本书是研究数据挖掘算法的计算数学及信息科学专著，介绍了作者多年在高校科研中探索出的六种数据算法。全书分为九章，分别为：第一章 大规模数据划分挖掘、第二章 多源数据挖掘、第三章 多源数据聚类、第四章 动态数据增量挖掘、第五章 非频繁模式挖掘、第六章 频繁和非频繁模式挖掘算法、第七章 区间矩阵演算、第八章 区间关系传播、第九章 不确定性推理的矩阵计算。其中，共涉及数据划分挖掘、多源数据挖掘、动态数据挖掘、负关联规则挖掘、时态区间演算和不确定性推理的矩阵计算六种算法，前四种为数据挖掘算法，后两种是对数据挖掘算法的补充。对六个算法的介绍也主要强调对数据的理解，以及解决问题的方法与技巧，没有采用非常复杂的数学模型。书中的科研成果大多在国内外知名学术期刊上发表过，或者经过了作者多年教学和科研工作中的检验，具有较强的学术权威性。本书研究内容前沿，理论性、科学性较强，文字和科学术语使用规范，格式整齐统一。适合高年级本科生、硕士、博士、科技工作者和系统开发人员作学习科研或工作的参考用书，也可以作为研究生参考资料或教材。