数据与文本挖掘及其在研发决策中的应用

图书标准信息

• 作者 郝占刚 著
• 出版社 经济管理出版社
• 出版时间 2011-12
• 版次 1
• ISBN 9787509608555
• 定价 32.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 155页
• 字数 136千字
• 正文语种 简体中文

【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。《数据与文本挖掘及其在研发决策中的应用》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弓I进行文本特征降维；采用社会演化算法进行聚类；采用混；屯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。

【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El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。

【目录】

第一章绪论
第一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
第一节引言
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
第一节引言
第二节常用的文本特征降维方法及其缺点
第三节文本分类的预处理
第四节模式聚合理论简介
第五节基于遗传算法的文本特征提取方法
第六节基于模式聚合和遗传算法的文本特征降维方法
第七节仿真实验
本章小结

第四章基于潜在语义索引和遗传算法的文本特征降维方法
第一节引言
第二节向量空间模型
第三节隐含语义分析理论简介
第四节基于遗传算法的文本特征降维方法
第五节基于潜在语义索引和遗传算法的文本特征降维方法
第六节仿真实验
本章小结

第五章基于社会演化算法的聚类新方法
第一节引言
第二节社会演化算法与传统遗传算法寻优机制的比较
第三节基于社会演化算法的聚类新方法
第四节仿真实验
本章小结

第六章基于混沌的新的社会演化算法的数据和文本聚类方法
第一节引言
第二节混沌理论简介
第三节基于混沌的新的社会演化算法的聚类方法
第四节仿真实验
……
第七章基于改进遗传算法和改进社会演化算法的文本聚类研究
第八章基于文本挖掘的产品研发知识地图构建研究
第九章总结和展望
参考文献
作者研究文献
后记