數據與文本挖掘及其在研發決策中的套用

內容簡介

數據挖掘和文本挖掘是當前信息技術中的一個重要研究領域；將遺傳算法和社會演化算法套用於數據及文本挖掘方法研究，具有較大的理論意義和實用價值本書研究了基於遺傳算法和社會演化算法的數據挖掘和文本挖掘方法，主要包括數據挖掘和文本挖掘中的屬性約簡問題、聚類問題，並將其套用於產品研發決策中所做主要工作包括：提出一種基於遺傳算法和k-medoids算法的新的聚類方法；採用遺傳算法和模式聚合進行文本特徵降維；採用遺傳算法和潛在語義索引進行文本特徵降維；採用社會演化算法進行聚類；採用混沌社會演化算法進行聚類；採用改進的遺傳算法和社會演化算法進行文本聚類研究；將文本挖掘套用到產品研發決策中，構建產品研發文本知識地圖，以期提高產品研發的效率和質量。

作者簡介

郝占剛，1976年3月出生，河北邢台人，山東工商學院副教授，博士，主要研究領域：數據挖掘，文本挖掘，產品研發。近幾年來，共發表論文20多篇，其中在《系統工程學報》、《情報科學》、《現代圖書情報技術》、《計算機套用》、《科研管理》、《研究與發展管理》等國核心心期刊上發表10餘篇，有4篇被EI收錄，承擔省部級以上項目3項，目前承擔山東省中青年科學家科研獎勵基金1項，山東省自然基金1項。

圖書目錄

第一章緒論
第一節本書的研究背景和意義
第二節數據挖掘與文本挖掘概述
第三節遺傳算法套用研究綜述
第四節社會演化算法在數據和文本聚類中的套用
第五節本書的主要工作和創新點　
第二章基於遺傳算法和k-medoids算法相結合的聚類方法
第一節引言
第二節 k-medoids算法簡介
第三節基於遺傳算法和k-medoids算法相結合的聚類方法
第四節仿真實驗
本章小結　
第三章基於模式聚合和遺傳算法的文本特徵降維方法
第一節引言
第二節常用的文本特徵降維方法及其缺點
第三節文本分類的預處理
第四節模式聚合理論簡介
第五節基於遺傳算法的文本特徵提取方法
第六節基於模式聚合和遺傳算法的文本特徵降維方法
第七節仿真實驗
本章小結　
第四章基於潛在語義索引和遺傳算法的文本特徵降維方法
第一節引言
第二節向量空間模型
第三節隱含語義分析理論簡介
第四節基於遺傳算法的文本特徵降維方法
第五節基於潛在語義索引和遺傳算法的
文本特徵降維方法
第六節仿真實驗
本章小結　
第五章基於社會演化算法的聚類新方法
第一節引言
第二節社會演化算法與傳統遺傳算法尋優機制的比較
第三節基於社會演化算法的聚類新方法
第四節仿真實驗
本章小結　
第六章基於混沌的新的社會演化算法的數據和文本聚類方法
第一節引言
第二節混沌理論簡介
第三節基於混沌的新的社會演化算法的聚類方法
第四節仿真實驗
本章小結　
第七章基於改進遺傳算法和改進社會演化算法的文本聚類研究
第一節文本聚類研究綜述
第二節基於改進遺傳算法的文本聚類方法
第三節基於改進社會演化算法的文本聚類新方法
本章小結　
第八章基於文本挖掘的產品研發知識地圖構建研究
第一節基於知識來源的產品開發過程模型研究
第二節產品開發過程模型各階段的知識分析
第三節基於文本挖掘的產品研發文本知識地圖構建
本章小結　
第九章總結和展望
第一節本書總結
第二節待研究的問題和研究前景展望
參考文獻
作者研究文獻
後記

數據與文本挖掘及其在研發決策中的套用

基本介紹

內容簡介

作者簡介

圖書目錄

相關詞條

熱門詞條