データマイニングと集合知

データマイニングは一言でいえば，応用が対象とする大量のデータの中から，頻出するパタンや意味のある構造を発見することである。伝統的には，バスケット分析や，顧客の分類，クラスタリングを基にしたマーケティング，クレジットの不正利用の発見などに応用されている。また新しいところでは，WebページやXMLドキュメントの分類やクラスタリング，検索，センサネットワークを用いた人間の行動予測や快適性を考慮した省エネルギー化への貢献，地理情報への応用，生物情報学への応用など，データマイニングの応用分野は拡大し続けている。 　本書はデータマイニングの基本概念や基本タスクとそのためのアルゴリズムをわかりやすく説明する。また，大規模化した現代のデータ（いわゆる“ビッグデータ”）の特徴である3つのV（大きさ，多様性，速度）を意識して，発展的な手法も合わせて説明する。さらには最近注目されている集合知を，ソーシャルメディアに対するマイニングという観点から説明することを試みる。学生，若い技術者や研究者をはじめとして，現代的なデータマイニングに関心のある方に幅広く受け入れられるだろう。