知识发现是从数据集中抽取和精化新的模式的过程，基于数据库的知识发现（Knowledge Discovery in Database，KDD）)是知识发现研究的主体和热点，而聚类知识发现又是知识发现的重要方面。如何有效处理巨量、高维的数据，是当前聚类分析的关键技术。本书围绕高维数据的聚类问题展开研究，在讨论高维数据相似I生尤其是高维二元数据相似性定义的基础上，提出了基于粗图模型的硬聚类和软聚类算法、高维二元数据的映射聚类算法、基于蚂蚁行为的聚类算法等，并进一步提出基于映射聚类的离群点检测方法；还特别讨论了高维聚类结果的表示方法问题，提出了应用粗糙集高效表达聚类结果的方法；最后探讨了聚类知识发现数据建模的基本步骤，给出了聚类知识发现的典型应用案例。 本书学术性、知识性并重，可供从事数据仓库与数据挖掘教学、研究的师生、学者阅
本书是面向青少年信息学奥林匹克竞赛活动训练的教材。本书共分为6章，分别是概述（数据结构基础）、线性结构及其应用、线性结构的深入应用、层次结构（树）及其应用、网状结构（图）及其应用、数据结构深入应用。本书以最主要的三种数据组织的逻辑结构（线性、层次、网状）为主线，将数据结构知识恰当地应用到实际问题的解决中，详细分析了每一种逻辑结构的不同的存储方式以及基于不同存储方式建立的对问题求解的算法。每章均配有适量习题。 本书特色是描述简单、易懂、易学，有机地将实际问题求解、竞赛问题求解与数据结构紧密结合，使读者感悟到数据结构与算法之间的关系，体会数据结构的具体应用之奥妙。 本书也可以作为大学生学习数据结构的配套辅导教材。
《OracleDBA手记·4：数据安全警示录》以数据安全为主线将众多灾难挽救过程串联在一起，不仅对各个案例的发生过程进行了详细描述，更为读者提供了具体的规避法则。其间穿插介绍了很多新鲜的技术细节和恢复方法，以及作者对于数据安全的思考。 本书不仅是写给技术人员看的，更是写给企业数据管理者看的，力求帮助企业避免遭遇本书所述种种灾难。同时，这也是一本相当深入的技术书，包括了一些相当深入的技术探讨，不仅可以帮助读者加深对于Oracle数据库技术的认知，还可以帮你在遇到类似案例时，做出同样的营救工作。
本书由多位数据库技术专家合著而成，融合了各行业dba的工作经验与思考，包含了精心挑选的数据库性能优化与内部原理解析案例。内容涵盖“dba 手记”，以手记形式记录了dba们的工作点滴、经验分享；“sql 与sql 优化”，分别讲解了sql 的执行计划，sql profile 的使用，以及oracle中的null 值解析；“内部原理与优化”，分别介绍了oracle 的索引分裂、tx 锁等待、闩锁原理、逻辑读写、隐含参数与latch原理等的内部操作。 本书的主要内容以原理分析、内部实践、故障解决为依据，将oracle数据库的深层技术层剖缕析、抽丝剥茧地展示给读者。希望能够帮助读者加深对oracle技术的认知和理解，并将这些技术应用到实践中去。
本书由多位工作在数据库维护一线的工程师合著而成，包含了精心挑选的数据库诊断案例与性能优化实践经验，内容涉及Oracle典型错误的分析和诊断，各种SQL优化方法（包括调整索引，处理表碎片，优化分页查询，改善执行计划等），以及优化系统性能的经验。 作者不仅强调案例的实用性和可操作性，更着重再现解决问题的过程和思路并总结经验教训，希望将多年积累的工作方法，以及对DBA的职业发展的感悟展现出来，供广大Oracle DBA借鉴参考。
本书全面论述了设计和建立高效、可持续发展且可扩展的数据仓库的方法，重点论述了建立各种数据模型的方法。主要内容包括业务智能环境和数据模型的概念、数据模型分类、数据模型的开发步骤、各种数据的建模方法、数扰仓库的优化与扩展、数据模型的维护、关系型解决方案的部署，多维体系结构与企业信息工厂的比较等。 本书主要面向数据仓库的设计者和构建者以及数据仓库技术研究人员，同时也适全对数据仓库技术和企业信息化建设感兴趣的其他读者阅读。
本书详细介绍了如何地构造数据库中用到的表和查询，从而提供最适宜的性能、存储、可管理性与灵活性。使用关系数据库，就可以使用这些表来组织数据，以及从数据库中检索信息。关于如何设计与构建关系数据库模型，本书提供了易于理解的解释。 本书含有大量按步骤设计的示例与有用的案例分析，简化了复杂主题，并以有组织的、容易理解的方式呈现在您面前。您将发现为什么关系数据库是必需的，以及如何设计关系数据模型。最后，根据书中介绍的构建数据库模型的方法，您将学会如何更充分地利用您的数据库。 本书主要内容：关系数据库建模的基本概念，关系数据库模型的组件，高级关系数据库建模，使规范化更易用，如何改进关系数据库的性能，在分析期间描述表（需要解决什么问题），在设计阶段细化表与关系（如何提供解决方案），如何用
