1.1 Grundbegriffe des Knowledge Discovery in Databases.- 1.2 Typische KDD-Anwendungen.- 1.3 Inhalt und Aufbau dieses Buches.- 1.4 Literatur.- Grundlagen.- 2.1 Datenbanksysteme.- 2.2 Statistik.- 2.3 Literatur.- Clustering.- 3.1 Einleitung.- 3.2 Partitionierende Verfahren.- 3.3 Hierarchische Verfahren.- 3.4 Datenbanktechniken zur Leistungssteigerung.- 3.5 Besondere Anforderungen und Verfahren.- 3.6 Zusammenfassung.- 3.7 Literatur.- Klassifikation.- 4.1 Einleitung.- 4.2 Bayes-Klassifikatoren.- 4.3 Nächste-Nachbarn-Klassifikatoren.- 4.4 Entscheidungsbaum-Klassifikatoren.- 4.5 Skalierung für große Datenbanken.- 4.6 Zusammenfassung.- 4.7 Literatur.- Assoziationsregeln.- 5.1 Einleitung.- 5.2 Einfache Assoziationsregeln: Der Apriori-Algorithmus.- 5.3 Hierarchische Assoziationsregeln bezüglich Item-Taxonomien.- 5.4 Quantitative Assoziationsregeln.- 5.5 Zusammenfassung.- 5.6 Literatur.- Generalisierung.- 6.1 Einleitung.- 6.2 Data Cubes.- 6.3 Effiziente Anfragebearbeitung in Data Cubes.- 6.4 Attributorientierte Induktion.- 6.5 Inkrementelle attributorientierte Induktion.- 6.6 Zusammenfassung.- 6.7 Literatur.- Besondere Datentypen und Anwendungen.- 7.1 Temporal Data Mining.- 7.2 Spatial Data Mining.- 7.3 Text-und Web-Mining.- 7.4 Literatur.- Andere Paradigmen.- 8.1 Induktive Logik-Programmierung.- 8.2 Genetische Algorithmen.- 8.3 Neuronale Netze.- 8.4 Selbstorganisierende Karten (Kohonen Maps).- 8.5 Literatur.