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模式挖掘/韓萌 版權信息
- ISBN：9787030578549
- 條形碼：9787030578549 ; 978-7-03-057854-9
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
模式挖掘/韓萌 本書特色
本書詳細介紹面向數據流模式挖掘的理論和方法。本書主要內容包括四部分：第1和第2章介紹數據庫和數據流模式挖掘的相關知識；第3章介紹基于滑動窗口模型和時間衰減模型的閉合頻繁模式挖掘算法的研究與實現過程；第4章介紹基于多支持度的連續閉合序列模式挖掘算法的研究；第5章介紹基于約束閉合模式的決策樹分類算法的研究與實現過程。每章都有相關算法的實驗證明，供讀者更好地了解本書內容。
模式挖掘/韓萌 內容簡介
本書主要介紹數據流與傳統的靜態數據或數據庫相比具有很好不同的特性，如動態、無限、有序、非重復性、高速和變化．在真實的數據流環境中，一些數據源分布是隨著時間改變的，即具有概念漂移特征，稱此類數據流為可變數據流或概念漂移數據流．因此處理數據流的方法需要自動調整以適應概念變化。
模式挖掘/韓萌 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景和意義 1
1.2 研究現狀 2
1.2.1 數據挖掘 2
1.2.2 數據流模式挖掘 3
1.2.3 數據流分類 5
1.2.4 數據流聚類 7
1.3 主要研究內容 8
1.4 本書結構 9
第2章 模式挖掘研究相關工作 11
2.1 相關概念 11
2.2 模式類型 13
2.2.1 閉合頻繁模式 13
2.2.2 *大頻繁模式 15
2.2.3 top-k頻繁模式 16
2.2.4 約束頻繁模式 16
2.3 數據流挖掘方法 17
2.3.1 窗口方法 17
2.3.2 衰減方法 18
2.3.3 模式增長方法 20
2.3.4 近似方法 22
2.3.5 假陽性與假陰性方法 23
2.4 算法評價準則 24
2.5 模式度量準則 24
第3章 基于時間衰減模型的閉合模式挖掘算法 26
3.1 引言 26
3.2 背景知識 27
3.2.1 閉合模式選擇方法 27
3.2.2 新近事務處理方法 28
3.2.3 頻繁與臨界頻繁閉合模式 28
3.3 基于均值衰減因子的挖掘算法 29
3.3.1 均值衰減因子研究 30
3.3.2 算法設計 31
3.3.3 實驗方式及其結果分析 34
3.4 基于高斯衰減函數的挖掘算法 41
3.4.1 高斯衰減函數研究 41
3.4.2 算法設計 44
3.4.3 實驗方式及其結果分析 46
3.5 本章小結 49
第4章 基于多支持度的連續閉合模式挖掘算法 51
4.1 引言 51
4.2 連續閉合模式的研究 52
4.2.1 連續閉合模式 52
4.2.2 基于多支持度的連續模式 54
4.3 算法設計 56
4.4 實驗方式及其結果分析 60
4.5 本章小結 64
第5章 基于約束閉合模式的決策樹分類算法 65
5.1 引言 65
5.2 背景知識 66
5.2.1 實例數據流的頻繁模式 66
5.2.2 數據流分類方法 67
5.2.3 分類過程中概念漂移檢測方法 71
5.3 算法設計 73
5.3.1 約束模式的研究 74
5.3.2 約束閉合模式挖掘算法 76
5.3.3 基于模式的決策樹算法 78
5.4 實驗方式及其結果分析 83
5.4.1 學習評估方式 83
5.4.2 實驗數據 83
5.4.3 實驗表現 85
5.5 案例分析 90
5.5.1 航空數據與待解決問題 90
5.5.2 數據預處理 92
5.5.3 關聯規則設計與應用分析 94
5.5.4 分類結果分析 97
5.6 本章小結 102
第6章 總結與展望 103
6.1 研究工作總結 103
6.2 未來工作展望 104
參考文獻 106
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