标题：Java.Data.Mining
描述：java数据挖掘技术
知识点详解：
### 1. Java 数据挖掘策略、标准与实践
Java 数据挖掘（JDM）是一个框架，用于在Java环境中进行数据挖掘任务。它定义了一组接口，使得开发人员能够创建和使用数据挖掘算法，而无需关心底层的数据存储或具体的挖掘过程。《Java Data Mining: Strategy, Standard, and Practice》一书由Mark F. Hornick、Erik Marcadé 和 Sunil Venkayala撰写，深入探讨了Java数据挖掘的各个方面，包括策略、标准和最佳实践。书中涵盖了数据预处理、模型构建、评估以及部署等内容，是Java开发者和数据科学家学习和应用数据挖掘技术的宝贵资源。
### 2. 数据挖掘的概念与技术
《Data Mining: Concepts and Techniques, Second Edition》是数据挖掘领域的经典之作，由Jiawei Han和Micheline Kamber合著。该书详细介绍了数据挖掘的基本概念、理论和技术，如分类、聚类、关联规则挖掘、异常检测等。第二版更新了最新的研究进展，增加了大量实际案例，适合初学者和专业人士参考。
### 3. 数据预处理
《Data Preparation for Data Mining Using SAS》由Mamdouh Refaat撰写，专注于使用SAS软件进行数据预处理。数据预处理是数据挖掘过程中至关重要的一步，涉及数据清洗、转换、集成和缩减等多个环节。书中提供了丰富的示例和代码，帮助读者掌握SAS在数据预处理中的应用技巧。
### 4. 多维和度量数据结构
《Foundations of Multidimensional and Metric Data Structures》由Hanan Samet编写，深入探讨了多维和度量数据结构的基础理论。这些数据结构对于高效地存储和检索多维数据至关重要，在地理信息系统、图像检索等领域有广泛应用。书中详细讲解了各种数据结构的设计原理和实现细节。
### 5. SQL编程与分析
《Joe Celko’s Analytics and OLAP in SQL》和《Joe Celko’s SQL for Smarties: Advanced SQL Programming, Third Edition》都是由数据库专家Joe Celko撰写的，聚焦于SQL语言的高级应用。前者着重于数据分析和在线分析处理（OLAP），后者则深入介绍了复杂的SQL编程技巧，适合希望提高SQL技能的数据库开发者和分析师。
### 6. 移动对象数据库
《Moving Objects Databases》由Ralf Hartmut Güting和Markus Schneider合著，关注移动对象数据库的研究和应用。随着移动计算和位置服务的兴起，如何有效地管理和查询移动对象成为了一个热点问题。本书介绍了移动对象数据库的理论基础、设计原则和实现技术，对移动计算领域的研究人员和工程师具有很高的参考价值。
### 7. 网络数据挖掘
《Mining the Web: Discovering Knowledge from Hypertext Data》由Soumen Chakrabarti撰写，专注于从网络数据中提取知识的技术。互联网上的海量文本和链接构成了一个复杂的信息网，通过网络数据挖掘可以发现隐藏的模式和关系，应用于搜索引擎优化、社交网络分析、推荐系统等领域。
### 8. 模糊建模与遗传算法
《Fuzzy Modeling and Genetic Algorithms for Data Mining and Exploration》由Earl Cox编写，结合了模糊逻辑和遗传算法两种方法，用于数据挖掘和探索。模糊逻辑能够处理不确定性和模糊性，而遗传算法则是一种全局搜索方法，两者结合可以解决复杂的数据挖掘问题，如分类、聚类和特征选择。
### 9. 地理空间数据库
《Spatial Databases: With Applications to GIS》由Philippe Rigaux、Michel Scholl 和 Agnès Voisard合著，介绍了地理空间数据库的设计、实现和应用。地理空间数据库是地理信息系统（GIS）的核心组成部分，用于存储和管理与地理位置相关的数据。书中涵盖了空间索引、查询优化、数据模型等关键主题。
### 10. 组件数据库系统
《Component Database Systems》由Klaus R. Dittrich编辑，探讨了组件化数据库系统的设计和实现。组件化方法允许将数据库系统分解为可重用的模块，提高了系统的灵活性和可扩展性。本书汇集了多位专家的贡献，覆盖了组件数据库系统的关键技术和最新进展。
以上知识点覆盖了数据挖掘领域的多个方面，从Java数据挖掘的策略与实践到特定领域的数据挖掘技术，如移动对象数据库和地理空间数据挖掘。此外，还涉及了数据预处理、多维数据结构、SQL编程等关键领域，为读者提供了全面的数据挖掘知识体系。
