●第一部分 概念與基礎篇
第1章 群體智能
1.1 群體
1.1.1 群體的概念
1.1.2 群體的重要特征——湧現
1.2 智能
1.2.1 智能的概念
1.2.2 人工智能
1.3 群體智能
1.3.1 群體智能的定義及特點
1.3.2 群體智能典型算法
1.3.3 群體智能的應用
1.4 本章小結
習題
第2章 數據挖掘
2.1 基本概念
2.1.1 什麼激發數據挖掘？為什麼它是重要的？
2.1.2 什麼是數據挖掘？
2.2 數據挖掘的數據基礎
2.2.1 數據挖掘在何種數據上進行
2.2.2 關繫數據庫
2.2.3 數據倉庫
2.2.4 事務數據庫
2.2.5 數據庫繫統和 數據庫應用
2.3 數據挖掘功能分類
2.3.1 概念或類描述：特征和區分
2.3.2 分類和預測
2.3.3 聚類分析
2.3.4 關聯規則分析
2.3.5 孤立點分析
2.3.6 演變分析
2.3.7 所有模式都是有趣的嗎？
2.4 數據挖掘應用領域及軟件
2.5 發展趨勢
2.6 本章小結
習題
第二部分 理論與實踐篇
第3章 粒子群算法及應用
3.1 基本粒子群優化
3.1.1 全局 優PSO
3.1.2 局部 優PSO
3.2 粒子群優化的應用
3.2.1 神經網絡
3.2.2 博弈學習
3.2.3 聚類應用
3.3 本章小結
習題
第4章 蟻群算法及應用
4.1 蟻群覓食行為
4.2 簡單蟻群優化
……

本書圍繞群體智能的機制原理與算法在數據分析、數據挖掘領域中的應用，分為概念與基礎篇、理論與實踐篇、應用與發展篇三大部分，主要內容包括群體智能概念、特征及典型算法，數據挖掘概念、數據基礎和功能，粒子群算法及應用，蟻群算法及應用，數據預處理的內容與方法，數據挖掘的功能及典型算法，基於群體智能的數據挖掘方法，重點闡述基於群體智能的分類方法和聚類分析方法，並以商務智能中的客戶關繫管理為應用背景，介紹了基於群體智能的客戶轉移模式分析方法，以及基於群體智能的數據挖掘體繫在客戶關繫管理中的應用。