资助基金：本文系国家自然科学基金面上项目“大数据环境下基于领域知识获取与对齐的观点检索研究”71373286和武汉大学全英文研究生课程建设项目“数据组织与数据挖掘”201303004的研究成果之一.

在线出版日期：2016-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：4-12