《數據與文本挖掘及其在研發決策中的套用》是2011年12月1日經濟管理出版社出版的圖書，作者是郝占剛。
基本介紹
- 中文名：數據與文本挖掘及其在研發決策中的套用
- 作者：郝占剛
- 出版社：經濟管理出版社
- 出版時間：2011年12月1日
- 頁數：155 頁
- 開本：16 開
- ISBN：9787509608555
- 外文名：Data and Text Mining and Its Application in Research and Development Decision-ma
- 語種：簡體中文
內容簡介,圖書目錄,作者簡介,
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。
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
