时态数据挖掘算法 _生活百科

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时态数据挖掘算法【时态数据挖掘算法】《时态数据挖掘算法》介绍了时态数据挖掘算法，内容包括时态数据模型、时态关联规则模型与算法、时态数据下周期模式、部分周期和近似周期模式算法、时态数据流和时态文本算法，这些算法可用于实际领域中的数据挖掘问题。《时态数据挖掘算法》为大学高年级和研究生教材，及研究人员的参考用书。
基本介绍书名：时态数据挖掘算法
出版社：经济科学出版社
页数：200页
开本：16
作者：孟志青蒋敏
出版日期：2014年6月1日
语种：简体中文, 英语
ISBN：751414398X
基本介绍内容简介《时态数据挖掘算法》由经济科学出版社出版。作者简介蒋敏、孟志青，浙江工业大学经贸管理学院，管理科学与工程专业，已出书《运筹学》经济科学出版社2013.8 ，《单目标与多目标条件风险值理论》科学出版社2014.3.姜华，湖南第一师範学院，信息科学与工程系，《现代教育技术—理论与实践》，中国电力出版社， 2009.6 ，排名第三， 21世纪高等学校规划教材，《现代办公自动化教程（第二版）》，中国电力出版社，排名第二， 2013.7 ，普通高等教育十二五规划教材。图书目录第1章绪论 1.1数据挖掘简介 1.2时态数据挖掘现状 1.3时态数据挖掘类型第2章时态数据与时态关联规则模型 2.1 时态型和时间粒度的概念及性质 2.2时态事件空间与时态规则模型 2.3时态关联规则的分类第3章时态关联规则算法 3.1单事件相同时态因子内关联规则挖掘算法 3.2单事件周期时态关联规则挖掘算法 3.3双事件时态关联规则挖掘算法 3.4基于兴趣度的时态数据关联规则挖掘算法 3.5多维多时间粒度关联规则挖掘算法 3.6小结第4章时态关联规则的周期性挖掘算法 4.1周期关联规则的分类 4.2周期的获取及表示 4.3一个周期挖掘算法 4.4实验结果 4.5小结第5章多粒度时间下的部分周期挖掘算法 5.1部分周期模型 5.2利用了裁剪的算法（CA） 5.3基于输入的算法（IA） 5.4数值实验 5.5小结第6章基于粗糙集的时态数据挖掘算法 6.1粗糙集理论 6.2时态数据知识表达 6.3基于粗糙集的时态数据挖掘算法 6.4车流量分析上的套用第7章基于SOM近似周期模式挖掘算法 7.1模型构造 7.2近似周期模式挖掘算法 7.3实验及结果分析 7.4小结第8章基于SoM的时态近似周期关联规则挖掘算法 8.1模型构造 8.2近似周期关联规则挖掘算法 8.3实验及结果分析 8.4小结第9章基于SVM的时态数据回归算法 9.1加权支持向量回归机（WSSVR） 9.2基于时态数据的WSSVR预测模型 9.3实验 9.4小结第10章基于SVM的时态周期模式算法 10.1支持向量分类机 10.2时态数据周期模型 10.3证券数据的周期发现 10.4小结第11章时态数据流的增量聚类算法 1 1.1问题描述及其相关概念 11.2算法框架及其描述 11.3算法的性能分析 11.4股票数据上的套用 1 1.5小结第12章时态文本数据挖掘算法 12.1时态文本预处理 12.2时态文本关联模型 12.3时态文本关联规则算法 12.4数值实验英文人名翻译表参考文献致谢