数据与文本挖掘及其在研发决策中的应用

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作者：郝占刚

出版社：经济管理出版社

本类榜单：计算机/网络

分类：计算机/网络 > 数据库 > 数据仓库与数据挖掘

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图文详情

ISBN：9787509608555
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：155
出版时间：2011-12-01
条形码：9787509608555 ; 978-7-5096-0855-5

本书特色

郝占刚编著的《数据与文本挖掘及其在研发决策中的应用》运用遗传算法、社会演化算法等进化算法，结合k-均值算法、k-medoids算法、神经网络方法、模式聚合方法、潜在语义索引等方法对数据和文本挖掘中的特征降维问题、分类问题、聚类问题等进行了研究，提出了一些新的高效的算法，并将这些算法运用到企业产品研发决策中去，提高产品研发的效率。

内容简介

　　本书内容简介：数据挖掘和文本挖掘是当前信息技术中的一个重要研究领域；将遗传算法和社会演化算法应用于数据及文本挖掘方法研究，具有较大的理论意义和实用价值本书研究了基于遗传算法和社会演化算法的数据挖掘和文本挖掘方法，主要包括数据挖掘和文本挖掘中的属性约简问题、聚类问题，并将其应用于产品研发决策中所做主要工作包括：提出一种基于遗传算法和k-medoids算法的新的聚类方法；采用遗传算法和模式聚合进行文本特征降维；采用遗传算法和潜在语义索引进行文本特征降维；采用社会演化算法进行聚类；采用混沌社会演化算法进行聚类；采用改进的遗传算法和社会演化算法进行文本聚类研究；将文本挖掘应用到产品研发决策中，构建产品研发文本知识地图，以期提高产品研发的效率和质量。

**章绪论
　**节本书的研究背景和意义
　第二节数据挖掘与文本挖掘概述
　第三节遗传算法应用研究综述
　第四节社会演化算法在数据和文本聚类中的应用
　第五节本书的主要工作和创新点
第二章基于遗传算法和k-medoids算法相结合的聚类方法
　**节引言
　第二节 k-medoids算法简介
　第三节基于遗传算法和k-medoids算法相结合的聚类方法
　第四节仿真实验
　本章小结
第三章基于模式聚合和遗传算法的文本特征降维方法
　**节引言
　第二节常用的文本特征降维方法及其缺点

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作者简介

　　郝占刚，1976年3月出生，河北邢台人，山东工商学院副教授，博士，主要研究领域：数据挖掘，文本挖掘，产品研发。近几年来，共发表论文20多篇，其中在《系统工程学报》、《情报科学》、《现代图书情报技术》、《计算机应用》、《科研管理》、《研究与发展管理》等国内核心期刊上发表10余篇，有4篇被EI收录，承担省部级以上项目3项，目前承担山东省中青年科学家科研奖励基金1项，山东省自然基金1项。

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