大数据挖掘技术与应用

图书标准信息

• 作者 孟海东、宋宇辰 著
• 出版社 冶金工业出版社
• 出版时间 2014-12
• 版次 1
• ISBN 9787502467807
• 定价 56.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 278页
• 字数 368千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　《大数据挖掘技术与应用》针对大数据的海量性、高维性、异构性、动态性、多样性、多源性、多尺度性、时空性和模糊性等特征，对数据挖掘技术中的聚类分析和关联规则分析进行了系统的研究；研究与开发了基于密度和自适应密度可达聚类算法、动态增量聚类算法、并行聚类算法、高维多类型数据聚类算法、基于密度加权的模糊聚类算法、基于数据场的聚类和量化关联规则算法、基于距离的量化关联规则分析、基于云计算的大数据聚类算法，以及挖掘结果的可视化表达；给出了地球化学数据挖掘、基于数据挖掘的中国资源与区域经济发展关系的分析应用实例。
　　《大数据挖掘技术与应用》可供从事数据挖掘技术研究、应用和软件开发人员以及学习数据挖掘技术的本科生和研究生参考。

【作者简介】

　　孟海东博士，内蒙古科技大学教授，博士生导师，日本东北大学访问学者，内蒙古科技大学矿业研究院副院长、矿业系统工程特色创新团队学术带头人。主要从事数据挖掘技术、数字矿山和矿业系统工程领域的教学和科研工作。近年来主持国家自然科学基金、教育部、内蒙古自治区科研项目10余项；在国际、国内学术期刊上发表论文80余篇，其中被SCI、EI检索收录20余篇；出版专著3部、主编教材1部。
　　
　　宋宇辰博士，内蒙古科技大学教授，博士生导师，出国访问学者，经济与管理学院学术副院长。主要从事数据挖掘技术、矿业信息系统、资源环境管理领域的教学和科研工作。多次出访欧洲、亚洲、非洲等国，作为专家受邀赴津巴布韦等国考察资源经济和矿业投资环境。主持或完成国家自然科学基金项目2项、国家社会科学基金项目1项、教育部规划项目1项、教育部春晖计划项目1项，参与完成国家和省部级等各类课题10余项。在国内外发表论文60余篇，其中被SCI、EI检索收录20余篇；出版专著3部，主编教材2部。

【目录】

1绪论
1.1大数据
1.1.1大数据概念
1.1.2大数据特征
1.2云计算与大数据挖掘
1.2.1云计算
1.2.2大数据挖掘
1.3传统数据挖掘
1.3.1数据源与挖掘任务
1.3.2数据挖掘方法
1.3.3数据挖掘面临问题
参考文献

2基于属性加权和密度聚类分析
2.1聚类分析技术
2.1.1数据基础
2.1.2聚类分析方法
2.1.3簇的类型
2.2聚类算法
2.2.1聚类算法分类
2.2.2聚类算法特性
2.2.3选用聚类算法参考因素
2.2.4聚类算法面临的挑战
2.3聚类算法改进
2.3.1聚类算法分析
2.3.2数据对象属性加权
2.3.3基于属性加权K-means算法
2.3.4实例验证算法
2.4基于密度与对象方向聚类算法
2.4.1算法的提出
2.4.2DENCLUE算法
2.4.3算法设计
2.5CABWAD算法实现
2.5.1数据结构建立
2.5.2数据结构上聚类
2.5.3时间和空间复杂度
2.6实验分析
2.6.1准确度分析
2.6.2可扩展性分析
参考文献

3基于密度与密度可达聚类分析
3.1CABWAD算法分析
3.1.1算法过程分析
3.1.2两个输入参数的分析
3.2算法设计与分析
3.2.1相关定义
3.2.2CADD算法设计
3.2.3算法执行过程分析
3.3实验分析
3.3.1不同分布形态的簇（缠绕簇）
3.3.2不同密度的簇
3.3.3分布在不同密度噪声中的变密度簇
3.3.4复杂形态簇
3.3.5算法复杂度分析
参考文献

4动态增量聚类分析
4.1算法提出
……

5并行聚类分析
6高维多类型属性数据对象聚类分析
7基于密度加权模糊聚类分析
8基于距离量化关联规则挖掘
9基于数据场的数据挖掘技术
10基于MapReduce聚类分析
11数据挖掘结果可视化表达
12地球化学数据挖掘（I）
13地球化学数据挖掘（II）
14资源与经济发展关系分析