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大數據分析案例——基于大數據的能力評估框架及方法 版權信息
- ISBN：9787560668222
- 條形碼：9787560668222 ; 978-7-5606-6822-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據分析案例——基于大數據的能力評估框架及方法 內容簡介
本書基于大數據研究系統的能力評估框架與方法，針對傳統的能力評估理論和方法主要存在的缺陷，從大數據中挖掘有價值的信息來輔助評估，以提高評估的客觀性、科學性、可信性。本書借助魯棒有序回歸方法，構建了基于大數據的交互式能力評估新型框架；通過特征選擇算法分析了行動效果關鍵影響要素；將魯棒有序回歸方法用于確定評估模型的參數，并提出了認知*優*劣方法、區間認知網絡過程和區間*劣方法3種新的基于兩兩比較的方法，用于輔助專家提供評估的參考信息。
大數據分析案例——基于大數據的能力評估框架及方法 目錄
第1章 緒論
1.1 研究現狀
1.1.1 能力評估研究現狀
1.1.2 特征選擇算法研究現狀
1.1.3 魯棒有序回歸研究現狀
1.2 存在的問題及解決思路
1.3 研究內容
第2章 基于大數據的能力評估框架
2.1 典型的大數據
2.2 能力評估框架確定
2.2.1 基本指標值的確定
2.2.2 評估模型的確定
2.2.3 交互式評估過程
2.2.4 評估參考信息輔助生成方法
2.2.5 能力評估框架
2.3 本章小結
第3章 行動效果關鍵影響要素分析
3.1 相關基本概念
3.1.1 信息論相關概念
3.1.2 劃分相關概念
3.2 基于互信息的特征選擇算法
3.2.1 MIFS
3.2.2 MIFS
3.2.3 mRMR
3.2.4 NMIFS
3.2.5 MIFS-ND
3.2.6 JMI
3.2.7 IGFS
3.2.8 DISR
3.2.9 JMIM
3.2.10 NIMIM
3.2.11 CMIM
3.2.12 IF
3.2.13 FOU
3.3 基于劃分計算互信息的特征選擇算法
3.3.1 基于劃分計算熵
3.3.2 FSMIP算法
3.4 實驗結果與分析
3.4.1 實驗設計
3.4.2 人工數據集上的實驗
3.4.3 真實數據集上的實驗
3.5 本章小結
第4章 基于魯棒有序回歸的能力評估
4.1 魯棒有序回歸方法概述
4.1.1 ROR在多準則效用理論中的應用
4.1.2 極限排序
4.1.3 *具代表性模型參數的選擇
4.2 基于魯棒有序回歸的能力評估概述
4.2.1 評估參考信息的類型
4.2.2 “必然”和“可能”偏好關系
4.2.3 *具代表性模型參數的確定
4.3 案例分析
4.4 本章小結
第5章 評估參考信息輔助生成方法
5.1 基于兩兩比較的多準則決策方法
5.1.1 層次分析法
5.1.2 基本認知網絡過程
5.1.3 *優*劣方法
5.1.4 區間型兩兩比較方法
5.2 認知*優*劣方法
5.2.1 比較判斷向量的一致性
5.2.2 推斷權重向量
5.2.3 數值案例
5.3 區間認知網絡過程
5.3.1 IPOM的一致性
5.3.2 推斷區間型效用向量
5.3.3 數值案例
5.4 區間*優*劣方法
5.4.1 兩階段法
5.4.2 目標規劃法
5.4.3 數值案例
5.5 本章小結
第6章 總結與展望
參考文獻
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